Seminar Ubiquitous Systems

Das Seminar wird als Blockseminar abgehalten, bei dem die Themen von den Mitarbeitern zu Beginn der Vorlesungszeit auf dieser Seite bekannt gegeben werden. Es kann bei der Anmeldung kein Thema reserviert werden, sondern die Vergabe wird beim ersten Treffen aller Teilnehmer untereinander in Kooperation abgestimmt. Die Präsentation der Themen und die Ausarbeitung sollten bis kurz vor dem Ende des Semesters abgeschlossen sein. Mitarbeiter und Seminarteilnehmer treffen sich während des Semesters in regelmäßigen Abständen, um die Fortschritte bei der Themenbearbeitung zu besprechen.  

Termine

Die einzelnen Termine für dieses Semester werden beim ersten Treffen festgelegt.

1. Treffen: 29.10.2007, 14:00, Ort: TecO (Anfahrt)

Voraussichtlicher Termin für Vorträge: wird nach erstem Treffen festgelegt

Seminarbänd der vergangenen Semester:

• Mobile und verteilte Systeme - Ubicomp - Teill IV (WS0607/.pdf/5110KB)
• Mobile und verteilte Systeme - Ubicomp - Teill III (WS0506/.pdf/2595KB)

Anmeldung

Bitte Mail an: sem_an@teco.edu

Durchführung

Christian Decker, Till Riedel, Martin Berchtold, Luciana Moreira de Souza (SAP), Leonardo Weiss F. Chaves (SAP), Patrick Spiess (SAP)

Thema: Die Zukunft von Ubicomp: viel,billig,kollaborativ?

• Preiswerte Elektronik:

  • Komponenten des Polymercomputer

    In verschiedenen Anwendungen von heutigen Computersystemen ist nicht mehr nur die Performanz ein Auswahlkriterium, sondern auch der Preis und die Abdeckung. Mit Polymer Computern wurde ein neuer weg in der schaltungs.- und elektronicher Bauteilrealisierung eingeschlagen, inwelchem die Schaltung und die Bauteile mit Polymerverbindungen gedruckt werden. Der Preis gegenüber herkömmlicher Elektronik ist signifikant niedriger und auch die Granularität der Abdeckung kann extrem verfeinert werden. Gerade in der Sensorik ist es oft gewünscht eine möglichst feingranulare Abdekung des zu Erfassenden zu gewährleisten, was mit herkömmlicher Elektronik aus Kostengründen nicht realisierbar ist. Eine Anwendung von polymerer Elektronik könnte auch bei Einwegartikeln liegen. In dieser Arbeit sollen nun die Möglichkeiten, Beschränkungen und Problematik von polymeren Computern aufgelistet und analysiert werden. Es sollen schon heutige Anwendungen gefunden und beschrieben werden und zukünftige Einsatzgebiete ausgemacht werden. Ein Vergleich mit Organic Computing soll die Unterschiede und Gemeinsamkeiten herausstellen.

  • Manageability of Wireless Sensor Networks

    Cheap, massively deployed sensor networks are subject to frequent changes in the network topology caused by failures, node mobility, low link quality, and numerous other factors that influence the behaviour of such systems. In many cases failures and malfunctions can lead to break-down states that should be avoided in enterprise environments. Maintenance and failure management cost can easily dominate the overall costs. Providing maintenance in such networks can become quite challenging if the causes of malfunctions are not properly diagnosed specially in scenarios where the scale of the network makes it impossible for a human to process all the information to identify the malfunctioning parts. In many aspects wireless sensor networks have similar behaviours when compared to wired networks which imply that management tools developed for wired networks could be adapted to wireless sensor networks. The focus of this research is to analyse existing network management tools for wired networks and its applicability in wireless sensor networks.

• Classifikation/Fusion:

  • Feature Extraction / Selection

    Es werden Informationen aus Sensordaten benutzt um Schlüsse über den Umgebungs.- und den Benutzerzustand herzuleiten. Welche Informationen in welchen Sensordaten vorhanden sind ist aber oft nicht bekannt und muss zuerst extrahiert und zugeteilt werden. Werden Mothoden der Probabilistic oder künstlichen Intelligenz zur Zustandserkennung eingesetzt, so ist es von signigfikanter Bedeutung aufgrund welcher Daten die Erkenner erstellt werden. Sind die Daten unvollständig, so können für den Erkenner unbekannte Daten keinem Zustand oder einem falschen Zustand zugeordnet werden. Manche Sensordaten aus bestimmten Quellen führen zu guten Erkennern, andere verfälschen das Ergebnis. Wird ein Zustandserkenner der für eine zu spezielle Umgebung erstellt wurde in einer anderen Umgebung eingesetzt, so liefert er falsche Ergebnisse. Die Aufgabe ist nun Methoden zur Datenanalyse aufzulisten und zu evaluieren, ob mit ihnen eine Merkmalsextraktion möglich ist und ob diese Merkmale einen guten Zustandserkenner ergeben der die geforderten Ansprüche best möglich erfüllt. Beispiele an Algorithmen zur Merkmalsextraktion sind Support Vector Machines (SVN), Clustering Algorithmen, Selbstorganisierende Karten, Independent Component Analysis, etc.

