05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

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Publication Type: search.filters.UBSTyp.Abschlussarbeit (Bachelor)Start date: 2020Institute: search.filters.UBSInstitut.Institut für Softwaretechnologie

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    Adaption des Systems XSTAMPP 4 an die Analysemethode STAMP/CAST in der Einzelplatzanwendung
    (2020) Zimmermann, Eva
    Täglich 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.
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    Weiterentwicklung und Verbesserung der Usability einer auf dem (E)DCC-Ansatz basierenden Grafendatenbank und Implementierung von zugehörigen Verwaltungs- und Analysetools
    (2020) Belz, Felix
    Diese Arbeit beschreibt die Entwicklung von Datenbanktools, für die am Institut für Eisen-bahn und Verkehrswesen der Universität Stuttgart entwickelte, Datenbankverwaltungs- und Analysesoftware PULTrack. Diese Funktionen sind zum einen Weiterentwicklungen und Verbesserungen bestehender Funktionen und zum anderen neue Datenbanktools. Die Wei-terentwicklungen beziehen sich auf Tools zur Verwaltung der, mit PULTrack verknüpften Datenbank sowie zur Dursuchung und Visualisierung des Inhaltes dieser Datenbank. Die Evaluation einiger Weiterentwicklungen erfolgt im Rahmen einer Usability Fallstudie. Neue Tools wurden für die Übersetzungs- Protokoll- und Projektverwaltung sowie für die Erstellung von Planungsinformationen entwickelt. Methodisch wird ein agiler, nutzerorientierter Prozess zugrunde gelegt. Für jedes Tool werden zunächst die Anforderungen erhoben, in die, falls vorhanden auch eine Ist-Zustandsanalyse mit einfließt, gefolgt von einer Skizzierung der geplanten Funktionen und anschließenden iterativen Implementierung dieser Funktionen. Abschließend werden einige Optimierungsvorschläge und mögliche Weiterentwicklungen für PULTrack erläutert.
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    Quality attributes in AI-ML-based systems : differences and challenges
    (2020) Damyanova, Beloslava
    Context: There is an increasing need for ubiquitous distribution and deployment of AI-ML-based systems in industry and public sectors. This is driven by advances in machine learning techniques, including deep learning and neural networks. However, there are specifc problems with machine learning applications in terms of their quality, which reduce trust in these systems. This is especially problematic for systems which fnd application in safety-critical domains like self-driving cars and disease diagnosis. Machine learning-enabled systems learn from data for decision-making and are not designed to meet conventional requirements specifcations. Whether existing standards and principles of quality attributes demand adaptation to the new context is an open research question. Objectives: In this bachelor thesis, we have four objectives. First, we aim to identify if any non-functional requirements from ISO 25010 undergo a shift in ML-enabled systems. Then, we examine whether any new quality characteristics, e.g., trainability, generalizability, fairness, have emerged and need to be added to the standard. Lastly, we intend to determine the most critical and most challenging attributes in AI-ML-based systems. Concerning the objectives mentioned above, it is especially diffcult to receive an overview of the perspective of software practitioners. Some knowledge does exist on the topic, however, it is insuffcient. Our primary goal is, therefore, to fnd and understand the state-of-practice on quality attributes in AI-ML-enabled systems based on experts’ opinions and needs. Method: We conducted a grey literature review to accomplish the goals of our study. We use two different search engines and a QA website to identify literature on quality attributes coming from software practitioners. In total, 91 grey literature sources were selected from which we extracted the detailed knowledge necessary for our research. Results: The results of our research show that for software systems with machine learning components, some modifcations and adjustments of the conventional quality attributes have to be undertaken. We also encountered several unique non–functional requirements for machine learning-enabled systems such as explainability, fairness, trainability, and generalizability. Moreover, we identifed 13 quality attributes as important and challenging to assure, based on the perspective of authoritative software practitioners. We propose that the quality of systems with machine learning components should be monitored and improved based on the quality attributes resulted from our study. Conclusion: To support machine learning practitioners with resolving the challenges associated with AI-ML-based systems, we present an analysis on which quality characteristics should be accommodated for the unique nature of these applications. The limited 3research on quality attributes for machine learning makes our study more needed in the industry at the moment. We believe it provides major opportunities for future research, which results would foster the improvement of AI-ML-based systems.
