Semantische Suche

Freitag, 5. Oktober 2018, 12:00 Uhr

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Ort: Raum 333 (Gebäude 50.34)
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Vortragende(r) Maximilian Peters
Titel Evaluation und Optimierung der Wartbarkeit von Software-Architekturen
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Axel Busch
Vortragsmodus
Kurzfassung Kurzfassung
Vortragende(r) Julian Hinrichs
Titel Verification of Access Control Policies in Software Architectures
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Stephan Seifermann
Vortragsmodus
Kurzfassung Security in software systems becomes more important as systems becomes more complex and connected. Therefore, it is desirable to to conduct security analysis on an architectural level. A possible approach in this direction are data-based privacy analyses. Such approaches are evaluated on case studies. Most exemplary systems for case studies are developed specially for the approach under investigation. Therefore, it is not that simple to find a fitting a case study. The thesis introduces a method to create usable case studies for data-based privacy analyses. The method is applied to the Community Component Modeling Example (CoCoME). The evaluation is based on a GQM plan and shows that the method is applicable. Also it is shown that the created case study is able to check if illegal information flow is present in CoCoME. Additionally, it is shown that the provided meta model extension is able to express the case study.

Freitag, 12. Oktober 2018, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Markus Raster
Titel Informationsbedürfnisse zur Untersuchung der Begriffsgeschichte
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Jens Willkomm
Vortragsmodus
Kurzfassung Die Begriffsgeschichte, als Konzept geschichtswissenschaftlicher Forschung, befasst sich mit der historischen Entwicklung der Semantik einzelner Begriffe. Hierbei bildet oft Wortursprung, Sprachgebrauch sowie Verbreitung Gegenstand wissenschaftlicher Untersuchungen.

Die Bachelorarbeit setzt sich mit der Kombination von Informationstechnologien, in Form von Datenbanken, mit der Forschungsarbeit der Historiker auseinander. Ziel ist es Einflussfaktoren auf die Semantik von Wörtern zu identifizieren. Dabei liegt der Fokus auf einer vollständigen Abdeckung des Themenbereiches, sowie auf einer Strukturierung der einzelnen Informationsbedürfnisse.

Im Anschluss der Identifikation der Informationsbedürfnisse sollen einzelne Datenbankanfragen/Queries formuliert werden, die es ermöglichen sollen die entsprechenden Semantischen Entwicklungen der Wörter darzustellen, sowie deren Untersuchung zu vereinfachen.

Vortragende(r) Marco Sturm
Titel On the Interpretability of Anomaly Detection via Neural Networks
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Edouard Fouché
Vortragsmodus
Kurzfassung Verifying anomaly detection results when working in on an unsupervised use case is challenging. For large datasets a manual labelling is economical unfeasible. In this thesis we create explanations to help verifying and understanding the detected anomalies. We develop a method to rule generation algorithm that describe frequent patterns in the output of autoencoders. The number of rules is significantly lower than the number of anomalies. Thus, finding explanations for these rules is much less effort compared to finding explanations for every single anomaly. Its performance is evaluated on a real-world use case, where we achieve a significant reduction of effort required for domain experts to understand the detected anomalies but can not specify the usefulness in exact numbers due to the missing labels. Therefore, we also evaluate the approach on benchmark dataset.
Vortragende(r) Daniel Hamann
Titel Vollständigkeits- und Semantikprüfung für gesprochene Aussagen
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Sebastian Weigelt
Vortragsmodus
Kurzfassung Diese Arbeit betrachtet das Problem von unvollständigen Aussagen in natürlicher Sprache. Solche Aussagen enthalten nicht explizit alle Informationen, die für die vollständige Umsetzung einer Handlung benötigt werden.

Menschen fällt es leicht, aus solchen Aussagen wieder einen Sinn zu extrahieren, indem sie sich auf ihr gelerntes Wissen beziehen. Für Sprachverarbeitungssysteme ist dieser Schritt jedoch nicht so einfach nachvollziehbar. Um diesen Prozess greifbar zu machen wird ein Ansatz entwickelt, der solchen Systemen menschliches, implizites, Wissen verfügbar macht. Damit wird eine durch Wissen begründete Entscheidung über die Vollständigkeit von Aussagen gemacht. Im Weiteren werden durch den Ansatz Kandidaten generiert, welche für die fehlenden Rollen infrage kommen könnten. Diese werden mithilfe von Wissen über die Welt bezüglich ihrer Eignung für die Rolle bewertet und die Aussage somit wieder vervollständigt. Um die Funktion des implementierten PARSE-Agenten zu prüfen wurde eine Evaluation der Ergebnisse im Vergleich zu einer händisch erstellten Lösung durchgeführt. Fehlende Rollen konnten mit einer Präzision von 51% bestimmt werden und eine Vervollständigung war in 25% (Im Falle des Subjektes sogar 100%) der Fälle korrekt möglich.

Freitag, 19. Oktober 2018, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Fabian Scheytt
Titel Konzepte für kontrollfluss- und modellbasierte Sicherheitsanalyse eines Industrie-4.0-Systems
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Emre Taşpolatoğlu
Vortragsmodus
Kurzfassung Durch die voranschreitende Vernetzung und Digitalisierung vergrößert sich die Angriffsfläche von Industrieanlagen drastisch. Umso wichtiger wird es beim Entwurf von Industrie 4.0 Anlagen, so früh wie möglich eine Betrachtung der Sicherheitsaspekte vorzunehmen. Die Durchführung von Sicherheitsanalysen zur Entwurfszeit sind jedoch Aufwändig und müssen immer händisch von einem Sicherheitsexperten durchgeführt werden. Obwohl bereits Lösungsansätze zur modellbasierten Unterstützung von Sicherheitsanalysen existieren, sind diese nicht auf den Kontext der Industrie 4.0 zugeschnitten. In dieser Bachelorarbeit werden zwei Konzepte für eine modellbasierte Unterstützung von Sicherheitsanalysen im frühen Entwurf von Industrie 4.0 Anlagen vorgestellt. Dabei werden die Sicherheitsanforderungen von Datenflüssen über die gesamte Anlage hinweg betrachtet und weiterhin eine kontextbasierte Sicherheitsanalyse zur Unterstützung vorgeschlagen.
Vortragende(r) Eric Klappert
Titel Microgrid-Topologien für Smart Grids
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Maximilian Walter
Vortragsmodus
Kurzfassung In Zeiten des Umstiegs auf erneuerbare Energien und dem Einsatz von Smart Metern zum Messen und Steuern des Netzes stellen sich neue Herausforderungen für die Stromversorgung. Um die Kommunikation des Smart Grids zu ermöglichen wird vorgeschlagen das Netzwerk in Microgrids zu unterteilen. Dazu wird eine sinnvolle Aufteilung und eine robuste Kommunikationstopologie benötigt. In dieser Arbeit werden die Anforderungen einer solchen Aufteilung und Topologie erarbeitet und verschiedene Lösungsansätze vorgeschlagen und verglichen. Basierend auf den Ergebnissen wird ein anpassungsfähiger Algorithmus entworfen, der ein Stromnetz in mehrere Microgrids zerlegt und eine Kommunikationstopologie erzeugt.
Vortragende(r) Maximilian Eckert
Titel Modellierung geschachtelter Freiheitsgrade zur automatischen Evaluation von Software-Architekturen
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Axel Busch
Vortragsmodus
Kurzfassung In der modernen Software-Entwicklung wird eine Vielzahl von Subsystemen von Drittanbietern wiederverwendet, deren Realisierungen und Varianten jeweils einen dedizierten Einfluss auf die Qualitätseigenschaften des Gesamtsystems implizieren. Doch nicht nur die Realisierung und Variante eines Subsystems, sondern auch die Platzierung in der Zielarchitektur haben einen Einfluss auf die resultierende Qualität.

In dieser Arbeit wird der bestehende Ansatz zur Modellierung und Simulation von wiederverwendbaren Subsystemen in Palladio bzw. PerOpteryx um einen neuen Inklusionsmechanismus erweitert, der eine flexible, feingranulare Modellierung und anschließende automatisierte Qualitätsoptimierung der Platzierung von wiederverwendbaren Subsystemen ermöglicht. Dazu wird eine domänenspezifische Sprache definiert, die eine deklarativen Beschreibung der Einwebepunkte in einem Architekturmodell durch aspektorientierte Semantiken erlaubt. Mithilfe eines Modellwebers werden die wiederverwendbaren Subsysteme in eine annotierte Zielarchitektur eingewebt. Schließlich wird der Ansatz in die automatisierte Qualitätsoptimierung von PerOpteryx integriert, sodass der Architekt bei seinen Entwurfsentscheidungen bezüglich dieser Freiheitsgrade unterstützt wird. Das vorgestellte Verfahren wurde durch eine simulationsbasierte Fallstudie anhand von realen Applikationsmodellen evaluiert. Es hat sich gezeigt, dass der Ansatz geeignet ist, um eine Vielzahl von Architekturkandidaten automatisiert generieren bzw. evaluieren und somit einen Architekten bei seinen Entwurfsentscheidungen unterstützen zu können.

Freitag, 26. Oktober 2018, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Dennis Vetter
Titel Batch query strategies for one-class active learning
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Holger Trittenbach
Vortragsmodus
Kurzfassung One-class classifiers learn to distinguish normal objects from outliers. These classifiers are therefore suitable for strongly imbalanced class distributions with only a small fraction of outliers. Extensions of one-class classifiers make use of labeled samples to improve classification quality. As this labeling process is often time-consuming, one may use active learning methods to detect samples where obtaining a label from the user is worthwhile, with the goal of reducing the labeling effort to a fraction of the original data set. In the case of one-class active learning this labeling process consists of sequential queries, where the user labels one sample at a time. While batch queries where the user labels multiple samples at a time have potential advantages, for example parallelizing the labeling process, their application has so far been limited to binary and multi-class classification. In this thesis we explore whether batch queries can be used for one-class classification. We strive towards a novel batch query strategy for one-class classification by applying concepts from multi-class classification to the requirements of one-class active learning.
Vortragende(r) Jonas Kunz
Titel Efficient Data Flow Constraint Analysis
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Robert Heinrich
Vortragsmodus
Kurzfassung Aktuelle Entwicklungen in der Softwaretechnik zeigen einen Trend zur Dezentralisierung von Softwaresystemen. Mit dem Einsatz von Techniken wie Cloud-Computing oder Micro-Services fließen immer mehr Daten über öffentliche Netzwerke oder über die Infrastruktur von Drittanbietern.

Im Gegensatz dazu führen aktuelle gesetzliche Änderungen wie die "General Data Protection Regulations" der EU dazu, dass es für Softwareentwickler immer wichtiger wird sicherzustellen, dass die Datenflüsse ihrer Software gesetzliche Beschränkungen einhalten. Um dies trotz der stetig wachsenden Komplexität von Softwaresystemen zu ermöglichen, wurden verschiedenste modellbasierte Ansätze vorgeschlagen. Ein Nachteil der meisten Ansätze ist jedoch, dass sie oftmals keine voll automatisierte Analyse bezüglich der Verletzung Datenflussbeschränkungen ermöglichen. Aus diesem Grund schlagen wir ein neues Metamodell zur Beschreibung von Datenflüssen von Softwaresystemen vor. Diese Metamodell ist so entworfen, dass eine automatisierte Übersetzung von Instanzen in ein Programm der logischen Programmiersprache Prolog ermöglicht wird. Dieses Programm erlaubt dann die einfache Formulierung von Regeln zur automatisierten Prüfung der Einhaltung von Datenflussbeschränkungen. Ein wichtiger Aspekt für den Entwurf und die Implementierung unseres Ansatzes war die Skalierbarkeit: Ziel war es, sicherzustellen dass unser Ansatz effizient einsetzbar ist. Hierbei haben wir insbesondere Techniken zur Optimierung von Prolog Programmen entwickelt, deren Einsatzmöglichkeiten nicht nur auf unseren Ansatz beschränkt sind.

Freitag, 2. November 2018, 11:30 Uhr

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Freitag, 9. November 2018, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Till Stöckmann
Titel Tradeoff zwischen Privacy und Utility für Short Term Load Forecasting
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Christine Tex
Vortragsmodus
Kurzfassung Mit der Etablierung von Smart Metern gehen verschiedene Vor- und Nachteile einher. Einerseits bieten die Smart Meter neue Möglichkeiten Energieverbräuche akkurater vorherzusagen (Forecasting) und sorgen damit für eine bessere Planbarkeit des Smart Grids. Andererseits können aus Energieverbrauchsdaten viele private Informationen extrahiert werden, was neue potentielle Angriffsvektoren auf die Privatheit der Endverbraucher impliziert. Der Schutz der Privatheit wird in der Literatur durch verschiedene Perturbations-Methoden umgesetzt. Da Pertubation die Daten verändert, sorgt dies jedoch für weniger akkurate Forecasts. Daher gilt es ein Tradeoff zu finden. In dieser Arbeit werden verschiedene gegebene Techniken zur Perturbation hinsichtlich ihrer Privacy (Schutz der Privatheit) und Utility (Akkuratheit der Forecasts) experimentell miteinander verglichen. Hierzu werden verschiedene Datensätze, Forecasting-Algorithmen und Metriken zur Bewertung von Privacy und Utility herangezogen. Die Arbeit kommt zum Schluss, dass die so genannte Denoise- und WeakPeak-Technik zum Einstellen eines Tradeoffs zwischen Privacy und Utility besonders geeignet ist.

Freitag, 9. November 2018, 11:30 Uhr

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Freitag, 9. November 2018, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Lukas Böhm
Titel Pattern-Based Heterogeneous Parallelization
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Philip Pfaffe
Vortragsmodus
Kurzfassung In dieser Arbeit werden zwei neue Arten der Codegenerierung durch den automatisch parallelisierenden Übersetzer Aphes für beschleunigte Ausführung vorgestellt. Diese basieren auf zwei zusätzlich erkannten Mustern von implizitem Parallelismus in Eingabeprogrammen, nämlich Reduktionen in Schleifen und rekursive Funktionen die das Teile-und-herrsche-Muster umsetzen. Aphes hebt sich in zwei Punkten von herkömmlichen parallelisierenden Übersetzern hervor, die über das reine Parallelisieren hinausgehen: Der erste Punkt ist, dass Aphes sich auf heterogene Systeme spezialisiert. Das zweite Hervorstellungsmerkmal ist der Einsatz von Online-Autotuning. Beide Aspekte wurden während der Umsetzung dieser Arbeit beachtet. Aus diesem Grund setzen die von uns implementierten Code-Generatoren sowohl lokale Beschleunigung über OpenMP und C++11 Threads als auch entfernte Beschleunigung mittels Nvidias CUDA um. Desweiteren setzt der generierte Code weiter auf die bereits in Aphes vorhandene Infrastruktur zum Autotuning des generierten Maschinencodes zur Laufzeit.

Während unserer Tests ließen sich in mit Aphes kompilierten Programmen mit Reduktionen in Schleifen Beschleunigungen von bis zu Faktor 50 gegenüber mit Clang kompilierten Programmen beobachten. Von Aphes transformierter Code mit rekursiven Funktionen erzielte Beschleunigungswerte von 3,15 gegenüber herkömmlich mit GCC und Clang generierten ausführbaren Dateien des gleichen Programms. In allen Fällen war der Autotuner in der Lage, innerhalb der ersten 50 Ausführungsiterationen des zu optimierenden Kernels zu konvergieren. Allerdings wiesen die konvergierten Ausführungszeiten teils erhebliche Unterschiede zwischen den Testläufen auf.

Vortragende(r) Kevin Angele
Titel Semi-automatische Generierung von Aktiven Ontologien aus Datenbankschemata
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Sebastian Weigelt
Vortragsmodus
Kurzfassung Es wird prognostiziert, dass in Zukunft die Hälfte der Firmenausgaben für mobile Anwendungen in die Entwicklung von Chatbots oder intelligenten Assistenten fließt.

In diesem Bereich benötigt es zur Zeit viel manuelle Arbeit zur Modellierung von Beispielfragen. Diese Beispielfragen werden benötigt, um natürlichsprachliche Anfragen zu verstehen und in Datenbankanfragen umsetzen zu können. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Ansatz vorgestellt, welcher die manuelle Arbeit reduziert. Dazu wird mittels der Daten aus der Datenbank und Formulierungen, inklusive Synonymen, aus Dialogflow (ein intelligenter Assistent von Google) eine Aktive Ontologie erzeugt. Diese Ontologie verarbeitet anschließend die natürlichsprachlichen Anfragen und extrahiert die Parameter, welche für die Anfrage an die Datenbank benötigt werden. Die Ergebnisse der Aktiven Ontologie werden mit den Ergebnissen aus Dialogflow verglichen. Bei der Evaluation fällt auf, dass die Aktiven Ontologien fehleranfällig sind. Es werden zusätzliche, unerwünschte Parameter extrahiert, welche das Ergebnis verschlechtern. Die Übereinstimmungsrate bei einem Eins-zu-Eins-Vergleich mit Dialogflow liegt bei etwa 40%. Zukünftig könnte durch das Hinzufügen einer zusätzlichen selektiven Schicht innerhalb der Aktiven Ontologien die Parameterextraktion verbessert werden.

Freitag, 16. November 2018, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Daniel Weißer
Titel Einbindung eines EDA-Programms zur Erstellung elektronischer Leiterplatten in das Vitruvius-Framework
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Daniel Zimmermann
Vortragsmodus
Kurzfassung Mithilfe der modellgetriebenen Softwareentwicklung kann im Entwicklungsprozess eines Software-Systems, dieses bzw. dessen Teile und Abstraktionen durch Modelle beschrieben werden. Diese Modelle können untereinander in Abhängigkeitsbeziehungen stehen sowie über redundante Informationen verfügen. Um Inkonsistenzen zu vermeiden, werden Tools zur automatisierten Konsistenzhaltung eingesetzt.

In dieser Arbeit wird das EDA-Programm Eagle, das zur Erstellung elektronischer Schaltpläne und Leiterplatten genutzt wird, in das Vitruvius-Framework eingebunden. Bestandteile sind hierbei das Ableiten eines Ecore-Metamodells, das die Schaltplandatei von Eagle beschreibt, das Etablieren von Transformationen zwischen Ecore-Modellen und Schaltplandateien sowie das Extrahieren von Änderungen zwischen zwei chronologisch aufeinanderfolgenden Schaltplandateien. Die extrahierten Änderungen werden in das Vitruvius-Framework eingespielt, wo sie durch das Framework zu in Konsistenzbeziehung stehenden Ecore-Modellen propagiert werden. Zudem wird ein Verfahren eingesetzt, um Änderungen in der Schaltplandatei einem eindeutigen elektronischen Bauteil zuordnen zu können. Dies ist erforderlich, um Bauteile im Kontext mit anderen Programmen zu verfolgen, da die Eigenschaften eines Bauteils in verschiedenen Programmen variieren können.

Vortragende(r) Nicolas Boltz
Titel Representing dynamic context information in data-flow based privacy analysis
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Robert Heinrich
Vortragsmodus
Kurzfassung Durch Industrie 4.0 sind Organisationen in der Lage kleinere Produktionseinheiten, oder individualisierte Produkte kosteneffizienter herzustellen. Dies wird erreicht durch selbstorganisierende Produktions- und Lieferketten, bei der die im Prozess beteiligten Menschen, Maschinen und Organisationen ad-hoc zusammenarbeiten. Um den, durch diese ad-hoc Zusammenarbeit entstehenden, Datenfluss, kontrollieren zu können, reichen aktuelle Zugriffskontrollsysteme nicht aus. Im Zuge dieser Bachelorarbeit wird ein Metamodell vorgestellt, welches in der Lage ist die sich dynamisch ändernden Kontextinformationen von den im Prozess beteiligten Entitäten abzubilden und zur Zugriffskontrolle zu nutzen.

