Dynamic distance analysis : new geometric data structures and algorithms for the real-time calculation of tolerance violating regions in the digital mockup process

In vielen Industriezweigen, zum Beispiel in der Automobilindustrie, werden Digitale Versuchsmodelle (Digital MockUps) eingesetzt, um die Konstruktion und die Funktion eines Produkts am virtuellen Prototypen zu überprüfen. Ein Anwendungsfall ist dabei die Überprüfung von Sicherheitsabständen einzelner Bauteile, die sogenannte Abstandsanalyse. Ingenieure ermitteln dabei für bestimmte Bauteile, ob diese in ihrer Ruhelage sowie während einer Bewegung einen vorgegeben Sicherheitsabstand zu den umgebenden Bauteilen einhalten. Unterschreiten Bauteile den Sicherheitsabstand, so muss deren Form oder Lage verändert werden. Dazu ist es wichtig, die Bereiche der Bauteile, welche den Sicherhabstand verletzen, genau zu kennen. rnrnIn dieser Arbeit präsentieren wir eine Lösung zur Echtzeitberechnung aller den Sicherheitsabstand unterschreitenden Bereiche zwischen zwei geometrischen Objekten. Die Objekte sind dabei jeweils als Menge von Primitiven (z.B. Dreiecken) gegeben. Für jeden Zeitpunkt, in dem eine Transformation auf eines der Objekte angewendet wird, berechnen wir die Menge aller den Sicherheitsabstand unterschreitenden Primitive und bezeichnen diese als die Menge aller toleranzverletzenden Primitive. Wir präsentieren in dieser Arbeit eine ganzheitliche Lösung, welche sich in die folgenden drei großen Themengebiete unterteilen lässt.rnrnIm ersten Teil dieser Arbeit untersuchen wir Algorithmen, die für zwei Dreiecke überprüfen, ob diese toleranzverletzend sind. Hierfür präsentieren wir verschiedene Ansätze für Dreiecks-Dreiecks Toleranztests und zeigen, dass spezielle Toleranztests deutlich performanter sind als bisher verwendete Abstandsberechnungen. Im Fokus unserer Arbeit steht dabei die Entwicklung eines neuartigen Toleranztests, welcher im Dualraum arbeitet. In all unseren Benchmarks zur Berechnung aller toleranzverletzenden Primitive beweist sich unser Ansatz im dualen Raum immer als der Performanteste.rnrnDer zweite Teil dieser Arbeit befasst sich mit Datenstrukturen und Algorithmen zur Echtzeitberechnung aller toleranzverletzenden Primitive zwischen zwei geometrischen Objekten. Wir entwickeln eine kombinierte Datenstruktur, die sich aus einer flachen hierarchischen Datenstruktur und mehreren Uniform Grids zusammensetzt. Um effiziente Laufzeiten zu gewährleisten ist es vor allem wichtig, den geforderten Sicherheitsabstand sinnvoll im Design der Datenstrukturen und der Anfragealgorithmen zu beachten. Wir präsentieren hierzu Lösungen, die die Menge der zu testenden Paare von Primitiven schnell bestimmen. Darüber hinaus entwickeln wir Strategien, wie Primitive als toleranzverletzend erkannt werden können, ohne einen aufwändigen Primitiv-Primitiv Toleranztest zu berechnen. In unseren Benchmarks zeigen wir, dass wir mit unseren Lösungen in der Lage sind, in Echtzeit alle toleranzverletzenden Primitive zwischen zwei komplexen geometrischen Objekten, bestehend aus jeweils vielen hunderttausend Primitiven, zu berechnen. rnrnIm dritten Teil präsentieren wir eine neuartige, speicheroptimierte Datenstruktur zur Verwaltung der Zellinhalte der zuvor verwendeten Uniform Grids. Wir bezeichnen diese Datenstruktur als Shrubs. Bisherige Ansätze zur Speicheroptimierung von Uniform Grids beziehen sich vor allem auf Hashing Methoden. Diese reduzieren aber nicht den Speicherverbrauch der Zellinhalte. In unserem Anwendungsfall haben benachbarte Zellen oft ähnliche Inhalte. Unser Ansatz ist in der Lage, den Speicherbedarf der Zellinhalte eines Uniform Grids, basierend auf den redundanten Zellinhalten, verlustlos auf ein fünftel der bisherigen Größe zu komprimieren und zur Laufzeit zu dekomprimieren.rnrnAbschießend zeigen wir, wie unsere Lösung zur Berechnung aller toleranzverletzenden Primitive Anwendung in der Praxis finden kann. Neben der reinen Abstandsanalyse zeigen wir Anwendungen für verschiedene Problemstellungen der Pfadplanung.

