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Die Identifizierung von wiederverwendbarem Source-Code für die Implementierung von SOA Services ist noch immer ein ungelöstes Problem. Diese Masterarbeit beschreibt einen Ansatz zur Identifizierung von Legacy-Code, der für eine Service-Implementierung geeignet ist. Der Ansatz basiert auf dynamischer Analyse und dem Einsatz von Data Mining Techniken. Im Rahmen des SOAMIG Projekts wurden durch dynamische Analyse Geschäftsprozesse auf Source- Code abgebildet. Der große Umfang der daraus resultierenden Traces macht eine Nachbearbeitung der Ergebnisse notwendig. In dieser Masterarbeit wurde die Anwendbarkeit von Data Mining Techniken zur Nachbearbeitng der dynamischen Traces untersucht. Zwei Data Mining Verfahren, Cluster-Analyse und Link- Analyse, wurden auf die dynamischen Traces einer Java/Swing Beispielsoftware angewendet. Die Ergebnisse deuten auf eine gute Verwendbarkeit der beiden Data Mining Techniken zur Identifizierung von Legacy-Code für die Service-Implementierung hin.
"MoleARlert" entstand im Rahmen eines Projektpraktikums der AG Computergrafik, unter Leitung Herrn Prof. Müllers und Herrn Dipl.-Inf. Stefan Rilling, im Wintersemester 2008/2009. Das System wurde von insgesamt zwölf Studierenden der Universität Koblenz-Landau entwickelt. Inhalt dieser Studienarbeit ist neben der Beschreibung des Systems vor allem die Veränderungen, die vom Autor nach Abschluss des Projektpraktikums, an diesem vorgenommen wurden unter besonderer Berücksichtigung der Neu- und Weiterentwicklungen die dazu führten die Reife des Systems zu verbessern. Ein weiterer wichtiger Aspekt der Arbeit ist die Einbindung einer Webkamera in eine 3D-Engine in Echtzeit.