Fachbereich 6 Mathematik/Informatik

Institut für Informatik


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Oberseminar Informatik

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Das Oberseminar Informatik (mittwochs, 08:00 Uhr, 93/E33) ist ein Forum zum wissenschaftlichen Austausch von Dozenten, Doktoranden und Studierenden. Vorgetragen werden Konzepte bzw. Ergebnisse von Bachelor- und Masterarbeiten aus den Arbeitsgruppen der Informatik (CG=Computergrafik, DI=Didaktik der Informatik, KO=Kombinatorische Optimierung, MI=Medieninformatik, SE=Software Engineering, TH=Theoretische Informatik, TI=Technische Informatik, VS=Verteilte Systeme, WB=Wissensbasierte Systeme)

Information für Studierende: Die Veranstaltung wird als Seminar klassifiziert. Ein Scheinerwerb ist nicht möglich. Für Bachelor- und Masterabsolventen sind Vorträge im OSI als Teil der Abschlussarbeit verpflichtend. Hinweise zur Vortragsgestaltung gibt der Betreuer. Pro Termin werden vier Themen behandelt. Üblich sind ca. 20 Minuten Vortrag und 10 Minuten Diskussion.

Termin Vortragende(r) AG Typ Thema und Abstract
23.05.2018 Lukas Dierks WS BSC Online Processing Of Hyperspectral Image Data On FPGAs
Gathering and processing hyperspectral image information means to deal with large amounts of data, that can easily overload given resources in terms of memory, bandwidth and time. Therefore compression of data directly on acquisition is useful before further computations occur. By reducing the high-dimensional image space of the hyperspectral data to a few transformed key dimensions, a lot of unnecessary processing overhead can be avoided. The goal of this thesis is to develop and evaluate an FPGA architecture that is capable of performing a data compression algorithm called Minimum Noise Fraction on streamed data received from a hyperspectral camera.
23.05.2018 Till Grenzdörffer WS BSC Vergleich von Tiefenbildkameras anhand des Anwendungsfalles Objekterkennung
Im Bereich der Tiefenbildkameras gibt es eine große Auswahl an Modellen, welche sich teilweise stark in der Technik unterscheiden, die verwendet wird, um an die Tiefeninformationen zu gelangen. In dieser Arbeit soll mit Hilfe der Vision For Robotics-Bibliothek bewertet werden, inwieweit sich die verschiedenen Modelle dazu eignen, im Bereich der Objekterkennung eingesetzt zu werden. Dabei soll auch ein Datensatz entstehen, welcher anderen Wissenschaftlern ermöglicht, die Ergebnisse mit anderen Objekterkennungsalgorithmen zu testen.
23.05.2018 Lennart Niecksch WS BSC Entwicklung eines ROS-Treibers für den Toposens 3D Ultraschall Sensor und Integration in den ROS Navigation Stack
Für die Navigation in der Robotik werden vorwiegend lichtbasierte Systeme, wie z.B. Laserscanner, verwendet. Diese weisen jedoch Schwächen in einigen Umgebungen, wie beispielweise bei spiegelnden Oberflächen, auf. Es soll ein ROS-Treiber für den Toposens 3D Ultraschall entwickelt werden, um anschließend den Sensor zu analysieren und in den ROS Navigation Stack zu integrieren. Ziel ist es, die Schwächen von lichtbasierten Systemen durch zusätzliche Daten in gewissen Szenarien auszugleichen.
30.05.2018 Patrick Steinforth WS BSC Algorithmenentwicklung zur Detektion des Abwurfwinkels eines Zentrifugaldüngerstreuers
Als Hersteller von Zentrifugaldüngerstreuern bietet die Amazonen-Werke H. Dreyer GmbH & Co. KG ihren Kunden optional eine sensorgestützte Erfassung des Düngemittel-Abwurfwinkels über die Streufächer an. Streufächer beschreiben die charakteristische Verteilung der Abwurfrichtung des Mineraldüngers. Das Ziel des radarbasierten Systems ist die ständige Nachregelung verschiedener Maschinenparameter, um eine optimale Querverteilung des Düngemittels dauerhaft sicherzustellen. Aufgrund der Überlagerung der Streufächer funktioniert die Erfassung bislang, unter bestimmten Bedingungen, jedoch nicht ideal. Im Rahmen der Bachelorarbeit sollen daher die Sensorsignale detailliert analysiert und ein Algorithmus entwickelt werden, um eine bessere Approximation des Abwurfwinkels zu erhalten.
