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Institutionelle Bildung ist für autistische Lernende mit vielgestaltigen und spezifischen Hindernissen verbunden. Dies gilt insbesondere im Zusammenhang mit Inklusion, deren Relevanz nicht zuletzt durch das Übereinkommen der Vereinten Nationen über die Rechte von Menschen mit Behinderung gegeben ist.
Diese Arbeit diskutiert zahlreiche lernrelevante Besonderheiten im Kontext von Autismus und zeigt Diskrepanzen zu den nicht immer ausreichend angemessenen institutionellen Lehrkonzepten. Eine zentrale These ist hierbei, dass die ungewöhnlich intensive Aufmerksamkeit von Autist*innen für ihre Spezialinteressen dafür genutzt werden kann, das Lernen mit fremdgestellten Inhalten zu erleichtern. Darauf aufbauend werden Lösungsansätze diskutiert, welche in einem neuartigen Konzept für ein digitales mehrgerätebasiertes Lernspiel resultieren.
Eine wesentliche Herausforderung bei der Konzeption spielbasierten Lernens besteht in der adäquaten Einbindung von Lerninhalten in einen fesselnden narrativen Kontext. Am Beispiel von Übungen zur emotionalen Deutung von Mimik, welche für das Lernen von sozioemotionalen Kompetenzen besonders im Rahmen von Therapiekonzepten bei Autismus Verwendung finden, wird eine angemessene Narration vorgestellt, welche die störungsarme Einbindung dieser sehr speziellen Lerninhalte ermöglicht.
Die Effekte der einzelnen Konzeptionselemente werden anhand eines prototypisch entwickelten Lernspiels untersucht. Darauf aufbauend zeigt eine quantitative Studie die gute Akzeptanz und Nutzerfreundlichkeit des Spiels und belegte vor allem die
Verständlichkeit der Narration und der Spielelemente. Ein weiterer Schwerpunkt liegt in der minimalinvasiven Untersuchung möglicher Störungen des Spielerlebnisses durch den Wechsel zwischen verschiedenen Endgeräten, für die ein innovatives Messverfahren entwickelt wurde.
Im Ergebnis beleuchtet diese Arbeit die Bedeutung und die Grenzen von spielbasierten Ansätzen für autistische Lernende. Ein großer Teil der vorgestellten Konzepte lässt sich auf andersartige Lernszenarien übertragen. Das dafür entwickelte technische Framework zur Realisierung narrativer Lernpfade ist ebenfalls darauf vorbereitet, für weitere Lernszenarien, gerade auch im institutionellen Kontext, Verwendung zu finden.
Die stetige Weiterentwicklung von VR-Systemen bietet neue Möglichkeiten der Interaktion mit virtuellen Objekten im dreidimensionalen Raum, stellt Entwickelnde von VRAnwendungen aber auch vor neue Herausforderungen. Selektions- und Manipulationstechniken müssen unter Berücksichtigung des Anwendungsszenarios, der Zielgruppe und der zur Verfügung stehenden Ein- und Ausgabegeräte ausgewählt werden. Diese Arbeit leistet einen Beitrag dazu, die Auswahl von passenden Interaktionstechniken zu unterstützen. Hierfür wurde eine repräsentative Menge von Selektions- und Manipulationstechniken untersucht und, unter Berücksichtigung existierender Klassifikationssysteme, eine Taxonomie entwickelt, die die Analyse der Techniken hinsichtlich interaktionsrelevanter Eigenschaften ermöglicht. Auf Basis dieser Taxonomie wurden Techniken ausgewählt, die in einer explorativen Studie verglichen wurden, um Rückschlüsse auf die Dimensionen der Taxonomie zu ziehen und neue Indizien für Vor- und Nachteile der Techniken in spezifischen Anwendungsszenarien zu generieren. Die Ergebnisse der Arbeit münden in eine Webanwendung, die Entwickelnde von VR-Anwendungen gezielt dabei unterstützt, passende Selektions- und Manipulationstechniken für ein Anwendungsszenario auszuwählen, indem Techniken auf Basis der Taxonomie gefiltert und unter Verwendung der Resultate aus der Studie sortiert werden können.
