Bachelorarbeit
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Algorithmische Komposition
(2018)
Algorithmische Komposition ist ein interdisziplinärer Forschungsbereich, der die beiden Bereiche Musik und Wissenschaft miteinander verknüpft. Der Computer wird in den Mittelpunkt des Kompositionsprozesses gestellt und komponiert mithilfe eines Algorithmus Musik. In dieser Arbeit wird die Algorithmische Komposition unter Verwendung der biologisch inspirierten Algorithmen Lindenmayer-System und Zellulärer Automat untersucht. Dabei werden ausgewählte Verfahren vorgestellt, implementiert und evaluiert, die die erzeugten Daten der Algorithmen in ein sinnvolles musikalisches Ergebnis transformieren.
Die vorliegende Arbeit beschreibt die Entwicklung eines OpenGL-basierten Tools zur Visualisierung von Hohlräumen in Proteinen, welche während eines statischen Dockings beobachtet werden können. Ziel ist es, anhand von Informationen über Abstände zwischen Proteinen und Liganden, Schluss- folgerungen über Interaktionen zu ziehen, um daraus Ansätze für die Entwicklung künstlicher Liganden zu gewinnen. Zunächst wird auf chemische Grundlagen eingegangen, die das Thema motivieren und für das Verständnis der Thematik und der genutzten Algorithmen wichtig sind. Des Weiteren wird bestehende Software vorgestellt, die ähnliche Sachverhalte löst. Anschließend werden die Voraussetzungen zur Entwicklung des Programmes genannt, woraufhin dieses detailliert beschrieben wird. Zum Abschluss wird das Tool in Hinblick auf Performance und Nutzen evaluiert und ein zusammenfassendes Fazit getroffen, in dem sich das Programm als gute Hilfe für bestehende Forschungen und gute Basis für weitere, tiefergehende Forschungsprojekte erweist.
Unternehmen versuchen, Knowledge Management (KM) zu nutzen, um mehr Effizienz und Effektivität im Unternehmen zu erreichen. Das Hauptproblem besteht darin, dass die meisten dieser KM Projekte nicht oder nur selten auf nachhaltigen Analysen oder etablierten Theorien über KM basieren. Oft besteht eine große Kluft zwischen den Erwartungen und dem tatsächlichen Ergebnis solcher KM Initiativen. Die zu beantwortende Forschungsfrage lautet also: Welche Herausforderungen ergeben sich in KM Projekten, welche KM Anforderungen können daraus abgeleitet werden und welche Empfehlungen unterstützen das Ziel, die Anforderungen an KM zu erfüllen? Als theoretische Grundlage wird eine Reihe von KM Frameworks untersucht. Anschließend werden KM Herausforderungen aus der Literatur analysiert und mit Best-Practice-Beispielen aus Case-Studies werden Handlungsempfehlungen für diese Herausforderungen gegeben. Das Hauptergebnis dieser Arbeit ist eine Best Practice-Guideline, die es Chief Knowledge Officers (CKOs) und KM Projektmanagern ermöglicht, die in dieser Arbeit genannten Herausforderungen genau zu untersuchen und eine geeignete Methode zu finden, diese Herausforderung optimal zu meistern. Diese Guideline zeigt, dass KM auf vielfältige Weise positiv und negativ beeinflusst werden kann. Knowledge Management (KM) in einem Unternehmen zu meistern ein großes und weitreichendes Unterfangen ist und das Technologie bzw. Information Technology (IT) nur ein Teil des großen Ganzen ist.
In dieser Arbeit werden auf der Basis des aktuellen Forschungsstandes der Politolinguistik die Relevanz und Erklärungsmöglichkeiten politolinguistischer Analysen für das Verständnis der Sprachverwendung und Sprachprägung in der Politik am Beispiel der rechtspopulistischen Rhetorik der Alternative für Deutschland thematisiert. Die Arbeit folgt im Allgemeinen der Fragestellung, inwiefern die Politolinguistik die Sprachverwendung in der Politik und die dort entstehenden, sprachlichen Prägungen lexikalisch analysieren und mithilfe der politolinguistischen Lexikanalyse die durch politische Akteure vermittelten, politischen Intentionen offenlegen kann. Im Besonderen wird sich daran die Frage anschließen, auf welche Weise sich mit den Analysewerkzeugen der politolinguistischen Lexikanalyse das Kurzwahlprogramm der Alternative für Deutschland zur Bundestagswahl 2017 im Hinblick auf ihre rechtspopulistische Rhetorik untersuchen lässt und dortige, lexikalische Prägungsversuche der AfD identifiziert werden können.
