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Auflistung nach Autor:in "Kraus, Matthias"

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  • Konferenzbeitrag
    Die Bewertung der Anwendbarkeit von VR für Datenvisualisierung
    (D22, 2022) Kraus, Matthias
    Datenvisualisierung ist ein mächtiges Werkzeug, um effizient und effektiv Wissen aus Daten zu extrahieren. Für jede Kombinationaus Daten und Analyseziel gibt es unterschiedliche Visualisierungstechniken, die für das jeweilige Kombination optimal sind. Doch nicht nur die Visualisierung kann die Analyse beeinflussen, sondern auch die Art und Weise, wie die Visualisierung betrachtet wird. Es macht einen großen Unterschied, ob die Daten auf den kleinen Smartphone Displays, auf Standard-Bildschirmen, oder - was eine neuere Entwicklung ist - in so genannten immersiven Umgebungen analysiert werden. In immersiven Umgebungen wird die reale Umgebung durch virtuelle Elemente erweitert oder ersetzt, was einen hohen Freiheitsgrad bei der Gestaltung von Analyseumgebungen, Visualisierungen und Interaktionskonzepten ermöglicht. Immersive Analytics umfasst Analyseverfahren, die sich solcher immersiven und ansprechenderen Medien bedienen. Eines der größten Probleme in Immersive Analytics ist derzeit, dass der Mehrwert immersiver Geräte z.B. im Vergleich zu herkömmlichen Bildschirmen nicht klar definiert ist. Es gibt kein allgmeines Regelwerk, um beispielsweise zu bestimmen, wann es sinnvoll ist, virtuelle Realität (VR) zu nutzen. Das liegt daran, dass die Technologie relativ neu ist und sich ständig weiterentwickelt. Eine regelmäßig wiederkehrende Herausforderung besteht daher darin, solche immersiven Umgebungen fÜR Datenvisualisierung zu bewerten und die Frage zu beantworten, ob und wie der Einsatz von Virtual Reality für eine bestimmte Kombination von Daten, Aufgabe und Visualisierung sinnvoll ist.
  • Zeitschriftenartikel
    Do It Yourself, but Not Alone: Companion-Technology for Home Improvement—Bringing a Planning-Based Interactive DIY Assistant to Life
    (KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 35, No. 0, 2021) Bercher, Pascal; Behnke, Gregor; Kraus, Matthias; Schiller, Marvin; Manstetten, Dietrich; Dambier, Michael; Dorna, Michael; Minker, Wolfgang; Glimm, Birte; Biundo, Susanne
    We report on the technology transfer project “Do it yourself, but not alone: Companion -Technology for Home Improvement” that was carried out by Ulm University in cooperation with Robert Bosch GmbH. We developed a prototypical assistance system that assists a Do It Yourself (DIY) handyman in carrying out DIY projects. The assistant, based on various AI and dialog management capabilities, generates a sequence of detailed instructions that users may just follow or adapt according to their individual preferences. It features explanation capabilities as well as pro-active support based on communication with the user as well as with the involved tools. We report on the project’s main achievements, including the findings of various empirical studies conducted in various development stages of the prototype.
  • Konferenzbeitrag
    Evaluating Knowledge-Based Assistance for DIY
    (Mensch und Computer 2018 - Workshopband, 2018) Schiller, Marvin; Behnke, Gregor; Bercher, Pascal; Kraus, Matthias; Dorna, Michael; Richter, Felix; Biundo, Susanne; Glimm, Birte; Minker, Wolfgang
    We report on the development of a companion system incorporating hierarchical planning, ontology-based knowledge modeling and multimodal cloud-based dialog. As an application scenario, we consider the domain of do-it-yourself (DIY) home improvement involving the use of power tools. To test and – if necessary – adjust the developed techniques, user studies are conducted throughout the development phase. We present fundamental considerations and open questions encountered when testing the implemented prototype with potential users and report first observations from a current study.