30.05.2018 Henning Wübben WS MSC Eine Anwendungsübergreifende Graphenklasse für die Planung von flächendeckenden Arbeitsprozessen
Diese Masterarbeit beschäftigt sich mit der Planung und Erstellung einer Graphenklasse, welche für eine Vielzahl von flächendeckenden Arbeitsprozessen genutzt werden können soll. In der Literatur fällt dieses Anwendungsgebiet unter den Begriff "coverage path planning". Die Erstellung des Graphen erfolgt dabei über die Eingabe einer Feldgeometrie sowie einer Referenzlinie, welche durch geometrische Verschiebung der Erstellung von tracks (ein track besteht aus einer Reihe geometrischer Punkte) dient. Ziel ist es, die Knoten des Graphen so auf die tracks zu verteilen und zu verbinden, dass die Kanten die tracks möglichst orthogonal passieren. Zusätzlich stellt die Klasse Parameter bereit welche unter anderem die Konnektivität und die Knotendichte des Graphen beeinflussen. Es ist außerdem möglich flächenspezifische Attribute über Bodenkarten einzulesen und in den Kanten abzuspeichern. Diese Attribute können dann unter Angabe einer benutzerspezifischen Heuristikfunktion für die effiziente Suche (mit einer A* Implementation) im Graphen genutzt werden. Bei der Implementation der Graphenklasse wird besonderes Augenmerk auf eine laufzeiteffiziente Implementierung gelegt, da im realen Anwendungsfall die Erzeugung des Graphen durchaus mehrfach vorgenommen werden muss.
30.05.2018 Christian Heiden WS MSC Anomaly Detection in High-Dimensional Time-Series Data from Complex Industrial Plants
Sensor-based monitoring of industrial plants provides a way to detect anomalous/unexpected behavior. Depending on the system being monitored, a large quantity of sensors may be used which render manual inspection by an expert impractical. In order to support the process of detecting anomalous behavior in these time-series, simple statistical outlier detection methods can be used. When it comes to more complex systems, such simple methods may lack the ability to detect anomalies that can only be explained in high-dimensional space. Thus, the goal of this thesis is to develop and evaluate a program that, based on machine learning techniques, detects anomalies in high-dimensional time-series data from sensor readings of complex industrial plants.
30.05.2018 Jan-Niklas Buckow KO BSC Exponentielle Nachbarschaften für Vehicle Routing Probleme
Beim Vehicle-Routing-Problem wird die Tourenplanung bei der Belieferung von Kunden mit Gütern optimiert. Für das Vehicle-Routing-Problem mit einheitlichem Kundenbedarf werden verschiedene Varianten lokaler Suchverfahren implementiert. Dabei wird die exponentiell große multi-insertion-Nachbarschaft verwendet, welche mithilfe von Netzflussalgorithmen in Polynomialzeit durchsucht werden kann. Gegenstand der Untersuchungen ist dabei, welche Heuristiken sich gut eignen, um die mobilen Knoten in der multi-insertion-Nachbarschaft auszuwählen.
13.06.2018 Wilko Müller SE BSC Mailintegration für eine generalisierte Projektverwaltungssoftware
Die Projektverwaltungssoftware der Bohnenkamp-Stiftung braucht eine Mailintegration, um E-Mailverläufe mit Projektpartnern speichern und verwalten zu können. Diese soll mit einer Outlook-Erweiterung realisiert werden, die mit einer Web-Anwendung interagiert. Die Web Anwendung stellt eine generalisierte Schnittstelle zwischen der existierenden Projektverwaltung und dem E-Mail-Programm zur Verfügung. So soll ermöglicht werden, dass eine Vielzahl von E-Mail-Clients unterstützt werden können.
