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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.
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.
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.
In the last decades, there was a notable progress in solving the well-known Boolean satisfiability (Sat) problem, which can be witnessed by powerful Sat solvers. One of the reasons why these solvers are so fast are structural properties of instances that are utilized by the solver’s interna. This thesis deals with the well-studied structural property treewidth, which measures the closeness of an instance to being a tree. In fact, there are many problems parameterized by treewidth that are solvable in polynomial time in the instance size when parameterized by treewidth.
In this work, we study advanced treewidth-based methods and tools for problems in knowledge representation and reasoning (KR). Thereby, we provide means to establish precise runtime results (upper bounds) for canonical problems relevant to KR. Then, we present a new type of problem reduction, which we call decomposition-guided (DG) that
allows us to precisely monitor the treewidth when reducing from one problem to another problem. This new reduction type will be the basis for a long-open lower bound result for quantified Boolean formulas and allows us to design a new methodology for establishing runtime lower bounds for problems parameterized by treewidth.
Finally, despite these lower bounds, we provide an efficient implementation of algorithms that adhere to treewidth. Our approach finds suitable abstractions of instances, which are subsequently refined in a recursive fashion, and it uses Sat solvers for solving subproblems. It turns out that our resulting solver is quite competitive for two canonical counting problems related to Sat.
Discriminative Models for Biometric Identification using Micro- and Macro-Movements of the Eyes
(2021)
Human visual perception is an active process. Eye movements either alternate between fixations and saccades or follow a smooth pursuit movement in case of moving targets. Besides these macroscopic gaze patterns, the eyes perform involuntary micro-movements during fixations which are commonly categorized into micro-saccades, drift and tremor. Eye movements are frequently studied in cognitive psychology, because they reflect a complex interplay of perception, attention and oculomotor control.
A common insight of psychological research is that macro-movements are highly individual. Inspired by this finding, there has been a considerable amount of prior research on oculomotoric biometric identification. However, the accuracy of known approaches is too low and the time needed for identification is too long for any practical application. This thesis explores discriminative models for the task of biometric identification.
Discriminative models optimize a quality measure of the predictions and are usually superior to generative approaches in discriminative tasks. However, using discriminative models requires to select a suitable form of data representation for sequential eye gaze data; i.e., by engineering features or constructing a sequence kernel and the performance of the classification model strongly depends on the data representation. We study two fundamentally different ways of representing eye gaze within a discriminative framework. In the first part of this thesis, we explore the integration of data and psychological background knowledge in the form of generative models to construct representations. To this end, we first develop generative statistical models of gaze behavior during reading and scene viewing that account for viewer-specific distributional properties of gaze patterns. In a second step, we develop a discriminative identification model by deriving Fisher kernel functions from these and several baseline models. We find that an SVM with Fisher kernel is able to reliably identify users based on their eye gaze during reading and scene viewing. However, since the generative models are constrained to use low-frequency macro-movements, they discard a significant amount of information contained in the raw eye tracking signal at a high cost: identification requires about one minute of input recording, which makes it inapplicable for real world biometric systems. In the second part of this thesis, we study a purely data-driven modeling approach. Here, we aim at automatically discovering the individual pattern hidden in the raw eye tracking signal. To this end, we develop a deep convolutional neural network DeepEyedentification that processes yaw and pitch gaze velocities and learns a representation end-to-end. Compared to prior work, this model increases the identification accuracy by one order of magnitude and the time to identification decreases to only seconds. The DeepEyedentificationLive model further improves upon the identification performance by processing binocular input and it also detects presentation-attacks.
We find that by learning a representation, the performance of oculomotoric identification and presentation-attack detection can be driven close to practical relevance for biometric applications. Eye tracking devices with high sampling frequency and precision are expensive and the applicability of eye movement as a biometric feature heavily depends on cost of recording devices.
In the last part of this thesis, we therefore study the requirements on data quality by evaluating the performance of the DeepEyedentificationLive network under reduced spatial and temporal resolution. We find that the method still attains a high identification accuracy at a temporal resolution of only 250 Hz and a precision of 0.03 degrees. Reducing both does not have an additive deteriorating effect.