Dabei werden Kontexte zum Darstellen von einzelnen Eigenschaften und als Menge zum Definieren eines Zustands in dem sich eine Entität befinden muss um auf ein Datum zugreifen zu dürfen. Des Weiteren wird eine Analyse beschrieben und evaluiert, welche in der Lage ist verbotene Datenzugriffe in einem modelliertem Systemzustand und Datenfluss zu identifizieren.

Freitag, 16. November 2018, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Philipp Schüler
Titel Query Synthesis in One-Class Active Learning
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Adrian Englhardt
Vortragsmodus
Kurzfassung Although machine learning plays an ever-increasing role in modern technology, there are still some parts where a human is needed to help with the learning process. With active learning a human operator is added to the process and helps with the classification of unknown samples. This improves the precision of the machine learning process. Although increasing the precision is important, the addition of a human operator introduces a problem known since the invention of the computer: Humans are slow compared to machines. Therefore it is essential to present the human operator with queries having the highest value of informativeness to optimize the learning process. The better the queries are chosen, the less time the learning process needs.

Current query selection strategies, use class label information to interpolate between opposite pairs at the decision boundary or select a query from a set of given unlabeled data points. However, these strategies cannot be used when no unlabeled and no negative observations are available. Then, one uses a query strategy function that rates the informativeness for any query candidate to synthesize the optimal query. While it is easy to calculate the most informative point in just a few dimensions, the curse of dimensionality quickly becomes a problem when searching for the most informative point in a high-dimensional space. This thesis takes a look at synthesizing queries in high-dimensional one-class cases via metaheuristics. The goal is to compare different metaheuristics experimentally with multiple data sets.

Freitag, 23. November 2018, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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Vortragende(r) Benjamin Dornfeld
Titel Abschlusspräsentation BA "Bestimmung eines Quartiers anhand von Positionsdaten"
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Walter F. Tichy
Vortragsmodus
Kurzfassung Im Forschungsprojekt QuartrBack wurden Menschen mit Demenz GPS-Tracker mitgegeben, um deren Position zu jeder Zeit bestimmen zu können. Die Herausforderung dieser Bachelorarbeit war es, aus den erhaltenen (sehr dünnen) Daten ein möglichst genaues Quartier (also jene Wege, die oft von einer Person gelaufen werden) zu erstellen. Dies wurde mithilfe der OpenStreetMaps Daten realisiert.
Vortragende(r) Janis Estelmann
Titel Performanzabschätzung von parallelen Programmen durch symbolische Ausführung
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Marc Aurel Kiefer
Vortragsmodus
Kurzfassung Das Ziel dieser Arbeit war es, einen Entwickler dabei zu unterstützen, in einer Anwendung Schleifen mit Parallelisierungspotential zu finden. Hierzu wurde das auf der Compiler-Infrastruktur LLVM aufbauende Test-Programm KLEE erweitert. Mit Hilfe von symbolischer Ausführung werden Variablenbelegungen bestimmt, die zu hohen Ausführungskosten bei einem Pfad führen. Durch die Analyse der Pfade auf Hot-Spots, also Bereiche, die besonders hohe Kosten verursachen, wird es einem Entwickler ermöglicht, gezielt diese auf ihr Parallelisierungspotential zu untersuchen.

Freitag, 30. November 2018, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Vitali Chaiko
Titel Ontologie-unterstützte Klassifikation von Software-Anforderungen
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Sebastian Weigelt
Vortragsmodus
Kurzfassung Die Analyse der Lastenhefte für die Planung der Software bringt einen erheblichen manuellen Aufwand mit sich. Bei der Robert Bosch Engineering GmbH werden die Anforderungen aus den Lastenheften der Kunden auf eine V-Prozessmodell-Datenbank abgebildet. Diese Datenbank besteht aus sogenannten internen Anforderungen, die Richtlinien für Hardware-und Softwareentwicklung enthalten. Jede Kundenanforderung muss von den Mitarbeitern manuell auf eine oder mehrere interne Anforderungen abgebildet werden. In Rahmen dieser Arbeit wurde ein automatisiertes Verfahren entwickelt, welches den Mitarbeiter bei dem Abbildungsprozess unterstützen kann. Dafür wurde aus den Textdaten der Kundenanforderungen eine Ontologie automatisch generiert, welche Fachbegriffe und ihre Beziehungen enthält. Aus dieser Ontologie wurden Merkmale erzeugt, welche mit einem unüberwachten Verfahren des maschinellen Lernens, nämlich hiearchisches Clustering gruppiert wurden. Dadurch war es möglich eine neue Kundenanforderung in ein bestehendes Cluster einzuordnen und basierend auf die Kundenanforderungen in dem Cluster Vorschläge für die zutreffenden internen Anforderungen zu erhalten. Um die entstandene Ontologie zu evaluieren, wurde diese auf falsch extrahierte Konzepte und Beziehungen überprüft. 16% der Konzepte und 24% der Relationen erwiesen sich als falsch. Die Voraussage der Vorschläge erreichte einen F-Maß Wert von 62%, bei den Evaluationsmetriken Präzision@5 und Ausbeute@5.
Vortragende(r) Alexander Dick
Titel User-centric Outlier Detection on Energy data
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Holger Trittenbach
Vortragsmodus
Kurzfassung Am Campus Nord messen Smart Meter in einer Forschungsfabrik alle 5 Sekunden den Stromverbrauch und weitere elektrische Messgrößen wie z.B. die elektrische Spannung. In meiner Arbeit geht es darum, ein interaktives System zur Erkennung von Auffälligkeiten in den daraus resultierenden Zeitreihen zu erstellen. Zudem soll ein Fachexperte zu einem Teil der Datenpunkte Feedback geben und so die Verwendung von semiüberwachten Lernverfahren ermöglichen. Allerdings sind aktuelle Lernverfahren, die den Nutzer in die Ausreißererkennung einbinden, nicht für Zeitreihen ausgelegt.

In der Arbeit werden die Zeitreihen auf statische Features abgebildet, um die Lernverfahren aus der Literatur anwenden zu können. Danach müssen die Features visualisiert werden, damit der Nutzer Feedback geben kann. Es wurde evaluiert inwiefern ein Fachexperte erkennen kann, ob es sich bei Zeitreihen um Ausreißer handelt und wie er bei der Entscheidung unterstützt werden kann.

Freitag, 7. Dezember 2018, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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Freitag, 14. Dezember 2018, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Jan-Philipp Jägers
Titel Iterative Performance Model Parameter Estimation Considering Parametric Dependencies
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Manar Mazkatli
Vortragsmodus
Kurzfassung A main issue of using performance models, is the effort it takes to keep them updated. They must stay in synchronization with the actual system architecture and source code, in order to produce meaningful results. To address this shortcoming, there exist techniques, which extract the structure of a system and derive a performance model from existing artifacts, for example, from source code. Existing approaches estimate performance model parameters like loop iterations, branch transitions, resource demands and external call arguments for a whole system at once. We present an approach which estimates parameters of such performance models iteratively. We use monitoring data to estimate performance model parameters which are affected by an iterative source code change. We use a decision tree to build a predictive model for branch transitions and regression analysis to build a predictive model for loop iterations and resource demands. These predictive models can include dependency relations to service call arguments. To estimate resource demands iteratively, we must know all resource demands that are executed in a system. We monitor only a part of a system during one iteration and must estimate which resource demands are executed, but not monitored. We use the previously estimated performance model parameters and the control flow information of services to traverse the control flow in order to detect non-monitored resource demands.
Vortragende(r) Torsten Syma
Titel Multi-model Consistency through Transitive Combination of Binary Transformations
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Heiko Klare
Vortragsmodus
Kurzfassung Software systems are usually described through multiple models that address different development concerns. These models can contain shared information, which leads to redundant representations of the same information and dependencies between the models. These representations of shared information have to be kept consistent, for the system description to be correct. The evolution of one model can cause inconsistencies with regards to other models for the same system. Therefore, some mechanism of consistency restoration has to be applied after changes occurred. Manual consistency restoration is error-prone and time-consuming, which is why automated consistency restoration is necessary. Many existing approaches use binary transformations to restore consistency for a pair of models, but systems are generally described through more than two models. To achieve multi-model consistency preservation with binary transformations, they have to be combined through transitive execution.

In this thesis, we explore transitive combination of binary transformations and we study what the resulting problems are. We develop a catalog of six failure potentials that can manifest in failures with regards to consistency between the models. The knowledge about these failure potentials can inform a transformation developer about possible problems arising from the combination of transformations. One failure potential is a consequence of the transformation network topology and the used domain models. It can only be avoided through topology adaptations. Another failure potential emerges, when two transformations try to enforce conflicting consistency constraints. This can only be repaired through adaptation of the original consistency constraints. Both failure potentials are case-specific and cannot be solved without knowing which transformations will be combined. Furthermore, we develop two transformation implementation patterns to mitigate two other failure potentials. These patterns can be applied by the transformation developer to an individual transformation definition, independent of the combination scenario. For the remaining two failure potentials, no general solution was found yet and further research is necessary.

We evaluate the findings with a case study that involves two independently developed transformations between a component-based software architecture model, a UML class diagram and its Java implementation. All failures revealed by the evaluation could be classified with the identified failure potentials, which gives an initial indicator for the completeness of our failure potential catalog. The proposed patterns prevented all failures of their targeted failure potential, which made up 70% of all observed failures, and shows that the developed implementation patterns are applicable and help to mitigate issues occurring from transitively combining binary transformations.

Freitag, 14. Dezember 2018, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Florian Hennerich
Titel Erkennung Semantischer Wortveränderungen auf Textströmen
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Adrian Englhardt
Vortragsmodus
Kurzfassung Die natürliche Sprache befindet sich in ständigem Wandel. Mittels Semantic Change Detection kann eine Änderung der Semantik von Wörtern zwischen Zeitpunkten festgestellt werden. Herkömmliche Semantic Change Detection Systeme arbeiten nur auf statischen Korpora. Durch Social Media ist es möglich, Sprache in Echtzeit zu analysieren. Da bisherige Ansätze jedoch nicht auf Textströmen funktionieren, soll in dieser Masterarbeit ein Echtzeitsystem zur Verarbeitung von Textströmen entworfen werden, welches frühzeitig die Änderung einer Wortbedeutung aufzeigt. Grundlage hierfür sind geeignete Worteinbettungen, die zum einen gute Vektoren liefern und zum anderen trotz Begrenzung des Speichers den Textstrom gut repräsentieren. Zur Evaluation soll ein synthetischer Korpus generiert werden, um die verschiedenen Methoden vergleichen zu können. Anschließend wird eine explorative Untersuchung auf Twitterdaten durchgeführt.
Vortragende(r) Alexander Poth
Titel Statistical Generation of High Dimensional Data Streams with Complex Dependencies
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Edouard Fouché
Vortragsmodus
Kurzfassung The evaluation of data stream mining algorithms is an important task in current research. The lack of a ground truth data corpus that covers a large number of desireable features (especially concept drift and outlier placement) is the reason why researchers resort to producing their own synthetic data. This thesis proposes a novel framework ("streamgenerator") that allows to create data streams with finely controlled characteristics. The focus of this work is the conceptualization of the framework, however a prototypical implementation is provided as well. We evaluate the framework by testing our data streams against state-of-the-art dependency measures and outlier detection algorithms.

Freitag, 21. Dezember 2018, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Erdinch Mehmedali
Titel Metric-driven job assignment in cloud-based environments
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Robert Heinrich
Vortragsmodus
Kurzfassung A cloud storage migration is usually done in one of two ways - via corresponding storage sync clients or SaaS migration tools. The SaaS migration tools can typically migrate the data significantly faster, as they are not as constrained by the Internet bandwidth as the users are. Such tools incorporate a server that reads the data from the user’s old cloud storage and copies it to another, desired cloud storage. This server is referred to as "migration server". The geographic location of the migration server can influence the duration of the cloud storage migration. Commonly, it is reported that closer distances yield better results in terms of speed over the Internet and hence, the expectation is that a migration server placed at the geographic midpoint between the data centers of the cloud storages involved, will lead to good results. We investigate different influences on cloud storage migration speed and conceptualize an algorithm for choosing a migration server location in a generic cloud storage migration scenario. In an experimental evaluation, the results of the algorithm are compared against the results of the geographic midpoint between the data centers of the cloud storages involved in the migration. midpoint, determine the necessity of developing an algorithm for choosing a migration serverlocation and ultimately present some of the guidelines for developing such an algorithm.
Vortragende(r) Nicolas Boltz
Titel State of the Art: Multi Actor Behaviour and Dataflow Modelling for Dynamic Privacy
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Robert Heinrich
Vortragsmodus
Kurzfassung State of the Art Vortrag im Rahmen der Praxis der Forschung.

Freitag, 11. Januar 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Timo Kopf
Titel Adaptives Online-Tuning für kontinuierliche Zustandsräume
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Philip Pfaffe
Vortragsmodus
Kurzfassung Raytracing ist ein rechenintensives Verfahren zur Erzeugung photorealistischer Bilder. Durch die automatische Optimierung von Parametern, die Einfluss auf die Rechenzeit haben, kann die Erzeugung von Bildern beschleunigt werden. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde der Auto-Tuner libtuning um ein generalisiertes Reinforcement Learning-Verfahren erweitert, das in der Lage ist, bestimmte Charakteristika der zu zeichnenden Frames bei der Auswahl geeigneter Parameterkonfigurationen zu berücksichtigen. Die hierfür eingesetzte Strategie ist eine ε-gierige Strategie, die für die Exploration das Nelder-Mead-Verfahren zur Funktionsminimierung aus libtuning verwendet. Es konnte gezeigt werden, dass ein Beschleunigung von bis zu 7,7 % in Bezug auf die gesamte Rechenzeit eines Raytracing-Anwendungsszenarios dieser Implementierung gegenüber der Verwendung von libtuning erzielt werden konnte.

Freitag, 11. Januar 2019, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 333 (Gebäude 50.34)
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Vortragende(r) Martin Löper
Titel Eine Sprache für die Spezifikation disziplinübergreifender Änderungsausbreitungsregeln
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Kiana Busch
Vortragsmodus
Kurzfassung In der Änderungsausbreitungsanalyse wird untersucht, wie sich Änderungen in Systemen ausbreiten. Dazu werden unter anderem Algorithmen entwickelt, die identifizieren, welche Elemente in einem System von einer Änderung betroffen sind. Für die Anpassung bestehender Algorithmen existiert keine spezielle Sprache, weshalb Domänenexperten universelle Programmiersprachen, wie Java, verwenden müssen, um Änderungsausbreitungen zu formulieren. Durch den imperativen Charakter von Java, benötigen Domänenexperten mehr Code und mehr Wissen über Implementierungsdetails, als sie mit einer, auf die Änderungs- ausbreitungsanalyse zugeschnittenen, Sprache bräuchten. Eine Sprache sollte stets an den Algorithmus der jeweiligen Änderungsausbreitungsanalyse angepasst sein. Für den in dieser Arbeit betrachteten Ansatz zur Änderungsausbreitungsanalyse mit der Bezeichnung Karlsruhe Architectural Maintainability Prediction (KAMP), besteht noch keine spezielle Sprache. KAMP ist ein Ansatz zur Bewertung architekturbasierter Änderungsanfragen, der in einem gleichnamigen Softwarewerkzeug implementiert ist. Diese Arbeit präsentiert mit der Change Propagation Rule Language (CPRL) eine spezielle Sprache für den, in KAMP verwendeten, Algorithmus der Änderungsausbreitungsanalyse. Zum Abschluss wird der Vorteil der entwickelten Sprache, gegenüber drei konkurrierenden Sprachen, ermittelt. Die Arbeit kommt zum Schluss, dass CPRL kompakter als konkurrierende Sprachen ist und es gleichzeitig erlaubt, die Mehrheit an denkbaren Änderungsausbreitungen zu beschreiben.
Vortragende(r) Andreas Lang
Titel Modellgetriebene Konsistenzerhaltung von Automationssystemen
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Heiko Klare
Vortragsmodus
Kurzfassung In dieser Arbeit werden Verfahren entwickelt, um die den Datenaustausch in Fabrikanlagen durch die Anwendung von modell- und änderungsgetriebener Konsistenzerhaltung, wie sie für die Softwaretechnik entwickelt wurde, zu unterstützen. In der Arbeit fokussieren wir uns dabei besonders auf die Eingabe einer fehlerhaften (nicht auflösbaren) Referenz. Dafür kategorisieren wir die Eigenschaften der Referenzen und des Typs des jeweiligen Fehlers und entwickeln basierend darauf ein Regelwerk. Zum anderen werden in CAEX Prototypen genutzt, um Objekte zu instantiieren. Dabei hängt es von den individuellen Eigenschaften ab, ob die Prototypen und Klone im Anschluss daran konsistent gehalten werden sollen. Hierfür entwickeln wir wiederum Kategorien für die jeweiligen Eigenschaften, und aufbauend darauf ein Regelwerk. Beispielsweise sollte bei einem Prototypen für einen Roboter eine Änderung an seiner Hardware nicht auf Klone übertragen werden, die bereits in Fabriken eingesetzt werden. Diesen Ansatz implementierten wir mithilfe des VITRUVIUS-Frameworks, das ein Framework zur modell- und änderungsgetriebenen Konsistenzerhaltung darstellt. Anhand dessen konnten wir die Funktionalität unserer Implementierung zeigen. Durch ein Beispielmodell konnten wir zeigen, dass unsere Kategorisierungen von Referenzen, Fehlertypen, Eigenschaften und Klonen in der Fabrikanlagenplanung anwendbar sind.

Freitag, 18. Januar 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Lena Witterauf
Titel Density-Based Outlier Detection Benchmark on Synthetic Data
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Georg Steinbuss
Vortragsmodus
Kurzfassung Outlier detection algorithms are widely used in application fields such as image processing and fraud detection. Thus, during the past years, many different outlier detection algorithms were developed. While a lot of work has been put into comparing the efficiency of these algorithms, comparing methods in terms of effectiveness is rather difficult. One reason for that is the lack of commonly agreed-upon benchmark data.

In this thesis the effectiveness of density-based outlier detection algorithms (such as KNN, LOF and related methods) on entirely synthetically generated data are compared, using its underlying density as ground truth.

Vortragende(r) Peter Schuller
Titel Dynamic adaptation to service usage policies
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Robert Heinrich
Vortragsmodus
Kurzfassung Developing and approach for dynamic adaptation to service usage policies.

Freitag, 25. Januar 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Daniel Warzel
Titel Modeling Quality-Tradeoffs for the Optimization of Li-Ion Storage Systems
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Dominik Werle
Vortragsmodus
Kurzfassung Durch den gezielten Einsatz von Energiespeichern, wie bspw. Lithium-Ionen-Batterien, können Spitzenlasten in Verbrauchsprofilen und damit unter anderem auch für Großverbraucher von den Spitzenlasten abhängige Energiekosten reduziert werden. Die Planung solcher Energiespeicher wird in der Regel mit Hilfe historischer Daten durchgeführt. Im Zuge dieser Arbeit wurde der Einfluss von Störungen (z.B. durch Sampling) in derartigen Daten auf Peak-Shaving-Ansätze am Beispiel einer Produktionsanlage am KIT Campus Nord genauer betrachtet. Mit den gewonnen Informationen wurden verschiedene Prädiktionsmodelle erzeugt, welche die Abweichung der Ergebnisse auf gestörten Zeitreihen gegenüber ungestörten Zeitreihen vorhersagen. Es konnte festgestellt werden, dass durch die Kombination aus den Ergebnissen und den Vorhersage der Modelle in den meisten Fällen eine Verbesserung der absoluten Abweichung erzielt werden kann.