13.06.2018 Florian Janosch CG BSC Generalisierung des Motorcycle-Graphen auf hexaedrische Volumennetze
In verschiedenen Anwendungsfällen im Bereich der Computergrafik und der Simulation besteht der Bedarf, semi-reguläre Vierecksnetze von 3D-Objektoberflächen in voll-reguläre Teile zu partitionieren. Idealerweise sollte diese Partition so simpel wie möglich, d.h. die Anzahl der Teile so gering wie möglich, sein. Der sogenannte Motorcycle-Graph approximiert diese Idealpartition in effizienter Weise. Gerade im Bereich aufwendiger Simulationen, z.B. mittels der Finite Elemente Methode, werden jedoch häufig auch Hexaedernetzrepräsentationen des gesamten Volumens von 3D-Objekten verwendet. In dieser Bachelorarbeit soll daher eine Verallgemeinerung des Motorcycle-Graphen für hexaedrische 3D-Volumennetze konzipiert, und ein Algorithmus zu seiner Erzeugung implementiert und formell untersucht werden. Dadurch soll ermöglicht werden, semi-reguläre hexaedrische Volumennetze automatisiert in voll-reguläre Netzbereiche zu partitionieren und somit eine Grundlage für entsprechende Anwendungen zu schaffen.
13.06.2018 Artem Krukow CG BSC Erzeugung von Heightmaps aus 3D Laserscandaten zurTessellierung
Das Las Vegas Reconstruction Toolkit (LVR) erzeugt aus Laserscandaten eine digitale 3D-Umgebungsrepräsentation in Form eines Polygonnetzes. Um eine effiziente Echtzeitvisualisierung zu ermöglichen, werden dabei feine Details ausgeblendet und eine Repräsentation geringen bis mittleren Detailgrades erstellt. Dies führt beispielsweise dazu, dass eine auf diese Weise digitalisierte Steinmauer als ebene Fläche dargestellt wird, obwohl der ursprüngliche Laserscan genauere geometrische Informationen (Fugen, Struktur, etc.) enthält. Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, diese Detailinformationen, welche sich zusätzlich zum digitalen 3D-Modell als stückweise diskrete Höhenkarte (Detail Map) repräsentieren lassen, durch Echtzeitverfeinerung des Polygonnetzes während der Visualisierung wieder einzufügen. Ein Effizienzgewinn gegenüber einer Verfeinerung im Voraus kann dadurch erreicht werden, dass diese Verfeinerung adaptiv geschieht, beispielsweise in Abhängigkeit des Betrachtungsabstandes.
20.06.2018 Rasmus Diederichsen MI MSC Introspection For Training Artificial Neural Networks
Neuronale Netze erfreuen sich im letzten Jahrzehnt großer Beliebtheit für die Modellierung von Klassifikations- und Regressionsproblemen, ermöglicht durch effizientere Architekturen und die Verfügbarkeit höherer Rechenleistung. Nichtsdestotrotz kann das Training für realistische Probleme Tage bis Wochen in Anspruch nehmen. Erschwerend kommt hinzu, dass der Raum möglicher Hyperparameter groß und somit nicht vollständig durchsuchbar ist, da für jede Parameterauswahl der komplette Trainingsprozess wiederholt werden muss. Ein Nachteil von ANNs ist die Opazität ihres Trainings und ihrer Outputs. Während die Erklärung von Ergebnissen viel Aufmerksamkeit der Forschung erfährt, kann das selbe nicht für den Trainingsprozess selbst gesagt werden. Die vorgestellte Masterarbeit besteht aus zwei Teilen: 1. Erarbeitung eines Frameworks für die vereinfachte Implementation von Online-Metriken, die das Training überwachen, um wertvolle Einsichten zu liefern und die Portierung bestehender Metriken in das Framework. Hiermit soll das Feld defragmentiert und die Nutzerfreundlichkeit der über das Netz verteilten Ansätze verbessert werden. 2. Die experimentelle Untersuchung potenzieller Metriken mit Hilfe des Frameworks, um zum Beispiel Fragen zu beantworten wie 'Kann ich bereits aufhören, zu trainieren?', 'Muss diese Layer noch weiter trainiert werden?', 'Ist meine Netzwerkarchitektur unangemessen?', 'Wird mein aktueller Minimierer gut generalisieren?' oder 'Sollte ich die Lernrate ändern?' Die Arbeit erfolgt in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen Peltarion und Ergebnisse sollen quellöffentlich gemacht werden.