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    Konzeption und Umsetzung der Identifikation abhängiger Elemente in XSTAMPP 4 sowie deren Anwendung bei strukturellen Änderungen des Systems
    (2020) Dietrich, Yannik Florian
    Um den Sicherheitsanforderungen immer komplexer werdender Systeme aus den unterschiedlichsten Bereichen gerecht zu werden, wurde ergänzend zu herkömmlichen Verfahren die Gefährdungsanalyse STPA (System-Theoretic Process Analysis) zur Untersuchung potentieller Unfallursachen vorgestellt. Die STPA ermöglicht umfangreiche Sicherheitsanalysen durch zusammenhängende Kontrollfragen mit vorgegebenen, semantisch abhängigen Elementen, die sich während des iterativen Analyseprozesses bei strukturellen Änderungen des Systems ständig verändern können. Die am Institut für Softwaretechnologie der Universität Stuttgart bereitgestellte Webanwendund XSTAMPP 4.1 zur vereinfsachten Bearbeitung komplexer Systeme mit STPA implementiert die vollständige Erkennung dieser semantischen Elementabhängigkeiten nicht, wodurch einerseits die Benutzerfreundlichkeit der Webanwendung beeinträchtigt wird und andererseits ein internes Datenbankproblem entsteht. Infolgedessen wird eine Konzeption und Implementierung vorgestellt, mit welcher XSTAMPP 4.1 um die Erkennung semantisch abhängiger Elemente und deren Anwendung bei strukturellen Änderungen des Systems während des Analyseprozesses erweitert wurde.
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    Entwicklung und Implementierung von Analysetools zur Dimensionierung von Entwässerungsanlagen am Bahnkörper und zur Aufstellung der Investitionsschätzung von vorgeplanten Eisenbahninfrastrukturen in das vorhandene DCC-Modell
    (2020) Koch, Daniel
    Diese Arbeit beschreibt die Entwicklung und Implementierung von zwei Analysetools in das vorhandene DCC-Modell. Dabei wird der DCC-Ansatz erläutert und die Umsetzung in Bezug auf die zu implementierenden Tools aufgeführt. Eine der Softwarelösungen dient zur Aufstellung der Investitionsschätzung von vorgeplanten Eisenbahninfrastrukturen. Hierbei wird die Kostenermittlung in Form einer Kostenschätzung für den Verkehrsträger Schiene im Detail betrachtet. Das zweite Analysetool unter-sucht die Dimensionierung von Entwässerungsanlagen am Bahnkörper. Dafür wird auf die hydraulische Bemessung von offenen Entwässerungsanlagen umfänglich eingegangen. Für beide Softwarelösungen wird die Vorgehensweise der Implementierung schrittweise erklärt und die enthaltenen Funktionen dargelegt. Zudem wird die Integration der Analysetools in die vom Studienprojekt „ModellBahn“ entwickelte Software namens „PULTrack“ ausführlich beschrieben, und mögliche Anpassungen und Optimierungen dieser erwähnt.
