05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik
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Item Open Access Strukturierte Modellierung von Affekt in Text(2020) Klinger, Roman; Padó, Sebastian (Prof. Dr.)Emotionen, Stimmungen und Meinungen sind Affektzustände, welche nicht direkt von einer Person bei anderen Personen beobachtet werden können und somit als „privat“ angesehen werden können. Um diese individuellen Gefühlsregungen und Ansichten dennoch zu erraten, sind wir in der alltäglichen Kommunikation gewohnt, Gesichtsausdrücke, Körperposen, Prosodie, und Redeinhalte zu interpretieren. Das Forschungsgebiet Affective Computing und die spezielleren Felder Emotionsanalyse und Sentimentanalyse entwickeln komputationelle Modelle, mit denen solche Abschätzungen automatisch möglich werden. Diese Habilitationsschrift fällt in den Bereich des Affective Computings und liefert in diesem Feld Beiträge zur Betrachtung und Modellierung von Sentiment und Emotion in textuellen Beschreibungen. Wir behandeln hier unter anderem Literatur, soziale Medien und Produktbeurteilungen. Um angemessene Modelle für die jeweiligen Phänomene zu finden, gehen wir jeweils so vor, dass wir ein Korpus als Basis nutzen oder erstellen und damit bereits Hypothesen über die Formulierung des Modells treffen. Diese Hypothesen können dann auf verschiedenen Wegen untersucht werden, erstens, durch eine Analyse der Übereinstimmung der Annotatorinnen, zweitens, durch eine Adjudikation der Annotatorinnen gefolgt von einer komputationellen Modellierung, und drittens, durch eine qualitative Analyse der problematischen Fälle. Wir diskutieren hier Sentiment und Emotion zunächst als Klassifikationsproblem. Für einige Fragestellungen ist dies allerdings nicht ausreichend, so dass wir strukturierte Modelle vorschlagen, welche auch Aspekte und Ursachen des jeweiligen Gefühls beziehungsweise der Meinung extrahieren. In Fällen der Emotion extrahieren wir zusätzlich Nennungen des Fühlenden. In einem weiteren Schritt werden die Verfahren so erweitert, dass sie auch auf Sprachen angewendet werden können, welche nicht über ausreichende annotierte Ressourcen verfügen. Die Beiträge der Habilitationsarbeit sind also verschiedene Ressourcen, für deren Erstellung auch zugrundeliegende Konzeptionsarbeit notwendig war. Wir tragen deutsche und englische Korpora für aspektbasierte Sentimentanalyse, Emotionsklassifikation und strukturierte Emotionsanalyse bei. Des Weiteren schlagen wir Modelle für die automatische Erkennung und Repräsentation von Sentiment, Emotion und verwandten Konzepten vor. Diese zeigen entweder bessere Ergebnisse, als bisherige Verfahren oder modellieren Phänomene erstmalig. Letzteres gilt insbesondere bei solchen Methoden, welche auf durch uns erstellte Korpora ermöglicht wurden. In den verschiedenen Ansätzen werden wiederkehrend Konzepte gemeinsam modelliert, sei es auf der Repräsentations- oder der Inferenzebene. Solche Verfahren, welche Entscheidungen im Kontext treffen, zeigen in unserer Arbeit durchgängig bessere Ergebnisse, als solche, welche Phänomene getrennt betrachten. Dies gilt sowohl für den Einsatz künstlicher neuronaler Netze, als auch für die Verwendung probabilistischer graphischer Modelle.Item Open Access Performance measurements for personalizable route planning for uncorrelated edge costs(2021) Bühler, FelixNowadays, ordinary route planners compute paths by choosing the shortest or fastest route. However, there exist additional metrics from which users with varying preferences could benefit. Personalized route planning offers the possibility to combine different metrics with personal preferences. Nevertheless, personalized route planning has mainly been tested with correlated metrics. But when including uncorrelated metrics, the computing time increases significantly. Previous work found that the speedup technique “Customizable Route Planning” can lead to feasible speedups for single metric calculations. Thus, in this work, we investigate how this speedup technique for Dijkstra improves the query performances of “Personalizable Route Planning” compared to “Personalizable Contraction Hierarchies”. Furthermore, we study the performances on uncorrelated metrics. We introduce a graph structure to compare the personalized speedup techniques “Personalizable Contraction Hierarchies”, “Personalizable Customizable Route Planning” and “Personalizable Route Planning”. Three graph partitioning algorithms have been implemented to realize “Customizable Route Planning”: K-means, Gonzales, and Merge. Our experiments show that Merge works well in combination with “Personalizable Contraction Hierarchies” preprocessing. We found that “Personalizable Customizable Route Planning” is a good alternative, as it uses much fewer edges for finding the costs of the shortest path. For uncorrelated metrics, “Personalizable Customizable Route Planning” and “Personalizable Route Planning” achieved speedups higher than “Personalizable Contraction Hierarchies”. Our contribution comprises a novel graph structure for comparing different Dijkstra variants. With our experiments, we provide a deeper understanding of the personalized route planning problem. Additionally, we propose improvements for “Personalizable Contraction Hierarchies” for less contracted graphs with uncorrelated metrics.Item Open Access Modeling and timing analysis of micro-ROS application on an off-road vehicle control unit(2022) Bappanadu, Suraj RaoROS is known to be the most popular middleware for the development of software in modern day robots. It's next version, ROS 2 is highly modular and offers flexibility by supporting on microprocessors running desktop operating systems. Micro-ROS puts the major ROS 2 features on microcontrollers, i.e., highly resource-constrained computing devices running specialized real-time operating systems. ROS 2 is also of great importance for other domains, including autonomous driving and the off-road sector. Accordingly, there is significant interest in bringing micro-ROS to typical automotive control units. These embedded platforms support AUTOSAR Classic OSEK-like operating system which is very different in many aspects when compared to the platforms supported by micro-ROS. Some of the aspects have already been addressed in a previous work. This thesis mainly focuses on mapping the micro-ROS execution scheme to AUTOSAR scheme and dynamic memory management of the micro-ROS stack. From the micro-ROS architecture perspective, to successfully port the stack on an AUTOSAR-based ECU, the middleware and other layers of the stack are also analysed and adapted using a standard approach to support tasks-like execution model instead of threads-like execution model. Additionally, the support for standard CAN protocol based on custom transport configuration with the hardware CAN on the BODAS ECU is introduced. Model-based development methods have proven their utility in automotive industry. Therefore, we also focus on describing the timing properties of the micro-ROS stack in a model-based approach. We develop a generic model which is independent of a specific modeling language. In the next step, we realize the generic model using the widely used AMALTHEA language and analyse how well the developed model predicts the timing behavior of micro-ROS tasks. Finally, the effectiveness of the approach regarding timing and modeling is demonstrated with a micro-ROS test application first on Linux and then on the off-road vehicle control unit BODAS RC18-12/40 by Bosch Rexroth.Item Open Access Bit-Archäologie - 25 Jahre Computermuseum der Informatik(Stuttgart: Computermuseum der Informatik der Universität Stuttgart, 2022) Wiatrowski, Frank; Krause, Klemens; Wiatrowski, Frank (Fotograf); Engstler, Katja Stefanie (Konzept, Redaktion und Gestaltung); Pflüger, Dirk (Verfasser des Grußworts)Einblick in die Sammlung des Computermuseums - neun Sammlungsstücke aus der Geschichte der Informatik werden exemplarisch vorgestellt.Item Open Access Developing a multimodal feedback motion guidance system in VR for people with motion disabilities(2021) Wennrich, KevinMotion is an important aspect in the area of physiotherapy. The correctness of those motions is even more important, especially in the home exercises. In this thesis, the prototype of a multimodal guidance system in virtual reality, which tracks the movements of the users and compares it to the correct position in the field of physiotherapy exercises was created. The get the requirements for the system, people who needed to go to physiotherapy, because of an injury or a disability (stroke, MS, NPC), were interviewed, as well as a physiotherapist. Based on the results, we have implemented a virtual physiotherapist and the auditory guidance as two modalities. Further modalities have been the ghostarm and the haptic guidance as vibration bands. The prototype in which the user can choose and combine the guidances have been developed. The system, the modalities and its limits have been evaluated in a online study and a pilot study, with the results, that until now the ghostarm and virtual physiotherapist are the most liked guidances. A user study is planned for the future.Item Open Access Adaption des Systems XSTAMPP 4 an die Analysemethode STAMP/CAST in der Einzelplatzanwendung(2020) Zimmermann, EvaTäglich geschehen Unfälle, die analysiert werden müssen und für die Erklärungen gefunden warden sollten. Dazu gibt es einen Analyseprozess CAST, der auf STAMPP aufbauend, existierende Unfälle betrachtet und durch dessen Erkenntnisse weitere Unfälle verhindert werden sollen. Um diesen Prozess zu unterstützen, wird in dieser Bachelorarbeit eine Einzelplatzanwendung umgesetzt, die den Anwender bei der Analyse von Unfällen unterstützt. Dafür wurde aufbauend