000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft
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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
Vergleich von verteilten Datenbanksystemen hinsichtlich ihrer Clusterbildung und Skalierbarkeit
(2017)
Die vorliegende Ausarbeitung geht der Frage nach, wie sich die Datenbankmanagementsysteme MariaDB, MongoDB und Cassandra hinsichtlich ihres Clusteraufbaus,
sowie den damit verbundenen Möglichkeiten der Skalierbarkeit unterscheiden. Dazu werden zunächst Grundlagen zum Aufbau von verteilten Datenbanksystemen, zu den verschiedenen Transaktionskonzepten, sowie zu den möglicherweise auftretenden Probleme vermittelt. Anschließend werden die drei Systeme im Detail untersucht und herausgearbeitet, wie sie genau funktionieren und in welchen Punkten sie sich von einander unterscheiden. Als Abschluss wird ein Fazit gezogen, welches System in verteilten Computerumgebungen
am geeignetsten ist, insofern ein klarer Sieger hervorgeht.
Zentraler Punkt der Verkehrsproblematik ist die hohe Staubelastung, vor allem im Berufsverkehr. Diese Situation ließe sich durch eine Erhöhung des Besetzungsgrades pro PKW verbessern. Eine Vielzahl der Pendler fährt alleine, obwohl besonders in diesem Kontext viele Personen regelmäßig denselben oder einen ähnlichen Weg fahren und dadurch Fahrgemeinschaften möglich wären. Zur Lösung dieser Problematik wird ein persuasive System namens Route Match zur Unterstützung der Bildung von Fahrgemeinschaften geplant. Im Laufe des Dokumentes werden eine Literaturrecherche, eine Kontextanalyse, zwei empirische Erhebungen und eine Anforderungsspezifizierung für Route Match durchgeführt. Darauf aufbauend wird ein sutainability analysis Framework angewendet und erste Prototypen erstellt. Das Ergebnis sind 138 Requirements, Qualitätsanforderungen und einige Protoypen. Route Match ist eine einfache und kostengünstige Möglichkeit den Autoverkehr zu reduzieren und dadurch die Umwelt positiv zu beeinflussen. Die meisten anderen Ansätze beruhen auf der Entwicklung von neuen Transportmitteln oder dem Ausbau der öffentlichen Verkehrsnetze und des Straßennetzes.
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 %.
Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit war es, das In-Memory-Konzept innerhalb einer Oracle Datenbank auf neue Mechanismen, Funktionen und Methoden zu untersuchen. Dazu wurde eine Datenbank erstellt und mit Beispieldaten bestückt. Diese Beispieldaten sind Aktienwerte der DAX-30 Unternehmen, welche durch eine Reihe von Indikatoren aus der technischen Analyse eine komplexe Möglichkeit der Analyse bieten. Die Ergebnisse bestätigen, dass das In-Memory-Konzept neben dem bekannten Spaltenformat eine Reihe von Techniken und Funktionen bietet, welche sich positiv bei der Verarbeitung von Daten durch Data Query Language-Befehle auswirken. Es kommen auch Nachteile, wie der flüchtige Speicher zum Vorschein, dennoch überwiegen die Vorteile stark. Nach einer Reihe von Tests wird deutlich, dass Objekte, die in den In-Memory-Column-Store geladen werden, nur 30 % der Zeit benötigen, um gelesen zu werden. Dies ist für die Verarbeitung von großen und komplexen Daten eine deutliche Verbesserung. Die Bachelorarbeit richtet sich an Studierende der Fachbereiche Informatik und BWL sowie an Interessierte im Bereich Datenbanken.