An algorithmic approach for collaborative-based prediction of user contexts in ubiquitous environments under consideration of legal implications

Mit Hilfe der Vorhersage von Kontexten können z. B. Dienste innerhalb einer ubiquitären Umgebung proaktiv an die Bedürfnisse der Nutzer angepasst werden. Aus diesem Grund hat die Kontextvorhersage einen signifikanten Stellenwert innerhalb des ’ubiquitous computing’. Nach unserem besten Wissen, verwenden gängige Ansätze in der Kontextvorhersage ausschließlich die Kontexthistorie des Nutzers als Datenbasis, dessen Kontexte vorhersagt werden sollen. Im Falle, dass ein Nutzer unerwartet seine gewohnte Verhaltensweise ändert, enthält die Kontexthistorie des Nutzers keine geeigneten Informationen, um eine zuverlässige Kontextvorhersage zu gewährleisten. Daraus folgt, dass Vorhersageansätze, die ausschließlich die Kontexthistorie des Nutzers verwenden, dessen Kontexte vorhergesagt werden sollen, fehlschlagen könnten. Um die Lücke der fehlenden Kontextinformationen in der Kontexthistorie des Nutzers zu schließen, führen wir den Ansatz zur kollaborativen Kontextvorhersage (CCP) ein. Dabei nutzt CCP bestehende direkte und indirekte Relationen, die zwischen den Kontexthistorien der verschiedenen Nutzer existieren können, aus. CCP basiert auf der Singulärwertzerlegung höherer Ordnung, die bereits erfolgreich in bestehenden Empfehlungssystemen eingesetzt wurde. Um Aussagen über die Vorhersagegenauigkeit des CCP Ansatzes treffen zu können, wird dieser in drei verschiedenen Experimenten evaluiert. Die erzielten Vorhersagegenauigkeiten werden mit denen von drei bekannten Kontextvorhersageansätzen, dem ’Alignment’ Ansatz, dem ’StatePredictor’ und dem ’ActiveLeZi’ Vorhersageansatz, verglichen. In allen drei Experimenten werden als Evaluationsbasis kollaborative Datensätze verwendet. Anschließend wird der CCP Ansatz auf einen realen kollaborativen Anwendungsfall, den proaktiven Schutz von Fußgängern, angewendet. Dabei werden durch die Verwendung der kollaborativen Kontextvorhersage Fußgänger frühzeitig erkannt, die potentiell Gefahr laufen, mit einem sich nähernden Auto zu kollidieren. Als kollaborative Datenbasis werden reale Bewegungskontexte der Fußgänger verwendet. Die Bewegungskontexte werden mittels Smartphones, welche die Fußgänger in ihrer Hosentasche tragen, gesammelt. Aus dem Grund, dass Kontextvorhersageansätze in erster Linie personenbezogene Kontexte wie z.B. Standortdaten oder Verhaltensmuster der Nutzer als Datenbasis zur Vorhersage verwenden, werden rechtliche Evaluationskriterien aus dem Recht des Nutzers auf informationelle Selbstbestimmung abgeleitet. Basierend auf den abgeleiteten Evaluationskriterien, werden der CCP Ansatz und weitere bekannte kontextvorhersagende Ansätze bezüglich ihrer Rechtsverträglichkeit untersucht. Die Evaluationsergebnisse zeigen die rechtliche Kompatibilität der untersuchten Vorhersageansätze bezüglich des Rechtes des Nutzers auf informationelle Selbstbestimmung auf. Zum Schluss wird in der Dissertation ein Ansatz für die verteilte und kollaborative Vorhersage von Kontexten vorgestellt. Mit Hilfe des Ansatzes wird eine Möglichkeit aufgezeigt, um den identifizierten rechtlichen Probleme, die bei der Vorhersage von Kontexten und besonders bei der kollaborativen Vorhersage von Kontexten, entgegenzuwirken.

