05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

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Start date: 1996Subject: search.filters.subject.004

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    Leseaktivitäten auf großen, hochauflösenden Displays
    (2015) Mannweiler, Eugen
    In der heutigen Wissenschaft- und Geschäftswelt ist das Lesen und Verarbeiten großer Informationsmengen immer wichtiger geworden. Deswegen wird nach Lösungen zur Verbesserung der Informationserfassung und Informationsbearbeitung gesucht. Ein möglicher Ansatz ist der Einsatz großer, hochauflösender Displays. Mit Hilfe dieser Displays gibt es Möglichkeiten größere Informationsmengen auf einmal darstellen zu können. Das kann in paralleler Darstellung mehrerer Texte oder zusätzlicher Informationsebenen resultieren. Desweiteren sollen Alternativen zu herkömmlichen Eingabegeräten, wie Tastatur oder Maus, untersucht werden. Dabei kann der zukünftige Benutzer mit dem System interagieren, indem er Handbewegungen oder den Abstand zum Monitor als Hilfsmittel zur Interaktion nimmt. Die Bewegungen können von einem Bewegungserkennungssystem erfasst werden und die gewünschte Aktion ausführen. So kann der Abstand zwischen dem Benutzer und dem Monitor dazu genutzt werden, um die Schriftgröße zu beeinflussen. In dieser Arbeit wird der Einsatz große, hochauflösender Displays im Zusammenhang mit Textlesen und Textverstehen untersucht. Dabei wird insbesondere auf die verschiedenen Interaktionsmöglichkeiten, die sich aus der Kombination von großen, hochauflösenden Displays und Bewegungserkennungssystem entstehen, eingegangen. Auch die Darstellung des Textes und der Position des Lesers relativ zu den Displays soll auf Vorteile und Nachteile untersucht werden. Diesbezüglich wird eine Studie durchgeführt und ihre Ergebnisse statistisch erfasst und anschließend diskutiert werden.
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    Generic templates for monitoring agents
    (2018) Weise, Marc
    This thesis presents an agent-centric approach for monitoring IT resources, which enables the execution of preprocessing and aggregation steps directly on the target systems in order to limit data transfers to a central server and allow a local event detection and treatment. To keep the agent behavior definition as simple as possible, an extendable template model is introduced which can be used to define Monitoring Pipelines by chaining individual processing steps. Furthermore this work demonstrates how a graphical editor can be implemented which also allows non-experts in the field of monitoring to create and modify Monitoring Templates.
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    Quantifizierung von Unsicherheiten in mikroskopischer Verkehrssimulation
    (2017) Parga Cacheiro, Dominic
    Straßenverkehr ist allgegenwärtig. Jeden Tag fahren viele Menschen mit dem Auto durch die Straßen und dabei können sehr interessante Phänomene betrachtet werden, die den Verkehrsfluss verbessern oder verschlechtern. Beim Planen und Designen von Verkehrsnetzen ist es wichtig, solche Einflüsse zu berücksichtigen. Aus diesem Grund sind Verkehrssimulationen notwendig. Es gibt im wesentlichen zwei große Modelltypen. Die makroskopischen Modelle sehen den Verkehr als großes System und versuchen, dessen Phänomene aus einem globalen Blickwinkel zu erklären. Die mikroskopischen Modelle betrachten die Fahrzeuge einzeln, d.h. die Fahrzeuge agieren nicht von einer globalen Logikeinheit gesteuert, sondern selbstbestimmt und aus einem lokalen Blickwinkel heraus. In dieser Arbeit wird das Nagel-Schreckenberg-Modell verwendet, ein mikroskopisches Modell zur Beschreibung von Fahrverhalten auf einer einspurigen Straße, das mittels einfacher stochastischer Mittel Phänomene wie Staus aus dem Nichts hervorbringt. Dieses Modell wurde um eine allgemein gültige Kreuzungslogik erweitert. Im Rahmen dieser Arbeit wird das so entstandene Verkehrsmodell um die Mehrspurigkeit ergänzt. Das beinhaltet eine Überarbeitung der bestehenden Verkehrslogik und das Einführen von Spurwechseln inklusive Stauinversion. Im Anschluss wird auf Implementierungsdetails eingegangen und das Modell mit realen Daten verglichen, um qualitative Aussagen über den Verkehr zu machen.
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    Spatial aware geographic Forwarding for mobile ad hoc networks
    (2002) Tian, Jing; Stepanov, Illya; Rothermel, Kurt
    Stateless greedy forwarding based on physical positions of nodes is considered to be more scalable than conventional topology-based routing. However, the stateless nature of geographic forwarding also prevents it from predicting holes in node distribution. Thus, frequent topology holes can significantly degrade the performance of geographic forwarding. So far the approaches mostly depend on excessive state maintenance at nodes to avoid forwarding failures at topology holes. In this paper, we propose and analyse spatial aware geographic forwarding (SAGF), a new approach that proactively avoids constant topology holes caused by spatial constraints while still preserving the advantage of stateless forwarding. Geographic source routes (GSR) based on intermediate locations are selected to bypass topology holes. Proactive route selection based on the spatial knowledge is a general approach, and thus can be used with any geographic forwarding algorithms. We evaluate our approach by extending greedy forwarding with spatial knowledge. Simulation results comparing with GPSR show that even simple spatial information can effectively improve the performance of geographic forwarding.
