Implementation of EEG in antidepressant vagus nerve stimulation: an exploratory study

HintergrundVagusnervstimulation (VNS) ist eine therapeutische Intervention für schwere therapieresistente depressive Episoden. Um Einblicke in die Veränderungen der Gehirnaktivität durch die VNS zu gewinnen, wurden Änderungen der Frequenzwellenbänder sowie der ereigniskorrelierten Potentialkomponente P300 mittels Elektroenzephalographie (EEG) gemessen. Diese Parameter könnten möglicherweise auf die Schwere der depressiven Symptome und das Ansprechen auf die Behandlung hinweisen und zu einem tieferen Verständnis des antidepressiven Wirkmechanismus der VNS beitragen.Methoden In dieser exploratorischen Diplomarbeit wurden 64-Kanal EEG-Daten von drei Patient:innen, die antidepressive VNS erhielten, über drei Messzeitpunkte erhoben und anhand deskriptiver Statistik analysiert. Es fanden jeweils Aufnahmen im Ruhezustand und Messungen der ereigniskorrelierten Potentiale anhand auditorischer Stimuli statt. Die spektralen Leistungsdichtewerte der Alpha-, Beta-, Gamma-, Theta- und Delta-Frequenzbänder für Ruhe-EEG Daten sowie die P300-Amplitude und Latenz der ereigniskorrelierte Potenziale wurden berechnet. Diese Werte wurden für Patienten einzeln und über die Messzeitpunkte auf Gruppenebene verglichen. ErgebnisseDie Analyse der Ruhe-EEG Daten zeigte eine deutliche Zunahme der Delta-Wellen-Aktivität in der Einzel- und Gruppenanalyse. In der Berechnung der ereigniskorrelierten Potenziale wurde bei allen Patient:innen eine generelle Abnahme der P300-Latenz beobachtet. Die P300-Amplitude war in der Analyse auf Gruppenebene erhöht. Interpretation Aufgrund der geringen Stichprobengröße sollten die Resultate dieser Arbeit nur als explorativ und vorläufig betrachtet und mit Vorsicht interpretiert werden. Dennoch könnte eine Veränderung der Delta-Wellen-Power und der P300-Amplitude sowie Latenz auf eine mögliche Behandlungsreaktion der VNS hinweisen. Die Ergebnisse dieser Arbeit könnten daher zu weiterer Exploration dieses Gebietes mit einer breiteren Stichprobengröße anregen.BackgroundVagus nerve stimulation (VNS) is a neuromodulatory therapy for treatment-resistant major depressive disorder. With electroencephalography (EEG), it is possible to get insights into possible alterations of brain activity triggered by VNS therapy. To achieve that, power spectral density of frequency wave bands as well as amplitude and latency of the event-related potential component P300 were measured. These parameters could possibly indicate depressive symptom severity and treatment response as well as help to gain a deeper understanding of the antidepressant mechanism of VNS. MethodsFor this exploratory thesis, EEG data from three patients that received antidepressant vagus nerve stimulation were measured across three timepoints (baseline, day one and day 30 after VNS stimulation onset) and analyzed with descriptive statistics. Measurements were performed using a 64-channel EEG, recording resting state and ERP data using an auditory oddball paradigm. Power spectral density values of alpha, beta, gamma, theta and delta frequency wave bands for resting state data in addition to P300 amplitude and latency for auditory oddball data were calculated. Those values were compared for patients individually and across timepoints for a group-level analysis. ResultsThe analysis of resting state data showed a pronounced increase in delta wave activity in individual and group-level analysis. For theta, alpha, beta and gamma waves only minor fluctuations were visible. In ERP analysis of the auditory oddball data, a general decrease of P300 latency was seen in all patients. P300 amplitude was increased in group-level analysis.InterpretationBecause of the small sample size, the results of this thesis may serve as exploratory and preliminary. Interpretation of group-level analysis results may be handled with caution. Nevertheless, an alteration of delta wave power and P300 amplitude and latency could indicate a potential treatment response of antidepressant vagus nerve stimulation. Thus, the results of this thesis could inspire further research on this topic with a broader sample size.Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des VerfassersDiplomarbeit Medizinische Universität Wien 202

Web Service Benchmark - A comparative study on the efficiency and speed of gRPC, REST and WebSockets