In recent years, many efforts have been made to apply image processing techniques for plant leaf identification. However, categorizing leaf images at the cultivar/variety level, because of the very low inter-class variability, is still a challenging task. In this research, we propose an automatic discriminative method based on convolutional neural networks (CNNs) for classifying 12 different cultivars of common beans that belong to three various species. We show that employing advanced loss functions, such as Additive Angular Margin Loss and Large Margin Cosine Loss, instead of the standard softmax loss function for the classification can yield better discrimination between classes and thereby mitigate the problem of low inter-class variability. The method was evaluated by classifying species (level I), cultivars from the same species (level II), and cultivars from different species (level III), based on images from the leaf foreside and backside. The results indicate that the performance of the classification algorithm on the leaf backside image dataset is superior. The maximum mean classification accuracies of 95.86, 91.37 and 86.87% were obtained at the levels I, II and III, respectively. The proposed method outperforms the previous relevant works and provides a reliable approach for plant cultivars identification.
Use of a standard non-rad-hard digital cell library in the rad-hard design can be a cost-effective solution for space applications. In this paper we demonstrate how a standard non-rad-hard flip-flop, as one of the most vulnerable digital cells, can be converted into a rad-hard flip-flop without modifying its internal structure. We present five variants of a Triple Modular Redundancy (TMR) flip-flop: baseline TMR flip-flop, latch-based TMR flip-flop, True-Single Phase Clock (TSPC) TMR flip-flop, scannable TMR flip-flop and self-correcting TMR flipflop. For all variants, the multi-bit upsets have been addressed by applying special placement constraints, while the Single Event Transient (SET) mitigation was achieved through the usage of customized SET filters and selection of optimal inverter sizes for the clock and reset trees. The proposed flip-flop variants feature differing performance, thus enabling to choose the optimal solution for every sensitive node in the circuit, according to the predefined design constraints. Several flip-flop designs have been validated on IHP's 130nm BiCMOS process, by irradiation of custom-designed shift registers. It has been shown that the proposed TMR flip-flops are robust to soft errors with a threshold Linear Energy Transfer (LET) from (32.4 MeV.cm(2)/mg) to (62.5 MeV.cm(2)/mg), depending on the variant.
Stripe rust (Pst) is a major disease of wheat crops leading untreated to severe yield losses. The use of fungicides is often essential to control Pst when sudden outbreaks are imminent. Sensors capable of detecting Pst in wheat crops could optimize the use of fungicides and improve disease monitoring in high-throughput field phenotyping. Now, deep learning provides new tools for image recognition and may pave the way for new camera based sensors that can identify symptoms in early stages of a disease outbreak within the field. The aim of this study was to teach an image classifier to detect Pst symptoms in winter wheat canopies based on a deep residual neural network (ResNet). For this purpose, a large annotation database was created from images taken by a standard RGB camera that was mounted on a platform at a height of 2 m. Images were acquired while the platform was moved over a randomized field experiment with Pst-inoculated and Pst-free plots of winter wheat. The image classifier was trained with 224 x 224 px patches tiled from the original, unprocessed camera images. The image classifier was tested on different stages of the disease outbreak. At patch level the image classifier reached a total accuracy of 90%. To test the image classifier on image level, the image classifier was evaluated with a sliding window using a large striding length of 224 px allowing for fast test performance. At image level, the image classifier reached a total accuracy of 77%. Even in a stage with very low disease spreading (0.5%) at the very beginning of the Pst outbreak, a detection accuracy of 57% was obtained. Still in the initial phase of the Pst outbreak with 2 to 4% of Pst disease spreading, detection accuracy with 76% could be attained. With further optimizations, the image classifier could be implemented in embedded systems and deployed on drones, vehicles or scanning systems for fast mapping of Pst outbreaks.
The Internet of Things (IoT) is a system of physical objects that can be discovered, monitored, controlled, or interacted with by electronic devices that communicate over various networking interfaces and eventually can be connected to the wider Internet. [Guinard and Trifa, 2016]. IoT devices are equipped with sensors and/or actuators and may be constrained in terms of memory, computational power, network bandwidth, and energy. Interoperability can help to manage such heterogeneous devices. Interoperability is the ability of different types of systems to work together smoothly. There are four levels of interoperability: physical, network and transport, integration, and data. The data interoperability is subdivided into syntactic and semantic data. Semantic data describes the meaning of data and the common understanding of vocabulary e.g. with the help of dictionaries, taxonomies, ontologies. To achieve interoperability, semantic interoperability is necessary.
