Semantische Suche

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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.

Das Ziel dieser Arbeit ist es eine Auto-Encoder-Architektur zu finden, welche Atari-Frames soweit komprimiert, sodass eine möglichst verlustfreie Rekonstruktion möglich ist. Atari-Spiele können so für CTRNNs zugänglich gemacht werden. Dafür wurden zwei unterschiedliche Atari-Spiele ausgewählt, große Datensätze mit geeigneten Spielframes generiert und verschiedene Auto Encoder Architekturen evaluiert. Im Rahmen dieser Arbeit konnte gezeigt werden, dass eine ausreichende Kompression mit akzeptierbaren Qualitätsverlust möglich ist.

In dieser Bachelorarbeit wurde der erste Schritt für die vorgestellte Lösung implementiert: der KILM-Ansatz wird mit Git-Repository verknüpft, Änderungen werden aus Commits extrahiert und auf Code- und Leistungsmodelle angewandt. Die Implementierung wurde in einer Fallstudie evaluiert. Auf einem Projekt wurden unterschiedliche Arten von Änderungen simuliert und die Korrektheit von den aktualisierten Code- und Leistungsmodellen überprüft. Die Ergebnisse bestätigen korrekte Aktualisierung von Code- und Leistungsmodellen in den 96,6 % der durchgeführten Tests.

In der Evaluation wurden die verschiedenen Möglichkeiten für die Einbettung und Abbildung untereinander und mit anderen Arbeiten verglichen. Bezüglich des F1-Wertes erzeugen Quelltexteinbettungen mit Klassennamen, Methodensignaturen und -kommentaren sowie Abbildungsverfahren, die die Word Mover’s Distance als Ähnlichkeitsmetrik nutzen, die besten projektübergreifenden Ergebnisse. Das beste Verfahren erreicht auf dem Projekt LibEST, welches aus 14 Quelltext- und 52 Anforderungsartefakten besteht, einen F1-Wert von 60,1%. Die beste projektübergreifende Konfiguration erzielt einen durchschnittlichen F1-Wert von 39%.

Diese Arbeit schlägt eine Struktur zur Erkennung von korrespondierenden und fehlenden Elementen zwischen einer Dokumentation und einem formalen Modell vor.

Zunächst identifiziert und extrahiert der Ansatz die im Text beschriebenen Modell-instanzen und -beziehungen. Dann verbindet der Ansatz diese Textelemente mit ihren entsprechenden Gegenstücken im Modell. Diese Verknüpfungen sind mit Trace-Links vergleichbar. Der Ansatz erlaubt jedoch die Abstufung dieser Links. Darüber hinaus werden Empfehlungen für Elemente generiert, die nicht im Modell enthalten sind.

Der Ansatz identifiziert Modellnamen und -typen mit einem F1-Wert von über 54%. 60% der empfohlenen Instanzen stimmen mit den in der Benutzerstudie gefundenen Instanzen überein. Bei der Identifizierung von Beziehungen und dem Erstellen von Verknüpfungen erzielte der Ansatz vielversprechende Ergebnisse. Die Ergebnisse können durch zukünftige Arbeiten verbessert werden. Dies ist realisierbar da der Entwurf eine einfache Erweiterung des Ansatzes erlaubt.

Auch im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) werden solche Systeme verwendet. Agenten eines MAS für natürliche Sprache können neben Ergebnissen auch Ergebnisse mit Konfidenzen, s.g. Hypothesen generieren. Diese Hypothesen spiegeln die Mehrdeutigkeit der natürlichen Sprache wider. Sind Agenten abhängig voneinander, so kann eine falsche Hypothese schnell zu einer Fehlerfortpflanzung in die Hypothesen der abhängigen Agenten führen. Die Exploration von Hypothesen bietet die Chance, die Ergebnisse von Agenten zu verbessern. Diese Arbeit verbessert die Ergebnisse von Agenten eines MAS für NLP durch eine kontrollierte Exploration des Hypothesen-Suchraums. Hierfür wird ein Framework zur Exploration und Bewertung von Hypothesen entwickelt. In einer Evaluation mit drei Agenten konnten vielversprechende Ergebnisse hinsichtlich der Verbesserung erzielt werden. So konnte etwa mit der Top-X Exploration eine durchschnittliche Verbesserung des F1-Maßes des Topic-Detection-Agenten von ursprünglich 40% auf jetzt 49% erreicht werden.