The business problem of having inefficient processes, imprecise process analyses, and simulations as well as non-transparent artificial neuronal network models can be overcome by an easy-to-use modeling concept. With the aim of developing a flexible and efficient approach to modeling, simulating, and optimizing processes, this paper proposes a flexible Concept of Neuronal Modeling (CoNM). The modeling concept, which is described by the modeling language designed and its mathematical formulation and is connected to a technical substantiation, is based on a collection of novel sub-artifacts. As these have been implemented as a computational model, the set of CoNM tools carries out novel kinds of Neuronal Process Modeling (NPM), Neuronal Process Simulations (NPS), and Neuronal Process Optimizations (NPO). The efficacy of the designed artifacts was demonstrated rigorously by means of six experiments and a simulator of real industrial production processes.
Digitalisierung ermöglicht es uns, mit Partnern (z.B. Unternehmen, Institutionen) in einer IT-unterstützten Umgebung zu interagieren und Tätigkeiten auszuführen, die vormals manuell erledigt wurden. Ein Ziel der Digitalisierung ist dabei, Dienstleistungen unterschiedlicher fachlicher Domänen zu Prozessen zu kombinieren und vielen Nutzergruppen bedarfsgerecht zugänglich zu machen. Hierzu stellen Anbieter technische Dienste bereit, die in unterschiedliche Anwendungen integriert werden können.
Die Digitalisierung stellt die Anwendungsentwicklung vor neue Herausforderungen. Ein Aspekt ist die bedarfsgerechte Anbindung von Nutzern an Dienste. Zur Interaktion menschlicher Nutzer mit den Diensten werden Benutzungsschnittstellen benötigt, die auf deren Bedürfnisse zugeschnitten sind. Hierzu werden Varianten für spezifische Nutzergruppen (fachliche Varianten) und variierende Umgebungen (technische Varianten) benötigt. Zunehmend müssen diese mit Diensten anderer Anbieter kombiniert werden können, um domänenübergreifend Prozesse zu Anwendungen mit einem erhöhten Mehrwert für den Endnutzer zu verknüpfen (z.B. eine Flugbuchung mit einer optionalen Reiseversicherung).
Die Vielfältigkeit der Varianten lässt die Erstellung von Benutzungsschnittstellen komplex und die Ergebnisse sehr individuell erscheinen. Daher werden die Varianten in der Praxis vorwiegend manuell erstellt. Dies führt zur parallelen Entwicklung einer Vielzahl sehr ähnlicher Anwendungen, die nur geringes Potential zur Wiederverwendung besitzen. Die Folge sind hohe Aufwände bei Erstellung und Wartung. Dadurch wird häufig auf die Unterstützung kleiner Nutzerkreise mit speziellen Anforderungen verzichtet (z.B. Menschen mit physischen Einschränkungen), sodass diese weiterhin von der Digitalisierung ausgeschlossen bleiben.
Die Arbeit stellt eine konsistente Lösung für diese neuen Herausforderungen mit den Mitteln der modellgetriebenen Entwicklung vor. Sie präsentiert einen Ansatz zur Modellierung von Benutzungsschnittstellen, Varianten und Kompositionen und deren automatischer Generierung für digitale Dienste in einem verteilten Umfeld. Die Arbeit schafft eine Lösung zur Wiederverwendung und gemeinschaftlichen Nutzung von Benutzungsschnittstellen über Anbietergrenzen hinweg. Sie führt zu einer Infrastruktur, in der eine Vielzahl von Anbietern ihre Expertise in gemeinschaftliche Anwendungen einbringen können.
Die Beiträge bestehen im Einzelnen in Konzepten und Metamodellen zur Modellierung von Benutzungsschnittstellen, Varianten und Kompositionen sowie einem Verfahren zu deren vollständig automatisierten Transformation in funktionale Benutzungsschnittstellen. Zur Umsetzung der gemeinschaftlichen Nutzbarkeit werden diese ergänzt um eine universelle Repräsentation der Modelle, einer Methodik zur Anbindung unterschiedlicher Dienst-Anbieter sowie einer Architektur zur verteilten Nutzung der Artefakte und Verfahren in einer dienstorientierten Umgebung.
Der Ansatz bietet die Chance, unterschiedlichste Menschen bedarfsgerecht an der Digitalisierung teilhaben zu lassen. Damit setzt die Arbeit Impulse für zukünftige Methoden zur Anwendungserstellung in einem zunehmend vielfältigen Umfeld.
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.