auf der Theorie und den existierenden Arbeiten, eine Anforderungsanalyse durchgeführt, auf dessen Grundlage dann die Einzelplatzanwendung implementiert wurde. Als Ergebnis der Arbeit wurde eine Software fertiggestellt, die es dem Analyst ermöglicht, alle Schritte von CAST durchzuführen.Item Open Access Task-oriented specialization techniques for entity retrieval(2020) Glaser, Andrea; Kuhn, Jonas (Prof. Dr.)Finding information on the internet has become very important nowadays, and online encyclopedias or websites specialized in certain topics offer users a great amount of information. Search engines support users when trying to find information. However, the vast amount of information makes it difficult to separate relevant from irrelevant facts for a specific information need. In this thesis we explore two areas of natural language processing in the context of retrieving information about entities: named entity disambiguation and sentiment analysis. The goal of this thesis is to use methods from these areas to develop task-oriented specialization techniques for entity retrieval. Named entity disambiguation is concerned with linking referring expressions (e.g., proper names) in text to their corresponding real world or fictional entity. Identifying the correct entity is an important factor in finding information on the internet as many proper names are ambiguous and need to be disambiguated to find relevant information. To that end, we introduce the notion of r-context, a new type of structurally informed context. This r-context consists of sentences that are relevant to the entity only to capture all important context clues and to avoid noise. We then show the usefulness of this r-context by performing a systematic study on a pseudo-ambiguity dataset. Identifying less known named entities is a challenge in named entity disambiguation because usually there is not much data available from which a machine learning algorithm can learn. We propose an approach that uses an aggregate of textual data about other entities which share certain properties with the target entity, and learn information from it by using topic modelling, which is then used to disambiguate the less known target entity. We use a dataset that is created automatically by exploiting the link structure in Wikipedia, and show that our approach is helpful for disambiguating entities without training material and with little surrounding context. Retrieving the relevant entities and information can produce many search results. Thus, it is important to effectively present the information to a user. We regard this step beyond the entity retrieval and employ sentiment analysis, which is used to analyze opinions expressed in text, in the context of effectively displaying information about product reviews to a user. We present a system that extracts a supporting sentence, a single sentence that captures both the sentiment of the author as well as a supportingfact. This supporting sentence can be used to provide users with an easy way to assess information in order to make informed choices quickly. We evaluate our approach by using the crowdsourcing service Amazon Mechanical Turk.Item Open Access Interdisciplinary composition of E-Learning platforms based on reusable low-code adapters(2022) Meißner, NiklasElectronic Learning (E-Learning) platforms or Learning Management Systems (LMSs) are becoming increasingly popular and, accordingly, are being used more and more by teachers at schools and university professors. They are used to digitally distribute educational material to students and provide the opportunity to, e.g., upload and collect assignments, solve tasks, and view grades. LMSs have been growing in popularity and are used alongside in-person lectures as an adjunct to self-study. Due to digital teaching during the COVID-19 pandemic, LMSs have increased in importance significantly. Even in after-pandemic times, with returning in-person lectures, it is hard to imagine teaching at universities without these platforms. The possibilities of working with the established LMSs are enormous. However, a closer look also reveals some negative aspects that were not considered in developing and using these platforms. The existing LMSs lack individualization for lecturers of their courses and a motivating design for students. Plugins attempt to remedy this, but they are complex and time-consuming to use. Thus, the underlying problems are, on the one hand, that lecturers are limited in the design of their courses and, on the other hand, that students experience disadvantages in terms of motivation and interactivity. This thesis aims to develop a concept for an e-learning platform that addresses these problems, supports lecturers in designing their courses, and motivates and assists students in learning. Under the aspect of generalization, a concept for a Software Product