Freitag, 1. Februar 2019, 11:30 Uhr

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Freitag, 8. Februar 2019, 11:30 Uhr

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Freitag, 15. Februar 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Maximilian Wagner
Titel Conception and Implementation of a Runtime Model for Telemetry-Based Software Monitoring and Analysis
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Robert Heinrich
Vortragsmodus
Kurzfassung Im Zeitalter des Cloud Computings und der Big Data existieren Software-Telemetriedaten im Überfluß. Die schiere Menge an Daten und Datenplattformen kann allerdings zu Problemen in ihrer Handhabung führen. In dieser Masterarbeit wird ein Laufzeitmodell vorgestellt, welches es ermöglicht, Messungen von Telemetriedaten auf verschiedenen Datenplatformen durchzuführen. Hierbei folgt das Modell dem vollen Lebenszyklus einer Messung von der Definition durch eine eigens hierfür entwickelte domänenspezifischen Sprache, bis zur Visualisierung der resultierenden Messwerte. Das Modell wurde bei dem Software-as-a-Service-Unternehmen LogMeIn implementiert und getestet. Hierbei wurde eine Evaluation hinsichtlich der Akzeptanz des implementierten Dienstes bei der vermuteten Zielgruppe anhand einer Nutzerstudie innerhalb des Unternehmens durchgeführt.
Vortragende(r) Eva-Maria Neumann
Titel Erweiterung einer domänenspezifischen Sprache der Simulationskopplung um die Domäne der Cloud Simulationen
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Sandro Koch
Vortragsmodus
Kurzfassung Domänenspezifische Sprachen für Software sind individuell an den jeweiligen Zweck angepasst.

Die Sprache Modular Simulation Language modelliert die Kopplung zwischen verschiedenen Simulationen. Die Kopplung von Simulationen dient dem besseren Verständnis und der Austauschbarkeit. In dieser Arbeit wird geprüft, ob die Sprache alle nötigen Modelle erhält um universell Kommunikation, Struktur und Kopplung von beliebigen Simulationen darstellen zu können. Dazu wurde die Cloud Simulation Cloud Sim Plus ausgewählt und die Kommunikation von zwei Features dieser Simulation modelliert. Während der Modellierung wurden fehlende Elemente der Sprache identifiziert und Lösungsvorschläge integriert oder diskutiert. Das Ergebnis zeigt, dass sie Modular Simulation Language zum aktuellen Zeitpunkt nicht vollständig ist, das Thema aber weiter untersucht werden muss.

Freitag, 15. Februar 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Marcel Hiltscher
Titel Evaluating Subspace Search Methods with Hidden Outlier
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Georg Steinbuss
Vortragsmodus
Kurzfassung In today’s world, most datasets do not have only a small number of attributes. The high

number of attributes, which are referred to as dimensions, hinder the search of objects that normally not occur. For instance, consider a money transaction that has been not legally carried out. Such objects are called outlier. A common method to detect outliers in high dimensional datasets are based on the search in subspaces of the dataset. These subspaces have the characteristics to reveal possible outliers. The most common evaluation of algorithms searching for subspaces is based on benchmark datasets. However, the benchmark datasets are often not suitable for the evaluation of these subspace search algorithms. In this context, we present a method that evaluates subspace search algorithms without relying on benchmark datasets by hiding outliers in the result set of a subspace search algorithm.

Freitag, 22. Februar 2019, 11:30 Uhr

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Freitag, 1. März 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Markus Raster
Titel Erstellung eines Benchmarks zum Anfragen temporaler Textkorpora zur Untersuchung der Begriffsgeschichte und historischen Semantik
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Jens Willkomm
Vortragsmodus
Kurzfassung Untersuchungen innerhalb der Begriffsgeschichte erfahren einen Aufschwung. Anhand neuer technologischer Möglichkeiten ist es möglich große Textmengen maschinengestützt nach wichtigen Belegstellen zu untersuchen. Hierzu wurden die methodischen Arbeitsweisen der Historiker und Linguisten untersucht um bestmöglich deren Informationsbedürfnisse zu befriedigen. Auf dieser Basis wurden neue Anfrageoperatoren entwickelt und diese in Kombination mit bestehenden Operatoren in einem funktionalen Benchmark dargestellt. Insbesondere eine Anfragesprache bietet die nötige Parametrisierbarkeit, um die variable Vorgehensweise der Historiker unterstützen zu können.

Freitag, 8. März 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Thomas Czogalik
Titel Modellierung und Simulation von verteilter und wiederverwendbarer nachrichtenbasierter Middleware
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Dominik Werle
Vortragsmodus
Kurzfassung Nachrichtenbasierte Middleware (MOM) wird in verschiedenen Domänen genutzt. Es gibt eine Vielzahl von verschiedenen MOMs, die jeweils unterschiedliche Ziele oder Schwerpunkte haben. Währende die einen besonderen Wert auf Performance oder auf Verfügbarkeit legen, möchten andere allseitig einsetzbar sein. Außerdem bieten MOMs eine hohe Konfigurierbarkeit an. Das Ziel dieser Masterarbeit ist es, den Softwarearchitekten bei der Wahl und der Konfiguration einer MOM bereits in der Designphase zu unterstützen. Existierende Modellierungs- und Vorhersagetechniken vernachlässigen den Einfluss von Warteschlangen. Dadurch können bestimmte Effekte der MOM nicht abgebildet werden, zum Beispiel, das Ansteigen der Latenz einer Nachricht, wenn die Warteschlange gefüllt ist. Die Beiträge der Masterarbeit sind: Auswahl und Ausmessen einer MOM, um Effekte und Ressourcenanforderungen zu untersuchen; Performance-Modellierung einer MOM mit Warteschlangen mit anschließender Kalibrierung; Eine Modeltransformation um bereits existierende Modell-Elemente wiederzuverwenden. Der Ansatz wurde mithilfe des SPECjms2007 Benchmarks evaluiert.

Freitag, 15. März 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Fabian Böhles
Titel Studie domänenspezifischer Hardware-Modelle für die architekturbasierte Zuverlässigkeitsvorhersage automatisierter Fahrzeuge
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Sebastian Krach
Vortragsmodus
Kurzfassung Die Anzahl der Funktionen, die in Software realisiert werden, nimmt in modernen Fahrzeugen immer weiter zu. Da davon verstärkt auch sicherheitskritische Funktionen wie Fahrsicherheits- und Fahrerassistenzsysteme betroffen sind, steigen die Anforderungen an die Zuverlässigkeit der zugrundeliegenden Hardware. Das bedeutet, dass Hardware-Komponenten nicht ausfallen dürfen, sobald kritische Funktionen auf ihr betrieben werden. Um mit diesen Herausforderungen umzugehen, definiert die Industrienorm ISO 26262 (ISO, 2011) ein Vorgehensmodell, dass die funktionale Sicherheit eines Systems mit elektrischen/elektronischen Komponenten im Kraftfahrzeug gewährleisten soll. Sie passt die IEC 61508 (IEC, 2010) an die spezifischen Gegebenheiten im Automobilbereich an. Nach ISO 26262 muss ein System bereits zur Entwurfszeit hinreichend auf seine Zuverlässigkeit analysiert werden. Denn eine Anpassung der Architektur ist nur möglich, wenn Hardware-Ausfälle frühzeitig im Entwicklungsprozess berücksichtigt werden.

Mit Hilfe eines Systematic Literature Reviews soll in dieser Arbeit untersucht werden, welche Ansätze es in der Literatur zur Ausfallmodellierung der Hardware-Komponenten von sicherheitskritischen Systemen gibt. Die Recherche lieferte zwei Ansätze: Einer zeigt, wie die Modellierung von Hardware-Ausfällen um eine Weibull-verteile Ausfallrate erweitert werden kann. Ein anderer zeigt, wie die Zustandsmodellierung um einen weiteren Fehlerzustand ergänzt werden kann. Für diese Erweiterungen wurde eine Konzeption skizziert und anschließend deren Integration in die Modellauswertung von Palladio diskutiert.

Freitag, 22. März 2019, 11:30 Uhr

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Freitag, 29. März 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Florian Pieper
Titel Adaptive Variational Autoencoders for Outlier Detection in Data Streams
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Edouard Fouché
Vortragsmodus
Kurzfassung Outlier detection targets the discovery of abnormal data patterns. Typical scenarios, such as are fraud detection and predictive maintenance are particularly challenging, since the data is available as an infinite and ever evolving stream. In this thesis, we propose Adaptive Variational Autoencoders (AVA), a novel approach for unsupervised outlier detection in data streams.

Our contribution is two-fold: (1) we introduce a general streaming framework for training arbitrary generative models on data streams. Here, generative models are useful to capture the history of the stream. (2) We instantiate this framework with a Variational Autoencoder, which adapts its network architecture to the dimensionality of incoming data.

Our experiments against several benchmark outlier data sets show that AVA outperforms the state of the art and successfully adapts to streams with concept drift.

Freitag, 5. April 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Dennis Vetter
Titel Batch Query Strategies for One-class Active Learning
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Holger Trittenbach
Vortragsmodus
Kurzfassung Active Learning strategies reduce the amount of labeled observations required by modern machine learning systems. These strategies find queries consisting of the most useful observations and ask a human user for their classification. Querying batches of multiple observations at once can provide various benefits, but also introduces additional complexity to the query selection process. While such batch query strategies exist for Multi-class Active Learning, previous applications of One-class Active learning were focused on sequential query strategies, where only one observation is labeled at a time. This work provide a categorization of existing batch query strategies for multi-class classification. Based on this categorization, we then propose multiple different batch query strategies for One-class Classification. We evaluate them with extensive experiments to determine, to what extend the concepts from Multi-class strategies work with One-class Classification. We then show how these new batch query strategies for One-class classification can be used to drastically reduce learning time without requiring more labeled observations than the use of previous sequential query strategies.
Vortragende(r) Philipp Schüler
Titel Metaheuristics for Query Synthesis in One-Class Active Learning
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Adrian Englhardt
Vortragsmodus
Kurzfassung Active learning describes the topic of a human operator helping with the machine learning process. By asking for a classification of queries, the precision of the machine learning algorithm is increased. Existing research focuses on the idea of using a pool of unlabelled data points or use multiple class cases. We have developed a framework, that allows to synthesize a query in the one-class setting without requiring unlabelled data points. The optimal query is the data point with the highest amount of information. The amount of information for a specific data point is given by the informativeness function. We have created a framework to use metaheuristics to find the maximum of the informativeness function and thus determine the optimal query. We have also conducted experiments to provide a general guideline for the usage of metaheuristics in one-class query synthesis.

Freitag, 12. April 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Christoph Wieland
Titel Ein mehrmandantenfähiges natürlichsprachliches Dialogsystem für die Kundenbetreuung
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Alexander Wachtel
Vortragsmodus
Kurzfassung Diese Arbeit verfolgt das Ziel, ein natürlichsprachliches Dialogsystem zu entwickeln, welches zur Bearbeitung von Anfragen aus dem Umfeld eines Rechenzentrums verwendet werden kann. Das System ermöglicht die gleichzeitige Verwendung durch mehrere Nutzer, ohne dass sich diese während der Nutzung gegenseitig beeinflussen. Des Weiteren stellt die Einführung eines Kommunikationskanals zwischen Endanwendern und Experten eine wesentliche Erweiterung des Dialogsystems dar. Sie soll es ihm ermöglichen, Anfragen, welche es nur unzureichend beantworten kann, an einen Experten weiterzuleiten. Diese Erweiterung verfolgt das Ziel, die Zahl der erfolgreich gelösten Fragestellungen zu maximieren. Diese Arbeit umfasst die folgenden Schritte: nach einem ersten Grobentwurf und der Überlegung eines möglichen Dialogablaufs kann das System aus den zwei Komponenten dem Backend, welches den Kern des Dialogsystems bildet und für die Verarbeitung von Eingaben sowie die Antwortgenerierung zuständig ist, und dem Frontend, welches die Interaktion mit dem System ermöglicht, implementiert werden. Zuletzt wird es anhand der Anzahl an korrekt beantworteten Anfragen evaluiert. Zusätzlich wird ein Vergleich mit den auf den gleichen Datenbasen agierenden Internetauftritten gezogen. Dazu wurden 25 Teilnehmer eingeladen, an der Evaluation teilzunehmen. Insgesamt konnte das Dialogsystem 135 der 150 Fragen automatisiert beantworten. Weitere 13 Anfragen konnten gelöst werden, indem die Mehrmandantenfähigkeit des Systems ausgenutzt wurde und Experten zurate gezogen wurden.
Vortragende(r) Robin Maisch
Titel Eine Schnittstelle zur Vorhersage von Nutzeranfragen auf Datensätzen
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Alexander Wachtel
Vortragsmodus
Kurzfassung Diese Arbeit stellt eine Schnittstelle vor, die, eingebunden in ein Programm, die Aktionen eines Nutzers im Hintergrund auf dem lokalen Rechner verarbeitet und speichert, und versucht, aus den gesammelten Daten eine Vorhersage für die nächste Aktion zu ermitteln. Eine Nutzeraktion ist dabei durch die Daten eines Datensatzes definiert, die der Nutzer durch die Aktion abfragen möchte. Aus einer Reihe von Paaren (Nutzereingabe, extrahierte Daten), die automatisch über eine REST-Schnittstelle oder von Hand über eine grafische Nutzeroberfläche in das System eingespeist werden können, wird ein Modell gewonnen, das für jede Aktion alle unmittelbar nachfolgenden Aktionen als Bigramm speichert und ihre Häufigkeit zählt. Die Schnittstelle stellt eine Reihe von Vorhersagestrategien zur Verfügung. Eine davon nutzt ein künstliches neuronales Netz, das das System in die Lage versetzt, auch dann einen Aktionsvorschlag zu machen, wenn der Nutzer zuvor eine völlig unbekannte Aktion ausgeführt hat. Die Leistungsfähigkeit des neuronalen Netzes wurde an Beispieldaten getestet und evaluiert. Für die Evaluation wurden zufällig Modelle mit Aktionsfolgen generiert, die menschliches Verhalten nachahmen sollten. Bei einem stichprobenartigen Durchlauf, bei dem das Modell auf zweitausend generierte Nutzeranfragen trainiert wurde, konnte das System die Aktionen zu 54.2 Prozent replizieren, bei zweihundert Nutzeranfragen im Mittel zu 72.2 Prozent. Bei authentischem menschlichem Nutzerverhalten gibt es gute Gründe dafür, anzunehmen, dass die Vorhersage noch leistungsfähiger ist.
Vortragende(r) Huijie Wang
Titel Predictability of Classification Performance Measures with Meta-Learning
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Jakob Bach
Vortragsmodus
Kurzfassung In machine learning, classification is the problem of identifying to which of a set of categories a new instance belongs. Usually, we cannot tell how the model performs until it is trained. Meta-learning, which learns about the learning algorithms themselves, can predict the performance of a model without training it based on meta-features of datasets and performance measures of previous runs. Though there is a rich variety of meta-features and performance measures on meta-learning, existing works usually focus on which meta-features are likely to correlate with model performance using one particular measure. The effect of different types of performance measures remain unclear as it is hard to draw a comparison between results of existing works, which are based on different meta-data sets as well as meta-models. The goal of this thesis is to study if certain types of performance measures can be predicted better than other ones and how much does the choice of the meta-model matter, by constructing different meta-regression models on same meta-features and different performance measures. We will use an experimental approach to evaluate our study.

Freitag, 26. April 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Marie-Sophie Trübenbach
Titel Betriebspraktikum im Bereich Webentwicklung bei Morotai
Vortragstyp Vortrag
Betreuer(in) Walter F. Tichy
Vortragsmodus
Kurzfassung Die Präsentation orientiert sich an meinem Praktikumsbericht zu meinem sechswöchigen Pflichtpraktikum beim Start-Up Unternehmen Morotai. Meine Hauptaufgabe hierbei waren kleine Programmieraufgaben mit HTML, CSS und JavaScript, um die Funktionalität der Website zu verbessern. Ich werde kurz auf das Unternehmen an sich, auf meine Aufgabenstellung in der Abteilung, der Umsetzung dieser und den konkreten Studienbezug (Studiengang Informationswirtschaft) des Praktikums eingehen.
Vortragende(r) Cristian Albu
Titel Implementation and Evaluation of CHQL Operators in Relational Database Systems
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Jens Willkomm
Vortragsmodus
Kurzfassung The IPD defined CHQL, a query algebra that enables to formalize queries about conceptual history. CHQL is currently implemented in MapReduce which offers less flexibility for query optimization than relational database systems does. The scope of this thesis is to implement the given operators in SQL and analyze performance differences by identifying limiting factors and query optimization on the logical and physical level. At the end, we will provide efficient query plans and fast operator implementations to execute CHQL queries in relational database systems.

Freitag, 3. Mai 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Philip Müller
Titel Abbildung von UMLSec-Vertraulichkeitsanalysen auf Data-Centric Palladio
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Stephan Seifermann
Vortragsmodus
Kurzfassung Die sichere Behandlung von sensitiven Daten stellt eine zentrale Qualitätseigenschaft eines Softwaresystems dar und muss bereits während des Architekturentwurfs beachtet werden. Ein Ansatz zur Modellierung von Sicherheitseigenschaften auf der Architekturebene ist Data-Centric Palladio (DCP). DCP reichert das Architekturmodell um ein Datenflussmodell an, um Analysen der Vertraulichkeitseigenschaften von Daten zu ermöglichen. Es ist jedoch unklar, ob der in DCP gewählte Ansatz bezüglich der Ausdrucksmächtigkeit äquivalent zu etablierten Ansätzen der Modellierung und Analyse von Sicherheitseigenschaften ist.

Daher wird in dieser Arbeit die Ausdrucksmächtigkeit von DCP mit der Ausdrucksmächtigkeit von UMLsec verglichen. Dazu werden für ausgewählte UMLsec-Analysen äquivalente Analysen in DCP definiert und implementiert. Zudem werden Modelltransformationen zwischen den Eingabemodellen der UMLsec-Analyse und der DCP-Analyse spezifiziert, mit derer Hilfe die Genauigkeit der erstellten DCP-Analyse überprüft wird. Aus den Erkenntnissen, die aus der Definition und Evaluation der erstellten DCP-Analysen gewonnen werden, wird eine Aussage über die Ausdrucksmächtigkeit von DCP im Vergleich zu UMLsec getroffen.

Vortragende(r) Tsvetan Spasov
Titel Modellierung und Export von Multicore-Eigenschaften für Simulationen während der Steuergeräteentwicklung für Fahrzeuge
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Daniel Zimmermann
Vortragsmodus
Kurzfassung Zukünftige Anwendungen der Automobilindustrie, wie beispielsweise das autonome Fahren oder die fortschreitende Elektrifizierung der Fahrzeuge, resultieren in einer ständig steigenden Anzahl an Funktionen bzw. einen immer größer werdenden Bedarf an Rechenleistung der elektronischen Steuereinheiten. Damit derartige Anwendungen realisiert werden können, führte die Entwicklung bei sicherheitskritischen, echtzeitfähigen eingebetteten Systemen zu Prozessoren mit mehreren Kernen (Multicore-Prozessoren). Dies reduziert einerseits die Komplexität des Netzwerks innerhalb des Fahrzeugs, jedoch werden aber sowohl die Komplexität der Hardware-Architektur für das Steuergerät als auch die Komplexität der Software-Architektur erhöht, aufgrund des zeitlichen Verhaltens des Systems, der gemeinsamen Ressourcennutzung, des gemeinsamen Speicherzugriffs, etc. Dadurch entstehen auch neue Anforderungen an die Tools des Enwticklungsprozesses von Multicore-Systemen. Um eine nahtlose Toolchain für diesen Entwicklungsprozess zu entwerfen, muss es schon zu einer frühen Phase der Funktionsentwicklung möglich sein, die benötigten Multicore-Eigenschaften des Systems zu modellieren, um diese nachher evaluieren zu können.