Diese Bachelorarbeit vergleicht die Leistungsmerkmale von gRPC, REST und WebSockets mit einem Fokus auf deren Anwendung in einem simulierten Börsenmarktszenario. Die Forschungsarbeit befasst sich mit dem steigenden Bedarf an effizienten Kommunikationsprotokollen in anspruchsvollen Echtzeitanwendungen. Eine detaillierte Benchmark-Methodik wird angewandt, um die genannten Technologien unter verschiedenen Lasten und Datenaustauschmustern, die für Finanzanwendungen relevant sind, systematisch zu bewerten. Die Bewertung konzentriert sich auf die Request/Response-Zeit, die Echtzeit-Update-Fähigkeit und die Skalierbarkeit jedes Protokolls, quantifiziert durch die Kapazität für gleichzeitige Benutzer/Verbindungen. Das Benchmarking wurde mittels Request/Response-Tests mit unterschiedlichen Durchlaufgrößen über eine weite Reihe von Requests/Threads durchgeführt. Wichtige Leistungsindikatoren (KPIs), einschließlich Latenz, Durchsatz, Ressourcennutzung (CPU & RAM) und Netzwerkverkehr, wurden mit branchenüblichen Tools gemessen. Die Studie führt einen systematischen Leistungsbewertungsrahmen ein, der auf die Anforderungen von Börsenmarktanwendungen zugeschnitten ist. Die Ergebnisse zeigen, dass gRPC überlegene Leistung in Szenarien mit hohem Durchsatz und niedriger Latenz aufweist, wodurch es sich besonders für die Handhabung von schnellen Marktdatenaktualisierungen und Handelsausführungen eignet. REST bietet eine ausgewogene Lösung für Standardoperationen. WebSockets zeigen Effizienz bei der Bereitstellung von Echtzeitdaten, weisen jedoch Skalierbarkeitsbeschränkungen bei hoher Last auf. Die Analyse hebt Leistungskompromisse hervor, wobei gRPC Geschwindigkeit und Effizienz bevorzugt, REST breite Kompatibilität bietet und WebSockets die Bereitstellung von Echtzeitdaten erleichtert. Diese Ergebnisse bieten Entwicklern einen vergleichenden Rahmen für die Auswahl des am besten geeigneten Kommunikationsprotokolls für Börsenmarktanwendungen und ermöglichen so die Entwicklung effizienterer, skalierbarer und reaktionsfähigerer Finanzplattformen. Die Forschungsarbeit betont die Leistungsimplikationen der Protokollauswahl und bietet Einblicke in die Optimierung der Bereitstellung von Echtzeitdaten und des Managements gleichzeitiger Benutzerlasten in anspruchsvollen Anwendungsumgebungen. This bachelor thesis compares the performance characteristics of gRPC, REST, and WebSockets, with a focus on their application in a simulated stock market scenario. The research addresses the increasing demand for efficient communication protocols in high-demand, real-time applications. A detailed benchmarking methodology is employed, systematically assessing the mentioned technologies under varying loads and data exchange patterns relevant to financial applications. The evaluation centers on each protocol's request/response time, real-time update capability, and scalability, quantified by concurrent user/connection capacity. Benchmarking was performed using request/response tests with different loop durations, across a wide range of parallel requests. Key performance indicators (KPIs) including latency, throughput, resource utilization (CPU & RAM), and network traffic were measured using industry-standard tools. The study introduces a systematic performance evaluation framework tailored to the requirements of stock market applications. The results indicate that gRPC demonstrates superior performance in high-throughput, low-latency scenarios, rendering it particularly suitable for handling rapid market data updates and trade executions. REST provides a balanced solution for standard operations. WebSockets demonstrate efficiency in real-time data delivery, but exhibit scalability limitations under heavy load. The analysis highlights performance trade-offs, with gRPC favoring speed and efficiency, REST offering broad compatibility, and WebSockets facilitating real-time updates. These findings provide developers with a comparative framework for selecting the most appropriate communication protocol for stock market applications, helping to enable the development of more efficient, scalable, and responsive platforms. The research points up the performance implications of protocol choice. It offers an insight on how to choose the right web service and communication structure for high load applications like a stock market application, although in this context it was chosen just to show the differences between the technologies.Bachelorarbeit FH JOANNEUM 202

Mind the Gap: On the Domain Shift Between Synthetic and Real-World 3D Data for Indoor Object Detection

