Moden unter besonderer Berücksichtigung der Rolle von Neuheit - am Beispiel der Bekleidung

Verschiedene Bedeutungen sind mit dem Begriff Mode verbunden. Mode ist nicht ausschließlich ein Synonym für Bekleidung. Vielmehr bezeichnet Mode den ständigen Wandel kollektiver Verhaltensweisen und bildet damit das Gegenstück zu Traditionen. Die Vergänglichkeit einer Mode ist ebenso Merkmal wie ein Verhalten, daß aus der Interaktion der Menschen resultiert. Mode läßt sich als exogener Schock modelliert oder durch endogene Prozesse erzeugt abbilden. Im synergetischen Modell erzeugen Personen auf der Makroebene bestimmte Ordner, die als Moden interpretiert werden können und an denen sich die Individuen wiederum orientieren. Neben einer umfassenden Betrachtung des Terminus Mode wird der Stand der sozial- und wirtschaftswissenschaftlichen Forschung zur Erklärung von Mode referiert. Ausgangspunkt der Dissertation ist das Fehlen eines ökonomischen Erklärungsansatzes der Mode, der unter Berücksichtigung der wesentlichsten Motive menschlichen Handelns die Vielseitigkeit dieses kollektiven Phänomens in einem mathematischen Modell abbildet. Ein solches Modell wird in der Arbeit entwickelt. Neben den sozial abhängigen Verhaltensweisen, die ein fundamentales Wesensmerkmal der Mode darstellen, gilt dem Aspekt der Neuheit im Kontext der Mode besondere Aufmerksamkeit. Auf das Problem, Neugierdeverhalten und Neuheit zu modellieren, wird detailliert eingegangen. Es ist weder Ziel der Arbeit, den Ursprung der inhaltlichen Ausgestaltung einer Mode zu identifizieren, noch die konkreten Entstehungszusammenhänge von Neuheit herauszuarbeiten. Vielmehr wird der Wirkungszusammenhang von Neuem im Kontext der Mode analysiert, um verschiedene Entstehungszusammenhänge von Mode darstellen zu können. Außerdem wird eine eigene empirische Studie zum Verhalten von Personen in bezug auf Kleidung und deren Neuartigkeit vorgestellt. Die Erhebungsdaten werden mit Hilfe der sogenannten Kohonenkarte klassifiziert, wobei insbesondere nichtlineare Zusammenhänge zwischen den Variablen berücksichtigt werden können. Im Rahmen eines synergetischen Erklärungsansatzes ist diese Karte deshalb von großem Interesse, weil sie sich selbst organisiert und deshalb dem synergetischen Erklärungsansatz modelladäquat ist.

Local food security and principle of organic farming (from farm to fork) in context of food culture in Indonesia: Minangkabau's case study

