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The main aim of presented in this manuscript research is to compare the results of objective and subjective measurement of sleep quality for older adults (65+) in the home environment. A total amount of 73 nights was evaluated in this study. Placing under the mattress device was used to obtain objective measurement data, and a common question on perceived sleep quality was asked to collect the subjective sleep quality level. The achieved results confirm the correlation between objective and subjective measurement of sleep quality with the average standard deviation equal to 2 of 10 possible quality points.
This paper presents the implementation of deep learning methods for sleep stage detection by using three signals that can be measured in a non-invasive way: heartbeat signal, respiratory signal, and movement signal. Since signals are measurements taken during the time, the problem is seen as time-series data classification. Deep learning methods are chosen to solve the problem are convolutional neural network and long-short term memory network. Input data is structured as a time-series sequence of mentioned signals that represent 30 seconds epoch, which is a standard interval for sleep analysis. The records used belong to the overall 23 subjects, which are divided into two subsets. Records from 18 subjects were used for training the data and from 5 subjects for testing the data. For detecting four sleep stages: REM (Rapid Eye Movement), Wake, Light sleep (Stage 1 and Stage 2), and Deep sleep (Stage 3 and Stage 4), the accuracy of the model is 55%, and F1 score is 44%. For five stages: REM, Stage 1, Stage 2, Deep sleep (Stage 3 and 4), and Wake, the model gives an accuracy of 40% and F1 score of 37%.
Cardiovascular diseases are directly or indirectly responsible for up to 38.5% of all deaths in Germany and thus represent the most frequent cause of death. At present, heart diseases are mainly discovered by chance during routine visits to the doctor or when acute symptoms occur. However, there is no practical method to proactively detect diseases or abnormalities of the heart in the daily environment and to take preventive measures for the person concerned. Long-term ECG devices, as currently used by physicians, are simply too expensive, impractical, and not widely available for everyday use. This work aims to develop an ECG device suitable for everyday use that can be worn directly on the body. For this purpose, an already existing hardware platform will be analyzed, and the corresponding potential for improvement will be identified. A precise picture of the existing data quality is obtained by metrological examination, and corresponding requirements are defined. Based on these identified optimization potentials, a new ECG device is developed. The revised ECG device is characterized by a high integration density and combines all components directly on one board except the battery and the ECG electrodes. The compact design allows the device to be attached directly to the chest. An integrated microcontroller allows digital signal processing without the need for an additional computer. Central features of the evaluation are a peak detection for detecting R-peaks and a calculation of the current heart rate based on the RR interval. To ensure the validity of the detected R-peaks, a model of the anatomical conditions is used. Thus, unrealistic RR-intervals can be excluded. The wireless interface allows continuous transmission of the calculated heart rate. Following the development of hardware and software, the results are verified, and appropriate conclusions about the data quality are drawn. As a result, a very compact and wearable ECG device with different wireless technologies, data storage, and evaluation of RR intervals was developed. Some tests yelled runtimes up to 24 hours with wireless Lan activated and streaming.
We propose and apply a requirements engineering approach that focuses on security and privacy properties and takes into account various stakeholder interests. The proposed methodology facilitates the integration of security and privacy by design into the requirements engineering process. Thus, specific, detailed security and privacy requirements can be implemented from the very beginning of a software project. The method is applied to an exemplary application scenario in the logistics industry. The approach includes the application of threat and risk rating methodologies, a technique to derive technical requirements from legal texts, as well as a matching process to avoid duplication and accumulate all essential requirements.
Sleep quality and in general, behavior in bed can be detected using a sleep state analysis. These results can help a subject to regulate sleep and recognize different sleeping disorders. In this work, a sensor grid for pressure and movement detection supporting sleep phase analysis is proposed. In comparison to the leading standard measuring system, which is Polysomnography (PSG), the system proposed in this project is a non-invasive sleep monitoring device. For continuous analysis or home use, the PSG or wearable Actigraphy devices tends to be uncomfortable. Besides this fact, they are also very expensive. The system represented in this work classifies respiration and body movement with only one type of sensor and also in a non-invasive way. The sensor used is a pressure sensor. This sensor is low cost and can be used for commercial proposes. The system was tested by carrying out an experiment that recorded the sleep process of a subject. These recordings showed the potential for classification of breathing rate and body movements. Although previous researches show the use of pressure sensors in recognizing posture and breathing, they have been mostly used by positioning the sensors between the mattress and bedsheet. This project however, shows an innovative way to position the sensors under the mattress.
The investigation of stress requires to distinguish between stress caused by physical activity and stress that is caused by psychosocial factors. The behaviour of the heart in response to stress and physical activity is very similar in case the set of monitored parameters is reduced to one. Currently, the differentiation remains difficult and methods which only use the heart rate are not able to differentiate between stress and physical activity, without using additional sensor data input. The approach focusses on methods which generate signals providing characteristics that are useful for detecting stress, physical activity, no activity and relaxation.