Many organizations and companies are working on standards and solutions for interoperability in the IoT. However, the commercial solutions produce a vendor lock-in. They focus on centralized approaches such as cloud-based solutions. This thesis proposes a decentralized approach namely Edge Computing. Edge Computing is based on the concepts of mesh networking and distributed processing. This approach has an advantage that information collection and processing are placed closer to the sources of this information. The goals are to reduce traffic, latency, and to be robust against a lossy or failed Internet connection.
We see management of IoT devices from the network configuration management perspective. This thesis proposes a framework for network configuration management of heterogeneous, constrained IoT devices by using semantic descriptions for interoperability. The MYNO framework is an acronym for MQTT, YANG, NETCONF and Ontology. The NETCONF protocol is the IETF standard for network configuration management. The MQTT protocol is the de-facto standard in the IoT. We picked up the idea of the NETCONF-MQTT bridge, originally proposed by Scheffler and Bonneß[2017], and extended it with semantic device descriptions. These device descriptions provide a description of the device capabilities. They are based on the oneM2M Base ontology and formalized by the Semantic Web Standards.
The novel approach is using a ontology-based device description directly on a constrained device in combination with the MQTT protocol. The bridge was extended in order to query such descriptions. Using a semantic annotation, we achieved that the device capabilities are self-descriptive, machine readable and re-usable.
The concept of a Virtual Device was introduced and implemented, based on semantic device descriptions. A Virtual Device aggregates the capabilities of all devices at the edge network and contributes therefore to the scalability. Thus, it is possible to control all devices via a single RPC call.
The model-driven NETCONF Web-Client is generated automatically from this YANG model which is generated by the bridge based on the semantic device description. The Web-Client provides a user-friendly interface, offers RPC calls and displays sensor values. We demonstrate the feasibility of this approach in different use cases: sensor and actuator scenarios, as well as event configuration and triggering.
The semantic approach results in increased memory overhead. Therefore, we evaluated CBOR and RDF HDT for optimization of ontology-based device descriptions for use on constrained devices. The evaluation shows that CBOR is not suitable for long strings and RDF HDT is a promising candidate but is still a W3C Member Submission. Finally, we used an optimized JSON-LD format for the syntax of the device descriptions.
One of the security tasks of network management is the distribution of firmware updates. The MYNO Update Protocol (MUP) was developed and evaluated on constrained devices CC2538dk and 6LoWPAN. The MYNO update process is focused on freshness and authenticity of the firmware. The evaluation shows that it is challenging but feasible to bring the firmware updates to constrained devices using MQTT. As a new requirement for the next MQTT version, we propose to add a slicing feature for the better support of constrained devices. The MQTT broker should slice data to the maximum packet size specified by the device and transfer it slice-by-slice.
For the performance and scalability evaluation of MYNO framework, we setup the High Precision Agriculture demonstrator with 10 ESP-32 NodeMCU boards at the edge of the network. The ESP-32 NodeMCU boards, connected by WLAN, were equipped with six sensors and two actuators. The performance evaluation shows that the processing of ontology-based descriptions on a Raspberry Pi 3B with the RDFLib is a challenging task regarding computational power. Nevertheless, it is feasible because it must be done only once per device during the discovery process.
The MYNO framework was tested with heterogeneous devices such as CC2538dk from Texas Instruments, Arduino Yún Rev 3, and ESP-32 NodeMCU, and IP-based networks such as 6LoWPAN and WLAN.
Summarizing, with the MYNO framework we could show that the semantic approach on constrained devices is feasible in the IoT.