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    Tool support for systematic literature reviews : analyzing existing solutions and the potential for automation
    (2021) Karakan, Burak
    Die steigende Popularität des evidenz-basierten und empirischen Software-Engineerings hat dazu geführt, dass systematische Reviews sich in diesem Bereich als eine wichtige Forschungsmethode etabliert haben. Der systematische Charakter dieses Forschungsansatzes ermöglicht es, alle relevanten Beweise in Bezug auf ein bestimmtes Forschungsthema zu identifizieren, zu sammeln und zu interpretieren, wobei auch neue Forschungsaktivitäten zur weiteren Untersuchung durchgeführt werden können. Die Entwicklung eines umfassenden und detaillierten Review-Protokolls, das alle relevanten Methoden, Verfahren und Strategien für den Review dokumentiert, muss daher befolgt werden, um eine mögliche Verzerrung in der Bewertung durch den Forscher zu vermeiden und den wissenschaftlichen Wert der Ergebnisse zu erhöhen. Folglich sind die manuellen Tätigkeiten von systematischen Reviews sehr zeitaufwendig und erfordern einen hohen Arbeitsaufwand. Angesichts dieser Herausforderungen gibt es ein großes Potenzial für die Automatisierung mit Tool-Unterstützung, um die Effizienz und Zuverlässigkeit bestimmter Schritte zu erhöhen. Bislang gibt es viele Tools, die zur Unterstützung des systematischen Review-Prozesses entwickelt wurden. Allerdings bieten diese Tools in der Regel nur eine begrenzte Unterstützung für den gesamten Prozess an. Da die Menge der existierenden Tools groß ist, ist es für Forscher schwierig, den Überblick über die existierenden Tools zu behalten um einen passenden Kandidaten auszuwählen. Das Ziel dieser Arbeit ist es, existierende Tools zur Unterstützung des systematischen Review-Prozesses zu identifizieren, zu sammeln und zu analysieren, um einen effizienten Überblick über evaluierte Tools zu erhalten, die bestimmte Features abdecken. Da eine ganzheitliche Tool-Unterstützung für den gesamten Prozess zu fehlen scheint, werden typische Praktiken für systematische Reviews im weiteren Kontext der Softwareentwicklung und Herausforderungen, denen Forscher bei der Durchführung eines systematischen Reviews gegenüberstehen, untersucht, um die wichtigsten Bereiche für die Automatisierung zu identifizieren und einen Vorschlag für ein ganzheitliches Tool-Design aus der Kombination bestehender Werkzeuge zu präsentieren. Um die Ziele zu erreichen, wurden eine Reihe von sinnvollen Forschungsfragen und ein striktes Forschungsprotokoll entwickelt. Um bestehende Tools zu identifizieren und zu sammeln, wurde ein Rapid Review durchgeführt. Die Erfahrungen und Herausforderungen von Software-Engineering- Forschern, die bei der Durchführung von systematischen Übersichtsarbeiten auftreten, wurden durch halbstrukturierte Interviews untersucht. Um eine Reihe von identifizierten Tools zu analysieren, zu vergleichen und zu bewerten, wurde eine Feature Analysis durchgeführt. Die Ergebnisse des Rapid Reviews zeigen eine zunehmende Verbreitung von Tools zur Unterstützung von systematischen Reviews in der Softwareentwicklung und eine begrenzte Evaluierung dieser Tools. Die Beobachtungen, die von den Teilnehmern durch halbstrukturierte Interviews gemacht wurden, zeigen eine Reihe von herausfordernden und problembezogenen Aktivitäten, die während des systematischen Review-Prozesses auftreten. In Bezug auf diese Aktivitäten wurden von den Teilnehmern verschiedene Anforderungen an Werkzeuge identifiziert, die für die Unterstützung von systematischen Literaturreviews wichtig sind. Die Ergebnisse der Feature-Analyse zeigen, dass die Unterstützung durch bestehende Tools noch begrenzt ist. Auch wenn die Unterstützung durch bestehende Tools begrenzt ist, gibt es ein großes Potenzial für die Automatisierung bestimmter Aufgaben. Ein besseres Tool zur Unterstützung der systematischen Literaturrecherche wird immer noch benötigt.
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    Entwicklung und Implementierung von Analysemethoden zur Einzelfehlerdetektion in Verbindung mit Deep Learning und Machine Learning
    (2020) Pavlovski, Alexander
    In Deutschland beförderte die Deutsche Bahn AG 148 Millionen Fahrgäste und erreichte eine Gesamtbetriebsleistung von 1,09 Milliarden Trassenkilometern. Die Fahrgastanzahl stieg hier um 4% im Vergleich zum Vorjahr [1]. Dieser Trend lässt vermuten, dass in den kommenden Jahren der Zugverkehr weiter zunehmen wird, so auch aber auch die Belastung der Schienenwege. Aus diesem Grund ist es maßgeblich die Instandhaltung dieser weiter zu verbessern, um einen reibungslosen Schienenverkehr zu gewährleisten. Dazu existiert die Möglichkeit die Vertikalbewegung bzw. Vertikalbeschleunigung der Achse eines Zuges auf dem Gleis zu messen und darauf Fehler zu erkennen. Damit der Prozess der Fehlererkennung aus dem Signal vereinfacht wird, beauftragte das Institut für Eisenbahn- und Verkehrswesen im Sommersemester 2019 an der Universität Stuttgart, über das Studienprojekt der Fakultät Informatik, acht Studenten damit, eine Software zu entwickeln, die diesem Problem abhilft. Das Ergebnis ist die Software PUL-Anfahr, welche aus zwei Prozessabläufen besteht: Aufbereitung und Analyse der Messdaten. In dem Analyseteil geschieht die tatsächliche Fehlererkennung. Jede Gleisinstabilität folgt einem bestimmten Muster im Signal. Jedes dieser Fehlermuster gilt es zu erkennen. Insbesondere hatten Machine Learning Algorithmen, ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, in den letzten Jahren starke Fortschritte im Themengebiet Mustererkennung zu verzeichnen. Somit bietet es sich an solche Algorithmen in PUL-Anfahr zu integrieren, die in dieser Bachelorarbeit implementiert und erörtert werden.