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    Endowing a NAO robot with practical social-touch perception
    (2022) Burns, Rachael Bevill; Lee, Hyosang; Seifi, Hasti; Faulkner, Robert; Kuchenbecker, Katherine J.
    Social touch is essential to everyday interactions, but current socially assistive robots have limited touch-perception capabilities. Rather than build entirely new robotic systems, we propose to augment existing rigid-bodied robots with an external touch-perception system. This practical approach can enable researchers and caregivers to continue to use robotic technology they have already purchased and learned about, but with a myriad of new social-touch interactions possible. This paper presents a low-cost, easy-to-build, soft tactile-perception system that we created for the NAO robot, as well as participants’ feedback on touching this system. We installed four of our fabric-and-foam-based resistive sensors on the curved surfaces of a NAO’s left arm, including its hand, lower arm, upper arm, and shoulder. Fifteen adults then performed five types of affective touch-communication gestures (hitting, poking, squeezing, stroking, and tickling) at two force intensities (gentle and energetic) on the four sensor locations; we share this dataset of four time-varying resistances, our sensor patterns, and a characterization of the sensors’ physical performance. After training, a gesture-classification algorithm based on a random forest identified the correct combined touch gesture and force intensity on windows of held-out test data with an average accuracy of 74.1%, which is more than eight times better than chance. Participants rated the sensor-equipped arm as pleasant to touch and liked the robot’s presence significantly more after touch interactions. Our promising results show that this type of tactile-perception system can detect necessary social-touch communication cues from users, can be tailored to a variety of robot body parts, and can provide HRI researchers with the tools needed to implement social touch in their own systems.
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    Maschinelles Lernen für intelligente Automatisierungssysteme mit dezentraler Datenhaltung am Anwendungsfall Predictive Maintenance
    (2019) Maschler, Benjamin; Jazdi, Nasser; Weyrich, Michael
    Für eine hohe Ergebnisqualität sind Machine Learning Algorithmen auf eine breite Datenbasis angewiesen. Studien zeigen jedoch, dass viele Unternehmen nicht bereit sind, ihre Daten mit anderen Unternehmen, beispielsweise in Form einer gemeinsamen Daten-Cloud, zu teilen. Ziel sollte es daher sein, effizientes maschinelles Lernen mit einer dezentralen Datenhaltung, die den Verbleib vertraulicher Daten im jeweiligen Ursprungs-Unternehmen ermöglicht, zu ermöglichen. In diesem Artikel wird diesbezüglich ein neuartiges Konzept vorgestellt und hinsichtlich seiner Potentiale für intelligente Automatisierungssysteme am Beispiel des Anwendungsfalls Predictive Maintenance analysiert. Die Umsetzbarkeit des Konzepts unter Nutzung verschiedener bestehender Ansätze wird diskutiert, bevor schließlich auf potentielle Mehrwerte für Anlagenbetreiber sowie -hersteller unter besonderer Berücksichtigung der Perspektive kleiner und mittlerer Unternehmen eingegangen wird.
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    Dynamic ontology supported user interface for personalized decision support
    (2012) Bosch, Harald; Thom, Dennis; Heinze, Geoffrey-Alexeij; Wokusch, Stefan; Ertl, Thomas
    European citizens are increasingly aware of the influence of air quality and weather on their health and quality of life. At the same time, more environmental information is freely available through a plethora of websites, dedicated portals, and web services. In order to exploit these data for personal decisions one has to identify, retrieve, and combine the information that is relevant to one's personal situation, planned activity, and information need. Often, this task is hindered by different data formats, display styles and data resolutions. The PESCaDO system is a web-based decision support system addressing this issue. The inquiry to the system, as well as the system's result, can cover a broad range of environmental aspects and personal situations and is therefore quite complex. In this work we present a novel approach on how the system can actively assist users in all steps of the decision making process, especially by enhancing the user interaction. This approach combines an intelligent dialog steering method based on analyzing the domain ontology with flexible, dynamic data visualizations for a situation depending orchestration of data sources. Both aspects have been evaluated in on-line user studies, as well as with an expert evaluation of the whole system.