In dieser Arbeit wurde im Rahmen einer Fallstudie ein neuer Ansatz untersucht, mit dem sich diese Überschneidungen von Artefakten konsistent halten lassen. Die Idee ist es, die Gemeinsamkeiten der Artefakte explizit zu modellieren und Änderungen über ein Zwischenmodell dieser Gemeinsamkeiten zwischen Artefakten zu übertragen. Der Ansatz verspricht eine bessere Verständlichkeit der Abhängigkeiten zwischen Artefakten und löst einige Probleme bisheriger Ansätze für deren Konsistenzerhaltung.

Für die Umsetzung der Fallstudie wurde eine Sprache weiterentwickelt, mit der sich die Gemeinsamkeiten und deren Manifestationen in den verschiedenen Artefakten ausdrücken lassen. Wir konnten einige grundlegende Funktionalitäten der Sprache ergänzen und damit 64% der Konsistenzbeziehungen in unserer Fallstudie umsetzen. Für die restlichen Konsistenzbeziehungen müssen weitere Anpassungen an der Sprache vorgenommen werden. Für die Evaluation der generellen Anwendbarkeit des Ansatzes sind zusätzliche Fallstudien nötig.

Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine Domänenontologie und ein Werkzeug entwickelt, welches die Ontologie mit Informationen aus Anforderungen erweitert. Dabei lag der Fokus darauf, möglichst nur korrekte Informationen in die Ontologie zu übernehmen. Die Struktur der entworfenen Domänenontologie orientiert sich an den verschiedenen Klassen von Anforderungen, indem analysiert wurde, welche Art von Informationen diese jeweils enthalten. Das Werkzeug zu Erweiterung basiert auf manuell gefertigten Mustern, welche Strukturen in Abhängigkeitsbäumen von Sätzen aus Anforderungen darstellen. Mit ihnen werden Instanzen von Klassen und Relationen aus der Domänenontologie identiziert, welche in den Anforderungen vorkommen. Das Werkzeug wurde auf einem Korpus von Anforderungen aus verschiedenen Projekten aus unterschiedlichen Domänen mithilfe eines Goldstandards evaluiert. Das Verfahren zeigte sich als nicht erfolgreich, da nur eine geringe Präzision erreicht wurde. So wurde bei der Extraktion von Klasseninstanzen eine Präzision von 0,21 und ein F1-Maß von 0,09 erreicht, sowie eine Präzision von 0,09 und ein F1-Maß von 0,06 bei der Extraktion von Relationsinstanzen.

In this work, we propose a new time-series outlier detection algorithm, combining "Global Alignment Kernels" and SVDD. Its outlier detection capabilities will be evaluated on synthetic data as well as on real-world data sets. Additionally, our approach's performance will be compared to state-of-the-art methods for outlier detection, especially with regard to the types of detected outliers.

Bayesian Optimization has already been successfully used in the context of hyperparameter optimization and very specific Feature Selection contexts. We want to look on how to use Bayesian Optimization for Feature Selection and discuss its limitations and possible solutions.

Zum Lösen des SAT-Problems gibt es eine Vielzahl an unterschiedlichen Ansätzen, sogenannte SAT-Solver. Wie sich herausgestellt hat, ist die Performance der verschiedenen Solver jedoch stark von den jeweiligen Instanzen abhängig, für die es das SAT-Problem zu lösen gilt.

Deshalb interessiert man sich für Mengen von Solvern, die sich möglichst gut ergänzen, sogenannte Portfolios. Auf einem Portfolio wird dann mithilfe von Features der gegebenen Instanz eine Auswahl getroffen, welcher Solver wahrscheinlich der Beste ist.

Studien zeigen, dass solche Portfolios in ihrer Performance einzelnen Solvern weit überlegen sind, weshalb diese genauer untersucht werden sollten. Hauptaugenmerk der Arbeit liegt auf der Auswahl an möglichst kleinen Portfolios und auf kleinen Mengen von Instanzfeatures und der daraus resultierenden Performance.

Dabei stellen sie eine wichtige Aufgabe und Herausforderung dar. Und es wird stetig versucht ihrer Lösung Schritt für Schritt näher zu kommen.

Unter diesen bisher noch ungelösten Problemen der Mathematik ist auch das sogenannte „Frankl-Conjecture“ (ebenfalls bekannt unter dem Namen „Union-Closed Set Conjecture“). Diese Vermutung besagt, dass für jede, unter Vereinigung abgeschlossene Familie von Mengen, ein Element existiert, welches in mindestens der Hälfte der Familien-Mengen enthalten ist.

Auch diese Arbeit hat das Ziel der Lösung dieses Problems Schritt für Schritt näher zu kommen, oder zumindest hilfreiche neue Werkzeuge für eine spätere Lösung bereitzustellen.

