@phdthesis{Kaestner2021,
  author    = {Kaestner, Pia Isabel},
  title     = {Neue Polymermaterialien auf der Basis von funktionalisierten ionischen Fl{\"u}ssigkeiten zur potentiellen Anwendung in Membranen},
  doi       = {10.25932/publishup-50940},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-509403},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {VI, 164},
  year      = {2021},
  abstract  = {Die vorliegende Arbeit thematisiert die Synthese und Charakterisierung von neuen funktionalisierten ionischen Fl{\"u}ssigkeiten und deren Polymerisation. Die ionischen Fl{\"u}ssigkeiten wurden dabei sowohl mit polymerisierbaren Kationen als auch Anionen hergestellt. Zum einen wurden bei thermisch initiierten Polymerisationen Azobis(isobutyronitril) (AIBN) verwendet und zum anderen dienten bei photochemisch initiierten Polymerisationen Bis-4-(methoxybenzoyl)diethylgermanium (Ivocerin®) als Radikalstarter. Mittels Gelpermeationschromatographie konnte das Homopolymer Polydimethylaminoethylmethacrylat untersucht werden, welches erst im Anschluss an die GPC-Messungen polymeranalog modifiziert wurde. Dabei wurden nach einer Quaternisierung und anschließender Anionenmetathese bei diesen Polymeren die Grenzviskosit{\"a}ten bestimmt und mit den Grenzviskosit{\"a}ten der direkt polymerisierten ionischen Fl{\"u}ssigkeiten verglichen. Bei der direkten Polymerisation von Poly(N-[2-(Methacryloyloxy)ethyl]-N-butyl-N,N-dimethyl-ammoniumbis(trifluormethylsulfonyl)imid) lag [η_Huggins] bei 100 mL/g und bei dem polymeranalog hergestellten Polymer betrug [η_Huggins] = 40 mL/g. Die ionischen Fl{\"u}ssigkeiten mit polymerisierbaren funktionellen Gruppen wurden mittels Photo-DSC hinsichtlich der maximalen Polymerisationsgeschwindigkeit (Rpmax), der Zeit, in der dieses Maximum erreicht wurde, tmax, ihrer Glas{\"u}berganstemperatur (Tg) und des Umsatzes an Vinylprotonen untersucht. Bei diesen Messungen wurde zum einen der Einfluss der unterschiedlichen Alkylkettenl{\"a}nge am Ammoniumion und der Einfluss von verschiedenen Anionen bei gleichbleibender Kationenstruktur analysiert. So polymerisierte das ethylsubstituierte Kation mit einer tmax von 21 Sekunden am langsamsten. Die maximale Polymerisationsgeschwindigkeit (Rpmax) betrug 3.3∙10-2 s-1. Die tmax Werte der {\"u}brigen alkylsubstituierten ionischen Fl{\"u}ssigkeiten mit einer polymerisierbaren funktionellen Gruppe hingegen lagen zwischen 10 und 15 Sekunden. Die Glas{\"u}bergangstemperaturen der mittels photoinduzierter Polymerisation hergestellten Polymere lagen mit 44 bis 55 °C nahe beieinander. Alle Monomere zeigten einen hohen Umsatz der Vinylprotonen; er betrug zwischen 93 und 100\%. Mithilfe einer Bandanlage, ausger{\"u}stet mit einer LED (λ = 395 nm), konnten Polymerfilme hergestellt werden. Der Umsatz an Doppelbindungs{\"a}quivalenten dieser Filme wurde anhand der 1H-NMR Spektroskopie bestimmt. Bei der dynamisch-mechanischen Analyse wurden die Polymerfilme mit einer konstanten Heizrate und Frequenz periodisch wechselnden Beanspruchungen ausgesetzt, um die Glas{\"u}bergangstemperaturen zu bestimmen. Die niedrigste Tg mit 26 °C besaß das butylsubstituierte N-[2-(Methacryloyloxy)ethyl]-N-butyl-N,N-dimethyl-ammoniumbis(trifluormethylsulfonyl)imid, welches als Polymerfilm mit Ivocerin® als Initiator hergestellt wurde, wohingegen die h{\"o}chste Tg bei dem gleichen Polymer, welches direkt durch freie radikalische Polymerisation der ionischen Fl{\"u}ssigkeit in Masse mit AIBN hergestellt wurde, 51 °C betrug. Zus{\"a}tzlich wurden die Filme unter dem Aspekt der Topographie mit einem Rasterkraftmikroskop untersucht, welches eine Dom{\"a}nenstruktur des Polymers N-[2-(methacryloyloxy)ethyl]-N-butyl-N,N-dimethyl-ammonium tris(pentafluorethyl)trifluorphosphat offenbarte.},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Keruth2021,
  author    = {Keruth, Christine},
  title     = {Die Piet{\`a}-Ilkonik in der Gegenwartskunst},
  doi       = {10.25932/publishup-51661},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-516617},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {335},
  year      = {2021},