Optimization-Based Robotic Manipulation for Safe Interaction with Human Operators

This thesis investigates a method for human-robot interaction (HRI) in order to uphold productivity of industrial robots like minimization of the shortest operation time, while ensuring human safety like collision avoidance. For solving such problems an online motion planning approach for robotic manipulators with HRI has been proposed. The approach is based on model predictive control (MPC) with embedded mixed integer programming. The planning strategies of the robotic manipulators mainly considered in the thesis are directly performed in the workspace for easy obstacle representation. The non-convex optimization problem is approximated by a mixed-integer program (MIP). It is further effectively reformulated such that the number of binary variables and the number of feasible integer solutions are drastically decreased. Safety-relevant regions, which are potentially occupied by the human operators, can be generated online by a proposed method based on hidden Markov models. In contrast to previous approaches, which derive predictions based on probability density functions in the form of single points, such as most likely or expected human positions, the proposed method computes safety-relevant subsets of the workspace as a region which is possibly occupied by the human at future instances of time. The method is further enhanced by combining reachability analysis to increase the prediction accuracy. These safety-relevant regions can subsequently serve as safety constraints when the motion is planned by optimization. This way one arrives at motion plans that are safe, i.e. plans that avoid collision with a probability not less than a predefined threshold. The developed methods have been successfully applied to a developed demonstrator, where an industrial robot works in the same space as a human operator. The task of the industrial robot is to drive its end-effector according to a nominal sequence of grippingmotion-releasing operations while no collision with a human arm occurs.

The prediction of seasonal and inter-annual climate variations and their impacts on the water resources in the eastern seaboard of Thailand

The research of this thesis dissertation covers developments and applications of short-and long-term climate predictions. The short-term prediction emphasizes monthly and seasonal climate, i.e. forecasting from up to the next month over a season to up to a year or so. The long-term predictions pertain to the analysis of inter-annual- and decadal climate variations over the whole 21st century. These two climate prediction methods are validated and applied in the study area, namely, Khlong Yai (KY) water basin located in the eastern seaboard of Thailand which is a major industrial zone of the country and which has been suffering from severe drought and water shortage in recent years. Since water resources are essential for the further industrial development in this region, a thorough analysis of the potential climate change with its subsequent impact on the water supply in the area is at the heart of this thesis research. The short-term forecast of the next-season climate, such as temperatures and rainfall, offers a potential general guideline for water management and reservoir operation. To that avail, statistical models based on autoregressive techniques, i.e., AR-, ARIMA- and ARIMAex-, which includes additional external regressors, and multiple linear regression- (MLR) models, are developed and applied in the study region. Teleconnections between ocean states and the local climate are investigated and used as extra external predictors in the ARIMAex- and the MLR-model and shown to enhance the accuracy of the short-term predictions significantly. However, as the ocean state – local climate teleconnective relationships provide only a one- to four-month ahead lead time, the ocean state indices can support only a one-season-ahead forecast. Hence, GCM- climate predictors are also suggested as an additional predictor-set for a more reliable and somewhat longer short-term forecast. For the preparation of “pre-warning” information for up-coming possible future climate change with potential adverse hydrological impacts in the study region, the long-term climate prediction methodology is applied. The latter is based on the downscaling of climate predictions from several single- and multi-domain GCMs, using the two well-known downscaling methods SDSM and LARS-WG and a newly developed MLR-downscaling technique that allows the incorporation of a multitude of monthly or daily climate predictors from one- or several (multi-domain) parent GCMs. The numerous downscaling experiments indicate that the MLR- method is more accurate than SDSM and LARS-WG in predicting the recent past 20th-century (1971-2000) long-term monthly climate in the region. The MLR-model is, consequently, then employed to downscale 21st-century GCM- climate predictions under SRES-scenarios A1B, A2 and B1. However, since the hydrological watershed model requires daily-scale climate input data, a new stochastic daily climate generator is developed to rescale monthly observed or predicted climate series to daily series, while adhering to the statistical and geospatial distributional attributes of observed (past) daily climate series in the calibration phase. Employing this daily climate generator, 30 realizations of future daily climate series from downscaled monthly GCM-climate predictor sets are produced and used as input in the SWAT- distributed watershed model, to simulate future streamflow and other hydrological water budget components in the study region in a multi-realization manner. In addition to a general examination of the future changes of the hydrological regime in the KY-basin, potential future changes of the water budgets of three main reservoirs in the basin are analysed, as these are a major source of water supply in the study region. The results of the long-term 21st-century downscaled climate predictions provide evidence that, compared with the past 20th-reference period, the future climate in the study area will be more extreme, particularly, for SRES A1B. Thus, the temperatures will be higher and exhibit larger fluctuations. Although the future intensity of the rainfall is nearly constant, its spatial distribution across the region is partially changing. There is further evidence that the sequential rainfall occurrence will be decreased, so that short periods of high intensities will be followed by longer dry spells. This change in the sequential rainfall pattern will also lead to seasonal reductions of the streamflow and seasonal changes (decreases) of the water storage in the reservoirs. In any case, these predicted future climate changes with their hydrological impacts should encourage water planner and policy makers to develop adaptation strategies to properly handle the future water supply in this area, following the guidelines suggested in this study.

From evolution to co-evolution – An empirical study of the role of innovation, policy and public research in industrial dynamics

In the past decades since Schumpeter’s influential writings economists have pursued research to examine the role of innovation in certain industries on firm as well as on industry level. Researchers describe innovations as the main trigger of industry dynamics, while policy makers argue that research and education are directly linked to economic growth and welfare. Thus, research and education are an important objective of public policy. Firms and public research are regarded as the main actors which are relevant for the creation of new knowledge. This knowledge is finally brought to the market through innovations. What is more, policy makers support innovations. Both actors, i.e. policy makers and researchers, agree that innovation plays a central role but researchers still neglect the role that public policy plays in the field of industrial dynamics. Therefore, the main objective of this work is to learn more about the interdependencies of innovation, policy and public research in industrial dynamics. The overarching research question of this dissertation asks whether it is possible to analyze patterns of industry evolution – from evolution to co-evolution – based on empirical studies of the role of innovation, policy and public research in industrial dynamics. This work starts with a hypothesis-based investigation of traditional approaches of industrial dynamics. Namely, the testing of a basic assumption of the core models of industrial dynamics and the analysis of the evolutionary patterns – though with an industry which is driven by public policy as example. Subsequently it moves to a more explorative approach, investigating co-evolutionary processes. The underlying questions of the research include the following: Do large firms have an advantage because of their size which is attributable to cost spreading? Do firms that plan to grow have more innovations? What role does public policy play for the evolutionary patterns of an industry? Are the same evolutionary patterns observable as those described in the ILC theories? And is it possible to observe regional co-evolutionary processes of science, innovation and industry evolution? Based on two different empirical contexts – namely the laser and the photovoltaic industry – this dissertation tries to answer these questions and combines an evolutionary approach with a co-evolutionary approach. The first chapter starts with an introduction of the topic and the fields this dissertation is based on. The second chapter provides a new test of the Cohen and Klepper (1996) model of cost spreading, which explains the relationship between innovation, firm size and R&D, at the example of the photovoltaic industry in Germany. First, it is analyzed whether the cost spreading mechanism serves as an explanation for size advantages in this industry. This is related to the assumption that the incentives to invest in R&D increase with the ex-ante output. Furthermore, it is investigated whether firms that plan to grow will have more innovative activities. The results indicate that cost spreading serves as an explanation for size advantages in this industry and, furthermore, growth plans lead to higher amount of innovative activities. What is more, the role public policy plays for industry evolution is not finally analyzed in the field of industrial dynamics. In the case of Germany, the introduction of demand inducing policy instruments stimulated market and industry growth. While this policy immediately accelerated market volume, the effect on industry evolution is more ambiguous. Thus, chapter three analyzes this relationship by considering a model of industry evolution, where demand-inducing policies will be discussed as a possible trigger of development. The findings suggest that these instruments can take the same effect as a technical advance to foster the growth of an industry and its shakeout. The fourth chapter explores the regional co-evolution of firm population size, private-sector patenting and public research in the empirical context of German laser research and manufacturing over more than 40 years from the emergence of the industry to the mid-2000s. The qualitative as well as quantitative evidence is suggestive of a co-evolutionary process of mutual interdependence rather than a unidirectional effect of public research on private-sector activities. Chapter five concludes with a summary, the contribution of this work as well as the implications and an outlook of further possible research.

Information needs for a purchase of fairtrade coffee

This research investigates what information German Fairtrade coffee consumers search for during pre-purchase information seeking and to what extent information is retrieved. Furthermore, the sequence of the information search as well as the degree of cognitive involvement is highlighted. The role of labeling, the importance of additional ethical information and its quality in terms of concreteness as well as the importance of product price and organic origin are addressed. A set of information relevant to Fairtrade consumers was tested by means of the Information Display Matrix (IDM) method with 389 Fairtrade consumers. Results show that prior to purchase, information on product packages plays an important role and is retrieved rather extensively, but search strategies that reduce the information processing effort are applied as well. Furthermore, general information is preferred over specific information. Results of two regression analyses indicate that purchase decisions are related to search behavior variables rather than to socio-demographic variables and purchase motives. In order to match product information with consumers’ needs, marketers should offer information that is reduced to the central aspects of Fairtrade.

Veränderungen des Raum-Zeit-Verhaltens im Zuge von Lebensumbrüchen und ihre Anforderungen an die Stadt- und Verkehrsplanung am Beispiel des Eintritts in den Ruhestand

Veränderungen des Raum-Zeit-Verhaltens im Zuge von Lebensumbrüchen und ihre Anforderungen an die Stadt- und Verkehrsplanung am Beispiel des Eintritts in den Ruhestand. In der vorliegenden Dissertation wurde untersucht, ob und in welchem Maße sich das Raum-Zeit-Verhalten im Alltag mit dem Eintritt in den Ruhestand verändert. Bei der Untersuchung handelt es sich um eine mehrjährige Panel-Studie, die in den Regionen Hamburg und Kassel durchgeführt wurde. Mit insgesamt 50 Studienteilnehmern wurden vor und nach ihrem Ausscheiden aus dem Erwerbsleben umfassende Interviews geführt. Hierbei kam die an der Oxford University entwickelte „HATS“-Methode („Household Activity Travel Simulator“) zum Einsatz, die einen tiefen Einblick in die Alltagsstrukturen und das aus ihnen resultierende raum-zeitliche Verhalten ermöglicht. Ein Untersuchungsschwerpunkt lag auf der Verkehrsmittelwahl. Auf Grundlage der Untersuchungsergebnisse wurden Handlungsempfehlungen für die Stadt- und Verkehrsplanung abgeleitet. Es zeigte sich, dass die Studienteilnehmer mit ihrem Eintritt in den Ruhestand grundsätzlich deutlich später im Tagesverlauf als Verkehrsteilnehmer in Erscheinung treten. Darüber hinaus zeichnete sich ein Bedeutungszuwachs des Stadtquartiers bzw. der nahräumlichen Mobilität ab; der Fuß- und Fahrradverkehr gewinnt für die Alltagsmobilität an Bedeutung. Versorgungs- und Dienstleistungsangebote im eigenen Wohnquartier – und somit nutzungsgemischte Stadtquartiere – erweisen sich demnach insbesondere für die Gruppe der Ruheständler als besonders relevant. Trotz der steigenden Bedeutung des Fuß-und Fahrradverkehrs zeigt die Studie, dass dem Pkw in der Alltagsmobilität eine (nach wie vor) dominante Rolle zukommt – eine Entwicklung, die sich aufgrund des Kohorteneffekts eher noch verstärken wird. Im Rahmen der Diskussion geeigneter Handlungsansätze für die Stadt- und Verkehrsplanung zur Stärkung des Umweltverbundes werden – neben Interventionen zur Attraktivitätsminderung des Pkw – insbesondere verschiedene Maßnahmen zu Angebotsverbesserungen im ÖPNV behandelt. Dabei wird u. a. auch die Verhaltensrelevanz von Kostenwahrnehmungen betrachtet. Zusätzlich wird deutlich, dass bei der Etablierung verkehrsplanerischer Maßnahmen auch die zu-nehmende Bedeutung von Wegen, die in Begleitung anderer Haushaltsmitglieder zurückgelegt werden (Stichwort: Haushaltsmobilität), berücksichtigt werden muss. Der Eintritt in den Ruhestand erweist sich grundsätzlich als eine Umbruchsituation im Lebensverlauf, die ein Aufbrechen von (Verkehrs-)Gewohnheiten im Alltag begünstigt und die Betroffenen besonders empfänglich für Informationen zu verschiedenen Verkehrsangeboten bzw. Verhaltens-alternativen werden lässt. Hinsichtlich möglicher Handlungsansätze wird in dieser Studie u. a. thematisiert, wie im Rahmen einer zielgruppenspezifischen Kommunikation im ÖPNV dieses Zeit-fenster genutzt werden kann, um Menschen an der Schwelle zum Eintritt in den Ruhestand als regelmäßige Nutzer von Bus und Bahn (neu) zu gewinnen bzw. zu halten.