Forschendes Lernen und die digitale Transformation sind zwei der wichtigsten Einflüsse auf die Entwicklung der Hochschuldidaktik im deutschprachigen Raum. Während das forschende Lernen als normative Theorie das sollen beschreibt, geben die digitalen Werkzeuge, alte wie neue, das können in vielen Bereichen vor.
In der vorliegenden Arbeit wird ein Prozessmodell aufgestellt, was den Versuch unternimmt, das forschende Lernen hinsichtlich interaktiver, gruppenbasierter Prozesse zu systematisieren. Basierend auf dem entwickelten Modell wurde ein Softwareprototyp implementiert, der den gesamten Forschungsprozess begleiten kann. Dabei werden Gruppenformation, Feedback- und Reflexionsprozesse und das Peer Assessment mit Bildungstechnologien unterstützt. Die Entwicklungen wurden in einem qualitativen Experiment eingesetzt, um Systemwissen über die Möglichkeiten und Grenzen der digitalen Unterstützung von forschendem Lernen zu gewinnen.
TrainTrap
(2020)
Die Fehlerkorrektur in der Codierungstheorie beschäftigt sich mit der Erkennung und Behebung von Fehlern bei der Übertragung und auch Sicherung von Nachrichten.
Hierbei wird die Nachricht durch zusätzliche Informationen in ein Codewort kodiert.
Diese Kodierungsverfahren besitzen verschiedene Ansprüche, wie zum Beispiel die maximale Anzahl der zu korrigierenden Fehler und die Geschwindigkeit der Korrektur.
Ein gängiges Codierungsverfahren ist der BCH-Code, welches industriell für bis zu vier Fehler korrigiere Codes Verwendung findet. Ein Nachteil dieser Codes ist die technische Durchlaufzeit für die Berechnung der Fehlerstellen mit zunehmender Codelänge.
Die Dissertation stellt ein neues Codierungsverfahren vor, bei dem durch spezielle Anordnung kleinere Codelängen eines BCH-Codes ein langer Code erzeugt wird. Diese Anordnung geschieht über einen weiteren speziellen Code, einem LDPC-Code, welcher für eine schneller Fehlererkennung konzipiert ist.
Hierfür wird ein neues Konstruktionsverfahren vorgestellt, welches einen Code für einen beliebige Länge mit vorgebbaren beliebigen Anzahl der zu korrigierenden Fehler vorgibt. Das vorgestellte Konstruktionsverfahren erzeugt zusätzlich zum schnellen Verfahren der Fehlererkennung auch eine leicht und schnelle Ableitung eines Verfahrens zu Kodierung der Nachricht zum Codewort. Dies ist in der Literatur für die LDPC-Codes bis zum jetzigen Zeitpunkt einmalig.
Durch die Konstruktion eines LDPC-Codes wird ein Verfahren vorgestellt wie dies mit einem BCH-Code kombiniert wird, wodurch eine Anordnung des BCH-Codes in Blöcken erzeugt wird. Neben der allgemeinen Beschreibung dieses Codes, wird ein konkreter Code für eine 2-Bitfehlerkorrektur beschrieben. Diese besteht aus zwei Teilen, welche in verschiedene Varianten beschrieben und verglichen werden. Für bestimmte Längen des BCH-Codes wird ein Problem bei der Korrektur aufgezeigt, welche einer algebraischen Regel folgt.
Der BCH-Code wird sehr allgemein beschrieben, doch existiert durch bestimmte Voraussetzungen ein BCH-Code im engerem Sinne, welcher den Standard vorgibt. Dieser BCH-Code im engerem Sinne wird in dieser Dissertation modifiziert, so dass das algebraische Problem bei der 2-Bitfehler Korrektur bei der Kombination mit dem LDPC-Code nicht mehr existiert. Es wird gezeigt, dass nach der Modifikation der neue Code weiterhin ein BCH-Code im allgemeinen Sinne ist, welcher 2-Bitfehler korrigieren und 3-Bitfehler erkennen kann. Bei der technischen Umsetzung der Fehlerkorrektur wird des Weiteren gezeigt, dass die Durchlaufzeiten des modifizierten Codes im Vergleich zum BCH-Code schneller ist und weiteres Potential für Verbesserungen besitzt.
Im letzten Kapitel wird gezeigt, dass sich dieser modifizierte Code mit beliebiger Länge eignet für die Kombination mit dem LDPC-Code, wodurch dieses Verfahren nicht nur umfänglicher in der Länge zu nutzen ist, sondern auch durch die schnellere Dekodierung auch weitere Vorteile gegenüber einem BCH-Code im engerem Sinne besitzt.