Verkehrsmonitoring mit Hilfe von Radarfernerkundung

Für die Zukunft wird eine Zunahme an Verkehr prognostiziert, gleichzeitig herrscht ein Mangel an Raum und finanziellen Mitteln, um weitere Straßen zu bauen. Daher müssen die vorhandenen Kapazitäten durch eine bessere Verkehrssteuerung sinnvoller genutzt werden, z.B. durch Verkehrsleitsysteme. Dafür werden räumlich aufgelöste, d.h. den Verkehr in seiner flächenhaften Verteilung wiedergebende Daten benötigt, die jedoch fehlen. Bisher konnten Verkehrsdaten nur dort erhoben werden, wo sich örtlich feste Meßeinrichtungen befinden, jedoch können damit die fehlenden Daten nicht erhoben werden. Mit Fernerkundungssystemen ergibt sich die Möglichkeit, diese Daten flächendeckend mit einem Blick von oben zu erfassen. Nach jahrzehntelangen Erfahrungen mit Fernerkundungsmethoden zur Erfassung und Untersuchung der verschiedensten Phänomene auf der Erdoberfläche wird nun diese Methodik im Rahmen eines Pilotprojektes auf den Themenbereich Verkehr angewendet. Seit Ende der 1990er Jahre wurde mit flugzeuggetragenen optischen und Infrarot-Aufnahmesystemen Verkehr beobachtet. Doch bei schlechten Wetterbedingungen und insbesondere bei Bewölkung, sind keine brauchbaren Aufnahmen möglich. Mit einem abbildenden Radarverfahren werden Daten unabhängig von Wetter- und Tageslichtbedingungen oder Bewölkung erhoben. Im Rahmen dieser Arbeit wird untersucht, inwieweit mit Hilfe von flugzeuggetragenem synthetischem Apertur Radar (SAR) Verkehrsdaten aufgenommen, verarbeitet und sinnvoll angewendet werden können. Nicht nur wird die neue Technik der Along-Track Interferometrie (ATI) und die Prozessierung und Verarbeitung der aufgenommenen Verkehrsdaten ausführlich dargelegt, es wird darüberhinaus ein mit dieser Methodik erstellter Datensatz mit einer Verkehrssimulation verglichen und bewertet. Abschließend wird ein Ausblick auf zukünftige Entwicklungen der Radarfernerkundung zur Verkehrsdatenerfassung gegeben.

Interactive simulation of flexible parts

Computer simulations play an ever growing role for the development of automotive products. Assembly simulation, as well as many other processes, are used systematically even before the first physical prototype of a vehicle is built in order to check whether particular components can be assembled easily or whether another part is in the way. Usually, this kind of simulation is limited to rigid bodies. However, a vehicle contains a multitude of flexible parts of various types: cables, hoses, carpets, seat surfaces, insulations, weatherstrips... Since most of the problems using these simulations concern one-dimensional components and since an intuitive tool for cable routing is still needed, we have chosen to concentrate on this category, which includes cables, hoses and wiring harnesses. In this thesis, we present a system for simulating one dimensional flexible parts such as cables or hoses. The modeling of bending and torsion follows the Cosserat model. For this purpose we use a generalized spring-mass system and describe its configuration by a carefully chosen set of coordinates. Gravity and contact forces as well as the forces responsible for length conservation are expressed in Cartesian coordinates. But bending and torsion effects can be dealt with more effectively by using quaternions to represent the orientation of the segments joining two neighboring mass points. This augmented system allows an easy formulation of all interactions with the best appropriate coordinate type and yields a strongly banded Hessian matrix. An energy minimizing process accounts for a solution exempt from the oscillations that are typical of spring-mass systems. The use of integral forces, similar to an integral controller, allows to enforce exactly the constraints. The whole system is numerically stable and can be solved at interactive frame rates. It is integrated in the DaimlerChrysler in-house Virtual Reality Software veo for use in applications such as cable routing and assembly simulation and has been well received by users. Parts of this work have been published at the ACM Solid and Physical Modeling Conference 2006 and have been selected for the special issue of the Computer-Aided-Design Journal to the conference.

