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- Fakultät 07 / Institut für Medien- und Phototechnik (1)
- Fakultät 12 / Institut für Technologie und Ressourcenmanagement in den Tropen und Subtropen (1)
Mangrove forests have been studied broadly in the recent three decades for their outstanding ability to sequester carbon in the beneath soil and other beneficial ecosystem services. Endeavors to conserve and regenerate mangrove cover are still increasing worldwide as a mechanism to include them in NDCs and carbon markets. Therefore, decision-makers in the private and public sectors require identify possible areas for conservation and restoration prior to blue carbon project investment. Thus, an integral assessment of potential mangrove carbon reservoirs in a landscape scale, considering environmental and socioeconomic factors was performed. This study was aimed to determine areas with the highest blue carbon sequestration potential in the Gulf of Guayaquil through the construction of a Blue Carbon Potential Index (BCPI) based on Spatial Multicriteria Analysis (SMCA). A narrative integrative literature review was employed to select indicators of mangrove carbon sequestration gains and losses. These indicators were pondered following the Analytical Hierarchy Process (AHP) with the judgments of two experts and reclassified in four potential categories based on their thresholds. Since no consensus was achieved in the indicator importance hierarchization, a comparative of equal weighting method and AHP weighting was implemented. The linear combination rule was used to integrate these factors into a unique-scaled index supported by a geographic Information System (GIS). The results showed that 15.82% and 16.21% of the study area belonged to high and moderate potential of blue carbon sequestration respectively. Moreover, no significant differences were found between the two weighting methods applied. The BCPI provides a comprehensive understanding of spatial distribution of blue carbon potential reservoirs and grants a quantification of this potential to prioritize conservation and restoration areas.
Durch die stetige Weiterentwicklung und die mediale Präsenz der künstlichen Intelligenz findet die Steigerung der Unternehmenssicherheit in Unternehmen besondere Bedeutung. Insbesondere aus dem Umfeld des Machine Learnings sind kontinuierlich Anwendungen zu verzeichnen, die dazu dienen, eine derartige Maßnahme zu unterstützen.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde untersucht, ob eine potenzielle Steigerung der Unternehmenssicherheit durch den Einsatz eines Prototyps für die Objekterkennung basierend auf einem YOLOv5-Algorithmus erreicht werden kann. Es wurden Beispielszenarien definiert und die Wirksamkeit dieses Algorithmus bei der Erkennung und Identifizierung in Bezug auf die Sicherheitsanforderungen in einem Unternehmensumfeld evaluiert.
Die Forschungsmethodik umfasste die Entwicklung und den Aufbau des Prototyps, der auf einem YOLOv5-Algorithmus basiert und auf einem Trainingsdatensatz der Objekterkennung trainiert wurde. Der Prototyp wurde anschließend in einer Laborumgebung implementiert und auf seine Fähigkeit getestet, Objekte nach definierten Sicherheitsanforderungen zu erkennen.
Die Implementierung eines solchen Prototyps konnte dazu beitragen, die Sicherheitsmaßnahmen in Unternehmen zu unterstützen, die Sicherheitsreaktion zu beschleunigen und proaktivere Ansätze zur Gefahrenabwehr zu ermöglichen. Aus diesen Ergebnissen sind weitere Forschungen und praktische Anwendungen im Bereich der Unternehmenssicherheit denkbar.
In recent years there have been numerous technical innovations such as CGM systems or insulin pumps that have made life easier for people with type 1 diabetes. However, this also means that more and more information is available. The aim of the present study is to find out more about the daily handling of information. The following research question was asked: What information do people with type 1 diabetes use? To answer this research question, a quantitative online survey of people with type 1 diabetes was conducted by Prof. Dr. Matthias Fank at the Technical University of Cologne. The online survey mainly consisted of 25 closed questions, which were asked on a scale from 0 to 10. The responses of 1,025 people who are at least 18 years old were included in the evaluation. The most important information for type 1 diabetics is the "current value". 67.5% have this on Place 1 placed. Current glucose levels are provided by CGM systems used by 94.2% of people with type 1 diabetes. Quarterly visits to the diabetologist are important and provide important information. 30.8% “completely” agree with this statement on a scale from 0 to 10. Only 2.2% of people with type 1 diabetes are satisfied with their current diabetes management apps. There is a desire for a manufacturer-independent app. The strongest agreement with a value of 10 was chosen by almost a quarter (24.6%) of the people with type 1 diabetes. The study provides an insight into diabetes therapy and shows the need for action.