Am Schluss der Arbeit steht Erkenntnisfortschritt, der eine deskriptive Erörterung der Relevanz und Möglichkeiten politolinguistischer Lexikanalysen sowie ihrer Werkzeuge für die Untersuchung politischer Sprachverwendung und durch Wortprägungen offenbarter Intentionen beinhaltet, dabei explizit sowohl etablierte als auch neuere Erkenntnisse des Forschungsfeldes miteinbezieht und diese im Hinblick auf die Anwendbarkeit zur Erforschung rechtspopulistischer Rhetorik reflektiert.
Wikipedia is the biggest, free online encyclopaedia that can be expanded by any-one. For the users, who create content on a specific Wikipedia language edition, a social network exists. In this social network users are categorised into different roles. These are normal users, administrators and functional bots. Within the networks, a user can post reviews, suggestions or send simple messages to the "talk page" of another user. Each language in the Wikipedia domain has this type of social network.
In this thesis characteristics of the three different roles are analysed in order to learn how they function in one language network of Wikipedia and apply them to another Wikipedia network to identify bots. Timestamps from created posts are analysed to reveal noticeable characteristics referring to continuous messages, message rates and irregular behaviour of a user are discovered. Through this process we show that there exist differences between the roles for the mentioned characteristics.
Entwicklung eines Social Collaboration Analytics Dashboard-Prototyps für Beiträge von UniConnect
(2018)
Seit der vergangenen Dekade steigt die Nutzung von sogenannten Enterprise Collaboration Systems (ECS) in Unternehmen. Diese versprechen sich mit der Einführung eines solchen zur Gattung der Social Software gehörenden Kollaborationssystems, die menschliche Kommunikation und Kooperation der eigenen Mitarbeiter zu verbessern. Durch die Integration von Funktionen, wie sie aus Social Media bekannt sind, entstehen große Mengen an Daten. Darunter befinden sich zu einem erheblichen Teil textuelle Daten, die beispielsweise mit Funktionen wie Blogs, Foren, Statusaktualisierungen oder Wikis erstellt wurden. Diese in unstrukturierter Form vorliegenden Daten bieten ein großes Potenzial zur Analyse und Auswertung mittels Methoden des Text Mining. Die Forschung belegt dazu jedoch, dass Umsetzungen dieser Art momentan nicht gebräuchlich sind. Aus diesem Grund widmet sich die vorliegende Arbeit diesem Mangel. Ziel ist die Erstellung eines Dashboard-Prototyps, der sich im Rahmen von Social Collaboration Analytics (SCA) mit der Auswertung von textuellen Daten befasst. Analyseziel ist die Identifikation von populären Themen, die innerhalb von Communities oder communityübergreifend von den Plattformnutzern in den von ihnen erstellten Beiträgen aufgegriffen werden. Als Datenquelle wurde das auf IBM Connections aufbauende ECS UniConnect ausgewählt. Dieses wird vom University Competence Center for Collaboration Technologies (UCT) an der Universität Koblenz-Landau betrieben. Grundlegend für die korrekte Funktionsweise des Dashboards sind mehrere Java-Klassen, deren Umsetzungen auf verschiedenen Methoden des Text Mining basieren. Vermittelt werden die Analyseergebnisse im Dashboard durch verschiedene Diagrammarten, Wordclouds und Tabellen.
Das fotorealistische Rendering von Fell ist ein oft gesehenes Problem in der Computergrafik und wird besonders bei Animationsfilmen häufig gebraucht. In dieser Arbeit werden zwei Beleuchtungsmodelle, ursprünglich zum Rendern von menschlichen Haaren, vorgestellt. Dies ist zum einen das Modell von Marschner et al. aus dem Jahr 2003, welches als Grundlage für viele neuere Modelle gilt, sowie das Modell von d’Eon et al. aus dem Jahr 2011. Beide Modelle werden innerhalb eines Pathtracers, welcher globale Beleuchtung simuliert, implementiert. Es werden die Besonderheiten von Haar-Fasern aus Fell im Gegensatz zu menschlichen Haar-Fasern aufgezeigt und folglich erläutert, warum die präsentierten Modelle auch für viele Fellarten genutzt werden können. Dabei liegt der Fokus auf einer realistischen visuellen Darstellung. Zusätzlich wird die Performance beider Modelle verglichen und Verbesserungsvorschläge durch die Nutzung von zylinder förmigen Schnittpunktobjekten für den Pathtracer gegeben und anhand der Implementation evaluiert.