Reinforcement Lernen mit Regularisierungsnetzwerken

Die Arbeit behandelt das Problem der Skalierbarkeit von Reinforcement Lernen auf hochdimensionale und komplexe Aufgabenstellungen. Unter Reinforcement Lernen versteht man dabei eine auf approximativem Dynamischen Programmieren basierende Klasse von Lernverfahren, die speziell Anwendung in der Künstlichen Intelligenz findet und zur autonomen Steuerung simulierter Agenten oder realer Hardwareroboter in dynamischen und unwägbaren Umwelten genutzt werden kann. Dazu wird mittels Regression aus Stichproben eine Funktion bestimmt, die die Lösung einer "Optimalitätsgleichung" (Bellman) ist und aus der sich näherungsweise optimale Entscheidungen ableiten lassen. Eine große Hürde stellt dabei die Dimensionalität des Zustandsraums dar, die häufig hoch und daher traditionellen gitterbasierten Approximationsverfahren wenig zugänglich ist. Das Ziel dieser Arbeit ist es, Reinforcement Lernen durch nichtparametrisierte Funktionsapproximation (genauer, Regularisierungsnetze) auf -- im Prinzip beliebig -- hochdimensionale Probleme anwendbar zu machen. Regularisierungsnetze sind eine Verallgemeinerung von gewöhnlichen Basisfunktionsnetzen, die die gesuchte Lösung durch die Daten parametrisieren, wodurch die explizite Wahl von Knoten/Basisfunktionen entfällt und so bei hochdimensionalen Eingaben der "Fluch der Dimension" umgangen werden kann. Gleichzeitig sind Regularisierungsnetze aber auch lineare Approximatoren, die technisch einfach handhabbar sind und für die die bestehenden Konvergenzaussagen von Reinforcement Lernen Gültigkeit behalten (anders als etwa bei Feed-Forward Neuronalen Netzen). Allen diesen theoretischen Vorteilen gegenüber steht allerdings ein sehr praktisches Problem: der Rechenaufwand bei der Verwendung von Regularisierungsnetzen skaliert von Natur aus wie O(n**3), wobei n die Anzahl der Daten ist. Das ist besonders deswegen problematisch, weil bei Reinforcement Lernen der Lernprozeß online erfolgt -- die Stichproben werden von einem Agenten/Roboter erzeugt, während er mit der Umwelt interagiert. Anpassungen an der Lösung müssen daher sofort und mit wenig Rechenaufwand vorgenommen werden. Der Beitrag dieser Arbeit gliedert sich daher in zwei Teile: Im ersten Teil der Arbeit formulieren wir für Regularisierungsnetze einen effizienten Lernalgorithmus zum Lösen allgemeiner Regressionsaufgaben, der speziell auf die Anforderungen von Online-Lernen zugeschnitten ist. Unser Ansatz basiert auf der Vorgehensweise von Recursive Least-Squares, kann aber mit konstantem Zeitaufwand nicht nur neue Daten sondern auch neue Basisfunktionen in das bestehende Modell einfügen. Ermöglicht wird das durch die "Subset of Regressors" Approximation, wodurch der Kern durch eine stark reduzierte Auswahl von Trainingsdaten approximiert wird, und einer gierigen Auswahlwahlprozedur, die diese Basiselemente direkt aus dem Datenstrom zur Laufzeit selektiert. Im zweiten Teil übertragen wir diesen Algorithmus auf approximative Politik-Evaluation mittels Least-Squares basiertem Temporal-Difference Lernen, und integrieren diesen Baustein in ein Gesamtsystem zum autonomen Lernen von optimalem Verhalten. Insgesamt entwickeln wir ein in hohem Maße dateneffizientes Verfahren, das insbesondere für Lernprobleme aus der Robotik mit kontinuierlichen und hochdimensionalen Zustandsräumen sowie stochastischen Zustandsübergängen geeignet ist. Dabei sind wir nicht auf ein Modell der Umwelt angewiesen, arbeiten weitestgehend unabhängig von der Dimension des Zustandsraums, erzielen Konvergenz bereits mit relativ wenigen Agent-Umwelt Interaktionen, und können dank des effizienten Online-Algorithmus auch im Kontext zeitkritischer Echtzeitanwendungen operieren. Wir demonstrieren die Leistungsfähigkeit unseres Ansatzes anhand von zwei realistischen und komplexen Anwendungsbeispielen: dem Problem RoboCup-Keepaway, sowie der Steuerung eines (simulierten) Oktopus-Tentakels.