In vielen Studiengängen kommt es durch die oft heterogenen Vorkenntnisse in der Studieneingangsphase zu mangelnder Motivation durch Über- oder Unterforderung. Dieses Problem tritt auch in der musiktheoretischen Grundausbildung an Hochschulen auf. Durch Einsatz von Elementen, die aus dem Unterhaltungskontext geläufig sind, kann eine Steigerung der Motivation erreicht werden. Die Nutzung solcher Elemente wird als Gamification bezeichnet.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, am Fallbeispiel der musiktheoretischen Grundausbildung zu analysieren, ob Lerngelegenheiten durch einen gamifizierten interaktiven Prototyp einer Lernumgebung unterstützt werden können. Dazu wird die folgende Forschungsfrage gestellt: Inwieweit wirkt Gamification auf die Motivation bei den Lernenden zur Beschäftigung mit dem Thema (musikalische) Funktionsanalyse?
Um die Forschungsfragen zu beantworten, wurde zunächst ein systematisches, theoriegeleitetes Vorgehensmodell zur Gamification von Lernumgebungen entwickelt und angewandt. Der so entstandene Prototyp wurde anschließend um alle Game-Design-Elemente reduziert und im Rahmen einer experimentellen Studie mit zwei unabhängigen Versuchsgruppen mit der gamifizierten Variante verglichen.
Die Untersuchung zeigte, dass die Gamification einer Lernanwendung nach dem entwickelten Vorgehensmodell grundsätzlich das Potenzial besitzt, manche Aspekte des Nutzungserlebnisses (UX) positiv zu beeinflussen. Insbesondere hatte die Gamification positive Effekte auf die Joy of Use und die Immersivität. Allerdings blieb das Ausmaß der beobachteten Effekte deutlich hinter den Erwartungen zurück, die auf Basis verschiedener Motivationstheorien getroffen wurden.
Daher erscheint Gamification besonders in außeruniversitären Kontexten vielversprechend, in denen der Fokus auf einer Erhöhung der Joy of Use oder einer Steigerung der Immersivität liegt. Allerdings lassen sich durch die Untersuchung neue Erkenntnisse zur emotionalen Wirkung von Gamification und zu einem systematischen Vorgehen bei der Gamification von Lernanwendungen herausstellen.
Weiterführende Forschung könnte an diese Erkenntnisse anknüpfen, indem sie die emotionale Wirkung von Gamification und deren Einfluss auf die Motivation näher untersucht. Darüber hinaus sollte sie Gamification auch aus einer entscheidungstheoretischen Perspektive betrachten und Analysemethoden entwickeln, mit denen entschieden werden kann, ob der Einsatz von Gamification zur Motivationssteigerung in einem spezifischen Anwendungsfall zielführend ist. Unter Verwendung des entwickelten Vorgehensmodells kann es sinnvoll sein, näher zu untersuchen, welche Faktoren insgesamt für das Gelingen einer Gamification-Maßnahme in Bildungskontexten entscheidend sind. Die Erkenntnisse einer solchen Untersuchung könnten entscheidend zur Verbesserung und Validierung des Vorgehensmodells beitragen.
Due to climate change the frequency and character of precipitation are changing as the hydrological cycle intensifies. With regards to snowfall, global warming has two opposing influences; increasing humidity enables intense snowfall, whereas higher temperatures decrease the likelihood of snowfall. Here we show an intensification of extreme snowfall across large areas of the Northern Hemisphere under future warming. This is robust across an ensemble of global climate models when they are bias-corrected with observational data. While mean daily snowfall decreases, both the 99th and the 99.9th percentiles of daily snowfall increase in many regions in the next decades, especially for Northern America and Asia. Additionally, the average intensity of snowfall events exceeding these percentiles as experienced historically increases in many regions. This is likely to pose a challenge to municipalities in mid to high latitudes. Overall, extreme snowfall events are likely to become an increasingly important impact of climate change in the next decades, even if they will become rarer, but not necessarily less intense, in the second half of the century.
