Erfassung von Innenraummodellen mittels Smartphones

Unter Verwendung von aufgezeichneten Bewegungsspuren eines Inertialsensors ist es möglich, ein Innenraummodell eines Gebäudes zu generieren. Das Innenraummodell unterscheidet hierbei Räume und Korridore. Die Bewegungsspuren werden durch auf dem Fuß platzierte Inertialsensoren per ZUPT erfasst. Es wird von einer Vielzahl an Benutzern ausgegangen, welche sich in alltäglichen Situationen durch Gebäude bewegen und mit den Sensoren ihres Smartphones opportunistisch Daten erfassen. Bewegungsspuren werden in gerade Segmente unterteilt. Durch eine Äquivalenzrelation wird festgestellt, ob sich der Benutzer beim Erfassen der Spuren auf demselben Korridor befunden hatte. Die Geometrie von Korridoren wird durch Quantile und die empirische Verteilungsfunktion bestimmt. Durch die Ausrichtung der Spuren anhand der Geometrie der Korridore, können überstehende Abschnitte durch geeignete Kriterien als Räume erkannt werden. Für die Evaluation wurden von vier Testpersonen über 200 Spuren in alltäglichen Szenarien aufgenommen. Wählt man aus diesen Spuren 90 aus, so werden im Durchschnitt über 90% aller Korridore des Stockwerks erkannt. In 65% der so generierten Innenraummodelle war die durchschnittliche Verschiebung der Korridore kleiner als 1,5m.It is possible to generate indoor models by using traces recorded by inertial measurement units. The generated indoor model distinguishes between rooms and corridors. Traces will be collected by foot-mounted inertial measurement units via ZUPT. The data will be collected in a crowd based approach via Smartphones and sensor units carried by users. Users will walk inside the building in all-day situations, collecting data opportunistically. The collected traces will be segmented into parts where the user walked straight. Using a equivalence relation, segments collected from the same corridor can be combined. Reconstructing the geometry of corridors will use quantiles and the empirical distribution function. Using a method to correct traces via the constructed corridor geometry, rooms can be found by protruding parts of traces. To evaluate the system, four volunteers collected over 200 traces in everyday scenarios. Choosing 90 out of them, in average 90% of all corridors will be found. In 65% of this constructed indoor models, the average shift of corridors was less than 1.5 m

Freiform-Optiken im Nahfeld von LEDs

Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Entwurfsprozess kompakter und effizienter optischer Systeme für die Allgemeinbeleuchtung. Im Vordergrund stehen dabei automatisierte Verfahren zum Design von Freiform-Optiken für Licht emittierende Dioden (LEDs). Als zentrales Ergebnis erweist sich die Methode der Optimierung mit Freiform-Deformation (OFFD), die schnelle und flexible Entwürfe für unterschiedliche Anwendungen erlaubt

MM-Stat – MultiMedia-Statistik: Statistische Datenanalyse – webbasiert, interaktiv und multimedial

In der Vergangenheit wurden viele (interaktive) Lehrmaterialien auf proprietären Plattformen entwickelt. Mit den Web 2.0 Technologien bieten sich neue interaktive und technische Möglichkeiten der Darstellung dieser Lehrinhalte auf einer standardisierten Plattform an. Existierende und neue Lehrinhalte im Bereich Statistik, sowohl aus dem Grund- als auch aus dem Hauptstudium, wurden in ein Wiki (http://www.mm-stat.org) übertragen bzw. erstellt. In das frei editierbare Wiki wurden Videos, Aufgaben, Bewertungsfunktionen und Softwareprogramme eingebettet.E-learning, MM-Stat, Wiki, Web 2.0, Open Access

Die Conjoint-Analyse: eine Einführung in das Verfahren mit einem Ausblick auf mögliche sozialwissenschaftliche Anwendungen

'Die Conjoint-Analyse ermöglicht die Dekomposition globaler Präferenzurteile. Sie hatbislang nur in der empirischen Marktforschung größere Verbreitung gefunden. Es wirdeine kurze Einführung in das Verfahren und ein Ausblick auf mögliche Anwendungen inder empirischen Sozialforschung gegeben.' (Autorenreferat)'Conjoint-Analysis enables the researcher to decompose global preference judgments. It isprimarily used in the field of marketing research. A short introduction to Conjoint-Analysisis provided and possible applications in empirical social research are presented.' (author's abstract)