A central insight from psychological studies on human eye movements is that eye movement patterns are highly individually characteristic. They can, therefore, be used as a biometric feature, that is, subjects can be identified based on their eye movements. This thesis introduces new machine learning methods to identify subjects based on their eye movements while viewing arbitrary content. The thesis focuses on probabilistic modeling of the problem, which has yielded the best results in the most recent literature. The thesis studies the problem in three phases by proposing a purely probabilistic, probabilistic deep learning, and probabilistic deep metric learning approach. In the first phase, the thesis studies models that rely on psychological concepts about eye movements. Recent literature illustrates that individual-specific distributions of gaze patterns can be used to accurately identify individuals. In these studies, models were based on a simple parametric family of distributions. Such simple parametric models can be robustly estimated from sparse data, but have limited flexibility to capture the differences between individuals. Therefore, this thesis proposes a semiparametric model of gaze patterns that is flexible yet robust for individual identification. These patterns can be understood as domain knowledge derived from psychological literature. Fixations and saccades are examples of simple gaze patterns. The proposed semiparametric densities are drawn under a Gaussian process prior centered at a simple parametric distribution. Thus, the model will stay close to the parametric class of densities if little data is available, but it can also deviate from this class if enough data is available, increasing the flexibility of the model. The proposed method is evaluated on a large-scale dataset, showing significant improvements over the state-of-the-art. Later, the thesis replaces the model based on gaze patterns derived from psychological concepts with a deep neural network that can learn more informative and complex patterns from raw eye movement data. As previous work has shown that the distribution of these patterns across a sequence is informative, a novel statistical aggregation layer called the quantile layer is introduced. It explicitly fits the distribution of deep patterns learned directly from the raw eye movement data. The proposed deep learning approach is end-to-end learnable, such that the deep model learns to extract informative, short local patterns while the quantile layer learns to approximate the distributions of these patterns. Quantile layers are a generic approach that can converge to standard pooling layers or have a more detailed description of the features being pooled, depending on the problem. The proposed model is evaluated in a large-scale study using the eye movements of subjects viewing arbitrary visual input. The model improves upon the standard pooling layers and other statistical aggregation layers proposed in the literature. It also improves upon the state-of-the-art eye movement biometrics by a wide margin. Finally, for the model to identify any subject — not just the set of subjects it is trained on — a metric learning approach is developed. Metric learning learns a distance function over instances. The metric learning model maps the instances into a metric space, where sequences of the same individual are close, and sequences of different individuals are further apart. This thesis introduces a deep metric learning approach with distributional embeddings. The approach represents sequences as a set of continuous distributions in a metric space; to achieve this, a new loss function based on Wasserstein distances is introduced. The proposed method is evaluated on multiple domains besides eye movement biometrics. This approach outperforms the state of the art in deep metric learning in several domains while also outperforming the state of the art in eye movement biometrics.
Emotions are a central element of human experience. They occur with high frequency in everyday life and play an important role in decision making. However, currently there is no consensus among researchers on what constitutes an emotion and on how emotions should be investigated. This dissertation identifies three problems of current emotion research: the problem of ground truth, the problem of incomplete constructs and the problem of optimal representation. I argue for a focus on the detailed measurement of emotion manifestations with computer-aided methods to solve these problems. This approach is demonstrated in three research projects, which describe the development of methods specific to these problems as well as their application to concrete research questions.
The problem of ground truth describes the practice to presuppose a certain structure of emotions as the a priori ground truth. This determines the range of emotion descriptions and sets a standard for the correct assignment of these descriptions. The first project illustrates how this problem can be circumvented with a multidimensional emotion perception paradigm which stands in contrast to the emotion recognition paradigm typically employed in emotion research. This paradigm allows to calculate an objective difficulty measure and to collect subjective difficulty ratings for the perception of emotional stimuli. Moreover, it enables the use of an arbitrary number of emotion stimuli categories as compared to the commonly used six basic emotion categories. Accordingly, we collected data from 441 participants using dynamic facial expression stimuli from 40 emotion categories. Our findings suggest an increase in emotion perception difficulty with increasing actor age and provide evidence to suggest that young adults, the elderly and men underestimate their emotion perception difficulty. While these effects were predicted from the literature, we also found unexpected and novel results. In particular, the increased difficulty on the objective difficulty measure for female actors and observers stood in contrast to reported findings. Exploratory analyses revealed low relevance of person-specific variables for the prediction of emotion perception difficulty, but highlighted the importance of a general pleasure dimension for the ease of emotion perception.
