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Open Access
Context-aware techniques for visualization
(2010) Eißele, Mike; Ertl, Thomas (Prof. Dr. rer. nat.)
Die Visualisierung von Daten wird immer wichtiger, da die Menge an Daten, ob gemessen oder berechnet, bereits enorme Ausmaße angenommen hat und oft nicht ohne geeignete Visualisierungsverfahren analysiert werden kann. Die Entwicklung neuartiger Methoden zur Darstellung von Daten, die es erlauben, ein tieferes Verständnis zu erlangen, ist noch immer ein aktiver Forschungsbereich und wird es mit hoher Wahrscheinlichkeit auch weiterhin sein. Somit entsteht eine permanent wachsende Vielfalt an Visualisierungsverfahren für unterschiedliche Datenformate, wodurch insbesondere das Problem verschärft wird, ein geeignetes Verfahren auszuwählen, welches die zu untersuchenden Daten entsprechend darstellt. Noch problematischer ist die Konfiguration und genaue Anpassung der Visualisierungsparameter auf die Charakteristiken der zu Grunde liegenden Daten. Diese Dissertation befasst sich daher intensiv mit kontextabhängigen Techniken, um Herausforderungen wie die Implementierung, Auswahl und Konfiguration von geeigneten Visualisierungstechniken mit Hilfe von kontextabhängigen Verfahren zu ermöglichen. Welches Verfahren sich wann eignet, hängt dabei stark von der aktuell vorherrschenden Situation (Kontext) ab, die durch reale Eigenschaften (Ort, Gerät, usw.) und virtuelle Informationen (Datenformat, Benutzereinstellungen, usw.) definiert wird. Die dargestellten Forschungsergebnisse dokumentieren den Fortschritt in vielen Bereichen, die relevant bei der Entwicklung eines kontextabhängigen Rahmenwerks für entsprechende Visualisierungsverfahren sind. Das System basiert auf der verteilten Nexus-Plattform, die Umgebungsmodelle für mobile kontextbezogene Systeme bereitstellt und mobile Anwendungen effizient unterstützt. Die Nexus Plattform stellt Basisfunktionalitäten für die Verarbeitung von Kontextdaten zur Verfügung, welche im Rahmen dieser Dissertation durch neuartige Techniken für die Erfassung und Verarbeitung von Kontextinformationen auf mobilen Geräten ergänzt werden. Dabei werden optische Bildsensoren zur Erkennung von Merkmalen der physikalischen Umgebung eingesetzt, deren Ausgangsdaten weiterverarbeitet werden, um einfache Kontextinformationen zu ermitteln. Eine Anreicherung dieser Daten wird durch einen neuartigen interaktiven Prozess erreicht, bei dem wiederum Kontextwissen eingesetzt wird, um weitere Kontextmerkmale durch gezielte Benutzerführung aufzunehmen. Das zuvor erwähnte Rahmenwerk für kontextabhängige Visualisierung analysiert relevante Kontextdaten, die entweder von Nexus geliefert werden oder durch lokale Sensoren, und bestimmt passende Visualisierungsverfahren durch einen XML-Schema Abgleich. Für eine interaktive Darstellung der meist sehr großen Datenmengen sind Verfahren einzusetzen, die Graphikhardware zur Erzeugung der Darstellung effizient nutzen. Schließlich werden Ergebnisse der Untersuchung und Implementierung von kontextabhängigen Visualisierungsverfahren präsentiert. Einige bekannte interaktive Methoden, wie beispielsweise Farbkodierung, Volumendarstellung, Strömungslinien, usw., werden exemplarisch in das Rahmenwerk integriert. Dabei wird insbesondereWert auf die Entwicklung echtzeitfähiger Kontextanpassungsverfahren gelegt. Somit werden neuartige Visualisierungsansätze möglich, die auf Basis von prototypischen Implementierungen evaluiert werden.
Open Access
Interaktive Angleichung als Modell für die Mensch-Computer-Interaktion im Semantic Web
(2011) Heim, Philipp; Ertl, Thomas (Prof. Dr. rer. nat.)
