Diplomarbeit
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In dieser Diplomarbeit wurde ein System entwickelt, dass eine Navigation für Fußgänger ermöglicht. Wie beabsichtigt wurde das System für die Benutzung auf einem iPhone realisiert.
Obwohl die Karten der neuen Generation vonNAVTEQ sich noch in Entwicklung befinden, konnten erste Eindrücke gesammelt werden, wie die Navigation der Fußgänger in Zukunft aussehen wird. Das System arbeitet aber auch mit Kartendaten von OpenStreetMap, die die klassische Repräsentation der Kartendaten haben. Die Positionierung kann später, wenn der Galileo-Empfänger zur Verfügung steht, umgestellt werden und Positionsdaten mit höherer Präzision für die Navigation bereitstellen. Die Routenberechnung konnte mit einem CH-ähnlichen Verfahren durch Vorberechnung beschleunigt werden und erlaubt trotzdem eine Änderung des Profils, ohne dass eine neue Vorberechnung nötig ist. Anders als beim einfachen CH, wo nach einer Änderung des Profils für die Berechnung der Routenkosten eine neue Vorberechnung nötig ist, die im Vergleich zu der Berechnung einer Route aufwendig ist. In Abbildung 8.1 ist die demonstrative Navigation mit dem fertigen System abgebildet. Diese zeigt eine Berechnung der Routen für 3 unterschiedliche Profile, die unterschiedliche Steigungsgrade bevorzugen. Daraus ergeben sich unterschiedliche Routen.
In der Diplomarbeit soll die Verwendung und Möglichkeit zur Einbindung eines Eyetrackers in der Bildersuche untersucht werden. Eyetracker sind Geräte zur Blickerfassung. Sie werden häufig in Design- und Usabilitystudien verwendet, um Informationen über den Umgang der Benutzer mit dem Produkt zu untersuchen. Seit einiger Zeit werden Augenbewegungen auch zur Erkennung von benutzerrelevanten Informationen und Bereichen verwendet, wie zum Beispiel bei dem Projekt Text 2.05 [4]. Hierbei werden Blickrichtung und -fixierung benutzt, um eine Interaktion mit dem Leser eines Textes auf eine möglichst einfache, dabei aber subtile Weise zu ermöglichen.
In dieser Arbeit wird der Nutzen von GPGPU (Allzweckberechnungen auf Grafikprozessoren) zur robusten Deskription von natürlichen, markanten Bildmerkmalen mit Hilfe der Grafikprozessoren mobiler Geräte bewertet. Dazu wurde der SURF-Deskriptor [4] mit OpenGL ES 2.0/GLSL ES 1.0 implementiert und dessen Performanz auf verschiedenen mobilen Geräten ausgiebig evaluiert. Diese Implementation ist um ein Vielfaches schneller als eine vergleichbare CPU-Variante auf dem gleichen Gerät. Die Ergebnisse belegen die Tauglichkeit moderner, mobiler Grafikbeschleuniger für GPGPU-Aufgaben, besonders für die Erkennungsphase von NFT-Systemen (Tracking mit natürlichen, markanten Bildmerkmalen), die in Augmented-Reality-Anwendungen genutzt werden. Die nötigen Anpassungen am Algorithmus des SURF-Deskriptors, um diesen effizient auf mobilen GPUs nutzen zu können, werden dargelegt. Weiterhin wird ein Ausblick auf ein GPGPU-gestütztes Tracking-Verfahren gegeben.
Augmented Reality bedeutet eine reale Umgebung mit, meistens grafischen, virtuellen Inhalten zu erweitern. Oft sind dabei die virtuellen Inhalte der Szene jedoch nur ein Overlay und interagieren nicht mit den realen Bestandteilen der Szene. Daraus ergibt sich ein Authentizitätsproblem für Augmented Reatliy Anwendungen. Diese Arbeit betrachtet Augmented Reality in einer speziellen Umgebung, mit deren Hilfe eine authentischere Darstellung möglich ist. Ziel dieserArbeitwar die Erstellung eines Systems, das Zeichnungen durch Techniken der Augmented Reality mit virtuellen Inhalten erweitert. Durch das Anlegen einer Repräsentation soll es der Anwendung dabei möglich sein die virtuellen Szeneelementemit der Zeichnung interagieren zu lassen. Dazu wurden verschiedene Methoden aus den Bereichen des Pose Tracking und der Sketch Recognition disktutiert und für die Implementierung in einem prototypischen System ausgewählt. Als Zielhardware fungiert ein Android Smartphone. Kontext der Zeichnungen ist eine Dungeon Karte, wie sie in Rollenspielen vorkommt. Die virtuellen Inhalte nehmen dabei die Form von Bewohnern des Dungeons an, welche von einer Agentensimulation verwaltet werden. Die Agentensimulation ist Gegenstand einer eigenen Diplomarbeit [18]. Für das Pose Tracking wurde ARToolkitPlus eingesetzt, ein optisches Tracking System, das auf Basis von Markern arbeitet. Die Sketch Recognition ist dafür zuständig die Inhalte der Zeichnung zu erkennen und zu interpretieren. Dafür wurde ein eigener Ansatz implementiert der Techniken aus verschiedenen Sketch Recognition Systemen kombiniert. Die Evaluation konzentriert sich auf die technischen Aspekte des Systems, die für eine authentische Erweiterung der Zeichnung mit virtuellen Inhalten wichtig sind.