3D-Objekterkennung ist in verschiedenen Bereichen, darunter Robotik und autonome Fahrzeuge, von entscheidender Bedeutung. Während synthetische Daten, die mit Spiele-Engines erzeugt wurden, bereits zur Überwindung von Datenbeschränkungen getestet wurden, wurde der Domänenunterschied zwischen synthetischen und realen LiDAR-Daten in Innenräumen bisher nicht untersucht. Deshalb analysiert diese Arbeit den Einfluss synthetischer Daten auf die Leistung von 3D-Objekterkennungs-algorithmen in Innenraumumgebungen.Zu diesem Zweck wurde synthetische LiDAR-Daten mithilfe der Unreal Engine in verschiedenen vorgefertigten Apartment- und Hausumgebungen generiert. Anschließend wurden mehrere 3D-Objekterkennungsmodelle unter verschiedenen Bedingungen trainiert: ausschließlich mit realen Daten, ausschließlich mit synthetischen Daten und mit einer Kombination aus beiden.Zwei Modelle zur 3D-Objekterkennung, VoteNet und KPConv, wurden jeweils mit realen Daten, synthetischen Daten und einer Kombination aus beiden trainiert. VoteNet hatte dabei erhebliche Schwierigkeiten, die Daten zu lernen, und konnte in dieser Arbeit nicht zur Abschätzung des Domänenunterschieds verwendet werden. KPConv hingegen konnte erfolgreich trainiert werden. Die experimentellen Ergebnisse mit KPConv zeigen, dass das Training ausschließlich mit synthetischen Daten und die anschließende Evaluierung mit realen Daten („sim-to-real“) zu einer leichten Leistungssteigerung im Vergleich zum reinen Training und Testen mit realen Daten führte. Auch das Training mit einem kombinierten Datensatz aus realen und synthetischen Daten zeigte eine leichte Leistungssteigerung gegenüber dem ausschließlichen Einsatz realer Daten.Diese Ergebnisse verdeutlichen sowohl das Potenzial als auch die Einschränkungen synthetischer LiDAR-Daten für die 3D-Objekterkennung in Innenräumen. Die Generierung synthetischer LiDAR-Daten könnte eine vielversprechende Methode sein, um Datensätze gezielt zu erweitern und die Modellleistung für verschiedene Anwendungen zu verbessern. Allerdings sind weitere Untersuchungen erforderlich, um den Realismus der synthetischen Daten weiter zu verbessern.3D object detection is critical in various domains, including robotics and autonomous vehicles. While synthetic data generated using game engines has been tested to overcome data limitations, the domain shift between synthetic and real-world indoor environment data has not been investigated yet. Therefore, this thesis investigates the impact of synthetic data on the performance of 3D object detection algorithms in indoor environments.Synthetic LiDAR data was generated using the Unreal Engine in several readily available apartment and house environments. Different 3D object detection models were then trained under different conditions: using only real-world data, only synthetic data, and a combination of both.Two 3D object detection models, VoteNet and KPConv, were trained using only real data, synthetic data, and a combination of both. VoteNet faced significant challenges in learning the data and could not be used to estimate the domain shift in this study. However, KPConv was trained successfully. Experimental results with KPConv indicate that training exclusively on synthetic data and evaluating on real-world data ("sim-to-real") resulted in a slight performance increase when evaluated on real-world data compared to training and evaluating solely on real data. Furthermore, training with a combined real and synthetic dataset also led to a slight performance increase when evaluated on real data compared to using only real data.These findings highlight both the promise and limitations of synthetic data for 3D object detection in indoor environments. Generating synthetic LiDAR data could be a viable way to enhance datasets with more nuanced data, improving model performance for various applications. However, further research is needed to improve the realism of the synthetic data.Bachelorarbeit FH JOANNEUM 202

Die Implementierung von LoRaWAN in IoT: Chancen und Herausforderungen für kommunale Winterdienste