Volumenpackungen nach SAE J1100

We present new algorithms to approximate the discrete volume of a polyhedral geometry using boxes defined by the US standard SAE J1100. This problem is NP-hard and has its main application in the car design process. The algorithms produce maximum weighted independent sets on a so-called conflict graph for a discretisation of the geometry. We present a framework to eliminate a large portion of the vertices of a graph without affecting the quality of the optimal solution. Using this framework we are also able to define the conflict graph without the use of a discretisation. For the solution of the maximum weighted independent set problem we designed an enumeration scheme which uses the restrictions of the SAE J1100 standard for an efficient upper bound computation. We evaluate the packing algorithms according to the solution quality compared to manually derived results. Finally, we compare our enumeration scheme to several other exact algorithms in terms of their runtime. Grid-based packings either tend to be not tight or have intersections between boxes. We therefore present an algorithm which can compute box packings with arbitrary placements and fixed orientations. In this algorithm we make use of approximate Minkowski Sums, computed by uniting many axis-oriented equal boxes. We developed an algorithm which computes the union of equal axis-oriented boxes efficiently. This algorithm also maintains the Minkowski Sums throughout the packing process. We also extend these algorithms for packing arbitrary objects in fixed orientations.

Content extraction: Identifying the main content in HTML documents

Except the article forming the main content most HTML documents on the WWW contain additional contents such as navigation menus, design elements or commercial banners. In the context of several applications it is necessary to draw the distinction between main and additional content automatically. Content extraction and template detection are the two approaches to solve this task. This thesis gives an extensive overview of existing algorithms from both areas. It contributes an objective way to measure and evaluate the performance of content extraction algorithms under different aspects. These evaluation measures allow to draw the first objective comparison of existing extraction solutions. The newly introduced content code blurring algorithm overcomes several drawbacks of previous approaches and proves to be the best content extraction algorithm at the moment. An analysis of methods to cluster web documents according to their underlying templates is the third major contribution of this thesis. In combination with a localised crawling process this clustering analysis can be used to automatically create sets of training documents for template detection algorithms. As the whole process can be automated it allows to perform template detection on a single document, thereby combining the advantages of single and multi document algorithms.

High precision swept volume approximation with conservative error bounds

In technical design processes in the automotive industry, digital prototypes rapidly gain importance, because they allow for a detection of design errors in early development stages. The technical design process includes the computation of swept volumes for maintainability analysis and clearance checks. The swept volume is very useful, for example, to identify problem areas where a safety distance might not be kept. With the explicit construction of the swept volume an engineer gets evidence on how the shape of components that come too close have to be modified.rnIn this thesis a concept for the approximation of the outer boundary of a swept volume is developed. For safety reasons, it is essential that the approximation is conservative, i.e., that the swept volume is completely enclosed by the approximation. On the other hand, one wishes to approximate the swept volume as precisely as possible. In this work, we will show, that the one-sided Hausdorff distance is the adequate measure for the error of the approximation, when the intended usage is clearance checks, continuous collision detection and maintainability analysis in CAD. We present two implementations that apply the concept and generate a manifold triangle mesh that approximates the outer boundary of a swept volume. Both algorithms are two-phased: a sweeping phase which generates a conservative voxelization of the swept volume, and the actual mesh generation which is based on restricted Delaunay refinement. This approach ensures a high precision of the approximation while respecting conservativeness.rnThe benchmarks for our test are amongst others real world scenarios that come from the automotive industry.rnFurther, we introduce a method to relate parts of an already computed swept volume boundary to those triangles of the generator, that come closest during the sweep. We use this to verify as well as to colorize meshes resulting from our implementations.

