15 research outputs found
Temporized and localized rule sets
Constraint management plays an important role in design
applications where constraints reect design restrictions and
design decisions. ECA rules are a widely used mechanism to
enforce constraints. The paper argues that such rules must be
augmented for design environments by a spatial and a temporal
dimension of validity, resulting in so-called
area-event-condition-action (AECA) rules. The spatial dimension
allows to restrict constraints locally in the design space, and
to control interaction between designers. The temporal dimension
permits designers to retract their designs to earlier stages.
The paper introduces the concept of AECA rules, motivates them
by examples from building design, discusses rule management, and
then introduces two important issues, conflict detection during
collaboration, and backtracking during design revision
A strategy for the modularization of courseware
In order to enable courseware reuse, learning platforms nowadays
require the materials to be decomposed into small independent
learning units. When trying to fulfill this need, authors face
the problem of not knowing how to determine suitable learning
objects in their content. What is the appropriate size of one
such object? The rather general and abstract definitions for
learning objects found in the literature are not very helpful
for answering this question. What authors need is an operational
definition, which can be directly applied to the learning
materials. This paper proposes such a set of formal yet
practical definitions by describing learning objects along their
contents and resource type and shows how these definitions are
used by our platform, SCORE
UnterstĂŒtzung der integrierten GebĂ€udeplanung und -Verwaltung mit einem topologischen Kerndatenmodell
An einem Teil der Topologie architektonischer RĂ€ume, dem
Volumenadjazenzgraphen (VAG), wird gezeigt wie topologisches
Modellieren Anwendungen der Bauplanung integrieren kann.
Dazu wird ein Prototyp vorgestellt, der im wesentlichen aus drei
Komponenten besteht:
Mit dem Anforderungsmanager werden Anforderungen eigegeben, die
formal gut handhabbar sind. Mit dem Topologiemanager werden
diese Anforderungen mit gezeichneten RĂ€umen kombiniert. Die
topologischen Relationen in den Zeichnungen werden mit den
entsprechenden Funktionen des GIS ermittelt und in eine
Datenbank exportiert. Der AnforderungsprĂŒfer vergleicht dann die
Anforderungsdaten, die mit Hilfe des Anforderungsmanagers
erzeugt wurden, mit den Topologiedaten.
Dieser Ansatz soll zeigen, wie topologische Modelle eine
Formalisierung semantisch hochstehender Informationen als
Eigenschaften von Graphen bzw. topologischen Komplexen ermöglichen
Modulare Aufbereitung von multimedialen Lerninhalten fĂŒr eine heterogene Lernumgebung
Der Einsatz multimedialer Lerninhalte ist durch die vielfÀltig
vorhandenen und sich stÀndig verbessernden technischen
Möglichkeiten ein aktuell weit verbreitetes Thema. Ihre
Erstellung gestaltet sich allerdings Ă€uĂerst aufwendig. Daher
beschÀftigen wir uns mit der kooperativen Entwicklung von
multimedialen Lehr-/Lerninhalten, die von verscheidenen Autoren
in unterschiedlichen Kontexten fĂŒr verschiedene Zielgruppen
eingesetzt werden können. Unser Ansatz basiert auf dem
Modularisierungskonzept zur UnterstĂŒtzung der
Wiederverwendbarkeit von Lernmaterialien. Um solche
"universellen" Lernmodule zu entwickeln, die sowohl die
BedĂŒrfnisse verschiedener Zielgruppen als auch verschiedener
Autoren erfĂŒllen, werden mehrere Modularisierungsebenen
eingefĂŒhrt und die Erzeugung verschiedener Modulsichten
ermöglicht
Wissensgewinnung aus grossen Datenbasen. Seminar im Wintersemester 95/96
In den vergangenen zehn Jahren hat die Flut von Daten, die in
kommerziellen Datenbanken verwaltet wird, immer staerker
zugenommen. Gleichzeitig werden Datenbanken zur Unterstuetzung
immer komplexerer Anwendungen eingesetzt, bei denen oft nur ein
geringes Wissen ueber die Zusammenhaenge der Daten vorhanden ist.
Trotz der grossen Informationsmenge ist der daraus resultierende
Nutzen relativ gering und es stellt sich daher die Frage, wie
weiteres nuetzliches, aber verborgenes Wissen effizient aus den
existierenden Daten gewonnen werden kann. Mit diesen Fragestellungen
befasst sich die Forschungsrichtung KDD (Knowledge Discovery in
Databases).
Fuer diesen internen Bericht wurden im Rahmen eines Seminars von den
teilnehmenden Studenten verschiedene Ansaetze fuer und
Einsatzmoeglichkeiten von KDD vorgestellt. Die jeweiligen
Ausarbeitungen sind in diesem Bericht kapitelweise zusammengestellt.
Beginnend mit einer Uebersicht ueber und Einfuehrung in KDD werden
spezifische Verfahren und Ansaetze zur Wissensgewinnung vorgestellt.
Abgerundet werden diese Grundlagenkapitel durch die Vorstellung
zweier Anwendungen von KDD in der Praxis