Ziel dieser Diplomarbeit ist es, innerhalb von sechs Monaten eine gamebasierte Anwendung für Android-Smartphones zu entwickeln, die durch eng beieinander liegende Stationen historisches Wissen vermittelt. Die einzelnen Spielstationen sollen mit Hilfe von GPS1-Positionen festgelegt und erkannt werden. Als Gelände wurde die Burgruine Reichenstein in der Verbandsgemeinde Puderbach im Westerwald ausgewählt. Es soll untersucht werden, wie viele GPS-Stationen auf engem Raum unterzubringen sind und wie weit sie voneinander entfernt sein müssen, um gute Ergebnisse erzielen zu können. Dazu ist es nötig, sowohl den Grundriss der Burg als auch die Beschaffenheit des Geländes mit einzubeziehen.
An den einzelnen Stationen sollen auf spielerische Art und Weise historische Informationen über die Burgruine Reichenstein vermittelt werden. Neben der Recherche, der Konzepterstellung und der Implementierung umfasst diese Arbeit auch eine Evaluation, die eine Bewertung der Anwendung ermöglicht.
In dieser Ausarbeitung beschreibe ich die Ergebnisse meiner Untersuchungen zur Erweiterung des LogAnswer-Systemsmit nutzerspezifischen Profilinformationen. LogAnswer ist ein natürlichsprachliches open-domain Frage-Antwort-System. Das heißt: es beantwortet Fragen zu beliebigen Themen und liefert dabei konkrete (möglichst knappe und korrekte) Antworten zurück. Das System wird im Rahmen eines Gemeinschaftsprojekts der Arbeitsgruppe für künstliche Intelligenz von Professor Ulrich Furbach an der Universität Koblenz-Landau und der Arbeitsgruppe Intelligent Information and Communication Systems (IICS) von Professor Hermann Helbig an der Fernuniversität Hagen entwickelt. Die Motivation meiner Arbeit war die Idee, dass der Prozess der Antwortfindung optimiert werden kann, wenn das Themengebiet, auf das die Frage abzielt, im Vorhinein bestimmt werden kann. Dazu versuchte ich im Rahmen meiner Arbeit die Interessensgebiete von Nutzern basierend auf Profilinformationen zu bestimmen. Das Semantic Desktop System NEPOMUK wurde verwendet um diese Profilinformationen zu erhalten. NEPOMUK wird verwendet um alle Daten, Dokumente und Informationen, die ein Nutzer auf seinem Rechner hat zu strukturieren. Dazu nutzt das System ein sogenanntes Personal Information Model (PIMO) in Form einer Ontologie. Diese Ontologie enthält unter anderem eine Klasse "Topic", welche die wichtigste Grundlage für das Erstellen der in meiner Arbeit verwendeten Nutzerprofile bildete. Konkret wurde die RDF-Anfragesprache SPARQL verwendet, um eine Liste aller für den Nutzer relevanten Themen aus der Ontologie zu filtern. Die zentrale Idee meiner Arbeit war es nun diese Profilinformationen zur Optimierung des Ranking von Antwortkandidaten einzusetzen. In LogAnswer werden zu jeder gestellten Frage bis zu 200 potentiell relevante Textstellen aus der deutschen Wikipedia extrahiert. Diese Textstellen werden auf Basis von Eigenschaften (wie z.B. lexikalische Übereinstimmungen zwischen Frage und Textstelle) geordnet, da innerhalb des zur Verfügung stehenden Zeitlimits nicht alle Kandidaten bearbeitet werden können.