Autorenwerkzeuge für digitale, multimediale und interaktive Lernbausteine im Web 2.0

Die Forschungsarbeit siedelt sich im Dreieck der Erziehungswissenschaften, der Informatik und der Schulpraxis an und besitzt somit einen starken interdisziplinären Charakter. Aus Sicht der Erziehungswissenschaften handelt es sich um ein Forschungsprojekt aus den Bereichen E-Learning und Multimedia Learning und der Fragestellung nach geeigneten Informatiksystemen für die Herstellung und den Austausch von digitalen, multimedialen und interaktiven Lernbausteinen. Dazu wurden zunächst methodisch-didaktische Vorteile digitaler Lerninhalte gegenüber klassischen Medien wie Buch und Papier zusammengetragen und mögliche Potentiale im Zusammenhang mit neuen Web2.0-Technologien aufgezeigt. Darauf aufbauend wurde für existierende Autorenwerkzeuge zur Herstellung digitaler Lernbausteine und bestehende Austauschplattformen analysiert, inwieweit diese bereits Web 2.0-Technologien unterstützen und nutzen. Aus Sicht der Informatik ergab sich aus der Analyse bestehender Systeme ein Anforderungsprofil für ein neues Autorenwerkzeug und eine neue Austauschplattform für digitale Lernbausteine. Das neue System wurde nach dem Ansatz des Design Science Research in einem iterativen Entwicklungsprozess in Form der Webapplikation LearningApps.org realisiert und stetig mit Lehrpersonen aus der Schulpraxis evaluiert. Bei der Entwicklung kamen aktuelle Web-Technologien zur Anwendung. Das Ergebnis der Forschungsarbeit ist ein produktives Informatiksystem, welches bereits von tausenden Nutzern in verschiedenen Ländern sowohl in Schulen als auch in der Wirtschaft eingesetzt wird. In einer empirischen Studie konnte das mit der Systementwicklung angestrebte Ziel, die Herstellung und den Austausch von digitalen Lernbausteinen zu vereinfachen, bestätigt werden. Aus Sicht der Schulpraxis liefert LearningApps.org einen Beitrag zur Methodenvielfalt und zur Nutzung von ICT im Unterricht. Die Ausrichtung des Werkzeugs auf mobile Endgeräte und 1:1-Computing entspricht dem allgemeinen Trend im Bildungswesen. Durch die Verknüpfung des Werkzeugs mit aktuellen Software Entwicklungen zur Herstellung von digitalen Schulbüchern werden auch Lehrmittelverlage als Zielgruppe angesprochen.

Software zur automatischen Tumordiagnose in der funktionalen MRT der weiblichen Brust

In den westlichen Industrieländern ist das Mammakarzinom der häufigste bösartige Tumor der Frau. Sein weltweiter Anteil an allen Krebserkrankungen der Frau beläuft sich auf etwa 21 %. Inzwischen ist jede neunte Frau bedroht, während ihres Lebens an Brustkrebs zu erkranken. Die alterstandardisierte Mortalitätrate liegt derzeit bei knapp 27 %.rnrnDas Mammakarzinom hat eine relative geringe Wachstumsrate. Die Existenz eines diagnostischen Verfahrens, mit dem alle Mammakarzinome unter 10 mm Durchmesser erkannt und entfernt werden, würden den Tod durch Brustkrebs praktisch beseitigen. Denn die 20-Jahres-Überlebungsrate bei Erkrankung durch initiale Karzinome der Größe 5 bis 10 mm liegt mit über 95 % sehr hoch.rnrnMit der Kontrastmittel gestützten Bildgebung durch die MRT steht eine relativ junge Untersuchungsmethode zur Verfügung, die sensitiv genug zur Erkennung von Karzinomen ab einer Größe von 3 mm Durchmesser ist. Die diagnostische Methodik ist jedoch komplex, fehleranfällig, erfordert eine lange Einarbeitungszeit und somit viel Erfahrung des Radiologen.rnrnEine Computer unterstützte Diagnosesoftware kann die Qualität einer solch komplexen Diagnose erhöhen oder zumindest den Prozess beschleunigen. Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer vollautomatischen Diagnose Software, die als Zweitmeinungssystem eingesetzt werden kann. Meines Wissens existiert eine solche komplette Software bis heute nicht.rnrnDie Software führt eine Kette von verschiedenen Bildverarbeitungsschritten aus, die dem Vorgehen des Radiologen nachgeahmt wurden. Als Ergebnis wird eine selbstständige Diagnose für jede gefundene Läsion erstellt: Zuerst eleminiert eine 3d Bildregistrierung Bewegungsartefakte als Vorverarbeitungsschritt, um die Bildqualität der nachfolgenden Verarbeitungsschritte zu verbessern. Jedes kontrastanreichernde Objekt wird durch eine regelbasierte Segmentierung mit adaptiven Schwellwerten detektiert. Durch die Berechnung kinetischer und morphologischer Merkmale werden die Eigenschaften der Kontrastmittelaufnahme, Form-, Rand- und Textureeigenschaften für jedes Objekt beschrieben. Abschließend werden basierend auf den erhobenen Featurevektor durch zwei trainierte neuronale Netze jedes Objekt in zusätzliche Funde oder in gut- oder bösartige Läsionen klassifiziert.rnrnDie Leistungsfähigkeit der Software wurde auf Bilddaten von 101 weiblichen Patientinnen getested, die 141 histologisch gesicherte Läsionen enthielten. Die Vorhersage der Gesundheit dieser Läsionen ergab eine Sensitivität von 88 % bei einer Spezifität von 72 %. Diese Werte sind den in der Literatur bekannten Vorhersagen von Expertenradiologen ähnlich. Die Vorhersagen enthielten durchschnittlich 2,5 zusätzliche bösartige Funde pro Patientin, die sich als falsch klassifizierte Artefakte herausstellten.rn

