Procedures of quality control and data analysis of multi-site ground-based observations for the absolute flux calibration of Gaia

The Gaia space mission is a major project for the European astronomical community. As challenging as it is, the processing and analysis of the huge data-flow incoming from Gaia is the subject of thorough study and preparatory work by the DPAC (Data Processing and Analysis Consortium), in charge of all aspects of the Gaia data reduction. This PhD Thesis was carried out in the framework of the DPAC, within the team based in Bologna. The task of the Bologna team is to define the calibration model and to build a grid of spectro-photometric standard stars (SPSS) suitable for the absolute flux calibration of the Gaia G-band photometry and the BP/RP spectrophotometry. Such a flux calibration can be performed by repeatedly observing each SPSS during the life-time of the Gaia mission and by comparing the observed Gaia spectra to the spectra obtained by our ground-based observations. Due to both the different observing sites involved and the huge amount of frames expected (≃100000), it is essential to maintain the maximum homogeneity in data quality, acquisition and treatment, and a particular care has to be used to test the capabilities of each telescope/instrument combination (through the “instrument familiarization plan”), to devise methods to keep under control, and eventually to correct for, the typical instrumental effects that can affect the high precision required for the Gaia SPSS grid (a few % with respect to Vega). I contributed to the ground-based survey of Gaia SPSS in many respects: with the observations, the instrument familiarization plan, the data reduction and analysis activities (both photometry and spectroscopy), and to the maintenance of the data archives. However, the field I was personally responsible for was photometry and in particular relative photometry for the production of short-term light curves. In this context I defined and tested a semi-automated pipeline which allows for the pre-reduction of imaging SPSS data and the production of aperture photometry catalogues ready to be used for further analysis. A series of semi-automated quality control criteria are included in the pipeline at various levels, from pre-reduction, to aperture photometry, to light curves production and analysis.

COBAMOS: Endnutzerprogrammierung auf Basis nachrichtenbasierter Komponentenvernetzung

Die Aufgabenstellung, welche dieser Dissertation zugrunde liegt, lässt sich kurz als die Untersuchung von komponentenbasierten Konzepten zum Einsatz in der Softwareentwicklung durch Endanwender beschreiben. In den letzten 20 bis 30 Jahren hat sich das technische Umfeld, in dem ein Großteil der Arbeitnehmer seine täglichen Aufgaben verrichtet, grundlegend verändert. Der Computer, früher in Form eines Großrechners ausschließlich die Domäne von Spezialisten, ist nun ein selbstverständlicher Bestandteil der täglichen Arbeit. Der Umgang mit Anwendungsprogrammen, die dem Nutzer erlauben in einem gewissen Rahmen neue, eigene Funktionalität zu definieren, ist in vielen Bereichen so selbstverständlich, dass viele dieser Tätigkeiten nicht bewusst als Programmieren wahrgenommen werden. Da diese Nutzer nicht notwendigerweise in der Entwicklung von Software ausgebildet sind, benötigen sie entsprechende Unterstützung bei diesen Tätigkeiten. Dies macht deutlich, welche praktische Relevanz die Untersuchungen in diesem Bereich haben. Zur Erstellung eines Programmiersystems für Endanwender wird zunächst ein flexibler Anwendungsrahmen entwickelt, welcher sich als Basis zur Erstellung solcher Systeme eignet. In Softwareprojekten sind sich ändernde Anforderungen und daraus resultierende Notwendigkeiten ein wichtiger Aspekt. Dies wird im Entwurf des Frameworks durch Konzepte zur Bereitstellung von wieder verwendbarer Funktionalität durch das Framework und Möglichkeiten zur Anpassung und Erweiterung der vorhandenen Funktionalität berücksichtigt. Hier ist zum einen der Einsatz einer serviceorientierten Architektur innerhalb der Anwendung und zum anderen eine komponentenorientierte Variante des Kommando-Musters zu nennen. Zum anderen wird ein Konzept zur Kapselung von Endnutzerprogrammiermodellen in Komponenten erarbeitet. Dieser Ansatz ermöglicht es, unterschiedliche Modelle als Grundlage der entworfenen Entwicklungsumgebung zu verwenden. Im weiteren Verlauf der Arbeit wird ein Programmiermodell entworfen und unter Verwendung des zuvor genannten Frameworks implementiert. Damit dieses zur Nutzung durch Endanwender geeignet ist, ist eine Anhebung der zur Beschreibung eines Softwaresystems verwendeten Abstraktionsebene notwendig. Dies wird durch die Verwendung von Komponenten und einem nachrichtenbasierten Kompositionsmechanismus erreicht. Die vorgenommene Realisierung ist dabei noch nicht auf konkrete Anwendungsfamilien bezogen, diese Anpassungen erfolgen in einem weiteren Schritt für zwei unterschiedliche Anwendungsbereiche.