20.06.2018 Jochen Saalfeld SE BSC Evaluierung eines Multiinstanz-Managers für prozessvirtualisierte Anwendungen am Beispiel von OpenSlides
Herkömmliches Applikationshosting entspricht den wachsenden Anforderungen an dynamische Umgebungen immer weniger. Tools zur Prozessvirtualisierung und Steuerung von Prozessen machen es Entwicklern, Applikations- und Netzwerkarchitekten immer einfacher Ihre Applikationen dynamisch zu provisionieren. Im Rahmen dieser Arbeit wird am Beispiel von OpenSlides openslides.org, einem freiem, webbasiertem Software Tool für die Verwaltung von Versammlungen, der Aufbau virtualisiert und somit dynamisch und flexibel für den Einsatz bei kleinen und großen Veranstaltungen reagiert. Die bereits existierende Plattform zur Verwaltung mehrerer OpenSlides-Instanzen wird evaluiert und an den aktuellen Stand der Technik angepasst um Kunden OpenSlides als Software as a Service (SaaS) bereit zu stellen.
27.06.2018 Tobias Stolzmann WS BSC Automatische modellbasierte Korrektur inkonsistenter Wissensbasen durch geeignete heuristische Auswahl konsistenter Teilmengen
Ein rationaler Agent nutzt Wissen über seine Umgebung, um reflektierte Entscheidungen zu treffen. Dieses Wissen kann Widersprüche enthalten, insbesondere falls es automatisch aus Sensordaten gewonnen wurde. Trifft der Agent seine Entscheidungen auf Basis logischer Schlussfolgerungen, sind Widersprüche problematisch, da aus einem Widerspruch beliebiges folgt. Im Rahmen dieser Bachelorarbeit soll ein Verfahren zur automatischen Korrektur inkonsistenter Wissensbasen erarbeitet werden. Dazu soll eine konsistente Teilmenge aus der inkonsistenten Wissensbasis heuristisch ausgewählt werden, welche die Umgebung des Agenten möglichst präzise beschreibt.
27.06.2018 Jaspar Löchte WS BSC SEMCUT: Erstellung von semantisch annotierten 3D-Karten für die Feldplanung
In der Agrarwirtschaft profitieren Prozesse der Feldplanung stark von der Digitalisierung, so werden diese beispielsweise von geographischen und georeferenzierten Daten, wie sie in Luft- und Satellitenaufnahmen vorhanden sind, gestützt. Für das gleiche Aufgabengebiet können auch 3D-Punktwolken, mit einem deutlich höheren Informationsgehalt, eingesetzt werden. Mit der Implementierung einer Anwendung zur Erstellung und Bearbeitung von 3D-Karten, mit welcher derartige Punktwolken in semantisch annotierte Flächen unterteilt werden können, wird diese Idee in das vorhandene Toolkit "Semantic environment mapping, processing and reasoning" (SEMPR) integriert und anschließend evaluiert.
27.06.2018 Timo Osterkamp VS BSC Evaluation von Schedulingverfahren für Multipath TCP unter Berücksichtigung heterogener Verbindungsqualitäten
Viele netzwerkfähige Geräte besitzen redundante Internetanbindungen. TCP kann für die Kommunikation zwischen zwei Netzwerkteilnehmern nur eine Verbindung verwenden. Um mehrere Anbindungen parallel zu verwenden, wurde die TCP-Erweiterung Multipath TCP (MPTCP) entwickelt. Mithilfe derer können mehrere Netzwerkpfade für eine Verbindung parallel genutzt werden. Beim MPTCP entscheidet der MPTCP-Scheduler, welches Paket über welchen Pfad gesendet wird. In dieser Arbeit werden verschiedene Scheduler betrachtet und anhand ihrer Eignung für die Anwendung bei heterogenen Verbindungen bewertet. Außerdem wird analysiert, wie sich unterschiedliche Staukontrollverfahren auf die Übertragungseigenschaften bei den unterschiedlichen Schedulern auswirken.