Freitag, 10. Mai 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Violina Zhekova
Titel Flexible User-Friendly Trip Planning Queries
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Saeed Taghizadeh
Vortragsmodus
Kurzfassung The users of the location-based services often want to find short routes that pass through multiple Points-of-Interest (PoIs); consequently, developing trip planning queries that can find the shortest routes that passes through user-specified categories has attracted considerable attention. If multiple PoI categories, e.g., restaurant and shopping mall, are in an ordered list (i.e., a category sequence), the trip planning query searches for a sequenced route that passes PoIs that match the user-specified categories in order.

Existing approaches find the shortest route based on the user query. A major problem with the existing approaches is that they only take the order of POIs and output the routes which match the sequence perfectly. However, users who they are interested in applying more constraints, like considering the hierarchy of the POIs and the relationship among sequence points, could not express their wishes in the form of query users. Example below, illustrates the problem:

Example: A user is interested in visiting three department stores (DS) but she needs to have some food after each visit. It is important for the user to visit three different department stores but the restaurants could be the same. How could the user, express her needs to a trip planning system?

The topic of this bachelor thesis is to design such a language for trip planning system which enables the user to express her needs in the form of user queries in a flexible manner.

Freitag, 17. Mai 2019, 11:30 Uhr

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Freitag, 24. Mai 2019, 11:30 Uhr

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Freitag, 31. Mai 2019, 11:30 Uhr

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Freitag, 7. Juni 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Daniela Ruchser
Titel Evaluierung unbalancierter Lernmethoden
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Jakob Bach
Vortragsmodus
Kurzfassung Die binäre Klassifikation von Daten mit unbalancierter Klassenverteilung ist ein relevantes Data-Mining-Problem. In vielen Anwendungsgebieten tritt die interessierende Klasse viel seltener auf als die Mehrheitsklasse, beispielsweise in der medizinischen Diagnose. Standard-Lernalgorithmen und -Evaluationsmaße sind in solchen Situationen nicht gut geeignet. In der Literatur gibt es viele Ansätze, die dieses Problem mit geeigneteren Evaluationsmaßen und Lernmethoden adressieren. Die Frage, unter welchen Umständen welche der Lernmethoden am besten funktionieren, soll durch eine umfassende experimentelle Vergleichsstudie beantwortet werden. Ein weiteres Ziel dieser Masterarbeit ist, den Einfluss verschiedener Datencharakteristiken auf die Performanz der Methoden mithilfe von Meta-Learning zu untersuchen.

Freitag, 14. Juni 2019, 11:30 Uhr

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Freitag, 21. Juni 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Tobias Haßberg
Titel An Analysis of Formalisms for the Description of Behaviour in Simulations
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Sandro Koch
Vortragsmodus
Kurzfassung Diese Arbeit behandelt die Beschreibung des Verhalten von Simulationen, welche von Modellen der Domänen Geschäftsprozessen und Informationsystem beschriebene Abläufe simulieren. Das beschreiben des Verhalten von Simulation visiert dabei das schaffen weiterer Vergleichsmöglichkeiten für selbige an. Dafür werden Formalismen hinsichtlich ihrer Beschreibungsmöglichkeiten für solche Simulationen evaluiert, mit dem Ziel einen Formalismus zu finden, welcher das Verhalten der Simulationen beschreiben kann. In der Literatur ist das Vergleichen von Simulationen mit dem Vergleichen des Simulationsergebnisses verknüpft. Das Erzeugen des Ergebnisses wird nicht zum Vergleich herangezogen. Das Einbeziehen des Verhaltens von Simulationen bietet weitere Kriterien für das Vergleichen von Simulationen. In einem ersten Schritt, werden innerhalb einer Studie Formslismen hinsichtlich ihrer Modelliergungsmöglichkeiten für das Beschreiben des genannten Verhaltens evaluiert. Im zweiten Schritt wird mithilfe der Studienergebnissen ein Formalismus entworfen, welcher auf die Anforderungen für das Beschreiben des Verhaltens der Simulationen angepasst ist. Das Ergebnis dieser Arbeit bildet ein Formalismus, welcher dahingehend evaluiert wurde, das Verhalten von Simulationen im genannten Kontext zu beschreiben.
Vortragende(r) Jan Meurer
Titel Erweiterung einer DSL zur Simulationskopplung um die Domäne der Netzwerk Simulationen
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Sandro Koch
Vortragsmodus
Kurzfassung Die Bestimmung von Qualitätsmerkmalen eines Software-Systems, wird typischerweise erst nach der Entwurfsphase ersichtlich. Diskrete-Event-Simulationen basierend auf Computer-Systemen können hier Aufschluss geben und Entscheidungen schon zu Beginn der Entwurfsphase beeinflussen. Mit verfügbarem Domänen-Wissen kann eine Abstrakte Repräsentation eines Software-Systems dargestellt werden, um bestimmte Aspekte für eine Analyse zu simulieren.

Mit der wachsenden Komplexität von Software-Systemen steigt auch der Bedarf der Skalierbarkeit, Wartbarkeit und damit auch die Anwendbarkeit von Simulationen. Dies verlangt das kombinieren von Simulationen aus unterschiedlichen Domänen, eine effiziente Wartbarkeit, so wie eine adäquate Wiederverwendbarkeit, die es dem Simulations-Anwender ermöglicht effektiv Simulationen zu Erstellen. Herkömmliche Simulations-Engines, die eine monolithische Vorgehensweise anwenden, können diesen Anforderungen nicht standhalten. Ein Lösungsansatz ist, ein Konzept zur Modularisierung der komplexe Simulationen, das mit einer Domänenspezifischen Sprache (DSL) umgesetzt wurde. Aus diesem Konzept resultiert die Herausforderung, das Simulations-Engines verschiedener Domänen über einen Kopplungsansatz, auf modularer Ebene kommunizieren zu können.

In dieser Arbeit wird der Ansatz hinsichtlich einer Simulations-Engine aus der Domäne der Netzwerk Simulationen analysiert und erweitert. Die Ausdrucksmächtigkeit der DSL hinsichtlich der Kopplung von Netzwerk Simulationen ist nicht bekannt und muss bestimmt werden. Als Grundlage der Untersuchung wird eine Fallstudie mit einem existierenden Kopplungsansatz angewendet, die die Kopplung einer Netzwerk-Simulation mit einer Simulation einer alternativen Simulations-Engine manuell implementiert und analysiert. Die Kopplung, der in der Fallstudie entstandene verteilte Simulation, wird mit der existierenden DSL beschrieben und deren Ausdrucksmächtigkeit bestimmt. Aus den Resultaten wird eine Erweiterung der DSL bestimmt, die nach dem selben Vorgehen auf die Ausdrucksmächtigkeit evaluiert wird. Die Evaluation selbst ist ein Vergleich von Elementen der Fallstudie und den beschriebenen Elementen der DSL. Aus den Ergebnissen der Analyse von Netzwerk Simulationen entsteht ein Kopplungs-Interface was als Annäherung an alle Simulations-Engines aus dem Bereich der Diskreten-Event-Simulationen. Durch Teil-Automatisierung des Kopplungs-Interface wird der Entwicklungsaufwand auf ein annäherndes Niveau von monolithischen Simulationen reduziert.

Die Ergebnisse der Arbeit zeigen, dass eine Beschreibung von Netzwerk-Simulationen mit der erweiterten DSL möglich ist. Da aber Elemente aus der Logik beschreibbar sind, diese aber für eine Kopplung irrelevant sind, nur ein Bruchteil der Fähigkeiten der DSL benötigt werden. Ebenfalls ist in Bezug zur manuellen Entwicklung einer verteilten Simulation eine Arbeitserleichterung durch Wiederverwendbarkeit und Abstraktion gegeben. Als Kern-Ergebnis ist, die bei hoch skalierenden verteilten Simulationen gesteigerte Attraktivität gegenüber der Verwendung einer monolithischen Variante.

Freitag, 21. Juni 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Lena Witterauf
Titel Density-Based Outlier Detection Benchmark on Synthetic Data (Thesis)
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Georg Steinbuss
Vortragsmodus
Kurzfassung Outlier detection is a popular topic in research, with a number of different approaches developed. Evaluating the effectiveness of these approaches however is a rather rarely touched field. The lack of commonly accepted benchmark data most likely is one of the obstacles for running a fair comparison of unsupervised outlier detection algorithms. This thesis compares the effectiveness of twelve density-based outlier detection algorithms in nearly 800.000 experiments over a broad range of algorithm parameters using the probability density as ground truth.
Vortragende(r) Henning Ballweber
Titel Untersuchung von Black Box Modellen zur Entscheidungsfindung in Sentiment Analysen
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Clemens Müssener
Vortragsmodus
Kurzfassung Diese Arbeit wird sich mit der Erklärbarkeit von Sentimentanalyse befassen. Sentimentanalyse ist ein aktuelles Forschungsthema, das sich mit der automatisierten Auswertung der Stimmung von Texten befasst. Dabei klassifiziert ein Entscheider diese als positiv oder negativ. Jedoch sind die meisten hier angewandten Verfahren des maschinellen Lernens Black Boxes, also für Menschen nicht unmittelbar nachvollziehbar. Die Arbeit hat zum Ziel, verschiedene Verfahren der Sentimentanalyse auf Erklärbarkeit zu untersuchen. Hierbei werden eine Datenbank aus Filmrezensionen sowie Word Embeddings auf Basis des word2vec-Modells verwendet.

Freitag, 28. Juni 2019, 11:30 Uhr

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Freitag, 5. Juli 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Klaus Bertsch
Titel Praktikumsbericht: Toolentwicklung zur Bearbeitung und Analyse von High-Speed-Videoaufnahmen
Vortragstyp Vortrag
Betreuer(in) Anne Koziolek
Vortragsmodus
Kurzfassung Während des Praktikums bestand mein Aufgabengebiet im Rahmen der Weiterentwicklung einer vollumfangreichen Softwareumgebung zur Videobearbeitung und Synchronisation von Motordaten daraus, mich in die Softwareumgebung MATLAB einzuarbeiten und mich daraufhin mit der vorhandenen Software vertraut zu machen, um diese dann in vielerlei Hinsicht aufzufrischen und um neue Funktionen zu erweitern.
Vortragende(r) Vanessa Steurer
Titel Synthese von Methodendefinitionen aus natürlichsprachlichen Äußerungen
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Sebastian Weigelt
Vortragsmodus
Kurzfassung Das Lehren neuen Wissens erfolgt beim Menschen schon von Kindesalter an durch Erklärungen in gesprochener Sprache.

Bei computerbasierten Systemen hingegen wird diese Wissensvermittlung bisher durch die Definition von Konzepten und Prozeduren in einer spezifischen Programmiersprache realisiert. Für die Programmierung in natürlicher Sprache wird im Rahmen des PARSE-Projektes ein Ansatz zur Synthese von Methodendefinitionen aus natürlichsprachlichen Äußerungen vorgestellt. Dieser Ansatz ermöglicht es, natürlichsprachlich formulierte Funktionserweiterungen in ein Zielsystem zu integrieren. Um die dabei auftretende Vielfalt der Nutzerformulierungen behandeln zu können, werden verschiedene neuronale Netze trainiert. Diese Netze klassifizieren die Nutzereingabe hinsichtlich ihrer Intention und extrahieren verschiedene inhaltliche Bestandteile der beschriebenen, neuen Zielsystem-Funktionalität. Anschließend werden diese Bestandteile auf die Programmschnittstelle des Zielsystems abgebildet. Dazu werden verschiedene Sprachverarbeitungswerkzeuge sowie Kontext-Wissen und Synonyme eingesetzt. Für die Abbildung der Bestandteile auf bestehende Zielsystem-Funktionsaufrufe wird ein F1-Wert von bis zu 90.9% erreicht. Die korrekte Abbildung vollständiger Funktionen inklusive aller benötigten Parameter erzielt ein F1-Wert von bis zu 69.4%. Auch die Synthese eines aussagekräftigen Namens für diese neu definierte Funktionalität wird mit 90.4% Genauigkeit umgesetzt. Zusätzlich dazu ist das entwickelte Werkzeug in der Lage, neben den Definitionen neuen Wissens auch diktierte Anweisungsfolgen des Nutzers auf Skripte bestehend aus Zielsystem-Bibliotheksaufrufen abzubilden. Abschließend wurde festgestellt, dass in den meisten Fällen ein fehlendes Verständnis der Semantik einer Nutzereingabe zu Fehlern führt. Dieses Verständnis könnte zukünftig ausgebaut werden.

Vortragende(r) Jan Droll
Titel Vorstellungstermin Berufspraktikum Jan Droll
Vortragstyp Vortrag
Betreuer(in) Anne Koziolek
Vortragsmodus
Kurzfassung Das Praktikum findet im Bereich Softwareentwicklung statt. Der Fokus liegt in der Entwicklung von Blockchainanwendungen und dem damit verbundenen Wissensaufbau. Die betreuende Firma ist ETECTURE GmbH (https://www.etecture.de/), ein reines Softwaredienstleistungsunternehmen mit Hauptsitz in Frankfurt am Main und Niederlassungen in Düsseldorf und Karlsruhe.

Freitag, 12. Juli 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Noureddine Dahmane
Titel Adaptive Monitoring for Continuous Performance Model Integration
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Manar Mazkatli
Vortragsmodus
Kurzfassung Performance Models (PMs) can be used to predict software performance and evaluate the alternatives at the design stage. Building such models manually is a time consuming and not suitable for agile development process where quick releases have to be generated in short cycles. To benefit from model-based performance prediction during agile software development the developers tend to extract PMs automatically. Existing approaches that extract PMs based on reverse-engineering and/or measurement techniques require to monitor and analyze the whole system after each iteration, which will cause a high monitoring overhead.

The Continuous Integration of Performance Models (CIPM) approach address this problem by updating the PMs and calibrate it incrementally based on the adaptive monitoring of the changed parts of the code.

In this work, we introduced an adaptive monitoring approach for performance model integration, which instruments automatically only the changed parts of the source code using specific pre-defined probes types. Then it monitors the system adaptively. The resulting measurements are used by CIPM to estimate PM parameters incrementally.

The evaluation confirmed that our approach can reduce the monitoring overhead to 50%.

Freitag, 19. Juli 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Yimin Zhang
Titel Interactive Visualization of Correlations in High-Dimensional Streams
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Edouard Fouché
Vortragsmodus
Kurzfassung Correlation analysis aims at discovering and summarizing the relationship between the attributes of a data set. For example, in financial markets, the price of stocks evolves over time. Via a careful estimation of the relationship between stocks, one can try to predict which stock to buy or sell to maximize the wealth of a portfolio.

The standard tool of correlation analysis is the computation of a correlation matrix. However, in the case of streams with many dimensions, it is difficult to extract actionable insights from the correlation matrix, as the number of pairs of attributes increases quadratically and the coefficients evolve over time in unforeseen ways. Thus, novel visualization methods are required.

In this thesis, we will investigate how to visualize the evolution of correlation in high-dimensional data streams in an intuitive way. We will, for example, discuss visualization methods based on force-directed graphs. Also, we will develop a web interface to visualize the correlation structure of data streams and evaluate it systematically via user studies.

Freitag, 26. Juli 2019, 11:30 Uhr

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Freitag, 2. August 2019, 11:30 Uhr

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Freitag, 9. August 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Andreas Foitzik
Titel Enhancing Non-Invasive Human Activity Recognition by Fusioning Electrical Load and Vibrational Measurements
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Klemens Böhm
Vortragsmodus
Kurzfassung Professional installation of stationary sensors burdens the adoption of Activity Recognition Systems in households. This can be circumvented by utilizing sensors that are cheap, easy to set up and adaptable to a variety of homes. Since 72% of European consumers will have Smart Meters by 2020, it provides an omnipresent basis for Activity Recognition.

This thesis investigates, how a Smart Meter’s limited recognition of appliance involving activities can be extended by Vibration Sensors. We provide an experimental setup to aggregate a dedicated dataset with a sampling frequency of 25,600 Hz. We evaluate the impact of combining a Smart Meter and Vibration Sensors on a system’s accuracy, by means of four developed Activity Recognition Systems. This results in the quantification of the impact. We found out that through combining these sensors, the accuracy of an Activity Recognition System rather strives towards the highest accuracy of a single underlying sensor, than jointly surpassing it.

Freitag, 16. August 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Huijie Wang
Titel Predictability of Classfication Performance Measures with Meta-Learning
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Jakob Bach
Vortragsmodus
Kurzfassung Choosing a suitable classifier for a given dataset is an important part in the process of solving a classification problem. Meta-learning, which learns about the learning algorithms themselves, can predict the performance of a classifier without training it. The effect of different types of performance measures remains unclear, as it is hard to draw a comparison between results of existing works, which are based on different meta-datasets as well as meta-models. In this thesis, we study the predictability of different classification performance measures with meta-learning, also we compare the performances of meta-learning using different meta-regression models. We conduct experiments with meta-datasets from previous studies considering 11 meta-targets and 6 meta-models. Additionally, we study the relation between different groups of meta-features and the performance of meta-learning. Results of our experiments show that meta-targets have similar predictability and the choice of meta-model has a big impact on the performance of meta-learning.

Freitag, 23. August 2019, 11:30 Uhr

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Freitag, 30. August 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Albu Dumitru-Cristian
Titel Implementation and Evaluation of CHQL Operators in Relational Database Systems to Query Large Temporal Text Corpora
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Jens Willkomm
Vortragsmodus
Kurzfassung Relational database management systems have an important place in the informational revolution. Their release on the market facilitates the storing and analysis of data. In the last years, with the release of large temporal text corpora, it was proven that domain experts in conceptual history could also benefit from the performance of relational databases. Since the relational algebra behind them lacks special functionality for this case, the Conceptual History Query Language (CHQL) was developed. The first result of this thesis is an original implementation of the CHQL operators in a relational database, which is written in both SQL and its procedural extension. Secondly, we improved substantially the performance with the trigram indexes. Lastly, the query plan analysis reveals the problem behind the query optimizers choice of inefficient plans, that is the inability of predicting correctly the results from a stored function.

Freitag, 6. September 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Johannes Grün
Titel Development of an Approach to Describe and Compare Simulators
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Sandro Koch
Vortragsmodus
Kurzfassung Ziel der Arbeit ist die Beschreibung von Simulatoren und deren Vergleich.

Damit Simulatoren beschrieben werden können ist es notwendig die Elemente zu identifizieren, die in Summ eine vollständige Beschreibung eines Simulators ermöglicht. Basierend auf der Beschreibung werden dann Vergleichsmöglichkeiten entwickelt, sodass beschriebene Simulatoren miteinander Verglichen werden können. Der Vergleich dient der Ermittlung der Ähnlichkeit von Simulatoren. Da die Ähnlichkeit zwischen Simulatoren nicht allgemeingültig definierbar ist, ist auch Teil der Arbeit diese Ähnlichkeitsmaße zu definieren und zu beschreiben. Im Fokus dieser Arbeit sind diskrete ereignisorientierte Simulatoren. Das übergeordnete Ziel ist das wiederfinden von Simulatoren in bereits bestehenden Simulationen um die Wiederverwendung zu ermöglichen. Daher ist das Ziel die Vergleichsmöglichkeiten dahingehend zu entwickeln, dass auch Teile von Simulationen wiedergefunden werden können. Das entwickelte Tool DesComp implementiert sowohl die Möglichkeit der Beschreibung als auch die notwendigen Verfahren für den Vergleich von Simulatoren. Für die Evaluation der Eignung der entwickelten Verfahren wird eine Fallstudie anhand des Simulators EventSim durchgeführt.

