TY - JOUR A1 - Şahin, Muhittin A1 - Egloffstein, Marc A1 - Bothe, Max A1 - Rohloff, Tobias A1 - Schenk, Nathanael A1 - Schwerer, Florian A1 - Ifenthaler, Dirk T1 - Behavioral Patterns in Enterprise MOOCs at openSAP JF - EMOOCs 2021 Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-517350 SN - 978-3-86956-512-5 VL - 2021 SP - 281 EP - 288 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Özdemir, Paker Doğu A1 - Kurban, Caroline Fell A1 - Pekkan, Zelha Tunç T1 - MOOC-Based Online Instruction BT - A Case Study in Teacher Education JF - EMOOCs 2021 N2 - If taking a flipped learning approach, MOOC content can be used for online pre-class instruction. After which students can put the knowledge they gained from the MOOC into practice either synchronously or asynchronously. This study examined one such, asynchronous, course in teacher education. The course ran with 40 students over 13 weeks from February to May 2020. A case study approach was followed using mixed methods to assess the efficacy of the course. Quantitative data was gathered on achievement of learning outcomes, online engagement, and satisfaction. Qualitative data was gathered via student interviews from which a thematic analysis was undertaken. From a combined analysis of the data, three themes emerged as pertinent to course efficacy: quality and quantity of communication and collaboration; suitability of the MOOC; and significance for career development. Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-516900 SN - 978-3-86956-512-5 VL - 2021 SP - 17 EP - 33 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Zuo, Zhe T1 - From unstructured to structured: Context-based named entity mining from text T1 - Von unstrukturiert zu strukturiert: Kontextbasierte Gewinnung benannter Entitäten von Text N2 - With recent advances in the area of information extraction, automatically extracting structured information from a vast amount of unstructured textual data becomes an important task, which is infeasible for humans to capture all information manually. Named entities (e.g., persons, organizations, and locations), which are crucial components in texts, are usually the subjects of structured information from textual documents. Therefore, the task of named entity mining receives much attention. It consists of three major subtasks, which are named entity recognition, named entity linking, and relation extraction. These three tasks build up an entire pipeline of a named entity mining system, where each of them has its challenges and can be employed for further applications. As a fundamental task in the natural language processing domain, studies on named entity recognition have a long history, and many existing approaches produce reliable results. The task is aiming to extract mentions of named entities in text and identify their types. Named entity linking recently received much attention with the development of knowledge bases that contain rich information about entities. The goal is to disambiguate mentions of named entities and to link them to the corresponding entries in a knowledge base. Relation extraction, as the final step of named entity mining, is a highly challenging task, which is to extract semantic relations between named entities, e.g., the ownership relation between two companies. In this thesis, we review the state-of-the-art of named entity mining domain in detail, including valuable features, techniques, evaluation methodologies, and so on. Furthermore, we present two of our approaches that focus on the named entity linking and relation extraction tasks separately. To solve the named entity linking task, we propose the entity linking technique, BEL, which operates on a textual range of relevant terms and aggregates decisions from an ensemble of simple classifiers. Each of the classifiers operates on a randomly sampled subset of the above range. In extensive experiments on hand-labeled and benchmark datasets, our approach outperformed state-of-the-art entity linking techniques, both in terms of quality and efficiency. For the task of relation extraction, we focus on extracting a specific group of difficult relation types, business relations between companies. These relations can be used to gain valuable insight into the interactions between companies and perform complex analytics, such as predicting risk or valuating companies. Our semi-supervised strategy can extract business relations between companies based on only a few user-provided seed company pairs. By doing so, we also provide a solution for the problem of determining the direction of asymmetric relations, such as the ownership_of relation. We improve the reliability of the extraction process by using a holistic pattern identification method, which classifies the generated extraction patterns. Our experiments show that we can accurately and reliably extract new entity pairs occurring in the target relation by using as few as five labeled seed pairs. N2 - Mit den jüngsten Fortschritten in den Gebieten der Informationsextraktion wird die automatisierte Extrahierung strukturierter Informationen aus einer unüberschaubaren Menge unstrukturierter Textdaten eine wichtige Aufgabe, deren manuelle Ausführung unzumutbar ist. Benannte Entitäten, (z.B. Personen, Organisationen oder Orte), essentielle Bestandteile in Texten, sind normalerweise der Gegenstand strukturierter Informationen aus Textdokumenten. Daher erhält die Aufgabe der Gewinnung benannter Entitäten viel Aufmerksamkeit. Sie besteht aus drei groen Unteraufgaben, nämlich Erkennung benannter Entitäten, Verbindung benannter Entitäten und Extraktion von Beziehungen. Diese drei Aufgaben zusammen sind der Grundprozess eines Systems zur Gewinnung benannter Entitäten, wobei jede ihre eigene Herausforderung hat und für weitere Anwendungen eingesetzt werden kann. Als ein fundamentaler Aspekt in der Verarbeitung natürlicher Sprache haben Studien zur Erkennung benannter Entitäten eine lange Geschichte, und viele bestehenden Ansätze erbringen verlässliche Ergebnisse. Die Aufgabe zielt darauf ab, Nennungen benannter Entitäten zu extrahieren und ihre Typen zu bestimmen. Verbindung benannter Entitäten hat in letzter Zeit durch die Entwicklung von Wissensdatenbanken, welche reiche Informationen über Entitäten enthalten, viel Aufmerksamkeit erhalten. Das Ziel ist es, Nennungen benannter Entitäten zu unterscheiden und diese mit dazugehörigen Einträgen in einer Wissensdatenbank zu verknüpfen. Der letzte Schritt der Gewinnung benannter Entitäten, die Extraktion von Beziehungen, ist eine stark anspruchsvolle Aufgabe, nämlich die Extraktion semantischer Beziehungen zwischen Entitäten, z.B. die Eigentümerschaft zwischen zwei Firmen. In dieser Doktorarbeit arbeiten wir den aktuellen Stand der Wissenschaft in den Domäne der Gewinnung benannter Entitäten auf, unter anderem wertvolle Eigenschaften und Evaluationsmethoden. Darüberhinaus präsentieren wir zwei Ansätze von uns, die jeweils ihren Fokus auf die Verbindung benannter Entitäten sowie der Aufgaben der Extraktion von Beziehungen legen. Um die Aufgabe der Verbindung benannter Entitäten zu lösen schlagen wir hier die Verbindungstechnik BEL vor, welche auf einer textuellen Bandbreite relevanter Begriffe agiert und Entscheidungen einer Kombination von einfacher Klassifizierer aggregiert. Jeder dieser Klassifizierer arbeitet auf einer zufällig ausgewählten Teilmenge der obigen Bandbreite. In umfangreichen Experimenten mit handannotierten sowie Vergleichsdatensätzen hat unser Ansatz andere Lösungen zur Verbindung benannter Entitäten, die auf dem Stand der aktuellen Technik beruhen, sowie in Bezug auf Qualität als auch Effizienz geschlagen. Für die Aufgabe der Extraktion von Beziehungen fokussieren wir uns auf eine bestimmte Gruppe schwieriger Beziehungstypen, nämlich die Geschäftsbeziehungen zwischen Firmen. Diese Beziehungen können benutzt werden, um wertvolle Erkenntnisse in das Zusammenspiel von Firmen zu gelangen und komplexe Analysen ausführen, beispielsweise die Risikovorhersage oder Bewertung von Firmen. Unsere teilbeaufsichtigte Strategie kann Geschäftsbeziehungen zwischen Firmen anhand nur weniger nutzergegebener Startwerte von Firmenpaaren extrahieren. Dadurch bieten wir auch eine Lösung für das Problem der Richtungserkennung asymmetrischer Beziehungen, beispielsweise der Eigentumsbeziehung. Wir verbessern die Verlässlichkeit des Extraktionsprozesses, indem wir holistische Musteridentifikationsmethoden verwenden, welche die erstellten Extraktionsmuster klassifizieren. Unsere Experimente zeigen, dass wir neue Entitätenpaare akkurat und verlässlich in der Zielbeziehung mit bereits fünf bezeichneten Startpaaren extrahieren können. KW - named entity mining KW - information extraction KW - natural language processing KW - Gewinnung benannter Entitäten KW - Informationsextraktion KW - maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-412576 ER - TY - BOOK A1 - Zhang, Shuhao A1 - Plauth, Max A1 - Eberhardt, Felix A1 - Polze, Andreas A1 - Lehmann, Jens A1 - Sejdiu, Gezim A1 - Jabeen, Hajira A1 - Servadei, Lorenzo A1 - Möstl, Christian A1 - Bär, Florian A1 - Netzeband, André A1 - Schmidt, Rainer A1 - Knigge, Marlene A1 - Hecht, Sonja A1 - Prifti, Loina A1 - Krcmar, Helmut A1 - Sapegin, Andrey A1 - Jaeger, David A1 - Cheng, Feng A1 - Meinel, Christoph A1 - Friedrich, Tobias A1 - Rothenberger, Ralf A1 - Sutton, Andrew M. A1 - Sidorova, Julia A. A1 - Lundberg, Lars A1 - Rosander, Oliver A1 - Sköld, Lars A1 - Di Varano, Igor A1 - van der Walt, Estée A1 - Eloff, Jan H. P. A1 - Fabian, Benjamin A1 - Baumann, Annika A1 - Ermakova, Tatiana A1 - Kelkel, Stefan A1 - Choudhary, Yash A1 - Cooray, Thilini A1 - Rodríguez, Jorge A1 - Medina-Pérez, Miguel Angel A1 - Trejo, Luis A. A1 - Barrera-Animas, Ari Yair A1 - Monroy-Borja, Raúl A1 - López-Cuevas, Armando A1 - Ramírez-Márquez, José Emmanuel A1 - Grohmann, Maria A1 - Niederleithinger, Ernst A1 - Podapati, Sasidhar A1 - Schmidt, Christopher A1 - Huegle, Johannes A1 - de Oliveira, Roberto C. L. A1 - Soares, Fábio Mendes A1 - van Hoorn, André A1 - Neumer, Tamas A1 - Willnecker, Felix A1 - Wilhelm, Mathias A1 - Kuster, Bernhard ED - Meinel, Christoph ED - Polze, Andreas ED - Beins, Karsten ED - Strotmann, Rolf ED - Seibold, Ulrich ED - Rödszus, Kurt ED - Müller, Jürgen T1 - HPI Future SOC Lab – Proceedings 2017 T1 - HPI Future SOC Lab – Proceedings 2017 N2 - The “HPI Future SOC Lab” is a cooperation of the Hasso Plattner Institute (HPI) and industry partners. Its mission is to enable and promote exchange and interaction between the research community and the industry partners. The HPI Future SOC Lab provides researchers with free of charge access to a complete infrastructure of state of the art hard and software. This infrastructure includes components, which might be too expensive for an ordinary research environment, such as servers with up to 64 cores and 2 TB main memory. The offerings address researchers particularly from but not limited to the areas of computer science and business information systems. Main areas of research include cloud computing, parallelization, and In-Memory technologies. This technical report presents results of research projects executed in 2017. Selected projects have presented their results on April 25th and November 15th 2017 at the Future SOC Lab Day events. N2 - Das Future SOC Lab am HPI ist eine Kooperation des Hasso-Plattner-Instituts mit verschiedenen Industriepartnern. Seine Aufgabe ist die Ermöglichung und Förderung des Austausches zwischen Forschungsgemeinschaft und Industrie. Am Lab wird interessierten Wissenschaftlern eine Infrastruktur von neuester Hard- und Software kostenfrei für Forschungszwecke zur Verfügung gestellt. Dazu zählen teilweise noch nicht am Markt verfügbare Technologien, die im normalen Hochschulbereich in der Regel nicht zu finanzieren wären, bspw. Server mit bis zu 64 Cores und 2 TB Hauptspeicher. Diese Angebote richten sich insbesondere an Wissenschaftler in den Gebieten Informatik und Wirtschaftsinformatik. Einige der Schwerpunkte sind Cloud Computing, Parallelisierung und In-Memory Technologien. In diesem Technischen Bericht werden die Ergebnisse der Forschungsprojekte des Jahres 2017 vorgestellt. Ausgewählte Projekte stellten ihre Ergebnisse am 25. April und 15. November 2017 im Rahmen der Future SOC Lab Tag Veranstaltungen vor. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 130 KW - Future SOC Lab KW - research projects KW - multicore architectures KW - In-Memory technology KW - cloud computing KW - machine learning KW - artifical intelligence KW - Future SOC Lab KW - Forschungsprojekte KW - Multicore Architekturen KW - In-Memory Technologie KW - Cloud Computing KW - maschinelles Lernen KW - Künstliche Intelligenz Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-433100 SN - 978-3-86956-475-3 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 130 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Wolf, Johannes T1 - Analysis and visualization of transport infrastructure based on large-scale geospatial mobile mapping data T1 - Analyse und Visualisierung von Verkehrsinfrastruktur basierend auf großen Mobile-Mapping-Datensätzen N2 - 3D point clouds are a universal and discrete digital representation of three-dimensional objects and environments. For geospatial applications, 3D point clouds have become a fundamental type of raw data acquired and generated using various methods and techniques. In particular, 3D point clouds serve as raw data for creating digital twins of the built environment. This thesis concentrates on the research and development of concepts, methods, and techniques for preprocessing, semantically enriching, analyzing, and visualizing 3D point clouds for applications around transport infrastructure. It introduces a collection of preprocessing techniques that aim to harmonize raw 3D point cloud data, such as point density reduction and scan profile detection. Metrics such as, e.g., local density, verticality, and planarity are calculated for later use. One of the key contributions tackles the problem of analyzing and deriving semantic information in 3D point clouds. Three different approaches are investigated: a geometric analysis, a machine learning approach operating on synthetically generated 2D images, and a machine learning approach operating on 3D point clouds without intermediate representation. In the first application case, 2D image classification is applied and evaluated for mobile mapping data focusing on road networks to derive road marking vector data. The second application case investigates how 3D point clouds can be merged with ground-penetrating radar data for a combined visualization and to automatically identify atypical areas in the data. For example, the approach detects pavement regions with developing potholes. The third application case explores the combination of a 3D environment based on 3D point clouds with panoramic imagery to improve visual representation and the detection of 3D objects such as traffic signs. The presented methods were implemented and tested based on software frameworks for 3D point clouds and 3D visualization. In particular, modules for metric computation, classification procedures, and visualization techniques were integrated into a modular pipeline-based C++ research framework for geospatial data processing, extended by Python machine learning scripts. All visualization and analysis techniques scale to large real-world datasets such as road networks of entire cities or railroad networks. The thesis shows that some use cases allow taking advantage of established image vision methods to analyze images rendered from mobile mapping data efficiently. The two presented semantic classification methods working directly on 3D point clouds are use case independent and show similar overall accuracy when compared to each other. While the geometry-based method requires less computation time, the machine learning-based method supports arbitrary semantic classes but requires training the network with ground truth data. Both methods can be used in combination to gradually build this ground truth with manual corrections via a respective annotation tool. This thesis contributes results for IT system engineering of applications, systems, and services that require spatial digital twins of transport infrastructure such as road networks and railroad networks based on 3D point clouds as raw data. It demonstrates the feasibility of fully automated data flows that map captured 3D point clouds to semantically classified models. This provides a key component for seamlessly integrated spatial digital twins in IT solutions that require up-to-date, object-based, and semantically enriched information about the built environment. N2 - 3D-Punktwolken sind eine universelle und diskrete digitale Darstellung von dreidimensionalen Objekten und Umgebungen. Für raumbezogene Anwendungen sind 3D-Punktwolken zu einer grundlegenden Form von Rohdaten geworden, die mit verschiedenen Methoden und Techniken erfasst und erzeugt werden. Insbesondere dienen 3D-Punktwolken als Rohdaten für die Erstellung digitaler Zwillinge der bebauten Umwelt. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Erforschung und Entwicklung von Konzepten, Methoden und Techniken zur Vorverarbeitung, semantischen Anreicherung, Analyse und Visualisierung von 3D-Punktwolken für Anwendungen im Bereich der Verkehrsinfrastruktur. Es wird eine Sammlung von Vorverarbeitungstechniken vorgestellt, die auf die Harmonisierung von 3D-Punktwolken-Rohdaten abzielen, so z.B. die Reduzierung der Punktdichte und die Erkennung von Scanprofilen. Metriken wie bspw. die lokale Dichte, Vertikalität und Planarität werden zur späteren Verwendung berechnet. Einer der Hauptbeiträge befasst sich mit dem Problem der Analyse und Ableitung semantischer Informationen in 3D-Punktwolken. Es werden drei verschiedene Ansätze untersucht: Eine geometrische Analyse sowie zwei maschinelle Lernansätze, die auf synthetisch erzeugten 2D-Bildern, bzw. auf 3D-Punktwolken ohne Zwischenrepräsentation arbeiten. Im ersten Anwendungsfall wird die 2D-Bildklassifikation für Mobile-Mapping-Daten mit Fokus auf Straßennetze angewendet und evaluiert, um Vektordaten für Straßenmarkierungen abzuleiten. Im zweiten Anwendungsfall wird untersucht, wie 3D-Punktwolken mit Bodenradardaten für eine kombinierte Visualisierung und automatische Identifikation atypischer Bereiche in den Daten zusammengeführt werden können. Der Ansatz erkennt zum Beispiel Fahrbahnbereiche mit entstehenden Schlaglöchern. Der dritte Anwendungsfall untersucht die Kombination einer 3D-Umgebung auf Basis von 3D-Punktwolken mit Panoramabildern, um die visuelle Darstellung und die Erkennung von 3D-Objekten wie Verkehrszeichen zu verbessern. Die vorgestellten Methoden wurden auf Basis von Software-Frameworks für 3D-Punktwolken und 3D-Visualisierung implementiert und getestet. Insbesondere wurden Module für Metrikberechnungen, Klassifikationsverfahren und Visualisierungstechniken in ein modulares, pipelinebasiertes C++-Forschungsframework für die Geodatenverarbeitung integriert, das durch Python-Skripte für maschinelles Lernen erweitert wurde. Alle Visualisierungs- und Analysetechniken skalieren auf große reale Datensätze wie Straßennetze ganzer Städte oder Eisenbahnnetze. Die Arbeit zeigt, dass es in einigen Anwendungsfällen möglich ist, die Vorteile etablierter Bildverarbeitungsmethoden zu nutzen, um aus Mobile-Mapping-Daten gerenderte Bilder effizient zu analysieren. Die beiden vorgestellten semantischen Klassifikationsverfahren, die direkt auf 3D-Punktwolken arbeiten, sind anwendungsfallunabhängig und zeigen im Vergleich zueinander eine ähnliche Gesamtgenauigkeit. Während die geometriebasierte Methode weniger Rechenzeit benötigt, unterstützt die auf maschinellem Lernen basierende Methode beliebige semantische Klassen, erfordert aber das Trainieren des Netzwerks mit Ground-Truth-Daten. Beide Methoden können in Kombination verwendet werden, um diese Ground Truth mit manuellen Korrekturen über ein entsprechendes Annotationstool schrittweise aufzubauen. Diese Arbeit liefert Ergebnisse für das IT-System-Engineering von Anwendungen, Systemen und Diensten, die räumliche digitale Zwillinge von Verkehrsinfrastruktur wie Straßen- und Schienennetzen auf der Basis von 3D-Punktwolken als Rohdaten benötigen. Sie demonstriert die Machbarkeit von vollautomatisierten Datenflüssen, die erfasste 3D-Punktwolken auf semantisch klassifizierte Modelle abbilden. Dies stellt eine Schlüsselkomponente für nahtlos integrierte räumliche digitale Zwillinge in IT-Lösungen dar, die aktuelle, objektbasierte und semantisch angereicherte Informationen über die bebaute Umwelt benötigen. KW - 3D point cloud KW - geospatial data KW - mobile mapping KW - semantic classification KW - 3D visualization KW - 3D-Punktwolke KW - räumliche Geodaten KW - Mobile Mapping KW - semantische Klassifizierung KW - 3D-Visualisierung Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-536129 ER - TY - JOUR A1 - Wittig, Alice A1 - Miranda, Fabio Malcher A1 - Hölzer, Martin A1 - Altenburg, Tom A1 - Bartoszewicz, Jakub Maciej A1 - Beyvers, Sebastian A1 - Dieckmann, Marius Alfred A1 - Genske, Ulrich A1 - Giese, Sven Hans-Joachim A1 - Nowicka, Melania A1 - Richard, Hugues A1 - Schiebenhoefer, Henning A1 - Schmachtenberg, Anna-Juliane A1 - Sieben, Paul A1 - Tang, Ming A1 - Tembrockhaus, Julius A1 - Renard, Bernhard Y. A1 - Fuchs, Stephan T1 - CovRadar BT - continuously tracking and filtering SARS-CoV-2 mutations for genomic surveillance JF - Bioinformatics N2 - The ongoing pandemic caused by SARS-CoV-2 emphasizes the importance of genomic surveillance to understand the evolution of the virus, to monitor the viral population, and plan epidemiological responses. Detailed analysis, easy visualization and intuitive filtering of the latest viral sequences are powerful for this purpose. We present CovRadar, a tool for genomic surveillance of the SARS-CoV-2 Spike protein. CovRadar consists of an analytical pipeline and a web application that enable the analysis and visualization of hundreds of thousand sequences. First, CovRadar extracts the regions of interest using local alignment, then builds a multiple sequence alignment, infers variants and consensus and finally presents the results in an interactive app, making accessing and reporting simple, flexible and fast. Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac411 SN - 1367-4803 SN - 1367-4811 VL - 38 IS - 17 SP - 4223 EP - 4225 PB - Oxford Univ. Press CY - Oxford ER - TY - JOUR A1 - Wiemker, Veronika A1 - Bunova, Anna A1 - Neufeld, Maria A1 - Gornyi, Boris A1 - Yurasova, Elena A1 - Konigorski, Stefan A1 - Kalinina, Anna A1 - Kontsevaya, Anna A1 - Ferreira-Borges, Carina A1 - Probst, Charlotte T1 - Pilot study to evaluate usability and acceptability of the 'Animated Alcohol Assessment Tool' in Russian primary healthcare JF - Digital health N2 - Background and aims: Accurate and user-friendly assessment tools quantifying alcohol consumption are a prerequisite to effective prevention and treatment programmes, including Screening and Brief Intervention. Digital tools offer new potential in this field. We developed the ‘Animated Alcohol Assessment Tool’ (AAA-Tool), a mobile app providing an interactive version of the World Health Organization's Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT) that facilitates the description of individual alcohol consumption via culturally informed animation features. This pilot study evaluated the Russia-specific version of the Animated Alcohol Assessment Tool with regard to (1) its usability and acceptability in a primary healthcare setting, (2) the plausibility of its alcohol consumption assessment results and (3) the adequacy of its Russia-specific vessel and beverage selection. Methods: Convenience samples of 55 patients (47% female) and 15 healthcare practitioners (80% female) in 2 Russian primary healthcare facilities self-administered the Animated Alcohol Assessment Tool and rated their experience on the Mobile Application Rating Scale – User Version. Usage data was automatically collected during app usage, and additional feedback on regional content was elicited in semi-structured interviews. Results: On average, patients completed the Animated Alcohol Assessment Tool in 6:38 min (SD = 2.49, range = 3.00–17.16). User satisfaction was good, with all subscale Mobile Application Rating Scale – User Version scores averaging >3 out of 5 points. A majority of patients (53%) and practitioners (93%) would recommend the tool to ‘many people’ or ‘everyone’. Assessed alcohol consumption was plausible, with a low number (14%) of logically impossible entries. Most patients reported the Animated Alcohol Assessment Tool to reflect all vessels (78%) and all beverages (71%) they typically used. Conclusion: High acceptability ratings by patients and healthcare practitioners, acceptable completion time, plausible alcohol usage assessment results and perceived adequacy of region-specific content underline the Animated Alcohol Assessment Tool's potential to provide a novel approach to alcohol assessment in primary healthcare. After its validation, the Animated Alcohol Assessment Tool might contribute to reducing alcohol-related harm by facilitating Screening and Brief Intervention implementation in Russia and beyond. KW - Alcohol use assessment KW - Alcohol Use Disorders Identification Test KW - screening tools KW - digital health KW - mobile applications KW - Russia KW - primary healthcare KW - usability KW - acceptability Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1177/20552076211074491 SN - 2055-2076 VL - 8 PB - Sage Publications CY - London ER - TY - BOOK A1 - Weber, Benedikt T1 - Human pose estimation for decubitus prophylaxis T1 - Verwendung von Posenabschätzung zur Dekubitusprophylaxe N2 - Decubitus is one of the most relevant diseases in nursing and the most expensive to treat. It is caused by sustained pressure on tissue, so it particularly affects bed-bound patients. This work lays a foundation for pressure mattress-based decubitus prophylaxis by implementing a solution to the single-frame 2D Human Pose Estimation problem. For this, methods of Deep Learning are employed. Two approaches are examined, a coarse-to-fine Convolutional Neural Network for direct regression of joint coordinates and a U-Net for the derivation of probability distribution heatmaps. We conclude that training our models on a combined dataset of the publicly available Bodies at Rest and SLP data yields the best results. Furthermore, various preprocessing techniques are investigated, and a hyperparameter optimization is performed to discover an improved model architecture. Another finding indicates that the heatmap-based approach outperforms direct regression. This model achieves a mean per-joint position error of 9.11 cm for the Bodies at Rest data and 7.43 cm for the SLP data. We find that it generalizes well on data from mattresses other than those seen during training but has difficulties detecting the arms correctly. Additionally, we give a brief overview of the medical data annotation tool annoto we developed in the bachelor project and furthermore conclude that the Scrum framework and agile practices enhanced our development workflow. N2 - Dekubitus ist eine der relevantesten Krankheiten in der Krankenpflege und die kostspieligste in der Behandlung. Sie wird durch anhaltenden Druck auf Gewebe verursacht, betrifft also insbesondere bettlägerige Patienten. Diese Arbeit legt eine Grundlage für druckmatratzenbasierte Dekubitusprophylaxe, indem eine Lösung für das Einzelbild-2D-Posenabschätzungsproblem implementiert wird. Dafür werden Methoden des tiefen Lernens verwendet. Zwei Ansätze, basierend auf einem Gefalteten Neuronalen grob-zu-fein Netzwerk zur direkten Regression der Gelenkkoordinaten und auf einem U-Netzwerk zur Ableitung von Wahrscheinlichkeitsverteilungsbildern, werden untersucht. Wir schlussfolgern, dass das Training unserer Modelle auf einem kombinierten Datensatz, bestehend aus den frei verfügbaren Bodies at Rest und SLP Daten, die besten Ergebnisse liefert. Weiterhin werden diverse Vorverarbeitungsverfahren untersucht und eine Hyperparameteroptimierung zum Finden einer verbesserten Modellarchitektur durchgeführt. Der wahrscheinlichkeitsverteilungsbasierte Ansatz übertrifft die direkte Regression. Dieses Modell erreicht einen durchschnittlichen Pro-Gelenk-Positionsfehler von 9,11 cm auf den Bodies at Rest und von 7,43 cm auf den SLP Daten. Wir sehen, dass es gut auf Daten anderer als der im Training verwendeten Matratzen funktioniert, aber Schwierigkeiten mit der korrekten Erkennung der Arme hat. Weiterhin geben wir eine kurze Übersicht des medizinischen Datenannotationstools annoto, welches wir im Zusammenhang mit dem Bachelorprojekt entwickelt haben, und schlussfolgern außerdem, dass Scrum und agile Praktiken unseren Entwicklungsprozess verbessert haben. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 153 KW - machine learning KW - deep learning KW - convolutional neural networks KW - pose estimation KW - decubitus KW - telemedicine KW - maschinelles Lernen KW - tiefes Lernen KW - gefaltete neuronale Netze KW - Posenabschätzung KW - Dekubitus KW - Telemedizin Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-567196 SN - 978-3-86956-551-4 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 153 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Vogel, Thomas T1 - Model-driven engineering of self-adaptive software T1 - Modellgetriebene Entwicklung von Selbst-Adaptiver Software N2 - The development of self-adaptive software requires the engineering of an adaptation engine that controls the underlying adaptable software by a feedback loop. State-of-the-art approaches prescribe the feedback loop in terms of numbers, how the activities (e.g., monitor, analyze, plan, and execute (MAPE)) and the knowledge are structured to a feedback loop, and the type of knowledge. Moreover, the feedback loop is usually hidden in the implementation or framework and therefore not visible in the architectural design. Additionally, an adaptation engine often employs runtime models that either represent the adaptable software or capture strategic knowledge such as reconfiguration strategies. State-of-the-art approaches do not systematically address the interplay of such runtime models, which would otherwise allow developers to freely design the entire feedback loop. This thesis presents ExecUtable RuntimE MegAmodels (EUREMA), an integrated model-driven engineering (MDE) solution that rigorously uses models for engineering feedback loops. EUREMA provides a domain-specific modeling language to specify and an interpreter to execute feedback loops. The language allows developers to freely design a feedback loop concerning the activities and runtime models (knowledge) as well as the number of feedback loops. It further supports structuring the feedback loops in the adaptation engine that follows a layered architectural style. Thus, EUREMA makes the feedback loops explicit in the design and enables developers to reason about design decisions. To address the interplay of runtime models, we propose the concept of a runtime megamodel, which is a runtime model that contains other runtime models as well as activities (e.g., MAPE) working on the contained models. This concept is the underlying principle of EUREMA. The resulting EUREMA (mega)models are kept alive at runtime and they are directly executed by the EUREMA interpreter to run the feedback loops. Interpretation provides the flexibility to dynamically adapt a feedback loop. In this context, EUREMA supports engineering self-adaptive software in which feedback loops run independently or in a coordinated fashion within the same layer as well as on top of each other in different layers of the adaptation engine. Moreover, we consider preliminary means to evolve self-adaptive software by providing a maintenance interface to the adaptation engine. This thesis discusses in detail EUREMA by applying it to different scenarios such as single, multiple, and stacked feedback loops for self-repairing and self-optimizing the mRUBiS application. Moreover, it investigates the design and expressiveness of EUREMA, reports on experiments with a running system (mRUBiS) and with alternative solutions, and assesses EUREMA with respect to quality attributes such as performance and scalability. The conducted evaluation provides evidence that EUREMA as an integrated and open MDE approach for engineering self-adaptive software seamlessly integrates the development and runtime environments using the same formalism to specify and execute feedback loops, supports the dynamic adaptation of feedback loops in layered architectures, and achieves an efficient execution of feedback loops by leveraging incrementality. N2 - Die Entwicklung von selbst-adaptiven Softwaresystemen erfordert die Konstruktion einer geschlossenen Feedback Loop, die das System zur Laufzeit beobachtet und falls nötig anpasst. Aktuelle Konstruktionsverfahren schreiben eine bestimmte Feedback Loop im Hinblick auf Anzahl und Struktur vor. Die Struktur umfasst die vorhandenen Aktivitäten der Feedback Loop (z. B. Beobachtung, Analyse, Planung und Ausführung einer Adaption) und die Art des hierzu verwendeten Systemwissens. Dieses System- und zusätzlich das strategische Wissen (z. B. Adaptionsregeln) werden in der Regel in Laufzeitmodellen erfasst und in die Feedback Loop integriert. Aktuelle Verfahren berücksichtigen jedoch nicht systematisch die Laufzeitmodelle und deren Zusammenspiel, so dass Entwickler die Feedback Loop nicht frei entwerfen und gestalten können. Folglich wird die Feedback Loop während des Entwurfs der Softwarearchitektur häufig nicht explizit berücksichtigt. Diese Dissertation stellt mit EUREMA ein neues Konstruktionsverfahren für Feedback Loops vor. Basierend auf Prinzipien der modellgetriebenen Entwicklung (MDE) setzt EUREMA auf die konsequente Nutzung von Modellen für die Konstruktion, Ausführung und Adaption von selbst-adaptiven Softwaresystemen. Hierzu wird eine domänenspezifische Modellierungssprache (DSL) vorgestellt, mit der Entwickler die Feedback Loop frei entwerfen und gestalten können, d. h. ohne Einschränkung bezüglich der Aktivitäten, Laufzeitmodelle und Anzahl der Feedback Loops. Zusätzlich bietet die DSL eine Architektursicht auf das System, die die Feedback Loops berücksichtigt. Daher stellt die DSL Konstrukte zur Verfügung, mit denen Entwickler während des Entwurfs der Architektur die Feedback Loops explizit definieren und berücksichtigen können. Um das Zusammenspiel der Laufzeitmodelle zu erfassen, wird das Konzept eines sogenannten Laufzeitmegamodells vorgeschlagen, das alle Aktivitäten und Laufzeitmodelle einer Feedback Loop erfasst. Dieses Konzept dient als Grundlage der vorgestellten DSL. Die bei der Konstruktion und mit der DSL erzeugten (Mega-)Modelle werden zur Laufzeit bewahrt und von einem Interpreter ausgeführt, um das spezifizierte Adaptionsverhalten zu realisieren. Der Interpreteransatz bietet die notwendige Flexibilität, um das Adaptionsverhalten zur Laufzeit anzupassen. Dies ermöglicht über die Entwicklung von Systemen mit mehreren Feedback Loops auf einer Ebene hinaus das Schichten von Feedback Loops im Sinne einer adaptiven Regelung. Zusätzlich bietet EUREMA eine Schnittstelle für Wartungsprozesse an, um das Adaptionsverhalten im laufendem System anzupassen. Die Dissertation diskutiert den EUREMA-Ansatz und wendet diesen auf verschiedene Problemstellungen an, u. a. auf einzelne, mehrere und koordinierte als auch geschichtete Feedback Loops. Als Anwendungsbeispiel dient die Selbstheilung und Selbstoptimierung des Online-Marktplatzes mRUBiS. Für die Evaluierung von EUREMA werden Experimente mit dem laufenden mRUBiS und mit alternativen Lösungen durchgeführt, das Design und die Ausdrucksmächtigkeit der DSL untersucht und Qualitätsmerkmale wie Performanz und Skalierbarkeit betrachtet. Die Ergebnisse der Evaluierung legen nahe, dass EUREMA als integrierter und offener Ansatz für die Entwicklung selbst-adaptiver Softwaresysteme folgende Beiträge zum Stand der Technik leistet: eine nahtlose Integration der Entwicklungs- und Laufzeitumgebung durch die konsequente Verwendung von Modellen, die dynamische Anpassung des Adaptionsverhaltens in einer Schichtenarchitektur und eine effiziente Ausführung von Feedback Loops durch inkrementelle Verarbeitungsschritte. KW - model-driven engineering KW - self-adaptive software KW - domain-specific modeling KW - runtime models KW - software evolution KW - modellgetriebene Entwicklung KW - Selbst-Adaptive Software KW - Domänenspezifische Modellierung KW - Laufzeitmodelle KW - Software-Evolution Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-409755 ER - TY - JOUR A1 - Vitagliano, Gerardo A1 - Hameed, Mazhar A1 - Jiang, Lan A1 - Reisener, Lucas A1 - Wu, Eugene A1 - Naumann, Felix T1 - Pollock: a data loading benchmark JF - Proceedings of the VLDB Endowment N2 - Any system at play in a data-driven project has a fundamental requirement: the ability to load data. The de-facto standard format to distribute and consume raw data is CSV. Yet, the plain text and flexible nature of this format make such files often difficult to parse and correctly load their content, requiring cumbersome data preparation steps. We propose a benchmark to assess the robustness of systems in loading data from non-standard CSV formats and with structural inconsistencies. First, we formalize a model to describe the issues that affect real-world files and use it to derive a systematic lpollutionz process to generate dialects for any given grammar. Our benchmark leverages the pollution framework for the csv format. To guide pollution, we have surveyed thousands of real-world, publicly available csv files, recording the problems we encountered. We demonstrate the applicability of our benchmark by testing and scoring 16 different systems: popular csv parsing frameworks, relational database tools, spreadsheet systems, and a data visualization tool. Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.14778/3594512.3594518 SN - 2150-8097 VL - 16 IS - 8 SP - 1870 EP - 1882 PB - Association for Computing Machinery CY - New York ER - TY - THES A1 - Vitagliano, Gerardo T1 - Modeling the structure of tabular files for data preparation T1 - Modellierung der Struktur von Tabellarische Dateien für die Datenaufbereitung N2 - To manage tabular data files and leverage their content in a given downstream task, practitioners often design and execute complex transformation pipelines to prepare them. The complexity of such pipelines stems from different factors, including the nature of the preparation tasks, often exploratory or ad-hoc to specific datasets; the large repertory of tools, algorithms, and frameworks that practitioners need to master; and the volume, variety, and velocity of the files to be prepared. Metadata plays a fundamental role in reducing this complexity: characterizing a file assists end users in the design of data preprocessing pipelines, and furthermore paves the way for suggestion, automation, and optimization of data preparation tasks. Previous research in the areas of data profiling, data integration, and data cleaning, has focused on extracting and characterizing metadata regarding the content of tabular data files, i.e., about the records and attributes of tables. Content metadata are useful for the latter stages of a preprocessing pipeline, e.g., error correction, duplicate detection, or value normalization, but they require a properly formed tabular input. Therefore, these metadata are not relevant for the early stages of a preparation pipeline, i.e., to correctly parse tables out of files. In this dissertation, we turn our focus to what we call the structure of a tabular data file, i.e., the set of characters within a file that do not represent data values but are required to parse and understand the content of the file. We provide three different approaches to represent file structure, an explicit representation based on context-free grammars; an implicit representation based on file-wise similarity; and a learned representation based on machine learning. In our first contribution, we use the grammar-based representation to characterize a set of over 3000 real-world csv files and identify multiple structural issues that let files deviate from the csv standard, e.g., by having inconsistent delimiters or containing multiple tables. We leverage our learnings about real-world files and propose Pollock, a benchmark to test how well systems parse csv files that have a non-standard structure, without any previous preparation. We report on our experiments on using Pollock to evaluate the performance of 16 real-world data management systems. Following, we characterize the structure of files implicitly, by defining a measure of structural similarity for file pairs. We design a novel algorithm to compute this measure, which is based on a graph representation of the files' content. We leverage this algorithm and propose Mondrian, a graphical system to assist users in identifying layout templates in a dataset, classes of files that have the same structure, and therefore can be prepared by applying the same preparation pipeline. Finally, we introduce MaGRiTTE, a novel architecture that uses self-supervised learning to automatically learn structural representations of files in the form of vectorial embeddings at three different levels: cell level, row level, and file level. We experiment with the application of structural embeddings for several tasks, namely dialect detection, row classification, and data preparation efforts estimation. Our experimental results show that structural metadata, either identified explicitly on parsing grammars, derived implicitly as file-wise similarity, or learned with the help of machine learning architectures, is fundamental to automate several tasks, to scale up preparation to large quantities of files, and to provide repeatable preparation pipelines. N2 - Anwender müssen häufig komplexe Pipelines zur Aufbereitung von tabellarischen Dateien entwerfen, um diese verwalten und ihre Inhalte für nachgelagerte Aufgaben nutzen zu können. Die Komplexität solcher Pipelines ergibt sich aus verschiedenen Faktoren, u.a. (i) aus der Art der Aufbereitungsaufgaben, die oft explorativ oder ad hoc für bestimmte Datensätze durchgeführt werden, (ii) aus dem großen Repertoire an Werkzeugen, Algorithmen und Frameworks, die von den Anwendern beherrscht werden müssen, sowie (iii) aus der Menge, der Größe und der Verschiedenartigkeit der aufzubereitenden Dateien. Metadaten spielen eine grundlegende Rolle bei der Verringerung dieser Komplexität: Die Charakterisierung einer Datei hilft den Nutzern bei der Gestaltung von Datenaufbereitungs-Pipelines und ebnet darüber hinaus den Weg für Vorschläge, Automatisierung und Optimierung von Datenaufbereitungsaufgaben. Bisherige Forschungsarbeiten in den Bereichen Data Profiling, Datenintegration und Datenbereinigung konzentrierten sich auf die Extraktion und Charakterisierung von Metadaten über die Inhalte der tabellarischen Dateien, d.h. über die Datensätze und Attribute von Tabellen. Inhalts-basierte Metadaten sind für die letzten Phasen einer Aufbereitungspipeline nützlich, z.B. für die Fehlerkorrektur, die Erkennung von Duplikaten oder die Normalisierung von Werten, aber sie erfordern eine korrekt geformte tabellarische Eingabe. Daher sind diese Metadaten für die frühen Phasen einer Aufbereitungspipeline, d.h. für das korrekte Parsen von Tabellen aus Dateien, nicht relevant. In dieser Dissertation konzentrieren wir uns die Struktur einer tabellarischen Datei nennen, d.h. die Menge der Zeichen in einer Datei, die keine Datenwerte darstellen, aber erforderlich sind, um den Inhalt der Datei zu analysieren und zu verstehen. Wir stellen drei verschiedene Ansätze zur Darstellung der Dateistruktur vor: eine explizite Darstellung auf der Grundlage kontextfreier Grammatiken, eine implizite Darstellung auf der Grundlage von Dateiähnlichkeiten und eine erlernte Darstellung auf der Grundlage von maschinellem Lernen. In unserem ersten Ansatz verwenden wir die grammatikbasierte Darstellung, um eine Menge von über 3000 realen CSV-Dateien zu charakterisieren und mehrere strukturelle Probleme zu identifizieren, die dazu führen, dass Dateien vom CSV-Standard abweichen, z.B. durch inkonsistente Begrenzungszeichen oder dem Enthalten mehrere Tabellen in einer einzelnen Datei. Wir nutzen unsere Erkenntnisse aus realen Dateien und schlagen Pollock vor, einen Benchmark, der testet, wie gut Systeme unaufbereitete CSV-Dateien parsen. Wir berichten über unsere Experimente zur Verwendung von Pollock, in denen wir die Leistung von 16 realen Datenverwaltungssystemen bewerten. Anschließend charakterisieren wir die Struktur von Dateien implizit, indem wir ein Maß für die strukturelle Ähnlichkeit von Dateipaaren definieren. Wir entwickeln einen neuartigen Algorithmus zur Berechnung dieses Maßes, der auf einer Graphen-basierten Darstellung des Dateiinhalts basiert. Wir nutzen diesen Algorithmus und schlagen Mondrian vor, ein grafisches System zur Unterstützung der Benutzer bei der Identifizierung von Layout Vorlagen in einem Datensatz, d.h. von Dateiklassen, die die gleiche Struktur aufweisen und daher mit der gleichen Pipeline aufbereitet werden können. Schließlich stellen wir MaGRiTTE vor, eine neuartige Architektur, die selbst- überwachtes Lernen verwendet, um automatisch strukturelle Darstellungen von Dateien in Form von vektoriellen Einbettungen auf drei verschiedenen Ebenen zu lernen: auf Zellebene, auf Zeilenebene und auf Dateiebene. Wir experimentieren mit der Anwendung von strukturellen Einbettungen für verschiedene Aufgaben, nämlich Dialekterkennung, Zeilenklassifizierung und der Schätzung des Aufwands für die Datenaufbereitung. Unsere experimentellen Ergebnisse zeigen, dass strukturelle Metadaten, die entweder explizit mit Hilfe von Parsing-Grammatiken identifiziert, implizit als Dateiähnlichkeit abgeleitet oder mit Machine-Learning Architekturen erlernt werden, von grundlegender Bedeutung für die Automatisierung verschiedener Aufgaben, die Skalierung der Aufbereitung auf große Mengen von Dateien und die Bereitstellung wiederholbarer Aufbereitungspipelines sind. KW - data preparation KW - file structure KW - Datenaufbereitung KW - tabellarische Dateien KW - Dateistruktur KW - tabular data Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-624351 ER - TY - BOOK A1 - van der Walt, Estee A1 - Odun-Ayo, Isaac A1 - Bastian, Matthias A1 - Eldin Elsaid, Mohamed Esam T1 - Proceedings of the Fifth HPI Cloud Symposium "Operating the Cloud“ 2017 N2 - Every year, the Hasso Plattner Institute (HPI) invites guests from industry and academia to a collaborative scientific workshop on the topic Operating the Cloud. Our goal is to provide a forum for the exchange of knowledge and experience between industry and academia. Co-located with the event is the HPI’s Future SOC Lab day, which offers an additional attractive and conducive environment for scientific and industry related discussions. Operating the Cloud aims to be a platform for productive interactions of innovative ideas, visions, and upcoming technologies in the field of cloud operation and administration. In these proceedings, the results of the fifth HPI cloud symposium Operating the Cloud 2017 are published. We thank the authors for exciting presentations and insights into their current work and research. Moreover, we look forward to more interesting submissions for the upcoming symposium in 2018. N2 - Jedes Jahr lädt das Hasso-Plattner-Institut (HPI) Gäste aus der Industrie und der Wissenschaft zu einem kooperativen und wissenschaftlichen Symposium zum Thema Cloud Computing ein. Unser Ziel ist es, ein Forum für den Austausch von Wissen und Erfahrungen zwischen der Industrie und der Wissenschaft zu bieten. Parallel zur Veranstaltung findet der HPI Future SOC Lab Tag statt, der eine zusätzliche attraktive Umgebung für wissenschaftliche und branchenbezogene Diskussionen bietet. Das Symposium zielt darauf ab, eine Plattform für produktive Interaktionen von innovativen Ideen, Visionen und aufkommenden Technologien im Bereich von Cloud Computing zu bitten. Anlässlich dieses Symposiums fordern wir die Einreichung von Forschungsarbeiten und Erfahrungsberichte. Dieser technische Bericht umfasst eine Zusammenstellung der im Rahmen des fünften HPI Cloud Symposiums "Operating the Cloud" 2017 angenommenen Forschungspapiere. Wir danken den Autoren für spannende Vorträge und Einblicke in ihre aktuelle Arbeit und Forschung. Darüber hinaus freuen wir uns auf weitere interessante Einreichungen für das kommende Symposium im Laufe des Jahres. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 122 KW - Sicherheit KW - verteilte Leistungsüberwachung KW - Identitätsmanagement KW - Leistungsmodelle von virtuellen Maschinen KW - Privatsphäre KW - security KW - distributed performance monitoring KW - identity management KW - performance models of virtual machines KW - privacy Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-411330 SN - 978-3-86956-432-6 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 122 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Ulrich, Jens-Uwe A1 - Lutfi, Ahmad A1 - Rutzen, Kilian A1 - Renard, Bernhard Y. T1 - ReadBouncer BT - precise and scalable adaptive sampling for nanopore sequencing JF - Bioinformatics N2 - Motivation: Nanopore sequencers allow targeted sequencing of interesting nucleotide sequences by rejecting other sequences from individual pores. This feature facilitates the enrichment of low-abundant sequences by depleting overrepresented ones in-silico. Existing tools for adaptive sampling either apply signal alignment, which cannot handle human-sized reference sequences, or apply read mapping in sequence space relying on fast graphical processing units (GPU) base callers for real-time read rejection. Using nanopore long-read mapping tools is also not optimal when mapping shorter reads as usually analyzed in adaptive sampling applications. Results: Here, we present a new approach for nanopore adaptive sampling that combines fast CPU and GPU base calling with read classification based on Interleaved Bloom Filters. ReadBouncer improves the potential enrichment of low abundance sequences by its high read classification sensitivity and specificity, outperforming existing tools in the field. It robustly removes even reads belonging to large reference sequences while running on commodity hardware without GPUs, making adaptive sampling accessible for in-field researchers. Readbouncer also provides a user-friendly interface and installer files for end-users without a bioinformatics background. Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac223 SN - 1367-4803 SN - 1367-4811 VL - 38 IS - SUPPL 1 SP - 153 EP - 160 PB - Oxford Univ. Press CY - Oxford ER - TY - JOUR A1 - Trautmann, Justin A1 - Zhou, Lin A1 - Brahms, Clemens Markus A1 - Tunca, Can A1 - Ersoy, Cem A1 - Granacher, Urs A1 - Arnrich, Bert T1 - TRIPOD BT - A treadmill walking dataset with IMU, pressure-distribution and photoelectric data for gait analysis JF - Data : open access ʻData in scienceʼ journal N2 - Inertial measurement units (IMUs) enable easy to operate and low-cost data recording for gait analysis. When combined with treadmill walking, a large number of steps can be collected in a controlled environment without the need of a dedicated gait analysis laboratory. In order to evaluate existing and novel IMU-based gait analysis algorithms for treadmill walking, a reference dataset that includes IMU data as well as reliable ground truth measurements for multiple participants and walking speeds is needed. This article provides a reference dataset consisting of 15 healthy young adults who walked on a treadmill at three different speeds. Data were acquired using seven IMUs placed on the lower body, two different reference systems (Zebris FDMT-HQ and OptoGait), and two RGB cameras. Additionally, in order to validate an existing IMU-based gait analysis algorithm using the dataset, an adaptable modular data analysis pipeline was built. Our results show agreement between the pressure-sensitive Zebris and the photoelectric OptoGait system (r = 0.99), demonstrating the quality of our reference data. As a use case, the performance of an algorithm originally designed for overground walking was tested on treadmill data using the data pipeline. The accuracy of stride length and stride time estimations was comparable to that reported in other studies with overground data, indicating that the algorithm is equally applicable to treadmill data. The Python source code of the data pipeline is publicly available, and the dataset will be provided by the authors upon request, enabling future evaluations of IMU gait analysis algorithms without the need of recording new data. KW - inertial measurement unit KW - gait analysis algorithm KW - OptoGait KW - Zebris KW - data pipeline KW - public dataset Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.3390/data6090095 SN - 2306-5729 VL - 6 IS - 9 PB - MDPI CY - Basel ER - TY - THES A1 - Torcato Mordido, Gonçalo Filipe T1 - Diversification, compression, and evaluation methods for generative adversarial networks N2 - Generative adversarial networks (GANs) have been broadly applied to a wide range of application domains since their proposal. In this thesis, we propose several methods that aim to tackle different existing problems in GANs. Particularly, even though GANs are generally able to generate high-quality samples, the diversity of the generated set is often sub-optimal. Moreover, the common increase of the number of models in the original GANs framework, as well as their architectural sizes, introduces additional costs. Additionally, even though challenging, the proper evaluation of a generated set is an important direction to ultimately improve the generation process in GANs. We start by introducing two diversification methods that extend the original GANs framework to multiple adversaries to stimulate sample diversity in a generated set. Then, we introduce a new post-training compression method based on Monte Carlo methods and importance sampling to quantize and prune the weights and activations of pre-trained neural networks without any additional training. The previous method may be used to reduce the memory and computational costs introduced by increasing the number of models in the original GANs framework. Moreover, we use a similar procedure to quantize and prune gradients during training, which also reduces the communication costs between different workers in a distributed training setting. We introduce several topology-based evaluation methods to assess data generation in different settings, namely image generation and language generation. Our methods retrieve both single-valued and double-valued metrics, which, given a real set, may be used to broadly assess a generated set or separately evaluate sample quality and sample diversity, respectively. Moreover, two of our metrics use locality-sensitive hashing to accurately assess the generated sets of highly compressed GANs. The analysis of the compression effects in GANs paves the way for their efficient employment in real-world applications. Given their general applicability, the methods proposed in this thesis may be extended beyond the context of GANs. Hence, they may be generally applied to enhance existing neural networks and, in particular, generative frameworks. N2 - Generative adversarial networks (GANs) wurden seit ihrer Einführung in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen eingesetzt. In dieser Dissertation schlagen wir einige Verfahren vor, die darauf abzielen, verschiedene bestehende Probleme von GANs zu lösen. Insbesondere, fokussieren wir uns auf das Problem das GANs zwar qualitative hochwertige Samples generieren können, aber die Diversität ist oft sub-optimal. Darüber hinaus, stellt die allgemein übliche Zunahme der Anzahl der Modelle unter dem ursprünglichen GAN-Framework, als auch deren Modellgröße weitere Aufwendungskosten dar. Abschließend, ist die richtige Evaluierung einer generierten Menge, wenn auch herausfordernd, eine wichtige Forschungsrichtung, um letztendlich den Generierungsprozess von GANs zu verbessern. Wir beginnen mit der Einführung von zwei Diversifizierungsmethoden die das ursprüngliche GAN-Framework um mehrere Gegenspieler erweitern, um die Diversität zu erhöhen. Um den zusätzlichen Speicher- und Rechenaufwand zu reduzieren, führen wir dann eine neue Kompressionsmethode ein. Diese Methode basiert auf den Monte-Carlo-Methoden und Importance Sampling, für das Quantisieren und Pruning der Gewichte und Aktivierungen von schon trainierten neuronalen Netzwerken ohne zusätzliches Trainieren. Wir erweitern die erwähne Methode zusätzlich für das Quantisieren und Pruning von Gradienten während des Trainierens, was die Kommunikationskosten zwischen verschiedenen sogenannten „Workern“ in einer verteilten Trainingsumgebung reduziert. Bezüglich der Bewertung der generierten Samples, stellen wir mehrere typologie basierte Evaluationsmethoden vor, die sich auf Bild-und Text konzentrieren. Um verschiedene Anwendungsfälle zu erfassen, liefern unsere vorgestellten Methoden einwertige und doppelwertige Metriken. Diese können einerseits dazu genutzt werden, generierte Samples, oder die Qualität und Verteilung der Samples anhand einer Menge von echten Samples zu bewerten. Außerdem, verwenden zwei unserer vorgestellten Metriken so genanntes locality-sensitive Hashing, um die generierten Samples von stark komprimierten GANs genau zu bewerten. Die Analyse von Kompressionseffekten in GANs ebnet den Weg für ihren effizienten Einsatz für reale Anwendungen. Aufgrund der allgemeinen Anwendungsmöglichkeit von GANs, können die in dieser Arbeit vorgestellten Methoden auch über Kontext von GANs hinaus erweitert werden. Daher könnten sie allgemein auf existierende neuronale Netzwerke angewandt werden und insbesondere auf generative Frameworks. KW - deep learning KW - generative adversarial networks KW - erzeugende gegnerische Netzwerke KW - tiefes Lernen Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-535460 ER - TY - JOUR A1 - Topali, Paraskevi A1 - Chounta, Irene-Angelica A1 - Ortega-Arranz, Alejandro A1 - Villagrá-Sobrino, Sara L. A1 - Martínez-Monés, Alejandra T1 - CoFeeMOOC-v.2 BT - Designing Contingent Feedback for Massive Open Online Courses JF - EMOOCs 2021 N2 - Providing adequate support to MOOC participants is often a challenging task due to massiveness of the learners’ population and the asynchronous communication among peers and MOOC practitioners. This workshop aims at discussing common learners’ problems reported in the literature and reflect on designing adequate feedback interventions with the use of learning data. Our aim is three-fold: a) to pinpoint MOOC aspects that impact the planning of feedback, b) to explore the use of learning data in designing feedback strategies, and c) to propose design guidelines for developing and delivering scaffolding interventions for personalized feedback in MOOCs. To do so, we will carry out hands-on activities that aim to involve participants in interpreting learning data and using them to design adaptive feedback. This workshop appeals to researchers, practitioners and MOOC stakeholders who aim to providing contextualized scaffolding. We envision that this workshop will provide insights for bridging the gap between pedagogical theory and practice when it comes to feedback interventions in MOOCs. Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-517241 SN - 978-3-86956-512-5 VL - 2021 SP - 209 EP - 217 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Taleb, Aiham T1 - Self-supervised deep learning methods for medical image analysis T1 - Selbstüberwachte Deep Learning Methoden für die medizinische Bildanalyse N2 - Deep learning has seen widespread application in many domains, mainly for its ability to learn data representations from raw input data. Nevertheless, its success has so far been coupled with the availability of large annotated (labelled) datasets. This is a requirement that is difficult to fulfil in several domains, such as in medical imaging. Annotation costs form a barrier in extending deep learning to clinically-relevant use cases. The labels associated with medical images are scarce, since the generation of expert annotations of multimodal patient data at scale is non-trivial, expensive, and time-consuming. This substantiates the need for algorithms that learn from the increasing amounts of unlabeled data. Self-supervised representation learning algorithms offer a pertinent solution, as they allow solving real-world (downstream) deep learning tasks with fewer annotations. Self-supervised approaches leverage unlabeled samples to acquire generic features about different concepts, enabling annotation-efficient downstream task solving subsequently. Nevertheless, medical images present multiple unique and inherent challenges for existing self-supervised learning approaches, which we seek to address in this thesis: (i) medical images are multimodal, and their multiple modalities are heterogeneous in nature and imbalanced in quantities, e.g. MRI and CT; (ii) medical scans are multi-dimensional, often in 3D instead of 2D; (iii) disease patterns in medical scans are numerous and their incidence exhibits a long-tail distribution, so it is oftentimes essential to fuse knowledge from different data modalities, e.g. genomics or clinical data, to capture disease traits more comprehensively; (iv) Medical scans usually exhibit more uniform color density distributions, e.g. in dental X-Rays, than natural images. Our proposed self-supervised methods meet these challenges, besides significantly reducing the amounts of required annotations. We evaluate our self-supervised methods on a wide array of medical imaging applications and tasks. Our experimental results demonstrate the obtained gains in both annotation-efficiency and performance; our proposed methods outperform many approaches from related literature. Additionally, in case of fusion with genetic modalities, our methods also allow for cross-modal interpretability. In this thesis, not only we show that self-supervised learning is capable of mitigating manual annotation costs, but also our proposed solutions demonstrate how to better utilize it in the medical imaging domain. Progress in self-supervised learning has the potential to extend deep learning algorithms application to clinical scenarios. N2 - Deep Learning findet in vielen Bereichen breite Anwendung, vor allem wegen seiner Fähigkeit, Datenrepräsentationen aus rohen Eingabedaten zu lernen. Dennoch war der Erfolg bisher an die Verfügbarkeit großer annotatierter Datensätze geknüpft. Dies ist eine Anforderung, die in verschiedenen Bereichen, z. B. in der medizinischen Bildgebung, schwer zu erfüllen ist. Die Kosten für die Annotation stellen ein Hindernis für die Ausweitung des Deep Learning auf klinisch relevante Anwendungsfälle dar. Die mit medizinischen Bildern verbundenen Annotationen sind rar, da die Erstellung von Experten Annotationen für multimodale Patientendaten in großem Umfang nicht trivial, teuer und zeitaufwändig ist. Dies unterstreicht den Bedarf an Algorithmen, die aus den wachsenden Mengen an unbeschrifteten Daten lernen. Selbstüberwachte Algorithmen für das Repräsentationslernen bieten eine mögliche Lösung, da sie die Lösung realer (nachgelagerter) Deep-Learning-Aufgaben mit weniger Annotationen ermöglichen. Selbstüberwachte Ansätze nutzen unannotierte Stichproben, um generisches Eigenschaften über verschiedene Konzepte zu erlangen und ermöglichen so eine annotationseffiziente Lösung nachgelagerter Aufgaben. Medizinische Bilder stellen mehrere einzigartige und inhärente Herausforderungen für existierende selbstüberwachte Lernansätze dar, die wir in dieser Arbeit angehen wollen: (i) medizinische Bilder sind multimodal, und ihre verschiedenen Modalitäten sind von Natur aus heterogen und in ihren Mengen unausgewogen, z.B. (ii) medizinische Scans sind mehrdimensional, oft in 3D statt in 2D; (iii) Krankheitsmuster in medizinischen Scans sind zahlreich und ihre Häufigkeit weist eine Long-Tail-Verteilung auf, so dass es oft unerlässlich ist, Wissen aus verschiedenen Datenmodalitäten, z. B. Genomik oder klinische Daten, zu verschmelzen, um Krankheitsmerkmale umfassender zu erfassen; (iv) medizinische Scans weisen in der Regel eine gleichmäßigere Farbdichteverteilung auf, z. B. in zahnmedizinischen Röntgenaufnahmen, als natürliche Bilder. Die von uns vorgeschlagenen selbstüberwachten Methoden adressieren diese Herausforderungen und reduzieren zudem die Menge der erforderlichen Annotationen erheblich. Wir evaluieren unsere selbstüberwachten Methoden in verschiedenen Anwendungen und Aufgaben der medizinischen Bildgebung. Unsere experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die von uns vorgeschlagenen Methoden sowohl die Effizienz der Annotation als auch die Leistung steigern und viele Ansätze aus der verwandten Literatur übertreffen. Darüber hinaus ermöglichen unsere Methoden im Falle der Fusion mit genetischen Modalitäten auch eine modalübergreifende Interpretierbarkeit. In dieser Arbeit zeigen wir nicht nur, dass selbstüberwachtes Lernen in der Lage ist, die Kosten für manuelle Annotationen zu senken, sondern auch, wie man es in der medizinischen Bildgebung besser nutzen kann. Fortschritte beim selbstüberwachten Lernen haben das Potenzial, die Anwendung von Deep-Learning-Algorithmen auf klinische Szenarien auszuweiten. KW - Artificial Intelligence KW - machine learning KW - unsupervised learning KW - representation learning KW - Künstliche Intelligenz KW - maschinelles Lernen KW - Representationlernen KW - selbstüberwachtes Lernen Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-644089 ER - TY - THES A1 - Taeumel, Marcel T1 - Data-driven tool construction in exploratory programming environments T1 - Datengetriebener Werkzeugbau in explorativen Programmierumgebungen N2 - This work presents a new design for programming environments that promote the exploration of domain-specific software artifacts and the construction of graphical tools for such program comprehension tasks. In complex software projects, tool building is essential because domain- or task-specific tools can support decision making by representing concerns concisely with low cognitive effort. In contrast, generic tools can only support anticipated scenarios, which usually align with programming language concepts or well-known project domains. However, the creation and modification of interactive tools is expensive because the glue that connects data to graphics is hard to find, change, and test. Even if valuable data is available in a common format and even if promising visualizations could be populated, programmers have to invest many resources to make changes in the programming environment. Consequently, only ideas of predictably high value will be implemented. In the non-graphical, command-line world, the situation looks different and inspiring: programmers can easily build their own tools as shell scripts by configuring and combining filter programs to process data. We propose a new perspective on graphical tools and provide a concept to build and modify such tools with a focus on high quality, low effort, and continuous adaptability. That is, (1) we propose an object-oriented, data-driven, declarative scripting language that reduces the amount of and governs the effects of glue code for view-model specifications, and (2) we propose a scalable UI-design language that promotes short feedback loops in an interactive, graphical environment such as Morphic known from Self or Squeak/Smalltalk systems. We implemented our concept as a tool building environment, which we call VIVIDE, on top of Squeak/Smalltalk and Morphic. We replaced existing code browsing and debugging tools to iterate within our solution more quickly. In several case studies with undergraduate and graduate students, we observed that VIVIDE can be applied to many domains such as live language development, source-code versioning, modular code browsing, and multi-language debugging. Then, we designed a controlled experiment to measure the effect on the time to build tools. Several pilot runs showed that training is crucial and, presumably, takes days or weeks, which implies a need for further research. As a result, programmers as users can directly work with tangible representations of their software artifacts in the VIVIDE environment. Tool builders can write domain-specific scripts to populate views to approach comprehension tasks from different angles. Our novel perspective on graphical tools can inspire the creation of new trade-offs in modularity for both data providers and view designers. N2 - Diese Arbeit schlägt einen neuartigen Entwurf für Programmierumgebungen vor, welche den Umgang mit domänenspezifischen Software-Artefakten erleichtern und die Konstruktion von unterstützenden, grafischen Werkzeugen fördern. Werkzeugbau ist in komplexen Software-Projekten ein essentieller Bestandteil, weil spezifische, auf Domäne und Aufgabe angepasste, Werkzeuge relevante Themen und Konzepte klar darstellen und somit effizient zur Entscheidungsfindung beitragen können. Im Gegensatz dazu sind vorhandene, traditionelle Werkzeuge nur an allgemeinen, wiederkehrenden Anforderungen ausgerichtet, welche im Spezialfall Gedankengänge nur unzureichend abbilden können. Leider sind das Erstellen und Anpassen von interaktiven Werkzeugen teuer, weil die Beschreibungen zwischen Information und Repräsentation nur schwer auffindbar, änderbar und prüfbar sind. Selbst wenn relevante Daten verfügbar und vielversprechende Visualisierungen konfigurierbar sind, müssten Programmierer viele Ressourcen für das Verändern ihrer Programmierumgeben investieren. Folglich können nur Ideen von hohem Wert umgesetzt werden, um diese Kosten zu rechtfertigen. Dabei sieht die Situation in der textuellen Welt der Kommandozeile sehr vielversprechend aus. Dort können Programmierer einfach ihre Werkzeuge in Form von Skripten anpassen und kleine Filterprogramme kombinieren, um Daten zu verarbeiten. Wir stellen eine neuartige Perspektive auf grafische Werkzeuge vor und vermitteln dafür ein Konzept, um diese Werkzeuge mit geringem Aufwand und in hoher Qualität zu konstruieren. Im Detail beinhaltet das, erstens, eine objekt-orientierte, daten-getriebene, deklarative Skriptsprache, um die Programmierschnittstelle zwischen Information und Repräsentation zu vereinfachen. Zweitens ist dies eine skalierbare Entwurfssprache für Nutzerschnitt-stellen, welche kurze Feedback-Schleifen und Interaktivität kombiniert, wie es in den Umgebungen Self oder Squeak/Smalltalk typisch ist. Wir haben unser Konzept in Form einer neuartigen Umgebung für Werkzeugbau mit Hilfe von Squeak/Smalltalk und Morphic umgesetzt. Die Umgebung trägt den Namen VIVIDE. Damit konnten wir die bestehenden Werkzeuge von Squeak für Quelltextexploration und ausführung ersetzen, um unsere Lösung kontinuierlich zu verbessern. In mehreren Fallstudien mit Studenten konnten wir beobachten, dass sich VIVIDE in vielen Domänen anwenden lässt: interaktive Entwicklung von Programmiersprachen, modulare Versionierung und Exploration von Quelltext und Fehleranalyse von mehrsprachigen Systemen. Mit Blick auf zukünftige Forschung haben wir ebenfalls ein kontrolliertes Experiment entworfen. Nach einigen Testläufen stellte sich die Trainingsphase von VIVIDE als größte, und somit offene, Herausforderung heraus. Im Ergebnis sind wir davon überzeugt, dass Programmierer in VIVIDE direkt mit greifbaren, interaktiven Darstellungen relevanter Software-Artefakte arbeiten können. Im Rahmen des Werkzeugbaus können Programmierer kompakte, angepasste Skripte schreiben, die Visualisierungen konfigurieren, um Programmieraufgaben spezifisch aus mehreren Blickwinkeln zu betrachten. Unsere neuartige Perspektive auf grafische Werkzeuge kann damit sowohl das Bereitstellen von Informationen, als auch den Entwurf interaktiver Grafik positiv beeinflussen. KW - programming KW - tool building KW - user interaction KW - exploration KW - liveness KW - immediacy KW - direct manipulation KW - scripting languages KW - Squeak/Smalltalk KW - Programmieren KW - Werkzeugbau KW - Nutzerinteraktion KW - Exploration KW - Lebendigkeit KW - Direkte Manipulation KW - Skriptsprachen KW - Squeak/Smalltalk Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-444289 ER - TY - THES A1 - Shekhar, Sumit T1 - Image and video processing based on intrinsic attributes N2 - Advancements in computer vision techniques driven by machine learning have facilitated robust and efficient estimation of attributes such as depth, optical flow, albedo, and shading. To encapsulate all such underlying properties associated with images and videos, we evolve the concept of intrinsic images towards intrinsic attributes. Further, rapid hardware growth in the form of high-quality smartphone cameras, readily available depth sensors, mobile GPUs, or dedicated neural processing units have made image and video processing pervasive. In this thesis, we explore the synergies between the above two advancements and propose novel image and video processing techniques and systems based on them. To begin with, we investigate intrinsic image decomposition approaches and analyze how they can be implemented on mobile devices. We propose an approach that considers not only diffuse reflection but also specular reflection; it allows us to decompose an image into specularity, albedo, and shading on a resource constrained system (e.g., smartphones or tablets) using the depth data provided by the built-in depth sensors. In addition, we explore how on-device depth data can further be used to add an immersive dimension to 2D photos, e.g., showcasing parallax effects via 3D photography. In this regard, we develop a novel system for interactive 3D photo generation and stylization on mobile devices. Further, we investigate how adaptive manipulation of baseline-albedo (i.e., chromaticity) can be used for efficient visual enhancement under low-lighting conditions. The proposed technique allows for interactive editing of enhancement settings while achieving improved quality and performance. We analyze the inherent optical flow and temporal noise as intrinsic properties of a video. We further propose two new techniques for applying the above intrinsic attributes for the purpose of consistent video filtering. To this end, we investigate how to remove temporal inconsistencies perceived as flickering artifacts. One of the techniques does not require costly optical flow estimation, while both provide interactive consistency control. Using intrinsic attributes for image and video processing enables new solutions for mobile devices – a pervasive visual computing device – and will facilitate novel applications for Augmented Reality (AR), 3D photography, and video stylization. The proposed low-light enhancement techniques can also improve the accuracy of high-level computer vision tasks (e.g., face detection) under low-light conditions. Finally, our approach for consistent video filtering can extend a wide range of image-based processing for videos. N2 - Fortschritte im Bereich der Computer-Vision-Techniken, die durch Maschinelles Lernen vorangetrieben werden, haben eine robuste und effiziente Schätzung von Attributen wie Tiefe, optischer Fluss, Albedo, und Schattierung ermöglicht. Um all diese zugrundeliegenden Eigenschaften von Bildern und Videos zu erfassen, entwickeln wir das Konzept der intrinsischen Bilder zu intrinsischen Attributen weiter. Darüber hinaus hat die rasante Entwicklung der Hardware in Form von hochwertigen Smartphone-Kameras, leicht verfügbaren Tiefensensoren, mobilen GPUs, oder speziellen neuronalen Verarbeitungseinheiten die Bild- und Videoverarbeitung allgegenwärtig gemacht. In dieser Arbeit erforschen wir die Synergien zwischen den beiden oben genannten Fortschritten und schlagen neue Bild- und Videoverarbeitungstechniken und -systeme vor, die auf ihnen basieren. Zunächst untersuchen wir intrinsische Bildzerlegungsansätze und analysieren, wie sie auf mobilen Geräten implementiert werden können. Wir schlagen einen Ansatz vor, der nicht nur die diffuse Reflexion, sondern auch die spiegelnde Reflexion berücksichtigt; er ermöglicht es uns, ein Bild auf einem ressourcenbeschränkten System (z. B. Smartphones oder Tablets) unter Verwendung der von den eingebauten Tiefensensoren bereitgestellten Tiefendaten in Spiegelung, Albedo und Schattierung zu zerlegen. Darüber hinaus erforschen wir, wie geräteinterne Tiefendaten genutzt werden können, um 2D-Fotos eine immersive Dimension hinzuzufügen, z. B. um Parallaxen-Effekte durch 3D-Fotografie darzustellen. In diesem Zusammenhang entwickeln wir ein neuartiges System zur interaktiven 3D-Fotoerstellung und -Stylisierung auf mobilen Geräten. Darüber hinaus untersuchen wir, wie eine adaptive Manipulation der Grundlinie-Albedo (d.h. der Farbintensität) für eine effiziente visuelle Verbesserung bei schlechten Lichtverhältnissen genutzt werden kann. Die vorgeschlagene Technik ermöglicht die interaktive Bearbeitung von Verbesserungseinstellungen bei verbesserter Qualität und Leistung. Wir analysieren den inhärenten optischen Fluss und die zeitliche Konsistenz als intrinsische Eigenschaften eines Videos. Darüber hinaus schlagen wir zwei neue Techniken zur Anwendung der oben genannten intrinsischen Attribute zum Zweck der konsistenten Videofilterung vor. Zu diesem Zweck untersuchen wir, wie zeitliche Inkonsistenzen, die als Flackerartefakte wahrgenommen werden, entfernt werden können. Eine der Techniken erfordert keine kostspielige optische Flussschätzung, während beide eine interaktive Konsistenzkontrolle bieten. Die Verwendung intrinsischer Attribute für die Bild- und Videoverarbeitung ermöglicht neue Lösungen für mobile Geräte - ein visuelles Computergerät, das aufgrund seiner weltweiten Verbreitung von großer Bedeutung ist - und wird neuartige Anwendungen für Augmented Reality (AR), 3D-Fotografie und Videostylisierung ermöglichen. Die vorgeschlagenen Low-Light-Enhancement-Techniken können auch die Genauigkeit von High-Level-Computer-Vision-Aufgaben (z. B. Objekt-Tracking) unter schlechten Lichtverhältnissen verbessern. Schließlich kann unser Ansatz zur konsistenten Videofilterung eine breite Palette von bildbasierten Verarbeitungen für Videos erweitern. KW - image processing KW - image-based rendering KW - non-photorealistic rendering KW - image stylization KW - computational photography KW - Bildverarbeitung KW - bildbasiertes Rendering KW - Non-photorealistic Rendering KW - Computational Photography Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-620049 ER - TY - JOUR A1 - Seng, Cheyvuth A1 - Carlon, May Kristine Jonson A1 - Gayed, John Maurice A1 - Cross, Jeffrey S. T1 - Long-Term Effects of Short-Term Intervention Using MOOCs for Developing Cambodian Undergraduate Research Skills JF - EMOOCs 2021 N2 - Developing highly skilled researchers is essential to accelerate the economic progress of developing countries such as Cambodia in South East Asia. While there is continuing research investigating Cambodia’s potential to cultivate such a workforce, the circumstances of undergraduate students in public provincial universities do not receive ample attention. This is crucial as numerous multinational corporations are participating via foreign direct investments in special economic zones at the border provinces and need talented human resources in Cambodia as well as in neighboring Southeast Asian countries such as Thailand and Vietnam. Student’s research capability growth starts with one’s belief in their capacity to use the necessary information tools and their potential to succeed in research. In this research paper, we look at how such beliefs, specifically research self-efficacy and information literacy, can be developed through a short-term intervention that uses MOOCs and assess their long-term effects. Our previous research has shown that short-term training intervention has immediate positive effects on the undergraduate students’ self-efficacies in Cambodian public provincial universities. In this paper, we present the follow-up study results conducted sixteen months after the said short-term training intervention. Results reveal that from follow-up evaluations that while student’s self-efficacies were significantly higher than before the short-term intervention was completed, they were lower than immediately after the intervention. Thus, while perfunctory interventions such as merely introducing the students to MOOCs and other relevant research tools over as little as three weeks can have significant positive effects, efforts must be made to sustain the benefits gained. This implication is essential to developing countries such as Cambodia that need low-cost solutions with immediate positive results in developing human resources to conduct research, particularly in areas far from more developed capital cities. Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-516929 VL - 2021 SP - 49 EP - 62 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Seitz, Klara A1 - Lincke, Jens A1 - Rein, Patrick A1 - Hirschfeld, Robert T1 - Language and tool support for 3D crochet patterns BT - virtual crochet with a graph structure N2 - Crochet is a popular handcraft all over the world. While other techniques such as knitting or weaving have received technical support over the years through machines, crochet is still a purely manual craft. Not just the act of crochet itself is manual but also the process of creating instructions for new crochet patterns, which is barely supported by domain specific digital solutions. This leads to unstructured and often also ambiguous and erroneous pattern instructions. In this report, we propose a concept to digitally represent crochet patterns. This format incorporates crochet techniques which allows domain specific support for crochet pattern designers during the pattern creation and instruction writing process. As contributions, we present a thorough domain analysis, the concept of a graph structure used as domain specific language to specify crochet patterns and a prototype of a projectional editor using the graph as representation format of patterns and a diagramming system to visualize them in 2D and 3D. By analyzing the domain, we learned about crochet techniques and pain points of designers in their pattern creation workflow. These insights are the basis on which we defined the pattern representation. In order to evaluate our concept, we built a prototype by which the feasibility of the concept is shown and we tested the software with professional crochet designers who approved of the concept. N2 - Häkeln ist eine weltweit verbreitete Handarbeitskunst. Obwohl andere Techniken, wie stricken und weben über die Zeit maschinelle Unterstützung erhalten haben, ist Häkeln noch heute ein komplett manueller Vorgang. Nicht nur das Häkeln an sich, sondern auch der Prozess zur Anleitungserstellung von neuen Häkeldesigns ist kaum unterstützt mit digitalen Lösungen. In dieser Arbeit stellen wir ein Konzept vor, das Häkelanleitungen digital repräsentiert. Das entwickelte Format integriert Häkeltechniken, wodurch wir den Prozess des Anleitungschreibens für Designer spezifisch für die Häkeldomäne unterstützen können. Als Beiträge analysieren wir umfassend die Häkeldomäne, entwickeln ein Konzept zur Repräsentation von Häkelanleitungen basierend auf einer Graphenstruktur als domänenspezifische Sprache und implementieren einen projektionalen Editor, der auf der besagten Graphenstruktur aufbaut und weiterhin die erstellten Anleitungen als schematische Darstellung in 2D und 3D visualisiert. Durch die Analyse der Domäne lernen wir Häkeltechniken und Schwachstellen beim Ablauf des Anleitungserstellens kennen. Basierend auf diesen Erkenntnissen entwickeln wir das digitale Format, um Anleitungen zu repräsentieren. Für die Evaluierung unseres Konzepts, haben wir einen Prototypen implementiert, der die Machbarkeit demonstriert. Zudem haben wir die Software von professionellen Häkeldesignern testen lassen, die unsere Herangehensweise gutheißen. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 137 KW - crochet KW - visual language KW - tools KW - computer-aided design KW - Häkeln KW - visuelle Sprache KW - Werkzeuge KW - rechnerunterstütztes Konstruieren Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-492530 SN - 978-3-86956-505-7 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 137 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Schwarzer, Ingo A1 - Weiß-Saoumi, Said A1 - Kittel, Roland A1 - Friedrich, Tobias A1 - Kaynak, Koraltan A1 - Durak, Cemil A1 - Isbarn, Andreas A1 - Diestel, Jörg A1 - Knittel, Jens A1 - Franz, Marquart A1 - Morra, Carlos A1 - Stahnke, Susanne A1 - Braband, Jens A1 - Dittmann, Johannes A1 - Griebel, Stephan A1 - Krampf, Andreas A1 - Link, Martin A1 - Müller, Matthias A1 - Radestock, Jens A1 - Strub, Leo A1 - Bleeke, Kai A1 - Jehl, Leander A1 - Kapitza, Rüdiger A1 - Messadi, Ines A1 - Schmidt, Stefan A1 - Schwarz-Rüsch, Signe A1 - Pirl, Lukas A1 - Schmid, Robert A1 - Friedenberger, Dirk A1 - Beilharz, Jossekin Jakob A1 - Boockmeyer, Arne A1 - Polze, Andreas A1 - Röhrig, Ralf A1 - Schäbe, Hendrik A1 - Thiermann, Ricky T1 - RailChain BT - Abschlussbericht N2 - The RailChain project designed, implemented, and experimentally evaluated a juridical recorder that is based on a distributed consensus protocol. That juridical blockchain recorder has been realized as distributed ledger on board the advanced TrainLab (ICE-TD 605 017) of Deutsche Bahn. For the project, a consortium consisting of DB Systel, Siemens, Siemens Mobility, the Hasso Plattner Institute for Digital Engineering, Technische Universität Braunschweig, TÜV Rheinland InterTraffic, and Spherity has been formed. These partners not only concentrated competencies in railway operation, computer science, regulation, and approval, but also combined experiences from industry, research from academia, and enthusiasm from startups. Distributed ledger technologies (DLTs) define distributed databases and express a digital protocol for transactions between business partners without the need for a trusted intermediary. The implementation of a blockchain with real-time requirements for the local network of a railway system (e.g., interlocking or train) allows to log data in the distributed system verifiably in real-time. For this, railway-specific assumptions can be leveraged to make modifications to standard blockchains protocols. EULYNX and OCORA (Open CCS On-board Reference Architecture) are parts of a future European reference architecture for control command and signalling (CCS, Reference CCS Architecture – RCA). Both architectural concepts outline heterogeneous IT systems with components from multiple manufacturers. Such systems introduce novel challenges for the approved and safety-relevant CCS of railways which were considered neither for road-side nor for on-board systems so far. Logging implementations, such as the common juridical recorder on vehicles, can no longer be realized as a central component of a single manufacturer. All centralized approaches are in question. The research project RailChain is funded by the mFUND program and gives practical evidence that distributed consensus protocols are a proper means to immutably (for legal purposes) store state information of many system components from multiple manufacturers. The results of RailChain have been published, prototypically implemented, and experimentally evaluated in large-scale field tests on the advanced TrainLab. At the same time, the project showed how RailChain can be integrated into the road-side and on-board architecture given by OCORA and EULYNX. Logged data can now be analysed sooner and also their trustworthiness is being increased. This enables, e.g., auditable predictive maintenance, because it is ensured that data is authentic and unmodified at any point in time. N2 - Das Projekt RailChain hat einen verteilten Juridical Recorder entworfen, implementiert und experimentell evaluiert, der auf einem echtzeitfähigen verteilten Konsensprotokoll basiert. Dieser Juridical Blockchain Recorder wurde als distributed ledger an Bord des advanced TrainLabs der Deutschen Bahn (ICE-TD 605 017) umgesetzt. Für das Projekt hat sich ein Konsortium aus DB Systel, Siemens, Siemens Mobility, dem Hasso-Plattner-Institut für Digital Engineering, der Technischen Universität Braunschweig, sowie TÜV Rheinland InterTraffic und Spherity formiert und dabei Kompetenzen aus den Bereichen Bahnbetrieb, Informatik und Zulassungswesen gebündelt. Die Partner kombinieren Erfahrungen aus der Industrie und die akademische Forschung mit der Aufbruchstimmung aus dem Start-Up-Umfeld. Distributed-Ledger-Technologien (DLTs) definieren verteilte Datenbanken und stellen ein digitales Protokoll für Transaktionen zwischen Geschäftspartnern dar, ohne dass ein Mittelsmann beteiligt sein müsste. Die Implementierung einer Blockchain mit Echtzeitanforderungen für das lokale Netzwerk einer Eisenbahnanlage (z. B. Stellwerk oder Zug) erlaubt es, die im verteilten System entstehenden Daten nachweislich in Echtzeit zu protokollieren. Dabei können eisenbahnspezifische Randbedingungen ausgenutzt werden, um Standard-Blockchain-Protokolle anzupassen. EULYNX und OCORA (Open CCS On-board Reference Architecture) sind Bestandteile einer zukünftigen europäischen Referenzarchitektur für das Leit- und Sicherungssystem (Reference CCS Architecture – RCA, Control Command and Signalling – CCS). Beide Architekturkonzepte skizzieren herstellerübergreifende, komponentenbasierende heterogene IT-Systeme. Solche Systeme bergen neue Herausforderungen, die bislang im Kontext der zugelassenen, sicherheitsrelevanten Leit- und Sicherungstechnik der Bahn weder strecken- noch fahrzeugseitig adressiert werden mussten. Logbuch-Implementierungen, wie der gängige Juridical Recorder auf Fahrzeugen, können nun nicht mehr als zentrale Systemkomponente eines einzelnen Herstellers umgesetzt werden. Alle zentralisierten Lösungsansätze sind in Frage gestellt. Das mFUND-geförderte Forschungsprojekt erbringt den praktischen Nachweis, dass Zustandsinformationen über eine Vielzahl von Systemkomponenten herstellerübergreifend und gerichtsfest mittels verteilten Konsensprotokollen gespeichert werden können. Ergebnisse von RailChain wurden publiziert, prototypisch implementiert und in großen Feldtests auf dem advanced TrainLab experimentell evaluiert. Gleichzeitig wurde aufgezeigt, wie sich RailChain in den mit OCORA und EULYNX vorgegebenen fahrzeug- und streckenseitigen Architekturentwurf integrieren lässt. Daten können dadurch zeitnaher ausgewertet werden und gleichzeitig wird ihre Vertrauenswürdigkeit erhöht. Dies ermöglicht u. a. nachvollziehbare zustandsorientierte Wartung, denn es kann jederzeit sichergestellt werden, dass die Daten authentisch sind und auch nicht verändert wurden. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 152 KW - Distributed-Ledger-Technologie (DLT) KW - juridical recording KW - Konsensprotokolle KW - consensus protocols KW - Digitalisierung KW - digitalization KW - Bahnwesen KW - railways KW - Blockchain KW - asset management KW - selbstbestimmte Identitäten KW - self-sovereign identity KW - dezentrale Identitäten KW - decentral identities KW - überprüfbare Nachweise KW - verifiable credentials KW - Echtzeit KW - real-time KW - Standardisierung KW - standardization KW - Verlässlichkeit KW - dependability KW - Fehlertoleranz KW - fault tolerance Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-577409 SN - 978-3-86956-550-7 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 152 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Schneider, Sven A1 - Maximova, Maria A1 - Giese, Holger T1 - Invariant Analysis for Multi-Agent Graph Transformation Systems using k-Induction N2 - The analysis of behavioral models such as Graph Transformation Systems (GTSs) is of central importance in model-driven engineering. However, GTSs often result in intractably large or even infinite state spaces and may be equipped with multiple or even infinitely many start graphs. To mitigate these problems, static analysis techniques based on finite symbolic representations of sets of states or paths thereof have been devised. We focus on the technique of k-induction for establishing invariants specified using graph conditions. To this end, k-induction generates symbolic paths backwards from a symbolic state representing a violation of a candidate invariant to gather information on how that violation could have been reached possibly obtaining contradictions to assumed invariants. However, GTSs where multiple agents regularly perform actions independently from each other cannot be analyzed using this technique as of now as the independence among backward steps may prevent the gathering of relevant knowledge altogether. In this paper, we extend k-induction to GTSs with multiple agents thereby supporting a wide range of additional GTSs. As a running example, we consider an unbounded number of shuttles driving on a large-scale track topology, which adjust their velocity to speed limits to avoid derailing. As central contribution, we develop pruning techniques based on causality and independence among backward steps and verify that k-induction remains sound under this adaptation as well as terminates in cases where it did not terminate before. N2 - Die Analyse von Verhaltensmodellen wie Graphtransformationssystemen (GTSs) ist von zentraler Bedeutung im Model Driven Engineering. GTSs führen jedoch häufig zu unhanhabbar großen oder sogar unendlichen Zustandsräumen und können mit mehreren oder sogar unendlich vielen Startgraphen ausgestattet sein. Um diese Probleme abzumildern, wurden statische Analysetechniken entwickelt, die auf endlichen symbolischen Darstellungen von Mengen von Zuständen oder Pfaden basieren. Wir konzentrieren uns auf die Technik der k-Induktion zur Ermittlung von Invarianten, die unter Verwendung von Graphbedingungen spezifiziert sind. Zum Zweck der Analyse erzeugt die k-Induktion symbolische Rückwärtspfade von einem symbolischen Zustand, der eine Verletzung einer Kandidateninvariante darstellt, um Informationen darüber zu sammeln, wie diese Verletzung erreicht werden konnte, wodurch möglicherweise Widersprüche zu angenommenen Invarianten gefunden werden. GTSs, bei denen mehrere Agenten regelmäßig unabhängig voneinander Aktionen ausführen, können derzeit jedoch nicht mit dieser Technik analysiert werden, da die Unabhängigkeit zwischen Rückwärtsschritten das Sammeln von relevantem Wissen möglicherweise verhindert. In diesem Artikel erweitern wir die k-Induktion auf GTSs mit mehreren Agenten und unterstützen dadurch eine breite Palette zusätzlicher GTSs. Als laufendes Beispiel betrachten wir eine unbegrenzte Anzahl von Shuttles, die auf einer großen Tracktopologie fahren und die ihre Geschwindigkeit an Geschwindigkeitsbegrenzungen anpassen, um ein Entgleisen zu vermeiden. Als zentralen Beitrag entwickeln wir Beschneidungstechniken basierend auf Kausalität und Unabhängigkeit zwischen Rückwärtsschritten und verifizieren, dass die k-Induktion unter dieser Anpassung korrekt bleibt und in Fällen terminiert, in denen sie zuvor nicht terminierte. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 143 KW - k-inductive invariant checking KW - causality KW - parallel and sequential independence KW - symbolic analysis KW - bounded backward model checking KW - k-induktive Invariantenprüfung KW - Kausalität KW - parallele und Sequentielle Unabhängigkeit KW - symbolische Analyse KW - Bounded Backward Model Checking Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-545851 SN - 978-3-86956-531-6 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 143 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Schneider, Sven A1 - Maximova, Maria A1 - Giese, Holger T1 - Probabilistic metric temporal graph logic N2 - Cyber-physical systems often encompass complex concurrent behavior with timing constraints and probabilistic failures on demand. The analysis whether such systems with probabilistic timed behavior adhere to a given specification is essential. When the states of the system can be represented by graphs, the rule-based formalism of Probabilistic Timed Graph Transformation Systems (PTGTSs) can be used to suitably capture structure dynamics as well as probabilistic and timed behavior of the system. The model checking support for PTGTSs w.r.t. properties specified using Probabilistic Timed Computation Tree Logic (PTCTL) has been already presented. Moreover, for timed graph-based runtime monitoring, Metric Temporal Graph Logic (MTGL) has been developed for stating metric temporal properties on identified subgraphs and their structural changes over time. In this paper, we (a) extend MTGL to the Probabilistic Metric Temporal Graph Logic (PMTGL) by allowing for the specification of probabilistic properties, (b) adapt our MTGL satisfaction checking approach to PTGTSs, and (c) combine the approaches for PTCTL model checking and MTGL satisfaction checking to obtain a Bounded Model Checking (BMC) approach for PMTGL. In our evaluation, we apply an implementation of our BMC approach in AutoGraph to a running example. N2 - Cyber-physische Systeme umfassen häufig ein komplexes nebenläufiges Verhalten mit Zeitbeschränkungen und probabilistischen Fehlern auf Anforderung. Die Analyse, ob solche Systeme mit probabilistischem gezeitetem Verhalten einer vorgegebenen Spezifikation entsprechen, ist essentiell. Wenn die Zustände des Systems durch Graphen dargestellt werden können, kann der regelbasierte Formalismus von probabilistischen gezeiteten Graphtransformationssystemen (PTGTSs) verwendet werden, um die Strukturdynamik sowie das probabilistische und gezeitete Verhalten des Systems geeignet zu erfassen. Die Modellprüfungsunterstützung für PTGTSs bzgl. Eigenschaften, die unter Verwendung von Probabilistic Timed Computation Tree Logic (PTCTL) spezifiziert wurden, wurde bereits entwickelt. Darüber hinaus wurde das gezeitete graphenbasierte Laufzeitmonitoring mittels metrischer temporaler Graphlogik (MTGL) entwickelt, um metrische temporale Eigenschaften auf identifizierten Untergraphen und ihre strukturellen Änderungen über die Zeit zu erfassen. In diesem Artikel (a) erweitern wir MTGL auf die probabilistische metrische temporale Graphlogik (PMTGL), indem wir die Spezifikation probabilistischer Eigenschaften zulassen, (b) passen unseren MTGL-Prüfungsansatz auf PTGTSs an und (c) kombinieren die Ansätze für PTCTL-Modellprüfung und MTGL-Prüfung, um einen beschränkten Modellprüfungsansatz (BMC-Ansatz) für PMTGL zu erhalten. In unserer Auswertung wenden wir eine Implementierung unseres BMC-Ansatzes in AutoGraph auf ein Beispiel an. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 146 KW - cyber-physical systems KW - probabilistic timed systems KW - qualitative analysis KW - quantitative analysis KW - bounded model checking KW - cyber-physische Systeme KW - probabilistische gezeitete Systeme KW - qualitative Analyse KW - quantitative Analyse KW - Bounded Model Checking Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-545867 SN - 978-3-86956-532-3 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 146 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Schneider, Sven A1 - Maximova, Maria A1 - Giese, Holger T1 - Probabilistic metric temporal graph logic N2 - Cyber-physical systems often encompass complex concurrent behavior with timing constraints and probabilistic failures on demand. The analysis whether such systems with probabilistic timed behavior adhere to a given specification is essential. When the states of the system can be represented by graphs, the rule-based formalism of Probabilistic Timed Graph Transformation Systems (PTGTSs) can be used to suitably capture structure dynamics as well as probabilistic and timed behavior of the system. The model checking support for PTGTSs w.r.t. properties specified using Probabilistic Timed Computation Tree Logic (PTCTL) has been already presented. Moreover, for timed graph-based runtime monitoring, Metric Temporal Graph Logic (MTGL) has been developed for stating metric temporal properties on identified subgraphs and their structural changes over time. In this paper, we (a) extend MTGL to the Probabilistic Metric Temporal Graph Logic (PMTGL) by allowing for the specification of probabilistic properties, (b) adapt our MTGL satisfaction checking approach to PTGTSs, and (c) combine the approaches for PTCTL model checking and MTGL satisfaction checking to obtain a Bounded Model Checking (BMC) approach for PMTGL. In our evaluation, we apply an implementation of our BMC approach in AutoGraph to a running example. N2 - Cyber-physische Systeme umfassen häufig ein komplexes nebenläufiges Verhalten mit Zeitbeschränkungen und probabilistischen Fehlern auf Anforderung. Die Analyse, ob solche Systeme mit probabilistischem gezeitetem Verhalten einer vorgegebenen Spezifikation entsprechen, ist essentiell. Wenn die Zustände des Systems durch Graphen dargestellt werden können, kann der regelbasierte Formalismus von probabilistischen gezeiteten Graphtransformationssystemen (PTGTSs) verwendet werden, um die Strukturdynamik sowie das probabilistische und gezeitete Verhalten des Systems geeignet zu erfassen. Die Modellprüfungsunterstützung für PTGTSs bzgl. Eigenschaften, die unter Verwendung von probabilistischer zeitgesteuerter Berechnungsbaumlogik (PTCTL) spezifiziert wurden, wurde bereits entwickelt. Darüber hinaus wurde das gezeitete graphenbasierte Laufzeitmonitoring mittels metrischer temporaler Graphlogik (MTGL) entwickelt, um metrische temporale Eigenschaften auf identifizierten Untergraphen und ihre strukturellen Änderungen über die Zeit zu erfassen. In diesem Artikel (a) erweitern wir MTGL auf die probabilistische metrische temporale Graphlogik (PMTGL), indem wir die Spezifikation probabilistischer Eigenschaften zulassen, (b) passen unseren MTGL-Prüfungsansatz auf PTGTSs an und (c) kombinieren die Ansätze für PTCTL-Modellprüfung und MTGL-Prüfung, um einen beschränkten Modellprüfungsansatz (BMC-Ansatz) für PMTGL zu erhalten. In unserer Auswertung wenden wir eine Implementierung unseres BMC-Ansatzes in AutoGraph auf ein Beispiel an. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 140 KW - cyber-physische Systeme KW - probabilistische gezeitete Systeme KW - qualitative Analyse KW - quantitative Analyse KW - Bounded Model Checking KW - cyber-physical systems KW - probabilistic timed systems KW - qualitative analysis KW - quantitative analysis KW - bounded model checking Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-515066 SN - 978-3-86956-517-0 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 140 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Schneider, Sven A1 - Lambers, Leen A1 - Orejas, Fernando T1 - A logic-based incremental approach to graph repair T1 - Ein logikbasierter inkrementeller Ansatz für Graphreparatur N2 - Graph repair, restoring consistency of a graph, plays a prominent role in several areas of computer science and beyond: For example, in model-driven engineering, the abstract syntax of models is usually encoded using graphs. Flexible edit operations temporarily create inconsistent graphs not representing a valid model, thus requiring graph repair. Similarly, in graph databases—managing the storage and manipulation of graph data—updates may cause that a given database does not satisfy some integrity constraints, requiring also graph repair. We present a logic-based incremental approach to graph repair, generating a sound and complete (upon termination) overview of least-changing repairs. In our context, we formalize consistency by so-called graph conditions being equivalent to first-order logic on graphs. We present two kind of repair algorithms: State-based repair restores consistency independent of the graph update history, whereas deltabased (or incremental) repair takes this history explicitly into account. Technically, our algorithms rely on an existing model generation algorithm for graph conditions implemented in AutoGraph. Moreover, the delta-based approach uses the new concept of satisfaction (ST) trees for encoding if and how a graph satisfies a graph condition. We then demonstrate how to manipulate these STs incrementally with respect to a graph update. N2 - Die Reparatur von Graphen, die Wiederherstellung der Konsistenz eines Graphen, spielt in mehreren Bereichen der Informatik und darüber hinaus eine herausragende Rolle: Beispielsweise wird in der modellgetriebenen Konstruktion die abstrakte Syntax von Modellen in der Regel mithilfe von Graphen kodiert. Flexible Bearbeitungsvorgänge erstellen vorübergehend inkonsistente Diagramme, die kein gültiges Modell darstellen, und erfordern daher eine Reparatur des Diagramms. Auf ähnliche Weise können Aktualisierungen in Graphendatenbanken - die das Speichern und Bearbeiten von Graphendaten verwalten - dazu führen, dass eine bestimmte Datenbank einige Integritätsbeschränkungen nicht erfüllt und auch eine Graphreparatur erforderlich macht. Wir präsentieren einen logikbasierten inkrementellen Ansatz für die Graphreparatur, der eine solide und vollständige (nach Beendigung) Übersicht über die am wenigsten verändernden Reparaturen erstellt. In unserem Kontext formalisieren wir die Konsistenz mittels sogenannten Graphbedingungen die der Logik erster Ordnung in Graphen entsprechen. Wir stellen zwei Arten von Reparaturalgorithmen vor: Die zustandsbasierte Reparatur stellt die Konsistenz unabhängig vom Verlauf der Graphänderung wieder her, während die deltabasierte (oder inkrementelle) Reparatur diesen Verlauf explizit berücksichtigt. Technisch stützen sich unsere Algorithmen auf einen vorhandenen Modellgenerierungsalgorithmus für in AutoGraph implementierte Graphbedingungen. Darüber hinaus verwendet der deltabasierte Ansatz das neue Konzept der Erfüllungsbäume (STs) zum Kodieren, ob und wie ein Graph eine Graphbedingung erfüllt. Wir zeigen dann, wie diese STs in Bezug auf eine Graphaktualisierung inkrementell manipuliert werden. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 126 KW - nested graph conditions KW - graph repair KW - model repair KW - consistency restoration KW - verschachtelte Graphbedingungen KW - Graphreparatur KW - Modellreparatur KW - Konsistenzrestauration Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-427517 SN - 978-3-86956-462-3 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 126 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Sapegin, Andrey T1 - High-Speed Security Log Analytics Using Hybrid Outlier Detection N2 - The rapid development and integration of Information Technologies over the last decades influenced all areas of our life, including the business world. Yet not only the modern enterprises become digitalised, but also security and criminal threats move into the digital sphere. To withstand these threats, modern companies must be aware of all activities within their computer networks. The keystone for such continuous security monitoring is a Security Information and Event Management (SIEM) system that collects and processes all security-related log messages from the entire enterprise network. However, digital transformations and technologies, such as network virtualisation and widespread usage of mobile communications, lead to a constantly increasing number of monitored devices and systems. As a result, the amount of data that has to be processed by a SIEM system is increasing rapidly. Besides that, in-depth security analysis of the captured data requires the application of rather sophisticated outlier detection algorithms that have a high computational complexity. Existing outlier detection methods often suffer from performance issues and are not directly applicable for high-speed and high-volume analysis of heterogeneous security-related events, which becomes a major challenge for modern SIEM systems nowadays. This thesis provides a number of solutions for the mentioned challenges. First, it proposes a new SIEM system architecture for high-speed processing of security events, implementing parallel, in-memory and in-database processing principles. The proposed architecture also utilises the most efficient log format for high-speed data normalisation. Next, the thesis offers several novel high-speed outlier detection methods, including generic Hybrid Outlier Detection that can efficiently be used for Big Data analysis. Finally, the special User Behaviour Outlier Detection is proposed for better threat detection and analysis of particular user behaviour cases. The proposed architecture and methods were evaluated in terms of both performance and accuracy, as well as compared with classical architecture and existing algorithms. These evaluations were performed on multiple data sets, including simulated data, well-known public intrusion detection data set, and real data from the large multinational enterprise. The evaluation results have proved the high performance and efficacy of the developed methods. All concepts proposed in this thesis were integrated into the prototype of the SIEM system, capable of high-speed analysis of Big Security Data, which makes this integrated SIEM platform highly relevant for modern enterprise security applications. N2 - In den letzten Jahrzehnten hat die schnelle Weiterentwicklung und Integration der Informationstechnologien alle Bereich unseres Lebens beeinflusst, nicht zuletzt auch die Geschäftswelt. Aus der zunehmenden Digitalisierung des modernen Unternehmens ergeben sich jedoch auch neue digitale Sicherheitsrisiken und kriminelle Bedrohungen. Um sich vor diesen Bedrohungen zu schützen, muss das digitale Unternehmen alle Aktivitäten innerhalb seines Firmennetzes verfolgen. Der Schlüssel zur kontinuierlichen Überwachung aller sicherheitsrelevanten Informationen ist ein sogenanntes Security Information und Event Management (SIEM) System, das alle Meldungen innerhalb des Firmennetzwerks zentral sammelt und verarbeitet. Jedoch führt die digitale Transformation der Unternehmen sowie neue Technologien, wie die Netzwerkvirtualisierung und mobile Endgeräte, zu einer konstant steigenden Anzahl zu überwachender Geräte und Systeme. Dies wiederum hat ein kontinuierliches Wachstum der Datenmengen zur Folge, die das SIEM System verarbeiten muss. Innerhalb eines möglichst kurzen Zeitraumes muss somit eine sehr große Datenmenge (Big Data) analysiert werden, um auf Bedrohungen zeitnah reagieren zu können. Eine gründliche Analyse der sicherheitsrelevanten Aspekte der aufgezeichneten Daten erfordert den Einsatz fortgeschrittener Algorithmen der Anomalieerkennung, die eine hohe Rechenkomplexität aufweisen. Existierende Methoden der Anomalieerkennung haben oftmals Geschwindigkeitsprobleme und sind deswegen nicht anwendbar für die sehr schnelle Analyse sehr großer Mengen heterogener sicherheitsrelevanter Ereignisse. Diese Arbeit schlägt eine Reihe möglicher Lösungen für die benannten Herausforderungen vor. Zunächst wird eine neuartige SIEM Architektur vorgeschlagen, die es erlaubt Ereignisse mit sehr hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten. Das System basiert auf den Prinzipien der parallelen Programmierung, sowie der In-Memory und In-Database Datenverarbeitung. Die vorgeschlagene Architektur verwendet außerdem das effizienteste Datenformat zur Vereinheitlichung der Daten in sehr hoher Geschwindigkeit. Des Weiteren wurden im Rahmen dieser Arbeit mehrere neuartige Hochgeschwindigkeitsverfahren zur Anomalieerkennung entwickelt. Eines ist die Hybride Anomalieerkennung (Hybrid Outlier Detection), die sehr effizient auf Big Data eingesetzt werden kann. Abschließend wird eine spezifische Anomalieerkennung für Nutzerverhaltens (User Behaviour Outlier Detection) vorgeschlagen, die eine verbesserte Bedrohungsanalyse von spezifischen Verhaltensmustern der Benutzer erlaubt. Die entwickelte Systemarchitektur und die Algorithmen wurden sowohl mit Hinblick auf Geschwindigkeit, als auch Genauigkeit evaluiert und mit traditionellen Architekturen und existierenden Algorithmen verglichen. Die Evaluation wurde auf mehreren Datensätzen durchgeführt, unter anderem simulierten Daten, gut erforschten öffentlichen Datensätzen und echten Daten großer internationaler Konzerne. Die Resultate der Evaluation belegen die Geschwindigkeit und Effizienz der entwickelten Methoden. Alle Konzepte dieser Arbeit wurden in den Prototyp des SIEM Systems integriert, das in der Lage ist Big Security Data mit sehr hoher Geschwindigkeit zu analysieren. Dies zeigt das diese integrierte SIEM Plattform eine hohe praktische Relevanz für moderne Sicherheitsanwendungen besitzt. T2 - Sicherheitsanalyse in Hochgeschwindigkeit mithilfe der Hybride Anomalieerkennung KW - intrusion detection KW - security KW - machine learning KW - anomaly detection KW - outlier detection KW - novelty detection KW - in-memory KW - SIEM KW - IDS KW - Angriffserkennung KW - Sicherheit KW - Machinelles Lernen KW - Anomalieerkennung KW - In-Memory KW - SIEM KW - IDS Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-426118 ER - TY - THES A1 - Sakizloglou, Lucas T1 - Evaluating temporal queries over history-aware architectural runtime models T1 - Ausführung temporaler Anfragen über geschichtsbewusste Architektur-Laufzeitmodelle N2 - In model-driven engineering, the adaptation of large software systems with dynamic structure is enabled by architectural runtime models. Such a model represents an abstract state of the system as a graph of interacting components. Every relevant change in the system is mirrored in the model and triggers an evaluation of model queries, which search the model for structural patterns that should be adapted. This thesis focuses on a type of runtime models where the expressiveness of the model and model queries is extended to capture past changes and their timing. These history-aware models and temporal queries enable more informed decision-making during adaptation, as they support the formulation of requirements on the evolution of the pattern that should be adapted. However, evaluating temporal queries during adaptation poses significant challenges. First, it implies the capability to specify and evaluate requirements on the structure, as well as the ordering and timing in which structural changes occur. Then, query answers have to reflect that the history-aware model represents the architecture of a system whose execution may be ongoing, and thus answers may depend on future changes. Finally, query evaluation needs to be adequately fast and memory-efficient despite the increasing size of the history---especially for models that are altered by numerous, rapid changes. The thesis presents a query language and a querying approach for the specification and evaluation of temporal queries. These contributions aim to cope with the challenges of evaluating temporal queries at runtime, a prerequisite for history-aware architectural monitoring and adaptation which has not been systematically treated by prior model-based solutions. The distinguishing features of our contributions are: the specification of queries based on a temporal logic which encodes structural patterns as graphs; the provision of formally precise query answers which account for timing constraints and ongoing executions; the incremental evaluation which avoids the re-computation of query answers after each change; and the option to discard history that is no longer relevant to queries. The query evaluation searches the model for occurrences of a pattern whose evolution satisfies a temporal logic formula. Therefore, besides model-driven engineering, another related research community is runtime verification. The approach differs from prior logic-based runtime verification solutions by supporting the representation and querying of structure via graphs and graph queries, respectively, which is more efficient for queries with complex patterns. We present a prototypical implementation of the approach and measure its speed and memory consumption in monitoring and adaptation scenarios from two application domains, with executions of an increasing size. We assess scalability by a comparison to the state-of-the-art from both related research communities. The implementation yields promising results, which pave the way for sophisticated history-aware self-adaptation solutions and indicate that the approach constitutes a highly effective technique for runtime monitoring on an architectural level. N2 - In der modellgetriebenen Entwicklung wird die Adaptation großer Softwaresysteme mit dynamischer Struktur durch Architektur-Laufzeitmodelle ermöglicht. Ein solches Modell stellt einen abstrakten Zustand des Systems als einen Graphen von interagierenden Komponenten dar. Jede relevante Änderung im System spiegelt sich im Modell wider und löst eine Ausführung von Modellanfragen aus, die das Modell nach zu adaptierenden Strukturmustern durchsuchen. Diese Arbeit konzentriert sich auf eine Art von Laufzeitmodellen, bei denen die Ausdruckskraft des Modells und der Modellanfragen erweitert wird, um vergangene Änderungen und deren Zeitpunkt zu erfassen. Diese geschichtsbewussten Modelle und temporalen Anfragen ermöglichen eine fundiertere Entscheidungsfindung während der Adaptation, da sie die Formulierung von Anforderungen an die Entwicklung des Musters, das adaptiert werden soll, unterstützen. Die Ausführung von temporalen Anfragen während der Adaptation stellt jedoch eine große Herausforderung dar. Zunächst müssen Anforderungen an die Struktur sowie an die Reihenfolge und den Zeitpunkt von Strukturänderungen spezifiziert und evaluiert werden. Weiterhin müssen die Antworten auf die Anfragen berücksichtigen, dass das geschichtsbewusste Modell die Architektur eines Systems darstellt, dessen Ausführung fortlaufend sein kann, sodass die Antworten von zukünftigen Änderungen abhängen können. Schließlich muss die Anfrageausführung trotz der zunehmenden Größe der Historie hinreichend schnell und speichereffizient sein---insbesondere bei Modellen, die durch zahlreiche, schnelle Änderungen verändert werden. In dieser Arbeit werden eine Sprache für die Spezifikation von temporalen Anfragen sowie eine Technik für deren Ausführung vorgestellt. Diese Beiträge zielen darauf ab, die Herausforderungen bei der Ausführung temporaler Anfragen zur Laufzeit zu bewältigen---eine Voraussetzung für ein geschichtsbewusstes Architekturmonitoring und geschichtsbewusste Architekturadaptation, die von früheren modellbasierten Lösungen nicht systematisch behandelt wurde. Die besonderen Merkmale unserer Beiträge sind: die Spezifikation von Anfragen auf der Basis einer temporalen Logik, die strukturelle Muster als Graphen kodiert; die Bereitstellung formal präziser Anfrageantworten, die temporale Einschränkungen und laufende Ausführungen berücksichtigen; die inkrementelle Ausführung, die die Neuberechnung von Abfrageantworten nach jeder Änderung vermeidet; und die Option, Historie zu verwerfen, die für Abfragen nicht mehr relevant ist. Bei der Anfrageausführung wird das Modell nach dem Auftreten eines Musters durchsucht, dessen Entwicklung eine temporallogische Formel erfüllt. Neben der modellgetriebenen Entwicklung ist daher die Laufzeitverifikation ein weiteres verwandtes Forschungsgebiet. Der Ansatz unterscheidet sich von bisherigen logikbasierten Lösungen zur Laufzeitverifikation, indem er die Darstellung und Abfrage von Strukturen über Graphen bzw. Graphanfragen unterstützt, was bei Anfragen mit komplexen Mustern effizienter ist. Wir stellen eine prototypische Implementierung des Ansatzes vor und messen seine Laufzeit und seinen Speicherverbrauch in Monitoring- und Adaptationsszenarien aus zwei Anwendungsdomänen mit Ausführungen von zunehmender Größe. Wir bewerten die Skalierbarkeit durch einen Vergleich mit dem Stand der Technik aus beiden verwandten Forschungsgebieten. Die Implementierung liefert vielversprechende Ergebnisse, die den Weg für anspruchsvolle geschichtsbewusste Selbstadaptationslösungen ebnen und darauf hindeuten, dass der Ansatz eine effektive Technik für das Laufzeitmonitoring auf Architekturebene darstellt. KW - architectural adaptation KW - history-aware runtime models KW - incremental graph query evaluation KW - model-driven software engineering KW - temporal graph queries KW - Architekturadaptation KW - geschichtsbewusste Laufzeit-Modelle KW - inkrementelle Ausführung von Graphanfragen KW - modellgetriebene Softwaretechnik KW - temporale Graphanfragen Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-604396 ER - TY - JOUR A1 - Rosin, Paul L. A1 - Lai, Yu-Kun A1 - Mould, David A1 - Yi, Ran A1 - Berger, Itamar A1 - Doyle, Lars A1 - Lee, Seungyong A1 - Li, Chuan A1 - Liu, Yong-Jin A1 - Semmo, Amir A1 - Shamir, Ariel A1 - Son, Minjung A1 - Winnemöller, Holger T1 - NPRportrait 1.0: A three-level benchmark for non-photorealistic rendering of portraits JF - Computational visual media N2 - Recently, there has been an upsurge of activity in image-based non-photorealistic rendering (NPR), and in particular portrait image stylisation, due to the advent of neural style transfer (NST). However, the state of performance evaluation in this field is poor, especially compared to the norms in the computer vision and machine learning communities. Unfortunately, the task of evaluating image stylisation is thus far not well defined, since it involves subjective, perceptual, and aesthetic aspects. To make progress towards a solution, this paper proposes a new structured, three-level, benchmark dataset for the evaluation of stylised portrait images. Rigorous criteria were used for its construction, and its consistency was validated by user studies. Moreover, a new methodology has been developed for evaluating portrait stylisation algorithms, which makes use of the different benchmark levels as well as annotations provided by user studies regarding the characteristics of the faces. We perform evaluation for a wide variety of image stylisation methods (both portrait-specific and general purpose, and also both traditional NPR approaches and NST) using the new benchmark dataset. KW - non-photorealistic rendering (NPR) KW - image stylization KW - style transfer KW - portrait KW - evaluation KW - benchmark Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1007/s41095-021-0255-3 SN - 2096-0433 SN - 2096-0662 VL - 8 IS - 3 SP - 445 EP - 465 PB - Springer Nature CY - London ER - TY - THES A1 - Rohloff, Tobias T1 - Learning analytics at scale BT - supporting learning and teaching in MOOCs with data-driven insights N2 - Digital technologies are paving the way for innovative educational approaches. The learning format of Massive Open Online Courses (MOOCs) provides a highly accessible path to lifelong learning while being more affordable and flexible than face-to-face courses. Thereby, thousands of learners can enroll in courses mostly without admission restrictions, but this also raises challenges. Individual supervision by teachers is barely feasible, and learning persistence and success depend on students' self-regulatory skills. Here, technology provides the means for support. The use of data for decision-making is already transforming many fields, whereas in education, it is still a young research discipline. Learning Analytics (LA) is defined as the measurement, collection, analysis, and reporting of data about learners and their learning contexts with the purpose of understanding and improving learning and learning environments. The vast amount of data that MOOCs produce on the learning behavior and success of thousands of students provides the opportunity to study human learning and develop approaches addressing the demands of learners and teachers. The overall purpose of this dissertation is to investigate the implementation of LA at the scale of MOOCs and to explore how data-driven technology can support learning and teaching in this context. To this end, several research prototypes have been iteratively developed for the HPI MOOC Platform. Hence, they were tested and evaluated in an authentic real-world learning environment. Most of the results can be applied on a conceptual level to other MOOC platforms as well. The research contribution of this thesis thus provides practical insights beyond what is theoretically possible. In total, four system components were developed and extended: (1) The Learning Analytics Architecture: A technical infrastructure to collect, process, and analyze event-driven learning data based on schema-agnostic pipelining in a service-oriented MOOC platform. (2) The Learning Analytics Dashboard for Learners: A tool for data-driven support of self-regulated learning, in particular to enable learners to evaluate and plan their learning activities, progress, and success by themselves. (3) Personalized Learning Objectives: A set of features to better connect learners' success to their personal intentions based on selected learning objectives to offer guidance and align the provided data-driven insights about their learning progress. (4) The Learning Analytics Dashboard for Teachers: A tool supporting teachers with data-driven insights to enable the monitoring of their courses with thousands of learners, identify potential issues, and take informed action. For all aspects examined in this dissertation, related research is presented, development processes and implementation concepts are explained, and evaluations are conducted in case studies. Among other findings, the usage of the learner dashboard in combination with personalized learning objectives demonstrated improved certification rates of 11.62% to 12.63%. Furthermore, it was observed that the teacher dashboard is a key tool and an integral part for teaching in MOOCs. In addition to the results and contributions, general limitations of the work are discussed—which altogether provide a solid foundation for practical implications and future research. N2 - Digitale Technologien sind Wegbereiter für innovative Bildungsansätze. Das Lernformat der Massive Open Online Courses (MOOCs) bietet einen einfachen und globalen Zugang zu lebenslangem Lernen und ist oft kostengünstiger und flexibler als klassische Präsenzlehre. Dabei können sich Tausende von Lernenden meist ohne Zulassungsbeschränkung in Kurse einschreiben, wodurch jedoch auch Herausforderungen entstehen. Eine individuelle Betreuung durch Lehrende ist kaum möglich und das Durchhaltevermögen und der Lernerfolg hängen von selbstregulatorischen Fähigkeiten der Lernenden ab. Hier bietet Technologie die Möglichkeit zur Unterstützung. Die Nutzung von Daten zur Entscheidungsfindung transformiert bereits viele Bereiche, aber im Bildungswesen ist dies noch eine junge Forschungsdisziplin. Als Learning Analytics (LA) wird das Messen, Erfassen, Analysieren und Auswerten von Daten über Lernende und ihren Lernkontext verstanden, mit dem Ziel, das Lernen und die Lernumgebungen zu verstehen und zu verbessern. Die riesige Menge an Daten, die MOOCs über das Lernverhalten und den Lernerfolg produzieren, bietet die Möglichkeit, das menschliche Lernen zu studieren und Ansätze zu entwickeln, die den Anforderungen von Lernenden und Lehrenden gerecht werden. Der Schwerpunkt dieser Dissertation liegt auf der Implementierung von LA für die Größenordnung von MOOCs und erforscht dabei, wie datengetriebene Technologie das Lernen und Lehren in diesem Kontext unterstützen kann. Zu diesem Zweck wurden mehrere Forschungsprototypen iterativ für die HPI-MOOC-Plattform entwickelt. Daher wurden diese in einer authentischen und realen Lernumgebung getestet und evaluiert. Die meisten Ergebnisse lassen sich auf konzeptioneller Ebene auch auf andere MOOC-Plattformen übertragen, wodurch der Forschungsbeitrag dieser Arbeit praktische Erkenntnisse über das theoretisch Mögliche hinaus liefert. Insgesamt wurden vier Systemkomponenten entwickelt und erweitert: (1) Die LA-Architektur: Eine technische Infrastruktur zum Sammeln, Verarbeiten und Analysieren von ereignisgesteuerten Lerndaten basierend auf einem schemaagnostischem Pipelining in einer serviceorientierten MOOC-Plattform. (2) Das LA-Dashboard für Lernende: Ein Werkzeug zur datengesteuerten Unterstützung der Selbstregulierung, insbesondere um Lernende in die Lage zu versetzen, ihre Lernaktivitäten, ihren Fortschritt und ihren Lernerfolg selbst zu evaluieren und zu planen. (3) Personalisierte Lernziele: Eine Reihe von Funktionen, um den Lernerfolg besser mit persönlichen Absichten zu verknüpfen, die auf ausgewählten Lernzielen basieren, um Leitlinien anzubieten und die bereitgestellten datengetriebenen Einblicke über den Lernfortschritt darauf abzustimmen. (4) Das LA-Dashboard für Lehrende: Ein Hilfsmittel, das Lehrkräfte mit datengetriebenen