004 Informatik
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Gestenbasierende grafische Benutzeroberflächen werden zunehmend beliebter. Diesbezüglich werden immer mehr Animation in Verbindung mit Nutzergesten eingesetzt.
Diese Arbeit setzt sich mit der Gestaltung von Animationen in gestenbasierten grafischen Benutzeroberflächen auseinander.
Dazu gehört auch, Animationen als Feedback auf eine hochfrequente Eingabemethode so zu gestalten, dass sie möglichst lange von Nutzern*innen als affektiv positiv wahrgenommen werden. Das Hauptaugenmerk der Arbeit liegt dabei auf der Interaktion von Nutzer*innen mit natürlichen Objektbewegungen.
Natürliche Objektbewegungen orientieren sich am Verhalten von Objekten in der physischen Welt. Sie verfügen beispielsweise über konzeptionelle Trägheit, Masse und reagieren auf unsichtbare Kräfte wie Schwerkraft.
Menschen verfügen über kausale Denkmuster, die in der physischen Welt die Interaktion mit Objekten prägen. So wissen Menschen, dass sie um ein träges Objekt wie eine Tasse zu bewegen, Energie benötigen, damit sich diese bewegt.
Untersucht wurde, ob das Verständnis von Nutzer*innen für natürliche Objektbewegungen auch in einer digitalen Umgebung existiert.
Im theoretischen Teil der Arbeit wurde die Rolle von Interfaceanimationen in modernen Benutzeroberflächen untersucht, Kriterien ausgearbeitet um eine reibungslose Nutzererfahrung zu ermöglichen und Parameter dargestellt, welche die Wahrnehmung der Charakteristik einer Animation positiv beeinflussen können. Ein zentraler Aspekt der Arbeit ist dabei die Gestaltung von natürlichen Objektbewegungen, um ein vertrautes, vorhersehbares und nachvollziehbares Nutzererlebnis schaffen können.
Anschließend wird das aus den Ergebnissen resultierende Konzept von prozeduralen Interfaceanimationen dargelegt. Eine prozedurale Interfaceanimation generiert aus den Vorgaben eines natürlichen Bewegungspfades generisch unterschiedliche Instanzen. Der Bewegungspfad kann über die Richtung und Geschwindigkeit einer Nutzergeste von dem*der Nutzer*in gesteuert werden.
In der abschließenden Evaluation wurde die elektrodermale Aktivität von 16 Probandinnen untersucht und bewertet, während diese sich mit drei unterschiedlichen Varianten der Animation auseinandersetzten. Es konnte nachgewiesen werden, dass ein unnatürlich starker Einfluss auf natürliche Objektbewegungen signifikante Unterschiede in den affektiv wahrgenommenen Reaktionen auslöst.
Systems are constantly increasing in complexity. This poses challenges to managing and using system knowledge. The Systems Modeling Language (SysML) is a modeling language specifically for systems, while Machine Learning (ML) is a tool to tackle complex problems. Currently, no bridge between systems modelled in SysML and ML regarding said systems has been proposed in literature. This thesis presents an approach that uses Model-driven Software Engineering (MDSE) and Template-based Code Generation (TBCG) to generate a ML IPython Notebook (IPYNB) from a SysML model. A mapping configuration using JavaScript Object Notation (JSON) allows the definition of mappings between SysML elements and template variables, enabling configuration and user-supplied templates. To test the approach, a SysML model describing ML to predict the weather based on data is created. Python ML templates are supplied and template variables mapped with the JSON mapping configuration are proposed in the thesis. The outcome is an executable IPYNB that contains all information from the SysML model and follows the modelled workflow. The findings of the work show that model-driven ML using SysML as a modeling language is beneficial due to the representation of ML knowledge in a general-purpose modeling language and the reusability of SysML model elements. It further shows that TBCG and a mapping configuration allow for more flexible code generation without changing the source implementation.
With the rise of people wearing smartwatches and the ever-lasting issue of stress, there has been an interest in detecting stress with wearables in real-time. This allows for interventions that take place exactly when stress occurs. However, many situations require all of our attention, making them unsuitable for any interventions. Additionally, many approaches currently do not factor in this aspect, running the risk of offering users undesirable interventions.