Vortragende(r) Florian Fei
Titel Instrumentation with Runtime Monitors for Extraction of Performance Models during Software Evolution
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Emre Taşpolatoğlu
Vortragsmodus
Kurzfassung In recent times, companies are increasingly looking to migrate their legacy software system to a microservice architecture. This large-scale refactor is often motivated by concerns over high levels of interdependency, developer productivity problems and unknown boundaries for functionality. However, modernizing legacy software systems has proven to be a difficult and complex process to execute properly. This thesis intends to provide a mean of decision support for this migration process in the form of an accurate and meaningful performance monitoring instrumentation and a performance model of said system. It specifically presents an instrumentation concept that incurs minimal performance overhead and is generally compatible with legacy systems implemented using object-oriented programming paradigms. In addition, the concept illustrates the extraction of performance model specifics with the monitoring data. This concept was developed on an enterprise legacy system provided by Capgemini. This concept was then implemented on this system. A subsequent case study was conducted to evaluate the quality of the concept.

Freitag, 13. September 2019, 11:30 Uhr

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Freitag, 20. September 2019, 11:30 Uhr

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Freitag, 27. September 2019, 11:30 Uhr

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Freitag, 11. Oktober 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Zdravko Marinov
Titel On the semantics of similarity in deep trajectory representations
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Saeed Taghizadeh
Vortragsmodus
Kurzfassung Recently, a deep learning model (t2vec) for trajectory similarity computation has been proposed. Instead of using the trajectories, it uses their deep representations to compute the similarity between them. At this current state, we do not have a clear idea how to interpret the t2vec similarity values, nor what they are exactly based on. This thesis addresses these two issues by analyzing t2vec on its own and then systematically comparing it to the the more familiar traditional models.

Firstly, we examine how the model’s parameters influence the probability distribution (PDF) of the t2vec similarity values. For this purpose, we conduct experiments with various parameter settings and inspect the abstract shape and statistical properties of their PDF. Secondly, we consider that we already have an intuitive understanding of the classical models, such as Dynamic Time Warping (DTW) and Longest Common Subsequence (LCSS). Therefore, we use this intuition to analyze t2vec by systematically comparing it to DTW and LCSS with the help of heat maps.

Freitag, 18. Oktober 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Stefan Elbert
Titel Combination of Model-Based Systems Engineering and Safety Engineering
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Nico Kopp
Vortragsmodus
Kurzfassung An der Entwicklung komplexer Systeme sind viele Teams aus verschiedenen Disziplinen vertreten. So sind zum Beispiel an der Entwicklung einer sicherheitskritischen Systemarchitektur mindestens ein Systemarchitekt als auch ein Sicherheitsexperte beteiligt. Die Aufgabe des ersteren ist es, eine Systemarchitektur zu entwickeln, welche alle funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen erfüllt. Der Sicherheitsexperte analysiert diese Architektur und trägt so zum Nachweis bei, dass das System die geforderten Sicherheitsanforderungen erfüllt. Sicherheit steht hierbei für die Gefahrlosigkeit des Nutzers und der Umwelt durch das System (Safety).

Um ihr Ziel zu erreichen, folgen sowohl der Systemarchitekt als auch der Sicherheitsexperte einem eigenen Vorgehensmodell. Aufgrund fehlender Interaktionspunkte müssen beide unabhängig voneinander und unkoordiniert durchgeführt werden. Dies kann zu Inkonsistenzen zwischen Architektur- und Sicherheitsartefakten führen und zusätzlichen Aufwand verursachen, was sich wiederum negativ auf die Entwicklungszeit und Qualität auswirkt. In dieser Arbeit kombinieren wir zwei ausgewählte Vorgehensmodelle zu einem neuen, einzelnen Vorgehensmodell. Die Kombination erfolgt auf Basis des identifizierten Informationsflusses innerhalb und zwischen den ursprünglichen zwei Vorgehensmodellen. Durch die Kombination werden die Vorteile beider Ansätze übernommen und die zuvor genannten Probleme angegangen. Bei den zwei ausgewählten Vorgehensmodellen handelt es sich um den Harmony-Ansatz von IBM und die ISO-Norm 26262. Ersterer erlaubt es eine Systemarchitektur systematisch und modellbasiert mit SysML zu entwickeln, während die ISO-Norm dem Sicherheitsexperten bei seiner Arbeit bezüglich der funktionalen Sicherheit in Straßenfahrzeugen unterstützt. Die Evaluation unseres Ansatzes zeigt dessen Anwendbarkeit im Rahmen einer realen Fallstudie. Außerdem werden dessen Vorteile bezüglich Konsistenz zwischen Architektur- und Sicherheitsartefakten und Durchführungszeit diskutiert, basierend auf einem Vergleich mit ähnlichen Ansätzen.

Vortragende(r) Roland Osterrieter
Titel Integration of Reactions and Mappings in Vitruvius
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Heiko Klare
Vortragsmodus
Kurzfassung Realizing complex software projects is often done by utilizing multiple programming or modelling languages. Separate parts of the software are relevant to certain development tasks or roles and differ in their representation. These separate representations are related and contain redundant information. Such redundancies exist for example with an implementation class for a component description, which has to implement methods with signatures as specified by the component. Whenever redundant information is affected in a development update, other representations that contain redundant information have to be updated as well. This additional development effort is required to keep the redundant information consistent and can be costly.

Consistency preservation languages can be used to describe how consistency of representations can be preserved, so that in use with further development tools the process of updating redundant information is automated. However, such languages vary in their abstraction level and expressiveness. Consistency preservation languages with higher abstraction specify what elements of representations are considered consistent in a declarative manner. A language with less abstraction concerns how consistency is preserved after an update using imperative instructions. A common trade-off in the decision for selecting a fitting language is between expressiveness and abstraction. Higher abstraction on the one hand implies less specification effort, on the other hand it is restricted in expressiveness compared to a more specific language.

In this thesis we present a concept for combining two consistency specification languages of different abstraction levels. Imperative constructs of a less abstract language are derived from declarative consistency expressions of a language of higher abstraction and combined with additional imperative constructs integrated into the combined language. The combined language grants the benefits of the more abstract language and enables realizing parts of the specification without being restricted in expressiveness. As a consequence a developer profits from the advantages of both languages, as previously a specification that can not be completely expressed with the more abstract language has to be realized entirely with the less abstract language.

We realize the concepts by combining the Reactions and Mappings language of the VITRUVIUS project. The imperative Reactions language enables developers to specify triggers for certain model changes and repair logic. As a more abstract language, Mappings specify consistency with a declarative description between elements of two representations and what conditions for the specific elements have to apply. We research the limits of expressiveness of the declarative description and depict, how scenarios are supported that require complex consistency specifications. An evaluation with a case study shows the applicability of the approach, because an existing project, prior using the Reactions language, can be realized with the combination concept. Furthermore, the compactness of the preservation specification is increased.

Freitag, 18. Oktober 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Stefanie Fischer
Titel Challenges for Service Integration into Third-Party Application
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Robert Heinrich
Vortragsmodus
Kurzfassung Im Laufe der Zeit hat sich die Softwareentwicklung von der Entwicklung von Komplett-systemen zur Entwicklung von Software Komponenten, die in andere Applikation inte-

griert werden können,verändert.Bei Software Komponenten handelt es sich um Services, die eine andere Applikation erweitern.Die Applikation wird dabeivonDritten entwickelt. In dieser Bachelorthesis werden die Probleme betrachtet, die bei der Integration von Ser- vices auftreten. Mit einer Umfrage wird das Entwicklungsteam von LogMeIn, welches für die Integration von Services zuständig ist, befragt. Aus deren Erfahrungen werden Probleme ausfndig gemacht und Lösungen dafür entwickelt. Die Probleme und Lösungen werden herausgearbeitet und an hand eines fort laufenden Beispiels, des GoToMeeting Add-ons für den Google Kalender,veranschaulicht.Für die Evaluation wird eine Fallstudie durchgeführt, in der eine GoToMeeting Integration für Slack entwickelt wird. Während dieser Entwicklung treten nicht alle ausgearbeiteten Probleme auf. Jedoch können die Probleme, die auftreten mit den entwickelten Lösungen gelöst werden. Zusätzlich tritt ein neues Problem auf, für das eine neue Lösung entwickelt wird. Das Problem und die zugehörige Lösung werden anschließend zu dem bestehenden Set von Problemen und Lösungen hinzugefügt. Das Hinzufügen des gefundenen Problems ist ein perfektes Beispiel dafür, wie das Set in Zukunft bei neuen Problemen, erweitert werden kann.

Vortragende(r) Henning Ballweber
Titel Hierarchische Erklärung von Black-Box-Modellen zur Entscheidungsfindung in Sentimentanalysen
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Clemens Müssener
Vortragsmodus
Kurzfassung Diese Arbeit untersucht die Erklärbarkeit von Sentimentanalyse. Sentimentanalyse ist ein aktuelles Forschungsthema, das sich mit der automatisierten Auswertung der Stimmung von Texten befasst. Dabei klassifiziert ein Entscheider diese als positiv oder negativ. Jedoch sind die meisten hier angewandten Verfahren des maschinellen Lernens Black Boxes, also für Menschen nicht unmittelbar nachvollziehbar. Trotzdem ist es oftmals wünschenswert, ohne Kenntnis des zugrundeliegenden Modells eine Erklärung für die Entscheidung des Klassifikators zu liefern. Der LIME-Algorithmus ist ein gängiger Erklärer für das Problem, der jedoch nur auf Wortebene erklärt. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Erklärer entwickelt, der auch die größeren Bausteine der Texthierarchie wie Sätze oder Absätze berücksichtigt. Dadurch liefert er einen höheren Informationsgehalt als LIME und er ermöglicht interaktive Erklärungen. Anwendungsfall der Untersuchung sind eine Datenbank aus Filmrezensionen sowie Klassifikatoren in Verbindung mit Word Embeddings.
Vortragende(r) Sebastian Weber
Titel Performanzmodellierung von Apache Cassandra im Palladio-Komponentenmodell
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Dominik Werle
Vortragsmodus
Kurzfassung NoSQL-Datenbankmanagementsysteme werden als Back-End für Software im Big-Data-Bereich verwendet, da sie im Vergleich zu relationalen Datenbankmanagementsystemen besser skalieren, kein festes Datenbankschema benötigen und in virtuellen Systemen einfach eingesetzt werden können. Apache Cassandra wurde aufgrund seiner Verbreitung und seiner Lizensierung als Open-Source-Projekt als Beispiel für NoSQL-Datenbankmanagementsysteme ausgewählt. Existierende Modelle von Apache Cassandra betrachten dabei nur die maximal mögliche Anzahl an Anfragen an Cassandra und deren Durchsatz und Latenz. Diese Anzahl zu reduzieren erhöht die Latenz der einzelnen Anfragen. Das in dieser Bachelorarbeit erstellte Modell soll unter anderem diesen Effekt abbilden.

Die Beiträge der Arbeit sind das Erstellen und Parametrisieren eines Modells von Cassandra im Palladio-Komponentenmodell und das Evaluieren des Modells anhand von Benchmarkergebnissen. Zudem wird für dieses Ziel eine Vorgehensweise entwickelt, die das Erheben der notwendigen Daten sowie deren Auswertung und Evaluierung strukturiert und soweit möglich automatisiert und vereinfacht. Die Evaluation des Modells erfolgt durch automatisierte Simulationen, deren Ergebnisse mit den Benchmarks verglichen werden. Dadurch konnte die Anwendbarkeit des Modells für einen Thread und eine beliebige Anzahl Anfragen bei gleichzeitiger Verwendung von einer oder mehreren verschiedenen Operationen, abgesehen von der Scan-Operation, gezeigt werden.

Freitag, 25. Oktober 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) J. Bernhard
Titel Analyse von Zeitreihen-Kompressionsmethoden am Beispiel von Google N-Grams
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Martin Schäler
Vortragsmodus
Kurzfassung Temporal text corpora like the Google Ngram dataset usually incorporate a vast number of words and expressions, called ngrams, and their respective usage frequencies over the years. The large quantity of entries complicates working with the dataset, as transformations and queries are resource and time intensive. However, many use-cases do not require the whole corpus to have a sufficient dataset and achieve acceptable results. We propose various compression methods to reduce the absolute number of ngrams in the corpus. Additionally, we utilize time-series compression methods for quick estimations about the properties of ngram usage frequencies. As basis for our compression method design and experimental validation serve CHQL (Conceptual History Query Language) queries on the Google Ngram dataset. The goal is to find compression methods that reduce the complexity of queries on the corpus while still maintaining good results.
Vortragende(r) Felix Pieper
Titel Rahmenwerk zur Generierung von Sichten aus dem Palladio-Komponentenmodell
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Yves Kirschner
Vortragsmodus
Kurzfassung In Palladio werden die erstellten Modelle groß, weil die heutigen Softwaresysteme durch ihre Komplexität immer größer werden und nur noch mit der modellgetriebener Softwareentwicklung eine gute Architektur erstellt werden kann. Das Softwaresystem wird in mehrere Modelle aufgeteilt, damit sie unabhängig voneinander sind und ersetzt werden können. Dadurch werden die Modelle unübersichtlich, zum Beispiel müssen mehrere Modelle geöffnen werden, um einen Ablauf nachvollziehen zu können. In verteilten Modellen sind Abläufe aufwendiger zu verfolgen und das Modell schwerer zu verstehen. Aus diesem Grund wurde ein Werkzeug entwickelt, das Teile von Palladio als Sicht anzeigen kann.

Palladio ist ein Werkzeug zur modellbasierten Performance-Analyse. Die modellierten Softwaresysteme sind in vier Modelle aufgeteilt, so kann dieselbe Repository-Spezifikation mit verschiedenen System-Modellen oder Hardware-Konfigurationen simuliert werden. In Palladio ist es aufwendig den Ablauf eines Systemaufrufs in einem System zu finden. Durch die Unübersichtlichkeit werden die gefundenen Abläufe fehlerhaft und inkonsistent, was den Einstieg in die Software, das Warten und das Erweitern der Modelle erschwert. In dieser Bachelorarbeit wird im ersten Teil ein Rahmenwerk zum Erzeugen von Sichten vorgestellt. Diesem Rahmenwerk können neue Sichten hinzugefügt werden, die eine Hilfestellung beim Erstellen und Verstehen von Modellen geben. Mit Hilfe von Modelltransformationen erzeugt dieses Rahmenwerk neue Blickwinkel auf gesonderte Teile des Palladio-Komponentenmodells. Eine erste Sicht ist die Darstellung des Palladio-Komponentenmodells als ein Sequenzdiagramm, die im zweiten Teil der Bachelorarbeit vorgestellt wird. Die Diagramme wurden mit PlantUML erzeugt. Der PlantUML-Quelltext wird mit einer Model-zu-Text-Transformation generiert.

Durch das erstellte Rahmenwerk können neue Einblicke auf ein Palladio-Komponentenmodell gegeben werden. Neue Benutzer von Palladio müssen sich nicht durch Modelle arbeiten. Sie können mit dem Rahmenwerk Abläufe direkt erkennen. Die Entwickler von Palladio können eigene Sichten hinzufügen. Dadurch erweitert sich der Werkzeugkasten von Palladio und ermöglicht einen leichteren Einstieg in das Softwaresimulationsprogramm.

Freitag, 25. Oktober 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Thomas Weber
Titel Angreifer-Modellierung für Intelligente Stromnetze
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Maximilian Walter
Vortragsmodus
Kurzfassung Durch den Umstieg auf erneuerbare Energien und die damit einhergehende Dezentralisierung sowie die immer weiter fortschreitende Digitalisierung des Stromnetzes ergeben sich neue Herausforderungen für den Betrieb eines Stromnetzes. Eine dieser Herausforderungen sind die deutlich erweiterten Angriffsmöglichkeiten, die sich durch den verstärkten Einsatz von Intelligenten Stromzählern und Geräten des Internet der Dinge und deren maßgeblichem Beitrag zur Stromverteilung ergeben. Um diese Angriffsmöglichkeiten in Analysen abbilden zu können, wird in dieser Bachelorarbeit eine Erweiterung der bestehenden Analyse von Angriffen auf Intelligente Stromnetze aus dem Smart Grid Resilience Framework vorgenommen. Zu diesem Zweck erfolgt eine Transformation des bestehenden Modells in eine Netzwerktopologie, auf welcher dann eine Angreiferanalyse ausgeführt wird. Die Evaluation dieser Angreiferanalyse erfolgt dabei anhand der bereits bestehenden Angreiferanalyse des Smart Grid Resilience Frameworks. Weiterhin wird die Genauigkeit der Transformation sowie die Skalierbarkeit von Transformation und Angreiferanalyse evaluiert.
Vortragende(r) Jonathan Schenkenberger
Titel Context-based confidentiality analysis in dynamic Industry 4.0 scenarios
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Maximilian Walter
Vortragsmodus
Kurzfassung In Industry 4.0 environments highly dynamic and flexible access control strategies are needed. State of the art strategies are often not included in the modelling process but must be considered afterwards. This makes it very difficult to analyse the security properties of a system. In the framework of the Trust 4.0 project the confidentiality analysis tries to solve this problem using a context-based approach. Thus, there is a security model named “context metamodel”. Another important problem is that the transformation of an instance of a security model to a wide-spread access control standard is often not possible. This is also the case for the context metamodel. Moreover, another transformation which is very interesting to consider is one to an ensemble based component system which is also presented in the Trust 4.0 project. This thesis introduces an extension to the beforementioned context metamodel in order to add more extensibility to it. Furthermore, the thesis deals with the creation of a concept and an implementation of the transformations mentioned above. For that purpose, at first, the transformation to the attribute-based access control standard XACML is considered. Thereafter, the transformation from XACML to an ensemble based component system is covered. The evaluation indicated that the model can be used for use cases in Industry 4.0 scenarios. Moreover, it also indicated the transformations produce adequately accurate access policies. Furthermore, the scalability evaluation indicated linear runtime behaviour of the implementations of both transformations for respectively higher number of input contexts or XACML rules.

Freitag, 8. November 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Ryan Christopher Arbai
Titel Konzept eines Dokumentationsassistenten zur Erzeugung strukturierter Anforderungen basierend auf Satzschablonen
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Tobias Hey
Vortragsmodus
Kurzfassung Um die Qualität und Glaubwürdigkeit eines Produktes zu erhalten, ist ein systematisches Anforderungsmanagement erforderlich, wobei die Merkmale eines Produkts durch Anforderungen beschrieben werden. Deswegen wurde im Rahmen dieser Arbeit ein Konzept für einen Dokumentationsassistenten entwickelt, mit dem Benutzer strukturierte Anforderungen basierend auf den Satzschablonen nach SOPHIST erstellen können. Dies beinhaltet einen linguistischen Aufbereitungsansatz, der semantische Rollen aus freiem Text extrahiert. Während des Dokumentationsprozesses wurden die semantischen Rollen benutzt, um die passendste Satzschablone zu identifizieren und diese als Hilfestellung dem Benutzer aufzuzeigen. Zudem wurde eine weitere Hilfestellung angeboten, nämlich die Autovervollständigung, die mithilfe von Markovketten das nächste Wort vorhersagen kann. Insgesamt wurden rund 500 Anforderungen aus verschiedenen Quellen herangezogen, um die Integrität des Konzepts zu bewerten. Die Klassifizierung der Texteingabe in eine Satzschablone erreicht ein F1-Maß von 0,559. Dabei wurde die Satzschablone für funktionale Anforderungen mit einem F1-Maß von 0,908 am besten identifiziert. Außerdem wurde der Zusammenhang zwischen den Hilfestellungen mithilfe eines Workshops bewertet. Hierbei konnte gezeigt werden, dass die Anwendung des vorliegenden Konzepts, die Vollständigkeit von Anforderungen verbessert und somit die Qualität der zu dokumentierenden Anforderungen steigert.