Derzeit umfasst das World Wide Web (WWW) mehr als 23 MilliardenWebseiten, Tendenz steigend. Die Menge der in diesen Webseiten enthaltenen Informationen ist enorm und ein geeigneter Zugriff darauf daher von großem Interesse. Meist liegen Informationen im WWW jedoch nur in Form von natürlich-sprachlichen Texten, Bildern oder Videos vor; eingebettet in HTML-Dokumente. Auf Grund der Mehrdeutigkeit dieser Inhalte ist eine rein automatische Suche oft nur beschränkt möglich. So lassen sich z.B. Texte häufig nur auf Grundlage ihrer Syntax durchsuchen, nicht aber auf Grundlage der in den Texten enthaltenen Semantik. Dies stellt jedoch eine entscheidende Einschränkung für den Zugriff auf im WWW gespeicherte Informationen dar. Um diesem Problem zu begegnen, wurde mit dem Semantic Web eine Erweiterung des Webs vorgeschlagen. In dieser Erweiterung sind alle Informationen mit eindeutigen Bedeutungen versehen, die von Computern interpretiert werden können. Damit wird es möglich, Inhalte auch auf Grundlage ihrer Semantik automatisch zu durchsuchen und somit die Qualität des Zugriffs auf Informationen im Web deutlich zu verbessern. Allerdings müssen hierfür die Bedeutungen der Informationen im Web in expliziter Form, nämlich als semantische Daten, vorliegen. Automatische Verfahren zur Extraktion semantischer Daten aus bestehenden Webseiten haben jedoch nur in den wenigsten Fällen eine ausreichende Qualität. Rein manuell erstellte semantische Daten existieren hingegen nur für einen sehr geringen Teil der im Web verfügbaren Information, da die Erstellung sehr aufwendig ist. Aus diesem Grund ist nur ein kleiner Prozentsatz der im WWW vorhandenen Informationen bereits im Semantic Web repräsentiert. Ein weiteres Problem (neben dem Problem bei der Erstellung von semantischen Daten) ist der Zugriff auf Informationen im Semantic Web, da mit herkömmlichen Ansätzen die Bedeutung des Gesuchten nicht eindeutig definiert werden kann. Solange es Nutzern jedoch nicht möglich ist, semantisch eindeutige Suchanfragen zu formulieren, ist der Mehrwert von eindeutig definierten Informationen im Semantic Web zumindest fragwürdig. Um diese Probleme zu lösen, wird in dieser Arbeit ein Modell der Mensch- Computer-Interaktion vorgestellt, das die besonderen Eigenschaften des Semantic Web nutzt, um sowohl die interaktive Erstellung von Informationen im Semantic Web als auch den interaktiven Zugriff darauf zu verbessern. Um dabei die Probleme der Interpretation von Informationen bei der Mensch-Computer-Interaktion in den Griff zu bekommen, verwendet das Modell die aus der Mensch-zu-Mensch- Kommunikation bekannte Strategie der interaktiven Angleichung. Bei dieser Strategie tauschen sich Mensch und Computer iterativ und in kurzen Intervallen dar- über aus, in welcher Weise sie den jeweils anderen verstanden haben, um auf diese Weise Fehlinterpretationen schnell erkennen und somit frühzeitig korrigieren zu können. Als Nachweis für die Tauglichkeit des Ansatzes der interaktiven Angleichung für die Mensch-Computer-Interaktion im Semantic Web werden Anwendungen vorgestellt, die das neue Modell umsetzen. Die Anwendungen bieten Lösungen zur interaktiven Erstellung von ontologischen Strukturen, zur semantischen Annotation von natürlich-sprachlichen Texten, zur Erstellung eindeutiger Suchanfragen, zum Auffinden relevanter Informationen und zur Analyse und Visualisierung von Zusammenhängen. Alle Anwendungen wurden speziell für die Mensch-Computer- Interaktion im Semantic Web entwickelt und mit Hilfe von Nutzerstudien evaluiert. Die Ergebnisse der Nutzerstudien zeigen sowohl die Vorteile der jeweiligen Anwendungen als auch das große Potential des generellen Ansatzes der interaktiven Angleichung für das Semantic Web. In dieser Arbeit wird damit erstmalig ein generelles Modell für die Interaktion speziell im Semantic Web definiert und als Grundlage für Arbeiten in diesem Bereich vorgeschlagen. Das Modell vermittelt ein umfassendes Verständnis für die Abläufe, Abhängigkeiten und Arten der Kooperation zwischen Mensch und Computer bei der Interaktion im Semantic Web und bildet so die Grundlage für neue Ideen und Innovationen in diesem Bereich. Sobald der konkrete Nutzen von Mensch-Computer-Interaktion im Semantic Web verstanden ist, können neue Einsatzmöglichkeiten erdacht und neue Geschäftsfelder erschlossen werden. Damit sind die Vorteile dieser Technologie auch für die breite Masse nutzbar und die Erfolgsgeschichte des Semantic Web kann beginnen.