Sicherheitsbeurteilung und Entwurf von Tragwerken - numerische Analyse mit unscharfen Größen

Im Beitrag werden Forschungsergebnisse zum numerischen Entwurf textilbewehrter Verstärkungsschichten zusammengefasst. Die Ergebnisse resultieren im Wesentlichen aus den Arbeiten der Teilprojekte D2-Numerische Simulation, E3-Sicherheitsbeurteilung und E4-Numerische Langzeitprognose des Sonderforschungsbereichs 528. Zusätzlich wird auf Transferleistungen verwiesen.The paper provides a summary of research results concerning numerical design approaches for textile reinforced structures. The outcome mainly results from the work done in the subprojects of the Collaborative Research Centre 528: D2-Numerical Simulation, E3-Reliability Assessment und E4-Numerical Long-term Prognosis. Further, the paper also points out the transfer potential

Freiform-Optiken im Nahfeld von LEDs

This thesis analyzes the process of designing compact and efficient non-imaging optical systems for general lighting. The main focus is on automated methods for the design of freeform-optics for light emitting diodes (LEDs). As an essential result, the development of the method OFFD (optimization with freeform deformation) proves to be a fast and flexible way to design optics for numerous applications

Multivariate Statistik im Quantitativen Marketing : Grundzüge der Conjoint-Analyse

Das Conjoint Measurement (synonym: Conjoint-Analyse, Verbundmessung) zählt zweifellos zu jenen Verfahren, die in kürzester Zeit eine überaus große Popularität in der Marketingforschung – und praxis erlangt haben. In inhaltlicher Hinsicht ist der Gegenstandsbereich der Conjoint-Analyse vergleichsweise eng gesteckt und auf Fragestellungen der sog. Präferenzforschung fokussiert. Ausgangspunkt der Conjoint- Analyse bilden individuelle Präferenzurteile von Personen gegenüber Objekten (z.B. Produkten), die das Ausmaß der Vorziehenswürdigkeit der betreffenden Alternativen in komplexen Entscheidungssituationen (z.B. dem Kauf eines Computers) zum Ausdruck bringen (vgl. Hammann/ Erichson 2000, S. 374 ff.). Die zu beurteilenden Objekte sind gewöhnlich multiattributiver Natur, d.h. aus aus einer Vielzahl von Einzeleigenschaften zusammengesetzt (z.B. Prozessor, Arbeitsspeicher, Laufwerk eines Computers). Die Bewertung der einzelnen Objektmerkmale vollzieht sich im Wege eines psychischen Beurteilungsprozesses von Personen und wird dabei zu einem globalen bzw. eindimensionalen Präferenzurteil verknüpft, wie z.B. „die Marke A gefällt mir am besten, Marke B am zweitbesten usw.

Multivariate Statistik im Quantitativen Marketing : Grundzüge der Conjoint-Analyse

Das Conjoint Measurement (synonym: Conjoint-Analyse, Verbundmessung) zählt zweifellos zu jenen Verfahren, die in kürzester Zeit eine überaus große Popularität in der Marketingforschung – und praxis erlangt haben. In inhaltlicher Hinsicht ist der Gegenstandsbereich der Conjoint-Analyse vergleichsweise eng gesteckt und auf Fragestellungen der sog. Präferenzforschung fokussiert. Ausgangspunkt der Conjoint- Analyse bilden individuelle Präferenzurteile von Personen gegenüber Objekten (z.B. Produkten), die das Ausmaß der Vorziehenswürdigkeit der betreffenden Alternativen in komplexen Entscheidungssituationen (z.B. dem Kauf eines Computers) zum Ausdruck bringen (vgl. Hammann/ Erichson 2000, S. 374 ff.). Die zu beurteilenden Objekte sind gewöhnlich multiattributiver Natur, d.h. aus aus einer Vielzahl von Einzeleigenschaften zusammengesetzt (z.B. Prozessor, Arbeitsspeicher, Laufwerk eines Computers). Die Bewertung der einzelnen Objektmerkmale vollzieht sich im Wege eines psychischen Beurteilungsprozesses von Personen und wird dabei zu einem globalen bzw. eindimensionalen Präferenzurteil verknüpft, wie z.B. "die Marke A gefällt mir am besten, Marke B am zweitbesten usw.