Dafür wurde versucht eine Bearbeitung mit Hilfe von Data-Science-Methoden durchzuführen. Dies geschah, indem zunächst möglichst viele Beispiele für das Conjecture zufällig generiert wurden. Anschließend konnten diese generierten Beispiele betrachtet und weiter analysiert werden.

In this thesis, we present an approach for the automatic extraction of performance models based on tracing information. The extracted performance models reconstruct architecture, internal structure, control flow as well as usage scenarios of the system and can therefore support the migration process by simulations. The thesis includes an analysis of current standards in the field of distributed tracing, covering both the integration and the granularity of the extracted data. The architecture of our extraction process allows a flexible, vendor-independent adaptation according to the own system landscape. We also provide an evaluation of our approach, which includes aspects concerning the integration of tracing mechanisms, the examination of the extracted model elements as well as the deviation between model predictions and measurements on the real system.

However, most approaches assume that the data's dimensionality, i.e., the number of attributes, stays constant over time. This assumption is unjustified in many real-world use cases, such as sensor networks or computer cluster monitoring. Feature-evolving data streams do not impose this restriction and thereby pose additional challenges.

In this thesis, we extend the well-known Local Outlier Factor (LOF) algorithm for outlier detection from the static case to the feature-evolving setting. Our algorithm combines subspace projection techniques with an appropriate index structure using only bounded computational resources. By discarding old observations our approach also deals with concept drift. We evaluate our approach against the respective state-of-the-art methods in the static case, the streaming case, and the feature-evolving case.

Although state-of-the-art approaches deliver good results, they are hard to train due to the high number of variables, lacking the ability to generalize, and need to make many simplifying assumptions. In contrast to theory-based models, purely data-driven approaches require large datasets and are often unable to produce physically consistent results. Theory-Guided Data Science (TGDS) aims at using scientific knowledge to improve the effectiveness of Data Science models in scientific discovery. This concept has been very successful in several domains including climate science and material research.

Our work is the first one to apply TGDS to battery systems by working together closely with domain experts. We compare the performance of different TGDS approaches against each other as well as against the two baselines using only theory-based EC-Models and black-box Machine Learning models.

participating entities often change and a lot of data exchange happens with external organizations such as suppliers or producers which brings concern about unauthorized data access. This creates the need for access control systems to be able to handle such a combination of a highly dynamic system and the arising concern about the security of data. In many situations the decision for access control depends on the context information of the requester. Another problem of dynamic system is that the manual development of access policies can be time consuming and expensive. Approaches using automated policy generation have shown to reduce this effort. In this master thesis we introduce a concept which combines context based model-driven security with automated policy generation and evaluate if it is a suitable option for the creation of access control systems and if it can reduce the effort in policy generation. The approach makes use of usage and misusage diagrams which are on a high architectural abstraction level to derive and combine access policies for data elements which are located on a lower abstraction level.

LogMeIn Inc. is a global company offering Software-as-a-Service solutions for remote collaboration and IT management. An example product is GoToMeeting which allows to create and join virtual meeting rooms.

This Master’s Thesis presents the JoinTracer approach which enables the telemetry-data-based traceability of GoToMeeting join-flows of the GoToMeeting architecture. The approach combines new mechanics and already existing traceability techniques from different traceability communities to leverage synergies and to enable the traceability of individual join-flows. In this work, the JoinTracer approach is designed and implemented as well as evaluated regarding the functionality, performance and acceptance. The results are discussed to analyze the future development and the applicability of this approach to other contexts as well.

Current research includes Data Science approaches that need large amounts of data, which are costly when performing scientific experiments. Theory-Guided Data Science aims to combine Data Science approaches with domain knowledge to reduce the amount of data needed while predicting the output precisely.

However, even state-of-the-art Theory-Guided Data Science approaches lack the possibility to model the slopes occuring in the transition phases. In this thesis we aim to close this gap by proposing a new loss constraint that represents both transition and stationary phases. Our method is compared with theoretical and Data Science approaches on synthetic and real world data.

Picking highly correlated pairs, while exploring potentially higher correlated ones is an instance of the exploration / exploitation problem. Bandit algorithms are a family of online learning algorithms that aim to optimize sequential decision making and balance exploration and exploitation. A contextual bandit additional uses contextual information to decide better.

In our work we want to use a contextual bandit algorithm to keep an overview over highly correlated pairs of data streams. The context in our work contains information about the state of the system, given as execution traces. A key part of our work is to explore and evaluate different representations of the knowledge encapsulated in traces. Also we adapt state-of-the-art contextual bandit algorithms to the use case of correlation monitoring.