In den letzten Jahren gab es zahlreiche technische Innovationen wie CGM Systeme oder Insulin- pumpen, die das Leben von Menschen mit Typ-1-Diabetes erleichtert haben. Dies führt aber auch dazu, dass immer mehr Informationen zur Verfügung stehen. Das Ziel der vorliegenden Studie ist es, mehr über den täglichen Umgang mit Informationen zu erfahren. Dazu wurde die folgende Forschungsfrage gestellt: Welche Informationen nutzen Menschen mit Typ-1-Diabetes?
Um diese Forschungsfrage zu beantworten, wurde eine quantitative Online-Befragung von Men- schen mit Typ-1-Diabetes von Prof. Dr. Matthias Fank an der Technischen Hochschule Köln durch- geführt. Die Online-Befragung bestand überwiegend aus 25 geschlossenen Fragen, die auf einer Skala von 0 bis 10 gestellt wurden. In die Auswertung gingen die Antworten von 1.025 Personen, die mindestens 18 Jahre alt sind, ein.
Die wichtigste Information für Typ-1-Diabetiker ist der “aktuelle Wert“. Diesen haben 67,5% auf
Platz 1 gesetzt. Der aktuelle Glukosewert wird durch CGM-Systeme bereitgestellt, die von 94,2% der Menschen mit Typ-1-Diabetes genutzt werden. Quartalsbesuche beim Diabetologen sind wichtig und liefern wichtige Informationen. Dieser Aussage stimmen 30,8% auf einer Skala von 0 bis 10 „voll und ganz“ zu.
Nur 2,2% der Menschen mit Typ-1-Diabetes sind mit ihren derzeitigen Apps für die Diabetestherapie zufrieden. Der Wunsch nach einer herstellerunabhängigen App ist vorhanden. Die stärkste Zustim- mung mit einem Wert von 10 haben fast ein Viertel (24,6%) der Menschen mit Typ-1-Diabetes ge- wählt. Die Studie gibt einen Einblick in die Diabetestherapie und zeigt Handlungsbedarf auf.
Ziel ist die Analyse und die Implementierung eines Datenschutzmanagements, gemäß den geltenden EU-Datenschutzvorschriften, am Beispiel eines mittelständischen Unternehmens. Nach einer Zusammenfassung der wichtigsten theoretischen und rechtlichen Grundlagen, werden geeignete Methoden zur Umsetzung vorgestellt. Anschließend wird der Aufbau des Datenschutzmanagements analysiert und an einem Beispielunternehmen implementiert. Zielgruppe sind in erster Linie Unternehmen, Selbstständige oder Beschäftigte mit Datenschutzaufgaben.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es, das Potenzial der Blockchain-Technologie für eine dezentrale Energieversorgung aufzuzeigen und abzuwägen. Bislang gibt es nur wenig Forschung und Aufmerksamkeit in diesem Bereich. Die Grundlage für die Ausarbeitung waren praxisnahe Studien und durchgeführte Pilotprojekte von Unternehmen. Die Erkenntnisse zeigen, dass es im Bereich Peer-to-Peer Energiehandel, Labeling und Zertifizierung, Asset Management, Elektromobilität und Netzengpassmanagement zukunftsfähiges Potenzial gibt. Die Blockchain-Technologie bietet eine manipulations-sichere und transparente Dokumentation sowie Automatisierung bestimmter Abläufe. Jedoch müssen dafür regulatorische Rahmenbedingungen angepasst und die Skalierbarkeit gewährleistet werden. Die Bachelorarbeit ist sowohl für Unternehmen im Bereich der energiewirtschaft als auch für private Betreiber von Energieanlagen interessant.
Bei Low-Code Entwicklungsplattformen handelt es sich um Lösungen zur Entwicklung und Bereitstellung von Software mit geringerem Anteil von Quelltext als in der Anwendungsentwicklung sonst erforderlich. Die Forschungsarbeit prüft, ob Low-Code Entwicklungsplattformen dazu geeignet sind, moderne webbasierte Geschäftsanwendungen umzusetzen. Dabei zeigt die Arbeit auf, wie Programmierparadigmen, Methoden der modellgetriebenen Softwareentwicklung (MDSD) und des Rappid Application Developments (RAD) als Platform-as-a-Service (PaaS) Lösungen zur Anwendungsentwicklung durch Anbieter kombiniert werden. Aktuell offerierte Lösungen werden in einem Marktüberblick hinsichtlich ihrer Funktionalität und Anwendungszielgruppe eingeordnet.