Die Firma FCT bietet industriellen Unternehmen eine Lösung im Bereich Enterprise-Content-Management und Redaktionssysteme an. Der Fokus liegt auf der medienneutralen Verwaltung der Daten im XML-Format und auf dem Publizieren dieser Daten in verschiedene Ausgabeformate wie PDF, HTML oder Online Help. Die Publikation nach PDF erfolgt meistens mit Desktop Publishing Tools wie Adobe FrameMaker, Adobe InDesign oder Microsoft Word. Immer mehr wird die Publikation nach PDF mit dem W3C Standard XSL Formatting Objects (XSL-FO)eingesetzt. Die Publikation nach PDF erfolgt dabei vollautomatisch anhand von Stylesheets. Durch die vollautomatische Publikation hatte der Redakteur bisher keine Möglichkeit manuell Seitenlayout und Seitenformatierungen anzupassen, da das Anpassen der Stylesheets spezielles programmiertechnisches Know-How voraussetzt. Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurde eine Entwicklungsumgebung konzipiert und implementiert, die es Redakteuren ermöglicht, Seitenlayout und Seitenformatierung komfortabel über eine grafische Oberfläche festzulegen. Da hierbei unterschiedliche Dokumententypen und unterschiedliche Kunden berücksichtigt werden müssen, verwendet die Anwendung ein Projektansatz um die unterschiedlichen Stylesheets, Konfigurationen und Kunden zu organisieren. Da bei unterschiedlichen Kunden verschiedene FO-Prozessoren wie Antenna House XSL Formatter, RenderX XEP oder Apache FOP zum Einsatz kommen, war es ein Schwerpunkt dieser Arbeit, die Unterschiede dieser Prozessoren zu analysieren und die Entwicklungsumgebung prozessorunabhängig aufzusetzen. Eine Vorschau zeigt dem Redakteur, wie sich die verschiedenen Konfigurationen auf das PDF-Dokument auswirken, um gegebenenfalls weitere Änderungen am Seitenlayout bzw. Seitenformatierungen vorzunehmen.
This work is a study about a comparison of survey tools and it should help developers in selecting a suited tool for application in an AAL environment. The first step was to identify the basic required functionality of the survey tools used for AAL technologies and to compare these tools by their functionality and assignments. The comparative study was derived from the data obtained, previous literature studies and further technical data. A list of requirements was stated and ordered in terms of relevance to the target application domain. With the help of an integrated assessment method, the calculation of a generalized estimate value was performed and the result is explained. Finally, the planned application of this tool in a running project is explained.
Anbindung eines PPC405 embedded CPU Core an ein MPC860-System unter dem Echtzeitbetriebssystem OSE
(2006)
Die Diplomarbeit verfolgt das Ziel, die softwareseitige Anbindung eines PPC405-Systems an das Gesamtsystem einer digitalen Funkgeräteplattform herzustellen. Über eine konzipierte Implementierung, die nach dem Einschalten des Funkgeräts gestartet wird, erfolgt die Übertragung des Betriebssystems in den zugehörigen Arbeitsspeicher des PPC405-Systems. Nach Abschluss der Initialisierungsphase kommunizieren die Anwendungsprozesse auf den beteiligten Systemen über eine transparente Erweiterung des Betriebssystems mit der jeweiligen Gegenseite. Als Übertragungsmedium für die genannte Betriebssystemerweiterung wird ein zwischen den Systemen angesiedelter Speicher genutzt, für dessen koordinierte Zugriffe eine im Rahmen der Diplomarbeit entwickelte Treiberkomponente sorgt. Durch die Anbindung des PPC405-Systems wird eine Leistungssteigerung des Gesamtsystems erwartet. Auf der Basis von Messungen wurde die Performance des somit erhaltenen Multiprozessorsystems bestimmt. Aus den Ergebnissen wurden geeignete Möglichkeiten zur Optimierung erarbeitet und umgesetzt.
Aufbau eines neuen Knowledge Networks für den Bereich "Human Resources" der Winterthur Versicherung
(2003)
Die seit Mitte des letzten Jahrhunderts geprägte Industriegesellschaft erfährt eine neue Wende. Das Zeitalter der Informations- und Wissensgesellschaft drängt sich aufgrund der Informationstechnologie (IT) in den Vordergrund. "Die Wissensgesellschaft ist keine ferne Vision. Sie ist längst Realität. Wir müssen sie nicht erfinden, sondern erfinderisch mit ihren Chancen umgehen". Im Gegensatz zur bisherigen Gesellschaft, in der die Produktion von Objekten zu möglichst geringen Kosten im Mittelpunkt stand, orientiert sich diese neue Gesellschaft mehr an der Entwicklung von neuen Ideen und neuem Wissen zur Produktion und Weiterentwicklung von Objekten. Auch die Organisationsform in Unternehmen erfuhr einen Wandel: von funktionalen zu prozessorientierten Organisationsformen. Diese prozessorientierte Organisation ist lernfähiger, da Barrieren, Abeilungsgrenzen und Hierarchieebenen leichter überwindbar geworden sind. In diesem Zusammenhang liegt die Wertschöpfung von Unternehmen darin, dass die Mitarbeiter der Unternehmung mit Geschick, Originalität und Schnelligkeit neue Probleme identifizieren, kreativ lösen und überzeugend kommunizieren. Zum wettbewerbsentscheidenden Faktor wird das Wissen, welches sich in verschiedensten Formen innerhalb des Unternehmens befindet. Dieses zu offenbaren und zu gebrauchen ist u.a. das Ziel des Knowledge Managements. Wie bei jeder Organisation empfiehlt es sich auch beim Knowledge Management, in zusammenhängenden Prozessen zu denken. Dazu müssen Unternehmen Knowledge Management als einen gestaltbaren Prozess verstehen, der sich auf alle internen Prozesse auswirkt.