The second project targets the problem of incomplete constructs which relates to vaguely defined psychological constructs on emotion with insufficient ties to tangible manifestations. The project exemplifies how a modern data collection method such as face tracking data can be used to sharpen these constructs on the example of arousal, a long-standing but fuzzy construct in emotion research. It describes how measures of distance, speed and magnitude of acceleration can be computed from face tracking data and investigates their intercorrelations. We find moderate to strong correlations among all measures of static information on one hand and all measures of dynamic information on the other. The project then investigates how self-rated arousal is tied to these measures in 401 neurotypical individuals and 19 individuals with autism. Distance to the neutral face was predictive of arousal ratings in both groups. Lower mean arousal ratings were found for the autistic group, but no difference in correlation of the measures and arousal ratings could be found between groups. Results were replicated in a high autistic traits group consisting of 41 participants. The findings suggest a qualitatively similar perception of arousal for individuals with and without autism. No correlations between valence ratings and any of the measures could be found which emphasizes the specificity of our tested measures for the construct of arousal.
The problem of optimal representation refers to the search for the best representation of emotions and the assumption that there is a one-fits-all solution. In the third project we introduce partial least squares analysis as a general method to find an optimal representation to relate two high-dimensional data sets to each other. The project demonstrates its applicability to emotion research on the question of emotion perception differences between men and women. The method was used with emotion rating data from 441 participants and face tracking data computed on 306 videos. We found quantitative as well as qualitative differences in the perception of emotional facial expressions between these groups. We showed that women’s emotional perception systematically captured more of the variance in facial expressions. Additionally, we could show that significant differences exist in the way that women and men perceive some facial expressions which could be visualized as concrete facial expression sequences. These expressions suggest differing perceptions of masked and ambiguous facial expressions between the sexes. In order to facilitate use of the developed method by the research community, a package for the statistical environment R was written. Furthermore, to call attention to the method and its usefulness for emotion research, a website was designed that allows users to explore a model of emotion ratings and facial expression data in an interactive fashion.
The usage of mobile devices is rapidly growing with Android being the most prevalent mobile operating system. Thanks to the vast variety of mobile applications, users are preferring smartphones over desktops for day to day tasks like Internet surfing. Consequently, smartphones store a plenitude of sensitive data. This data together with the high values of smartphones make them an attractive target for device/data theft (thieves/malicious applications).
Unfortunately, state-of-the-art anti-theft solutions do not work if they do not have an active network connection, e.g., if the SIM card was removed from the device. In the majority of these cases, device owners permanently lose their smartphone together with their personal data, which is even worse.
Apart from that malevolent applications perform malicious activities to steal sensitive information from smartphones. Recent research considered static program analysis to detect dangerous data leaks. These analyses work well for data leaks due to inter-component communication, but suffer from shortcomings for inter-app communication with respect to precision, soundness, and scalability.
This thesis focuses on enhancing users' privacy on Android against physical device loss/theft and (un)intentional data leaks. It presents three novel frameworks: (1) ThiefTrap, an anti-theft framework for Android, (2) IIFA, a modular inter-app intent information flow analysis of Android applications, and (3) PIAnalyzer, a precise approach for PendingIntent vulnerability analysis.
ThiefTrap is based on a novel concept of an anti-theft honeypot account that protects the owner's data while preventing a thief from resetting the device.
We implemented the proposed scheme and evaluated it through an empirical user study with 35 participants. In this study, the owner's data could be protected, recovered, and anti-theft functionality could be performed unnoticed from the thief in all cases.
IIFA proposes a novel approach for Android's inter-component/inter-app communication (ICC/IAC) analysis. Our main contribution is the first fully automatic, sound, and precise ICC/IAC information flow analysis that is scalable for realistic apps due to modularity, avoiding combinatorial explosion: Our approach determines communicating apps using short summaries rather than inlining intent calls between components and apps, which requires simultaneously analyzing all apps installed on a device.