The basic idea behind improving local food security consists of two paths; first, accessibility (price, stock) and second, availability (quantity and biodiversity); both are perquisites to the provision of nutrients and a continuous food supply with locally available resources. The objectives of this thesis are to investigate if indigenous knowledge still plays an important role in traditional farming in the Minangkabau`s culture, thus supporting local food security. If the indigenous knowledge still plays a role in food culture in the Minangkabau`s culture which is linked to the matrilineal role and leads to a sound nutrition. Further, it should be tested if marantau influences traditional farming and food culture in Minangkabau`s, and if the local government plays a role in changing of traditional farming systems and food culture. Furthermore this thesis wants to prove if education and gender are playing a role in changing traditional farming system and food culture, and if the mass media affects traditional farming systems and food culture for the Minangkabau. The study was completed at four locations in West Sumatera; Nagari Ulakan (NU) (coastal area), Nagari Aia Batumbuak (NAB) (hilly area), Nagari Padang Laweh Malalo (NPLM) (lake area), Nagari Pandai Sikek (NPS) (hilly area). The rainfall ranged from 1400- 4800 mm annually with fertile soils. Data was collected by using PRA (Participatory Rural Appraisal) to investigate indigenous knowledge (IK) and its interactions, which is also combining with in depth-interview, life history, a survey using semi-structured-questionnaire, pictures, mapping, and expert interview. The data was collected from June - September 2009 and June 2010. The materials are; map of area, list of names, questionnaires, voices recorder, note book, and digital camera. The sampling method was snowball sampling which resulted in the qualitative and quantitative data taken. For qualitative data, ethnography and life history was used. For quantitative, a statistical survey with a semi-structured questionnaire was used. 50 respondents per each site participated voluntarily. Data was analyzed by performing MAXQDA 10, and F4 audio analysis software (created and developed by Philip-University Marburg). The data is clustered based on causality. The results show that; the role of IK on TFS (traditional farming system) shown on NPLM which has higher food crop biodiversity in comparison to the other three places even though it has relatively similar temperature and rainfall. This high food crop biodiversity is due to the awareness of local people who realized that they lived in unfavourable climate and topography; therefore they are more prepared for any changes that may occur. Carbohydrate intake is 100 % through rice even though they are growing different staple crops. Whereas most of the people said in the interviews that not eating rice is like not really eating for them. In addition to that, mothers still play an important role in kitchen activities. But when the agriculture income is low, mothers have to decide whether to change the meals or to feel insecure about their food supply. Marantau yields positive impact through the remittances it provides to invest on the farm. On the other hand, it results in fewer workers for agriculture, and therefore a negative impact on the transfer of IK. The investigation showed that the local government has a PTS (Padi Tanam Sabatang) programme which still does not guarantee that the farmers are getting sufficient revenue from their land. The low agricultural income leads to situation of potential food insecurity. It is evident that education is equal among men and women, but in some cases women tend to leave school earlier because of arranged marriages or the distances of school from their homes. Men predominantly work in agriculture and fishing, while women work in the kitchen. In NAB, even though women work on farmland they earn less then men. Weaving (NPS) and kitchen activity is recognized as women’s work, which also supports the household income. Mass media is not yielding any changes in TFS and food culture in these days. The traditional farming system has changed because of intensive agricultural extension which has introduced new methods of agriculture for the last three decades (since the 1980’s). There is no evidence that they want to change any of their food habits because of the mass media despite the lapau activity which allows them to get more food choices, instead preparing traditional meal at home. The recommendations of this thesis are: 1) The empowerment of farmers. It is regarding the self sufficient supply of manure, cooperative seed, and sustainable farm management. Farmers should know – where are they in their state of knowledge – so they can use their local wisdom and still collaborate with new sources of knowledge. Farmers should learn the prognosis of supply and demand next prior to harvest. There is a need for farm management guidelines; that can be adopted from both their local wisdom and modern knowledge. 2) Increase of non-agricultural income Increasing the non-agricultural income is strongly recommended. The remittances can be invested on non-agricultural jobs. 3) The empowerment of the mother. The mother plays an important role in farm to fork activities; the mother can be an initiator and promoter of cultivating spices in the backyard. Improvement of nutritional knowledge through information and informal public education can be done through arisan ibu-ibu and lapau activity. The challenges to apply these recommendations are: 1) The gap between institutions and organizations of local governments. There is more than one institution involved in food security policy. 2) Training and facilities for field extension agriculture (FEA) is needed because the rapid change of interaction between local government and farmer’s dependent on this agency.

Molecular Beam Epitaxial Growth of III-V Semiconductor Nanostructures on Silicon Substrates

