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Das Suchen ist eine der, wenn nicht die am häufigsten durchgeführte Tätigkeit im Internet. Täglich werden Suchmaschinen mit Problemen aus aller Welt und aller Domänen befragt, in der Hoffnung, dass das Internet eine Lösung bereitstellt. Neben dem Web der Dokumente, welches überwiegend die großen Suchmaschinenhersteller wie Google und Microsoft durchsuchen, existiert auch das weniger bekannte Web der Daten. In diesem Teil des Internets werden Daten, keine Dokumente, in einem festen Format kodiert.
Dadurch soll die Möglichkeit geschaffen werden, dass nicht nur Menschen, sondern auch Maschinen, diese Daten verarbeiten können. Die Daten enthalten untereinander Verlinkungen, weswegen man auch von Linked Data spricht. Mit der vom W3C standardisierten Abfragesprache SPARQL ist es möglich, diese Daten nach selbst definierten Kriterien abzufragen.
Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung einer SPARQL Abfrage zur Ermittlung von Sehenswürdigkeiten in Köln. Anhand dieses Anwendungsbeispiels soll beschrieben werden, inwieweit Linked Data in der Lage ist, mit Problemen und Fragestellungen des Alltags umzugehen. Es wird sich zeigen, dass es grundsätzlich möglich ist, derartige Anwendungsszenarien mit Linked Data zu lösen. Ein umfassendes Suchergebnis, welches beispielsweise Reiseführer geben, konnte jedoch nicht erzielt werden. Grund dafür sind hauptsächlich, wie in dieser Arbeit dargelegt wird, inkonsistente Daten. Um diese Beobachtung aufstellen zu können, wurden präzisere Suchkriterien für Sehenswürdigkeiten spezifiziert.Weitere Auffälligkeiten, die während der Entwicklung bemerkt wurden, wurden entsprechend dokumentiert.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich im übergeordneten Kontext mit den Bounding Volume Hierarchies zur Veinfachung des Intersection Testings beim Raytracing. Die derzeitige Problematik besteht vor allem in der immer noch zu optimierenden Laufzeit. Dementsprechend wird trotz der bereits bestehenden Beschleunigungsdatenstrukturen wie unter anderem der Bounding Volume Hierarchy versucht, effizientere Strukturen oder Erstellungsprozeduren zu entwickeln. Für die Bounding Volume Hierarchy bedeutet dies, dass vor allem hinsichtlich verschiedener Splitting-Methoden und Möglichkeiten für die Baumoptimierung geforscht wird. Explizit wird daher innerhalb dieser Arbeit untersucht, wie die Bounding Volume Hierarchy durch die Verwendung der Hauptkomponentenanalyse bei der Erstellung optimiert werden kann und wie effizient der daraus resultierende Ansatz gegenüber der klassischen Bounding Volume Hierarchy sowie deren Splitting-Methoden ist. Eine Evaluation anhand 12 verschiedener Szenen zeigte, dass der vorliegende Ansatz unter Verwendung der SAH-Methode wie auch mit der Middle-Methode 17.70% respektive 13.14% geringere Renderlaufzeiten als der distanzbasierte Ansatz aufweist. Des Weiteren konnte mittels der kombinierten Verwendung aus klassischer SAH-Methode und PCA-basierter SAH-Methode eine weitere Verbesserung um 6.65% gegenüber der SAH-Methode der PCA-BVH erreicht werden.