Veränderungen im Öko-Lebensmittelkonsum in Familien mit Kindern und deren Hintergründe

Im Rahmen der Arbeit wird den Fragen nachgegangen, inwiefern der Konsum von Öko-Lebensmitteln in Familien mit Kindern im zeitlichen Verlauf Veränderungen unterliegt und worin Veränderungen im Öko-Lebensmittelkonsum in Familien mit Kindern begründet sind. Aus den hierzu gewonnenen Erkenntnissen werden Schlussfolgerungen für die Konsumentenforschung und das Marketing von Öko-Produkten gezogen. Theoretische Grundlage stellen der Familienzyklus sowie Forschungsergebnisse zum Konsumentenverhalten in Familien und zum Konsum von Öko-Lebensmitteln in Familien dar. Für die empirische Bearbeitung der Forschungsfragen wurde ein qualitatives Forschungsdesign gewählt. Der Forschungsprozess gliederte sich in drei Wellen der Datenerhebung und -auswertung. Im Rahmen dessen wurden Eltern mithilfe problemzentrierter Interviews zur Entwicklung des Öko-Konsums in ihren Familien befragt. Die Interviews wurden computergestützt und in Anlehnung an die Kodierprozeduren offenes und axiales Kodieren der Grounded Theory ausgewertet. Ergebnis der Datenanalyse sind drei Zusammenhangsmodelle, die zu einer Erklärung von Veränderungen im Öko-Lebensmittelkonsum von Familien beitragen. Veränderungen können demnach erstens in einer Erhöhung der Konsumintensität während einer Schwangerschaft bestehen. Als Bedingungen hierfür konnten ein verstärktes Bewusstsein für Öko-Produkte, die körperliche Konstitution der Mutter sowie die Unterstützung durch die soziale Umwelt identifiziert werden. Weitere Bedingungen stellen Lebensmittelskandale sowie eine gute Verfügbarkeit von Öko-Produkten dar. Handlungsstrategien der Eltern beziehen sich auf das Wohlergehen des noch ungeborenen Kindes (Förderung der Gesundheit, Erhalten der zukünftigen Lebenswelt, Orientierung für die spätere Ernährung des Kindes) sowie auf das Wohlergehen der werdenden Mutter (Förderung der Gesundheit, Förderung des Wohlbefindens, Umgang mit schwangerschaftsbedingten Beschwerden). Zweitens können Veränderungen des Öko-Lebensmittelkonsums in einer Erhöhung der Konsumintensität ab dem Zeitpunkt der Umstellung der Ernährung eines Kindes auf eine Beikosternährung bestehen. Bedingungen hierfür sind eine verstärkte Beachtung von Öko-Produkten, die körperliche Konstitution des Kindes, die Abstimmung von Familien- und Baby-Kost, der Austausch mit und die Unterstützung durch die soziale Umwelt sowie der Wunsch von Eltern, einen Beitrag zum Öko-Landbau zu liefern. Bedingungen können außerdem eine gute Verfügbarkeit von Öko-Produkten sowie der Einfluss von Medien darstellen. Handlungsstrategien der Eltern beziehen sich auf die Ernährung des Kindes (Förderung der Gesundheit, Förderung der Geschmackssozialisation) und auf die Ernährung der restlichen Familie (effiziente Beschaffung und Verwendung von Lebensmitteln, Förderung des Wohlbefindens der Eltern). Drittens können Veränderungen im Öko-Lebensmittelkonsum in Familien in einem Rückgang der Konsumintensität während des Übergangs von Kindern ins Jugendalter bestehen. Bedingungen hierfür bestehen in der Konsequenz, mit der Eltern konventionellen Lebensmittelwünschen ihrer Kinder nachgeben, in der Beurteilung von Lebensmitteln durch die Eltern sowie in der Intensität, mit der Kinder ihre Wünsche einfordern. Handlungsstrategien der Eltern sind darauf ausgerichtet Kindern einen Wunsch zu erfüllen, sich gegenüber diesen liberal zu verhalten, Konflikte mit Kindern zu vermeiden oder diese ihre eigenen Erfahrungen sammeln zu lassen. Die Ergebnisse tragen zu einer theoretischen Fundierung des Zusammenhangs zwischen Familienzyklus und dem Öko-Lebensmittelkonsum in Familien bei und zeigen, dass dieser ein sinnvolles theoretisches Bezugssystem für Veränderungen der Konsumintensität von Öko-Produkten darstellt. Für die Konsumentenforschung tragen die Ergebnisse zu einem differenzierten Verständnis von Ober- und Untergrenzen von Familienzyklusstadien bei. Es zeigt sich weiterhin, dass Veränderungen des Öko-Konsums unter anderem unter dem Einfluss der sozialen Umwelt stehen. Im Hinblick auf das Marketing kann insbesondere geschlussfolgert werden, dass bei bestimmten Produktkategorien die Bedürfnisse jugendlicher Zielgruppen verstärkt berücksichtigt werden sollten. Zur Bindung junger Familien ist darauf hinzuwirken, einen Mehraufwand bei der Beschaffung von Öko-Produkten auszuschließen. Für die Ansprache der Zielgruppe Schwangere erscheinen Kommunikationsbotschaften geeignet, die sich auf das Wohlbefinden von Kind und Mutter und auf Nachhaltigkeitsaspekte beziehen. Eltern mit Kindern im Übergang zu einer Beikosternährung könnten gezielt durch Kommunikationsbotschaften angesprochen werden, die in Zusammenhang mit der Förderung der Gesundheit und der Geschmacksozialisation von Kindern stehen.

