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Aufbauend auf einer vorherigen Arbeit, die sich mit der Implementierung einer Komponentezum Auslesen mdizinischer Sensordaten mithilfe eines Arduino und eines Raspberry Pi befasst hat, beschäftigt sich diese Arbeit mit der Visualisierung sowie Auswertung der durch das System gesammelten Daten. Das Ziel dieser Arbeit ist es, über einen Zeitraum von etwa drei Monaten mithilfe der Komponente Daten zu sammeln und diese Daten in einem sinnvollen Kontext visuell darzustellen. Zudem sollen diese Daten mithilfe unterschiedlicher Algorithmen des Maschinellen Lernens ausgewertet werden,
um mögliche Muster und Zusammenhänge erkennen zu können. In diesem Kontext konnte die Hypothese aufgestellt werden, dass ein Zusammenhang zwischen der Körpertemperatur und der Sauerstoffsättigung im Blut besteht.
Die vorliegende Bachelorarbeit in Kooperation mit der Deutsche Sporthochschule Köln hat die Konzeption und Entwicklung eine Software, mit der Daten aus der Fußball-Bundeliga 2011–2012 mit Hilfe einer Heatmap erzeugt werden, zum Inhalt. Die Software soll die Torpositionen vor einem Offensivspiel zu verschiedenen Zeitpunkten des Spieles veranschaulichen.
Bei der Arbeit wurden zwei Cluster-Methoden betrachtet, nämlich die Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) und der Kerndichtschätzer (kernel density estimation). DBSCAN ist ein bekannter Cluster-Algorithmus und wurde mit dem Software-Tool WEKA untersucht. Es zeigte sich, dass dieses Verfahren nicht so gut für diese Aufgabenstellung geeignet ist, da einzelnen Cluster nicht so gut unterschieden werden konnten. Der Kerndichtschätzer ist dagegen ein statistisches Verfahren zur Schätzung einer Dichte, der auch in Geoinformationssystemen verwendet wird. Dieses Verfahren ist besser für die Aufgabenstellung geeignet.
Nach der Analyse der Daten im XML-Format wurde der Algorithmus Kerndichtschätzer für die Deutsche Sporthochschule Köln in detr Programmiersprache Java implementiert. Die Software untersucht die Bildung von Clustern bzw. die Torschussdichte mit der Absicht, ein Verhalten oder Muster vor einem Offensivspiel zu erkennen. Sie enthält eine sehr gute Visulisierung der verschiedenen Situationen, die zum Torschuss führten, anhand eines Fußballfeldes
Das Wissen nutzbar zu machen steht an zentraler Stelle. Heute wird der Mensch mit Informationsmengen konfrontiert und steht dadurch vor dem Problem einer enormen Informationsflut. In der schnelllebigen Zeit der IT-Technik (Information und Telekommunikation) soll eine innovative Methode die Informationsrecherche zeitlich verkürzen und eine individuell optimale Lösung für den Benutzer gefunden werden. Die gebrauchstaugliche Unterstützung heißt: Eine semantisch-webbasierte Visualisierung zur Unterstützung des Findens innerhalb des Semantic Web. Der Ansatz der Visualisierung liegt darin begründet, dass Menschen hauptsächlich über die Augen wahrnehmen und schnell Zusammenhänge erkennen können. Sogar blinde Menschen nutzen dazu ein mentales System, das visuell räumliches Skizzenblatt (scratch-pad), um Bilder bzw. die Umwelt zu verarbeiten. Der Vorteil liegt darin begründet, dass es einen schnellen direkten Zugriff auf das Arbeitsgedächtnis ermöglicht. Ein Anwendungsszenario im Bereich des Mobilfunks soll als Praxisbeispiel dienen. Bei der Vielzahl der angebotenen Handys mit den homogenen Leistungen findet kaum ein Kunde die Unterscheidungen und es gibt zurzeit keine Möglichkeit unter den Handys benutzungsfreundlich zu differenzieren noch ein optimales Handy zu finden. Am Beispiel von selbst dargestellten Szenarien und einer Evaluation wird erörtert, wie anhand von angenommenen Stakeholder, ein Zusammenspiel der Semantic Web Technologien eine jeweilige Lösung von verfügbaren Informationen aufgefunden und bearbeitet werden kann. Ziel bei der Anwendung ist es, ein Prototypen zu realisieren, dass gebrauchstauglich bei der Visualisierung von großen Datenmassen, auf Grundlage einer Empfehlung von Mobilgeräten in einem Webinterface, unterstützt. Das bereits geschriebene Praxisprojekt-Referat in Form eines Konzepts mit dem Thema: „Graphische Visualisierung von semantischen Daten in einem Webinterface“ dient dabei als Grundlage für diese Bachelorarbeit (siehe Kap. 8.2). Grundlage, Innovationen und Beispiele aus der Praxis sind ausführlich dort beschrieben worden. Dabei wurden die neusten Technologien unter den Kriterien der Häufigkeit in der Praxis, Plattformunabhängigkeit und der Flexibilität betrachtet. Künstlerisch gestalterische Disziplinen, die Produkte graphisch zum Glänzen bringen möchten oder welche, die sich mit den grundlegenden Technologien für semantische Daten sich beschäftigen, bleiben bei dieser Arbeit unbehandelt. Es geht im Schwerpunkt um eine Beantwortung der folgenden Forschungsfrage: Inwieweit sind graphische Repräsentationen vorteilhafter, um Wissen zu vermitteln, in Verhältnis zu textuellen Repräsentationen?