De la désorganisation à l’organisation apprenante en milieu rural

ZUSAMMENFASSUNG Von der „Chaosgruppe“ zur lernenden Organisation. Fallstudien zur Induzierung und Verbreitung von Innovation in ländlichen Kleinorganisationen im Buruli (Zentral-Uganda). Die oft fehlende Nachhaltigkeit landwirtschaftlicher Projekte in Afrika allgemein und in Buruli (Zentral-Uganda) insbesondere gab den Anstoß zu der Forschung, die der vorliegenden Dissertation zugrunde liegt. Ein häufiger Grund für das Scheitern von Projekten ist, dass die lokale Bevölkerung die landwirtschaftliche Innovation als Risiko für die Ernährungssicherheit der Familie betrachtet. Die vorliegende Arbeit ist daher ein Beitrag zur Suche nach einem Weg zur Nachhaltigkeit, der dieser Tatsache Rechnung trägt. Als Forschungsmethode wurden die Gruppendiskussion und die Beobachtung mit den beiden Varianten „teilnehmender Beobachter“ und „beobachtender Teilnehmer“ gemäß Lamnek(1995b) angewendet. Es stellte sich heraus, dass die ablehnende Haltung der Zielbevölkerung landwirtschaftlicher Innovation gegenüber durch finanzielle Anreize, Seminare oder die Überzeugungskunst von Mitarbeitern der Entwicklungsorganisationen kaum behoben werden kann, sondern nur durch den Einbezug der Menschen in einen von ihnen selbst gesteuerten Risikomanagementprozess. Die Prozessberatung von Schein (2000) und die nichtdirektive Beratung von Rogers (2010) haben sich im Rahmen unserer Untersuchung für die Motivierung der Bevölkerung für eine risikobewusste Entwicklungsinitiative von großem Nutzen erwiesen ebenso wie für die Beschreibung dieses Prozesses in der vorliegenden Studie. Die untersuchten Gruppen wurden durch diesen innovativen Ansatz der Entwicklungsberatung in die Lage versetzt, das Risiko von Innovation zu analysieren, zu bewerten und zu minimieren, ihre Zukunft selbst in die Hand zu nehmen und in einem sozialen, ökonomischen und physischen Umfeld zu gestalten sowie auf Veränderungen im Laufe der Umsetzung angemessen zu reagieren. Der Erwerb dieser Fähigkeit setzte eine Umwandlung einfacher Bauerngruppen ohne erkennbare Strukturen in strukturierte und organisierte Gruppen voraus, die einer lernenden Organisation im ländlichen Raum entsprechen. Diese Transformation bedarf als erstes eines Zugangs zur Information und einer zielorientierten Kommunikation. Die Umwandlung der Arbeitsgruppe zu einer lernenden Bauernorganisation förderte die Nachhaltigkeit des Gemüseanbauprojekts und das Risikomanagement und wurde so zu einem konkreten, von der Umwelt wahrgenommenen Beispiel für die Zweckmäßigkeit des oben beschriebenen Forschungsansatzes. Die Herausbildung einer lernenden Organisation ist dabei nicht Mittel zum Zweck, sondern ist selbst das zu erreichende Ziel. Die Beobachtung, Begleitung und Analyse dieses Umwandlungsprozesses erfordert einen multidisziplinären Ansatz. In diesem Fall flossen agrarwissenschaftliche, soziologische, linguistische und anthropologische Perspektiven in die partnerschaftlich ausgerichtete Forschung ein. Von der Entwicklungspolitik erfordert dieser Ansatz einen neuen Weg, der auf der Partnerschaft mit den Betroffenen und auf einer Entemotionalisierung des Entwicklungsvorhabens basiert und eine gegenseitige Wertschätzung zwischen den Akteuren voraussetzt. In diesem Prozess entwickelt sich im Laufe der Zeit die „lernende“ Bauernorganisation auch zu einer „lehrenden“ Organisation und wird dadurch eine Quelle der Inspiration für die Gesamtgesellschaft. Die Nachhaltigkeit von ländlichen Entwicklungsprojekten wird damit maßgeblich verbessert.