We evaluate IIFA in terms of precision, recall, and demonstrate its scalability to a large corpus of real-world apps. IIFA reports 62 problematic ICC-/IAC-related information flows via two or more apps/components.
PIAnalyzer proposes a novel approach to analyze PendingIntent related vulnerabilities. PendingIntents are a powerful and universal feature of Android for inter-component communication. We empirically evaluate PIAnalyzer on a set of 1000 randomly selected applications and find 1358 insecure usages of PendingIntents, including 70 severe vulnerabilities.
Die Projektierung und Abwicklung sowie die statische und dynamische Analyse von Geschäftsprozessen im Bereich des Verwaltens und Regierens auf kommunaler, Länder- wie auch Bundesebene mit Hilfe von Informations- und Kommunikationstechniken beschäftigen Politiker und Strategen für Informationstechnologie ebenso wie die Öffentlichkeit seit Langem.
Der hieraus entstandene Begriff E-Government wurde in der Folge aus den unterschiedlichsten technischen, politischen und semantischen Blickrichtungen beleuchtet.
Die vorliegende Arbeit konzentriert sich dabei auf zwei Schwerpunktthemen:
• Das erste Schwerpunktthema behandelt den Entwurf eines hierarchischen Architekturmodells, für welches sieben hierarchische Schichten identifiziert werden können. Diese erscheinen notwendig, aber auch hinreichend, um den allgemeinen Fall zu beschreiben.
Den Hintergrund hierfür liefert die langjährige Prozess- und Verwaltungserfahrung als Leiter der EDV-Abteilung der Stadtverwaltung Landshut, eine kreisfreie Stadt mit rund 69.000 Einwohnern im Nordosten von München. Sie steht als Repräsentant für viele Verwaltungsvorgänge in der Bundesrepublik Deutschland und ist dennoch als Analyseobjekt in der Gesamtkomplexität und Prozessquantität überschaubar.
Somit können aus der Analyse sämtlicher Kernabläufe statische und dynamische Strukturen extrahiert und abstrakt modelliert werden.
Die Schwerpunkte liegen in der Darstellung der vorhandenen Bedienabläufe in einer Kommune. Die Transformation der Bedienanforderung in einem hierarchischen System, die Darstellung der Kontroll- und der Operationszustände in allen Schichten wie auch die Strategie der Fehlererkennung und Fehlerbehebung schaffen eine transparente Basis für umfassende Restrukturierungen und Optimierungen.
Für die Modellierung wurde FMC-eCS eingesetzt, eine am Hasso-Plattner-Institut für Softwaresystemtechnik GmbH (HPI) im Fachgebiet Kommunikationssysteme entwickelte Methodik zur Modellierung zustandsdiskreter Systeme unter Berücksichtigung möglicher Inkonsistenzen (Betreuer: Prof. Dr.-Ing. Werner Zorn [ZW07a, ZW07b]).
• Das zweite Schwerpunktthema widmet sich der quantitativen Modellierung und Optimierung von E-Government-Bediensystemen, welche am Beispiel des Bürgerbüros der Stadt Landshut im Zeitraum 2008 bis 2015 durchgeführt wurden. Dies erfolgt auf Basis einer kontinuierlichen Betriebsdatenerfassung mit aufwendiger Vorverarbeitung zur Extrahierung mathematisch beschreibbarer Wahrscheinlichkeitsverteilungen.
Der hieraus entwickelte Dienstplan wurde hinsichtlich der erzielbaren Optimierungen im dauerhaften Echteinsatz verifiziert.
[ZW07a] Zorn, Werner: «FMC-QE A New Approach in Quantitative Modeling», Vortrag anlässlich: MSV'07- The 2007 International Conference on Modeling, Simulation and Visualization Methods WorldComp2007, Las Vegas, 28.6.2007.
[ZW07b] Zorn, Werner: «FMC-QE, A New Approach in Quantitative Modeling», Veröffentlichung, Hasso-Plattner-Institut für Softwaresystemtechnik an der Universität Potsdam, 28.6.2007.
In this thesis we introduce the concept of the degree of formality. It is directed against a dualistic point of view, which only distinguishes between formal and informal proofs. This dualistic attitude does not respect the differences between the argumentations classified as informal and it is unproductive because the individual potential of the respective argumentation styles cannot be appreciated and remains untapped.