Freitag, 8. November 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Michael Chatiskatzi
Titel Koevolution von Metamodellvarianten und deren Instanzen
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Erik Burger
Vortragsmodus
Kurzfassung Das Ziel dieser Thesis ist es, ein Lösungskonzept zu entwickeln, das die Koevolution von MOF-basierten Metamodellen und Metamodellinstanzen automatisiert und vereinfacht. Dies wird dadurch erreicht, dass zunächst die Erfassung der Änderungen analysiert und für die Anwendung auf eine Metamodellvariante ausgebaut wird. Das erarbeitete Konzept erlaubt es, Änderungen an einem Metamodell automatisch in einer historisch verwandten Metamodellvariante nachzuspielen. Soll dagegen eine Änderung nur an der aktuellen Metamodellvariante stattfinden, so wird automatisch eine Transformationsregel basierend auf der gleichen Änderungsaufzeichnung erzeugt. In dem ersten Fall, der Koevolution auf Metamodellebene, wird prototypisch eine Heuristik realisiert, die im Erfolgsfall eine Übereinstimmung eines Artefakts in zwei Metamodellvarianten vorfindet.

Mit den Konzepten und Verfahrensweisen lassen sich weitere Heuristiken entwerfen mit dem Ziel, die Fehleranfälligkeit von manuellen Übertragungen der Änderungen zu reduzieren und die Weiterentwicklung der Metamodelle und Metamodellinstanzen zu erleichtern.

Vortragende(r) Philipp Lehr
Titel Modellierung von QoS-bewussten Re-Konfigurations-Mechanismen für Smart Devices
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Manuel Gotin
Vortragsmodus
Kurzfassung Cloud-IoT is a new paradigm which has emerged from the combination of Cloud computing and IoT. The Smart Devices are connected straight to a Cloud application to perform calculations which are too complex for a on-site computation. This has the advantage that the resources of the cloud application can be scaled horizontally under heavy load, e.g. due to many connected devices. However, due to cost reasons, it may not be possible to allocate additional resources. Alternatively, the transmission rate of the smart devices can be reduced to reduce the incoming messages and thus the load on the cloud application. For this a controller is needed, which is able to calculate the magnitude of the adaptation of the transmission rate. In addition, the compliance with quality of service requirements should also be ensured. In the course of this thesis we design such a feedback controller based on fuzzy logic, which also pays attention to the compliance with quality of service requirements.
Vortragende(r) Patrick Deubel
Titel Untersuchung von evolutionären Strategien für die Anwendung in der Neurorobotik
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Daniel Zimmermann
Vortragsmodus
Kurzfassung Die Neurorobotik beschäftigt sich damit, Roboter unter Verwendung von künstlichen neuronalen Netzen zu trainieren. Als effektiv hat sich in den letzten Jahren Verfahren auf der Grundlage des Reinforcement Learning (RL) herausgestellt, welche allerdings gradientenbasiert sind. Zur Anpassung der Gewichte des Netzes wird dabei der Backpropagation-Algorithmus angewendet, der bei der Ausführung durch die Schichten

des Netzes iteriert und die Gewichte anpasst. Dies limitiert RL-Algorithmen in ihrer Skalierbarkeit. Ein Ansatz, der komplett auf Backpropagation verzichtet, sind die evolutionären Strategien (ES). Basierend auf dem biologischen Vorbild der Evolution werden über Generationen hinweg die Gewichtsvektoren optimiert, indem pro Generation mehrere Veränderungen stattfinden und deren Güte ausgewertet wird. Eine solche ES haben Mitarbeiter von OpenAI um Salimans, 2017 in einem Artikel vorgestellt. Diese wurde auf Robotersimulationen getestet, bei denen standardmäßig RL-Algorithmen eingesetzt werden. Es wurde festgestellt, dass ES mit State-of-the-Art RL konkurrieren können. Des Weiteren sind ES hoch parallelisierbar und können daher beispielsweise einen humanoiden Roboter deutlich schneller trainieren als der vergleichbare RL-Algorithmen. Die vorliegende Arbeit untersucht die ES anhand von zwei Umgebungen der Roboschool. Dies ist eine Gruppe von Robotersimulationen, die in dem Artikel nicht verwendet wurden. Dazu wird auf der Implementation, die zusammen mit dem Artikel veröffentlicht wurde, aufgebaut und eine eigene Implementation angefertigt. Um die ES auf der Roboschool zu evaluieren, werden Ergebnisse von RL-Algorithmen aus der Literatur zitiert und diese zum Vergleich herangezogen. Die Evaluation zeigt, dass die Robotersimulationen durch das Training mit ES das Laufen lernen. Außerdem kann durch das Hinzufügen von Rechenleistung die Berechnungszeit verringert werden.

Freitag, 8. November 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Nico Weidmann
Titel Differentially Private Event Sequences over Infinite Streams
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Christine Tex
Vortragsmodus
Kurzfassung Mit Smart Metern erfasste Datenströme stellen eine Gefahr für die Privatheit dar, sodass Bedarf für Privatheitsverfahren besteht. Aktueller Stand der Technik für Datenströme ist w-event differential privacy. Dies wurde bisher v.a. für die Publikation von Histogram-Queries verwendet. Ziel dieser Arbeit ist die eingehende experimentelle Analyse der Mechanismen, mit dem Fokus darauf zu beurteilen, wie gut diese Mechanismen sich für die Publikation von Sum-Queries, wie sie im Smart Meter Szenario gebraucht werden, eignen. Die Arbeit besteht aus drei Teilen: (1) Reproduktion der in der Literatur propagierten guten Ergebnisse der wichtigsten w-event DP Mechanismen für Histogram-Queries, (2) Evaluierung deren Qualität bei Anwendung auf Smart Meter Daten (Sum-Queries), (3) Evaluierung der Qualität zweier Mechanismen bzgl. der Gewährleistung von Pan-Privacy, einer erweiterten Garantie. Während wir in (1) die Ergebnisse größtenteils nicht reproduzieren konnten, erzielten wir in (2) gute Ergebnisse. Bzgl. (3) gelang es uns, die theoretische Qualitätsanalyse aus der Literatur zu bestätigen.
Vortragende(r) Daniela Ruchser
Titel Evaluierung von unbalancierten Lernmethoden
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Jakob Bach
Vortragsmodus
Kurzfassung Die binäre Klassifikation von Daten mit unbalancierter Klassenverteilung ist ein relevantes Data-Mining-Problem. In vielen Anwendungsgebieten tritt die interessierende Klasse wesentlich seltener auf als die Mehrheitsklasse. Standard-Klassifikationsalgorithmen und -Evaluationsmaße sind in solchen Situationen nicht gut geeignet. In der Literatur gibt es viele Ansätze, die dieses Problem mit geeigneteren Evaluationsmaßen und Lernmethoden adressieren. Wir führen eine umfassende experimentelle Vergleichsstudie mit vielen Lernmethoden, Evaluationsmaßen und Klassifikationsalgorithmen durch, um herauszufinden, wie gut die Performanz der Methoden auf einer Vielzahl von Datensätzen ist. Im zweiten Teil unserer Arbeit untersuchen wir den Zusammenhang zwischen verschiedenen Datencharakteristiken und der Performanz der Methoden mithilfe von Meta-Learning.
Vortragende(r) Yifan Bao
Titel Location sharing with secrecy guarantees in mobile social networks
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Gabriela Suntaxi
Vortragsmodus
Kurzfassung With the increasing popularity of location-based services and mobile online social networks (mOSNs), secrecy concerns have become one of the main worries of its users due to location information exposure. Users are required to store their location, i.e., physical position, and the relationships that they have with other users, e.g., friends, to have access to the services offered by these networks. This information, however, is sensitive and has to be protected from unauthorized access.

In this thesis, we aim to offer location-based services to users of mOSNs while guaranteeing that an adversary, including the service provider, will not be able to learn the locations of the users (location secrecy) and the relationship existing between them (relationship secrecy). We consider both linking attacks and collusion attacks. We propose two approaches R-mobishare and V-mobishare, which combine existing cryptographic techniques. Both approaches use, among others, private broadcast encryption and homomorphic encryption. Private broadcast encryption is used to protect the relationships existing between users, and homomorphic encryption is used to protect the location of the users. Our system allows users to query their nearby friends. Next, we prove that our proposed approaches fulfill our secrecy guarantees, i.e., location and relationship secrecy. Finally, we evaluate the query performance of our proposed approaches and use real online social networks to compare their performance. The result of our experiments shows that in a region with low population density such as suburbs, our first approach, R-mobishare, performs better than our approach V-mobishare. On the contrary, in a region with high population density such as downtown, our second approach, V-mobishare, perform better than R-mobishare.

Freitag, 15. November 2019, 11:30 Uhr

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Freitag, 15. November 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Dana Tomova
Titel Bestimmung der semantischen Funktion von Sätzen in Anforderungsbeschreibungen
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Tobias Hey
Vortragsmodus
Kurzfassung Das Verständnis der Absicht von Softwareanforderungen ist essenziell für die automatische Generierung von Informationen zur Rückverfolgbarkeit. Funktionale Anforderungen können verschiedene semantische Funktionen, wie die Beschreibung von erwarteten Funktionalitäten oder Zuständen des Systems, beinhalten. Im Rahmen des INDIRECT-Projektes wird ein Werkzeug zur Klassifikation der semantischen Funktion der Sätze in Anforderungsbeschreibungen entwickelt. Dafür werden verschiedene maschinelle Lernverfahren (Stützvektormaschine, Logistische Regression, Random Forest und Naïve Bayes) auf ihre Eignung für diese Aufgabe überprüft. Um ihre Funktionalität zu evaluieren, werden die Verfahren auf einem Datensatz aus frei verfügbaren Anforderungsbeschreibungen getestet, welcher manuell mit semantischen Funktionen etikettiert wurde. Die Ergebnisse zeigen, dass der Random Forest-Klassifikator unter Verwendung von N-Grammen auf Zeichenebene mit einem F1-Maß von 0,79 die beste Leistung auf unbekannten Projekten liefert. Die Lernverfahren werden zusätzlich mittels einer Kreuzvalidierung auf allen vorhandenen Daten getestet. Dabei erzielt die Stützvektormaschine mit einem F1-Maß von 0,90 die besten Ergebnisse, während der Random Forest-Klassifikator ein F1-Maß von 0.89 erreicht.
Vortragende(r) Robin Schulz
Titel Verknüpfung von Text- und Modellentitäten von Softwarearchitektur-Modellen mithilfe von Wortvektoren
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Jan Keim
Vortragsmodus
Kurzfassung Dokumentation von Softwarearchitekturen ist wichtig für die Qualität und Langlebigkeit von Software. Im Verlauf des Lebenszyklus einer Software ändert sich die Architektur meist, was eine Quelle für Inkonsistenzen gegenüber die Architektur beschreibenden Dokumentationstexten sein kann.

Um diese automatisiert finden und beheben oder ihnen bestenfalls sogar vorbeugen zu können, bedarf es der Verknüpfung von Text- und Modellentitäten. Dieses Problem wurde in der vorzustellenden Arbeit angegangen. Dabei wurden Wortvektoren verwendet, um Ähnlichkeiten zwischen Wörtern finden zu können.

Vortragende(r) Theresa Heine
Titel Verknüpfung von Textelementen zu Softwarearchitektur-Modellen mit Hilfe von Synsets
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Jan Keim
Vortragsmodus
Kurzfassung Inkonsistenzen bei der Benennung von Textelementen einer Softwarearchitektur-Dokumentation (SAD) und Modellelementen eines Softwarearchitektur-Modells (SAM) führen zu Problemen bei der Rückverfolgbarkeit. Statt einem direkten Vergleich zwischen den Bezeichnern der Textelemente und den Namen der Modellelemente wird deshalb ein semantischer Vergleich auf Basis von Synsets durchgeführt, die durch die Auflösung sprachlicher Mehrdeutigkeiten (WSD, Word Sense Disambiguation) ermittelt werden. Mit einem WSD-Algorithmus werden die Bedeutungen der Textelemente im Kontext der SAD in Form von Synsets bestimmt. Über diese Synsets werden Synonyme der Textelemente verwendet, um eine Verknüpfung mit den Modellelementen herzustellen. Dadurch ist es möglich, Textelemente zu Modellelementen zuzuordnen, die semantisch dasselbe Element abbilden, aber unterschiedlich benannt sind.

Freitag, 22. November 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Marco Heyden
Titel Anytime Tradeoff Strategies with Multiple Targets
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Edouard Fouché
Vortragsmodus
Kurzfassung Modern applications typically need to find solutions to complex problems under limited time and resources. In settings, in which the exact computation of indicators can either be infeasible or economically undesirable, the use of “anytime” algorithms, which can return approximate results when interrupted, is particularly beneficial, since they offer a natural way to trade computational power for result accuracy.

However, modern systems typically need to solve multiple problems simultaneously. E.g. in order to find high correlations in a dataset, one needs to examine each pair of variables. This is challenging, in particular if the number of variables is large and the data evolves dynamically.

This thesis focuses on the following question: How should one distribute resources at anytime, in order to maximize the overall quality of multiple targets? First, we define the problem, considering various notions of quality and user requirements. Second, we propose a set of strategies to tackle this problem. Finally, we evaluate our strategies via extensive experiments.

Vortragende(r) Florian Kalinke
Titel Subspace Search in Data Streams
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Edouard Fouché
Vortragsmodus
Kurzfassung Modern data mining often takes place on high-dimensional data streams, which evolve at a very fast pace: On the one hand, the "curse of dimensionality" leads to a sparsely populated feature space, for which classical statistical methods perform poorly. Patterns, such as clusters or outliers, often hide in a few low-dimensional subspaces. On the other hand, data streams are non-stationary and virtually unbounded. Hence, algorithms operating on data streams must work incrementally and take concept drift into account.

While "high-dimensionality" and the "streaming setting" provide two unique sets of challenges, we observe that the existing mining algorithms only address them separately. Thus, our plan is to propose a novel algorithm, which keeps track of the subspaces of interest in high-dimensional data streams over time. We quantify the relevance of subspaces via a so-called "contrast" measure, which we are able to maintain incrementally in an efficient way. Furthermore, we propose a set of heuristics to adapt the search for the relevant subspaces as the data and the underlying distribution evolves.

We show that our approach is beneficial as a feature selection method and as such can be applied to extend a range of knowledge discovery tasks, e.g., "outlier detection", in high-dimensional data-streams.

Freitag, 29. November 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Aurélien Pepin
Titel Decomposition of Relations for Multi-model Consistency Preservation
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Heiko Klare
Vortragsmodus
Kurzfassung Consistency preservation between two metamodels can be achieved by defining a model transformation that repairs inconsistencies. In that case, there exists a consistency relation between metamodels.

When there are multiple interrelated metamodels, consistency relations form a network. In multi-model consistency preservation, we are interested in methods to preserve consistency in a network of consistency relations. However, combinations of binary transformations can lead to specific interoperability issues.

The purpose of this thesis is the decomposition of relations, an optimization technique for consistency relation networks. In this thesis, we design a decomposition procedure to detect independent and redundant subsets of consistency relations. The procedure aims to help developers find incompatibilities in consistency relation networks.

Vortragende(r) Martin Wittlinger
Titel Erkennung von semantisch zusammenhängenden Quelltextabschnitten anhand von Komponententests
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Tobias Hey
Vortragsmodus
Kurzfassung Die Rückverfolgbarkeit von Quelltext zu Anforderungen ist ein wichtiger werdendes Problem. Eine Garantie der Implementierung aller Anforderungen kann zur Steigerung von Softwarequalität führen. Für das Erstellen der Rückverfolgbarkeitsinformationen ist ein Verständnis des Quelltextes nötig. In dieser Arbeit wurden anhand von Komponententests semantisch zusammenhängende Methoden erkannt. Semantisch zusammenhängende Methoden erfüllen eine Funktionalität miteinander und verbessern das Verständnis von Quelltext. Für die Erkennung wurde ein heuristisches Verfahren entwickelt, welches aus mehreren Teilverfahren besteht, die sowohl auf den textuellen als auch den strukturellen Bestandteilen des Komponententest- und Quelltextes arbeiten. Für die Teilverfahren wurde eine Zerteilung und Transformation von Quelltextes entwickelt. Es wurden verschiedene Textähnlichkeitsalgorithmen mit einem maschinellem Lernverfahren (fastText) verglichen. Zur Bewertung wurden drei Softwareprojekte verwendet, mit einer höchsten Präzision von 74%, bei einer Ausbeute von 19%. Mit einer anderen Parameterkonfiguration wurde ein F1-Wert von 46% erreicht.

Freitag, 29. November 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Emmanouil Emmanouilidis
Titel Patient Rule Induction Method with Active Learning
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Vadim Arzamasov
Vortragsmodus
Kurzfassung PRIM (Patient Rule Induction Method) is an algorithm for discovering scenarios from simulations, by creating hyperboxes, that are human-comprehensible. Yet PRIM alone requires relatively large datasets and computational simulations are usually quite expensive. Consequently, one wants to obtain a plausible scenario, with a minimal number of simulations. It has been shown, that combining PRIM with ML models, which generalize faster, can reduce the number of necessary simulation runs by around 75%.

We will try to reduce the number of simulation runs even further, using an active learning approach to train an intermediate ML model. Additionally, we extend the previously proposed methodology to not only cover classification but also regression problems. A preliminary experiment indicated, that the combination of these methods, does indeed help reduce the necessary runs even further. In this thesis, I will analyze different AL sampling strategies together with several intermediate ML models to find out if AL can systematically improve existing scenario discovery methods and if a most beneficial combination of sampling method and intermediate ML model exists for this purpose.

Freitag, 6. Dezember 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Eduard Kukuy
Titel Integrating Time Series-based Monitoring with Run-time Modelling
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Robert Heinrich
Vortragsmodus
Kurzfassung Cloud systems may consist of collections of smaller software components (in some cases called microservices), possibly written in different programming languages and hosted across various hardware nodes. These components require continuous adaptation to changing workload and privacy constraints. There exist approaches solving this problem already, but they come along with limitations including binding to a certain platform or programming languages and not accurate handling of multi-host applications.

This thesis presents an approach to platform-independent observing of cloud applications, including comprehensive monitoring of relationships between components of the system. The concept of a time series database is used under the hood for storing monitoring data. It gets then transformed into the format needed for the performance model extraction. Furthermore, a complete specific implementation of the approach with exemplary tools is provided.

Vortragende(r) Frederic Born
Titel Kontinuierliche Verfeinerung automatisch extrahierter Performance-Modelle
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Emre Taşpolatoğlu
Vortragsmodus
Kurzfassung Immer mehr Unternehmen stehen heutzutage vor dem Problem, dass eines oder mehrere ihrer Altsysteme auf einer monolithischen Softwarearchitektur basieren, die über Jahre hinweg immer mehr an Komplexität zugenommen hat. Die Weiterentwicklung eines solchen Altsystems ist aufwendig und dementsprechend mit hohen Kosten verbunden. Um diese Kosten längerfristig zu senken, können Architektur-Muster, wie die Microservices Architektur eingesetzt werden. Der Migrationsprozess von einer monolithischen Architektur, hin zu einer Microservices-Architektur, ein komplexer und fehleranfälliger Prozess.

Ziel dieser Masterthesis ist die Unterstützung eines solchen Migrationsprozess, indem ein Konzept für eine kontinuierliche Verfeinerung von automatisch extrahierten, architekturellen Performanz-Modellen entwickelt und in einem prototypischen Plug-in umgesetzt wird. Die Thesis beinhaltet ein Konzept zur Durchführung und Speicherung von manuellen Verfeinerungsschritten an extrahierten Performanz-Modellen. Außerdem ermöglicht die Thesis eine Zusammenführung von automatisch extrahierten Performanz-Modellen mit einem zu verfeinernden Performanz-Modell. Ein Ansatz zur Integration des erarbeiteten Konzepts in eine Continuous Integration Umgebung wird ebenfalls präsentiert.