Zum Einfluss von Adaptivität auf die Wahrnehmung von Komplexität in der Mensch-Technik-Interaktion
(2021)
Wir leben in einer Gesellschaft, die von einem stetigen Wunsch nach Innovation und Fortschritt geprägt ist. Folgen dieses Wunsches sind die immer weiter fortschreitende Digitalisierung und informatische Vernetzung aller Lebensbereiche, die so zu immer komplexeren sozio-technischen Systemen führen. Ziele dieser Systeme sind u. a. die Unterstützung von Menschen, die Verbesserung ihrer Lebenssituation oder Lebensqualität oder die Erweiterung menschlicher Möglichkeiten. Doch haben neue komplexe technische Systeme nicht nur positive soziale und gesellschaftliche Effekte. Oft gibt es unerwünschte Nebeneffekte, die erst im Gebrauch sichtbar werden, und sowohl Konstrukteur*innen als auch Nutzer*innen komplexer vernetzter Technologien fühlen sich oft orientierungslos. Die Folgen können von sinkender Akzeptanz bis hin zum kompletten Verlust des Vertrauens in vernetze Softwaresysteme reichen. Da komplexe Anwendungen, und damit auch immer komplexere Mensch-Technik-Interaktionen, immer mehr an Relevanz gewinnen, ist es umso wichtiger, wieder Orientierung zu finden. Dazu müssen wir zuerst diejenigen Elemente identifizieren, die in der Interaktion mit vernetzten sozio-technischen Systemen zu Komplexität beitragen und somit Orientierungsbedarf hervorrufen.
Mit dieser Arbeit soll ein Beitrag geleistet werden, um ein strukturiertes Reflektieren über die Komplexität vernetzter sozio-technischer Systeme im gesamten Konstruktionsprozess zu ermöglichen. Dazu wird zuerst eine Definition von Komplexität und komplexen Systemen erarbeitet, die über das informatische Verständnis von Komplexität (also der Kompliziertheit von Problemen, Algorithmen oder Daten) hinausgeht. Im Vordergrund soll vielmehr die sozio-technische Interaktion mit und in komplexen vernetzten Systemen stehen. Basierend auf dieser Definition wird dann ein Analysewerkzeug entwickelt, welches es ermöglicht, die Komplexität in der Interaktion mit sozio-technischen Systemen sichtbar und beschreibbar zu machen.
Ein Bereich, in dem vernetzte sozio-technische Systeme zunehmenden Einzug finden, ist jener digitaler Bildungstechnologien. Besonders adaptiven Bildungstechnologien wurde in den letzten Jahrzehnten ein großes Potential zugeschrieben. Zwei adaptive Lehr- bzw. Trainingssysteme sollen deshalb exemplarisch mit dem in dieser Arbeit entwickelten Analysewerkzeug untersucht werden. Hierbei wird ein besonderes Augenmerkt auf den Einfluss von Adaptivität auf die Komplexität von Mensch-Technik-Interaktionssituationen gelegt. In empirischen Untersuchungen werden die Erfahrungen von Konstrukteur*innen und Nutzer*innen jener adaptiver Systeme untersucht, um so die entscheidenden Kriterien für Komplexität ermitteln zu können. Auf diese Weise können zum einen wiederkehrende Orientierungsfragen bei der Entwicklung adaptiver Bildungstechnologien aufgedeckt werden. Zum anderen werden als komplex wahrgenommene Interaktionssituationen identifiziert. An diesen Situationen kann gezeigt werden, wo aufgrund der Komplexität des Systems die etablierten Alltagsroutinen von Nutzenden nicht mehr ausreichen, um die Folgen der Interaktion mit dem System vollständig erfassen zu können. Dieses Wissen kann sowohl Konstrukteur*innen als auch Nutzer*innen helfen, in Zukunft besser mit der inhärenten Komplexität moderner Bildungstechnologien umzugehen.
Tropical cyclones range among the costliest disasters on Earth. Their economic repercussions along the supply and trade network also affect remote economies that are not directly affected. We here simulate possible global repercussions on consumption for the example case of Hurricane Sandy in the US (2012) using the shock-propagation model Acclimate. The modeled shock yields a global three-phase ripple: an initial production demand reduction and associated consumption price decrease, followed by a supply shortage with increasing prices, and finally a recovery phase. Regions with strong trade relations to the US experience strong magnitudes of the ripple. A dominating demand reduction or supply shortage leads to overall consumption gains or losses of a region, respectively. While finding these repercussions in historic data is challenging due to strong volatility of economic interactions, numerical models like ours can help to identify them by approaching the problem from an exploratory angle, isolating the effect of interest. For this, our model simulates the economic interactions of over 7000 regional economic sectors, interlinked through about 1.8 million trade relations. Under global warming, the wave-like structures of the economic response to major hurricanes like the one simulated here are likely to intensify and potentially overlap with other weather extremes.