Masterarbeit
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Im Rahmen dieser Masterarbeit wird ein umfassender Überblick über die Vielfalt der Sicherheitsmodelle gegeben, indem ausgewählte Sicherheitsmodelle beschrieben, klassifiziert und miteinander verglichen werden.
Sicherheitsmodelle beschreiben in einer abstrakten Weise die sicherheitsrelevanten
Komponenten und Zusammenhänge eines Systems. Mit den Sicherheitsmodellen können komplexe Sachverhalte veranschaulicht und analysiert werden.
Da Sicherheitsmodelle unterschiedliche Sicherheitsaspekte behandeln, beschäftigt
sich diese Arbeit mit der Ausarbeitung eines Klassifizierungsschemas, welches
die strukturelle und konzeptuelle Besonderheiten der Modelle in Bezug auf die zugrundeliegenden Sicherheitsaspekte beschreibt. Im Rahmen des Klassifizierungsschemas werden die drei grundlegenden Modellklassen gebildet: Zugriffskontrollmodelle, Informationsflussmodelle und Transaktionsmodelle.
Sicherheitsmodelle werden in einem direkten und indirekten Vergleich gegenüber gestellt. Im letzten Fall werden sie einer oder mehrerer Modellklassen des Klassifizierungsschemas zugeordnet. Diese Klassifizierung erlaubt, Aussagen über die betrachteten Sicherheitsaspekte und die strukturellen bzw. konzeptuellen Besonderheiten eines Sicherheitsmodells in Bezug auf die anderen Sicherheitsmodelle
zu machen.
Beim direkten Vergleich werden anhand der ausgewählten Kriterien die Eigenschaften
und Aspekte der Sicherheitsmodelle orthogonal zu den Modellklassen
betrachtet.
Die Erkennung von Fußgängern in digitalen Bildern ist von großem Interesse in der Entwicklung autonomer Systeme und der Interaktion von Computern mit ihrer Umgebung. Die Herausforderungen an ein solches System sind hoch, da die optische Erscheinung von Fußgängern stark variiert und die Umgebung unstrukturiert ist. In dieser Masterarbeit wird ein Standardverfahren aus der Forschung implementiert und erweitert. Dabei ist eine neue Erkenntnis, dass das Merkmal der Color Self-Similarity durch Vorberechnungen um den Faktor 4 beschleunigt werden kann. Das komplette Erkennungsystem wird in dieser Masterarbeit beschrieben und evaluiert, und der Source-Code unter einer Open Source Lizenz veröffσentlicht.
Im Rahmen des "Design Thinking"-Prozesses kommen unterschiedliche Varianten kreativitätsfördernder Techniken zum Einsatz. Aufgrund der zunehmenden Globalisierung ergeben sich immer häufiger Kollaborationen, bei denen sich die jeweiligen Projektteilnehmer an verteilten Standorten befinden. Somit erweist sich die Digitalisierung des Design-Prozesses als durchaus erstrebenswert. Ziel der hier vorliegenden Untersuchung ist daher die Erstellung eines Bewertungsschemas, welches die Eignung digitaler Kreativitätstechniken in Bezug auf das "Entrepreneurial Design Thinking" misst. Des Weiteren soll geprüft werden, inwiefern sich der Einsatz von e-Learning-Systemen in Kombination mit der Verwendung digitaler Kreativitätstechniken eignet. Diese Prüfung soll am Beispiel der e-Learning Software "WebCT" konkretisiert werden. Hieraus ergibt sich die folgende Fragestellung: Welche digitalen Kreativitätstechniken eignen sich für die Anwendung im Bereich des "Entrepreneurial Design Thinkings" unter Einsatz der e-Learning Plattform "WebCT"? Zunächst wird eine Literaturanalyse bezüglich des "Entrepreneurial Design Thinkings", der klassische und digitale Kreativitätstechniken sowie des Arbeitens in Gruppen, was auch das Content Management, e-Learning-Systeme und die Plattform "WebCT" beinhaltet, durchgeführt. Im Anschluss daran wird eine qualitative Untersuchung durchgeführt. Auf Basis bereits bestehender Literatur, soll ein Bewertungsschema erstellt werden, welches misst, welche der behandelten digitalen Kreativitätstechniken für den Einsatz im "Entrepreneurial Design Thinking" am besten geeignet ist. Darauf aufbauend erfolgt die Verknüpfung des digitalisierten "Design Thinking"-Prozesses mit der e-Learning Plattform "WebCT". Abschließend wird diskutiert, in wie fern diese Zusammenführung als sinnvoll erachtet werden kann.
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.
Data Mining im Fußball
(2014)
Data Mining ist die Anwendung verschiedener Verfahren, um nützliches Wissen automatisch aus einer großen Menge von Daten zu extrahieren. Im Fußball werden seit der Saison 2011/2012 umfangreiche Daten der Spiele der 1. und 2. Bundesliga aufgenommen und gespeichert. Hierbei werden bis zu 2000 Ereignisse pro Spiel aufgenommen.
Es stellt sich die Frage, ob Fußballvereine mithilfe von Data Mining nützliches Wissen aus diesen umfangreichen Daten extrahieren können.