Erkenntnissen unterstützt, um ihre Kurse mit Tausenden von Lernenden zu überblicken, mögliche Probleme zu erkennen und fundierte Maßnahmen zu ergreifen. Für alle untersuchten Aspekte dieser Dissertation werden verwandte Forschungsarbeiten vorgestellt, Entwicklungsprozesse und Implementierungskonzepte erläutert und Evaluierungen in Fallstudien durchgeführt. Unter anderem konnte durch den Einsatz des Dashboards für Lernende in Kombination mit personalisierten Lernzielen verbesserte Zertifizierungsraten von 11,62% bis 12,63% nachgewiesen werden. Außerdem wurde beobachtet, dass das Dashboard für Lehrende ein entscheidendes Werkzeug und ein integraler Bestandteil für die Lehre in MOOCs ist. Neben den Ergebnissen und Beiträgen werden generelle Einschränkungen der Arbeit diskutiert, die insgesamt eine fundierte Grundlage für praktische Implikationen und zukünftige Forschungsvorhaben schaffen. KW - Learning Analytics KW - MOOCs KW - Self-Regulated Learning KW - E-Learning KW - Service-Oriented Architecture KW - Online Learning Environments Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-526235 ER - TY - THES A1 - Risch, Julian T1 - Reader comment analysis on online news platforms N2 - Comment sections of online news platforms are an essential space to express opinions and discuss political topics. However, the misuse by spammers, haters, and trolls raises doubts about whether the benefits justify the costs of the time-consuming content moderation. As a consequence, many platforms limited or even shut down comment sections completely. In this thesis, we present deep learning approaches for comment classification, recommendation, and prediction to foster respectful and engaging online discussions. The main focus is on two kinds of comments: toxic comments, which make readers leave a discussion, and engaging comments, which make readers join a discussion. First, we discourage and remove toxic comments, e.g., insults or threats. To this end, we present a semi-automatic comment moderation process, which is based on fine-grained text classification models and supports moderators. Our experiments demonstrate that data augmentation, transfer learning, and ensemble learning allow training robust classifiers even on small datasets. To establish trust in the machine-learned models, we reveal which input features are decisive for their output with attribution-based explanation methods. Second, we encourage and highlight engaging comments, e.g., serious questions or factual statements. We automatically identify the most engaging comments, so that readers need not scroll through thousands of comments to find them. The model training process builds on upvotes and replies as a measure of reader engagement. We also identify comments that address the article authors or are otherwise relevant to them to support interactions between journalists and their readership. Taking into account the readers' interests, we further provide personalized recommendations of discussions that align with their favored topics or involve frequent co-commenters. Our models outperform multiple baselines and recent related work in experiments on comment datasets from different platforms. N2 - Kommentarspalten von Online-Nachrichtenplattformen sind ein essentieller Ort, um Meinungen zu äußern und politische Themen zu diskutieren. Der Missbrauch durch Trolle und Verbreiter von Hass und Spam lässt jedoch Zweifel aufkommen, ob der Nutzen die Kosten der zeitaufwendigen Kommentarmoderation rechtfertigt. Als Konsequenz daraus haben viele Plattformen ihre Kommentarspalten eingeschränkt oder sogar ganz abgeschaltet. In dieser Arbeit stellen wir Deep-Learning-Verfahren zur Klassifizierung, Empfehlung und Vorhersage von Kommentaren vor, um respektvolle und anregende Online-Diskussionen zu fördern. Das Hauptaugenmerk liegt dabei auf zwei Arten von Kommentaren: toxische Kommentare, die die Leser veranlassen, eine Diskussion zu verlassen, und anregende Kommentare, die die Leser veranlassen, sich an einer Diskussion zu beteiligen. Im ersten Schritt identifizieren und entfernen wir toxische Kommentare, z.B. Beleidigungen oder Drohungen. Zu diesem Zweck stellen wir einen halbautomatischen Moderationsprozess vor, der auf feingranularen Textklassifikationsmodellen basiert und Moderatoren unterstützt. Unsere Experimente zeigen, dass Datenanreicherung, Transfer- und Ensemble-Lernen das Trainieren robuster Klassifikatoren selbst auf kleinen Datensätzen ermöglichen. Um Vertrauen in die maschinell gelernten Modelle zu schaffen, zeigen wir mit attributionsbasierten Erklärungsmethoden auf, welche Teile der Eingabe für ihre Ausgabe entscheidend sind. Im zweiten Schritt ermutigen und markieren wir anregende Kommentare, z.B. ernsthafte Fragen oder sachliche Aussagen. Wir identifizieren automatisch die anregendsten Kommentare, so dass die Leser nicht durch Tausende von Kommentaren blättern müssen, um sie zu finden. Der Trainingsprozess der Modelle baut auf Upvotes und Kommentarantworten als Maß für die Aktivität der Leser auf. Wir identifizieren außerdem Kommentare, die sich an die Artikelautoren richten oder anderweitig für sie relevant sind, um die Interaktion zwischen Journalisten und ihrer Leserschaft zu unterstützen. Unter Berücksichtigung der Interessen der Leser bieten wir darüber hinaus personalisierte Diskussionsempfehlungen an, die sich an den von ihnen bevorzugten Themen oder häufigen Diskussionspartnern orientieren. In Experimenten mit Kommentardatensätzen von verschiedenen Plattformen übertreffen unsere Modelle mehrere grundlegende Vergleichsverfahren und aktuelle verwandte Arbeiten. T2 - Analyse von Leserkommentaren auf Online-Nachrichtenplattformen KW - machine learning KW - Maschinelles Lernen KW - text classification KW - Textklassifikation KW - social media KW - Soziale Medien KW - hate speech detection KW - Hasserkennung Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-489222 ER - TY - THES A1 - Richter, Rico T1 - Concepts and techniques for processing and rendering of massive 3D point clouds T1 - Konzepte und Techniken für die Verarbeitung und das Rendering von Massiven 3D-Punktwolken N2 - Remote sensing technology, such as airborne, mobile, or terrestrial laser scanning, and photogrammetric techniques, are fundamental approaches for efficient, automatic creation of digital representations of spatial environments. For example, they allow us to generate 3D point clouds of landscapes, cities, infrastructure networks, and sites. As essential and universal category of geodata, 3D point clouds are used and processed by a growing number of applications, services, and systems such as in the domains of urban planning, landscape architecture, environmental monitoring, disaster management, virtual geographic environments as well as for spatial analysis and simulation. While the acquisition processes for 3D point clouds become more and more reliable and widely-used, applications and systems are faced with more and more 3D point cloud data. In addition, 3D point clouds, by their very nature, are raw data, i.e., they do not contain any structural or semantics information. Many processing strategies common to GIS such as deriving polygon-based 3D models generally do not scale for billions of points. GIS typically reduce data density and precision of 3D point clouds to cope with the sheer amount of data, but that results in a significant loss of valuable information at the same time. This thesis proposes concepts and techniques designed to efficiently store and process massive 3D point clouds. To this end, object-class segmentation approaches are presented to attribute semantics to 3D point clouds, used, for example, to identify building, vegetation, and ground structures and, thus, to enable processing, analyzing, and visualizing 3D point clouds in a more effective and efficient way. Similarly, change detection and updating strategies for 3D point clouds are introduced that allow for reducing storage requirements and incrementally updating 3D point cloud databases. In addition, this thesis presents out-of-core, real-time rendering techniques used to interactively explore 3D point clouds and related analysis results. All techniques have been implemented based on specialized spatial data structures, out-of-core algorithms, and GPU-based processing schemas to cope with massive 3D point clouds having billions of points. All proposed techniques have been evaluated and demonstrated their applicability to the field of geospatial applications and systems, in particular for tasks such as classification, processing, and visualization. Case studies for 3D point clouds of entire cities with up to 80 billion points show that the presented approaches open up new ways to manage and apply large-scale, dense, and time-variant 3D point clouds as required by a rapidly growing number of applications and systems. N2 - Fernerkundungstechnologien wie luftgestütztes, mobiles oder terrestrisches Laserscanning und photogrammetrische Techniken sind grundlegende Ansätze für die effiziente, automatische Erstellung von digitalen Repräsentationen räumlicher Umgebungen. Sie ermöglichen uns zum Beispiel die Erzeugung von 3D-Punktwolken für Landschaften, Städte, Infrastrukturnetze und Standorte. 3D-Punktwolken werden als wesentliche und universelle Kategorie von Geodaten von einer wachsenden Anzahl an Anwendungen, Diensten und Systemen genutzt und verarbeitet, zum Beispiel in den Bereichen Stadtplanung, Landschaftsarchitektur, Umweltüberwachung, Katastrophenmanagement, virtuelle geographische Umgebungen sowie zur räumlichen Analyse und Simulation. Da die Erfassungsprozesse für 3D-Punktwolken immer zuverlässiger und verbreiteter werden, sehen sich Anwendungen und Systeme mit immer größeren 3D-Punktwolken-Daten konfrontiert. Darüber hinaus enthalten 3D-Punktwolken als Rohdaten von ihrer Art her keine strukturellen oder semantischen Informationen. Viele GIS-übliche Verarbeitungsstrategien, wie die Ableitung polygonaler 3D-Modelle, skalieren in der Regel nicht für Milliarden von Punkten. GIS reduzieren typischerweise die Datendichte und Genauigkeit von 3D-Punktwolken, um mit der immensen Datenmenge umgehen zu können, was aber zugleich zu einem signifikanten Verlust wertvoller Informationen führt. Diese Arbeit präsentiert Konzepte und Techniken, die entwickelt wurden, um massive 3D-Punktwolken effizient zu speichern und zu verarbeiten. Hierzu werden Ansätze für die Objektklassen-Segmentierung vorgestellt, um 3D-Punktwolken mit Semantik anzureichern; so lassen sich beispielsweise Gebäude-, Vegetations- und Bodenstrukturen identifizieren, wodurch die Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von 3D-Punktwolken effektiver und effizienter durchführbar werden. Ebenso werden Änderungserkennungs- und Aktualisierungsstrategien für 3D-Punktwolken vorgestellt, mit denen Speicheranforderungen reduziert und Datenbanken für 3D-Punktwolken inkrementell aktualisiert werden können. Des Weiteren beschreibt diese Arbeit Out-of-Core Echtzeit-Rendering-Techniken zur interaktiven Exploration von 3D-Punktwolken und zugehöriger Analyseergebnisse. Alle Techniken wurden mit Hilfe spezialisierter räumlicher Datenstrukturen, Out-of-Core-Algorithmen und GPU-basierter Verarbeitungs-schemata implementiert, um massiven 3D-Punktwolken mit Milliarden von Punkten gerecht werden zu können. Alle vorgestellten Techniken wurden evaluiert und die Anwendbarkeit für Anwendungen und Systeme, die mit raumbezogenen Daten arbeiten, wurde insbesondere für Aufgaben wie Klassifizierung, Verarbeitung und Visualisierung demonstriert. Fallstudien für 3D-Punktwolken von ganzen Städten mit bis zu 80 Milliarden Punkten zeigen, dass die vorgestellten Ansätze neue Wege zur Verwaltung und Verwendung von großflächigen, dichten und zeitvarianten 3D-Punktwolken eröffnen, die von einer wachsenden Anzahl an Anwendungen und Systemen benötigt werden. KW - 3D point clouds KW - 3D-Punktwolken KW - real-time rendering KW - Echtzeit-Rendering KW - 3D visualization KW - 3D-Visualisierung KW - classification KW - Klassifizierung KW - change detection KW - Veränderungsanalyse KW - LiDAR KW - LiDAR KW - remote sensing KW - Fernerkundung KW - mobile mapping KW - Mobile-Mapping KW - Big Data KW - Big Data KW - GPU KW - GPU KW - laserscanning KW - Laserscanning Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-423304 ER - TY - JOUR A1 - Richly, Keven A1 - Schlosser, Rainer A1 - Boissier, Martin T1 - Budget-conscious fine-grained configuration optimization for spatio-temporal applications JF - Proceedings of the VLDB Endowment N2 - Based on the performance requirements of modern spatio-temporal data mining applications, in-memory database systems are often used to store and process the data. To efficiently utilize the scarce DRAM capacities, modern database systems support various tuning possibilities to reduce the memory footprint (e.g., data compression) or increase performance (e.g., additional indexes). However, the selection of cost and performance balancing configurations is challenging due to the vast number of possible setups consisting of mutually dependent individual decisions. In this paper, we introduce a novel approach to jointly optimize the compression, sorting, indexing, and tiering configuration for spatio-temporal workloads. Further, we consider horizontal data partitioning, which enables the independent application of different tuning options on a fine-grained level. We propose different linear programming (LP) models addressing cost dependencies at different levels of accuracy to compute optimized tuning configurations for a given workload and memory budgets. To yield maintainable and robust configurations, we extend our LP-based approach to incorporate reconfiguration costs as well as a worst-case optimization for potential workload scenarios. Further, we demonstrate on a real-world dataset that our models allow to significantly reduce the memory footprint with equal performance or increase the performance with equal memory size compared to existing tuning heuristics. KW - General Earth and Planetary Sciences KW - Water Science and Technology KW - Geography, Planning and Development Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.14778/3565838.3565858 SN - 2150-8097 VL - 15 IS - 13 SP - 4079 EP - 4092 PB - Association for Computing Machinery (ACM) CY - [New York] ER - TY - THES A1 - Richly, Keven T1 - Memory-efficient data management for spatio-temporal applications BT - workload-driven fine-grained configuration optimization for storing spatio-temporal data in columnar In-memory databases N2 - The wide distribution of location-acquisition technologies means that large volumes of spatio-temporal data are continuously being accumulated. Positioning systems such as GPS enable the tracking of various moving objects' trajectories, which are usually represented by a chronologically ordered sequence of observed locations. The analysis of movement patterns based on detailed positional information creates opportunities for applications that can improve business decisions and processes in a broad spectrum of industries (e.g., transportation, traffic control, or medicine). Due to the large data volumes generated in these applications, the cost-efficient storage of spatio-temporal data is desirable, especially when in-memory database systems are used to achieve interactive performance requirements. To efficiently utilize the available DRAM capacities, modern database systems support various tuning possibilities to reduce the memory footprint (e.g., data compression) or increase performance (e.g., additional indexes structures). By considering horizontal data partitioning, we can independently apply different tuning options on a fine-grained level. However, the selection of cost and performance-balancing configurations is challenging, due to the vast number of possible setups consisting of mutually dependent individual decisions. In this thesis, we introduce multiple approaches to improve spatio-temporal data management by automatically optimizing diverse tuning options for the application-specific access patterns and data characteristics. Our contributions are as follows: (1) We introduce a novel approach to determine fine-grained table configurations for spatio-temporal workloads. Our linear programming (LP) approach jointly optimizes the (i) data compression, (ii) ordering, (iii) indexing, and (iv) tiering. We propose different models which address cost dependencies at different levels of accuracy to compute optimized tuning configurations for a given workload, memory budgets, and data characteristics. To yield maintainable and robust configurations, we further extend our LP-based approach to incorporate reconfiguration costs as well as optimizations for multiple potential workload scenarios. (2) To optimize the storage layout of timestamps in columnar databases, we present a heuristic approach for the workload-driven combined selection of a data layout and compression scheme. By considering attribute decomposition strategies, we are able to apply application-specific optimizations that reduce the memory footprint and improve performance. (3) We introduce an approach that leverages past trajectory data to improve the dispatch processes of transportation network companies. Based on location probabilities, we developed risk-averse dispatch strategies that reduce critical delays. (4) Finally, we used the use case of a transportation network company to evaluate our database optimizations on a real-world dataset. We demonstrate that workload-driven fine-grained optimizations allow us to reduce the memory footprint (up to 71% by equal performance) or increase the performance (up to 90% by equal memory size) compared to established rule-based heuristics. Individually, our contributions provide novel approaches to the current challenges in spatio-temporal data mining and database research. Combining them allows in-memory databases to store and process spatio-temporal data more cost-efficiently. N2 - Durch die starke Verbreitung von Systemen zur Positionsbestimmung werden fortlaufend große Mengen an Bewegungsdaten mit einem räumlichen und zeitlichen Bezug gesammelt. Ortungssysteme wie GPS ermöglichen, die Bewegungen verschiedener Objekte (z. B. Personen oder Fahrzeuge) nachzuverfolgen. Diese werden in der Regel durch eine chronologisch geordnete Abfolge beobachteter Aufenthaltsorte repräsentiert. Die Analyse von Bewegungsmustern auf der Grundlage detaillierter Positionsinformationen schafft in unterschiedlichsten Branchen (z. B. Transportwesen, Verkehrssteuerung oder Medizin) die Möglichkeit Geschäftsentscheidungen und -prozesse zu verbessern. Aufgrund der großen Datenmengen, die bei diesen Anwendungen auftreten, stellt die kosteneffiziente Speicherung von Bewegungsdaten eine Herausforderung dar. Dies ist insbesondere der Fall, wenn Hauptspeicherdatenbanken zur Speicherung eingesetzt werden, um die Anforderungen bezüglich interaktiver Antwortzeiten zu erfüllen. Um die verfügbaren Speicherkapazitäten effizient zu nutzen, unterstützen moderne Datenbanksysteme verschiedene Optimierungsmöglichkeiten, um den Speicherbedarf zu reduzieren (z. B. durch Datenkomprimierung) oder die Performance zu erhöhen (z. B. durch Indexstrukturen). Dabei ermöglicht eine horizontale Partitionierung der Daten, dass unabhängig voneinander verschiedene Optimierungen feingranular auf einzelnen Bereichen der Daten angewendet werden können. Die Auswahl von Konfigurationen, die sowohl die Kosten als auch Leistungsanforderungen berücksichtigen, ist jedoch aufgrund der großen Anzahl möglicher Kombinationen -- die aus voneinander abhängigen Einzelentscheidungen bestehen -- komplex. In dieser Dissertation präsentieren wir mehrere Ansätze zur Verbesserung der Datenverwaltung, indem wir die Auswahl verschiedener Datenbankoptimierungen automatisch für die anwendungsspezifischen Zugriffsmuster und Dateneigenschaften anpassen. Diesbezüglich leistet die vorliegende Dissertation die folgenden Beiträge: (1) Wir stellen einen neuen Ansatz vor, um feingranulare Tabellenkonfigurationen für räumlich-zeitliche Workloads zu bestimmen. In diesem Zusammenhang optimiert unser Linear Programming (LP) Ansatz gemeinsam (i) die Datenkompression, (ii) die Sortierung, (iii) die Indizierung und (iv) die Datenplatzierung. Hierzu schlagen wir verschiedene Modelle mit unterschiedlichen Kostenabhängigkeiten vor, um optimierte Konfigurationen für einen gegebenen Workload, ein Speicherbudget und die vorliegenden Dateneigenschaften zu berechnen. Durch die Erweiterung des LP-basierten Ansatzes zur Berücksichtigung von Modifikationskosten und verschiedener potentieller Workloads ist es möglich, die Wartbarkeit und Robustheit der bestimmten Tabellenkonfiguration zu erhöhen. (2) Um die Speicherung von Timestamps in spalten-orientierten Datenbanken zu optimieren, stellen wir einen heuristischen Ansatz für die kombinierte Auswahl eines Speicherlayouts und eines Kompressionsschemas vor. Zudem sind wir durch die Berücksichtigung von Strategien zur Aufteilung von Attributen in der Lage, anwendungsspezifische Optimierungen anzuwenden, die den Speicherbedarf reduzieren und die Performance verbessern. (3) Wir stellen einen Ansatz vor, der in der Vergangenheit beobachtete Bewegungsmuster nutzt, um die Zuweisungsprozesse von Vermittlungsdiensten zur Personenbeförderung zu verbessern. Auf der Grundlage von Standortwahrscheinlichkeiten haben wir verschiedene Strategien für die Vergabe von Fahraufträgen an Fahrer entwickelt, die kritische Verspätungen reduzieren. (4) Abschließend haben wir unsere Datenbankoptimierungen anhand eines realen Datensatzes eines Transportdienstleisters evaluiert. In diesem Zusammenhang zeigen wir, dass wir durch feingranulare workload-basierte Optimierungen den Speicherbedarf (um bis zu 71% bei vergleichbarer Performance) reduzieren oder die Performance (um bis zu 90% bei gleichem Speicherverbrauch) im Vergleich zu regelbasierten Heuristiken verbessern können. Die einzelnen Beiträge stellen neuartige Ansätze für aktuelle Herausforderungen im Bereich des Data Mining und der Datenbankforschung dar. In Kombination ermöglichen sie eine kosteneffizientere Speicherung und Verarbeitung von Bewegungsdaten in Hauptspeicherdatenbanken. KW - spatio-temporal data management KW - trajectory data KW - columnar databases KW - in-memory data management KW - database tuning KW - spaltenorientierte Datenbanken KW - Datenbankoptimierung KW - Hauptspeicher Datenmanagement KW - Datenverwaltung für Daten mit räumlich-zeitlichem Bezug KW - Trajektoriendaten Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-635473 ER - TY - BOOK A1 - Reschke, Jakob A1 - Taeumel, Marcel A1 - Pape, Tobias A1 - Niephaus, Fabio A1 - Hirschfeld, Robert T1 - Towards version control in object-based systems T1 - Ein Vorschlag zur Versionsverwaltung in objektbasierten Systemen N2 - Version control is a widely used practice among software developers. It reduces the risk of changing their software and allows them to manage different configurations and to collaborate with others more efficiently. This is amplified by code sharing platforms such as GitHub or Bitbucket. Most version control systems track files (e.g., Git, Mercurial, and Subversion do), but some programming environments do not operate on files, but on objects instead (many Smalltalk implementations do). Users of such environments want to use version control for their objects anyway. Specialized version control systems, such as the ones available for Smalltalk systems (e.g., ENVY/Developer and Monticello), focus on a small subset of objects that can be versioned. Most of these systems concentrate on the tracking of methods, classes, and configurations of these. Other user-defined and user-built objects are either not eligible for version control at all, tracking them involves complicated workarounds, or a fixed, domain-unspecific serialization format is used that does not equally suit all kinds of objects. Moreover, these version control systems that are specific to a programming environment require their own code sharing platforms; popular, well-established platforms for file-based version control systems cannot be used or adapter solutions need to be implemented and maintained. To improve the situation for version control of arbitrary objects, a framework for tracking, converting, and storing of objects is presented in this report. It allows editions of objects to be stored in an exchangeable, existing backend version control system. The platforms of the backend version control system can thus be reused. Users and objects have control over how objects are captured for the purpose of version control. Domain-specific requirements can be implemented. The storage format (i.e. the file format, when file-based backend version control systems are used) can also vary from one object to another. Different editions of objects can be compared and sets of changes can be applied to graphs of objects. A generic way for capturing and restoring that supports most kinds of objects is described. It models each object as a collection of slots. Thus, users can begin to track their objects without first having to implement version control supplements for their own kinds of objects. The proposed architecture is evaluated using a prototype implementation that can be used to track objects in Squeak/Smalltalk with Git. The prototype improves the suboptimal standing of user objects with respect to version control described above and also simplifies some version control tasks for classes and methods as well. It also raises new problems, which are discussed in this report as well. N2 - Versionsverwaltung ist unter Softwareentwicklern weit verbreitet. Sie verringert das Risiko beim Ändern der Software und erlaubt den Entwicklern verschiedene Konfigurationen zu verwalten und effizienter zusammenzuarbeiten. Dies wird durch Plattformen zum Teilen von Code wie GitHub oder Bitbucket zusätzlich unterstützt. Die meisten Versionsverwaltungssysteme verfolgen Dateien (z.B. Git, Mercurial und Subversion), aber manche Programmierumgebungen arbeiten nicht mit Dateien, sondern mit Objekten (viele Smalltalk-Implementierungen tun dies). Nutzer dieser Umgebungen möchten Versionsverwaltung für ihre Objekte dennoch einsetzen können. Spezialisierte Versionsverwaltungssysteme, wie die für Smalltalk verfügbaren (z.B. ENVY/Developer und Monticello), konzentrieren sich auf Methoden, Klassen und Konfigurationen selbiger. Andere von Benutzern definierte und konstruierte Objekte können damit oftmals gar nicht oder nur über komplizierte Umwege erfasst werden oder es wird ein fest vorgegebenes Format zur Serialisierung verwendet, das nicht für alle Arten von Objekten gleichermaßen geeignet ist. Desweiteren können beliebte, bereits existierende Plattformen für dateibasierte Versionsverwaltung von diesen Systemen nicht verwendet werden oder Adapterlösungen müssen implementiert und gepflegt werden. Um die Situation von Versionsverwaltung für beliebige Objekte zu verbessern, stellt diese Arbeit ein Framework zum Nachverfolgen, Konvertieren und Speichern von Objekten vor. Es erlaubt Editionen von Objekten in einem austauschbaren, bestehenden Backend-Versionsverwaltungssystem zu speichern. Plattformen für dieses System können daher weiterbenutzt werden. Nutzer und Objekte können beeinflussen, wie Objekte zur Versionsverwaltung erfasst werden. Domänenspezifische Anforderungen lassen sich umsetzen. Das Speicherformat (d.h. das Dateiformat, wenn ein dateibasiertes Backend benutzt wird) kann auch von Objekt zu Objekt anders sein. Verschiedene Editionen von Objekten können verglichen und Änderungen auf Objektgraphen übertragen werden. Ein allgemeiner Ansatz zum Erfassen und Wiederherstellen von Objekten wird beschrieben, welcher jedes Objekt als eine Ansammlung von Slots betrachtet. Dadurch können Nutzer sofort anfangen ihre Objekte zu versionieren, ohne dass sie ihre Objekte zunächst zur Versionsverwaltung erweitern müssen. Die vorgeschlagene Architektur wird anhand einer Prototyp-Implementierung evaluiert, die es erlaubt Objekte in Squeak/Smalltalk mit Git zu versionieren. Der Prototyp verbessert den oben beschriebenen benachteiligten Status von Benutzerobjekten im Bezug auf Versionsverwaltung und erleichtert auch manche Versionsverwaltungs-Operationen für Klassen und Methoden. Er fördert auch neue Probleme zutage, die ebenfalls in dieser Arbeit diskutiert werden. Insofern ist diese Arbeit als ein erster Schritt in Richtung vollumfänglicher Versionsverwaltung für beliebige Objekte zu betrachten. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 121 KW - version control KW - object-oriented programming KW - exploratory programming KW - serialization KW - Versionsverwaltung KW - objektorientiertes Programmieren KW - exploratives Programmieren KW - Serialisierung Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-410812 SN - 978-3-86956-430-2 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 VL - 121 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Rana, Kaushik A1 - Mohapatra, Durga Prasad A1 - Sidorova, Julia A1 - Lundberg, Lars A1 - Sköld, Lars A1 - Lopes Grim, Luís Fernando A1 - Sampaio Gradvohl, André Leon A1 - Cremerius, Jonas A1 - Siegert, Simon A1 - Weltzien, Anton von A1 - Baldi, Annika A1 - Klessascheck, Finn A1 - Kalancha, Svitlana A1 - Lichtenstein, Tom A1 - Shaabani, Nuhad A1 - Meinel, Christoph A1 - Friedrich, Tobias A1 - Lenzner, Pascal A1 - Schumann, David A1 - Wiese, Ingmar A1 - Sarna, Nicole A1 - Wiese, Lena A1 - Tashkandi, Araek Sami A1 - van der Walt, Estée A1 - Eloff, Jan H. P. A1 - Schmidt, Christopher A1 - Hügle, Johannes A1 - Horschig, Siegfried A1 - Uflacker, Matthias A1 - Najafi, Pejman A1 - Sapegin, Andrey A1 - Cheng, Feng A1 - Stojanovic, Dragan A1 - Stojnev Ilić, Aleksandra A1 - Djordjevic, Igor A1 - Stojanovic, Natalija A1 - Predic, Bratislav A1 - González-Jiménez, Mario A1 - de Lara, Juan A1 - Mischkewitz, Sven A1 - Kainz, Bernhard A1 - van Hoorn, André A1 - Ferme, Vincenzo A1 - Schulz, Henning A1 - Knigge, Marlene A1 - Hecht, Sonja A1 - Prifti, Loina A1 - Krcmar, Helmut A1 - Fabian, Benjamin A1 - Ermakova, Tatiana A1 - Kelkel, Stefan A1 - Baumann, Annika A1 - Morgenstern, Laura A1 - Plauth, Max A1 - Eberhard, Felix A1 - Wolff, Felix A1 - Polze, Andreas A1 - Cech, Tim A1 - Danz, Noel A1 - Noack, Nele Sina A1 - Pirl, Lukas A1 - Beilharz, Jossekin Jakob A1 - De Oliveira, Roberto C. L. A1 - Soares, Fábio Mendes A1 - Juiz, Carlos A1 - Bermejo, Belen A1 - Mühle, Alexander A1 - Grüner, Andreas A1 - Saxena, Vageesh A1 - Gayvoronskaya, Tatiana A1 - Weyand, Christopher A1 - Krause, Mirko A1 - Frank, Markus A1 - Bischoff, Sebastian A1 - Behrens, Freya A1 - Rückin, Julius A1 - Ziegler, Adrian A1 - Vogel, Thomas A1 - Tran, Chinh A1 - Moser, Irene A1 - Grunske, Lars A1 - Szárnyas, Gábor A1 - Marton, József A1 - Maginecz, János A1 - Varró, Dániel A1 - Antal, János Benjamin ED - Meinel, Christoph ED - Polze, Andreas ED - Beins, Karsten ED - Strotmann, Rolf ED - Seibold, Ulrich ED - Rödszus, Kurt ED - Müller, Jürgen T1 - HPI Future SOC Lab – Proceedings 2018 N2 - The “HPI Future SOC Lab” is a cooperation of the Hasso Plattner Institute (HPI) and industry partners. Its mission is to enable and promote exchange and interaction between the research community and the industry partners. The HPI Future SOC Lab provides researchers with free of charge access to a complete infrastructure of state of the art hard and software. This infrastructure includes components, which might be too expensive for an ordinary research environment, such as servers with up to 64 cores and 2 TB main memory. The offerings address researchers particularly from but not limited to the areas of computer science and business information systems. Main areas of research include cloud computing, parallelization, and In-Memory technologies. This technical report presents results of research projects executed in 2018. Selected projects have presented their results on April 17th and November 14th 2017 at the Future SOC Lab Day events. N2 - Das Future SOC Lab am HPI ist eine Kooperation des Hasso-Plattner-Instituts mit verschiedenen Industriepartnern. Seine Aufgabe ist die Ermöglichung und Förderung des Austausches zwischen Forschungsgemeinschaft und Industrie. Am Lab wird interessierten Wissenschaftler:innen eine Infrastruktur von neuester Hard- und Software kostenfrei für Forschungszwecke zur Verfügung gestellt. Dazu zählen Systeme, die im normalen Hochschulbereich in der Regel nicht zu finanzieren wären, bspw. Server mit bis zu 64 Cores und 2 TB Hauptspeicher. Diese Angebote richten sich insbesondere an Wissenschaftler:innen in den Gebieten Informatik und Wirtschaftsinformatik. Einige der Schwerpunkte sind Cloud Computing, Parallelisierung und In-Memory Technologien. In diesem Technischen Bericht werden die Ergebnisse der Forschungsprojekte des Jahres 2018 vorgestellt. Ausgewählte Projekte stellten ihre Ergebnisse am 17. April und 14. November 2018 im Rahmen des Future SOC Lab Tags vor. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 151 KW - Future SOC Lab KW - research projects KW - multicore architectures KW - in-memory technology KW - cloud computing KW - machine learning KW - artifical intelligence KW - Future SOC Lab KW - Forschungsprojekte KW - Multicore Architekturen KW - In-Memory Technologie KW - Cloud Computing KW - maschinelles Lernen KW - künstliche Intelligenz Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-563712 SN - 978-3-86956-547-7 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 151 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Puri, Manish A1 - Varde, Aparna S. A1 - Melo, Gerard de T1 - Commonsense based text mining on urban policy JF - Language resources and evaluation N2 - Local laws on urban policy, i.e., ordinances directly affect our daily life in various ways (health, business etc.), yet in practice, for many citizens they remain impervious and complex. This article focuses on an approach to make urban policy more accessible and comprehensible to the general public and to government officials, while also addressing pertinent social media postings. Due to the intricacies of the natural language, ranging from complex legalese in ordinances to informal lingo in tweets, it is practical to harness human judgment here. To this end, we mine ordinances and tweets via reasoning based on commonsense knowledge so as to better account for pragmatics and semantics in the text. Ours is pioneering work in ordinance mining, and thus there is no prior labeled training data available for learning. This gap is filled by commonsense knowledge, a prudent choice in situations involving a lack of adequate training data. The ordinance mining can be beneficial to the public in fathoming policies and to officials in assessing policy effectiveness based on public reactions. This work contributes to smart governance, leveraging transparency in governing processes via public involvement. We focus significantly on ordinances contributing to smart cities, hence an important goal is to assess how well an urban region heads towards a smart city as per its policies mapping with smart city characteristics, and the corresponding public satisfaction. KW - Commonsense reasoning KW - Opinion mining KW - Ordinances KW - Smart cities KW - Social KW - media KW - Text mining Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1007/s10579-022-09584-6 SN - 1574-020X SN - 1574-0218 VL - 57 SP - 733 EP - 763 PB - Springer CY - Dordrecht [u.a.] ER - TY - JOUR A1 - Ponce, Eva A1 - Srinath, Sindhu A1 - Allegue, Laura T1 - Integrating Community Teaching in MOOCs JF - EMOOCs 2021 N2 - The MITx MicroMasters Program in Supply Chain Management (SCM) is a Massive Open Online Course (MOOC) based program that aims to impart quantitative and qualitative knowledge to SCM enthusiasts all around the world. The program that started in 2014 with just one course, now offers 5 courses and one final proctored exam, which allows a learner to gain a MicroMasters credential upon completion. While the courses are delivered in the form of pre-recorded videos by the faculty members of Massachusetts Institute of Technology (MIT), the questions and comments posted by learners in discussion forums are addressed by a group of Community Teaching Assistants (CTAs) who volunteer for this role. The MITx staff carefully selects CTAs for each run of the individual courses as they take on a co-facilitator’s role in the program. This paper highlights the importance of community teaching, discusses the profile of CTAs involved with the program, their recruitment, training, tasks and responsibilities, engagement, and rewarding process. In the end we also share a few recommendations based on the lessons learned in community teaching during the last five years of running more than 45 MOOC courses, that could help other MOOC teams deliver a high-touch experience. Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-517123 SN - 978-3-86956-512-5 VL - 2021 SP - 95 EP - 109 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Poce, Antonella A1 - Re, Maria Rosaria A1 - Valente, Mara T1 - Evaluating OERs in Museum Education Context BT - A Collaborative Online Experience JF - EMOOCs 2021 N2 - This paper aims to present the results of a higher education experience promoted by the research centres INTELLECT (University of Modena and Reggio Emilia) and CDM (University of Roma Tre), as part of difference master’s degrees programme of the academic years 2018/2019, 2019/2020, and 2020/2021. Through different online activities, 37 students attended and evaluated a MOOC on museum education content, such promoting their professionals and transverse skills, such as critical thinking, and developing their knowledge relative to OERs, within culture and heritage education contexts. Moreover, results from the online evaluation activities support the implementation of the MOOC in a collaborative way: during the academic years, evaluation data have been used by researcher to make changes to the course modules, thus realizing a more effective online path from and educational point of view. Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-517178 SN - 978-3-86956-512-5 VL - 2021 SP - 159 EP - 168 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Perscheid, Cindy T1 - Comprior BT - Facilitating the implementation and automated benchmarking of prior knowledge-based feature selection approaches on gene expression data sets JF - BMC Bioinformatics N2 - Background Reproducible benchmarking is important for assessing the effectiveness of novel feature selection approaches applied on gene expression data, especially for prior knowledge approaches that incorporate biological information from online knowledge bases. However, no full-fledged benchmarking system exists that is extensible, provides built-in feature selection approaches, and a comprehensive result assessment encompassing classification performance, robustness, and biological relevance. Moreover, the particular needs of prior knowledge feature selection approaches, i.e. uniform access to knowledge bases, are not addressed. As a consequence, prior knowledge approaches are not evaluated amongst each other, leaving open questions regarding their effectiveness. Results We present the Comprior benchmark tool, which facilitates the rapid development and effortless benchmarking of feature selection approaches, with a special focus on prior knowledge approaches. Comprior is extensible by custom approaches, offers built-in standard feature selection approaches, enables uniform access to multiple knowledge bases, and provides a customizable evaluation infrastructure to compare multiple feature selection approaches regarding their classification performance, robustness, runtime, and biological relevance. Conclusion Comprior allows reproducible benchmarking especially of prior knowledge approaches, which facilitates their applicability and for the first time enables a comprehensive assessment of their effectiveness KW - Feature selection KW - Prior knowledge KW - Gene expression KW - Reproducible benchmarking Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1186/s12859-021-04308-z SN - 1471-2105 VL - 22 SP - 1 EP - 15 PB - Springer Nature CY - London ER - TY - THES A1 - Perlich, Anja T1 - Digital collaborative documentation in mental healthcare T1 - Digitale Mittel zur kooperativen Dokumentation im Bereich der psychischen Gesundheit N2 - With the growth of information technology, patient attitudes are shifting – away from passively receiving care towards actively taking responsibility for their well- being. Handling doctor-patient relationships collaboratively and providing patients access to their health information are crucial steps in empowering patients. In mental healthcare, the implicit consensus amongst practitioners has been that sharing medical records with patients may have an unpredictable, harmful impact on clinical practice. In order to involve patients more actively in mental healthcare processes, Tele-Board MED (TBM) allows for digital collaborative documentation in therapist-patient sessions. The TBM software system offers a whiteboard-inspired graphical user interface that allows therapist and patient to jointly take notes during the treatment session. Furthermore, it provides features to automatically reuse the digital treatment session notes for the creation of treatment session summaries and clinical case reports. This thesis presents the development of the TBM system and evaluates its effects on 1) the fulfillment of the therapist’s duties of clinical case documentation, 2) patient engagement in care processes, and 3) the therapist-patient relationship. Following the design research methodology, TBM was developed and tested in multiple evaluation studies in the domains of cognitive behavioral psychotherapy and addiction care. The results show that therapists are likely to use TBM with patients if they have a technology-friendly attitude and when its use suits the treatment context. Support in carrying out documentation duties as well as fulfilling legal requirements contributes to therapist acceptance. Furthermore, therapists value TBM as a tool to provide a discussion framework and quick access to worksheets during treatment sessions. Therapists express skepticism, however, regarding technology use in patient sessions and towards complete record transparency in general. Patients expect TBM to improve the communication with their therapist and to offer a better recall of discussed topics when taking a copy of their notes home after the session. Patients are doubtful regarding a possible distraction of the therapist and usage in situations when relationship-building is crucial. When applied in a clinical environment, collaborative note-taking with TBM encourages patient engagement and a team feeling between therapist and patient. Furthermore, it increases the patient’s acceptance of their diagnosis, which in turn is an important predictor for therapy success. In summary, TBM has a high potential to deliver more than documentation support and record transparency for patients, but also to contribute to a collaborative doctor-patient relationship. This thesis provides design implications for the development of digital collaborative documentation systems in (mental) healthcare as well as recommendations for a successful implementation in clinical practice. N2 - Die Verbreitung von Informationstechnologie kann die Rolle von Patienten verändern: weg vom passiven Erhalt ärztlicher Zuwendung hin zur eigenverantwortlichen Mitwirkung an ihrer Genesung. Wesentliche Schritte zur Ermündigung von Patienten sind eine gute Zusammenarbeit mit dem behandelnden Arzt und der Zugang zu den eigenen Akten. Unter Psychotherapeuten gibt es jedoch einen impliziten Konsens darüber, dass die Einsicht in psychiatrische Akten unvorhersehbare, nachteilige Effekte auf die klinische Praxis hervorrufen könnte. Um auch Patienten aktiver an der Erhaltung und Wiederherstellung ihrer mentalen Gesundheit zu beteiligen, ermöglicht Tele-Board MED (TBM) das gemeinschaftliche Erstellen von digitalen Notizen. Diese Dissertation beschreibt die Entwicklung des TBM Software-Systems, das es Therapeut und Patient ermöglicht, gemeinsam während der Sitzung wie auf einem Whiteboard Notizen zu machen. Außerdem bietet TBM Funktionen, um auf Grundlage der digitalen Gesprächsnotizen automatisch Sitzungsprotokolle und klinische Fallberichte zu erstellen. Methodologisch basiert die Entwicklung und Evaluierung von TBM auf dem Paradigma für Design Research. Es wurden vielfältige Studien in den Bereichen der Verhaltens- und Suchttherapie durchgeführt, um die Auswirkungen auf folgende Aspekte zu evaluieren: 1) die Erfüllung der Dokumentationspflichten von Therapeuten, 2) das Engagement von Patienten in Behandlungsprozessen und 3) die Beziehung zwischen Patient und Therapeut. Die Studien haben gezeigt, dass Therapeuten dazu geneigt sind, TBM mit ihren Patienten zu nutzen, wenn sie technologie-freundlich eingestellt sind und wenn es zum Behandlungskontext passt. Zur Akzeptanz tragen auch die schnelle Erstellung von klinischen Dokumenten sowie die Erfüllung der gesetzlichen Forderung nach Aktentransparenz bei. Weiterhin schätzen Therapeuten TBM als Werkzeug, um Therapiegespräche zu strukturieren und während der Sitzung schnell auf Arbeitsblätter zuzugreifen. Therapeuten äußerten hingegen auch Skepsis gegenüber der Technologienutzung im Patientengespräch und vollständiger Aktentransparenz. Patienten erhoffen sich von TBM eine verbesserte Kommunikation mit ihrem Therapeuten und denken, dass sie sich besser an die Gesprächsinhalte erinnern können, wenn sie eine Kopie ihrer Akte erhalten. Patienten brachten Bedenken zum Ausdruck, TBM in Situationen zu nutzen, in denen der Beziehungsaufbau im Vordergrund steht, und darüber, dass Therapeuten sich abgelenkt fühlen könnten. Als TBM im klinischen Umfeld eingesetzt wurde, wurde ein erhöhtes Patientenengagement und ein gesteigertes Teamgefühl beobachtet. Außerdem stieg bei Patienten die Akzeptanz ihrer Diagnosen, welche wiederum ein wichtiger Prädiktor für Therapieerfolg ist. Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass TBM großes Potential hat: Über die damit mögliche Dokumentationsunterstützung und Aktentransparenz hinaus wird auch die Zusammenarbeit von Therapeut und Patient unterstützt. Diese Dissertation fasst Kriterien zur Entwicklung von gemeinschaftlichen Dokumentationssystemen in der (psychischen) Gesundheitsfürsorge sowie Empfehlungen für eine erfolgreiche Implementierung in der klinischen Praxis zusammen. KW - medical documentation KW - psychotherapy KW - addiction care KW - computer-mediated therapy KW - digital whiteboard KW - patient empowerment KW - doctor-patient relationship KW - design research KW - user experience KW - evaluation KW - medizinische Dokumentation KW - Psychotherapie KW - Suchtberatung und -therapie KW - computervermittelte Therapie KW - digitales Whiteboard KW - Patientenermündigung KW - Arzt-Patient-Beziehung KW - Design-Forschung KW - User Experience KW - Evaluation Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-440292 ER - TY - JOUR A1 - Perach, Shai A1 - Alexandron, Giora T1 - A MOOC-Based Computer Science Program for Middle School BT - Results, Challenges, and the Covid-19 Effect JF - EMOOCs 2021 N2 - In an attempt to pave the way for more extensive Computer Science Education (CSE) coverage in K-12, this research developed and made a preliminary evaluation of a blended-learning Introduction to CS program based on an academic MOOC. Using an academic MOOC that is pedagogically effective and engaging, such a program may provide teachers with disciplinary scaffolds and allow them to focus their attention on enhancing students’ learning experience and nurturing critical 21st-century skills such as self-regulated learning. As we demonstrate, this enabled us to introduce an academic level course to middle-school students. In this research, we developed the principals and initial version of such a program, targeting ninth-graders in science-track classes who learn CS as part of their standard curriculum. We found that the middle-schoolers who participated in the program achieved academic results on par with undergraduate students taking this MOOC for academic credit. Participating students also developed a more accurate perception of the essence of CS as a scientific discipline. The unplanned school closure due to the COVID19 pandemic outbreak challenged the research but underlined the advantages of such a MOOCbased blended learning program above classic pedagogy in times of global or local crises that lead to school closure. While most of the science track classes seem to stop learning CS almost entirely, and the end-of-year MoE exam was discarded, the program’s classes smoothly moved to remote learning mode, and students continued to study at a pace similar to that experienced before the school shut down. Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-517133 SN - 978-3-86956-512-5 VL - 2021 SP - 111 EP - 127 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Pape, Tobias T1 - Efficient compound values in virtual machines N2 - Compound values are not universally supported in virtual machine (VM)-based programming systems and languages. However, providing data structures with value characteristics can be beneficial. On one hand, programming systems and languages can adequately represent physical quantities with compound values and avoid inconsistencies, for example, in representation of large numbers. On the other hand, just-in-time (JIT) compilers, which are often found in VMs, can rely on the fact that compound values are immutable, which is an important property in optimizing programs. Considering this, compound values have an optimization potential that can be put to use by implementing them in VMs in a way that is efficient in memory usage and execution time. Yet, optimized compound values in VMs face certain challenges: to maintain consistency, it should not be observable by the program whether compound values are represented in an optimized way by a VM; an optimization should take into account, that the usage of compound values can exhibit certain patterns at run-time; and that necessary value-incompatible properties due to implementation restrictions should be reduced. We propose a technique to detect and compress common patterns of compound value usage at run-time to improve memory usage and execution speed. Our approach identifies patterns of frequent compound value references and introduces abbreviated forms for them. Thus, it is possible to store multiple inter-referenced compound values in an inlined memory representation, reducing the overhead of metadata and object references. We extend our approach by a notion of limited mutability, using cells that act as barriers for our approach and provide a location for shared, mutable access with the possibility of type specialization. We devise an extension to our approach that allows us to express automatic unboxing of boxed primitive data types in terms of our initial technique. We show that our approach is versatile enough to express another optimization technique that relies on values, such as Booleans, that are unique throughout a programming system. Furthermore, we demonstrate how to re-use learned usage patterns and optimizations across program runs, thus reducing the performance impact of pattern recognition. We show in a best-case prototype that the implementation of our approach is feasible and can also be applied to general purpose programming systems, namely implementations of the Racket language and Squeak/Smalltalk. In several micro-benchmarks, we found that our approach can effectively reduce memory consumption and improve execution speed. N2 - Zusammengesetzte Werte werden in VM-basierten Programmiersystemen und -sprachen nicht durchgängig unterstützt. Die Bereitstellung von Datenstrukturen mit Wertemerkmalen kann jedoch von Vorteil sein. Einerseits können Programmiersysteme und Sprachen physikalische Größen mit zusammengesetzten Werten, wie beispielsweise bei der Darstellung großer Zahlen, adäquat darstellen und Inkonsistenzen vermeiden. Andererseits können sich Just-in-time-Compiler, die oft in VMs zu finden sind, darauf verlassen, dass zusammengesetzte Werte unveränderlich sind, was eine wichtige Eigenschaft bei der Programmoptimierung ist. In Anbetracht dessen haben zusammengesetzte Werte ein Optimierungspotenzial, das genutzt werden kann, indem sie in VMs so implementiert werden, dass sie effizient in Speichernutzung und Ausführungszeit sind. Darüber hinaus stehen optimierte zusammengesetzte Werte in VMs vor bestimmten Herausforderungen: Um die Konsistenz zu erhalten, sollte das Programm nicht beobachten können, ob zusammengesetzte Werte durch eine VM in einer optimierten Weise dargestellt werden; eine Optimierung sollte berücksichtigen, dass die Verwendung von zusammengesetzten Werten bestimmte Muster zur Laufzeit aufweisen kann; und dass wertinkompatible Eigenschaften vermindert werden sollten, die nur aufgrund von Implementierungsbeschränkungen notwendig sind. Wir schlagen eine Verfahrensweise vor, um gängige Muster der Verwendung von zusammengesetzten Werten zur Laufzeit zu erkennen und zu komprimieren, um die Speichernutzung und Ausführungsgeschwindigkeit zu verbessern. Unser Ansatz identifiziert Muster häufiger zusammengesetzter Wertreferenzen und führt für sie abgekürzte Formen ein. Dies ermöglicht es, mehrere miteinander verknüpfte zusammengesetzte Werte in einer eingebetteten Art und Weise im Speicher darzustellen, wodurch der Verwaltungsaufwand, der sich aus Metadaten und Objektreferenzen ergibt, reduziert wird. Wir erweitern unseren Ansatz um ein Konzept der eingeschränkten Veränderbarkeit, indem wir Zellen verwenden, die als Barrieren für unseren Ansatz dienen und einen Platz für einen gemeinsamen, schreibenden Zugriff mit der Möglichkeit der Typspezialisierung bieten. Wir entwickeln eine Erweiterung unseres Ansatzes, die es uns ermöglicht, mithilfe unserer ursprünglichen Technik das automatische Entpacken von primitiven geboxten Datentypen auszudrücken. Wir zeigen, dass unser Ansatz vielseitig genug ist, um auch eine andere Optimierungstechnik auszudrücken, die sich auf einzigartige Werte in einem Programmiersystem, wie beispielsweise Booleans, stützt. Darüber hinaus zeigen wir, wie erlernte Nutzungsmuster und Optimierungen über Programmausführungen hinweg wiederverwendet werden können, wodurch die Auswirkungen der Mustererkennung auf die Leistung reduziert werden. Wir zeigen in einem Best-Case-Prototyp, dass unser Ansatzes umsetzbar ist und auch auf allgemeinere Programmiersysteme wie Racket und Squeak/Smalltalk angewendet werden kann. In mehreren Mikro-Benchmarks haben wir festgestellt, dass unser Ansatz den Speicherverbrauch effektiv reduzieren und die Ausführungsgeschwindigkeit verbessern kann. KW - Compound Values KW - Objects KW - Data Structure Optimization KW - Virtual Machines KW - Smalltalk KW - Verbundwerte KW - Objekte KW - Datenstrukturoptimierung KW - Virtuelle Maschinen KW - Smalltalk Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-499134 ER - TY - BOOK A1 - Niephaus, Fabio A1 - Felgentreff, Tim A1 - Hirschfeld, Robert T1 - Squimera BT - a live, Smalltalk-based IDE for dynamic programming languages N2 - Programmierwerkzeuge, die verschiedene Programmiersprachen unterstützen und sich konsistent bedienen lassen, sind hilfreich für Softwareentwickler, weil diese sich nicht erst mit neuen Werkzeugen vertraut machen müssen, wenn sie in einer neuen Sprache entwickeln wollen. Außerdem ist es nützlich, verschiedene Programmiersprachen in einer Anwendung kombinieren zu können, da Entwickler dann Softwareframeworks und -bibliotheken nicht in der jeweiligen Sprache nachbauen müssen und stattdessen bestehende Software wiederverwenden können. Dennoch haben Entwickler eine sehr große Auswahl, wenn sie nach Werkzeugen suchen, die teilweise zudem speziell nur für eine Sprache ausgelegt sind. Einige integrierte Entwicklungsumgebungen unterstützen verschiedene Programmiersprachen, können aber häufig keine konsistente Bedienung ihrer Werkzeuge gewährleisten, da die jeweiligen Ausführungsumgebungen der Sprachen zu verschieden sind. Darüber hinaus gibt es bereits Mechansimen, die es erlauben, Programme aus anderen Sprachen in einem Programm wiederzuverwenden. Dazu werden häufig das Betriebssystem oder eine Netzwerkverbindung verwendet. Programmierwerkzeuge unterstützen jedoch häufig eine solche Indirektion nicht und sind deshalb nur eingeschränkt nutzbar bei beispielsweise Debugging Szenarien. In dieser Arbeit stellen wir einen neuartigen Ansatz vor, der das Programmiererlebnis in Bezug auf das Arbeiten mit mehreren dynamischen Programmiersprachen verbessern soll. Dazu verwenden wir die Werkzeuge einer Smalltalk Programmierumgebung wieder und entwickeln eine virtuelle Ausführungsumgebung, die verschiedene Sprachen gleichermaßen unterstützt. Der auf unserem Ansatz basierende Prototyp Squimera demonstriert, dass es möglich ist, Programmierwerkzeuge in der Art wiederzuverwenden, sodass sie sich für verschiedene Programmiersprachen gleich verhalten und somit die Arbeit für Entwickler vereinfachen. Außerdem ermöglicht Squimera einfaches Wiederverwenden und darüber hinaus das Verschmischen von in unterschiedlichen Sprachen geschriebenen Softwarebibliotheken und -frameworks und erlaubt dabei zusätzlich Debugging über mehrere Sprachen hinweg. N2 - Software development tools that work and behave consistently across different programming languages are helpful for developers, because they do not have to familiarize themselves with new tooling whenever they decide to use a new language. Also, being able to combine multiple programming languages in a program increases reusability, as developers do not have to recreate software frameworks and libraries in the language they develop in and can reuse existing software instead. However, developers often have a broad choice with regard to tools, some of which are designed for only one specific programming language. Various Integrated Development Environments have support for multiple languages, but are usually unable to provide a consistent programming experience due to different features of language runtimes. Furthermore, common mechanisms that allow reuse of software written in other languages usually use the operating system or a network connection as the abstract layer. Tools, however, often cannot support such indirections well and are therefore less useful in debugging scenarios for example. In this report, we present a novel approach that aims to improve the programming experience with regard to working with multiple high-level programming languages. As part of this approach, we reuse the tools of a Smalltalk programming environment for other languages and build a multi-language virtual execution environment which is able to provide the same runtime capabilities for all languages. The prototype system Squimera is an implementation of our approach and demonstrates that it is possible to reuse development tools, so that they behave in the same way across all supported programming languages. In addition, it provides convenient means to reuse and even mix software libraries and frameworks written in different languages without breaking the debugging experience. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 120 KW - Programmiererlebnis KW - integrierte Entwicklungsumgebungen KW - mehrsprachige Ausführungsumgebungen KW - Interpreter KW - Debugging KW - Smalltalk KW - Python KW - Ruby KW - programming experience KW - integrated development environments KW - polyglot execution environments KW - interpreters KW - debugging KW - small talk KW - Python KW - Ruby Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-403387 SN - 978-3-86956-422-7 IS - 120 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Niephaus, Fabio T1 - Exploratory tool-building platforms for polyglot virtual machines N2 - Polyglot programming allows developers to use multiple programming languages within the same software project. While it is common to use more than one language in certain programming domains, developers also apply polyglot programming for other purposes such as to re-use software written in other languages. Although established approaches to polyglot programming come with significant limitations, for example, in terms of performance and tool support, developers still use them to be able to combine languages. Polyglot virtual machines (VMs) such as GraalVM provide a new level of polyglot programming, allowing languages to directly interact with each other. This reduces the amount of glue code needed to combine languages, results in better performance, and enables tools such as debuggers to work across languages. However, only a little research has focused on novel tools that are designed to support developers in building software with polyglot VMs. One reason is that tool-building is often an expensive activity, another one is that polyglot VMs are still a moving target as their use cases and requirements are not yet well understood. In this thesis, we present an approach that builds on existing self-sustaining programming systems such as Squeak/Smalltalk to enable exploratory programming, a practice for exploring and gathering software requirements, and re-use their extensive tool-building capabilities in the context of polyglot VMs. Based on TruffleSqueak, our implementation for the GraalVM, we further present five case studies that demonstrate how our approach helps tool developers to design and build tools for polyglot programming. We further show that TruffleSqueak can also be used by application developers to build and evolve polyglot applications at run-time and by language and runtime developers to understand the dynamic behavior of GraalVM languages and internals. Since our platform allows all these developers to apply polyglot programming, it can further help to better understand the advantages, use cases, requirements, and challenges of polyglot VMs. Moreover, we demonstrate that our approach can also be applied to other polyglot VMs and that insights gained through it are transferable to other programming systems. We conclude that our research on tools for polyglot programming is an important step toward making polyglot VMs more approachable for developers in practice. With good tool support, we believe polyglot VMs can make it much more common for developers to take advantage of multiple languages and their ecosystems when building software. N2 - Durch Polyglottes Programmieren können Softwareentwickler:innen mehrere Programmiersprachen für das Bauen von Software verwenden. Während diese Art von Programmierung in einigen Programmierdomänen üblich ist, wenden Entwickler:innen Polyglottes Programmieren auch aus anderen Gründen an, wie zum Beispiel, um Software über Programmiersprachen hinweg wiederverwenden zu können. Obwohl die bestehenden Ansätze zum Polyglotten Programmieren mit erheblichen Einschränkungen verbunden sind, wie beispielsweise in Bezug zur Laufzeitperformance oder der Unterstützung durch Programmierwerkzeuge, werden sie dennoch von Entwickler:innen genutzt, um Sprachen kombinieren zu können. Mehrsprachige Ausführungsumgebungen wie zum Beispiel GraalVM bieten Polyglottes Programmieren auf einer neuen Ebene an, welche es Sprachen erlaubt, direkt miteinander zu interagieren. Dadurch wird die Menge an notwendigem Glue Code beim Kombinieren von Sprachen reduziert und die Laufzeitperformance verbessert. Außerdem können Debugger und andere Programmierwerkzeuge über mehrere Sprachen hinweg verwendet werden. Jedoch hat sich bisher nur wenig wissenschaftliche Arbeit mit neuartigen Werkzeugen beschäftigt, die darauf ausgelegt sind, Entwickler:innen beim Polyglotten Programmieren mit mehrsprachigen Ausführungsumgebungen zu unterstützen. Ein Grund dafür ist, dass das Bauen von Werkzeugen üblicherweise sehr aufwendig ist. Ein anderer Grund ist, dass sich mehrsprachige Ausführungsumgebungen immer noch ständig weiterentwickeln, da ihre Anwendungsfälle und Anforderungen noch nicht ausreichend verstanden sind. In dieser Arbeit stellen wir einen Ansatz vor, der auf selbsttragenden Programmiersystemen wie zum Beispiel Squeak/Smalltalk aufbaut, um Exploratives Programmieren, eine Praktik zum Explorieren und Erfassen von Softwareanforderungen, sowie das Wiederverwenden ihrer umfangreichen Fähigkeiten zum Bauen von Werkzeugen im Rahmen von mehrsprachigen Ausführungsumgebungen zu ermöglichen. Basierend auf TruffleSqueak, unserer Implementierung für die GraalVM, zeigen wir anhand von fünf Fallstudien, wie unser Ansatz Werkzeugentwickler:innen dabei hilft, neue Werkzeuge zum Polyglotten Programmieren zu entwerfen und zu bauen. Außerdem demonstrieren wir, dass TruffleSqueak auch von Anwendungsentwickler:innen zum Bauen und Erweitern von polyglotten Anwendungen zur Laufzeit genutzt werden kann und Sprach- sowie Laufzeitentwickler:innen dabei hilft, das dynamische Verhalten von GraalVM-Sprachen und -Interna zu verstehen. Da unsere Plattform dabei all diesen Entwickler:innen Polyglottes Programmieren erlaubt, trägt sie außerdem dazu bei, dass Vorteile, Anwendungsfälle, Anforderungen und Herausforderungen von mehrsprachigen Ausführungsumgebungen besser verstanden werden können. Darüber hinaus zeigen wir, dass unser Ansatz auch auf andere mehrsprachige Ausführungsumgebungen angewandt werden kann und dass die Erkenntnisse, die man durch unseren Ansatz gewinnen kann, auch auf andere Programmiersysteme übertragbar sind. Wir schlussfolgern, dass unsere Forschung an Werkzeugen zum Polyglotten Programmieren ein wichtiger Schritt ist, um mehrsprachige Ausführungsumgebungen zugänglicher für Entwickler:innen in der Praxis zu machen. Wir sind davon überzeugt, dass diese Ausführungsumgebungen mit guter Werkzeugunterstützung dazu führen können, dass Softwareentwickler:innen häufiger von den Vorteilen der Verwendung mehrerer Programmiersprachen zum Bauen von Software profitieren wollen. KW - polyglot programming KW - polyglottes Programmieren KW - programming tools KW - Programmierwerkzeuge KW - Smalltalk KW - Smalltalk KW - GraalVM KW - GraalVM KW - virtual machines KW - virtuelle Maschinen Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-571776 ER - TY - JOUR A1 - Navarro, Marisa A1 - Orejas, Fernando A1 - Pino, Elvira A1 - Lambers, Leen T1 - A navigational logic for reasoning about graph properties JF - Journal of logical and algebraic methods in programming N2 - Graphs play an important role in many areas of Computer Science. In particular, our work is motivated by model-driven software development and by graph databases. For this reason, it is very important to have the means to express and to reason about the properties that a given graph may satisfy. With this aim, in this paper we present a visual logic that allows us to describe graph properties, including navigational properties, i.e., properties about the paths in a graph. The logic is equipped with a deductive tableau method that we have proved to be sound and complete. KW - Graph logic KW - Algebraic methods KW - Formal modelling KW - Specification Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1016/j.jlamp.2020.100616 SN - 2352-2208 SN - 2352-2216 VL - 118 PB - Elsevier Science CY - Amsterdam [u.a.] ER - TY - THES A1 - Najafi, Pejman T1 - Leveraging data science & engineering for advanced security operations T1 - Der Einsatz von Data Science & Engineering für fortschrittliche Security Operations N2 - The Security Operations Center (SOC) represents a specialized unit responsible for managing security within enterprises. To aid in its responsibilities, the SOC relies heavily on a Security Information and Event Management (SIEM) system that functions as a centralized repository for all security-related data, providing a comprehensive view of the organization's security posture. Due to the ability to offer such insights, SIEMS are considered indispensable tools facilitating SOC functions, such as monitoring, threat detection, and incident response. Despite advancements in big data architectures and analytics, most SIEMs fall short of keeping pace. Architecturally, they function merely as log search engines, lacking the support for distributed large-scale analytics. Analytically, they rely on rule-based correlation, neglecting the adoption of more advanced data science and machine learning techniques. This thesis first proposes a blueprint for next-generation SIEM systems that emphasize distributed processing and multi-layered storage to enable data mining at a big data scale. Next, with the architectural support, it introduces two data mining approaches for advanced threat detection as part of SOC operations. First, a novel graph mining technique that formulates threat detection within the SIEM system as a large-scale graph mining and inference problem, built on the principles of guilt-by-association and exempt-by-reputation. The approach entails the construction of a Heterogeneous Information Network (HIN) that models shared characteristics and associations among entities extracted from SIEM-related events/logs. Thereon, a novel graph-based inference algorithm is used to infer a node's maliciousness score based on its associations with other entities in the HIN. Second, an innovative outlier detection technique that imitates a SOC analyst's reasoning process to find anomalies/outliers. The approach emphasizes explainability and simplicity, achieved by combining the output of simple context-aware univariate submodels that calculate an outlier score for each entry. Both approaches were tested in academic and real-world settings, demonstrating high performance when compared to other algorithms as well as practicality alongside a large enterprise's SIEM system. This thesis establishes the foundation for next-generation SIEM systems that can enhance today's SOCs and facilitate the transition from human-centric to data-driven security operations. N2 - In einem Security Operations Center (SOC) werden alle sicherheitsrelevanten Prozesse, Daten und Personen einer Organisation zusammengefasst. Das Herzstück des SOCs ist ein Security Information and Event Management (SIEM)-System, welches als zentraler Speicher aller sicherheitsrelevanten Daten fungiert und einen Überblick über die Sicherheitslage einer Organisation geben kann. SIEM-Systeme sind unverzichtbare Werkzeuge für viele SOC-Funktionen wie Monitoring, Threat Detection und Incident Response. Trotz der Fortschritte bei Big-Data-Architekturen und -Analysen können die meisten SIEMs nicht mithalten. Sie fungieren nur als Protokollsuchmaschine und unterstützen keine verteilte Data Mining und Machine Learning. In dieser Arbeit wird zunächst eine Blaupause für die nächste Generation von SIEM-Systemen vorgestellt, welche Daten verteilt, verarbeitet und in mehreren Schichten speichert, damit auch Data Mining im großen Stil zu ermöglichen. Zudem werden zwei Data Mining-Ansätze vorgeschlagen, mit denen auch anspruchsvolle Bedrohungen erkannt werden können. Der erste Ansatz ist eine neue Graph-Mining-Technik, bei der SIEM-Daten als Graph strukturiert werden und Reputationsinferenz mithilfe der Prinzipien guiltby-association (Kontaktschuld) und exempt-by-reputation (Reputationsbefreiung) implementiert wird. Der Ansatz nutzt ein heterogenes Informationsnetzwerk (HIN), welches gemeinsame Eigenschaften und Assoziationen zwischen Entitäten aus Event Logs verknüpft. Des Weiteren ermöglicht ein neuer Inferenzalgorithmus die Bestimmung der Schädlichkeit eines Kontos anhand seiner Verbindungen zu anderen Entitäten im HIN. Der zweite Ansatz ist eine innovative Methode zur Erkennung von Ausreißern, die den Entscheidungsprozess eines SOC-Analysten imitiert. Diese Methode ist besonders einfach und interpretierbar, da sie einzelne univariate Teilmodelle kombiniert, die sich jeweils auf eine kontextualisierte Eigenschaft einer Entität beziehen. Beide Ansätze wurden sowohl akademisch als auch in der Praxis getestet und haben im Vergleich mit anderen Methoden auch in großen Unternehmen eine hohe Qualität bewiesen. Diese Arbeit bildet die Grundlage für die nächste Generation von SIEM-Systemen, welche den Übergang von einer personalzentrischen zu einer datenzentrischen Perspektive auf SOCs ermöglichen. KW - cybersecurity KW - endpoint security KW - threat detection KW - intrusion detection KW - apt KW - advanced threats KW - advanced persistent threat KW - zero-day KW - security analytics KW - data-driven KW - data mining KW - data science KW - anomaly detection KW - outlier detection KW - graph mining KW - graph inference KW - machine learning KW - Advanced Persistent Threats KW - fortschrittliche Angriffe KW - Anomalieerkennung KW - APT KW - Cyber-Sicherheit KW - Data-Mining KW - Data-Science KW - datengetrieben KW - Endpunktsicherheit KW - Graphableitung KW - Graph-Mining KW - Einbruchserkennung KW - Machine-Learning KW - Ausreißererkennung KW - Sicherheitsanalyse KW - Bedrohungserkennung KW - 0-day Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-612257 ER - TY - GEN A1 - Monti, Remo A1 - Rautenstrauch, Pia A1 - Ghanbari, Mahsa A1 - Rani James, Alva A1 - Kirchler, Matthias A1 - Ohler, Uwe A1 - Konigorski, Stefan A1 - Lippert, Christoph T1 - Identifying interpretable gene-biomarker associations with functionally informed kernel-based tests in 190,000 exomes T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Reihe der Digital Engineering Fakultät N2 - Here we present an exome-wide rare genetic variant association study for 30 blood biomarkers in 191,971 individuals in the UK Biobank. We compare gene- based association tests for separate functional variant categories to increase interpretability and identify 193 significant gene-biomarker associations. Genes associated with biomarkers were ~ 4.5-fold enriched for conferring Mendelian disorders. In addition to performing weighted gene-based variant collapsing tests, we design and apply variant-category-specific kernel-based tests that integrate quantitative functional variant effect predictions for mis- sense variants, splicing and the binding of RNA-binding proteins. For these tests, we present a computationally efficient combination of the likelihood- ratio and score tests that found 36% more associations than the score test alone while also controlling the type-1 error. Kernel-based tests identified 13% more associations than their gene-based collapsing counterparts and had advantages in the presence of gain of function missense variants. We introduce local collapsing by amino acid position for missense variants and use it to interpret associations and identify potential novel gain of function variants in PIEZO1. Our results show the benefits of investigating different functional mechanisms when performing rare-variant association tests, and demonstrate pervasive rare-variant contribution to biomarker variability. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Reihe der Digital Engineering Fakultät - 16 Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-586078 IS - 16 ER - TY - JOUR A1 - Monti, Remo A1 - Rautenstrauch, Pia A1 - Ghanbari, Mahsa A1 - Rani James, Alva A1 - Kirchler, Matthias A1 - Ohler, Uwe A1 - Konigorski, Stefan A1 - Lippert, Christoph T1 - Identifying interpretable gene-biomarker associations with functionally informed kernel-based tests in 190,000 exomes JF - Nature Communications N2 - Here we present an exome-wide rare genetic variant association study for 30 blood biomarkers in 191,971 individuals in the UK Biobank. We compare gene- based association tests for separate functional variant categories to increase interpretability and identify 193 significant gene-biomarker associations. Genes associated with biomarkers were ~ 4.5-fold enriched for conferring Mendelian disorders. In addition to performing weighted gene-based variant collapsing tests, we design and apply variant-category-specific kernel-based tests that integrate quantitative functional variant effect predictions for mis- sense variants, splicing and the binding of RNA-binding proteins. For these tests, we present a computationally efficient combination of the likelihood- ratio and score tests that found 36% more associations than the score test alone while also controlling the type-1 error. Kernel-based tests identified 13% more associations than their gene-based collapsing counterparts and had advantages in the presence of gain of function missense variants. We introduce local collapsing by amino acid position for missense variants and use it to interpret associations and identify potential novel gain of function variants in PIEZO1. Our results show the benefits of investigating different functional mechanisms when performing rare-variant association tests, and demonstrate pervasive rare-variant contribution to biomarker variability. Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1038/s41467-022-32864-2 SN - 2041-1723 VL - 13 PB - Nature Publishing Group UK CY - London ER - TY - JOUR A1 - Mihaescu, Vlad A1 - Andone, Diana A1 - Vasiu, Radu T1 - DigiCulture MOOC Courses Piloting with Students JF - EMOOCs 2021 Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-517339 SN - 978-3-86956-512-5 VL - 2021 SP - 275 EP - 279 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -