Abgeschlossene Studien- und Abschlussarbeiten

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Die Analyse von Geschäftsprozessen mittels Process-Mining ermöglicht eine objektive Sicht auf einen Prozess durch Ermittlung des IST-Zustands auf Basis von Ereignis-Logs. Üblicher-weise werden zur Visualisierung Graphen oder Petri-Netze verwendet, der die tatsächlich ausgeführten Ereignisse und Abläufe repräsentiert. Oft ist das Ziel einer Prozessanalyse das Finden von Schwachstellen im Prozess (bspw. Schleifen in der Ausführung) und das Optimie-ren von Ausführungsvarianten (bspw. Reduktion der Prozessschritte).

Anpassungen am Prozessgraphen oder –modell werden heute durch Prozessexperten manuell vorgeschlagen und implementiert. Dies ist ein zeitaufwendiger und schwieriger Arbeitsschritt, da IST-Prozessgraphen selbst in kleinen und mittelgroßen Unternehmen sehr komplex werden können. Die Prozessgraphen können daher aktuell nur begrenzt für die Optimierung des be-trachteten Prozesses herangezogen werden.

Das Straßennetz ist das Kernelement für den Personen- und Güterverkehr innerhalb einer Stadt. In dem Netz sind tausende Sensoren verbaut um Fahrzeuge zu erkennen und um Fahrzeugströme optimal zu steuern. Besonders an Kreuzungen treten Engpässe auf, die durch Forschung an kooperativen Systeme und insbesondere Car-to-Car und Car-to-Infrastructure Technologien künftig verringert werden sollen. Hierbei spielen Internet of Things Ansätze eine große Rolle. Diese Arbeit nutzt Technologien des Internet of Things um Verkehrsinfrastruktur-Sensor- und -Signaldaten zu extrahieren, anzureichern und zu analysieren um sie dritten Anwendungen zur Verfügung zu stellen.

Diese Thesis adaptiert eine Belastungsmetrik (Degree of Saturation) des australischen SCATS auf ein reales deutsches Straßennetz. Hierbei müssen Lösungen für die Unterschiede zwischen australischen und deutschen Verkehrsnetzen erarbeitet und mit den Imperfektionen eines realen Verkehrsnetzes umgegangen werden.

Das Erfassen von Informationen aus städtischen Infrastrukturen und deren Bereitstellung für andere Dienste ist ein Kernbedarf, um vorhandene als auch neuartige Infrastrukturen effizienter zu nutzen und neue Dienstleistungen für Bürger und Unternehmen zu ermöglichen. Ein Beispiel für solche städtischen Infrastrukturen sind Lichtsignalanlagen und die damit verbundenen Verkehrsmanagementsysteme. Solche Systeme haben eine Betriebslebensdauer von mehreren Jahrzehnten, und viele solcher Systeme bieten keine Form von digitalen Schnittstellen, was die Wiederverwendung und Umwidmung von Informationen deutlich erschwert. Viele zukünftige Automobil-dienste werden von der Verfügbarkeit von Echtzeit-Signalphasendaten abhängen, wie z.B. eine Effizienzoptimierung des Antriebsstrangs, Bremsassistenzsysteme, Passagier- und Fußgängersicherheit sowie Komfortfunktionen. Alle diese Dienste sind ebenso Sprungbretter, um autonomes Fahren in städtischen Gebieten zu verwirklichen.

 

In dieser Abschlussarbeit wird ein IoT-basierter Ansatz vorgestellt, inklusive eines Geräts und dazugehöriger Software, um Lichtsignalinformationen aus Verkehrssystemen zu gewinnen, die keine Art von digitaler Schnittstelle bieten. Die gesammelten Informationen werden zur weiteren Verarbeitung an eine cloudbasierte IoT-Plattform weitergeleitet, bevor sie über diese an die Fahrzeuge auf der Straße übertragen werden. Dieser neue Ansatz ermöglicht eine schnelle Bereitstellung und Abdeckung in Städten, wo diese Informationen sonst nicht verfügbar wären.

The power grid infrastructure is experiencing a dramatic change in the way it produces, distributes, and stores electricity. With these advancements, however, a new set of threats are also being enabled. In order to defend the smart grid infrastructure against novel attacks, new mechanisms for discovering threats must be developed. Fortunately, there is plenty of new information collected by intelligent sensors which can be leveraged to create mechanisms to detect attacks, intrusions and anomalies in smart grids.

With the addition of intelligent sensing devices, known as smart meters, information about usage patterns in the smart grid is being collected. This thesis project aims at developing intrusion detection techniques that can model normal usage patterns and detect deviations from these models. The developed techniques will rely on different machine learning algorithms and statistical analysis.

In order to evaluate methodologies for detecting threats in smart grids, we will provide real-world data related to the production and consumption of electricity, gas and heat in a real smart grid. Different machine learning algorithms need to be tested and evaluated on top of this data. Software is also expected to be developed where the proposed methodologies are demonstrated.

 

 

Getting good datasets for social media analytics research is hard. Service providers hardly release any data anymore and the few public datasets that exist are old and therefore outdated. Also the world of social media is changing rapidly which makes synthetic data useless.

Crawling your own data is a solution for this problem. However it is not known - considering rate limiting and possibly crawling detection - what the most time efficient way to collect such datasets is. 

15.01.2017

Router-basierte Broker für In-network processing

Masterarbeit

Abgeschlossen


Das Konzept des „In-network processing“ lagert Berechnungen auf lokale, dezentrale Berechnungseinheiten aus. Vorteile gegenüber dem traditionellen Cloud Computing liegen u.a. in einer wesentlich geringeren Latenz. Um geeignete Berechnungseinheiten zu finden kann man sich eines Brokers bedienen, der - ähnlich dem Publish/Subscribe-Paradigma – unter Berücksichtigung von verschiedenen Anforderungen zwischen Berechnungseinheiten und Clients vermittelt. Um vorhandene Infrastruktur in Ballungsräumen auszunutzen, schlagen wir vor, solche Broker auf Heimroutern zu platzieren. 


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- NDS: FormerProjects
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