Data Mining in Clinical Practice for the Quantification of Motor Impairment in Parkinson's Disease

Advances in biomedical signal acquisition systems for motion analysis have led to lowcost and ubiquitous wearable sensors which can be used to record movement data in different settings. This implies the potential availability of large amounts of quantitative data. It is then crucial to identify and to extract the information of clinical relevance from the large amount of available data. This quantitative and objective information can be an important aid for clinical decision making. Data mining is the process of discovering such information in databases through data processing, selection of informative data, and identification of relevant patterns. The databases considered in this thesis store motion data from wearable sensors (specifically accelerometers) and clinical information (clinical data, scores, tests). The main goal of this thesis is to develop data mining tools which can provide quantitative information to the clinician in the field of movement disorders. This thesis will focus on motor impairment in Parkinson's disease (PD). Different databases related to Parkinson subjects in different stages of the disease were considered for this thesis. Each database is characterized by the data recorded during a specific motor task performed by different groups of subjects. The data mining techniques that were used in this thesis are feature selection (a technique which was used to find relevant information and to discard useless or redundant data), classification, clustering, and regression. The aims were to identify high risk subjects for PD, characterize the differences between early PD subjects and healthy ones, characterize PD subtypes and automatically assess the severity of symptoms in the home setting.

Ultra-low power WSNs: distributed signal processing and dynamic resource management

This thesis presents several data processing and compression techniques capable of addressing the strict requirements of wireless sensor networks. After introducing a general overview of sensor networks, the energy problem is introduced, dividing the different energy reduction approaches according to the different subsystem they try to optimize. To manage the complexity brought by these techniques, a quick overview of the most common middlewares for WSNs is given, describing in detail SPINE2, a framework for data processing in the node environment. The focus is then shifted on the in-network aggregation techniques, used to reduce data sent by the network nodes trying to prolong the network lifetime as long as possible. Among the several techniques, the most promising approach is the Compressive Sensing (CS). To investigate this technique, a practical implementation of the algorithm is compared against a simpler aggregation scheme, deriving a mixed algorithm able to successfully reduce the power consumption. The analysis moves from compression implemented on single nodes to CS for signal ensembles, trying to exploit the correlations among sensors and nodes to improve compression and reconstruction quality. The two main techniques for signal ensembles, Distributed CS (DCS) and Kronecker CS (KCS), are introduced and compared against a common set of data gathered by real deployments. The best trade-off between reconstruction quality and power consumption is then investigated. The usage of CS is also addressed when the signal of interest is sampled at a Sub-Nyquist rate, evaluating the reconstruction performance. Finally the group sparsity CS (GS-CS) is compared to another well-known technique for reconstruction of signals from an highly sub-sampled version. These two frameworks are compared again against a real data-set and an insightful analysis of the trade-off between reconstruction quality and lifetime is given.

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.

LoneStar : Design and evaluation of an energy-efficient, disk-based archival storage system

Bandlaufwerke waren bisher die vorherrschende Technologie, um die anfallenden Datenmengen in Archivsystemen zu speichern. Mit Zugriffsmustern, die immer aktiver werden, und Speichermedien wie Festplatten die kostenmäßig aufholen, muss die Architektur vor Speichersystemen zur Archivierung neu überdacht werden. Zuverlässigkeit, Integrität und Haltbarkeit sind die Haupteigenschaften der digitalen Archivierung. Allerdings nimmt auch die Zugriffsgeschwindigkeit einen erhöhten Stellenwert ein, wenn aktive Archive ihre gesamten Inhalte für den direkten Zugriff bereitstellen. Ein band-basiertes System kann die hierfür benötigte Parallelität, Latenz und Durchsatz nicht liefern, was in der Regel durch festplattenbasierte Systeme als Zwischenspeicher kompensiert wird.rnIn dieser Arbeit untersuchen wir die Herausforderungen und Möglichkeiten ein festplattenbasiertes Speichersystem zu entwickeln, das auf eine hohe Zuverlässigkeit und Energieeffizienz zielt und das sich sowohl für aktive als auch für kalte Archivumgebungen eignet. Zuerst analysieren wir die Speichersysteme und Zugriffsmuster eines großen digitalen Archivs und präsentieren damit ein mögliches Einsatzgebiet für unsere Architektur. Daraufhin stellen wir Mechanismen vor um die Zuverlässigkeit einer einzelnen Festplatte zu verbessern und präsentieren sowie evaluieren einen neuen, energieeffizienten, zwei- dimensionalen RAID Ansatz der für „Schreibe ein Mal, lese mehrfach“ Zugriffe optimiert ist. Letztlich stellen wir Protokollierungs- und Zwischenspeichermechanismen vor, die die zugrundeliegenden Ziele unterstützen und evaluieren das RAID System in einer Dateisystemumgebung.