Zur Klärung der Forschungsfrage werden gängige Anforderungen an eine Geschäftsanwendung gesammelt und deren Implementierung durch die prototypische Realisierung eines Anwendungsfalls mit der Low-Code Entwicklungsplattform Oracle Application Express (APEX) validiert. Auf dieser Basis zeigt die Arbeit den tatsächlich erforderlichen Quelltextanteil auf. Dabei werden jedoch auch funktionelle Einschränkungen sowie möglicheorganisatorische Risiken, z.B. durch Vendor Lock-In Effekte, dargestellt.
Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit war es, Technologietrends von Enterprise-Resource-Planning (ERP) Systemen zu definieren und anhand eines modernen Produktes vorzustellen. Ein ERP-System unterstützt Unternehmen in der Organisation und Durchführung von sämtlichen Geschäftsprozessen. Zur Untersuchung der wünschenswerten Eigenschaften eines ERP-Systems wurden anhand von Literaturarbeit Anforderungen definiert. Dabei wurde deutlich, dass die Verarbeitung von sämtlichen Geschäftsdaten in Echtzeit einen hohen Stellenwert hat. Hierfür bietet das ERP-System S/4HANA mit verschieden Technologien eine Lösung auf dem Datenbanksystem an. So zeigt ein direkter Performancevergleich zwischen den Datenbanksystemen von S/4HANA und einem aktuellen Konkurrenzprodukt, dass das Verarbeiten von großen Datenmengen in kürzester Zeit möglich ist. Diese Arbeit ist an Fachkreise der Wirtschaftsinformatik und Personengruppen mit Interesse an ERP und Datenbanken Systemen gerichtet.
REST became the go to approach when it comes to large scale distributed systems on, or outside the World Wide Web. This paper aims to give a brief overview of what REST is and what its main draws and benefits are. Secondly, I will showcase the implementation of REST using HTTP and why this approach became as popular as it is today. Based on my research I concluded that REST’s advantages in scalability, coupling, performance and its seamless integration with HTTP enabled it to rightfully overtake classic RPC based approaches.
Die Blockchain ist nicht nur im Bereich der Finanzwelt angekommen, auch andere Branchen versuchen sich an ihrer Anwendung. In diesem Artikel werden Konzepte und Modelle von Blockchain-Anwendungen außerhalb des Finanzbereichs vorgestellt, indem die zugehörigen Veröffentlichungen referiert und diskutiert werden. Die Anwendungsbereiche variieren aktuell über den Schutz persönlicher Daten bis zur Sicherung und Überwachung von Nahrungsmittelproduktionsketten.
Die Analyse von Log-Dateien als Spezialfall des Text Mining dient in der Regel dazu Laufzeitfehler oder Angriffe auf ein Systems nachzuvollziehen. Gegen erkannte Fehlerzustände können Maßnahmen ergriffen werden, um diese zu vermeiden. Muster in semi-strukturierten Log-Dateien aus dynamischen Umgebungen zu erkennen ist komplex und erfordert einen mehrstufigen Prozess. Zur Analyse werden die Log-Dateien in einen strukturierten Event-Log (event log) überführt. Diese Arbeit bietet dem Anwender ein Werkzeug, um häufige (frequent) oder seltene (rare) Ereignisse (events), sowie temporale Muster (temporal patterns) in den Daten zu erkennen. Dazu werden verschiedene Techniken des Data-Minig miteinander verbunden. Zentrales Element ist dieser Arbeit das Clustering. Es wird untersucht, ob durch Neuronale Netze mittels unüberwachtem Lernen (Autoencoder) geeignete Repräsentationen (embeddings) von Ereignissen erstellt werden können, um syntaktisch und semantisch ähnliche Instanzen zusammenzufassen. Dies dient zur Klassifikation von Ereignissen, Erkennung von Ausreißern (outlier detection), sowie zur Inferenz einer nachvollziehbaren visuellen Repräsentation (Regular Expressions; Pattern Expressions). Um verborgene Muster in den Daten zu finden werden diese mittels sequenzieller Mustererkennung (Sequential Pattern Mining) und dem auffinden von Episoden (Episode Mining) in einem zweiten Analyseschritt untersucht. Durch das Pattern Mining können alle enthaltenen Muster im einem Event-Log gefunden werden. Der enorme Suchraum erfordert effiziente Algorithmen, um in angemessener Zeit Ergebnisse zu erzielen. Das Clustering dient daher ebenfalls zur Reduktion (pruning) des Suchraums für das Pattern Mining. Um die Menge der Ergebnisse einzuschränken werden verschiedene Strategien auf ihre praktische Tauglichkeit hin untersucht, um neue Erkenntnisse zu erlangen. Zum einen die Mustererkennung mittels verschiedener Kriterien (Constrained Pattern Mining) und zum anderen durch die Nützlichkeit (High Utility Pattern Mining) von Mustern. Interessante temporale Muster können auf anderen Log-Dateien angewendet werden, um diese auf das Vorkommen dieser Muster zu untersuchen.
