000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft
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Diese Arbeit untersucht verschiedene Ansätze, Daten im Google Cloud Firestore zu strukturieren und deren Auswirkungen auf Kosten, Performance sowie Codequalität. Zunächst folgt eine Aufbereitung des aktuellen Stands der Forschung. Darauf folgt die experimentelle Methodik. Hier dient eine prototypische Implementierung der Szenarien als Grundlage. Im Zuge des Experiments werden in unterschiedlichen Disziplinen Daten erhoben und im Anschluss ausgewertet, um empfehlenswerte Lösungen für definierte Anwendungsfälle zu benennen. Am Ende gibt die Arbeit ein kurzes Fazit zu den gewonnenen Erkenntnissen sowie einen Ausblick auf weitere Optimierungspotenziale ab.
Die vorliegende Bachelorarbeit „Konzeptionierung eines Unterstützungsangebotes für Frauen im Informatikstudium an der TH Köln“ soll Frauen, die ein Informatikstudium anfangen oder gerade Informatik studieren, helfen, das Studium einfach und erfolgreich zu bewältigen. Dabei soll für die Hochschule ein verwertbares Konzept erstellt werden, in dem bestimmte Unterstützungspunkte entwickelt und herausgearbeitet werden. Der Fokus liegt dabei auf den Bachelorstudiengängen in Informatik an der Technischen Hochschule Köln am Campus Gummersbach.
Die Arbeit wurde im Zeitraum von Februar bis Mai 2022 in Köln verfasst und umfasst ca. 90 Seiten.
Kategorisierung und Bewertung plattformübergreifender Ansätze für die Auswahl eines Frameworks
(2023)
Die plattformübergreifende Entwicklung ist eine populäre Art der Anwendungsentwicklung, die in der Forschung und Industrie immer weiter an Relevanz gewinnt. Dabei wird eine Codebasis geschrieben, die auf mehreren Betriebssystemen lauffähig ist. Das Ziel dieses Ansatzes ist es unter anderem, die Zeit- und Kosteneffizienz zu optimieren. Es gibt verschiedene Ansätze der plattformübergreifenden Entwicklung. Die einzelnen Frameworks lassen sich wiederum in diese Ansätze einteilen. Durch die steigende Akzeptanz dieser Art der Entwicklung herrscht eine zu große Auswahl an Frameworks, von denen jedes eigene Stärken und Schwächen aufweist. Dies ist ein Problem, da Entwickelnde keine Übersicht und Einordnung der Frameworks für ihre individuellen Bedürfnisse haben. Um diesem Problem entgegen zu wirken, wird in dieser Arbeit ein Verfahren entwickelt, mit dem das passende Framework für die Rahmenbedingungen des jeweiligen Projekts ermittelt werden kann. Dazu werden die Frameworks Kotlin Multiplatform, Flutter, React Native und Vue.js, das zur Umsetzung einer PWA genutzt wird, für eine mobile Anwendung getestet, die auf Android und iOS Geräten laufen soll. Zusätzlich werden 44 Kriterien ermittelt, anhand derer die Frameworks bewertet werden. Mit dem resultierenden Verfahren kann sowohl eine objektive, als auch eine subjektive Auswertung der Frameworks erfolgen, um eine geeignete Auswahl zu treffen.
