Masterarbeit
Filtern
Erscheinungsjahr
Dokumenttyp
- Masterarbeit (186) (entfernen)
Volltext vorhanden
- ja (186) (entfernen)
Schlagworte
- Augmented Reality (3)
- Datenschutz (3)
- Internet of Things (3)
- virtual reality (3)
- Beschaffung (2)
- Computersimulation (2)
- E-Partizipation (2)
- E-participation (2)
- Simulation (2)
- Sport (2)
Institut
- Institut für Computervisualistik (46)
- Institut für Management (33)
- Fachbereich 4 (32)
- Institut für Wirtschafts- und Verwaltungsinformatik (27)
- Institute for Web Science and Technologies (18)
- Institut für Informatik (14)
- Institut für Softwaretechnik (6)
- Fachbereich 1 (1)
- Fachbereich 3 (1)
- Fachbereich 6 (1)
In dieser Arbeit wird die Geschwindigkeit des Simulationscodes zur Pho-
tonenausbreitung beim IceCube-Projekt (clsim) optimiert. Der Prozess der
GPU-Code-Analyse und Leistungsoptimierung wird im Detail beschrie-
ben. Wenn beide Codes auf der gleichen Hardware ausgeführt werden,
wird ein Speedup von etwa 3x gegenüber der ursprünglichen Implemen-
tierung erreicht. Vergleicht man den unveränderten Code auf der derzeit
von IceCube verwendeten Hardware (NVIDIA GTX 1080) mit der opti-
mierten Version, die auf einer aktuellen GPU (NVIDIA A100) läuft, wird
ein Speedup von etwa 9,23x beobachtet. Alle Änderungen am Code wer-
den vorgestellt und deren Auswirkung auf die Laufzeit und Genauigkeit
der Simulation diskutiert.
Der für die Optimierung verfolgte Weg wird dann in einem Schema
verallgemeinert. Programmierer können es als Leitfaden nutzen, um große
und komplexe GPU-Programme zu optimieren. Darüber hinaus wird die
per warp job-queue, ein Entwurfsmuster für das load balancing innerhalb
eines CUDA-Thread-Blocks, im Detail besprochen.
Die Personendetektion spielt eine wichtige Rolle in der Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Immer mehr Roboter werden in menschlichen Umgebungen eingesetzt und sollen auf das Verhalten von Personen reagieren. Um das zu ermöglichen, muss ein Roboter zunächst in der Lage sein, die Person als solche zu erkennen. Diese Arbeit stellt ein System zur Detektion von Personen und ihrer Hände mittels einer RGBD-Kamera vor. Um eine Person zu erkennen werden zu Beginn modellbasierte Hypothesen über mögliche Personenpositionen aufgestellt. Anhand des Kopfes und Oberkörpers werden neu entwickelte Merkmale extrahiert, welche auf dem Relief und der Breite von Kopf und Schultern einer Person basieren. Durch die Klassifikation der Merkmale mit Hilfe einer Support Vector Machine (SVM) werden die Hypothesen überprüft und somit gültige Personenpositionen ermittelt. Dabei werden sowohl stehende, wie auch sitzende Personen anhand ihres sichtbaren Oberkörpers in verschiedenen Posen detektiert. Darüber hinaus wird ermittelt, ob die Person dem Sensor zugewandt oder abgewandt ist. Bei einer zugewandten Person werden zusätzlich, mit Hilfe der Farbinformation und der Entfernung zwischen Hand und Körper, die Positionen der Hände der Person bestimmt. Diese Information kann dann im nächsten Schritt zur Gestenerkennung genutzt werden.
Point Rendering
(2021)
In dieser Arbeit werden Verfahren zum Rendern von Punktdaten vorgestellt und miteinander verglichen. Die Verfahren lassen sich in zwei Kategorien unterteilen. Zum einen werden visuelle Verfahren behandelt, welche sich mit der reinen Darstellung von Punktprimitiven befassen. Hauptproblem ist dabei die Darstellung von Oberflächen, da Punktdaten im Gegensatz zu traditionellen Dreiecksnetzen keine Nachbarschaftsinformationen beinhalten. Zum anderen werden beschleunigende Datenstrukturen dargelegt, welche die echtzeitfähige Darstellung von großen Punktwolken ermöglichen. Punktwolken weisen häufig eine hohe Datenmenge auf, da diese meist durch 3D-Scanningverfahren wie z.B. Laserscanning und Photogrammetrie generiert werden.