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.

Efficient subsequence alignment of time series

Zeitreihen sind allgegenwärtig. Die Erfassung und Verarbeitung kontinuierlich gemessener Daten ist in allen Bereichen der Naturwissenschaften, Medizin und Finanzwelt vertreten. Das enorme Anwachsen aufgezeichneter Datenmengen, sei es durch automatisierte Monitoring-Systeme oder integrierte Sensoren, bedarf außerordentlich schneller Algorithmen in Theorie und Praxis. Infolgedessen beschäftigt sich diese Arbeit mit der effizienten Berechnung von Teilsequenzalignments. Komplexe Algorithmen wie z.B. Anomaliedetektion, Motivfabfrage oder die unüberwachte Extraktion von prototypischen Bausteinen in Zeitreihen machen exzessiven Gebrauch von diesen Alignments. Darin begründet sich der Bedarf nach schnellen Implementierungen. Diese Arbeit untergliedert sich in drei Ansätze, die sich dieser Herausforderung widmen. Das umfasst vier Alignierungsalgorithmen und ihre Parallelisierung auf CUDA-fähiger Hardware, einen Algorithmus zur Segmentierung von Datenströmen und eine einheitliche Behandlung von Liegruppen-wertigen Zeitreihen.rnrnDer erste Beitrag ist eine vollständige CUDA-Portierung der UCR-Suite, die weltführende Implementierung von Teilsequenzalignierung. Das umfasst ein neues Berechnungsschema zur Ermittlung lokaler Alignierungsgüten unter Verwendung z-normierten euklidischen Abstands, welches auf jeder parallelen Hardware mit Unterstützung für schnelle Fouriertransformation einsetzbar ist. Des Weiteren geben wir eine SIMT-verträgliche Umsetzung der Lower-Bound-Kaskade der UCR-Suite zur effizienten Berechnung lokaler Alignierungsgüten unter Dynamic Time Warping an. Beide CUDA-Implementierungen ermöglichen eine um ein bis zwei Größenordnungen schnellere Berechnung als etablierte Methoden.rnrnAls zweites untersuchen wir zwei Linearzeit-Approximierungen für das elastische Alignment von Teilsequenzen. Auf der einen Seite behandeln wir ein SIMT-verträgliches Relaxierungschema für Greedy DTW und seine effiziente CUDA-Parallelisierung. Auf der anderen Seite führen wir ein neues lokales Abstandsmaß ein, den Gliding Elastic Match (GEM), welches mit der gleichen asymptotischen Zeitkomplexität wie Greedy DTW berechnet werden kann, jedoch eine vollständige Relaxierung der Penalty-Matrix bietet. Weitere Verbesserungen umfassen Invarianz gegen Trends auf der Messachse und uniforme Skalierung auf der Zeitachse. Des Weiteren wird eine Erweiterung von GEM zur Multi-Shape-Segmentierung diskutiert und auf Bewegungsdaten evaluiert. Beide CUDA-Parallelisierung verzeichnen Laufzeitverbesserungen um bis zu zwei Größenordnungen.rnrnDie Behandlung von Zeitreihen beschränkt sich in der Literatur in der Regel auf reellwertige Messdaten. Der dritte Beitrag umfasst eine einheitliche Methode zur Behandlung von Liegruppen-wertigen Zeitreihen. Darauf aufbauend werden Distanzmaße auf der Rotationsgruppe SO(3) und auf der euklidischen Gruppe SE(3) behandelt. Des Weiteren werden speichereffiziente Darstellungen und gruppenkompatible Erweiterungen elastischer Maße diskutiert.

Integrating structured and unstructured data in a business-intelligence-system

The recent liberalization of the German energy market has forced the energy industry to develop and install new information systems to support agents on the energy trading floors in their analytical tasks. Besides classical approaches of building a data warehouse giving insight into the time series to understand market and pricing mechanisms, it is crucial to provide a variety of external data from the web. Weather information as well as political news or market rumors are relevant to give the appropriate interpretation to the variables of a volatile energy market. Starting from a multidimensional data model and a collection of buy and sell transactions a data warehouse is built that gives analytical support to the agents. Following the idea of web farming we harvest the web, match the external information sources after a filtering and evaluation process to the data warehouse objects, and present this qualified information on a user interface where market values are correlated with those external sources over the time axis.