  abstract  = {Die vorliegende Studie beschreitet im religionswissenschaftlichen Kontext einen Weg zur Erforschung der Modifikation und Neuausrichtung eines einzelnen christlichen Bildmotivs, dessen Bildformel sich bis in die Gegenwart durchgesetzt hat. Das Bildmotiv der Piet{\`a} wird in der Gegenwartskunst verst{\"a}rkt als innovative Bildformel in politischen oder sozialen Kontexten verwendet, um existenzielle Lebenserfahrungen oder gesellschaftskritische, sowie politische Anklagen zu formulieren. Es erlebt einen Relaunch in der Medienberichterstattung, der Kunst, in Filmen oder der Alltagskultur. K{\"u}nstler_innen und Fotojournalist_innen geben ihren Objekten vermehrt den Titel Piet{\`a} oder er wird ihnen von außen zuge-schrieben. Die Semantik dieses spezifischen Bildmotivs r{\"u}hrt offenbar an und kann bei Betrachtenden eine emotionale Gestimmtheit evozieren. F{\"u}r diese Stu-die ist das Norm- und Wertesystem mit dem dahinter liegenden Tradierungs- und Transformationsprozess von Interesse. Bisher fehlt eine Monografie, in der die Zusammenh{\"a}nge der Wiederbelebung eines prim{\"a}r christlichen Bildmotivs und der gegenw{\"a}rtigen Bez{\"u}ge zu Gewalt, Tod, Angst, Verg{\"a}nglichkeit, dem Altern oder des Verlustes analysiert werden. Im Vordergrund steht die Frage nach einer Modifikation bzw. Neuinterpretation dieser Ikonik. Das Aufzeigen eines m{\"o}glichen dynamischen Entwicklungspro-zesses des Bildmotivs soll kl{\"a}ren, welche ver{\"a}nderten Funktionen dem Piet{\`a}-Motiv in der Gegenwartskunst zugeschrieben werden. {\"U}ber ein Set international renomierter, zeitgen{\"o}ssischer K{\"u}nstler_innen werden eventuelle Ver{\"a}nderun-gen und ein damit verbundener gesellschaftlicher Bedeutungswandel seit dem 21. Jahrhundert analysiert. Vor diesem Hintergrund ist die Frage nach einer religions{\"u}bergreifenden Wirk-m{\"a}chtigkeit ikonischer Pr{\"a}senz eines religi{\"o}sen Bildmotivs in der Kunst und den Bildmedien von aktueller Relevanz. Diese Studie leistet einen exemplarischen Beitrag f{\"u}r die Affektforschung, die sich in den vergangenen Jahren vermehrt mit der Emotionsdarstellung und der Emotionsvermittlung in den audiovisuellen Medien befasst.},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Hitz2021,
  author    = {Hitz, Michael},
  title     = {Modellierung und Generierung kombinierbarer Benutzungsschnittstellenvarianten und deren gemeinschaftliche Nutzung in Dienst-Ökosystemen},
  doi       = {10.25932/publishup-50022},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-500224},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {viii, 313},
  year      = {2021},
  abstract  = {Digitalisierung erm{\"o}glicht es uns, mit Partnern (z.B. Unternehmen, Institutionen) in einer IT-unterst{\"u}tzten Umgebung zu interagieren und T{\"a}tigkeiten auszuf{\"u}hren, die vormals manuell erledigt wurden. Ein Ziel der Digitalisierung ist dabei, Dienstleistungen unterschiedlicher fachlicher Dom{\"a}nen zu Prozessen zu kombinieren und vielen Nutzergruppen bedarfsgerecht zug{\"a}nglich zu machen. Hierzu stellen Anbieter technische Dienste bereit, die in unterschiedliche Anwendungen integriert werden k{\"o}nnen. Die Digitalisierung stellt die Anwendungsentwicklung vor neue Herausforderungen. Ein Aspekt ist die bedarfsgerechte Anbindung von Nutzern an Dienste. Zur Interaktion menschlicher Nutzer mit den Diensten werden Benutzungsschnittstellen ben{\"o}tigt, die auf deren Bed{\"u}rfnisse zugeschnitten sind. Hierzu werden Varianten f{\"u}r spezifische Nutzergruppen (fachliche Varianten) und variierende Umgebungen (technische Varianten) ben{\"o}tigt. Zunehmend m{\"u}ssen diese mit Diensten anderer Anbieter kombiniert werden k{\"o}nnen, um dom{\"a}nen{\"u}bergreifend Prozesse zu Anwendungen mit einem erh{\"o}hten Mehrwert f{\"u}r den Endnutzer zu verkn{\"u}pfen (z.B. eine Flugbuchung mit einer optionalen Reiseversicherung). Die Vielf{\"a}ltigkeit der Varianten l{\"a}sst die Erstellung von Benutzungsschnittstellen komplex und die Ergebnisse sehr individuell erscheinen. Daher werden die Varianten in der Praxis vorwiegend manuell erstellt. Dies f{\"u}hrt zur parallelen Entwicklung einer Vielzahl sehr {\"a}hnlicher