Durch die Verbreitung von Smartphones und der damit einhergehenden, erhöhten Aufmerksamkeit für Augmented Reality Anwendungen, ist es spannend einen wirklichen Mehrwert durch eine solche Anwendung zu generieren. Es ist wichtig, die Grundfunktionen eines Computers mit den möglichen Vorteilen einer AR-Anwendung zu einer hilfreichen App zu verbinden. Es muss die Rechenkraft eines Computers mit hilfreichen, virtuellen Informationen in der realen Welt sinnvoll angereichert werden. Wichtig ist zudem, dass eine einfache Bedienung und schneller Umgang mit einer solchen Anwendung gewährleistet sein.
Ein Poker-Assistent kann all diese Stärken des Computers und einer AR-Anwendung einsetzen. Die schwierige Wahrscheinlichkeitsberechnung von Gewinnchancen sowie die schnelle automatisierte Kartenerfassung sollen hierbei im Vordergrund stehen.
AR-Anwendungen auf Smartphones bilden den Grundstein für ein zukünftiges AR-bestimmtes Leben. In diesem Kontext soll eine der Kernfragen dieser Masterarbeit die Frage nach dem wirklichen Mehrwert für Nutzer dieser App im Vergleich zu nicht unterstützten Spielern sein. Wobei auch geklärt werden soll, ob dieses Anwendungsbeispiel eine sinnvolle AR-Unterstützung benötigt und wie, im Hinblick auf die Zukunft und zukünftige Technologien, eine sinnvolle AR-Unterstützung aussehen sollte.
In der Literatur sind Projekte als geeignetes Mittel zur Implementierung von Strategien im Unternehmen anerkannt. Ähnlich wie bei einem Projekt handelt es sich bei der Implementierung von Strategien um zeitlich befristete Aufgaben, die in der Regel eine hohe Komplexität und Neuartigkeit aufweisen. Aufgrund dessen werden heutzutage strategische Vorhaben in Form von Projekten umgesetzt. Somit haben Projekte eine hohe Bedeutung für die strategische Entwicklung von Unternehmen. Um diese strategische Entwicklung sichern zu können, muss ein permanentes Lenkungssystem für strategische Projekte im Unternehmen implementiert werden " das Projektportfoliomanagement. Aufgrund der Komplexität und Neuartigkeit strategischer Projekte ist das Projektportfoliomanagement ein hoch komplexes Lenkungssystem mit vielen Subprozessen, die mit hohen Kosten und Zeitaufwand verbunden sind. Diese Masterarbeit beschäftigt sich mit der Optimierung des Projektportfoliomanagements anhand der Lean-Philosophie. Letztere ist eine Sammlung von Prinzipien und Methoden, die für die Verschlankung der Produktion in der Automobilindustrie entwickelt wurde. Der Einsatz der Lean-Prinzipien brachte eine derartige Steigerung der Effizienz und Effektivität bei der Automobilherstellung, dass diese Prinzipien auch in anderen Branchen und Funktionsbereichen eigesetzt werden. Nun soll das Potential der Lean-Philosophie für die Optimierung des Projektportfoliomanagements untersucht werden.
Objekterkennung ist ein gut erforschtes Gebiet bei bildbasiertem Rechnersehenrnund eine Vielzahl an Methoden wurden entwickelt. In letzter Zeit haben sich dabei Ansätze verbreitet, die auf dem Implicit Shape Model-Konzept basieren. Dabei werden Objekte zunächst in grundlegende visuelle Bestandteile aufgetrennt, die um örtliche Informationen erweitert werden. Das so generierte Objektmodell wird dann in der Objekterkennung genutzt, um unbekannte Objekte zu erkennen. Seit dem Aufkommen von erschwinglichen Tiefenkameras wie der Microsoft Kinect wurde jedoch die Objekterkennung mittels 3D-Punktwolken von zunehmender Bedeutung. Im Rahmen des Robotersehens in Innenräumen wird ein Verfahren entwickelt, welches auf vorhandenen Ansätze aufbaut und damit die Implicit Shape Model basierte Objekterkennung für die Verarbeitung von 3D-Punktwolken erweitert.