Smartphones und die Nutzung von mobilen Anwendungen gewinnen aufgrund der stetig voranschreitenden Digitalisierung weiter an Relevanz. Im April 2022 lag die Zahl der genutzten mobilen Endgeräte bei knapp 6 Milliarden, wobei die Hersteller Apple
und Google einen Marktanteil von knapp 99 % einnehmen. Um als Entwickler eine möglichst große Zielgruppe anzusprechen, ist es daher wichtig, die eigene Anwendung auf möglichst vielen Plattformen zur Verfugung stellen zu können. Die native Entwicklung ist einer der am meist verbreitetste Entwicklungsansatz für mobile Anwendungen. Dort werden plattformspezifische Tools sowie native Programmiersprachen verwendet. Hierbei ergeben sich allerdings diverse Herausforderungen für Entwickler entlang des gesamten Entwicklungsprozesses. Neben der nativen Entwicklung existiert der Ansatz von Cross-Plattform. Hierbei handelt es sich um einen Sammelbegriff für verschiedene Ansätze, welche das Ziel verfolgen eine Anwendung durch die Nutzung einer einheitlichen Codebasis auf mehreren Plattformen zur Verfugung zu stellen. Einer dieser Unteransätze ist
Backend-Driven UI, worin die gesamte Anwendung innerhalb eines strukturierten Datenformats beschrieben und serverseitig verwaltet wird. Der Client kann diese Daten dann dynamisch anfragen und zur Laufzeit in native UI überführen. Das Konzept von Backend-Driven UI wird bereits durch Unternehmen wie Airbnb oder SiriusXM eingesetzt, ist hier allerdings stark auf anwendungsbezogene Prozesse zugeschnitten. Es bedarf daher eines Backend-Driven UI Frameworks, welches es Entwicklern ermöglichen soll, mobile Anwendungen, ohne anwendungsspezifische Einschränkungen plattformübergreifend zu entwickeln. Im Rahmen dieser Arbeit wurde daher zunächst eine plattformunabhängige und erweiterbare Architektur eines solchen Frameworks entwickelt und in Form eines ersten Prototyps auf ihre Umsetzbarkeit geprüft. Insgesamt stellt der Prototyp eine mögliche Umsetzung von Backend-Driven UI dar und ist in der Lage erste Anwendungsszenarien abzudecken. Es konnten dennoch Bereiche ermittelt werden, welche im Zuge zukünftiger Entwicklung ausgebaut werden können. Dazu zählt unter anderem das Umsetzen von serverseitig bestimmter Anwendungslogik sowie der Umgang mit Unterschieden im plattformspezifischen Funktionsumfang.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Gestaltung eines digitalen Assistenzsystemes zur Nutzung von Innovationsräumen. Digitale Assistenten werden bereits schon
seit längerer Zeit eingesetzt, beispielsweise in der Industrie 4.0 (vgl. Perevalova (2022). Innovation stellt derweilen eine Grundlage für wirtschaftlichen und unternehmerischen Erfolg dar (vgl. Schumpeter (1939) und wird durch Innovationsräume (vgl. Klooker u. a. (2019) und Innovationsprozesse wie dem Design Thinking unterstützt. Diese Prozesse werden dabei häufig von Innovation Coaches unterstützt. Der Ansatz des Innovationscoachings wurde von Albers u. a. (2016) beschrieben. Darauf aufbauend identifizierten Niever u. a. (2019) bereits zwölf Kernkompetenzen, die für einen Innovation Coach in Zukunft wichtig sein werden. Ein Problem, was sich dabei darstellt ist, dass diese Coaches häufig durch externe Moderatoren gestellt werden, welche ein Team nicht dauerhaft begleiten. Ohne die Coaches fehlt den Laien auf diesem Gebiet die nötige Methodenkompetenz, um eigenständig und methodisch Innovationen und Kreativität zu fördern. Diese Arbeit versucht daher, das Innovationscoaching mit einem digitalen Assistenten zu verbinden, um die eigenständige Nutzung von Innovationsräumen zu erleichtern und die Effizienz von Innovationsprozessen zu steigern. Dafür konnten zunächst durch die Auswertung von fünf Experteninterviews 63 Aufgaben eines Coaches und Aspekte des Systems identifiziert werden, die bei der Entwicklung eines Assistenzsystems bearbeitet werden sollten. Außerdem konnten 22 technische Kriterien formuliert werden, die bei der Auswahl einer geeigneten Technologie helfen können. Darüber hinaus wurden Lösungsmöglichkeiten für die wichtigsten Aufgaben eines Assistenzsystems aufgezeigt. Diese unterstreichen beispielweise die Relevanz der Forschungsfelder Indoor-Lokalisierung und künstliche Intelligenz. Die Ergebnisse dieser Arbeit sollen dazu beitragen, das Potenzial von digitalen Assistenzsystemen im Kontext von Innovationsprozessen zu verdeutlichen. Dies kann Unternehmen dabei unterstützen, Innovationsprozesse effizienter zu gestalten, unabhängig von Ressourcen oder Fachkräftemangel. In weiteren Forschungen könnte die konkrete Entwicklung des Assistenzsystems fortgeführt werden. Dabei könnte der Fokus auf die Aspekte eines hybriden Meetings gelegt werden oder darauf, wie ein mobiles Assistenzsystem gestaltet werden kann, das in verschiedene Räume mitgenommen werden kann.