This thesis has two parts. In the first of them we analyse the concept of the degree of formality (including a discussion about the respective benefits for each degree) while in the second we demonstrate its usefulness in three case studies. In the first case study we will repair Haskell B. Curry's view of mathematics, which incidentally is of great importance in the first part of this thesis, in light of the different degrees of formality. In the second case study we delineate how awareness of the different degrees of formality can be used to help students to learn how to prove. Third, we will show how the advantages of proofs of different degrees of formality can be combined by the development of so called tactics having a medium degree of formality. Together the three case studies show that the degrees of formality provide a convincing solution to the problem of untapped potential.
Physical computing covers the design and realization of interactive objects and installations and allows learners to develop concrete, tangible products of the real world, which arise from their imagination. This can be used in computer science education to provide learners with interesting and motivating access to the different topic areas of the subject in constructionist and creative learning environments. However, if at all, physical computing has so far mostly been taught in afternoon clubs or other extracurricular settings. Thus, for the majority of students so far there are no opportunities to design and create their own interactive objects in regular school lessons.
Despite its increasing popularity also for schools, the topic has not yet been clearly and sufficiently characterized in the context of computer science education. The aim of this doctoral thesis therefore is to clarify physical computing from the perspective of computer science education and to adequately prepare the topic both content-wise and methodologically for secondary school teaching. For this purpose, teaching examples, activities, materials and guidelines for classroom use are developed, implemented and evaluated in schools.
In the theoretical part of the thesis, first the topic is examined from a technical point of view. A structured literature analysis shows that basic concepts used in physical computing can be derived from embedded systems, which are the core of a large field of different application areas and disciplines. Typical methods of physical computing in professional settings are analyzed and, from an educational perspective, elements suitable for computer science teaching in secondary schools are extracted, e. g. tinkering and prototyping. The investigation and classification of suitable tools for school teaching show that microcontrollers and mini computers, often with extensions that greatly facilitate the handling of additional components, are particularly attractive tools for secondary education. Considering the perspectives of science, teachers, students and society, in addition to general design principles, exemplary teaching approaches for school education and suitable learning materials are developed and the design, production and evaluation of a physical computing construction kit suitable for teaching is described.
In the practical part of this thesis, with “My Interactive Garden”, an exemplary approach to integrate physical computing in computer science teaching is tested and evaluated in different courses and refined based on the findings in a design-based research approach. In a series of workshops on physical computing, which is based on a concept for constructionist professional development that is developed specifically for this purpose, teachers are empowered and encouraged to develop and conduct physical computing lessons suitable for their particular classroom settings. Based on their in-class experiences, a process model of physical computing teaching is derived. Interviews with those teachers illustrate that benefits of physical computing, including the tangibility of crafted objects and creativity in the classroom, outweigh possible drawbacks like longer preparation times, technical difficulties or difficult assessment. Hurdles in the classroom are identified and possible solutions discussed.
Empirical investigations in the different settings reveal that “My Interactive Garden” and physical computing in general have a positive impact, among others, on learner motivation, fun and interest in class and perceived competencies.
Finally, the results from all evaluations are combined to evaluate the design principles for physical computing teaching and to provide a perspective on the development of decision-making aids for physical computing activities in school education.
Answer Set Programming (ASP) is a declarative problem solving approach, combining a rich yet simple modeling language with high-performance solving capabilities. Although this has already resulted in various applications, certain aspects of such applications are more naturally modeled using variables over finite domains, for accounting for resources, fine timings, coordinates, or functions. Our goal is thus to extend ASP with constraints over integers while preserving its declarative nature. This allows for fast prototyping and elaboration tolerant problem descriptions of resource related applications. The resulting paradigm is called Constraint Answer Set Programming (CASP).
We present three different approaches for solving CASP problems. The first one, a lazy, modular approach combines an ASP solver with an external system for handling constraints. This approach has the advantage that two state of the art technologies work hand in hand to solve the problem, each concentrating on its part of the problem. The drawback is that inter-constraint dependencies cannot be communicated back to the ASP solver, impeding its learning algorithm. The second approach translates all constraints to ASP. Using the appropriate encoding techniques, this results in a very fast, monolithic system. Unfortunately, due to the large, explicit representation of constraints and variables, translation techniques are restricted to small and mid-sized domains. The third approach merges the lazy and the translational approach, combining the strength of both while removing their weaknesses. To this end, we enhance the dedicated learning techniques of an ASP solver with the inferences of the translating approach in a lazy way. That is, the important knowledge is only made explicit when needed.