Anwendungen, die nur geringes Potential zur Wiederverwendung besitzen. Die Folge sind hohe Aufw{\"a}nde bei Erstellung und Wartung. Dadurch wird h{\"a}ufig auf die Unterst{\"u}tzung kleiner Nutzerkreise mit speziellen Anforderungen verzichtet (z.B. Menschen mit physischen Einschr{\"a}nkungen), sodass diese weiterhin von der Digitalisierung ausgeschlossen bleiben. Die Arbeit stellt eine konsistente L{\"o}sung f{\"u}r diese neuen Herausforderungen mit den Mitteln der modellgetriebenen Entwicklung vor. Sie präsentiert einen Ansatz zur Modellierung von Benutzungsschnittstellen, Varianten und Kompositionen und deren automatischer Generierung f{\"u}r digitale Dienste in einem verteilten Umfeld. Die Arbeit schafft eine L{\"o}sung zur Wiederverwendung und gemeinschaftlichen Nutzung von Benutzungsschnittstellen {\"u}ber Anbietergrenzen hinweg. Sie f{\"u}hrt zu einer Infrastruktur, in der eine Vielzahl von Anbietern ihre Expertise in gemeinschaftliche Anwendungen einbringen k{\"o}nnen. Die Beitr{\"a}ge bestehen im Einzelnen in Konzepten und Metamodellen zur Modellierung von Benutzungsschnittstellen, Varianten und Kompositionen sowie einem Verfahren zu deren vollst{\"a}ndig automatisierten Transformation in funktionale Benutzungsschnittstellen. Zur Umsetzung der gemeinschaftlichen Nutzbarkeit werden diese erg{\"a}nzt um eine universelle Repr{\"a}sentation der Modelle, einer Methodik zur Anbindung unterschiedlicher Dienst-Anbieter sowie einer Architektur zur verteilten Nutzung der Artefakte und Verfahren in einer dienstorientierten Umgebung. Der Ansatz bietet die Chance, unterschiedlichste Menschen bedarfsgerecht an der Digitalisierung teilhaben zu lassen. Damit setzt die Arbeit Impulse f{\"u}r zuk{\"u}nftige Methoden zur Anwendungserstellung in einem zunehmend vielf{\"a}ltigen Umfeld.},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Nordmann2022,
  author    = {Nordmann, Julia Katharina},
  title     = {Das vergessene Gedenken},
  series = {Beitr{\"a}ge zur Milit{\"a}rgeschichte ; 80},
  journal   = {Beitr{\"a}ge zur Milit{\"a}rgeschichte ; 80},
  publisher = {De Gruyter Oldenbourg},
  address   = {Berlin ; Boston},
  isbn      = {978-3-11-078400-8},
  issn      = {2192-2322},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {515},
  year      = {2022},
  abstract  = {Seit Aufstellung der Bundeswehr 1955 verloren {\"u}ber 3300 Soldaten und Soldatinnen ihr Leben im Dienst. Nur eine kleine Minderheit von ihnen fiel w{\"a}hrend des Kampfeinsatzes in Afghanistan. Die weitaus meisten Soldaten starben bei Unf{\"a}llen. Ihnen hat die Bundeswehr lange das {\"o}ffentliche Gedenken verweigert. Erst mit Beginn des Afghanistan-Einsatzes 2002 setzte letztlich ein Umdenken ein, das in der Einweihung des Berliner Ehrenmales der Bundeswehr 2009 seinen vorl{\"a}ufigen H{\"o}hepunkt findet. Seitdem gedenkt die Bundeswehr offiziell und {\"o}ffentlich ihrer toten Soldaten. Aber warum verweigerte die Bundeswehr ihren Toten so lange ein {\"o}ffentlich sichtbares und dauerhaftes Gedenken? Julia Katharina Nordmann beleuchtet die komplexen Ursachen f{\"u}r diesen Umgang der Bundeswehr mit ihren Toten. Und sie rekonstruiert den langen und m{\"u}hsamen Prozess, der zur Ausbildung einer Gedenkkultur gef{\"u}hrt hat. Einer Gedenkkultur, die heute in vielf{\"a}ltiger Weise die Toten der Bundeswehr w{\"u}rdigt.},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Zhelavskaya2020,
  author    = {Zhelavskaya, Irina},
  title     = {Modeling of the Plasmasphere Dynamics},
  doi       = {10.25932/publishup-48243},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-482433},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {xlii, 256},
  year      = {2020},
