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Auflistung nach Autor:in "Behrend, Andreas"

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  • Konferenzbeitrag
    AIMS: an SQL-based system for airspace monitoring
    (Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW), 2011) Schüller, Gereon; Behrend, Andreas
    The “Airspace Monitoring System” (AIMS) is a system for monitoring and analyzing flight data streams with respect to the occurrence of arbitrary complex events. It is a general system that allows for a comprehensive analysis of aircraft movements, in contrast to already existing tools which focus on a single task like flight delay detection. For instance, the system is able to detect critical deviations from the current flight plan, abnormal approach parameters of landing flights as well as areas with an increased risk of collisions. To this end, tracks are extracted from cluttered radar data and SQL views are employed for a timely processing of these tracks. Additionally, the data is stored for later analysis.
  • Konferenzbeitrag
    Milchvieh-Informationsmanagement auf Versuchsbetrieben – Beispielanwendungen und Nutzen für Praxisbetriebe
    (Massendatenmanagement in der Agrar- und Ernährungswirtschaft – Erhebung – Verarbeitung – Nutzung, 2013) Büscher, Wolfgang; Hendriksen, Kathrin; Müller, Ute; Müller, Peter; Behrend, Andreas; Stamer, Eckhard
    An den milchwirtschaftlichen Versuchsbetrieben der Universitäten und anderen Forschungseinrichtungen werden unterschiedlichste wissenschaftliche Fragestellungen bearbeitet. Bei den Forschungsthemen fallen viele zusätzliche Daten an, die oft weit über die üblichen Daten des klassischen Herdenmanagements hinausgehen. Das Kuhdatenmanagementsystem „KuhDaM“ (ein relationales Datenbanksystem) ermöglicht eine Zusammenführung und Vernetzung der anfallenden Daten. Mit Hilfe dieser relationalen Datenbanken auf Betriebsservern können die Informationen zusammen geführt werden, wodurch komplexe Analyse und Auswertungsmethoden möglich sind. Dazu werden unter anderem bewährte Datenstromanalysetechniken direkt in den relationalen Datenbankkontext übertragen, um dort neben der etablierten Analyse historischer Daten auch die Analyse von dynamischen Stromdaten zu ermöglichen. Da langfristig eine hohe Übereinstimmung zwischen Forschungsund Praxiszielen besteht, ist die „Datenstromanalyse“ ein wichtiges Zukunftsthema für die Wissenschaft und Industrie.
  • Zeitschriftenartikel
    Supporting Situation Awareness in Spatio-Temporal Databases
    (Datenbank-Spektrum: Vol. 16, No. 3, 2016) Behrend, Andreas; Schmiegelt, Philip; Dohr, Andreas
    Situation awareness refers to the capability of systems to perceive an existing or predicted context that determines the values of variables in a changing environment. Despite the enhanced support for managing temporal data, current database systems still lack mechanisms for handling highly dynamic situations in which data may change frequently. We present first results from an ongoing research project investigating these missing database features. In particular, we identify (i) the requirements for representing complex spatio-temporal data, (ii) the reasoning capabilities needed for detecting valid relationships between situations, and (iii) the operators necessary for supporting situation-based reasoning. Our investigations are based on a new perception concept, which comprises interval timestamped data derived from observed events and processed using the sequenced semantics. Perceptions provide a high level (and qualitative) description of past and current situations, complemented by projections into the future.
  • Konferenzbeitrag
    Tinto: A tool for view-based analysis of stock market data streams
    (Datenbanksysteme in Business, Technologie und Web (BTW) – 13. Fachtagung des GI-Fachbereichs "Datenbanken und Informationssysteme" (DBIS), 2009) Behrend, Andreas; Dorau, Christian; Manthey, Rainer
    TinTO is an experimental system aiming at demonstrating the usefulness and feasibility of incrementally evaluated SQL queries for analyzing a wide spectrum of data streams. As application area we have chosen the technical analysis of stock market data, ma