Advanced data deduplication techniques and their application

Data deduplication describes a class of approaches that reduce the storage capacity needed to store data or the amount of data that has to be transferred over a network. These approaches detect coarse-grained redundancies within a data set, e.g. a file system, and remove them.rnrnOne of the most important applications of data deduplication are backup storage systems where these approaches are able to reduce the storage requirements to a small fraction of the logical backup data size.rnThis thesis introduces multiple new extensions of so-called fingerprinting-based data deduplication. It starts with the presentation of a novel system design, which allows using a cluster of servers to perform exact data deduplication with small chunks in a scalable way.rnrnAfterwards, a combination of compression approaches for an important, but often over- looked, data structure in data deduplication systems, so called block and file recipes, is introduced. Using these compression approaches that exploit unique properties of data deduplication systems, the size of these recipes can be reduced by more than 92% in all investigated data sets. As file recipes can occupy a significant fraction of the overall storage capacity of data deduplication systems, the compression enables significant savings.rnrnA technique to increase the write throughput of data deduplication systems, based on the aforementioned block and file recipes, is introduced next. The novel Block Locality Caching (BLC) uses properties of block and file recipes to overcome the chunk lookup disk bottleneck of data deduplication systems. This chunk lookup disk bottleneck either limits the scalability or the throughput of data deduplication systems. The presented BLC overcomes the disk bottleneck more efficiently than existing approaches. Furthermore, it is shown that it is less prone to aging effects.rnrnFinally, it is investigated if large HPC storage systems inhibit redundancies that can be found by fingerprinting-based data deduplication. Over 3 PB of HPC storage data from different data sets have been analyzed. In most data sets, between 20 and 30% of the data can be classified as redundant. According to these results, future work in HPC storage systems should further investigate how data deduplication can be integrated into future HPC storage systems.rnrnThis thesis presents important novel work in different area of data deduplication re- search.

Software tools and efficient algorithms for the feature detection, feature tracking, event localization, and visualization of large sets of atmospheric data