  abstract  = {The plasmasphere is a dynamic region of cold, dense plasma surrounding the Earth. Its shape and size are highly susceptible to variations in solar and geomagnetic conditions. Having an accurate model of plasma density in the plasmasphere is important for GNSS navigation and for predicting hazardous effects of radiation in space on spacecraft. The distribution of cold plasma and its dynamic dependence on solar wind and geomagnetic conditions remain, however, poorly quantified. Existing empirical models of plasma density tend to be oversimplified as they are based on statistical averages over static parameters. Understanding the global dynamics of the plasmasphere using observations from space remains a challenge, as existing density measurements are sparse and limited to locations where satellites can provide in-situ observations. In this dissertation, we demonstrate how such sparse electron density measurements can be used to reconstruct the global electron density distribution in the plasmasphere and capture its dynamic dependence on solar wind and geomagnetic conditions. First, we develop an automated algorithm to determine the electron density from in-situ measurements of the electric field on the Van Allen Probes spacecraft. In particular, we design a neural network to infer the upper hybrid resonance frequency from the dynamic spectrograms obtained with the Electric and Magnetic Field Instrument Suite and Integrated Science (EMFISIS) instrumentation suite, which is then used to calculate the electron number density. The developed Neural-network-based Upper hybrid Resonance Determination (NURD) algorithm is applied to more than four years of EMFISIS measurements to produce the publicly available electron density data set. We utilize the obtained electron density data set to develop a new global model of plasma density by employing a neural network-based modeling approach. In addition to the location, the model takes the time history of geomagnetic indices and location as inputs, and produces electron density in the equatorial plane as an output. It is extensively validated using in-situ density measurements from the Van Allen Probes mission, and also by comparing the predicted global evolution of the plasmasphere with the global IMAGE EUV images of He+ distribution. The model successfully reproduces erosion of the plasmasphere on the night side as well as plume formation and evolution, and agrees well with data. The performance of neural networks strongly depends on the availability of training data, which is limited during intervals of high geomagnetic activity. In order to provide reliable density predictions during such intervals, we can employ physics-based modeling. We develop a new approach for optimally combining the neural network- and physics-based models of the plasmasphere by means of data assimilation. The developed approach utilizes advantages of both neural network- and physics-based modeling and produces reliable global plasma density reconstructions for quiet, disturbed, and extreme geomagnetic conditions. Finally, we extend the developed machine learning-based tools and apply them to another important problem in the field of space weather, the prediction of the geomagnetic index Kp. The Kp index is one of the most widely used indicators for space weather alerts and serves as input to various models, such as for the thermosphere, the radiation belts and the plasmasphere. It is therefore crucial to predict the Kp index accurately. Previous work in this area has mostly employed artificial neural networks to nowcast and make short-term predictions of Kp, basing their inferences on the recent history of Kp and solar wind measurements at L1. We analyze how the performance of neural networks compares to other machine learning algorithms for nowcasting and forecasting Kp for up to 12 hours ahead. Additionally, we investigate several machine learning and information theory methods for selecting the optimal inputs to a predictive model of Kp. The developed tools for feature selection can also be applied to other problems in space physics in order to reduce the input dimensionality and identify the most important drivers. Research outlined in this dissertation clearly demonstrates that machine learning tools can be used to develop empirical models from sparse data and also can be used to understand the underlying physical processes. Combining machine learning, physics-based modeling and data assimilation allows us to develop novel methods benefiting from these different approaches.},
  language  = {en}
}