Die Arbeit behandelt die Fragestellung, wie IoT-Technologien und vor allem das „Long Range Wide Area Network“ (LoRaWAN) bei der Zuverfügungstellung von Schneeräumdi- ensten einen Vorteil für Gemeinden bringen kann. Der Schwerpunkt richtet sich insbeson- dere auf die in Betracht kommenden Vorteile und Herausforderungen sowie auf die daraus hervorgegangenen Auswirkungen auf die Initiativen der „Smart City“. In der Folge sollen in der Arbeit die Anforderungen der Schneeräumung für die sogenannten „Smart Cities“, vor allem aber für ländliche Gebiete, wie Neuhaus in Österreich, behandelt werden. Es besteht die Möglichkeit für Gemeinden, im Zuge des Winterdienstes auf einen mehr datengesteuerten Ansatz umzusteigen. Dieser Umstieg soll nicht nur die Effizienz, Nachhaltigkeit und Sicher- heit verbessern, sondern gleichzeitig auch die Betriebskosten senken. Des Weiteren soll die Arbeit wichtige daraus entstehende Herausforderungen, wie Funkstörungen, Energiemanage- ment und Abdeckungsdefizite in schwierigem Areal hervorheben. Basierend auf den An- forderungen für die Schneeräumung soll in der Arbeit zusätzlich eine Analyse von den „Low Power Wide Area Network“ Technologien Sigfox, LoRaWAN und NB-IoT erfolgen, sowie eine Vergleichung jener stattfinden. Dies soll die Überlegenheit von LoRaWAN in Bezug auf die Eigenschaften, wie Kosteneffizienz, Interferenz, Immunität und Netzabdeckung aufzeigen. Außerdem sollen noch Fortschritte im IoT, wie autonome Geräte, aufgearbeitet und behandelt werden.This thesis investigates how IoT technology and specifically Long Range Wide Area Network (LoRaWAN) can benefit municipalities in their provision of snow removal services. The focus is laid on the potential benefits and challenges as well as the outcoming implications for those smart city initiatives. The thesis adresses the needs towards snow removal for smart cities but in particular for rural areas like Neuhaus in Austria. Municipalities have the possiblity to transiton to a more data-driven approach in the field of winter services. Enhancing not only efficiency, sustainability and safety but also reducing operational costs. Key challenges like radio interferences, energy managment and coverage shortcoming in difficult terrains are also highlighted in this thesis. Furthermore, based on the requirements for snow removal the Low Power Wide Area Network technologies Sigfox, LoRaWAN und NB-IoT are analyzed and compared to one and another. This demonstrates LoRaWAN’s superiority in characteristics like cost-effectiveness, interference immunity and network coverage. Also, some advancements in the IoT, such as automnomous equipment, are outlined

Design thinking and UX principles in app development: conception and prototyping of a mobile shopping list app

Diese Arbeit untersucht, wie der Design Thinking-Prozess und UX-Prinzipien kombiniert werden können, um die Entwicklung einer nutzerzentrierten Einkaufslisten-App zu unterstützen. Der iterative Ansatz des Design Thinking ermöglicht es, Nutzerbedürfnisse in den Mittelpunkt zu stellen, während UX-Prinzipien wie der Aesthetic-Usability Effect und Hick’s Law die Benutzerfreundlichkeit und Effizienz der Anwendung fördern. Im Rahmen der Arbeit wurde ein Prototyp entwickelt, der durch die Anwendung dieser Methoden sowohl funktionale als auch ästhetische Anforderungen erfüllt. Die theoretische Evaluierung der User Experience zeigte, dass die Verbindung dieser Ansätze einen entscheidenden Beitrag zur Gestaltung einer intuitiven und innovativen mobilen Applikation leisten kann. Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung eines strukturierten und nutzerorientierten Entwicklungsprozesses für den Erfolg moderner Softwarelösungen.This paper explores how the design thinking process and UX principles can be combined to support the development of a user-centered shopping list app. The iterative approach of design thinking makes it possible to focus on user needs, while UX principles such as the Aesthetic-Usability Effect and Hick's Law promote the usability and efficiency of the application. As part of the work, a prototype was developed that fulfills both functional and aesthetic requirements by applying these methods. The theoretical evaluation of the user experience showed that the combination of these approaches can make a decisive contribution to the design of an intuitive and innovative mobile application. The results underline the importance of a structured and user-oriented development process for the success of modern software solutions

miniNLPlab: A toolkit for local configuration and evaluation of small language models