The main focus and concerns of this PhD thesis is the growth of III-V semiconductor nanostructures (Quantum dots (QDs) and quantum dashes) on silicon substrates using molecular beam epitaxy (MBE) technique. The investigation of influence of the major growth parameters on their basic properties (density, geometry, composition, size etc.) and the systematic characterization of their structural and optical properties are the core of the research work. The monolithic integration of III-V optoelectronic devices with silicon electronic circuits could bring enormous prospect for the existing semiconductor technology. Our challenging approach is to combine the superior passive optical properties of silicon with the superior optical emission properties of III-V material by reducing the amount of III-V materials to the very limit of the active region. Different heteroepitaxial integration approaches have been investigated to overcome the materials issues between III-V and Si. However, this include the self-assembled growth of InAs and InGaAs QDs in silicon and GaAx matrices directly on flat silicon substrate, sitecontrolled growth of (GaAs/In0,15Ga0,85As/GaAs) QDs on pre-patterned Si substrate and the direct growth of GaP on Si using migration enhanced epitaxy (MEE) and MBE growth modes. An efficient ex-situ-buffered HF (BHF) and in-situ surface cleaning sequence based on atomic hydrogen (AH) cleaning at 500 °C combined with thermal oxide desorption within a temperature range of 700-900 °C has been established. The removal of oxide desorption was confirmed by semicircular streaky reflection high energy electron diffraction (RHEED) patterns indicating a 2D smooth surface construction prior to the MBE growth. The evolution of size, density and shape of the QDs are ex-situ characterized by atomic-force microscopy (AFM) and transmission electron microscopy (TEM). The InAs QDs density is strongly increased from 108 to 1011 cm-2 at V/III ratios in the range of 15-35 (beam equivalent pressure values). InAs QD formations are not observed at temperatures of 500 °C and above. Growth experiments on (111) substrates show orientation dependent QD formation behaviour. A significant shape and size transition with elongated InAs quantum dots and dashes has been observed on (111) orientation and at higher Indium-growth rate of 0.3 ML/s. The 2D strain mapping derived from high-resolution TEM of InAs QDs embedded in silicon matrix confirmed semi-coherent and fully relaxed QDs embedded in defectfree silicon matrix. The strain relaxation is released by dislocation loops exclusively localized along the InAs/Si interfaces and partial dislocations with stacking faults inside the InAs clusters. The site controlled growth of GaAs/In0,15Ga0,85As/GaAs nanostructures has been demonstrated for the first time with 1 μm spacing and very low nominal deposition thicknesses, directly on pre-patterned Si without the use of SiO2 mask. Thin planar GaP layer was successfully grown through migration enhanced epitaxy (MEE) to initiate a planar GaP wetting layer at the polar/non-polar interface, which work as a virtual GaP substrate, for the GaP-MBE subsequently growth on the GaP-MEE layer with total thickness of 50 nm. The best root mean square (RMS) roughness value was as good as 1.3 nm. However, these results are highly encouraging for the realization of III-V optical devices on silicon for potential applications.

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.

Einsatz von rückgekoppelten mehrstufigen selbstorganisierenden Karten in der Windenergie Leistungsprognose

In dieser Arbeit wird ein Verfahren zum Einsatz neuronaler Netzwerke vorgestellt, das auf iterative Weise Klassifikation und Prognoseschritte mit dem Ziel kombiniert, bessere Ergebnisse der Prognose im Vergleich zu einer einmaligen hintereinander Ausführung dieser Schritte zu erreichen. Dieses Verfahren wird am Beispiel der Prognose der Windstromerzeugung abhängig von der Wettersituation erörtert. Eine Verbesserung wird in diesem Rahmen mit einzelnen Ausreißern erreicht. Verschiedene Aspekte werden in drei Kapiteln diskutiert: In Kapitel 1 werden die verwendeten Daten und ihre elektronische Verarbeitung vorgestellt. Die Daten bestehen zum einen aus Windleistungshochrechnungen für die Bundesrepublik Deutschland der Jahre 2011 und 2012, welche als Transparenzanforderung des Erneuerbaren Energiegesetzes durch die Übertragungsnetzbetreiber publiziert werden müssen. Zum anderen werden Wetterprognosen, die der Deutsche Wetterdienst im Rahmen der Grundversorgung kostenlos bereitstellt, verwendet. Kapitel 2 erläutert zwei aus der Literatur bekannte Verfahren - Online- und Batchalgorithmus - zum Training einer selbstorganisierenden Karte. Aus den dargelegten Verfahrenseigenschaften begründet sich die Wahl des Batchverfahrens für die in Kapitel 3 erläuterte Methode. Das in Kapitel 3 vorgestellte Verfahren hat im modellierten operativen Einsatz den gleichen Ablauf, wie eine Klassifikation mit anschließender klassenspezifischer Prognose. Bei dem Training des Verfahrens wird allerdings iterativ vorgegangen, indem im Anschluss an das Training der klassenspezifischen Prognose ermittelt wird, zu welcher Klasse der Klassifikation ein Eingabedatum gehören sollte, um mit den vorliegenden klassenspezifischen Prognosemodellen die höchste Prognosegüte zu erzielen. Die so gewonnene Einteilung der Eingaben kann genutzt werden, um wiederum eine neue Klassifikationsstufe zu trainieren, deren Klassen eine verbesserte klassenspezifisch Prognose ermöglichen.