Einsatz und Bewertung komponentenbasierter Metadaten in einer föderierten Infrastruktur für Sprachressourcen am Beispiel der CMDI

Die Arbeit setzt sich mit dem Einsatz der Component Metadata Infrastructure CMDI im Rahmen der föderierten Infrastruktur CLARIN auseinander, wobei diverse konkrete Problemfälle aufgezeigt werden. Für die Erarbeitung entsprechender Lösungsstrategien werden unterschiedliche Verfahren adaptiert und für die Qualitätsanalyse von Metadaten und zur Optimierung ihres Einsatzes in einer föderierten Umgebung genutzt. Konkret betrifft dies vor allem die Übernahme von Modellierungsstrategien der Linked Data Community, die Übernahme von Prinzipien und Qualitätsmetriken der objektorientierten Programmierung für CMD-Metadatenkomponenten, sowie den Einsatz von Zentralitätsmaßen der Graph- bzw. Netzwerkanalyse für die Bewertung des Zusammenhalts des gesamten Metadatenverbundes. Dabei wird im Rahmen der Arbeit die Analyse verwendeter Schema- bzw. Schemabestandteile sowie die Betrachtung verwendeter Individuenvokabulare im Zusammenspiel aller beteiligten Zentren in den Vordergrund gestellt

Relevanzbasierte Informationsbeschaffung für die informierte Entscheidungsfindung intelligenter Agenten

This dissertation introduces relevance-based information acquisition for intelligent software agents based on Howard s information value theory and decision networks. Active information acquisition is crucial in domains with partial observability in order to establish situation awareness of autonomous systems for deliberate decisions. The new semi-myopic approach addresses the complexity challenge of decision-theoretic relevance computation by reducing the set of variables to be evaluated in the first place. Links in a decision network encode stochastic dependencies of variables. Through utility dependency analysis using Pearl s d-separation criterion, the set of relevant variables can be efficiently reduced to a proven minimum without actually computing information value. In addition to an implementation with detailed runtime performance analysis, the applicability of the approach is shown in the domain of intelligent logistics control

Modellbasierter Ansatz zur probabilistischen Interpretation von Fahrsituationen

Diese Arbeit stellt ein methodisches Konzept vor, welches eine probabilistische Interpretation von Fahrsituationen auf Basis der Objekte im Fahrzeugumfeld ermöglicht. Wissen über Fahrsituationen wird in einer formalen Repräsentation abgelegt. Abhängig von den gemessenen Objektinformationen der Umfeldsensorik wird daraus ein graphisches Modell erzeugt. Aus diesem werden durch Inferenz Schlüsse über die Fahrsituation gezogen. Das Konzept wurde in Experimenten und realen Situationen erprobt

Java in eingebetteten Systemen

Moderne, objektorientierte Sprachen spielen bei der Entwicklung von Software für eingebettete Systeme bislang kaum eine Rolle. Die Gründe hierfür sind vielfältig, meist wird jedoch die mangelnde Effizienz und der größere Speicherbedarf hervorgehoben. Obwohl Java viele Eigenschaften hat, die sehr für einen Einsatz in eingebetteten Systemen sprechen, so hängt doch gerade Java vielfach immer noch das Vorurteil an, in Systemen mit beschränkter Rechenleistung und Speicher zu viele Ressourcen zu benötigen. Diese Arbeit soll dazu beitragen, diese Vorurteile abzutragen. Sie stellt insbesondere Techniken vor, die den Speicherbedarf einer JVM so gering wie möglich halten und diese effizient mit der zur Verfügung stehenden Rechenleistung umgehen lassen. Viele der dargestellten Verfahren und Algorithmen wurden in der Kertasarie VM implementiert, einer virtuellen Maschine, die speziell für den Einsatz in eingebetteten Systemen konzipiert wurde. Durch die weit verbreitete Vernetzung eingebetteter Systeme über das Internet stellt sich in vielen Fällen zudem das Problem einer modernen, abstrakten und effizienten Form der Kommunikation. Aus diesem Grund liegt der zweite Schwerpunkt dieser Arbeit auf dem Vergleich von objektorientierten Middleware-Architekturen, insbesondere von Java-RMI. Auch auf diesem Gebiet wird eine eigene, speziell an eingebettete Systeme angepasste RMI-Variante vorgestellt.Modern, object oriented languages do not play an important role when developing software for embedded systems. There are many reasons for it, most often an inadequate performance and a greater memory demand are mentioned. In spite of the fact that Java has many features suitable for embedded systems, Java often faces the prejudice to consume too much resources in systems with limited processing power and memory. This work is a contribution to diminish this prejudices. It presents techniques to limit the memory demands of a Java Virtual Machine and to effectively cope with limited computing power. Many of the presented methods and algorithms are implemented in the Kertasarie VM, a JVM designed to run in embedded systems.Due to the fact of increasing network capabilities embedded systems often face the problem of a modern, abstract and efficient communication. Therefore the second emphasis of this work is put on the comparison of object oriented middleware architectures, especially Java-RMI. An own implementation for embedded systems is also presented

Modeling and Recognition of Contextual Information and User Intentions for In-Car Infotainment Systems

Aktuelle Fahrzeuginformationssysteme bieten ihren Nutzern eine Vielfalt an Funktionen, wie die Auswahl eines gewünschten Radiosenders, das Abspielen einer Musikplaylist oder das Starten einer Navigation. Aktuell steht Nutzern dabei zu jeder Zeit der volle Funktionsumfang des Systems zur Verfügung. Um die wachsende Anzahl an Funktionen für den Nutzer bedienbar zu halten, müssen zukünftige Fahrzeuginformationssysteme in der Lage sein, die vom Nutzer gewünschte Funktion zu erkennen und den Nutzer dabei zu unterstützen diese Funktion schnell zu erreichen. Die vom Nutzer gewünschte Funktion kann dabei von der aktuellen Situation in der sich der Nutzer befindet abhängen, weshalb das Fahrzeuginformationssystem in der Lage sein muss die aktuelle Situation zu erkennen und sein Systemverhalten entsprechend zu adaptieren. Im ersten Teil der vorliegenden Arbeit wird gezeigt, wie Fahrzeuginformationssysteme im Rahmen eines Modell-basierten Entwicklungsprozesses und unter Zuhilfenahme von Ontologien, basierend auf einer Vielzahl an Kontextinformationen ein Situationsverständnis erhalten können. Der zweite Teil der Arbeit zeigt anschließend auf, wie Bayes’sche Netze genutzt werden können um individuelle Bedürfnisse und Gewohnheiten der Nutzer dabei zu berücksichtigen. Die vorgestellten Ansätze und Technologien werden auf die zu Beginn erhobenen Anforderungen hin evaluiert. Die implementierten Verfahren werden hinsichtlich ihrer Leistung untersucht, mit dem Ziel die Leistungsfähigkeit der Modelle zu maximieren und so für ein bestmögliches Laufzeitverhalten zu sorgen.Current in-car infotainment systems offer their users a variety of functions such as selecting a radio station, playing music from a playlist, or starting a navigation. Currently, every feature the infotainment system may offer is available for a user at any time. Future in-car infotainment systems have to be able to recognize functions the user may want to use, to scale with an increasing amount of features. This recognition depends on the current situation of the user. Hence, the in-car infotainment has to be able to detect the current situation and adapt its behavior accordingly. The first part of this thesis shows how model-based development and ontologies can be used to develop context-aware in-car infotainment systems. The second part shows how Bayesian Networks can be used to consider individual needs and habits of users. Both parts will be evaluated by analyzing them with respect to beforehand identified requirements. Presented implementations will be analyzed with respect to their performance, to increase efficiency of the models

Ein wissensbasiertes System zur automatischen Extraktion von semantischen Informationen aus digitalen Fernerkundungsdaten

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