Das Ziel dieser Bachelorarbeit bestand darin, die Verbindung zwischen den Technologien Augmented und Virtual Reality zu veranschaulichen und ein sinnvolles Zusammenspiel der beiden Darstellungsformen zu kreieren. Hierfür wurde eine Anwendung im Bereich der Innenarchitektur implementiert, bei welcher man einen Raumplan mittels Augmented Reality intuitiv gestalten und sich anschließend einen realitätsnahen Eindruck des eingerichteten Zimmers mit einer Virtual Reality Simulation machen kann. Auf Basis des nötigen Grundwissens wurde ein Konzept für dieses Projekt ausgearbeitet und anschließend mit verschiedenen Entwicklungssystemen realisiert. Diese Implementierung wurde im Rahmen einer Evaluationsreihe getestet und darauffolgend optimiert. Das Ergebnis bestätigt die Annahme, dass sich Augmented und Virtual Reality mit ihren jeweiligen Stärken evident miteinander verbinden lassen. Diese Arbeit ist sowohl für Studierende im Bereich Informatik als auch für Interessenten an innovativen Lösungen relevant.
Die in den letzten Jahren fortschreitende Digitalisierung hat zur Ausbreitung und Popularisierung von Internet of Things (IoT) Technologie beigetragen (Mattern and Floerkemeier, 2010; Evans, 2013). Darüber hinaus wurde die Gesundheitsdomäne als eine der am stärksten aktiven IoT Bereiche identifiziert (Steele and Clarke, 2013). Die vorliegende Bachelorarbeit gibt einen Überblick über IoT gestützte Gamification und entwickelt ein Framework welches IoT und Gamification im Kontext einer Versicherung kombiniert. Beim Untersuchen von Gamification wurde ein konzeptuelles Modell entwickelt welches insbesondere die Rolle von IoT in einem solchen Ansatz verdeutlicht. Diesbezüglich wurde festgestellt, dass IoT bei der Aufgabenstellung Anwendung findet und diese zum einen in einem großen Rahmen ermöglicht sowie innovative und komplexere Aufgaben erlaubt. In diesem Zusammenhang wurden besonders die Vorteile und Notwendigkeit von tragbaren IoT Geräten erläutert. Eine Stakeholder Analyse beschäftigte sich mit den Vorteilen, welche durch IoT und Gamification erreicht werden können. Hierbei konnten zwei daraus erwachsende Paradigmenwechsel, für Versicherung und Versicherungsnehmer, identifiziert werden. Basierend auf den zuvor gewonnenen Erkenntnissen der Untersuchung der Gamification Ansätze und der Stakeholder Analyse wurde ein IoT gestütztes Gamification Framework entwickelt. Das Framework weißt einen Level-basierten Aufbau auf, welcher den Benutzer entlang des Entwurfsprozess leiten soll. Sowohl das erstellen, als auch das analysieren eines bestehenden Ansatzes ist mit dem Framework möglich. Darüber hinaus wurde das Framework anhand von Pokémon Go instanziiert um mögliche Mängel zu identifizieren und zu erklären. Die vorliegende Bachelorarbeit liefert eine Grundlage auf deren Basis umfassendere kontextbezogene Forschung betrieben werden kann
In dieser Forschungsarbeit wird eine Methode zur anwendungsbasierten Verknüpfung von Anforde-rungen und Enterprise Collaboration Softwarekompenten vorgestellt. Basierend auf dem etablierten IRESS Modell wird dabei ein praxistaugliches Mappingschema entwickelt, welches Use Cases über Kol-laborationsszenarien, Collaborative Features und Softwarekomponenten mit ECS verbindet. Somit las-sen sich Anforderungen von Unterhemen in Form von Use Cases und Kollaborationsszenarien model-lieren und anschließend über das Mappingschema mit konkreten ECS verbinden. Zusätzlich wird eine Methodik zur Identifikation von in Softwarekomponenten enthaltenen Collaborative Features vorge-stellt und exemplarisch angewandt.
Anschließend wird ein Konzept für eine Webapplikation entworfen, welches das vorgestellte Mapping automatisiert durchführt, und somit nach Eingabe der Anforderungen in Form vom Use Cases oder Kol-laborationsszenarien, die ECS ausgibt, die eben diese Anforderungen unterstützen.