Freitag, 13. Dezember 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Tobias Viehmann
Titel Verfahren zur Reduktion von neuronalen Netzen - Analyse und Automatisierung
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Victor Pankratius
Vortragsmodus
Kurzfassung In den vergangenen Jahren sind vermehrt Anwendungen von Neuronalen Netzen (NN) entstanden. Ein aktuelles Problem ist der beachtliche Ressourcenbedarf an Speicher, Rechenkapazität oder Energie, den nicht nur die Trainingsphasen, sondern auch die Anwendungsphasen von neuronalen Netzen erfordern. Aus diesem Grund ist eine erfolgreiche Verbreitung von neuronalen Netzen auf ressourcenbeschränkten Plattformen mit geringer Leistung momentan noch mit zahlreichen Herausforderungen verbunden.

Die vorliegende Arbeit untersucht diese Problematik und stellt Techniken vor, wie vollständig trainierte neuronale Netze möglichst unter Erhaltung der Genauigkeit in der Anzahl ihrer Neuronen und Verbindungen reduziert werden können. Mithilfe von Experimenten in TensorFlow und Keras wird gezeigt, welche dieser Verfahren sich im Kontext von verschiedenen Praxisbeispielen eignen. Weiterhin beschreibt die Arbeit einen neuen Ansatz SNARE (Score-based Neural Architecture REduction) mit dem Ziel, eine Reduktion nicht nur auf einzelnen Schichten, sondern auf gesamten Netzwerken automatisiert durchzuführen. Die Tool-Implementierung von SNARE analysiert dazu zunächst die Struktur von trainierten Keras NNs mit TensorFlow Backend. Unter der Berücksichtigung von verschiedenen Kriterien wie dem FLOP-Beitrag werden anschließend iterativ Schichten ausgewählt, Reduktionsoperationen angewendet und durch erneutes Trainieren entstandene Fehler kompensiert.

Ergebnisse zeigen, dass SNARE auf einer LeNet5-Architektur bei einem Genauigkeitsverlust von 0,39% eine Parameterreduktion um den Faktor 35 erreicht. Zusätzlich erzielte SNARE auf einem NN zur Erkennung von menschlichen Bewegungen aus mobilen Sensordaten eine Reduktionsrate von 245 bei gleicher Genauigkeit.

Freitag, 13. Dezember 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Daniel Betsche
Titel Feature-based Time Series Generation
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Adrian Englhardt
Vortragsmodus
Kurzfassung Due to privacy concerns and possible high collection costs of real time series data, access to high quality datasets is difficult to achieve for machine learning practitioners. The generation of synthetic time series data enables the study of model robustness against edge cases and special conditions not found in the original data. A requirement to achieve such results in applications when relying on synthetic data is the availability of fine-grained control over the generation to be able to meet the specific needs of the user. Classical approaches relying on autoregressive Models e.g. ARIMA only provide a basic control over composites like trend, cycles, season and error. A promising current approach is to train LSTM Autoencoders or GANs on a sample dataset and learn an unsupervised set of features which in turn can be used and manipulated to generate new data. The application of this approach is limited, due to the not human interpretable features and therefore limited control. We propose various methods to combine handcrafted and unsupervised features to provide the user with enhanced influence of various aspects of the time series data. To evaluate the performance of our work we collected a range of various metrics which were proposed to work well on synthetic data. We will compare these metrics and apply them to different datasets to showcase if we can achieve comparable or improved results.
Vortragende(r) Viktoriia Trukhan
Titel Towards Differential Privacy for Correlated Time Series
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Christine Tex
Vortragsmodus
Kurzfassung Differential privacy is the current standard framework in privacy-preserving data analysis. However, it presumes that data values are not correlated. Specifically, adversaries that are aware of data correlations can use this information to infer user’s sensitive information from differential private statistics. However, data correlations are frequent. In particular, values of time series like energy consumption measurements are frequently highly temporally correlated. In this thesis, we first introduce and critically review the notation of dependent differential privacy (DDP) introduced by Liu at. al (2016), which is a differential-privacy like privacy definition for spatially correlated data. Second, we adapt this notation and the respective privacy mechanisms to temporally correlated data. We evaluate our adaption on a real-world energy consumption time series showing that our mechanism outperforms the baseline approach. We conclude this work by stating in which direction the improvements of the mechanism might be done.

Freitag, 20. Dezember 2019, 11:00 Uhr

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Vortragende(r) Adrian Kruck
Titel Bayesian Optimization for Wrapper Feature Selection
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Jakob Bach
Vortragsmodus
Kurzfassung Wrapper feature selection can lead to highly accurate classifications. However, the computational costs for this are very high in general. Bayesian Optimization on the other hand has already proven to be very efficient in optimizing black box functions. This approach uses Bayesian Optimization in order to minimize the number of evaluations, i.e. the training of models with different feature subsets. We propose four different ways to set up the objective function for the Bayesian optimization. On 14 different classification datasets the approach is compared against 14 other established feature selection methods, including other wrapper methods, but also filter methods and embedded methods. We use gaussian processes and random forests for the surrogate model. The classifiers which are applied to the selected feature subsets are logistic regression and naive bayes. We compare all the different feature selection methods against each other by comparing their classification accuracies and runtime. Our approach shows to keep up with the most established feature selection methods, but the evaluation also shows that the experimental setup does not value the feature selection enough. Concluding, we give guidelines how an experimental setup can be more appropriate and several concepts are provided of how to develop the Bayesian optimization for wrapper feature selection further.
Vortragende(r) Benjamin Jochum
Titel Discovering data-driven Explanations
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Vadim Arzamasov
Vortragsmodus
Kurzfassung The main goal knowledge discovery focusses is, an increase of knowledge using some set of data. In many cases it is crucial that results are human-comprehensible. Subdividing the feature space into boxes with unique characteristics is a commonly used approach for achieving this goal. The patient-rule-induction method (PRIM) extracts such "interesting" hyperboxes from a dataset by generating boxes that maximize some class occurrence inside of it. However, the quality of the results varies when applied to small datasets. This work will examine to which extent data-generators can be used to artificially increase the amount of available data in order to improve the accuracy of the results. Secondly, it it will be tested if probabilistic classification can improve the results when using generated data.

Freitag, 20. Dezember 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Maximilian Wessendorf
Titel Aufbau und Konsolidierung einer Konzepthierarchie für Anforderungsbeschreibungen aus unterschiedlichen Wissensquellen
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Tobias Hey
Vortragsmodus
Kurzfassung Ein Problem bei der Anforderungsrückverfolgung ist, dass eine syntaktische Verbindung zwischen Begriffen in Anforderungen und Quelltext oftmals fehlt. Eine Möglichkeit Verknüpfungen dennoch korrekt herzustellen ist die Einbeziehung von Hintergrundwissen, um ein explizites Verständnis der verwendeten Begriffe zu erlangen. Eine in der Computerlinguistik bekannte Quelle für solches Hintergrundwissen über semantische Zusammenhänge ist WordNet. Um jedoch besonders für technische Begriffe eine möglichst vollständige Abdeckung zu erreichen, reicht WordNet alleine als Wissensquelle nicht aus. In dieser Arbeit wird daher ein Ansatz entwickelt, um eine konsolidierte Konzepthierarchie aus mehreren beliebigen Wissensquellen aufzubauen.

Freitag, 10. Januar 2020, 11:30 Uhr

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Freitag, 17. Januar 2020, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Mazen Ebada
Titel Konfigurierbare und musterbasierte Verfeinerung von Datenflussmodellen zu Palladiomodellen
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Stephan Seifermann
Vortragsmodus
Kurzfassung As there are many modeling methods of systems, there is always when designing a new system the problem which modeling method to use. The reason is that every modeling method designs the system from a specific viewpoint. However, all of these viewpoints are usually needed together in order to better design a system. It is also time costing to repeat integrating same information in every modeling method in order to be capable of analyzing the system from its viewpoint. In recent years, approaches to combine different modeling viewpoints together in a new modeling method or transforming one modeling method to another has been increasing. Especially there is a great focus on the relation between the data flow modeling and the control flow modeling as both of them are essential to design a good analyzed system. While the data-oriented descriptions are important for the architects to know about the flow of the data in the system and the data dependencies between the different components, they don't allow them to widely analyze the performance of the system as the control-flow-oriented ones do. On the other hand for some properties of the system, the analysis does not require a fine-grained description of the internal detailed behavior of system components which is offered by the control flow modeling. Our goal in this thesis is to deal with these both different available modeling methods of systems. We assume that we are already using data flow modeling to describe our desired system and that we want to further analyze the performance of the system and its control flow. We go through transforming the available data flow model (DFM) to a control flow model (CFM) stub containing all of the available information in the DFM, which can be then simulated with as few modifications. We define some conditions, which we consider that they must exist in the transformation process between DFMs and CFMs in order to be meaningful and valid. Based on these conditions we create mapping rules which maps the available elements in the DFM to their suitable patterns in the Palladio Component Model (PCM), which is a control-flow oriented description language, maintaining all information which is introduced in the DFM. We evaluate our work by going through the elements of the PCM, classifying them and calculating the ratio of the covered elements by the mapping rules to the total elements, which should be existing in order to get a meaningful stub. As a result we prove that we cover about 70 percent of the elements by the mapping rules while we show that the other 30 percent can't be extracted from the information available in the DFM.
Vortragende(r) Viktor Kiesel
Titel Zielsystemunabhängige Quelltextsynthese aus natürlicher Sprache
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Sebastian Weigelt
Vortragsmodus
Kurzfassung Die Steuerung von Maschinen, wie Robotern und intelligenter Assistenten, durch Sprache gewinnt im täglichen Leben immer stärker an Bedeutung.

In Zukunft werden Nutzer erwarten, dass Maschinen komplexe Befehlssequenzen verstehen, die zum Beispiel Kontrollstrukturen enthalten. In dieser Arbeit wurde daher das Thema der zielsystemunabhängigen Quelltextsynthese aus natürlicher Sprache untersucht. Dabei wurden Werkzeuge entwickelt, die aus aufbereiteten Sprachinformationen, wie beispielsweise extrahierten Kontrollstrukturen, einen abstrakten Syntaxbaum synthetisieren. Dazu wurden Strukturen des Syntaxbaumes durch Mustererkenner extrahiert und anschließend verbunden. Der Syntaxbaum wurde durch Besucher und Schablonen-Systeme in Quelltext übersetzt. Mit diesem Vorgehen konnte Quelltext für einen Küchenroboter, einen Legoroboter und ein System zum Erstellen von Aktivitätsdiagrammen erzeugt werden. Die entwickelten Werkzeuge sind in der Lage Quelltext in Java, Python, C und PlantUML zu erzeugen. Bei einer Online-Studie akzeptierten Probanden in einem Mehrheitsentscheid 47,68% der Aktivitätsdiagramme als korrekt. Vollständig korrekter Quelltext wurde bei einer manuellen Evaluation in 32,91% der Fälle erzeugt. Die Ergebnisse zeigen, dass Quelltext mit Kontrollstrukturen aus natürlicher Sprache synthetisiert werden kann.

Freitag, 17. Januar 2020, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Pierre Bonert
Titel Detecting Data-State Anomalies in BPMN 2.0
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Elaheh Ordoni
Vortragsmodus
Kurzfassung Business Process Model and Notation (BPMN) is a standard language to specify business process models. It helps organizations around the world to analyze, improve and automate their processes. It is very important to make sure that those models are correct, as faulty models can do more harm than good. While many verification methods for BPMN concentrate only on control flow, the importance of correct data flow is often neglected.

Additionally the few approaches tackling this problem, only do it on a surface level ignoring certain important aspects, such as data states. Because data objects with states can cause different types of errors than data objects without them, ignoring data states can lead to overlooking certain mistakes. This thesis tries to address the problem of detecting data flow errors on the level of data states, while also taking optional data and alternative data into account. We propose a new transformation for BPMN models to Petri Nets and specify suitable anti-patterns. Using a model checker, we are then capable of automatically detecting data flow errors regarding data states. In combination with existing approaches, which detect control flow errors or data flow errors on the level of data values, business process designers will be able to prove with a higher certainty that their models are actually flawless.

Vortragende(r) Cem Özcan
Titel Meta-Learning Feature Importance
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Jakob Bach
Vortragsmodus
Kurzfassung Feature Selection ist ein Prozess, der redundante Features aus Datensätzen entfernt. Das resultiert in kürzeren Trainingszeiten und verbessert die Performance von Machine Learning Modellen, weswegen Feature Selection ein wichtiger Bestandteil von Machine Learning Pipelines ist. Die Berechnung der Feature Importance ist jedoch häufig sehr aufwendig und erfordert das Training von Modellen.

Ziel dieser Arbeit ist es, einen Meta-Learning Ansatz zu entwickeln, um die Wichtigkeit verschiedener Features für ein Klassifikationsproblem vorherzusagen, ohne vorher ein Modell auf den Daten trainiert zu haben.

Meta-Learning ist ein Bereich des maschinellen Lernens, das sich mit der Vorhersage der Performance von verschiedenen Machine Learning Modellen beschäftigt. Für Vorhersagen dieser Art wird ein Meta-Datensatz benötigt, dessen Einträge individuelle Datensätze repräsentieren, die von Meta-Features charakterisiert werden. Die Zielvariablen eines Meta-Datensatzes sind häufig die Performance-Werte verschiedener Klassifikationsmodelle auf den jeweiligen Datensätzen. Im Rahmen dieser Arbeit sollen Meta-Features erarbeitet und implementiert werden, die nicht nur ganze Datensätze, sondern individuelle Features eines Datensatzes charakterisieren. Als Zielvariablen werden Feature Importance Werte verschiedener Verfahren eingesetzt. Erste Ergebnisse zeigen, dass eine positive Korrelation zwischen tatsächlichen und vorhergesagten Feature Importance Werten besteht.

Freitag, 24. Januar 2020, 11:30 Uhr

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Freitag, 31. Januar 2020, 11:30 Uhr

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Freitag, 7. Februar 2020, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Florentin Kirsten
Titel Verbesserung von Code-Qualität mit Hilfe von neuronalen Netzen
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Robert Heinrich
Vortragsmodus
Kurzfassung Diese Arbeit untersucht unterschiedliche Ansätze zum Detektieren und Verbessern von Problemen im Code, um die Codequalität zu steigern. Die meisten verwandten Ansätze beschreiben die Vorverarbeitung des Codes, um eine passende Repräsentation mit geeignetem Vokabular zu erhalten, nur lückenhaft. Des Weiteren werden selten Gründe für bestimmte Vorverarbeitungsschritte angeführt. Zusätzlich bleibt es unklar, wie neuronale Netzarchitekturen mit verschiedenen Repräsentationen abschneiden. Diese Arbeit soll diese Wissenslücken schließen. Basierend auf den verschiedenen Codekomponenten, werden verschiedene Kategorien für die Modellierung des Vokabulars erstellt. Die Auswirkungen jedes Modellierungschrittes werden evaluiert. Des Weiteren werden verschiedene Coderepräsentationen darauf getestet, in wie weit neuronale Netze Fehler in diesen Code detektieren können. Die "Sate IV Juliet Test Suite" wird als Datensatz zur Evaluation verwendet da dieser gut gepflegt und deutlich beschriftet ist. Des Weiteren kann er auf viele verschiedene Arten angewandt und vorverarbeitet werden.

Die neuronalen Netze werden auf ihre Fertigkeit zur binären und Mehrklassen-Klassifizierung getestet. Diese Art der Evaluierung konnte in keiner verwandten Arbeit festgestellt werden. Zusätzlich werden die verschiedenen AST und sequenziellen Code-Repräsentationen mit den jeweiligen neuronalen Netzarchitekturen evaluiert. Die unterschiedlichen Schritte zur Modellierung des Vokabulars, werden ebenfalls auf diese beiden Code-Repräsentationen angewendet. Abschließend wird eine geeignete Repräsentation, Netzarchitektur und Modellierung des Vokabulars empfohlen.

Freitag, 14. Februar 2020, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Lukas Greiner
Titel Bewertung verschiedener Parallelisierungsstrategien im Hinblick auf Leistungsfähigkeit von paralleler Programmausführung
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Angelika Kaplan
Vortragsmodus
Kurzfassung Moderne Prozessoren erreichen eine Leistungssteigerung durch Hinzufügen mehrerer Kerne. Dadurch muss bei der Softwareentwicklung darauf geachtet werden, die Programmabläufe zu parallelisieren. Einflussfaktoren, die die Leistungsfähigkeit paralleler Programmausführung beeinflussen können, wurden bereits kategorisiert. Der Einfluss der gewählten Parallelisierungsstrategie ist dabei unbekannt.

Im Rahmen der Bachelorarbeit wurde der Einfluss der gewählten Parallelisierungsstrategie auf die Leistungsfähigkeit von Software untersucht. Dazu wurden unterschiedliche Hardwareanforderungen genutzt. Mit ihnen wurden einzelne Arbeitspakete generiert. Diese wurden durch verschiedene Parallelisierungsstrategien ausgeführt. Die verwendeten Parallelisierungsstrategien sind: Java Threads, Java ParallelStreams, OpenMp und Akka Actor. Bei jeder Ausführung wurden die Laufzeit und das Cacheverhalten gemessen. Zudem wurden die Experimente auf verschiedenen dezidierten Servern und dem BwUniCluster durchgeführt. Die Auswertungen erfolgten mittels Beschleunigungskurven und der Cache Miss Rate. Die Ergebnisse zeigen, dass sich die Parallelisierungsstrategien bei den verwendeten Arbeitspaketen nur in geringem Maße unterscheiden.

Freitag, 21. Februar 2020, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Felix Eurich
Titel Entwurf und Aufbau einer semantischen Repräsentation von Quelltext
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Tobias Hey
Vortragsmodus
Kurzfassung Eine Herausforderung bei der Rückverfolgung von Quelltext zu Anforderungen stellt die Analyse von Quelltext dar. Informationen über semantische Zusammenhänge zwischen Programmelementen sind darin nicht explizit dokumentiert, sondern müssen aus vorhandenen Informationen wie der natürlichen Sprache oder den strukturellen Abhängigkeiten abgeleitet werden. Im Rahmen des Forschungsprojekts INDIRECT wird eine semantische Repräsentation von Quelltext entworfen und umgesetzt, um die darin enthaltenen Informationen bei der Rückverfolgung von Anforderungen nutzen zu können. Die Repräsentation umfasst sowohl syntaktische Informationen als auch semantische Zusammenhänge im Quelltext. Für die Identifikation von semantischen Zusammenhängen wird eine Analyse der Syntax und eine Analyse der lexikalischen Bestandteile im Quelltext durchgeführt. Abschließend erfolgt eine Clusteranalyse auf Basis der gefundenen Zusammenhänge, um Gruppen aus semantisch zusammenhängenden Programmelementen zu identifizieren. Bei der Evaluation wurde eine Abdeckung der gefundenen Programmelementgruppen von bis zu 0,91 erzielt. Die Präzision der gefundenen Cluster betrug bis zu 0,9. Das harmonische Mittel aus der Cluster-Abdeckung und der Cluster-Präzision erreichte einen maximalen Wert von 0,73.

Freitag, 28. Februar 2020, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Jonas Bernhard
Titel Analyse von Zeitreihen-Kompressionsmethoden am Beispiel von Google N-Gram
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Martin Schäler
Vortragsmodus
Kurzfassung Temporal text corpora like the Google Ngram Data Set usually incorporate a vast number of words and expressions, called ngrams, and their respective usage frequencies over the years. The large quantity of entries complicates working with the data set, as transformations and queries are resource and time intensive. However, many use cases do not require the whole corpus to have a sufficient data set and achieve acceptable query results. We propose various compression methods to reduce the total number of ngrams in the corpus. Specially, we propose compression methods that, given an input dictionary of target words, find a compression tailored for queries on a specific topic. Additionally, we utilize time-series compression methods for quick estimations about the properties of ngram usage frequencies. As basis for our compression method design and experimental validation serve CHQL (Conceptual History Query Language) queries on the Google Ngram Data Set.