Die Bachelorarbeit entwickelt „miniNLPLab“ als lokal ausführbares, grafisches Toolkit, das Nutzer*innen ohne Programmierkenntnisse erlaubt, kleine Sprachmodelle zu konfigurieren, zu trainieren und zu vergleichen. Ausgehend davon, dass bestehende Frameworks meist CLI-basiert sind und keine durchgängige Live-Visualisierung bieten, lautet die zentrale Forschungsfrage: Wie kann ein lokal ausführbares Toolkit gestaltet werden, das Nutzer*innen ermöglicht, konfigurierbare Sprachmodelle zu erstellen und deren Leistung bei ausgewählten NLP-Aufgaben systematisch zu vergleichen? Zunächst führt die Arbeit eine Literaturrecherche zu etablierten Tools durch und bewertet diese anhand von definierten Kriterien und grenzt das zu entwickelnde Toolkit von diesen ab. Die Implementierung erfolgt in einer dreischichtigen Architektur: Präsentation, Applikationslogik sowie die benötigte Softwareinfrastruktur. Wesentliche Ergebnisse zeigen, dass „miniNLPLab“ per Drag-and-Drop deklarative Modellzusammenstellung, einen Klick-basierten Trainingsstart, Echtzeit-Visualisierung und Vergleich mehrerer Läufe ermöglicht. Die klare Trennung von Applikationslogik und UI sichert die Wartbarkeit. In der Diskussion wird betont, dass das System ressourcenschonend kleine Modelle unterstützt, aber größere Modelle nur bedingt abdeckt. Empfohlen wird, ein kontextsensitives Hilfesystem einzubauen sowie verteiltes Training und Hyperparameter-Suche zu integrieren.The bachelor thesis develops "miniNLPLab" as a locally executable, graphical toolkit that allows users without programming knowledge to configure, train and compare small language models. Based on the fact that existing frameworks are mostly CLI-based and do not offer consistent live visualization, the central research question is: How can a locally executable toolkit be designed that enables users to create configurable language models and systematically compare their performance on selected NLP tasks? First, the paper conducts a literature review of established tools, evaluates them based on defined criteria and differentiates the toolkit to be developed from them. The implementation is based on a three-layer architecture: presentation, application logic and the required software infrastructure. Key results show that “miniNLPLab” enables declarative model compilation, a click-based training start, real-time visualization and comparison of multiple runs via drag-and-drop. The clear separation of application logic and UI ensures maintainability. In the discussion, it is emphasized that the system supports small models in a resource-saving manner, but only covers larger models to a limited extent. It is recommended to include a context-sensitive help system and to integrate distributed training and hyperparameter search

Der Einfluss von Explorationsstrategien auf die Leistungsfähigkeit von Q-Learning

Diese Arbeit untersucht den Einfluss verschiedener Explorationsstrategien auf die Leistung eines Q-Learning-Algorithmus bei der Lösung von Labyrinth-Aufgaben. Obwohl Q-Learning eine weit verbreitete Methode des Reinforcement Learnings für diskrete Umgebungen ist, kann die Art und Weise, wie ein Agent seine Umgebung erkundet, die Lern­geschwindigkeit, Stabilität und Qualität der finalen Strategie maßgeblich beeinflussen. Verglichen werden drei Explorationsstrategien: Epsilon-Greedy, Decaying Epsilon und Softmax-Exploration. Jede dieser Strategien wird in einem modular aufgebauten Q-Learning-Agenten implementiert und sowohl in statischen als auch dynamischen Labyrinth-Umgebungen getestet. Um eine faire Vergleichbarkeit sicherzustellen, werden für alle Strategien dieselben Algorithmus- und Umgebungs­konfigurationen verwendet. Die Experimente konzentrieren sich auf zentrale Leistungskennzahlen wie Lernzeit (Anzahl der Episoden bis zur Konvergenz), Pfadlänge (Effizienz der Lösung) und Rechenzeit. Die Ergebnisse werden analysiert und visualisiert, um zu zeigen, wie sich jede Strategie an unterschiedliche Komplexitäts- und Änderungsgrade der Umgebung anpasst. Ziel der Arbeit ist es, praktische Erkenntnisse darüber zu liefern, welche Strategie unter welchen Bedingungen am besten funktioniert und wie sich Explorationsdynamiken auf die Lernergebnisse in Labyrinth-Umgebungen auswirken.This thesis investigates the impact of different exploration strategies on the performance of a Q-learning algorithm in maze-solving tasks. While Q-learning is a widely used reinforcement learning method for discrete environments, the way in which an agent explores the environ- ment can significantly influence its learning speed, stability, and final policy quality. Three exploration strategies are compared: Epsilon-Greedy, Decaying Epsilon, and Softmax Explo- ration. Each strategy is implemented in a modular Q-learning agent and evaluated under both static and dynamic maze conditions. To ensure a fair comparison, the same Q-learning algorithm and environment configurations are used for all strategies. The experiments focus on key performance metrics such as learning time (episodes to convergence), path length (solution efficiency), and computation time. The results are analyzed and visualized to show how each strategy adapts to different levels of environmental complexity and change. The findings aim to provide practical insights into which strategy performs best under specific conditions, and how exploration dynamics affect reinforcement learning outcomes in maze environments