Large-Size AlGaN/GaN HEMT Large-Signal Electrothermal Characterization and Modeling for Wireless Digital Communications

The rapid growth in high data rate communication systems has introduced new high spectral efficient modulation techniques and standards such as LTE-A (long term evolution-advanced) for 4G (4th generation) systems. These techniques have provided a broader bandwidth but introduced high peak-to-average power ratio (PAR) problem at the high power amplifier (HPA) level of the communication system base transceiver station (BTS). To avoid spectral spreading due to high PAR, stringent requirement on linearity is needed which brings the HPA to operate at large back-off power at the expense of power efficiency. Consequently, high power devices are fundamental in HPAs for high linearity and efficiency. Recent development in wide bandgap power devices, in particular AlGaN/GaN HEMT, has offered higher power level with superior linearity-efficiency trade-off in microwaves communication. For cost-effective HPA design to production cycle, rigorous computer aided design (CAD) AlGaN/GaN HEMT models are essential to reflect real response with increasing power level and channel temperature. Therefore, large-size AlGaN/GaN HEMT large-signal electrothermal modeling procedure is proposed. The HEMT structure analysis, characterization, data processing, model extraction and model implementation phases have been covered in this thesis including trapping and self-heating dispersion accounting for nonlinear drain current collapse. The small-signal model is extracted using the 22-element modeling procedure developed in our department. The intrinsic large-signal model is deeply investigated in conjunction with linearity prediction. The accuracy of the nonlinear drain current has been enhanced through several issues such as trapping and self-heating characterization. Also, the HEMT structure thermal profile has been investigated and corresponding thermal resistance has been extracted through thermal simulation and chuck-controlled temperature pulsed I(V) and static DC measurements. Higher-order equivalent thermal model is extracted and implemented in the HEMT large-signal model to accurately estimate instantaneous channel temperature. Moreover, trapping and self-heating transients has been characterized through transient measurements. The obtained time constants are represented by equivalent sub-circuits and integrated in the nonlinear drain current implementation to account for complex communication signals dynamic prediction. The obtained verification of this table-based large-size large-signal electrothermal model implementation has illustrated high accuracy in terms of output power, gain, efficiency and nonlinearity prediction with respect to standard large-signal test signals.