Objectives FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) is an emerging Stan¬dard for improving interoperability in the domain of health care. Besides offering features for achieving syntactical, semantical and organizational interoperability, it also specifies a RESTful API for searching purposes. The main objective of the following thesis revolves around investigating open challenges and limitations of the so-called FHIR Search Framework.
Methods A variety of operations for searching in FHIR resources, including all search interactions, definitions of search parameters, search parameter types and advanced search concepts are described. Over the course of the thesis, a quality model based on ISO 25010 is established. It serves as the foundation for determining if the FHIR Search Framework is well-suited to cover the Information needs of its users. An analysis of completeness involving the measures defined in the quality model forms the main contribution. The primary discussion of the research questions is concluded by proposing a graph model for determining reachability between FHIR resources, essentially mirroring the chaining and reverse chaining functionality. Using well-known classes for expressiveness in graphs, the thesis assess to which degree a graph search can be formulated with the currently defined capabilities.
Results From a functional perspective the FHIR Search Framework can be considered well-suited. Practical limitations should be minimal, grounded on the fact that extensive coverage of the lowest expressiveness classes, RPQs and 2RPQs, can be achieved. Severe gaps where identified only in the support of C(2)RPQs and Data Path Queries. Additionally, ideas for improving non-functional aspects are introduced to support developers in learning the Standard and testing their implementations.
Conclusion The evaluation of the FHIR Search Framework showed promising re¬sults in terms of functional completeness. Yet, the Standard is still evolving, and certain parts of the Search API are neither well-known nor implemented widely. A discussion is to be held if the specification should cover more sophisticated aspects that result from the gaps which were identified.
This thesis is aimed for finding a solution for non-gaming application of Virtual Reality technology in data visualization and analysis. Starting by reconstructing the concept of Virtual Reality, the paper then describes the principles, concepts and techniques of designing a Virtual Reality application. In the last part of the thesis, a detailed description of how a prototype implemented is presented to provide a preview of how data visualization and analysis and Virtual Reality technology can be combined together in order to enable users to perceive and comprehend data in a possibly better way.
In der Masterthesis „Sentiment Analyse von informellen Kurztexten im Unternehmenskontext“ werden Ansätze und Methoden aufgezeigt hat mit denen Unternehmen in der Lage sind die Daten aus sozialen Netzwerken zu speichern, zu verarbeiten und schließlich zu analysieren. Praktisch wurde dies anhand des Beispiels mit Amazons Kundendienst auf Twitter mit Hilfe einer Sentiment Analyse aufgezeigt. Die aus der Theorie und den praktischen Ergebnissen gewonnenen Erkenntnisse über Herausforderungen, Nutzen, sowie Methoden zur Umsetzung sind universell in vielen Unternehmen einsetzbar und können wie aufgezeigt unter anderem zu einer Verbesserung der Kundenzufriedenheit führen. Dabei wurde ein lexikonbasietre Ansatz zur Sentimentanalyse benutzt.
Diese Bachelorarbeit "CloudRun - Analyse und Erweiterung" von Andreas Pahlen behandelt die Analyse der Software "CloudRun" sowie dessen Einbindung in eine Programmiersprache am Beispiel von Python.
