Semantische Suche

Freitag, 21. September 2018

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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Vortragende(r) Frederik Beiche
Titel Modularization approaches in the context of monolithic simulations
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Sandro Koch
Vortragsmodus
Kurzfassung Quality characteristics of a software system such as performance or reliability can determine

its success or failure. In traditional software engineering, these characteristics can only be determined when parts of the system are already implemented and past the design process. Computer simulations allow to determine estimations of quality characteristics of software systems already during the design process. Simulations are build to analyse certain aspects of systems. The representation of the system is specialised for the specific analysis. This specialisation often results in a monolithic design of the simulation. Monolithic structures, however, can induce reduced maintainability of the simulation and decreased understandability and reusability of the representations of the system. The drawbacks of monolithic structures can be encountered by the concept of modularisation, where one problem is divided into several smaller sub-problems. This approach allows an easier understanding and handling of the sub-problems. In this thesis an approach is provided to describe the coupling of newly developed and already existing simulations to a modular simulation. This approach consists of a Domain-Specific Language (DSL) developed with model-driven technologies. The DSL is applied in a case-study to describe the coupling of two simulations. The coupling of these simulations with an existing coupling approach is implemented according to the created description. An evaluation of the DSL is conducted regarding its completeness to describe the coupling of several simulations to a modular simulation. Additionally, the modular simulation is examined regarding the accuracy of preserving the behaviour of the monolithic simulation. The results of the modular simulation and the monolithic version are compared for this purpose. The created modular simulation is additionally evaluated in regard to its scalability by analysis of the execution times when multiple simulations are coupled. Furthermore, the effect of the modularisation on the simulation execution times is evaluated. The obtained evaluation results show that the DSL can describe the coupling of the two simulations used in the case-study. Furthermore, the results of the accuracy evaluation suggest that problems in the interaction of the simulations with the coupling approach exist. However, the results also show that the overall behaviour of the monolithic simulation is preserved in its modular version. The analysis of the execution times suggest, that the modular simulation experiences an increase in execution time compared to the monolithic version. Also, the results regarding the scalability show that the execution time of the modular simulation does not increase exponentially with the number of coupled simulations.

Freitag, 5. Oktober 2018

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Vortragende(r) Timo Kegelmann
Titel A Parallelizing Compiler for Adaptive Auto-Tuning
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Philip Pfaffe
Vortragsmodus
Kurzfassung Parallelisierende Compiler und Auto-Tuner sind zwei der vielen Technologien, die Entwick-

lern das Schreiben von leistungsfähigen Anwendungen für moderne heterogene Systeme erleichtern können. In dieser Arbeit stellen wir einen parallelisierenden Compiler vor, der Parallelität in Programmen erkennen und parallelen Code für heterogene Systeme erzeu- gen kann. Außerdem verwendet der vorgestellte Compiler Auto-Tuning, um eine optimale Partitionierung der parallelisierten Codeabschnitte auf mehrere Plattformen zur Laufzeit zu finden, welche die Ausführungszeit minimiert. Anstatt jedoch die Parallelisierung ein- mal für jeden parallelen Abschnitt zu optimieren und die gefundenen Konfigurationen so lange zu behalten wie das Programm ausgeführt wird, sind Programme, die von unserem Compiler generiert wurden, in der Lage zwischen verschiedenen Anwendungskontexten zu unterscheiden, sodass Kontextänderungen erkannt und die aktuelle Konfiguration für je- den vorkommenden Kontext individuell angepasst werden kann. Zur Beschreibung von Kontexten verwenden wir sogenannte Indikatoren, die bestimmte Laufzeiteigenschaften des Codes ausdrücken und in den Programmcode eingefügt werden, damit sie bei der Aus- führung ausgewertet und vom Auto-Tuner verwendet werden können. Darüber hinaus speichern wir gefundene Konfigurationen und die zugehörigen Kontexte in einer Daten- bank, sodass wir Konfigurationen aus früheren Läufen wiederverwenden können, wenn die Anwendung erneut ausgeführt wird. Wir evaluieren unseren Ansatz mit der Polybench Benchmark-Sammlung. Die Ergeb- nisse zeigen, dass wir in der Lage sind, Kontextänderungen zur Laufzeit zu erkennen und die Konfiguration dem neuen Kontext entsprechend anzupassen, was im Allgemeinen zu niedrigeren Ausführungszeiten führt.

Freitag, 5. Oktober 2018

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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

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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

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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

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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

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Freitag, 9. November 2018

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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, 9. November 2018

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Freitag, 9. November 2018

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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, 16. November 2018

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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, 16. November 2018

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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, 23. November 2018

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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

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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

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Freitag, 14. Dezember 2018

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Ort: Raum 301 (Gebäude 50.34)
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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, 14. Dezember 2018

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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, 21. Dezember 2018

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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

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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, 11. Januar 2019

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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, 18. Januar 2019

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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

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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

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Freitag, 8. Februar 2019

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Freitag, 15. Februar 2019

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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, 15. Februar 2019

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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, 22. Februar 2019

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Freitag, 1. März 2019

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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

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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

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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

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Freitag, 29. März 2019

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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Freitag, 24. Mai 2019

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Freitag, 31. Mai 2019

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Freitag, 7. Juni 2019

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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

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Freitag, 21. Juni 2019

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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

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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

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Freitag, 5. Juli 2019

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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

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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

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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

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Freitag, 2. August 2019

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