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Auflistung D21 (2020) - Ausgezeichnete Informatikdissertationen nach Erscheinungsdatum
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- KonferenzbeitragBeweisbare Eigenschaften autonomer Fahrmanöver im Stadtverkehr(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2020, 2021) Schwammberger, MaikeSeit einigen Jahren erobern (teil-) autonome Fahrzeuge oder Fahrassistenzsysteme zunehmend die Märkte. Um Fehlfunktionen und Unfällen mit autonomen Fahrzeugen vorzubeugen, ist es von großer Bedeutung die korrekte Funktionsweise solcher Systeme sicherzustellen. In meiner Dissertation untersuche ich daher eine Formalisierung wünschenswerter und gesellschaftlich geforderter Eigenschaften autonomer Fahrmanöver im Stadtverkehr. Eine solche Eigenschaft ist beispielsweise die Sicherheit eines Abbiegemanövers an einer Kreuzung. Um diese Eigenschaften beweisbar zu machen, schlage ich eine Abstraktion realer Straßenverkehrssituationen vor, welche möglichst viele verschiedene Situationen abdecken kann. In diesem abstrakten Modell weise ich durch logische Schluss- folgerungen und mit Hilfe einer Implementierung die wünschenswerten Eigenschaften der von mir entwickelten Kreuzungs-Controller nach.
- KonferenzbeitragQualitative Analyse des Wissenstransfers bei der Paarprogrammierung(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2020, 2021) Zieris, FranzBei der Paarprogrammierung (PP) arbeiten zwei Softwareentwickler/innen an einem Computer eng zusammen an einer technischen Aufgabe. Praktiker erhoffen sich davon eine Reihe von Vorteilen, wie etwa schnelleren Fortschritt, höhere Qualität und den Austausch von Wissen. Während die bisherige Forschung oft auf unmittelbar messbare Effekte aus Laborsituationen fokussiert war, die auftretenden großen Streuungen aber nicht erklären konnte, richtet sich meine Forschung auf das Verstehen der zu Grunde liegenden Mechanismen. Ich habe Videoaufzeichnungen von 27 industriellen PP-Sitzungen qualitativ analysiert und eine Grounded Theory des Wissenstransfers bei der PP erarbeitet: Zentral in PP-Sitzungen ist aufgaben-spezifisches Wissen über das Softwaresystem. Paare gleichen zunächst ihr diesbezügliches Vorwissen an, bevor sie gemeinsam fehlendes Wissen aufbauen. Transfer von Wissen über Softwareentwicklung allgemein spielt hingegen eine viel kleinere Rolle und erfolgt erst, wenn das Paar seine Bedürfnisse nach System-Wissen geregelt hat. Paare, die ihr gemeinsames Verständnis pflegen, können kurze, aber sehr produktive Fokusphasen haben; ist es zu schwach, droht hingegen ein Zusammenbruch des Paarprozesses.
- KonferenzbeitragVorhersagebasierte Suche für autonomes Spielen(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2020, 2021) Dockhorn, AlexanderLernverfahren befähigen einen Agenten autonom eine für ihn unbekannte Umgebung zu explorieren und ihm gestellte Aufgaben zu erfüllen. Hierbei erlauben Modellbildende Verfahren dem Agenten, ein geistiges Abbild seiner Umgebung zu konstruieren und in diesem das Resultat seiner Handlungen vorherzusehen. Die Konstruktion und Verwendung eines solchen Modells stellt die Schwerpunkte meiner Dissertation dar. Hierfür wird zunächst eine theoretische Grundlage für die Dekomposition von Forward Modellen geschaffen. Darauf basierend werden das Local Forward Model sowie das Object-based Forward Model als effiziente Modellheuristiken abgeleitet. Besonderes Augenmerk wird zudem auf die Modellierung unsicherer Informationen gelegt. Abschließend werden Anwendungen im Bereich der künstlichen Intelligenz in Spielen und der Robotik für die entwickelten Verfahren demonstriert.