Ziel der Analyse ist Herauszufinden, ob und in welchem Maße sich CloudRun für den produktiven Einsatz eignet, bzw. welche Änderungen nötig sind um einen sicheren und effizienten Einsatz zu ermöglichen.
Die Einbindung CloudRuns in die Programmiersprache Python dient als Beispielund Referenz zur Erstellung weiterer Frameworks und ermöglicht zugleich den Einsatz eines CloudRun-Servers für produktive Zwecke.
Machbarkeitsanalyse über den Aufbau eines Enterprise Data Warehouse auf Basis von Apache Hadoop
(2016)
Die vorliegende Masterthesis liefert eine Einführung in die Themen Data Warehouse, Big Data und Apache Hadoop. Sie präsentiert grundlegende Data-Warehouse-Kon-zepte und überprüft, inwieweit diese mit dem Apache Hadoop Software Framework zu realisieren sind. Hierbei wird sowohl eine technische Überprüfung vorgenommen als auch verschiedene Szenarien veranschaulicht, wie Hadoop inhaltlich sinnvoll in bestehende Systeme integriert werden kann. Inhaltlich wird über das Thema Big Data an die Notwendigkeit einer solchen Überprüfung herangeführt.
Intelligent use of energy is one of the keys to success for an energy revolution. To meet this challenge, smart meters are suitable tools because INTELLIGENT use of energy means not only to use efficiency technology, but also to determine load shifting potentials and use them accordingly. Especially farms with high power consumption are becoming increasingly concerned about reducing energy costs due to rising energy prices and need a systematic analysis of their operational energy flow. To find solutions for farms, the NaRoTec e.V., the TH Köln, and the Machinery Ring Höxter-Warburg have joined forces with partners and launched the project "Intelligent Energy in Agriculture", which is funded by the state of NRW. The aim of the project is to be able to give individual advice recommendations for energy optimization of agricultural holdings. This will be achieved inter alia through an operational energy audit and current measurements in different operating ranges. To achieve this, smart meters were installed in selected energy-intensive dairy and pig farms. As part of the project, the installed smart meter information about the consumption of various plants and their components were analyzed, regularities and adaptability in loading history identified, and the energy efficiency of the equipment and systems used verified (especially pumps, ventilators, feeding systems). Then recommendations were formulated to shift electricity-intensive processes to times with low electricity costs and high intrinsic power production. The resulting findings will be used as the basis for intelligent energy management in the further course of the project. Overall, efficiency streamlining measures in the field of ventilation and lighting systems, flexible dry feeding systems by decoupling power purchase and consumption, as well as energy savings and related CO2 savings were determined.
Intelligent use of energy is one of the keys to success for an energy revolution. To meet this challenge, smart meters are suitable tools because INTELLIGENT use of energy means not only to use efficiency technology, but also to determine load shifting potentials and use them accordingly. Especially farms with high power consumption are becoming increasingly concerned about reducing energy costs due to rising energy prices and need a systematic analysis of their operational energy flow. To find solutions for farms, the NaRoTec e.V., the TH Köln, and the Machinery Ring Höxter-Warburg have joined forces with partners and launched the project "Intelligent Energy in Agriculture", which is funded by the state of NRW in Germany. The aim of the project is to be able to give individual advice recommendations for energy optimization of agricultural holdings. This will be achieved inter alia through an operational energy audit and current measurements in different operating ranges. To achieve this, smart meters were installed in selected energy-intensive dairy and pig farms.
As part of the project, the installed smart meter information of one of the dairy Farms is used to optimize the energy consumption of the farm and increase the degree of self-sufficiency. A good way to achieve this is by taking a closer look at the cooling process of the produced milk since it is one of the most energy consuming processes on a dairy farm. In addition an installation of an ice cooling system instead of a direct cooling system enables the possibility to store self-produced energy in the form of ice and use it later on when it is needed to cool the milk. This flattens the usual energy peaks throughout the day and increases the degree of self-sufficiency. To ensure a sufficient amount of self-produced energy with solar power plants of various sizes were designed. The different sizes of the power plants are defined by the use of the gathered smart meter data is used to cover different electric loads in addition to the ice water cooling system. Afterwards the different simulated models are compared to find the best balance between energy production, investment cost and a high degree of self-sufficiency. First results show that using an ice cooling system in combination with a solar power plant improvement the degree of self-sufficiency by up to 7.8 %.