This thesis examines how contextual user information can be incorporated into a stress intervention system to reduce undesirable intervention timings. The system is split into detecting stress using heart rate variability (HRV) metrics obtained from a photoplethysmography (PPG) signal, and inferring user context from available sensor data. It is evaluated with a simulation-based approach using daily schedules of created personas and randomly sampled stressors during daily life.
The results obtained indicate the benefit of adding contextual user information to a stress intervention system. Depending on the busyness of the schedule, it can greatly decrease the number of received interventions. However, as these findings are attained without performing a user testing, it is unclear how they compare to results from real-world usage.
Untersuchung zur Lösbarkeit der Rückwärtskinematik eines 6-DOF Roboter mit einem neuronalen Netz
(2022)
Das Berechnen der inversen Kinematik ist komplex und muss für jeden Robotertyp individuell gelöst werden. Da ein Manipulator ohne die Rückwärtskinematik, die die erforderlichen Achsvariablen für eine Ziellage ermittelt, in der Praxis nicht verwendet werden kann, ist dieses Problem elementar in der Robotik. In dieser Arbeit wird der Ansatz zur Lösung der inversen Kinematik mit einem neuronalen Netz für einen Roboter mit sechs Freiheitsgarden untersucht. Dabei ist besonders darauf zu achten alle Mehrdeutigkeiten der inversen Kinematik beim Training zu berücksichtigen, da sonst das Kriterium des Determinismus zwischen Inputs und Outputs verletzt wird, was verhindert, dass ein Netz für das Problem trainiert werden kann. Es hat sich gezeigt, dass der Optimierungsalgorithmus Adams ebenso gute Ergebnisse wie der Scaled Conjugated Gradient erzielt. Die in Tensorflow verwendete typischen Aktivierungsfunktion Tangens hyperbolicus, weist im Vergleich zu anderen untersuchten Aktivierungsfunktionen, die in Tensorflow implementiert sind, die beste Performance auf. In MATLAB hingegen weist die Log sigmoid Aktivierungsfunktion die beste Performance von den implementierten Aktivierungsfunktionen auf. Zusätzlich verringert das Einschränken der Achsvariablen auf die tatsächlichen Achsbeschränkungen beim Trainieren des Netzes, sowohl den Netzwerkfehler als auch die Datenmenge, die benötigt wird, damit das Netz gut generalisiert. Abschließend stellt sich heraus, dass die trainierten Netze keine Praxistauglichkeit aufweisen, da der erzielte Netzwerkfehler zu groß ist. Da alle Mehrdeutigkeiten durch geometrische Analyse ausgeschlossen sind und ein ausreichend großer Datensatz verwendet wurde, kann mit den hier vorgestellten Ansätzen das Ergebnis nur durch komplexere Netze und damit mehr Daten verbessert werden. Andere Ansätze die zusätzliche Informationen zur Berechnung der Achswinkel zur Verfügung stellen könnten zudem auch bessere Ergebnisse erzielen. Darüber hinaus könnte es sinnvoll sein, Ansätze zu untersuchen, die sich die Achsbeschränkungen zunutze machen.
Purpose: Although there is an apparent potential in using data for advanced services in manufacturing environments, SMEs are reluctant to share data with their ecosystem partners, which prevents them from leveraging this potential. Therefore, the purpose of this paper is to analyse the reasons behind these resistances. The argumentation paves the way for elaborating countermeasures that are adequate for the specific situation and the typical capabilities of SMEs.
Design/Methodology/Approach: The analysis is based on literature research and in-depth interviews with management representatives of 15 companies in manufacturing service ecosystems. Half of these are manufacturers and the other half technology or service providers for manufacturers. They are SMEs or partly larger companies operating in structures that are typical for SMEs.
Findings: Data sharing hurdles are investigated in the five dimensions, 1. quantifying the value of data, 2. willingness to share data and trust, 3. organizational culture and mindset, 4. legal aspects, and 5. security and privacy. The ability to quantify the value of data is a necessary but not sufficient precondition for data sharing, which must be enabled by adequate measures in the other four dimensions.
Originality/Value: The findings of this empirical study and the solution approach provide an SME-specific framework to analyze hurdles that must be overcome for sharing data in an ecosystem.