This thesis explores the possibilities of probabilistic process modelling for the Computer Supported Cooperative Work (CSCW) systems in order to predict the behaviour of the users present in the CSCW system. Toward this objective applicability, advantages, limitations and challenges of probabilistic modelling are excavated in context of CSCW systems. Finally, as a primary goal seven models are created and examined to show the feasibilities of probabilistic process discovery and predictions of the users behaviour in CSCW systems.
Prototyp einer generischen Recommendation Engine basierend auf Echtzeit-Assoziationsanalysen mit R
(2016)
In dieser Arbeit wurde unter Verwendung der Programmiersprache R ein Prototyp zur Erstellung einer Recommendation Engine zur Aufdeckung von Assoziationen innerhalb einer gegebenen Datenmenge entwickelt. Die Berechnung der Assoziationen findet hierbei in Echtzeit statt und des Weiteren wurden die Analysefunktionen generisch programmiert, um ein schnelles Einbinden und einfaches Parametrisieren von Datensätzen zu ermöglichen. Die Entwicklung fußte auf der grundlegenden Motivation, Data Mining Methoden wie das Assoziationsverfahren teilweise zu automatisieren, um damit generierte Lösungen effizienter umsetzen zu können. Der Entwicklungsprozess war insgesamt erfolgreich, sodass alle Grundfunktionalitäten im Sinne eines evolutionären Prototypings vorhanden sind.
Der Industriestandard Decision Model and Notation (DMN) ermöglicht seit 2015 eine neue Art der Formalisierung von Geschäftsregeln. Hier werden Regeln in sogenannten Entscheidungstabellen modelliert, die durch Eingabespalten und Ausgabespalten definiert sind. Zudem sind Entscheidungen in graphartigen Strukturen angeordnet (DRD Ebene), die Abhängigkeiten unter diesen erzeugen. Nun können, mit gegebenen Input, Entscheidungen von geeigneten Systemen angefragt werden. Aktivierte Regeln produzieren dabei einen Output für die zukünftige Verwendung. Jedoch erzeugen Fehler während der Modellierung fehlerhafte Modelle, die sowohl in den Entscheidungstabellen als auch auf der DRD Ebene auftreten können. Nach der Design Science Research Methodology fokus\-siert diese Arbeit eine Implementierung eines Verifikationsprototyps für die Erkennung und Lösung dieser Fehler während der Modellierungsphase. Die vorgestellten Grundlagen liefern die notwendigen theoretischen Grundlagen für die Entwicklung des Tools. Diese Arbeit stellt außerdem die Architektur des Werkzeugs und die implementierten Verifikationsfähigkeiten vor. Abschließend wird der erstellte Prototyp evaluiert.
Predictive Process Monitoring setzt sich als Hilfsmittel zur Unterstützung der betrieblichen Abläufe in Unternehmen immer mehr durch Die meisten heute verfüg-baren Softwareanwendungen erfordern jedoch ein umfangreiches technisches Know-how des Betreibers und sind daher für die meisten realen Szenarien nicht geeignet. Daher wird in dieser Arbeit eine prototypische Implementierung eines Predictive Process Monitoring Dashboards in Form einer Webanwendung vorgestellt. Das System basiert auf dem von Bartmann et al. (2021) vorgestellten PPM-Camunda-Plugin und ermöglicht es dem Benutzer, auf einfache Weise Metriken, Visualisierungen zur Darstellung dieser Metriken und Dashboards, in denen die Visualisierungen angeordnet werden können, zu erstellen. Ein Usability-Test mit Testnutzern mit unterschiedlichen Computerkenntnissen wird durchgeführt, um die Benutzerfreundlichkeit der Anwendung zu bestätigen.