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    A meta-approach to guide architectural refactoring from monolithic applications to microservices
    (2020) Gu, Qiwen
    The concept of microservices in the software development industry is getting growing attention nowadays. This architectural style is widely discussed both in industry and academia. Refactoring a monolithic application into a microservice application is common practice. Nevertheless, software architects and developers often find it di cult because they lack a structured overview of various migration approaches. Even though literature views about microservice migration were conducted, they were either obsolete or did not follow a systematic approach to ensure correctness and reproducibility of results. The goal of this study is to provide a classification framework as well as a web-based tool that can guide software architects and developers to comprehend up-to-date migration approaches and select a suitable one according to their requirements. In order to achieve this, a systematic literature review was conducted, resulting in thirty-one contributions from 2017 to 2020. Next, a web-based tool was developed based on the knowledge repository created after review. An evaluation of the developed tool by experts and students in the field revealed that it was able to serve the predefined purpose. The proposed framework, as well as the web-based tool, can provide the users a comprehensive overview of microservice migration and various practical approaches. Keywords: Microservices, Monolith Migration, Architectural Refactoring, Microservice Migration Framework
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    Developing a digital signage solution for office presence
    (2021) Goller, Christoph
    In an increasingly connected world, for a growing amount of jobs remote work is a valid alternative to the traditional office work. This can provide new opportunities as well as challenges. While it can give employees the possibility to achieve a better work-life balance, it can also lead to confusion at work as it may be unclear where co-workers are currently located. This was the case at the company evia. However, as the company wanted to maintain its flexible working model with all its benefits, a solution for this problem had to be developed. It was decided to develop a system that allows employees to enter whether they’re working remotely or in the office. The collected information should be displayed on digital signs in the office rooms of the company. Digital signs are centrally managed computer screens which can display dynamic content to their audience. However, in order to increase usability, additional ways to display the data should be explored. In the context of this thesis this software system was developed. This included defining, designing, developing, validating and verifying the system. The overall goal of this thesis was to produce a working prototype as a proof of concept. In addition to digital signs the system was able to display data within the Microsoft Teams app and in a browser, after the implementing phase. The user can input his data through a Microsoft Teams conversational bot, e-mail and the web app. Overall the Project took a good course and produced a working system that got adopted by the company.
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    Implementation of a user interface for the monitoring of a refactoring bot
    (2020) Dam, Hai Duy
    The Refactoring-Bot automatically removes code smells by refactoring the source code and creates pull requests with the changes on GitHub. However, the process of configuring the bot isn’t very user-friendly and it’s not possible to monitor the bot comfortably. In this paper, we introduce the implementation of a Graphical User Interface (GUI) for the Refactoring-Bot in which you can easily manage configurations to start refactorings with the Sonar-Qube Analysis Service and monitor the pull requests of your designated bot user in a specific GitHub repository. The GUI communicates with the Representational State Transfer (REST) Application Programming Interface (API) of the Refactoring-Bot to exchange all the data which are needed to present it to the user. Then we evaluate the usability of the GUI by conducting a usability test, asking the participants to perform specific tasks while we take notes their behaviour and interaction with the service to find possible usability issues. Our findings show that the implemented product is easy-to-use and provides a high usability which results in a satisfying experience.