Freitag, 6. März 2020, 11:30 Uhr

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Freitag, 13. März 2020, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Jan Bauer
Titel Feedback Mechanisms for Smart Systems
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Anne Koziolek
Vortragsmodus
Kurzfassung The talk will be held remotely from Zurich at https://global.gotomeeting.com/join/935923965 and will be streamed to room 348. You can attend via GotoMeeting or in person in room 348.

Feedback mechanisms have not yet been sufficiently researched in the context of smart systems. From the research and the industrial perspective, this motivates for investigations on how users could be supported to provide appropriate feedback in the context of smart systems. A key challenge for providing such feedback means in the smart system context might be to understand and consider the needs of smart system users for communicating their feedback.

Thesis Goal: The goal of this thesis is the creation of innovative feedback mechanisms, that are tailored to a specific context within the domain of smart systems. Already existing feedback mechanisms for software in general and smart systems in particular will be assessed and the users´ needs regarding those mechanisms will be examined. Based on this, improved feedback mechanisms will be developed, either by improving on existing ones or by inventing and implementing new concepts. The overall aim of these innovative feedback mechanisms is to enable smart system users to effectively and efficiently give feedback in the context of smart systems.

Freitag, 20. März 2020, 11:30 Uhr

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Freitag, 27. März 2020, 11:30 Uhr

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Freitag, 3. April 2020, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Timur Sağlam
Titel A Case Study for Networks of Bidirectional Transformations
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Heiko Klare
Vortragsmodus
Kurzfassung Die Entwicklung moderner Softwaresysteme basiert oft auf mehreren Artefakten. Diese Artefakte teilen sich oft redundante oder abhängige Informationen, welche während der Entwicklung des Softwaresystems konsistent gehalten werden müssen. Die manuelle Durchführung dieses Prozesses ist arbeitsaufwendig und fehleranfällig. Konsistenzerhaltungsmechanismen ermöglichen diese Artefakte automatisch konsistent zu halten. Konsistenzerhaltung basiert oftmals auf bidirektionalen Transformationen, welche ein Zielmodell aktualisieren, wenn ein Quellmodell modifiziert wird. Während das Gebiet der bidirektionale Transformationen stark erforscht ist, hat Konsistenzerhaltung von mehr als zwei Modellen bisher weniger Aufmerksamkeit erhalten.Allerdings umfasst die Entwicklung von Softwaresystemen jedoch oft mehr als zwei Modelle. Folglich benötigt man Konsistenzerhaltung zwischen mehr als zwei Modellen, welche durch Netzwerke bidirektionaler Transformationen erreicht werden kann.

Solche Transformationsnetzwerke kombinieren mehrere Transformationen, wobei jede einzelne für die Konsistenzerhaltung zweier Modelle verantwortlich ist. Da die Entwicklung jeder Transformation individuelles Domänenwissen erfordert, werden sie in der Regel von mehreren Domänenexperten unabhängig voneinander entwickelt. Zusätzlich können einzelne Transformationen in anderen Netzwerken wiederverwendet werden. Dies wird jedoch in bisherigen Arbeiten nicht berücksichtigt, macht aber die Konsistenzerhaltung durch Netzwerke bidirektionaler Transformationen anfällig für Probleme. In einem Netzwerk von Transformationen kann es beispielsweise zwei oder mehr Verkettungen von Transformationen geben, die dieselben Metamodelle mit verschiedenen anderen Metamodellen in Beziehung setzen. Jedoch können sie die Elemente unterschiedlich miteinander in Beziehung setzen. Dies kann zum Beispiel zu einer doppelten Erstellung derselben Elemente über die verschiedenen Transformationsketten führen. Es gibt jedoch kein systematisches Wissen über die Problemarten, die in solchen Netzwerken auftreten können oder ob und wie derartige Probleme systematisch verhindert werden können.

Diese Thesis führt eine Fallstudie durch, die ermitteln soll, welche Arten von Problemen bei der Konsistenzerhaltung durch Netzwerke bidirektionaler Transformationen auftreten können. Für diese Probleme leiten wir eine Klassifizierung hinsichtlich des erforderlichen Wissens für ihre Vermeidung ab. Wir unterscheiden zwischen dem Wissen, dass die Transformation in einem Netzwerk genutzt werden kann und dem Wissen über die Inhalte der anderen Transformationen. Für Probleme, die Transformationsentwickler verhindern können, schlagen wir Strategien zur systematischen Vermeidung während ihrer Konstruktion vor. In unserer Fallstudie sind 90 % der gefundenen Probleme verhinderbar. Die übrigen Probleme lassen sich während der Entwicklung einer einzelnen Transformation nicht ohne das Wissen über weitere Transformationen im Netzwerk vermeiden. Folglich hilft diese Thesis Transformationsentwicklern Fehler bei der Erstellung von Transformationen systematisch zu vermeiden und ermöglicht es Netzwerkentwicklern Fehler zu erkennen, die bei der Konstruktion der Transformation nicht verhindert werden können.

Vortragende(r) Eric Hamann
Titel Entwicklung einer domänenspezifischen Sprache zur Spezifikationsbeschreibung ereignisorientierter Simulationen
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Sandro Koch
Vortragsmodus
Kurzfassung Im Bereich der modellgetriebenen Softwareentwicklung sind Simulationen ein wichtiges

Konzpet. Zum Beispiel erlaubt das Palladio Component Model (PCM) die Modellierung und der Palladio Simulator die Simulation von Softwarearchitekturen durch ereignisorientierte Simulationen, um Mängel in Softwarearchitekturen frühzeitig zu erkennen. Das Tool DesComp ermöglicht es, ereignisorientierte Simulationen zu modellieren und zu vergleichen. Vor der Implementierung einer neuen Simulation können so Ähnlichkeiten zu bestehenden Simulationen identifiziert werden, um diese wiederzuverwenden. Der DesComp-Ansatz modelliert das Simulations-Verhalten mittels Erfüllbarkeit prädikatenlogischer Formeln (Satisfiability Modulo Theories, kurz SMT). Die Spezifikation des Simulations-Verhaltens durch SMT-Code ist allerdings aufwändig und erfordert Hintergrundwissen zum SMT-LIB Standard. Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine domänenspezifischen Sprache (DSL) zur Spezifikation der Simulations-Struktur und des Simulations-Verhaltens mit dem Xtext-Framework entwickelt. Auf Grundlage der Struktur-Spezifikation des DesComp-Ansatzes wurde dafür ein Metamodell zur Modellierung von Struktur und Verhalten ereignisorientierter Simulationen erstellt. Dieses Metamodell wurde als Grundlage der abstrakten Syntax der entwickelten Sprache verwendet. Das Metamodell dient dann als Ausgangspunkt für die weitere Verwendung und Analyse der Simulations-Spezifikation. Dazu wurde eine Transformation der Verhaltens-Spezifikation in SMT-Code implementiert, die zusammen mit der Simulations-Struktur in eine Graph-Datenbank exportiert werden kann, um die Simulation in DesComp zu analysieren oder mit anderen Simulationen zu vergleichen. Die entwickelte Sprache wurde anhand der Simulation BusSimulation und des Palladio-Simulators EventSim evaluiert, indem die Modellierungen der Simulationen mit DesComp und der Sprache anhand verschiedener Kriterien verglichen wurde.

Freitag, 24. April 2020, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Sonya Voneva
Titel Optimizing Parametric Dependencies for Incremental Performance Model Extraction
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Manar Mazkatli
Vortragsmodus
Kurzfassung Often during the development phase of a software, engineers are facing different implementation alternatives. In order to test several options without investing the resources in implementing each one of them, a so-called performance model comes in practice. By using a performance models the developers can simulate the system in diverse scenarios and conditions. To minimize the differences between the real system and its model, i.e. to improve the accuracy of the model, parametric dependencies are introduced. They express a relation between the input arguments and the performance model parameters of the system. The latter could be loop iteration count, branch transition probabilities, resource demands or external service call arguments.

Existing works in this field have two major shortcomings - they either do not perform incremental calibration of the performance model (updating only changed parts of the source code since the last commit), or do not consider more complex dependencies than linear. This work is part of the approach for the continuous integration of performance models. Our aim is to identify parametric dependencies for external service calls, as well as, to optimize the existing dependencies for the other types of performance model parameters. We propose using two machine learning algorithms for detecting initial dependencies and then refining the mathematical expressions with a genetic programming algorithm. Our contribution also includes feature selection of the candidates for a dependency and consideration not only of input service arguments but also the data flow i.e., the return values of previous external calls.

Freitag, 24. April 2020, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Thomas Bartel
Titel Multiwort-Bedeutungsaufösung für Anforderungen
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Tobias Hey
Vortragsmodus
Kurzfassung Zur automatischen Erzeugung von Rückverfolgbarkeitsinformationen muss zunächst die Absicht der Anforderungen verstanden werden. Die Grundvoraussetzung hierfür bildet das Verständnis der Bedeutungen der Worte innerhalb von Anforderungen. Obwohl hierfür bereits klassische Systeme zur Wortbedeutungsauflösung existieren, arbeiten diese meist nur auf Wortebene und ignorieren sogenannte "Multiwort-Ausdrücke" (MWAs), deren Bedeutung sich von der Bedeutung der einzelnen Teilworte unterscheidet. Im Rahmen des INDIRECT-Projektes wird deshalb ein System entwickelt, welches die MWAs mithilfe eines einfach verketteten Zufallsfeldes erkennt und anschließend eine wissensbasierte Bedeutungsauflösung mit den Wissensbasen DBpedia und WordNet 3.1 durchführt. Um das System zu evaluieren wird ein Datensatz aus frei verfügbaren Anforderungen erstellt. Das Teilsystem für die Erkennung von MWAs erreicht dabei maximal einen F1-Wert von 0.81. Die Bedeutungsauflösung mit der Wissensbasis DBpedia erreicht maximal einen F1-Wert von 0.496. Mit der Wissensbasis WordNet 3.1 wird maximal ein F1-Wert von 0.547 erreicht.

Freitag, 8. Mai 2020, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Emmanouil Emmanouilidis
Titel Scenario Discovery with Active Learning
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Vadim Arzamasov
Vortragsmodus
Kurzfassung PRIM (Patient Rule Induction Method) is an algorithm used for discovering scenarios, by creating hyperboxes in the input space. Yet PRIM alone usually requires large datasets and computational simulations can be expensive. Consequently, one wants to obtain scenarios while reducing the number of simulations. It has been shown, that combining PRIM with machine learning models, can reduce the number of necessary simulation runs by around 75%.

In this thesis, I analyze nine different active learning sampling strategies together with several machine learning models, in order to find out if active learning can systematically improve PRIM even further, and if out of those strategies and models, a most beneficial combination of sampling method and intermediate machine learning model exists for this purpose.

Vortragende(r) Tobias Telge
Titel Worteinbettungen für die Anforderungsdomäne
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Tobias Hey
Vortragsmodus
Kurzfassung Worteinbettungen werden in Aufgaben aus der Anforderungsdomäne auf vielfältige Weise eingesetzt. In dieser Arbeit werden Worteinbettungen für die Anforderungsdomäne gebildet und darauf geprüft, ob sie in solchen Aufgaben bessere Ergebnisse als generische Worteinbettungen erzielen. Dafür wird ein Korpus von in der Anforderungsdomäne üblichen Dokumenten aufgebaut. Er umfasst 21458 Anforderungsbeschreibungen und 1680 Anwendererzählungen. Verschiedene Worteinbettungsmodelle werden auf ihre Eignung für das Training auf dem Korpus analysiert. Mit dem fastText-Modell, das durch die Berücksichtigung von Teilwörtern seltene Wörter besser darstellen kann, werden die domänenspezifischen Worteinbettungen gebildet. Sie werden durch Untersuchung von Wortähnlichkeiten und Clusteranalysen intrinsisch evaluiert. Die domänenspezifischen Worteinbettungen erfassen einige domänenspezifische Feinheiten besser, die untersuchten generischen Worteinbettungen hingegen stellen manche Wörter besser dar. Um die Vorteile beider Worteinbettungen zu nutzen, werden verschiedene Kombinationsverfahren analysiert und evaluiert. In einer Aufgabe zur Klassifizierung von Sätzen aus Anforderungsbeschreibungen erzielt eine gewichtete Durchschnittsbildung mit einer Gewichtung von 0,7 zugunsten der generischen Worteinbettungen die besten Ergebnisse. Ihr bester Wert ist eine Genauigkeit von 0,83 mittels eines LSTMs als Klassifikator und der Training-Test-Teilung als Testverfahren. Die domänenspezifischen, bzw. generischen Worteinbettungen liefern dabei hingegen lediglich 0,75, bzw. 0,72.

Freitag, 15. Mai 2020, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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Freitag, 22. Mai 2020, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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Freitag, 29. Mai 2020, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Hannes Kuchelmeister
Titel Decision Support for Group-Based Configuration using Recommender Systems
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Robert Heinrich
Vortragsmodus
Kurzfassung A group of people with diferent personal preferences wants to fnd a solution to a problem with high variability. Making decisions in the group comes with problems as a lack of communication leads to worse decision outcomes. Group dynamics and biases can lead to suboptimal decisions. Generally group decisions are complex and often the process that yields the

decision result is unstructured, thereby not providing any reproducibility of the success. Groups have different power structures and usually individuals have diferent interests. Moreover finding solutions is a rather complex task and group decisions can sufer intransparency. To support groups in their decision making product confguration can be used. It allows to accurately map constraints and dependencies in complex problems and to map the solution space. Using a group recommender a group is supported in their confguration decisions. The goal is to show that these approaches can help a group with the confguration task presented by the usage of a configurator and to better process individual preferences than a human can. The benefts of this approach are, that the need for a group to communicate directly is reduced. Each user gives their own preferences and the group will get a recommendation based on that. This allows to reduce problems arising in groups decisions like lack of communication and bias in groups. Additionally this shows the viability of combining group recommendations and configuration approaches.

Vortragende(r) Larissa Schmid
Titel Modeling and Simulation of Message-Driven Self-Adaptive Systems
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Jörg Henß
Vortragsmodus
Kurzfassung Dynamic systems that reconfigure themselves use message queues as a common method to achieve decoupling between senders and receivers. Predicting the quality of systems at design time is crucial as changes in later phases of development get way more costly. At the moment, there is no method to represent message queues on an architectural level and predict their quality impact on systems. This work proposes a meta-model for enabling such representation and a simulation interface between a simulation of a component-based architecture description language and a messaging simulation. The interface is implemented for the Palladio simulator SimuLizar and an AMQP simulation. This enables architectural representation of messaging and predicting quality attributes of message-driven self-adaptive systems. The evaluation with a case study shows the applicability of the approach and its prediction accuracy for Point-To-Point communication.

Freitag, 29. Mai 2020, 11:30 Uhr

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Freitag, 5. Juni 2020, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Moritz Renftle
Titel Assessing Human Understanding of Machine Learning Models
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Holger Trittenbach
Vortragsmodus
Kurzfassung To deploy an ML model in practice, a stakeholder needs to understand the behaviour and implications of this model. To help stakeholders develop this understanding, researchers propose a variety of technical approaches, so called eXplainable Artificial Intelligence (XAI). Current XAI approaches follow very task- or model-specific objectives. There is currently no consensus on a generic method to evaluate most of these technical solutions. This complicates comparing different XAI approaches and choosing an appropriate solution in practice. To address this problem, we formally define two generic experiments to measure human understanding of ML models. From these definitions we derive two technical strategies to improve understanding, namely (1) training a surrogate model and (2) translating inputs and outputs to effectively perceivable features. We think that most existing XAI approaches only focus on the first strategy. Moreover, we show that established methods to train ML models can also help stakeholders to better understand ML models. In particular, they help to mitigate cognitive biases. In a case study, we demonstrate that our experiments are practically feasible and useful. We suggest that future research on XAI should use our experiments as a template to design and evaluate technical solutions that actually improve human understanding.
Vortragende(r) Alan Mazankiewicz
Titel Incremental Real-Time Personalization in Human Activity Recognition Using Domain Adaptive Batch Normalization
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Klemens Böhm
Vortragsmodus
Kurzfassung Human Activity Recognition (HAR) from accelerometers is a fundamental problem in ubiquitous computing. Machine learning based recognition models often perform poorly when applied to new users that were not part of the training data. Previous work has addressed this challenge by personalizing general recognition models to the motion pattern of a new user in a static batch setting. The more challenging online setting has received less attention. No samples from the target user are available in advance, but they arrive sequentially. Additionally, the user's motion pattern may change over time. Thus, adapting to new and forgetting old information must be traded off. Finally, the target user should not have to do any work to use the recognition system by labeling activities. Our work addresses this challenges by proposing an unsupervised online domain adaptation algorithm. It works by aligning the feature distribution of all the subjects, sources and target, within deep neural network layers.

Freitag, 5. Juni 2020, 14:00 Uhr

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Freitag, 12. Juni 2020, 11:30 Uhr

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Freitag, 12. Juni 2020, 14:00 Uhr

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Vortragende(r) Manuel Kohnen
Titel Komponentenentdeckung und Hierarchisierung aus Anforderung
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Jan Keim
Vortragsmodus
Kurzfassung Als Projektpartner im DAM4KMU-Projekt entwickelt das Forschungszentrum für Informatik (FZI) einen Demonstrator und legt besonderen Fokus auf die Erforschung kontextsensitiver Assistenzmethoden. Diese Arbeit soll zu dieser Forschung beitragen und sich besonders mit der Verknüpfung der Anforderungen beschäftigen. Es soll aus den Anforderungsdokumenten eine Komponentenhierarchie extrahiert werden und jeder Komponente sollen die für sie relevanten Anforderungen zugeordnet werden. Hierzu wurden verschiedene Klassifikatoren trainiert und evaluiert, um Anforderungen in Anforderungsdokumenten zu ermitteln. Weiterhin wurde eine Extraktion von Komponenten entwickelt.

Die Ergebnisse sind insgesamt durchwachsen, da die Datenmenge eher klein ist und Anforderungen sehr divers formuliert sein können.

Vortragende(r) Rudolf Kellner
Titel Multikriterielle Optimierung von Microservices-Architekturen unter Berücksichtigung von Cloud-Betriebskosten
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Jörg Henß
Vortragsmodus
Kurzfassung Die Arbeit geht der Frage nach, inwieweit eine Optimierung von Microservice-Architekturen unter Einbezug der zu erwarteten Kosten auf Modellebene möglich ist, und ob diese einen Entscheidungsprozess für eine konkrete Architektur unterstützen kann. Dazu werden die relevanten Kostenfaktoren identifiziert und in ein formales Kostenmodell zusammengeführt. Dieses unterstützt nicht nur mehrere Servicemodelle (IaaS, PaaS, OnPremise) und Cloud-Anbieter, sondern bezieht neben den eigentlichen Betriebskosten auch weitere Kostenfaktoren wie Personal oder Lizenzen mit ein.

Freitag, 19. Juni 2020, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Caspar Nagy
Titel Approximating an Ngram Corpus with Probabilistic Methods
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Jens Willkomm
Vortragsmodus
Kurzfassung In this work, we consider ngram corpora, i.e., a set of word chains of different lengths and its usage frequency in natural language. For example, the 3-gram "bag of words" may be used 200 times. Obviously, there exists a dependence between the usage frequency of (1) the unigrams "bag", "of", and "words", (2) the bigrams "bag of" and "of words", and (3) the trigram "bag of words". This connection is partially used in language models to implement grammar correction or speech recognition. From a database point of view, the ngram corpus contains either redundant information or information that can be well estimated. This is an indication that we can achieve a high reduction of the corpus size while still providing its information with high accuracy.

In this work, we research the connection between n- and (n+1)-grams and vice versa. Our objective is to store only a part of the full ngram corpus and estimate the rest of the corpus.