Schauder – Zur Dekonstruktion eines Spürens

Zusammenfassung: Ziel der Arbeit ist den Sinn von Schauder philosophisch zu erhellen. An einem Einzelphänomen, wie es so bisher nicht behandelt wurde, wird zugleich das Geflecht von Affekt/Emotion/Gefühl, gestützt auf Hegel, Heidegger, Husserl, Freud und Lacan, in immer neuen Ansätzen kritisch reflektiert und Zug um Zug mit Derrida dekonstruiert. In einem Textverfahren, das sich auch grafisch durch gegenübergestellte Kolumnen auszeichnet, werden heterogene Ansätze zum Sinn von Schauder mit dekonstruktivistischen Einsichten konfrontiert. Die Ansätze, Schauder über Datum, Begriff, Phänomen oder Strukturelement bestimmen zu wollen, durchdringen sich dabei mit denjenigen, die sich einer solchen Bestimmung entziehen (Hegels Negativität, Heideggers Seinsentzug oder Lacans Signifikantenmangel). Am Fokus Schauder, an dem sich das Fiktive einer mit sich selbst identischen Präsenz besonders eindringlich darstellt, werden so spezifische Aporien der Metaphysik der Präsenz entfaltet und die Geschlossenheit logozentristischer Systeme in die Bewegung einer anderen Öffnung und Schließung im Sinn der Schrift bzw. des allgemeinen Textes transformiert. Neben der différance, dem Entzug der Metapher, dem Supplement und dem Gespenstischen stützt sich die Arbeit auf die Iterabilität, bei der im selben Zug die Identität des Sinns gestiftet und zerstreut wird (Dissemination). Im Kapitel Piloerection werden Ambivalenzen und Paradoxien des Schauders am Beispiel von computergestützten empirisch-psychologischen Studien aufgezeigt. Im Kapitel Atopologie des Schauders prädikative, propositionale und topologische Bedingungen zum Sinn von Schauder analysiert und dekonstruiert. Ebenso, im Folgekapitel Etymon, etymologische und technisch-mediale Bedingungen. Im Schlußkapitel Maß, Anmaß, Unmaß der Empfindung des Schauders wird am Beispiel der konkreten Beiträge zum Schauder von Aristoteles, Kant, Fechner, Otto, Klages, Lorenz und Adorno aufgezeigt, dass (1) ein Schauder nicht von einem Außen aus an-gemessen werden kann, (2) sich im Schauder die metaphysische Opposition von Fiktion und Realität in einer Unentscheidbarkeit zerstreut, (3) dass trotz der Heterogenität der Ansätze in diesen Beiträgen eine Komplizenschaft zum Ausdruck kommt: ein Begehren nach Präsenz, das durch den Ausschluß des Anderen zugleich die Gewalt des Einen produziert, (4) dass der Signifikant Schauder, der selbst in Abwesenheit eines Referenten, eines bestimmten Signifikats, einer aktuellen Bedeutungs­intention, eines Sen­ders oder Empfängers funktioniert, als verändertes Zu­rückbleiben eines differenzieller Zeichens betrachtet werden muss, als Effekt von Spuren, die sich nur in ihrem eige­nen Auslöschen ereignen. Die Arbeit schließt mit dem Vorschlag, Spüren jenseits von Arché, Telos oder Eschaton, jenseits eines Phallogozentrismus in der derridaschen Spur zu denken. Nicht zuletzt über diese Pfropfung, wie sie im Französischen [trace] so nicht möglich ist, schließt sie als deutschsprachiger Beitrag an sein Werk an.

Trend detection in folksonomies

As the number of resources on the web exceeds by far the number of documents one can track, it becomes increasingly difficult to remain up to date on ones own areas of interest. The problem becomes more severe with the increasing fraction of multimedia data, from which it is difficult to extract some conceptual description of their contents. One way to overcome this problem are social bookmark tools, which are rapidly emerging on the web. In such systems, users are setting up lightweight conceptual structures called folksonomies, and overcome thus the knowledge acquisition bottleneck. As more and more people participate in the effort, the use of a common vocabulary becomes more and more stable. We present an approach for discovering topic-specific trends within folksonomies. It is based on a differential adaptation of the PageRank algorithm to the triadic hypergraph structure of a folksonomy. The approach allows for any kind of data, as it does not rely on the internal structure of the documents. In particular, this allows to consider different data types in the same analysis step. We run experiments on a large-scale real-world snapshot of a social bookmarking system.