Elliptic Curves

In dieser Arbeit wird die Gruppenstruktur elliptischer Kurven über endlichen Körpern analysiert, mit besonderem Fokus auf Erweiterungskörpern. Ziel ist es, die aus den additiven und multiplikativen Eigenschaften der Kurvenpunkte entstehenden Gruppen zu charakterisieren. Konkret untersucht die Arbeit folgende Fragen: • Welche Gruppenstrukturen ergeben sich für elliptische Kurven über endlichen Körpern, insbesondere bei Körpererweiterungen? • Wiebestimmen algebraische Eigenschaften wie die Punktanzahl, Torsionsuntergruppen und die Verteilung der Punkte die Struktur der Kurve? Die Analyse kombiniert theoretische Grundlagen mit konkreten Beispielen, um die Zusam menhänge zwischen Parametern der Kurve und ihrer Gruppenbildung aufzuzeigen. Die Ergebnisse tragen zum Verständnis elliptischer Kurven in der algebraischen Geometrie und deren Anwendungen, etwa in der Kryptographie, bei.This thesis investigates the group structure of elliptic curves over finite fields, with a focus on extension fields. The goal is to understand how the additive and multiplicative properties of curve points determine the underlying group order and structure. Key research questions include: • What group structures arise from elliptic curves over finite fields, especially when considering field extensions? • How do algebraic properties—such as the number of points, torsion subgroups, and point distribution—shape the curve’s structure? By combining theoretical foundations with practical examples, this work clarifies the relationship between curve parameters and group formation. The results contribute to a deeper understanding of elliptic curves in algebraic geometry and their applications, such as in cryptography

Optimizing LoRaWAN transmissions and frontend performance for an IoT web application

Diese Arbeit untersucht, welche Möglichkeiten bestehen, die Übertragungsqualität von LoRaWAN-Netzwerken zu verbessern. Zudem wird beleuchtet wie die Performance einer IoT-Webapplikation optimiert werden kann. Die betrachtete Webapplikation ist eine Visualisierung von Sensordaten einer österreichischen Gemeinde. Die Webapplikation soll in weiterer Folge den Winterdienst in der Gemeinde unterstützen. Der erste Teil der Arbeit beschäftigt sich mit der theoretischen Ausarbeitung von Übertragungsproblemen von LoRaWAN-Netzwerken. Diese sind Paketverluste, Signalinterferenzen und Duty-Cycle Limits. Ebenso wird behandelt, welche möglichen Problembehebungsmechanismen bereits ausgearbeitet wurden. Diese Mechanismen reichen von adaptivem Scheduling über hybride Redundanz-Techniken und besseren ADR (Adaptive Data Rate) Mechanismen. Im zweiten Teil wird der Fokus auf die Optimierung des Frontends der Webapplikation gelegt. Das System soll auch bei großen Datenmengen eine reaktionsschnelle Anzeige der Sensordaten liefern. Um diese Performanceoptimierungen zu erzielen, werden verschiedene Strategien aufgefasst, umgesetzt und analysiert. Darunter Lazy Loading, Limitierung der anzuzeigenden Datenpunkte, client-seitiges Caching und die Reduktion der Updates, welche vom Frontend gerendert werden müssen. Die Resultate zeigen, dass die Ladezeit und Userexperience erheblich verbessert werden konnten. Diese Arbeit soll das Verständnis für robuste LPWAN-Kommunikation stärken und ein Beispiel aus der realen Welt für eine effiziente Umsetzung einer Webapplikation im IoT-Bereich geben.This thesis investigates which possibilities exist to improve the transmission quality of LoRaWAN networks. In addition, it will be illuminated how the performance of an IoT-web application can be optimized. The considered web application is a visualization of sensor data of an Austrian municipality. The web application shall in further consequence support the winter service in the municipality. The first part of the work deals with the theoretical elaboration of transmission problems of LoRaWAN-networks. These are packet losses, signal-interferences and Duty-Cycle limits. Likewise, possible problem-solving mechanisms that have already been elaborated will also be addressed. These mechanisms range from adaptive scheduling over hybrid redundancy-techniques and better ADR (Adaptive Data Rate) mechanisms. In the second part the focus is laid on the optimization of the frontend of the web application. The system shall also deliver a responsive display of the sensor data when handling large data amounts. To achieve these performance optimizations various strategies will be grasped, implemented and analyzed. Among them are Lazy Loading, limitation of the data points visualised, client-sided caching and the reduction of the updates, which must be rendered from the frontend. The results show, that the loading times and user experience could be considerably improved. This work shall strengthen the understanding of robust LPWAN-communication and give an example from the real world for an efficient implementation of a web application in the IoT-area