Line (SPL) was developed for the requirements of a wide variety of study programs, providing lecturers with a base platform and enabling them to use low-code adapters to design and modify their courses. In addition, the platform and a support team will assist lecturers in using the LMS and creating educational material. For the conceptual design of the LMS, some already existing solutions and approaches were examined to address a similar problem. However, similar problems have been insufficiently solved or overlap with the problem statement of this thesis only to a limited extent. After a requirements analysis, the requirements were gathered and listed so that solutions could then be developed. The prototypical implementation of the concept ’Interactive Training Remote Education Experience (IT-REX)’ was used to design the base e-learning platform and to include gamification aspects. However, since IT-REX was designed for computer science and software engineering students in the first semesters, it had to be modified for a broader range of uses. To evaluate the approach of the concept, a case study was conducted in which a low-fidelity prototype of the concept was presented to lecturers and other experts in the field of higher education didactics, learning psychology, and vocational and technical pedagogy. Subsequently, a questionnaire was used to assess and evaluate the previously defined requirements. The result of this elaboration is the concept for the e-learning platform with the corresponding prototype. Based on the feedback of the lecturers and experts, improvements and revisions could be identified. Furthermore, the evaluation helped to investigate how the platform’s usability could be enhanced to improve the structuring and design of the courses by the lecturers. Finally, future developments and further investigations based on the concept were described.Item Open Access Interactive visualizations for multivariate weather data on smartwatches(2024) Rohwer, Jakob MoritzDer Markt für Smartwatches wächst schnell und birgt viel Potenzial. Doch der kleine Bildschirm der Geräte stellt Entwickler vor neue Herausforderungen, wenn es um Visualisierung geht. Das gilt insbesondere für komplexere Darstellungen. Für Wetterdaten gibt es viele komplexere Möglichkeiten der Visualisierung, sei es der Temperaturverlauf dargestellt als Diagramm oder die Luftfeuchtigkeit als Fortschrittsanzeige. In dieser Arbeit wird die neue Wetterapplikation WeDaVis vorgestellt, welche neue Arten der Visualisierung für Wetterdaten benutzt. Wie die Ergebnisse unserer Studie gezeigt haben, präferierten die Teilnehmer keine bestimmte Art der Datenrepräsentation, sondern stattdessen hingen die Präferenzen von der Art der Wetterinformation ab. Teilnehmer präferierten die Visualisierungen von WeDaVis bei eher ungewöhnlicheren Daten, wie zum Beispiel der Windstärke oder dem Luftdruck. Textbasierte Darstellungen wurden präferiert, wenn es um bekanntere Informationen, wie die Temperatur, ging. Weitere Ergebnisse der Studie zeigten, dass Möglichkeiten der Interaktion visualisiert werden sollten, denn sonst hatten die Teilnehmer Probleme, diese wahrzunehmen. Da sich die Interessen der Teilnehmer für verschiedene Wetterinformationen unterschieden, sollten Applikationen dementsprechend anpassbar sein, und sollten ungefähr sechs Datenrepräsentationen auf einem Bildschirm anzeigen. Da das Forschungsgebiet der Wetterinformationen relativ neu ist, strebte dieses Projekt an, zu dieser Forschung beizutragen, indem wir versucht haben, eine möglichst effiziente Wetterapplikation zu entwickeln, die auf die Benutzung auf der Smartwatch abgestimmt ist.Item Open Access Anonymisierung von Daten : von der Literatur zum Automobilbereich(2023) Herkommer, JanDie Datenanonymisierung im Automobilbereich gewinnt immer mehr an Bedeutung. Jedoch gibt es kaum Literatur und Ansätze, die sich mit der Anonymisierung von Automobildaten beschäftigen. In dieser Arbeit werden deshalb mit Hilfe einer strukturierten Literaturrecherche die aktuell verbreitetsten Verfahren und Anwendungsbereiche erörtert und die wichtigsten Erkenntnisse der Recherche zusammengefasst. So werden bei den analysierten Paper der Anwendungsbereich, die Methodik sowie der zu anonymisierende Datentyp ermittelt. DesWeiteren werden die Metriken zum Vergleich von unterschiedlichen Ansätzen betrachtet. Mit Hilfe dieser Erkenntnisse wird im Anschluss auf die Anonymisierung von Fahrzeugdaten anhand verschiedener Anwendungsfälle eingegangen und Herausforderungen und Lösungsansätze skizziert. Zuletzt wird beispielhaft ein Ansatz zur Anonymisierung von Routen implementiert, um mit Hilfe eines GPS-Sensors aufgezeichnete Fahrzeugrouten zu anonymisieren. Dabei werden zusätzliche Probleme wie der Umgang mit Messungenauigkeiten und Messfehlern sowie die tatsächlichen Auswirkungen von reduzierter Datennutzbarkeit verdeutlicht.