Mein Ansatz verfolgte das Ziel, diesen Algorithmus durch Nutzerprofile so zu erweitern, dass Antwortkandidaten, welche für den Benutzer relevante Informationen enthalten, höher in der Rangfolge eingeordnet werden. Zur Umsetzung dieser Idee musste eine Methode gefunden werden, um zu bestimmen ob ein Antwortkandidat mit dem Profil übereinstimmt. Da sich die in einer Textstelle enthaltenen Informationen in den meisten Fällen auf das übergeordnete Thema des Artikels beziehen, ohne den Namen des Artikels explizit zu erwähnen, wurde in meiner Implementierung der Artikelname betrachtet, um zu ermitteln, zu welchem Themengebiet die Textstelle Informationen liefert. Als zusätzliches Hilfsmittel wurde außerdem die DBpedia-Ontologie eingesetzt, welche die Informationen der Wikipedia strukturiert im RDF Format enthält. Mit Hilfe dieser Ontologie war es möglich, jeden Artikel in Kategorien einzuordnen, die dann mit den im Profil enthaltenen Stichworten verglichen wurden. Zur Untersuchung der Auswirkungen des Ansatzes auf das Ranking-Verfahren wurden mehrere Testläufe mit je 200 Testfragen durchgeführt. Die erste Testmenge bestand aus zufällig ausgewählten Fragen, die mit meinem eigenen Nutzerprofil getestet wurden. Dieser Testlauf lieferte kaum nutzbare Ergebnisse, da nur bei 29 der getesteten Fragen überhaupt ein Antwortkandidat mit dem Profil in Verbindung gebracht werden konnte. Außerdem konnte eine potentielle Verbesserung der Ergebnisse nur bei einer dieser 29 Fragen festgestellt werden, was zu der Schlussfolgerung führte, dass der Einsatz von Profildaten nicht für Anwendungsfälle geeignet ist, in denen die Fragen keine Korrelation mit dem genutzten Profil aufweisen.
Da die Grundannahme meiner Arbeit war, dass Nutzer in erster Linie Fragen zu den Interessensgebieten stellen, welche sich aus ihrem Profil ableiten lassen, sollten die weiteren Testläufe genau diesen Fall beleuchten. Dazu wurden 200 Testfragen aus dem Bereich Sport ausgewählt und mit einem Profil getestet, welches Stichworte zu unterschiedlichen Sportarten enthielt. Die Tests mit den Sportfragen waren wesentlich aussagekräftiger. Auch hier deuteten die Ergebnisse darauf hin, dass der Ansatz kein großes Potential zur Verbesserung des Rankings hat. Eine genauere Betrachtung einiger ausgewählter Beispiele zeigte allerdings, dass die Integration von Profildaten für bestimmte Anwendungsfälle, wie z.B. offene Fragen für die es mehr als eine korrekte Antwort gibt, durchaus zu einer Verbesserung der Ergebnisse führen kann. Außerdem wurde festgestellt, dass viele der schlechten Ergebnisse auf Inkosistenzen in der DBpedia-Ontologie und grundsätzliche Probleme im Umgang mit Wissensbasen in natürlicher Sprache beruhen.
Die Schlussfolgerung meiner Arbeit ist, dass der in dieser Arbeit vorgestellte Ansatz zur Integration von Profilinformationen für den aktuellen Anwendungsfall von LogAnswer nicht geeignet ist, da vor allem Faktenwissen aus sehr unterschiedlichen Domänen abgefragt wird und offene Fragen nur einen geringen Anteil ausmachen.
Computer unterstützen Menschen zunehmend in Alltagssituationen. Ihre fortwährend voranschreitende Miniaturisierung erlaubt die Erschließung weiterer Einsatzmöglichkeiten und trägt zu einer wachsenden Bedeutung und Verbreitung in der Gesellschaft bei. Längst sind solche Systeme in vielerlei Alltagsgegenständen Realität und ihre Mobilität spielt eine immer größer werdende Rolle: von Laptops über Smartphones und Tablets hin zu am oder im Körper tragbaren Systemen (engl. wearable computing) wie Hörgeräte und Pulsuhren, unterstützen sie den Menschen aktiv und kontextsensitiv in ihrem Alltag.