Missing Links in the Proposed EU Data Protection Regulation and Cloud Computing Scenarios: A Brief Overview

Applying location-focused data protection law within the context of a location-agnostic cloud computing framework is fraught with difficulties. While the Proposed EU Data Protection Regulation has introduced a lot of changes to the current data protection framework, the complexities of data processing in the cloud involve various layers and intermediaries of actors that have not been properly addressed. This leaves some gaps in the regulation when analyzed in cloud scenarios. This paper gives a brief overview of the relevant provisions of the regulation that will have an impact on cloud transactions and addresses the missing links. It is hoped that these loopholes will be reconsidered before the final version of the law is passed in order to avoid unintended consequences.

Joint Reprocessing of GPS, GLONASS and SLR

A joint reprocessing of GPS, GLONASS and SLR observations has been carried out at TU Dresden, TU Munich, AIUB and ETH Zurich. Common a priori models have been applied for the processing of all types of observation to ensure both consistent parameter estimates and the rigorous combination of microwave and optical measurements. Based on that reprocessing results, we evaluate the impact of adding GLONASS observations to the standard GPS data processing. In particular, changes in station position time series and day boundary overlaps of consecutive satellite arcs are analyzed. In addition, the GNSS orbits derived from microwave measurements are validated using independent SLR range measurements. Our SLR residuals indicate a significant improvement compared to previous results. Furthermore, we evaluate the performance of our high-rate (30s) combined GNSS satellite clocks and discuss associated zero-difference phase residuals.

Comparison of GOCE-GPS gravity fields derived by different approaches

Several techniques have been proposed to exploit GNSS-derived kinematic orbit information for the determination of long-wavelength gravity field features. These methods include the (i) celestial mechanics approach, (ii) short-arc approach, (iii) point-wise acceleration approach, (iv) averaged acceleration approach, and (v) energy balance approach. Although there is a general consensus that—except for energy balance—these methods theoretically provide equivalent results, real data gravity field solutions from kinematic orbit analysis have never been evaluated against each other within a consistent data processing environment. This contribution strives to close this gap. Target consistency criteria for our study are the input data sets, period of investigation, spherical harmonic resolution, a priori gravity field information, etc. We compare GOCE gravity field estimates based on the aforementioned approaches as computed at the Graz University of Technology, the University of Bern, the University of Stuttgart/Austrian Academy of Sciences, and by RHEA Systems for the European Space Agency. The involved research groups complied with most of the consistency criterions. Deviations only occur where technical unfeasibility exists. Performance measures include formal errors, differences with respect to a state-of-the-art GRACE gravity field, (cumulative) geoid height differences, and SLR residuals from precise orbit determination of geodetic satellites. We found that for the approaches (i) to (iv), the cumulative geoid height differences at spherical harmonic degree 100 differ by only ≈10 % ; in the absence of the polar data gap, SLR residuals agree by ≈96 % . From our investigations, we conclude that real data analysis results are in agreement with the theoretical considerations concerning the (relative) performance of the different approaches.

Granular computing as a tool of human data interaction - a cognitive cities use case

The article proposes granular computing as a theoretical, formal and methodological basis for the newly emerging research field of human–data interaction (HDI). We argue that the ability to represent and reason with information granules is a prerequisite for data legibility. As such, it allows for extending the research agenda of HDI to encompass the topic of collective intelligence amplification, which is seen as an opportunity of today’s increasingly pervasive computing environments. As an example of collective intelligence amplification in HDI, we introduce a collaborative urban planning use case in a cognitive city environment and show how an iterative process of user input and human-oriented automated data processing can support collective decision making. As a basis for automated human-oriented data processing, we use the spatial granular calculus of granular geometry.

SMARTnet: A Sensor for Monitoring the Geostationary Ring

As the number of space debris is increasing in the geostationary ring, it becomes mandatory for any satellite operator to avoid any collisions. Space debris in geosynchronous orbits may be observed with optical telescopes. Other than radar, that requires very large dishes and transmission powers for sensing high-altitude objects, optical observations do not depend on active illumination from ground and may be performed with notably smaller apertures. The detection size of an object depends on the aperture of the telescope, sky background and exposure time. With a telescope of 50 cm aperture, objects down to approximately 50 cm may be observed. This size is regarded as a threshold for the identification of hazardous objects and the prevention of potentially catastrophic collisions in geostationary orbits. In collaboration with the Astronomical Institute of the University of Bern (AIUB), the German Space Operations Center (GSOC) is building a small aperture telescope to demonstrate the feasibility of optical surveillance of the geostationary ring. The telescope will be located in the southern hemisphere and complement an existing telescope in the northern hemisphere already operated by AIUB. These two telescopes provide an optimum coverage of European GEO satellites and enable a continuous monitoring independent of seasonal limitations. The telescope will be operated completely automatically. The automated operations should be demonstrated covering the full range of activities including scheduling of observations, telescope and camera control as well as data processing.