Data sets describing the state of the earth's atmosphere are of great importance in the atmospheric sciences. Over the last decades, the quality and sheer amount of the available data increased significantly, resulting in a rising demand for new tools capable of handling and analysing these large, multidimensional sets of atmospheric data. The interdisciplinary work presented in this thesis covers the development and the application of practical software tools and efficient algorithms from the field of computer science, aiming at the goal of enabling atmospheric scientists to analyse and to gain new insights from these large data sets. For this purpose, our tools combine novel techniques with well-established methods from different areas such as scientific visualization and data segmentation. In this thesis, three practical tools are presented. Two of these tools are software systems (Insight and IWAL) for different types of processing and interactive visualization of data, the third tool is an efficient algorithm for data segmentation implemented as part of Insight.Insight is a toolkit for the interactive, three-dimensional visualization and processing of large sets of atmospheric data, originally developed as a testing environment for the novel segmentation algorithm. It provides a dynamic system for combining at runtime data from different sources, a variety of different data processing algorithms, and several visualization techniques. Its modular architecture and flexible scripting support led to additional applications of the software, from which two examples are presented: the usage of Insight as a WMS (web map service) server, and the automatic production of a sequence of images for the visualization of cyclone simulations. The core application of Insight is the provision of the novel segmentation algorithm for the efficient detection and tracking of 3D features in large sets of atmospheric data, as well as for the precise localization of the occurring genesis, lysis, merging and splitting events. Data segmentation usually leads to a significant reduction of the size of the considered data. This enables a practical visualization of the data, statistical analyses of the features and their events, and the manual or automatic detection of interesting situations for subsequent detailed investigation. The concepts of the novel algorithm, its technical realization, and several extensions for avoiding under- and over-segmentation are discussed. As example applications, this thesis covers the setup and the results of the segmentation of upper-tropospheric jet streams and cyclones as full 3D objects. Finally, IWAL is presented, which is a web application for providing an easy interactive access to meteorological data visualizations, primarily aimed at students. As a web application, the needs to retrieve all input data sets and to install and handle complex visualization tools on a local machine are avoided. The main challenge in the provision of customizable visualizations to large numbers of simultaneous users was to find an acceptable trade-off between the available visualization options and the performance of the application. Besides the implementational details, benchmarks and the results of a user survey are presented.

Effiziente und robuste, feature-basierte Wiedererkennung langer Zeitreihen in großen Datenbanken

Die Materialverfolgung gewinnt in der Metallindustrie immer mehr an Bedeutung:rnEs ist notwendig, dass ein Metallband im Fertigungsprozess ein festgelegtes Programm durchläuft - erst dann ist die Qualität des Endprodukts garantiert. Die bisherige Praxis besteht darin, jedem Metallband eine Nummer zuzuordnen, mit der dieses Band beschriftet wird. Bei einer tagelangen Lagerung der Bänder zwischen zwei Produktionsschritten erweist sich diese Methode als fehleranfällig: Die Beschriftungen können z.B. verloren gehen, verwechselt, falsch ausgelesen oder unleserlich werden. 2007 meldete die iba AG das Patent zur Identifikation der Metallbänder anhand ihres Dickenprofils an (Anhaus [3]) - damit kann die Identität des Metallbandes zweifelsfrei nachgewiesen werden, eine zuverlässige Materialverfolgung wurde möglich.Es stellte sich jedoch heraus, dass die messfehlerbehafteten Dickenprofile, die als lange Zeitreihen aufgefasst werden können, mit Hilfe von bisherigen Verfahren (z.B. L2-Abstandsminimierung oder Dynamic Time Warping) nicht erfolgreich verglichen werden können.Diese Arbeit stellt einen effizienten feature-basierten Algorithmus zum Vergleichrnzweier Zeitreihen vor. Er ist sowohl robust gegenüber Rauschen und Messausfällen als auch invariant gegenüber solchen Koordinatentransformationen der Zeitreihen wie Skalierung und Translation. Des Weiteren sind auch Vergleiche mit Teilzeitreihen möglich. Unser Framework zeichnet sich sowohl durch seine hohe Genauigkeit als auch durch seine hohe Geschwindigkeit aus: Mehr als 99.5% der Anfragen an unsere aus realen Profilen bestehende Testdatenbank werden richtig beantwortet. Mit mehreren hundert Zeitreihen-Vergleichen pro Sekunde ist es etwa um den Faktor 10 schneller als die auf dem Gebiet der Zeitreihenanalyse etablierten Verfahren, die jedoch nicht im Stande sind, mehr als 90% der Anfragen korrekt zu verarbeiten. Der Algorithmus hat sich als industrietauglich erwiesen. Die iba AG setzt ihn in einem weltweit einzigartigen dickenprofilbasierten Überwachungssystemrnzur Materialverfolgung ein, das in ersten Stahl- und Aluminiumwalzwerkenrnbereits erfolgreich zum Einsatz kommt.