In der vorliegenden Arbeit wird Data Mining auf die Daten der 1. Fußballbundesliga angewendet, um den Wert bzw. die Wichtigkeit einzelner Fußballspieler für ihren Verein zu quantifizieren. Hierzu wird der derzeitige Stand der Forschung sowie die zur Verfügung stehenden Daten beschrieben. Im Weiteren werden die Klassifikation, die Regressionsanalyse sowie das Clustering auf die vorhandenen Daten angewendet. Hierbei wird auf Qualitätsmerkmale von Spielern, wie die Nominierung eines Spielers für die Nationalmannschaft oder die Note, welche Spieler für ihre Leistungen in Spielen erhalten eingegangen. Außerdem werden die Spielweisen der zur Verfügung stehenden Spieler betrachtet und die Möglichkeit der Vorhersage einer Saison mithilfe von Data Mining überprüft. Der Wert einzelner Spieler wird mithilfe der Regressionsanalyse sowie einer Kombination aus Cluster- und Regressionsanalyse ermittelt.
Obwohl nicht in allen Anwendungen ausreichende Ergebnisse erzielt werden können zeigt sich, dass Data Mining sinnvolle Anwendungsmöglichkeiten im Fußball bietet. Der Wert einzelner Spieler kann mithilfe der zwei Ansätze gemessen werden und bietet eine einfache Visualisierung der Wichtigkeit eines Spielers für seinen Verein.
Diese Masterarbeit hat das Ziel, die Frage zu klären, wie man Stakeholder an einem Projekt beteiligen kann. Es werden Methoden diskutiert, wie man die relevanten Stakeholder aus der Fülle der Anspruchsgruppen auswählt und wie man diese Stakeholder in den Beteiligungsprozess einbindet. Der Beteiligungsprozess sieht neben klassischen Beteiligungsmethoden wie Workshops vor allem moderne Web 2.0 Methoden vor.
Ziel dieser Ausarbeitung ist es, das Wippe-Experiment gemäß dem Aufbau innerhalb der AG Echtzeitsysteme unter Leitung von Professor Dr. Dieter Zöbel mithilfe eines LEGO Mindstorms NXT Education-Bausatzes funktionsfähig nachzubauen und das Vorgehen zu dokumentieren. Der dabei entstehende Programmcode soll didaktisch aufbereitet und eine Bauanleitung zur Verfügung gestellt werden. Dies soll gewährleisten, dass Schülerinnen und Schüler auch ohne direkten Zugang zu einer Hochschule oder ähnlichem Institut den Versuchsaufbau Wippe möglichst unkompliziert im Klassenraum erleben können.
ERP market analysis
(2013)
Der aktuelle ERP Markt wird dominiert von den fünf größten Anbietern SAP, Oracle, Microsoft, Infor und Sage. Da der Markt und die angebotenen Lösungen vielfältig sind, bedarf es einer fundierten Analyse der Systeme. Die Arbeit beleuchtet dabei anhand ausgesuchter Literatur und Kennzahlen der verschiedenen Unternehmen die theoretische Seite der angebotenen Lösungen der fünf großen ERP Anbieter. Daneben wird die Nutzung der Systeme in der Praxis anhand der Befragung von sechs Anwendern analysiert und die Systeme miteinander verglichen.
Ziel der Arbeit ist es, dass die Forschungsfragen beantwortet werden und dass es bezogen auf die Systeme dem Leser der Arbeit ersichtlich wird, welches ERP System für welche Unternehmensbranche und Unternehmensgröße am besten geeignet ist.
Des Weiteren gibt die Arbeit Aufschluss darüber, welche Trends für ERP Systeme für die Zukunft zu erwarten sind und welche Herausforderungen sich dadurch für die Unternehmen stellen.
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.
Neben den theoretischen Grundkonzepten der automatisierten Fließtextanalyse, die das Fundament dieser Arbeit bilden, soll ein Überblick in den derzeitigen Forschungsstand bei der Analyse von Twitter-Nachrichten gegeben werden. Hierzu werden verschiedene Forschungsergebnisse der, derzeit verfügbaren wissenschaftlichen Literatur erläutert, miteinander verglichen und kritisch hinterfragt. Deren Ergebnisse und Vorgehensweisen sollen in unsere eigene Forschung mit eingehen, soweit sie sinnvoll erscheinen. Ziel ist es hierbei, den derzeitigen Forschungsstand möglichst gut zu nutzen.
Ein weiteres Ziel ist es, dem Leser einen Überblick über verschiedene maschinelle Datenanalysemethoden zur Erkennung von Meinungen zu geben. Dies ist notwendig, um die Bedeutung der im späteren Verlauf der Arbeit eingesetzten Analysemethoden in ihrem wissenschaftlichen Kontext besser verstehen zu können. Da diese Methoden auf verschiedene Arten durchgeführt werden können, werden verschiedene Analysemethoden vorgestellt und miteinander verglichen. Hierdurch soll die Machbarkeit der folgenden Meinungsauswertung bewiesen werden. Um eine hinreichende Genauigkeit bei der folgenden Untersuchung zu gewährleisten, wird auf ein bereits bestehendes und evaluiertes Framework zurückgegriffen. Dieses ist als API 1 verfügbar und wird daher zusätzlich behandelt. Der Kern Inhalt dieser Arbeit wird sich der Analyse von Twitternachrichten mit den Methoden des Opinion Mining widmen.
Es soll untersucht werden, ob sich Korrelationen zwischen der Meinungsausprägung von Twitternachrichten und dem Börsenkurs eines Unternehmens finden lassen. Es soll dabei die Stimmungslage der Firma Google Inc. über einen Zeitraum von einem Monat untersucht und die dadurch gefunden Erkenntnisse mit dem Börsenkurs des Unternehmens verglichen werden. Ziel ist es, die Erkenntnisse von (Sprenger & Welpe, 2010) und (Taytal & Komaragiri, 2009) auf diesem Gebiet zu überprüfen und weitere Fragestellungen zu beantworten.