04.07.2018 Elisaweta Ossovski DI MED Maschinelles Lernen Unplugged
Künstliche Intelligenz, bei der Maschinelles Lernen als Grundtechnik eine wichtige Rolle spielt, wird immer häufiger in den Medien thematisiert und bewertet, ohne auf die konkrete Funktionsweise einzugehen. Dadurch entsteht gerade bei Schülerinnen und Schülern oft ein falsches Bild davon. In Rahmen dieser Masterarbeit soll ein Workshop als Basis für mögliche Unterrichtseinheiten entwickelt werden, der Schülerinnen und Schülern der Oberstufe das Thema Maschinelles Lernen näher bringt. Dazu sollen diese enaktiv die Arbeitsweise einer Maschine nachstellen, die lernt zwei unterschiedliche Schraubenarten zu klassifizieren. Dabei soll untersucht werden, ob und wie das Thema in der Schule verständlich gemacht werden kann. Dazu wird mit Pre- und Posttests evaluiert, welche Auswirkungen der Workshop auf das Bild von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen bei den Teilnehmern hat.
04.07.2018 Svantje Jung VS MSC Evaluation des Einflusses von Network-Coding-Strategien auf die Quality of Experience für Live-Videostreaming
Videostreaming hat in den vergangenen Jahren einen starken Auftrieb erlebt. Bereits heute ist ein Großtteil des Internetdatenvolumens auf die Übertragung von Videos zurückzuführen. Dabei ist die für den Nutzer wahrnehmbare Videoqualität von entscheidender Bedeutung. Dieses gilt insbesondere auch bei echtzeitkritischen Livestreams mit minimalen Delay- und Paketverlustsanforderungen. Das Prinzip des Network Coding kann zur Erhöhung der Robustheit und Zuverlässigkeit eines Videostreams genutzt werden. In dieser Masterarbeit werden verschiedene Network-Coding-Strategien mithilfe von Quality of Experience Metriken evaluiert. Das Ziel besteht darin, verschiedene Codingverfahren hinsichtlich ihrer Einflüsse auf die Qualität von Live-Videostreaming zu untersuchen.
04.07.2018 Alexander Altemöller & Hendrik Brinkmann SE MSC Anwendungsorientierte Entwicklung von semantischen Regelwerken und relationalen Datenbanken für konfigurierbare Industrie 4.0 Prozesse
Eine derzeit relevante Herausforderung in vielen Unternehmen ist die Umsetzung der Industrie 4.0. Die steigende Komplexität digital vernetzter Betriebe kann durch Modelle schematisch visualisiert und verständlich aufbereitet werden. Modelle können hierbei aus verschiedenen physikalischen aber auch abstrakten Komponenten inklusive deren Verbindungen bestehen. Im Rahmen der Arbeit wird eine bestehende Software für die Modellierung von Industrie 4.0 Systemen erweitert. Hierbei wird das Backend dieser Software einerseits mit einer zentralen, relationalen Datenbank ausgebaut und andererseits um semantische Regelwerke ergänzt. Durch die Datenbank wird eine generische Speicherung von Modellelementen unabhängig vom konkreten Anwendungsfall realisiert. Die Sicherstellung korrekter Verbindungen von diesen Modellkomponenten wird durch ein Regelsystem zur Modellierungszeit mittels eventabhängigen Modellierungsaktionen überprüft. Zusätzlich ermöglichen Regelwerke die Kontrolle von semantischen Komponentenattributen, welche es erlauben in zukünftigen Arbeiten neben der Modellierung auch die Simulation zu kontrollieren.
11.07.2018 Lars Huning SE MSC Plugins for a Model Driven Development Tool to improve Functional Safety
Standards such as IEC-61508 or ISO26262 provide a general guideline on how to develop embedded systems in safety-critical contexts. However, they offer no actual support for the implementation of safety mechanisms. The goal of this thesis is to provide such development support by employing Model Driven Development. Based on the safety recommendations of IEC-61508, Error Detecting and Correcting Codes are applied to implement software-based memory protection. For this, an extensible software architecture and corresponding model transformations are developed and evaluated experimentally.