- KonferenzbeitragVerifikation Nebenläufiger Programme(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2020, 2021) Kragl, BernhardUnsere Gesellschaft vertraut maßgeblich und stetig zunehmend auf verteilte IT Systeme. Allerdings sind Entwurf und Verifikation nebenläufiger Programme berüchtigt komplizierte, zeitintensive und fehleranfällige Aufgaben, selbst für Fachexperten. Der Grund dafür ist die enorme (un- endliche) Menge an verzahnten Ausführungen nebenläufiger Programme. All diese Ausführungen müssen in einem formalen Korrektheitsbeweis erfasst und berücksichtigt werden. Solche Beweise basieren bekanntermaßen auf induktiven Invarianten über den globalen Programmzustand. Die Erarbeitung induktiver Invarianten für konkrete Implementierungen ist zwar theoretisch möglich, aber praktisch undenkbar. In dieser Dissertation präsentieren wir eine Verifikationsmethodik basierend auf dem Konzept der schrittweisen Verfeinerung, welche die Konstruktion formaler Korrektheitsbeweise grundlegend vereinfacht. Wir präsentieren eine Programmiersprache zur kompakten Beschreibung von Beweisen über mehrere Abstraktionsebenen. Eine mächtige Beweisregel unterteilt das Verifikationsproblem in zahlreiche automatisierbare Unterprobleme. Neue Beweistaktiken für asynchrone Programme ermöglichen die Reduktion von komplexen nebenläufigen Ausführungen zu simplen sequenziellen Ausführungen. Unsere Methodik ist in unserem statischen Analyseprogramm CIVL implementiert und dessen Effektivität wird in zahlreichen Fallstudien demonstriert. CIVL wurde bereits in mehreren Publikationen anderer Forscher verwendet.
- KonferenzbeitragRobuster und Hybrider Ansatz zur Schätzung von Gesichtsbewegungen(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2020, 2021) Hassan, TeenaDieses Dokument präsentiert eine Zusammenfassung der Dissertation der Autorin. In dieser Dissertation [Ha20] wurde ein neuartiger und hybrider Ansatz für die Scha ̈tzung der Intensität von Gesichtsmuskelbewegungen (Action Unit (AU)) vorgeschlagen und validiert. Dieser Ansatz basiert auf einer Gauß’schen Zustandsschätzung und kombiniert ein verformbares, AU-basiertes Gesichtsformmodell, ein viskoelastisches Modell der Gesichtsmuskelbewegung, mehrere erscheinungsbasierten AU-Klassifikatoren und eine Methode zur Erkennung von Gesichtspunkten. Es wurden mehrere Erweiterungen vorgeschlagen und in das Zustandsschätzungs-Framework integriert, um mit den personenspezifischen Eigenschaften sowie technischen und praktischen Herausforderungen umzugehen.Die mit der vorgeschlagenen Methode erzeugten AU-Intensitätsschätzungen wurden für die automatische Erkennung von Schmerzen und für die Analyse von Fahrerablenkung eingesetzt.
- KonferenzbeitragKooperative Absichtserkennung mittels maschineller Lernverfahren(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2020, 2021) Bieshaar, MaartenDas Radfahren wird im Verkehr der Zukunft eine zentrale Rolle spielen. Um Unfälle zu vermeiden, ist es entscheidend, Radfahrer frühzeitig zu erkennen und deren Absichten vorherzusagen. Fahrzeuge, die mit Sensoren, Datenverarbeitungssystemen und Kommunikationsfähigkeiten ausgestattet sind, erstellen und pflegen ein lokales Modell ihrer Verkehrsumgebung. Gruppen von kooperierenden und interagierenden Fahrzeugen, sowie Roadside Units, und Radfahrer, die mit Smart Devices (z.B. Smartphone und Smartwatch) und anderen am Körper getragenen Sensoren ausgestattet sind, tauschen Informationen aus. Sie bilden ein multimodales Sensorsystem mit dem Ziel, Radfahrer und deren Absichten zuverlässig zu erfassen. Die kollektive Intelligenz aller Verkehrsteilnehmer erlaubt es den Wahrnehmungshorizont der einzelnen Verkehrsteilnehmer über deren eigene sensorische Fähigkeiten hinaus zu erweitern und somit eine bessere Erkennung der Absichten von Radfahrer zu ermöglichen.