  • Fusion: Auflösung durch Masse

    Zur Erkennung von Aktivitäten und Umgebungskontext kann eine Vielzahl von applikations-spezifischen Sensoren eingesetzt werden. Oft macht es jedoch Sinn einen sehr genauen Sensor durch viele Sensoren ersetzt werden. Gerade im Bereich des Ubiquitous Computing ist die "Unaufdringlichkeit" der Technologie eine Grundvorraussetzung, so dass Technologien wie Kameras keine Option sind. Auch Beschleunigungssensoren können durch viele kleine in Kleidung integrierte Sensoren ersetzt werden, die durch geringe Stromaufnahme und Kosten bestechen. Diese Arbeit soll Techniken der Fusion von einfachen und unpräsizen Sensoren betrachten und an Beispielen mögliche Anwendungen erläutern.

  • Wie/Was/Wo sind Sensordaten? (von Ontologie bis Darstellung)

    Mit Sensoren können physikalische Größen in die virtuelle Welt übertragen werden. Ein physischer Parameter wird dabei meist durch eine Analog-Digital-Converter zu einem Skalar. Sind alle Sensoren a priori bekannt kann das Wissen über Einheit und Anbringung in Algorithmen codiert werden. Dies schränkt jedoch die Wiederbenutzbarkeit von Systemen stark ein. Diese Seminararbeit soll ergründen welche Informationen (minimal) notwendig sind einen Sensor zu beschreiben und wie man dies möglichst effizient codiert. Die gewählten Techniken sollen ausgehend von der Kartenapplikation SenseWeb analysiert werden.

  Modellierung:

  • Probabilistisch: Particle Filter

    Zur Fusion von Daten aus verschiedenen algorithmischen Quellen werden probalistisch motivierte Verfahren eingesetzt. Je nach Zuverlässigkeit und der Datenfrequenz der Quelle besitzen die fusionierten Daten eine höhere Relevanz oder Wahrscheinlichkeit. Im Rahmen dieser Arbeit sollen insbesondere Particle Filter und ihre Ausprägungen (z.B. verteilte Particle Filter) und Anwendungen (z.B. Tracking) untersucht werden. Im allgemeinen sind Particle Filter eine Weiterentwicklung des Kalman Filters. Die Aufgabe ist nun die Eigenschaften von Particel filtern heraus zu arbeiten und sie mit denen von Kalman filtern zu vergleichen. Ein weiterer Bestandteil der Arbeit ist Applikationen die die Filter benutzen aufzulisten und sie bezüglich ihrer Anwendungen zu analysieren.

  • Unscharf: Fuzzy Systeme

    Fuzzy Logic Ansätze haben dazu beigetragen das mit mit unsicheren Daten gerechnet und geschlussfolgert werden kann. Die Grenzen zwischen Unschärfe, Unsicherheit und Wahrscheinlichkeit sind dabei fließend. Der Unterschied, ob man z.B. mit einer Wahrscheinlichkeit von 50% in einem Raum steht oder doch eher zu 50% in dem Raum steht ist jedoch grundsätzlich. Auf diesen kleinen Nuancen aber beruht der Unterschied zu probabilitischen Verfahren. In dieser Arbeit sollen die Grundgedanken von unscharfen und probabilissten Ansätzen entgegengestellt werden und anhand von Anwendungen im Bereich des Ubiquitous Computing erläutert werden.

  • Modellgetriebebene Entwicklung von Ubiquitären Informationsumgebungen

    Ubiquitäre Informationsumgebungen entstehen durch Kollaboration intelligenter Geräte. Das Verhalten des Gesamtsystems ist abhängig von der Information, die die jeweiligen Gerätetypen zur Verfügung stellen und empfangen und verarbeiten können. Hierbei wird zunächst das Verhalten der einzelnen beteiligten Geräte spezifiziert und implementiert, die Kollaboration entsteht ad-hoc während der Laufzeit. In dieser Seminararbeit soll ein alternativer Ansatz beleuchtet werden. Zunächst wird das Gesamtverhaltens des Systems modelliert, z. B. als Prozess oder eine Menge von Regeln. Anschließend übernehmen die vorhandenen Geräte die Rollen, die in der Verhaltensbeschreibung definiert wurden. Die Arbeit soll einen Überblick über vorhandene Arbeiten geben, die sich mit Modellierung in Sensornetzwerken beschäftigen, insbesondere Ansätze, die grafische Modellierung benutzen.

  • Die Grenzen von MDSD in Ubicomp

    Modellgetriebene Softwareentwicklung (MDSD) erreicht immer mehr den Status einer Mainstream-Technologie. Eine immer größere Zahl von Projekten generiert Teile des Quelltextes oder verwendet ausdrucksstarke Konfigurationsdateien, um einen Aspekt des Verhaltens zu beschreiben. Interessant dabei ist das so Programme durch Anwendungs-Experten modelliert werden können und das Wissen von Plattform-Experten in Transformationen und Tools gepackt wird. Auch im Ubicomp-Bereich existieren verschiedene Ansätze "Programme" mittels (graphischer) Hochsprachen zu generieren.
    Diese Seminararbeit soll zum einen einen Überblick über existierende MDSD Ansätze in UbiComp schaffen. Dabei ist besonders der Anwendungsbereich und Abstraktionsgrad zu betrachten. Zum anderen soll herausgearbeitet werden wie diese in Relation zu Standardisierungsbemühungen der OMG in der Enterprise
    Software stehen (MDA). Konvergieren die Ansätze? Was fehlt in MDA für Ubicomp?