Manufacturing SMEs can apply the framework to overcome the hurdles by specific insights and solution approaches. Furthermore, the analysis illustrates the future research direction of the project towards a comprehensive solution approach for data sharing in a manufacturing ecosystem.
Arbeitspaket 3: Ausschöpfung des Innovationspotentials von smarten Technologien - FH Vorarlberg
(2022)
Recent developments in the area of Natural Language Processing (NLP) increasingly allow for the extension of such techniques to hitherto unidentified areas of application. This paper deals with the application of state-of-the-art NLP techniques to the domain of Product Safety Risk Assessment (PSRA). PSRA is concerned with the quantification of the risks a user is exposed to during product use. The use case arises from an important process of maintaining due diligence towards the customers of the company OMICRON electronics GmbH.
The paper proposes an approach to evaluate the consistency of human-made risk assessments that are proposed by potentially changing expert panels. Along the stages of this NLP-based approach, multiple insights into the PSRA process allow for an improved understanding of the related risk distribution within the product portfolio of the company. The findings aim at making the current process more transparent as well as at automating repetitive tasks. The results of this paper can be regarded as a first step to support domain experts in the risk assessment process.
As the boundary between real and virtual life is becoming increasingly blurred, researchers and practitioners are looking for ways to integrate the two intending to improve human lives in a plethora of domains. A cutting-edge concept is the design of Digital Twins (DT), having a broad range of implications and applications, spanning from education, training, as well as safety and productivity in the workplace. An emergent approach for implementing DTs is the usage of mixed reality (MR) and augmented reality (AR), which are well aligned with merging real and virtual objects to enhance the human’s ability to interact with and manage DTs. Yet, this is still a novel area of research and, as such, a grounded understanding of the current state, challenges, and open questions is still lacking. Towards this, we conducted a PRISMA-based literature review of scientific articles and book chapters dealing with the use of MR and AR for digital twins. After a thorough screening phase and eligibility check, 25 papers were analyzed, sorted and compared by different categories like research topic (e.g., visualization, guidance), domain (e.g., manufacturing, education), paper type (e.g., design study, evaluation), evaluation type (user study, case study or none), used hardware (e.g., Microsoft HoloLens, mobile devices) as well as the different outcomes (result type and topic, problems, outlook). The major finding of this research survey is the predominant focus of the reviewed papers on the technology itself and the neglect of factors regarding the users. We, therefore, encourage researchers in this area to keep the importance of ease and joy of use in mind and include users in multiple stages of their work.
Die Arbeit beschreibt die Entwicklung eines Open-Source Plugins für die 3D-Modellierungssoftware FreeCAD, mit welchem es möglich ist, Roboterpfade anhand von 3D-Modellen zu erstellen. Die Pfade sind in einem geeigneten Format exportierbar und können beispielsweise zur Steuerung eines Roboters durch eine speicherprogrammierbare Steuerung verwendet werden. Im ersten Teil der Arbeit wird der geplante Arbeitsablauf der Pfadgenerierung beschrieben und genauer erläutert, welche Vorteile und Pflichten die Erstellung von Open-Source-Software nach sich zieht. Anschließend wird anhand der Systeme „Robot Studio“ von ABB und „MotoSim EG VRC“ von Yaskawa analysiert, wie proprietäre Systeme die Programmierung von Roboterpfaden realisieren. Nach einem Überblick über den aktuellen Stand der Technik in der Roboterprogrammierung, wird die Implementierung des Plugins für FreeCAD beschrieben. Dazu wird anhand des Sourcecodes erläutert, wie neue Arbeitsbereiche erstellt werden können. Es werden verschiedene Funktionen implementiert, welche essenziell für die Erstellung von Roboterpfaden sind. Dazu zählen die Möglichkeit zur Definition von Koordinatensystemen, Roboterposen und das Beschreiben des Roboterpfades durch Pfadsegmente mit verschiedenen Parametern, wie Bewegungsart, Geschwindigkeit und Wegpunkte. Das Plugin wurde getestet indem eine einfache Pick & Place Anwendung erstellt wurde. Anschließend sind mögliche Erweiterungen des Plugins, wie zum Beispiel die Möglichkeit des Duplizierens von Pfadsegmenten am Ende der Arbeit beschrieben.