- KonferenzbeitragCOGNICRYPT— Sichere Integration Kryptographischer Software(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2020, 2021) Krüger, StefanEmpirische Studien zeigen, dass Fehlbenutzungen von Crypto APIs weit verbreitet sind. Die Literatur liefert mehrere Ansätze, diese zu beheben, aber keiner adressiert das Problem vollständig. Das Resultat ist eine lückenhafte Landschaft verschiedener Ansätze. In dieser Arbeit adressiere ich das Problem solcher Fehlbenutzungen systematisch durch COGNICRYPT. COGNICRYPT integriert verschiedene Arten von Tool Support in einen Ansatz, der Entwickler davon befreit, wissen zu müssen, wie die APIs benutzt werden. Zentral für meinen Ansatz ist CRYSL, eine Beschreibungssprache, mit der spezifiziert wird, wie APIs benutzt werden. Ich habe einen Compiler für CRYSL und zwei darauf aufsetzende Supporttools, die Code-Analyse COGNICRYPTSAST und den Code-Generator COGNICRYPTGEN, entwickelt. Schlussendlich habe ich COGNICRYPT prototypisch implementiert und in einer empirischen Evaluierung die Effektivität von COGNICRYPT gezeigt.
- KomplettbandAusgezeichnete Informatikdissertationen 2020(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2020, 2021) Hölldobler, Steffen
- KonferenzbeitragQualifikationsbasiertes Lernen (QBL) an Hochschulen(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2020, 2021) Then, MatthiasDer Ansatz des Qualifikationbasierten Lernens (QBL) knüpft an vorhandene Forschungsergebnisse und Softwarelösungen im Bereich des kompetenzbasierten Lernens an, der Fokus liegt dabei auf der Entwicklung leistungsfähiger Softwarekomponenten. Das vor diesem Hintergrund entwickelte QBL Domänenmodell ermöglicht sowohl die Verwendung standardisierter Kompetenz- bzw. Qualifikationsrahmenwerke, als auch den Entwurf eigener Strukturen, wie sie zur flexiblen Gestaltung institutionsspezifischer Bildungsangebote benötigt werden. Elemente unterschiedlicher Rahmenwerke können zueinander in Beziehung gesetzt werden, was die Entstehung eines umfangreiches Qualifikationsnetzes begünstigt. Neben dem Domänenmodell beinhaltet QBL ein Architekturmodell zur Integration qualifikationsbasierter Softwarekomponenten in Hochschul-IT-Land- schaften und ein Servicemodell. Im praktischen Teil der Arbeit werden konkrete Anwendungsszenarien ausgearbeitet, realisiert und evaluiert. Ein in diesem Kontext entstandener Forschungsprototyp ist QBL4Moodle, ein Plugin für das Learning Management System Moodle.
- KonferenzbeitragKonzepte und Schnittstellen für eine Nahtlose Interaktion zwischen Virtueller und Physischer Realität(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2020, 2021) George, CeenuVirtual Reality (VR, Virtuelle Realität) ermöglicht es Benutzern, realitätsnahe Modelle von Produkten zu erstellen und eine immersive soziale Interaktion mit entfernten Kollegen zu erleben. VR nutzt unsere visuelle Dominanz, um diese Erfahrungen zu vermitteln, und versucht Nutzer davon zu überzeugen, dass sie sich in einer anderen Realität befinden. Während ihr Bewusstsein jedoch in VR präsent ist, befindet sich ihr Körper in der physische Realität (PR). Da der Nutzer die PR nicht sehen kann, bringt dies erhebliche Unsicherheiten in die Interaktion. In dieser Arbeit gehe ich auf diese Unsicherheit ein, indem ich Konzepte und Schnittstellen entwickle, die es dem Nutzer ermöglichen, in VR zu bleiben und gleichzeitig ein Bewusstsein für die PR zu behalten. Sie behalten dieses Bewusstsein bei, ohne das Head-mounted-display (HMD) abnehmen zu müssen. Ich bezeichne das als nahtlose Interaktion mit der PR. Die übergreifende Forschungsvision dieser Arbeit ist daher, die Trennung zwischen der virtuellen und der physischen Realität zu reduzieren.