By using state of the art techniques from neighboring fields, we provide ways to tackle real world, industrial size problems. By extending CASP to reactive solving, we open up new application areas such as online planning with continuous domains and durations.
Das Thema der vorliegenden Arbeit ist die semantische Suche im Kontext heutiger Informationsmanagementsysteme. Zu diesen Systemen zählen Intranets, Web 3.0-Anwendungen sowie viele Webportale, die Informationen in heterogenen Formaten und Strukturen beinhalten. Auf diesen befinden sich einerseits Daten in strukturierter Form und andererseits Dokumente, die inhaltlich mit diesen Daten in Beziehung stehen. Diese Dokumente sind jedoch in der Regel nur teilweise strukturiert oder vollständig unstrukturiert. So beschreiben beispielsweise Reiseportale durch strukturierte Daten den Zeitraum, das Reiseziel, den Preis einer Reise und geben in unstrukturierter Form weitere Informationen, wie Beschreibungen zum Hotel, Zielort, Ausflugsziele an.
Der Fokus heutiger semantischer Suchmaschinen liegt auf dem Finden von Wissen entweder in strukturierter Form, auch Faktensuche genannt, oder in semi- bzw. unstrukturierter Form, was üblicherweise als semantische Dokumentensuche bezeichnet wird. Einige wenige Suchmaschinen versuchen die Lücke zwischen diesen beiden Ansätzen zu schließen. Diese durchsuchen zwar gleichzeitig strukturierte sowie unstrukturierte Daten, werten diese jedoch entweder weitgehend voneinander unabhängig aus oder schränken die Suchmöglichkeiten stark ein, indem sie beispielsweise nur bestimmte Fragemuster unterstützen. Hierdurch werden die im System verfügbaren Informationen nicht ausgeschöpft und gleichzeitig unterbunden, dass Zusammenhänge zwischen einzelnen Inhalten der jeweiligen Informationssysteme und sich ergänzende Informationen den Benutzer erreichen.
Um diese Lücke zu schließen, wurde in der vorliegenden Arbeit ein neuer hybrider semantischer Suchansatz entwickelt und untersucht, der strukturierte und semi- bzw. unstrukturierte Inhalte während des gesamten Suchprozesses kombiniert. Durch diesen Ansatz werden nicht nur sowohl Fakten als auch Dokumente gefunden, es werden auch Zusammenhänge, die zwischen den unterschiedlich strukturierten Daten bestehen, in jeder Phase der Suche genutzt und fließen in die Suchergebnisse mit ein. Liegt die Antwort zu einer Suchanfrage nicht vollständig strukturiert, in Form von Fakten, oder unstrukturiert, in Form von Dokumenten vor, so liefert dieser Ansatz eine Kombination der beiden. Die Berücksichtigung von unterschiedlich Inhalten während des gesamten Suchprozesses stellt jedoch besondere Herausforderungen an die Suchmaschine. Diese muss in der Lage sein, Fakten und Dokumente in Abhängigkeit voneinander zu durchsuchen, sie zu kombinieren sowie die unterschiedlich strukturierten Ergebnisse in eine geeignete Rangordnung zu bringen. Weiterhin darf die Komplexität der Daten nicht an die Endnutzer weitergereicht werden. Die Darstellung der Inhalte muss vielmehr sowohl bei der Anfragestellung als auch bei der Darbietung der Ergebnisse verständlich und leicht interpretierbar sein.
Die zentrale Fragestellung der Arbeit ist, ob ein hybrider Ansatz auf einer vorgegebenen Datenbasis die Suchanfragen besser beantworten kann als die semantische Dokumentensuche und die Faktensuche für sich genommen, bzw. als eine Suche die diese Ansätze im Rahmen des Suchprozesses nicht kombiniert. Die durchgeführten Evaluierungen aus System- und aus Benutzersicht zeigen, dass die im Rahmen der Arbeit entwickelte hybride semantische Suchlösung durch die Kombination von strukturierten und unstrukturierten Inhalten im Suchprozess bessere Antworten liefert als die oben genannten Verfahren und somit Vorteile gegenüber bisherigen Ansätzen bietet. Eine Befragung von Benutzern macht deutlich, dass die hybride semantische Suche als verständlich empfunden und für heterogen strukturierte Datenmengen bevorzugt wird.