Als ein Teilgebiet des wearable computing gilt die Entwicklung von Head-mounted Displays (kurz HMD). Das sind Helme oder Brillen die dem Benutzer auf einer oder mehreren Darstellungsflächen computergenerierte Bilder (virtual reality) oder mit Zusatzinformationen versehene Aufnahmen der Umgebung (enhanced reality) präsentieren. Aktuell sind HMDs welche LC-Displays nutzen weit verbreitet, innovativer sind solche welche das Bild direkt auf die Netzhaut des Benutzers projizieren. Neuste Entwicklungen deuten auf weitere Miniaturisierung des Konzepts, hin zu Kontaktlinsen mit integriertem Bildschirm. Für die Sammlung dazustellender Daten werden eine Vielzahl Sensoren hinzugezogen, wie Head-Tracker oder GPS. Auch durch Erweiterungen im Bereich der Bedienbarkeit - zum Beispiel durch Spracheingabe über ein Mikrofon - und die Steigerung des Immersionsgefühls - zum Beispiel durch stereoskopische Bilder oder integrierte Kopfhörer - wandeln sich HMDs von einfachen Anzeigen hin zu stetig besser ausgerüsteten Geräten mit ständig wachsenden Einsatzgebieten. Längst werden HMDs in einer Vielzahl von Feldern benutzt. rnIm Vordergrund dieser Arbeit steht der Entwurf und die Erstellung einer Anwendung für das Betriebssystem Apple iOS 5, als softwaretechnischen Beitrag zur Entwicklung eines HMD auf Basis von Apple-Mobilgeräten mit hochauflösendem Retina Display. Das RollerCoaster2000-Projekt soll zur Darstellung des grafischen Inhalts genutzt werden, aus Gründen einer freien Lizenz, frei zugänglichen Quellcodes sowie einer effizienten OpenGL-ES-Portierung. Dabei soll ein leichter Austausch oder die Erweiterung dieses grafischen Grundgerüsts gegeben sein um die Einsatzmöglichkeiten des HMD zu erhöhen. Über die reine Nutzung als Darstellungsmedium soll die erstellte Anwendung die vielfältigen, sensorischen Fähigkeiten und Vernetzungsmöglichkeiten aktueller Apple-Endgeräte nutzen um mehrere Geräte zu einer Datenbrille zu verbinden und die Kopfbewegungen des Benutzers auszuwerten, in der virtuellen Szene abzubilden und zwischen den Geräten synchron zu halten. Zur leichten Orientierung des Benutzers während der Bedienung soll außerdem auf die integrierte Gerätekamera zugegriffen werden.
Um die Realisierung einer den Kriterien gerecht werdenden Anwendung zu ermöglichen wird in dieser Arbeit in den Bereich der iOS-Entwicklung eingeführt. Zuerst erfolgt eine Einleitung in die historischen Entwicklungen auf dem Gebiet der mobilen Entwicklung für Apple-Mobilgeräte, von der Entstehung des objektorientierten Paradigmas hin zur heutigen Ausprägung des iOS-SDK. Letzteres ergibt sich dabei aus der Summe einer Vielzahl, stark kohärenter Komponenten. Dazu gehören die Grundsteine einer jeden iOS-Applikation, die objektorientierte, dynamische und streng typisierte Sprache Objective-C sowie den durch Apple an die eigenen Bedürfnisse angepassten LLVM-Compiler und die von Apple angepasste LLVM-Laufzeitumgebung. Zudem sind das Cocoa Framework und die Entwicklungsumgebung Xcode, die zur Erstellung mobiler Anwendungen von Apple entwickelt wurden, Gegenstand dieser Arbeit. Anhand der gewonnenen Kenntnisse im Bereich der mobilen Anwendungsentwicklung werden Anforderungen an eine Anwendung für ein HMD erhoben und die Erstellung einer, diesen Kriterien genügenden, Software beschrieben.
Ein neueres Thema innerhalb des Forschungsbereichs Semantic Web behandelt die Verarbeitung von Anfragen über Linked Open Data (LOD). Wie in der Literatur bereits diskutiert wurde, lässt sich der losen Zergliederung innerhalb des "Web of Data" und dessen Datenquellen durch moderne föderierte Verarbeitungsstrategien bezüglich eingehender Anfragen begegnen. Dieser Ansatz ist jedoch umso mehr abhängig von aktuellen statistischen Informationen (Datenstatistiken) über sämtliche der benutzten Datenquellen einerseits, und genauen Schätzungen von Kardinalitäten und Selektivitäten andererseits. Da föderierte Datenquellen im Allgemeinen keine Auskunft über die Statistik der von ihnen verwalteten Daten geben, schlagen sich Änderungen an diesen Daten nicht automatisch in den zentralen Datenstatistikkatalogen nieder - die verwalteten Datenstatistiken werden obsolet. In der vorliegenden Arbeit wird die Erweiterung eines RDF-basierten Query-Federators beschrieben, die die Obsoleszenz von zentral verwalteten Datenstatistiken beurteilen und eine gegebenenfalls notwendige Aktualisierung einzelner Datenstatistiken unternehmen können soll. Als Grundlage dazu dient die Beobachtung auftretender Fehler in der Kardinalitätsschätzung ausgewerteter Queries. Eine Evaluation des Systems wird anschließend beschrieben. Die Ergebnisse zeigen die prinzipielle Richtigkeit der zugrundeliegenden Überlegungen, die praktische Anwendbarkeit kann jedoch nicht überzeugend demonstriert werden. Die Wiederverwendung der entwickelten Systemerweiterung für vielversprechendere Ansätze erscheint jedoch möglich und wird diskutiert.