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    Distributed Deep Reinforcement Learning for Learn-to-optimize
    (2023) Mayer, Paul
    In the context of increasingly complex applications, e.g., robust performance tuning in Integrated Circuit Design, conventional optimization methods have difficulties in achieving satisfactory results while keeping to a limited time budget. Therefore, learning optimization algorithms becomes more and more interesting, replacing the established way of hand-crafting or tweaking algorithms. Learned algorithms reduce the amount of assumptions and expert knowledge necessary to create state-of-the-art solvers by decreasing the need of hand-crafting heuristics and hyper-parameter tuning. First advancements using Reinforcement Learning have shown great success in outperforming typical zeroth- and first-order optimization algorithms, especially with respect to generalization capabilities. However, training still is very time consuming. Especially challenging is training models on functions with free parameters. Changing these parameters (that could represent, e.g., conditions in a real world example) affects the underlying objective function. Robust solutions therefore depend on thorough sampling, which tends to be the bottleneck considering time consumption. In this thesis we identified the runtime bottleneck of the Reinforcement Learning Algorithm and were able to decrease runtime drastically by distributing data collection. Additionally, we studied the effects of combining sampling strategies in regards to generalization capabilities of the learned algorithm.
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    Generating code for distributed deployments of cyber-physical systems using the MechatronicUML
    (2022) Stürner, David
    Models are applied in engineering disciplines to describe systems from a higher level of abstraction. In Model-Driven Software Engineering (MDSE), formal models are used to design and verify software systems and to infer platform-specific models and implementations. The MechatronicUML is an MDSE method specifically designed for distributed cyber-physical systems (CPS). This thesis explores how the MechatronicUML may be used for generating code. The exact state of previous code generation approaches is not precisely known. The objective of this thesis is to design and implement a MechatronicUML-based code generator for distributed deployments of CPS. Previous code generation approaches are analyzed for this purpose and one approach is selected and extended to support a particular type of robot car as a target platform. A taxonomy for model-based code generation is proposed to structure the analysis of the previous approaches. Based on the selected previous approach, a code generator is presented and implemented. Additionally, an automotive application scenario is used as a case study for evaluating the concept and the implementation of the presented code generator. This code generator supports modeling the distributed deployment of a CPS with the MechatronicUML and generates platform-specific source code which can be successfully compiled and deployed on the Arduino-based robot cars. Ultimately, the thesis presents a proof of concept to generate the code for a distributed CPS based on the MechatronicUML.
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    Integration von Data Mining und Online Analytical Processing : eine Analyse von Datenschemata, Systemarchitekturen und Optimierungsstrategien
    (2003) Schwarz, Holger; Mitschang, Bernhard (Prof. Dr.-Ing. habil.)
    Die technischen Möglichkeiten, Daten zu erfassen und dauerhaft zu speichern, sind heute so ausgereift, dass insbesondere in Unternehmen und anderen Organisationen große Datenbestände verfügbar sind. In diesen Datenbeständen, häufig als Data Warehouse bezeichnet, sind alle relevanten Informationen zu den Organisationen selbst, den in ihnen ablaufenden Prozessen sowie deren Interaktion mit anderen Organisationen enthalten. Vielfach stellt die zielgerichtete Analyse der Datenbestände den entscheidenden Erfolgsfaktor für Organisationen dar. Zur Analyse der Daten in einem Data Warehouse sind verschiedenste Ansätze verfügbar und erprobt. Zwei der wichtigsten Vertreter sind das Online Analytical Processing (OLAP) und das Data Mining. Beide setzen unterschiedliche Schwerpunkte und werden bisher in der Regel weitgehend isoliert eingesetzt. In dieser Arbeit wird zunächst gezeigt, dass eine umfassende Analyse der Datenbestände in einem Data Warehouse nur durch den integrierten Einsatz beider Analyseansätze erzielt werden kann. Einzelne Fragestellungen, die sich aus diesem Integrationsbedarf ergeben werden ausführlich diskutiert. Zu den betrachteten Fragestellungen gehört die geeignete Modellierung der Daten in einem Data Warehouse. Bei der Bewertung gängiger Modellierungsansätze fließen insbesondere die Anforderungen ein, die sich durch den beschriebenen Integrationsansatz ergeben. Als Ergebnis wird ein konzeptuelles Datenmodell vorgestellt, das Informationen in einer Weise strukturiert, die für OLAP und Data Mining gleichermaßen geeignet ist. Im Bereich der logischen Modellierung werden schließlich diejenigen Schematypen identifiziert, die die Integration der Analyseansätze geeignet unterstützen. Im nächsten Schritt sind die für Data Mining und OLAP unterschiedlichen Systemarchitekturen Gegenstand dieser Arbeit. Deren umfassende Diskussion ergibt eine Reihe von Defiziten. Dies führt schließlich zu einer erweiterten Systemarchitektur, die die Schwachstellen beseitigt und die angestrebte Integration geeignet unterstützt. Die erweiterte Systemarchitektur weist eine Komponente zur anwendungsunabhängigen Optimierung unterschiedlicher Analyseanwendungen auf. Ein dritter Schwerpunkt dieser Arbeit besteht in der Identifikation geeigneter Optimierungsansätze hierfür. Die Bewertung der Ansätze wird einerseits qualitativ durchgeführt. Andererseits wird das Optimierungspotenzial der einzelnen Ansätze auch auf der Grundlage umfangreicher Messreihen gezeigt.