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.
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.
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.
Arbeitspaket 3: Ausschöpfung des Innovationspotentials von smarten Technologien - FH Vorarlberg
(2022)
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.
A concept for a recommender system for the information portal swissmom is designed in this work. The challenges posed by the cold start problem and the pregnancy-related temporal interest changes need to be considered in the concept. A state-of-the-art research on recommender systems is conducted to evaluate suitable models for solving both challenges. The explorative data analysis shows that the article's month of pregnancy is an important indicator of how relevant an article is to a user. Neither collaborative filtering, content-based filtering, hybrid models, nor context-aware recommender systems are applicable because the user's pregnancy phase is unknown in the available data. Therefore, the proposed recommender system concept is a case-based model that recommends articles which belong to the same gestation phase as the currently viewed article.
This recommender system requires that the month of pregnancy, in which an article is relevant, is known for each article. However, this information is only available for 31% of all articles about pregnancy. Consequently, this work looks for an approach to predict the month of gestation based on the article text. The challenges with this are that only few training data are available, and the article texts of the various months of pregnancy often contain the same terms, considering all articles are about pregnancy. A keyword-based approach using the TF-IDF model is compared with a context-based approach using the BERT model. The results show that the context-based approach outperforms the keyword-based approach.
The increasing digitalisation of daily routines confronts people with frequent privacy decisions. However, obscure data processing often leads to tedious decision-making and results in unreflective choices that unduly compromise privacy. Serious Games could be applied to encourage teenagers and young adults to make more thoughtful privacy decisions. Creating a Serious Game (SG) that promotes privacy awareness while maintaining an engaging gameplay requires, however, a carefully balanced game concept. This study explores the benefits of an online role-playing boardgame as a co-designing activity for creating SGs about privacy. In a between-subjects trial, student groups and educator/researcher groups were taking the roles of player, teacher, researcher and designer to co-design a balanced privacy SG concept. Using predefined design proposal cards or creating their own, students and educators played the online boardgame during a video conference session to generate game ideas, resolve potential conflicts and balance the different SG aspects. The comparative results of the present study indicate that students and educators alike perceive support from role-playing when ideating and balancing SG concepts and are happy with their playfully co-designed game concepts. Implications for supporting SG design with role-playing in remote collaboration scenarios are conclusively synthesised.
Risikomanagement wird in einem sicheren Software-Entwicklungs-Lebenszyklus angewendet, um bei Produkten mögliche Risiken bereits in den frühen Entwicklungsphasen zu entdecken. Diese Arbeit ist aus Sicht eines Zulieferers für die elektrische Energiewirtschaft geschrieben.
Das Ziel dieser Forschung ist es, bestehende Methoden zur Bedrohungsidentifikation und Metriken zur Risikoanalyse zu untersuchen. Dazu wurde die folgende Forschungsfrage gestellt: Welche Methoden zur Bedrohungsidentifikation und Metriken zur Risikoanalyse sollen verwendet werden, um im Produktentwicklungsprozess den Anforderungen an Unternehmen, die als Zulieferer für die elektrische Energiewirtschaft fungieren, zu entsprechen und potentielle Bedrohungen im Anfangsstadium eines Projektes zu identifizieren? Um diese Forschungsfrage zu beantworten, wurden Methoden zur Bedrohungsidentifikation (STRIDE, Angriffsbäume und Angriffsbibliotheken) und Metriken (aus CVSS, OWASP und Literatur entnommen) zur Risikoanalyse in die theoretische Wissensgrundlage aufgenommen, in Bezug auf den Kontext und die Anforderungen analysiert und ein Ergebnis hergeleitet. Die Analyse basiert auf dem Kontext und der definierten Anforderungen aus Standards und Normen, wie IEC 62443-4-1 (Anforderungen an den Lebenszyklus für eine sichere Produktentwicklung), spezielle Publikationen von dem National Institute of Standards and Technology 800-30 (Guide for Conducting Risk Assessments) und 800-82 (Guide to Industrial Control Systems Security). Zusätzlich wurden noch Empfehlungen von der UP KRITIS (Öffentlich-Private Partnerschaft zum Schutz kritischer Infrastrukturen) aufgenommen.
Anhand der Analyse der Methoden zur Bedrohungsidentifikation wurde deduziert, dass aufgrund der Anforderungen keine konkreten Methoden empfohlen werden können. Basierend auf die Anforderungen an die Risikoanalyse konnten in dieser Arbeit die folgenden Schadensmetriken abgeleitet werden: Funktionale, lebensgefährliche oder -bedrohliche Auswirkungen, geschäftliche Auswirkungen, sowie Auswirkungen auf Daten und Informationsressourcen.