In dieser Arbeit wird ein System zur Modellierung von IT-Compliance-Anforderun-gen in einer Graph-Datenbank entwickelt. Dabei werden organisationsinterne Com-pliance-Maßnahmen, ihre Umsetzungsdokumentation und die zwischen ihnen entstehenden Beziehungen berücksichtigt. Anschließend werden die Stärken und Schwächen des Systems anhand einer Erprobung mit Anforderungen an ein fiktives IT-Projekt der deutschen Versicherungsbranche herausgestellt und so die Praxistauglichkeit bewertet. Es wird unter anderem aufgezeigt, wie Compliance- Daten in die Datenbank aufgenommen werden können und welche Unterschiede es zu bisher verbreiteten Prozessen in diesem Gebiet gibt.
Für den erfolgreichen Ausbau der Elektromobilität nimmt die Nutzerakzeptanz eine entscheidende Rolle ein. Neben den Anschaffungskosten, Wirkungsgraden und Reichweiten fällt vor allem der Komfort des Ladevorgangs als entscheidende Einflussgröße ins Gewicht. Zum aktuellen Zeitpunkt beeinflussen eine Reihe an negativen Faktoren (z.B. Ladeinfrastruktur, Preisintransparenz und vielfältige Bezahlsysteme) den Ladekomfort und halten potenzielle Käufer eines Elektroautos letztlich vom Erwerb ab. Im Rahmen dieser Arbeit soll aus unmittelbarer Sicht der Nutzer:innen der derzeitige Stand der Ladeinfrastruktur und das aktuelle Nutzerverhalten sowie potenzielle Erfolgsfaktoren herausgearbeitet werden. Weiterhin werden verschiedene Lösungsvorschläge erprobt, die den Ladekomfort an öffentlichen Ladesäulen erhöhen soll. Dazu wird eine zweitstufige Online-Studie im Zuge des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderten Transformationsnetzwerk „TrendAuto2030plus“ koordiniert und von Studierenden des Master-Kurses „Technologie und Innovationsmanagement“ an der TH Köln durchgeführt. Gemessen an der bisherigen Nachfrage ist die Ladeinfrastruktur in Deutschland besser als ihr Ruf. Ein deutliches Bild der Unzufriedenheit zeigt sich derweil in Bezug auf die aktuell vorherrschende Preisintransparenz an öffentlichen Ladestationen. Die Vielfalt der Tarifmodelle und Bezahlsysteme erfordern eine großen Strukturierungs- und Informationsbedarf. Es werden Systeme der Preisanzeige gefragt sein, die der Vielfalt und Dynamik der unterschiedlichen Bezahl- und Tarifmodelle Rechnung tragen und diese transparent und nutzerfreundlich ausweisen.
As a customer, it can be frustrating to face an empty shelf in a store. The market does not always realize that a product has been out of stock for a while, as the item is still listed as in stock in the inventory management system. To address this issue, a camera should be used to check for Out-of-Stock (OOS) situations.
This master thesis evaluates different model configurations of Artificial Neural Networks (ANNs) to determine which one best detects OOS situations in the market using images. To create a dataset, 2,712 photos were taken in six stores. The photos clearly show whether there is a gap on the shelf or if the product is in stock. Based on the pre-trained VGG16 model from Keras, two fully connected layers were implemented, with 36 different ANNs differing in the optimization method and activation function pairings. In total, 216 models were generated in this thesis to investigate the effects of three different optimization methods combined with twelve different activation function pairings. An almost balanced ratio of OOS and in-stock data was used to generate these models.
The evaluation of the generated OOS models shows that the FTRL optimization method achieved the least favorable results and is therefore not suitable for this application. Model configurations using the Adam or SGD optimization methods achieve much better results. Of the top six model configurations, five use the Adam optimization method and one uses SGD. They all achieved an accuracy of at least 93% and were able to predict the Recall for the OOS class with at least 91%.
As the data ratio between OOS and in-stock data did not correspond to reality in the previously generated models, the in-stock images were augmented. Including the augmented images, new OOS models were generated for the top six model configurations. The results of these OOS models show no convergences. This suggests that more epochs in the training phase lead to better results. However, the results of the OOS model using the Adam optimization method and the Sigmoid and ReLU activation functions stand out positively. It achieved the best result with an accuracy of 97.91% and a Recall of the OOS class of 87.82%.
Overall, several OOS models have the potential to increase both market sales and customer satisfaction. In a future study, the OOS models should be installed in the market to evaluate their performance under real conditions. The resulting insights can be used for continuous optimization of the model.
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.