In diesem Beitrag wird eine Methode des maschinellen Lernens entwickelt, die die Schlafstadienerkennung untersucht. Übliche Methoden der Schlafanalyse basieren auf der Polysomnographie (PSG). Der präsentierte Ansatz basiert auf Signalen, die ausschließlich nicht-invasiv in einer häuslichen Umgebung gemessen werden können. Bewegungs-, Herzschlags- und Atmungssignale können vergleichsweise leicht erfasst werden aber die Erkennung der Schlafstadien ist dadurch erschwert. Die Signale werden als Zeitreihenfolge strukturiert und in Epochen überführt. Die Leistungsfähigkeit von maschinellem Lernen wird der Polysomnographie gegenübergestellt und bewertet.
Objective: This paper presents an algorithm for non-invasive sleep stage identification using respiratory, heart rate and movement signals. The algorithm is part of a system suitable for long-term monitoring in a home environment, which should support experts analysing sleep. Approach: As there is a strong correlation between bio-vital signals and sleep stages, multinomial logistic regression was chosen for categorical distribution of sleep stages. Several derived parameters of three signals (respiratory, heart rate and movement) are input for the proposed method. Sleep recordings of five subjects were used for the training of a machine learning model and 30 overnight recordings collected from 30 individuals with about 27 000 epochs of 30 s intervals each were evaluated. Main results: The achieved rate of accuracy is 72% for Wake, NREM, REM (with Cohen's kappa value 0.67) and 58% for Wake, Light (N1 and N2), Deep (N3) and REM stages (Cohen's kappa is 0.50). Our approach has confirmed the potential of this method and disclosed several ways for its improvement. Significance: The results indicate that respiratory, heart rate and movement signals can be used for sleep studies with a reasonable level of accuracy. These inputs can be obtained in a non-invasive way applying it in a home environment. The proposed system introduces a convenient approach for a long-term monitoring system which could support sleep laboratories. The algorithm which was developed allows for an easy adjustment of input parameters that depend on available signals and for this reason could also be used with various hardware systems.
Wenn neue Tätigkeiten in der PVC-Abdichtlinie2 der Lackiererei bearbeitet werden müssen, ist es notwendig die gesamte Produktionslinie zu betrachten, um eine Aussage darüber machen zu können, an welchem Arbeitsplatz diese neuen Tätigkeiten bearbeitet werden können. Die Zuweisung von neuen Tätigkeiten an Arbeitsplätze wird Eintakten genannt. Ziel der Diplomarbeit war es, ein Konzept für die automatische Eintaktung von manuellen Tätigkeiten an der PVC-Abdichtlinie2 der Lackiererei zu erstellen. Anschließend sollte ein Programm entwickelt werden, womit eine automatische Eintaktung durchgeführt werden kann. Bei der Erstellung dieses Programms sollte darauf geachtet werden, dass das Programm leicht zu handhaben ist. Weiterhin sollte das Programm so gestaltet sein, dass es auch durch die ähnlich aufgebaute Abdichtlinie1 genutzt werden kann.
Der Gegenstand dieser Bachelorarbeit ist die automatisierte Extraktion von Polygonzügen anhand eines Grundrissbildes. Diese Polygonzüge sollen die Räumlichkeiten wiedergeben. In dieser Bachelorarbeit wurde daher ein Algorithmus für die Grundrissbildverarbeitung mittels Python entwickelt und implementiert. Zuerst wird ein Grundrissbild bereinigt, d. h. es werden unerwünschte Bildstrukturen verwaschen. Mithilfe des Canny-Kantendetektors werden anschließend die Kanten detektiert. Danach werden die Ecken im Grundrissbild via Harris-Eckendetektor lokalisiert. Um die Ecken sinnvoll zu verbinden, wird eine abgewandelte Form des Dijkstra Algorithmus herangezogen. Die daraus gewonnen Daten dienen zur Erstellung der Polygonzüge, welche für die Simulation von pFlow benötigt werden. Der entwickelte Algorithmus eignet sich insbesondere für klare und simple Grundrissbilder.