Optimized scheduling in real-time environments with column generation

Im Bereich sicherheitsrelevanter eingebetteter Systeme stellt sich der Designprozess von Anwendungen als sehr komplex dar. Entsprechend einer gegebenen Hardwarearchitektur lassen sich Steuergeräte aufrüsten, um alle bestehenden Prozesse und Signale pünktlich auszuführen. Die zeitlichen Anforderungen sind strikt und müssen in jeder periodischen Wiederkehr der Prozesse erfüllt sein, da die Sicherstellung der parallelen Ausführung von größter Bedeutung ist. Existierende Ansätze können schnell Designalternativen berechnen, aber sie gewährleisten nicht, dass die Kosten für die nötigen Hardwareänderungen minimal sind. Wir stellen einen Ansatz vor, der kostenminimale Lösungen für das Problem berechnet, die alle zeitlichen Bedingungen erfüllen. Unser Algorithmus verwendet Lineare Programmierung mit Spaltengenerierung, eingebettet in eine Baumstruktur, um untere und obere Schranken während des Optimierungsprozesses bereitzustellen. Die komplexen Randbedingungen zur Gewährleistung der periodischen Ausführung verlagern sich durch eine Zerlegung des Hauptproblems in unabhängige Unterprobleme, die als ganzzahlige lineare Programme formuliert sind. Sowohl die Analysen zur Prozessausführung als auch die Methoden zur Signalübertragung werden untersucht und linearisierte Darstellungen angegeben. Des Weiteren präsentieren wir eine neue Formulierung für die Ausführung mit fixierten Prioritäten, die zusätzlich Prozessantwortzeiten im schlimmsten anzunehmenden Fall berechnet, welche für Szenarien nötig sind, in denen zeitliche Bedingungen an Teilmengen von Prozessen und Signalen gegeben sind. Wir weisen die Anwendbarkeit unserer Methoden durch die Analyse von Instanzen nach, welche Prozessstrukturen aus realen Anwendungen enthalten. Unsere Ergebnisse zeigen, dass untere Schranken schnell berechnet werden können, um die Optimalität von heuristischen Lösungen zu beweisen. Wenn wir optimale Lösungen mit Antwortzeiten liefern, stellt sich unsere neue Formulierung in der Laufzeitanalyse vorteilhaft gegenüber anderen Ansätzen dar. Die besten Resultate werden mit einem hybriden Ansatz erzielt, der heuristische Startlösungen, eine Vorverarbeitung und eine heuristische mit einer kurzen nachfolgenden exakten Berechnungsphase verbindet.

Visualization and validation of (Q)SAR models

Analyzing and modeling relationships between the structure of chemical compounds, their physico-chemical properties, and biological or toxic effects in chemical datasets is a challenging task for scientific researchers in the field of cheminformatics. Therefore, (Q)SAR model validation is essential to ensure future model predictivity on unseen compounds. Proper validation is also one of the requirements of regulatory authorities in order to approve its use in real-world scenarios as an alternative testing method. However, at the same time, the question of how to validate a (Q)SAR model is still under discussion. In this work, we empirically compare a k-fold cross-validation with external test set validation. The introduced workflow allows to apply the built and validated models to large amounts of unseen data, and to compare the performance of the different validation approaches. Our experimental results indicate that cross-validation produces (Q)SAR models with higher predictivity than external test set validation and reduces the variance of the results. Statistical validation is important to evaluate the performance of (Q)SAR models, but does not support the user in better understanding the properties of the model or the underlying correlations. We present the 3D molecular viewer CheS-Mapper (Chemical Space Mapper) that arranges compounds in 3D space, such that their spatial proximity reflects their similarity. The user can indirectly determine similarity, by selecting which features to employ in the process. The tool can use and calculate different kinds of features, like structural fragments as well as quantitative chemical descriptors. Comprehensive functionalities including clustering, alignment of compounds according to their 3D structure, and feature highlighting aid the chemist to better understand patterns and regularities and relate the observations to established scientific knowledge. Even though visualization tools for analyzing (Q)SAR information in small molecule datasets exist, integrated visualization methods that allows for the investigation of model validation results are still lacking. We propose visual validation, as an approach for the graphical inspection of (Q)SAR model validation results. New functionalities in CheS-Mapper 2.0 facilitate the analysis of (Q)SAR information and allow the visual validation of (Q)SAR models. The tool enables the comparison of model predictions to the actual activity in feature space. Our approach reveals if the endpoint is modeled too specific or too generic and highlights common properties of misclassified compounds. Moreover, the researcher can use CheS-Mapper to inspect how the (Q)SAR model predicts activity cliffs. The CheS-Mapper software is freely available at http://ches-mapper.org.