Ground tire rubber (GTR) is a product obtained by grinding worn tire treads before retreading them or via the cryogenic or ambient temperature milling of end-of-life tires (ELTs). The aim of this study is to evaluate if calcium carbonate can be substituted by GTR and, if so, to what extent. Different types of ground tire rubber are incorporated in an EPDM (ethylene–propylene–diene–rubber) model compound as partial or complete substitutes of calcium carbonate. The raw compounds and the vulcanizates are characterized to identify the limits. In general, it is apparent that increasing amounts of GTR and larger particles degrade the mechanical properties. The GTR also influences the vulcanization kinetics by reducing the scorch time up to 50% and vulcanization time up to nearly 80%. This is significant for production processes. The compounds with one-third substitution with the smaller-particle-size GTR show mostly similar or even better properties than the reference.
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.
Untersuchung der Yosys Hardwaresynthese von der internen Datenstruktur RTLIL bis zur Netzliste
(2023)
Das Ziel dieser Arbeit ist die Beantwortung der Frage "Wie funktioniert Synthese?". Yosys ist ein offenes Synthesewerkzeug, welches untersucht wurde, um diese Frage zu beantworten. Yosys implementiert eine Datenstruktur RTLIL, mit der ein Entwurf in allen Synthesephasen dargestellt wird. Yosys ist modular aufgebaut, was dem Nutzer ermöglicht, das Programm zu erweitern. Die Synthese in Yosys ist auf Pässe unterteilt, die jeweils eine bestimmte Aufgabe erfüllen. Im Rahmen der Arbeit wurde die Datenstruktur und die Passes im einzelnen analysiert. Es wurde auch untersucht, wie in Yosys Erweiterungen zu implementieren sind. Die Analyse hat gezeigt, dass ein wichtiger Teil der Synthese die Umwandlung von Prozessen in eine RTL-Beschreibung darstellt. Im Rahmen der Synthese werden die, von einem Frontend vorläufig erzeugten RTL-Komponenten, umgewandelt. Der letzte Schritt der Synthese ist das Technologiemapping, welches die umgewandelten Komponente auf die verwendete Hardware anpasst.
Architektur für ein Qualitätsmanagementsystem zur Verbesserung der Relevanz von Suchergebnissen
(2023)
Die Suchfunktion ist in vielen Softwareprodukten eine wichtige Komponente, die häufig zur Navigation in der Anwendung dient. Gerade, wenn große Datenmengen bereitgestellt werden, wie es bei Streamingdiensten (Netflix, Spotify) oder bei E-Commerce-Plattformen (Amazon, Zalando) der Fall ist, ist es wichtig, dass die Suchergebnisse für den Nutzer relevant sind. Eine für den Nutzer effektive Navigation mit der Suchfunktion ist nur möglich, wenn die Suchergebnisse eine ausreichend große Relevanz für den Nutzer bieten. Die Organisationen, welche die oben genannten Dienste betreiben, versuchen daher, die Relevanz ihrer Suchergebnisse zu optimieren. Eine Optimierung auf Relevanz ist zwar für eine spezielle Suche einfach, jedoch können dabei häufig Seiteneffekte auftreten, welche die Relevanz über alle Suchen verschlechtern. In einem E-Commerce-Shop kann das Einfiihren des Synonyms „Birne -> Glühbirne" dafür sorgen, dass Nutzer, die Gliihbirnen kaufen wollen und nach „Birne" suchen nun auch Gliihbirnen finden. Falls Nutzer aber das Obst Birne kaufen möchten, sind die Ergebnisse für diese Gruppe irrelevant. Bei einer Optimierung der Relevanz über alle Suchen können Qualitätsmanagementsysteme unterstützen. Ein Qualitätsmanagementsystem fiir die Relevanz von Suchergebnissen muss nicht nur fachliche und technische, sondern auch organisatorische Anforderungen beachten, um die Optimierungspotenziale vollständig auszuschöpfen. Diese Arbeit erläutert diese Anforderungen und stellt eine Architektur für ein Qualitätsmanagementsystem vor. Die Architektur wird hinsichtlich der Erfüllung der erläuterten Anforderungen analysiert. Desweiteren werden die Vor- und Nachteile fiir die jeweiligen Architekturentscheidungen unter Betrachtung der Anforderungen diskutiert. Das Ziel der Arbeit ist es, die Architektur entsprechend zu erläutern, sodass eine Organisation diese für sich angepasst implementieren kann.
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.