11.07.2018 Darren Kopatz SE BSC Prototyp einer mobilen Applikation zur Koordination der Mitarbeiter in einem Catering-Betrieb
Der Catering-Betrieb des VFL Osnabrücks Eiken & Grosch Stadion GbR möchte eine mobile Applikation einsetzen, um jederzeit Aufgaben-, Stück- und Inventarlisten zu erstellen, zu verwalten und zu synchronisieren. Dies soll mit dem Ionic-Framework realisiert werden, damit die Betriebssysteme Android und iOS gleichermaßen unterstützt werden können. Für den Datenaustausch der einzelnen Mitarbeiter dient eine zentrale Datenbank. Zusätzlich soll ein weiteres Programm zur Verwaltung dieser Datenbank erstellt werden.
11.07.2018 Felix Sandfort SE MSC Implementierung und Evaluation von Verfahren zur robusten Laufzeitberechnung in Java
Das dynamische Kompilieren in Java bringt Vorteile mit sich, jedoch führt sie auch zu komplexeren Situationen, wie etwa der erschwerten Laufzeitberechnung. HotSpot-Compiler kompilieren hierbei zur Laufzeit nur oft genutze Codepfade zugunsten einer besseren Performance und rekompilieren diese unter Umständen mehrfach. Dadurch sinkt die Laufzeit mehrfach ausgeführter Codeabschnitte. Zudem kann durch das Einsetzen des Garbage Collectors die Laufzeit zwischenzeitlich wieder kurz ansteigen. Eine einfache Laufzeitmessung mittels eines Microbenchmarks ist so in Java nicht möglich, da die Laufzeitmessung kein konstantes Ergebnis ausgibt. In dieser Arbeit sollen drei verschiedene Verfahren zur robusten Laufzeitmessung in Java, wovon eines im Zuge der Arbeit entwickelt und umgesetzt wird, vorgestellt und gegenübergestellt werden.
18.07.2018 Joshua Wiebe KO BSC Genetische Algorithmen für Premarshalling-Probleme
Containerterminals sind in Stapeln organisiert. Dabei sind die Container selten in der richtigen Auslieferungsrteihenfolge sortiert, so dass durch eine Vorsortierung dieser Stapel zu Stoßzeiten wertvolle Zeit eingespart werden kann. Dieses Problem wird als Container Premarshalling Problem (CPMP) bezeichnet. Im Rahmen dieser Bachelorarbeit soll ein Biased Random-Key Genetic Algorithm für das CPMP nachimplementiert und mit anderen aus der Literatur bekannten Heuristiken verglichen werden. Dieser Algorithmus soll darüber hinaus auf ein allgemeineres Problem mit sogenannten Objektfamilien und in Hinsicht auf Robustheitsaspekte angepasst und erweitert werden.
18.07.2018 Lars Hachmeister KO BSC Optimierungsverfahren für Stapelprobleme mit unsicheren Gewichtsklassen
Beim Beladen von Containerschiffen ist es für deren Balance wichtig, dass die Container abfallend nach ihrer Gewichtsklasse verladen werden. Daher ist es Ziel eines Containerhafens ankommende Container in umgekehrter Reihenfolge zu lagern um zusätzliche Verschiebungen zum Zeitpunkt der Beladung zu vermeiden. Verbreitete Strategien für dieses Platzieren von Containern beachten jedoch häufig nicht, dass die Gewichtsangaben der Container oft ungenau sind und ein genauer Wert erst kurz vor der Verladung vorliegt. Ziel der Arbeit ist es verschiedene Algorithmen für das Stapelproblem mit unsicheren Gewichtsklassen zu entwickeln, zu bewerten und sie sowohl miteinander als auch gegenüber existierenden Algorithmen zu vergleichen.
18.07.2018 Ghalia Al Samman KO BSC Heuristische Optimierungsverfahren zur Prüfungsplanung
Diese Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Prüfungsplanung. Das Hauptaugenmerk liegt dabei auf der Bedingung, dass kein Student zur gleichen Zeit mehrere Prüfungen absolvieren darf. Ziel ist es, Lösungsalgorithmen zu implementieren und experimentell zu vergleichen. Dabei wird mit einer Tabu-Suche und Simulated Annealing gearbeitet, die jeweils die exponentiell große Cyclic/Path-Exchange Nachbarschaft verwenden, welche mithilfe eines Improvement-Graphen und einem modifizierten Label-Correcting-Algorithmus in Polynomialzeit nach verbessernden Lösungen durchsucht werden kann.