Adaptive Real-time Anomaly-based Intrusion Detection using Data Mining and Machine Learning Techniques

Die zunehmende Vernetzung der Informations- und Kommunikationssysteme führt zu einer weiteren Erhöhung der Komplexität und damit auch zu einer weiteren Zunahme von Sicherheitslücken. Klassische Schutzmechanismen wie Firewall-Systeme und Anti-Malware-Lösungen bieten schon lange keinen Schutz mehr vor Eindringversuchen in IT-Infrastrukturen. Als ein sehr wirkungsvolles Instrument zum Schutz gegenüber Cyber-Attacken haben sich hierbei die Intrusion Detection Systeme (IDS) etabliert. Solche Systeme sammeln und analysieren Informationen von Netzwerkkomponenten und Rechnern, um ungewöhnliches Verhalten und Sicherheitsverletzungen automatisiert festzustellen. Während signatur-basierte Ansätze nur bereits bekannte Angriffsmuster detektieren können, sind anomalie-basierte IDS auch in der Lage, neue bisher unbekannte Angriffe (Zero-Day-Attacks) frühzeitig zu erkennen. Das Kernproblem von Intrusion Detection Systeme besteht jedoch in der optimalen Verarbeitung der gewaltigen Netzdaten und der Entwicklung eines in Echtzeit arbeitenden adaptiven Erkennungsmodells. Um diese Herausforderungen lösen zu können, stellt diese Dissertation ein Framework bereit, das aus zwei Hauptteilen besteht. Der erste Teil, OptiFilter genannt, verwendet ein dynamisches "Queuing Concept", um die zahlreich anfallenden Netzdaten weiter zu verarbeiten, baut fortlaufend Netzverbindungen auf, und exportiert strukturierte Input-Daten für das IDS. Den zweiten Teil stellt ein adaptiver Klassifikator dar, der ein Klassifikator-Modell basierend auf "Enhanced Growing Hierarchical Self Organizing Map" (EGHSOM), ein Modell für Netzwerk Normalzustand (NNB) und ein "Update Model" umfasst. In dem OptiFilter werden Tcpdump und SNMP traps benutzt, um die Netzwerkpakete und Hostereignisse fortlaufend zu aggregieren. Diese aggregierten Netzwerkpackete und Hostereignisse werden weiter analysiert und in Verbindungsvektoren umgewandelt. Zur Verbesserung der Erkennungsrate des adaptiven Klassifikators wird das künstliche neuronale Netz GHSOM intensiv untersucht und wesentlich weiterentwickelt. In dieser Dissertation werden unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen und diskutiert. So wird eine classification-confidence margin threshold definiert, um die unbekannten bösartigen Verbindungen aufzudecken, die Stabilität der Wachstumstopologie durch neuartige Ansätze für die Initialisierung der Gewichtvektoren und durch die Stärkung der Winner Neuronen erhöht, und ein selbst-adaptives Verfahren eingeführt, um das Modell ständig aktualisieren zu können. Darüber hinaus besteht die Hauptaufgabe des NNB-Modells in der weiteren Untersuchung der erkannten unbekannten Verbindungen von der EGHSOM und der Überprüfung, ob sie normal sind. Jedoch, ändern sich die Netzverkehrsdaten wegen des Concept drif Phänomens ständig, was in Echtzeit zur Erzeugung nicht stationärer Netzdaten führt. Dieses Phänomen wird von dem Update-Modell besser kontrolliert. Das EGHSOM-Modell kann die neuen Anomalien effektiv erkennen und das NNB-Model passt die Änderungen in Netzdaten optimal an. Bei den experimentellen Untersuchungen hat das Framework erfolgversprechende Ergebnisse gezeigt. Im ersten Experiment wurde das Framework in Offline-Betriebsmodus evaluiert. Der OptiFilter wurde mit offline-, synthetischen- und realistischen Daten ausgewertet. Der adaptive Klassifikator wurde mit dem 10-Fold Cross Validation Verfahren evaluiert, um dessen Genauigkeit abzuschätzen. Im zweiten Experiment wurde das Framework auf einer 1 bis 10 GB Netzwerkstrecke installiert und im Online-Betriebsmodus in Echtzeit ausgewertet. Der OptiFilter hat erfolgreich die gewaltige Menge von Netzdaten in die strukturierten Verbindungsvektoren umgewandelt und der adaptive Klassifikator hat sie präzise klassifiziert. Die Vergleichsstudie zwischen dem entwickelten Framework und anderen bekannten IDS-Ansätzen zeigt, dass der vorgeschlagene IDSFramework alle anderen Ansätze übertrifft. Dies lässt sich auf folgende Kernpunkte zurückführen: Bearbeitung der gesammelten Netzdaten, Erreichung der besten Performanz (wie die Gesamtgenauigkeit), Detektieren unbekannter Verbindungen und Entwicklung des in Echtzeit arbeitenden Erkennungsmodells von Eindringversuchen.