Sonstige Publikation
Refine
Year of publication
Document Type
- Conference Proceeding (22)
- Other Publications (20)
- Article (12)
- Working Paper (10)
- Part of a Book (2)
- Report (2)
- Preprint (1)
Keywords
- AHI (1)
- Accelerometer sensor (1)
- Apnoe (1)
- Arbeitsmarkt (1)
- Artefaktkorrektur (1)
- Atmung (1)
- Atmungssignal (1)
- BCG (1)
- Ballistokardiographie (1)
- Bewegung (1)
Institute
- Fakultät Bauingenieurwesen (2)
- Fakultät Informatik (9)
- Fakultät Maschinenbau (1)
- Fakultät Wirtschafts-, Kultur- und Rechtswissenschaften (3)
- Institut für Angewandte Forschung - IAF (10)
- Institut für Optische Systeme - IOS (1)
- Institut für Strategische Innovation und Technologiemanagement - IST (1)
- Institut für Werkstoffsystemtechnik Thurgau - WITg (13)
- Konstanz Institut für Corporate Governance - KICG (3)
Der Wandel des Einzelhandels
(2023)
Die Ursachen der existentiellen Bedrohung vieler Einzelhandelsunternehmen sind nicht nur auf die Nachwirkungen der Coronapandemie und den Ukraine-Krieg mit der daraus resultierenden Inflation und Kaufzurückhaltung zurückzuführen. Auch die Digitalisierung und die wachsende Onlinekonkurrenz sowie ein verändertes Einkaufs- und Konsumverhalten der Kund:innen setzt den Einzelhandel unter Druck. Dabei scheint besonders die junge Generation Z, die mit dem Internet, sozialen Medien und digitalen Anwendungen aufgewachsen ist, nicht mehr den traditionellen Konsummustern zu entsprechen, und erwartet eine Ausrichtung des Einzelhandels an ihre Bedürfnisse. Doch wie ticken junge Konsument:innen und wie unterscheiden sich ihre Erwartungen an den Handel von älteren Generationen? Im Beitrag werden Antworten auf diese Fragen gegeben.
Sleep is a multi-dimensional influencing factor on physical health, cognitive function, emotional well-being, mental health, daily performance, and productivity. The barriers such as time-consuming, invasiveness, and expense have caused a gradual shift in sleep monitoring from traditional and standard in-lab approach, e. g., polysomnography (PSG) to unobtrusive and noninvasive in-home sleep monitoring, yet further improvement is required. Despite an increasing interest in fiberoptic-based methods for cardiorespiratory estimation, the traditional mechanical-based sensors consist of force-sensitive resistors (FSR), lead zirconate titanate piezoelectric (PZT), and accelerometers yet serve as the dominant approach. The part of popularity lies in reducing the system’s complexity, expense, easy maintenance, and user-friendliness. However, care must be taken regarding the performance of such sensors with respect to accuracy and calibration.
Das klinische Standardverfahren und Referenz der Schlafmessung und der Klassifizierung der einzelnen Schlafstadien ist die Polysomnographie (PSG). Alternative Ansätze zu diesem aufwändigen Verfahren könnten einige Vorteile bieten, wenn die Messungen auf eine komfortablere Weise durchgeführt werden. Das Hauptziel dieser Forschung Studie ist es, einen Algorithmus für die automatische Klassifizierung von Schlafstadien zu entwickeln, der ausschließlich Bewegungs- und Atmungssignale verwendet.
Scheinselbständigkeit
(2023)
100 Jahre Türkische Republik
(2023)
Wie kann Korpuslinguistik für den Fremdsprachenunterricht genutzt werden? Wie kann Data-driven Learning initiiert werden? Wer sich mit diesen Fragen beschäftigt und sich über den Einsatz im DaF-Unterricht informieren möchte, wird kaum fündig, denn die publizierten Materialien wurden in der Regel für den Englischunterricht verfasst. In dieser Sammelrezension werden daher vier Monografien vorgestellt, in denen der Einsatz der Korpuslinguistik zur Sprachvermittlung Englisch beschrieben wird. Es sollen die Schwerpunkte und Besonderheiten der Monografien herausgearbeitet und der mögliche Nutzen für Deutsch als Fremdsprache eruiert werden.
Botenstoffe für Innovationen
(2022)
The purpose of this paper is to examine the effects of perceived stress on traffic and road safety. One of the leading causes of stress among drivers is the feeling of having a lack of control during the driving process. Stress can result in more traffic accidents, an increase in driver errors, and an increase in traffic violations. To study this phenomenon, the Stress Perceived Questionnaire (PSQ) was used to evaluate the perceived stress while driving in a simulation. The study was conducted with participants from Germany, and they were grouped into different categories based on their emotional stability. Each participant was monitored using wearable devices that measured their instantaneous heart rate (HR). The preference for wearable devices was due to their non-intrusive and portable nature. The results of this study provide an overview of how stress can affect traffic and road safety, which can be used for future research or to implement strategies to reduce road accidents and promote traffic safety.
Generating synthetic data is a relevant point in the machine learning community. As accessible data is limited, the generation of synthetic data is a significant point in protecting patients' privacy and having more possibilities to train a model for classification or other machine learning tasks. In this work, some generative adversarial networks (GAN) variants are discussed, and an overview is given of how generative adversarial networks can be used for data generation in different fields. In addition, some common problems of the GANs and possibilities to avoid them are shown. Different evaluation methods of the generated data are also described.
Sleep analysis using a Polysomnography system is difficult and expensive. That is why we suggest a non-invasive and unobtrusive measurement. Very few people want the cables or devices attached to their bodies during sleep. The proposed approach is to implement a monitoring system, so the subject is not bothered. As a result, the idea is a non-invasive monitoring system based on detecting pressure distribution. This system should be able to measure the pressure differences that occur during a single heartbeat and during breathing through the mattress. The system consists of two blocks signal acquisition and signal processing. This whole technology should be economical to be affordable enough for every user. As a result, preprocessed data is obtained for further detailed analysis using different filters for heartbeat and respiration detection. In the initial stage of filtration, Butterworth filters are used.
Determination of accelerometer sensor position for respiration rate detection: Initial research
(2022)
Continuous monitoring of a patient's vital signs is essential in many chronic illnesses. The respiratory rate (RR) is one of the vital signs indicating breathing diseases. This article proposes the initial investigation for determining the accelerometric sensor position of a non-invasive and unobtrusive respiratory rate monitoring system. This research aims to determine the sensor position in relation to the patient, which can provide the most accurate values of the mentioned physiological parameter. In order to achieve the result, the particular system setup, including a mechanical sensor holder construction was used. The breathing signals from 5 participants were analyzed corresponding to the relaxed state. The main criterion for selecting a suitable sensor position was each patient's average acceleration amplitude excursion, which corresponds to the respiratory signal. As a result, we provided one more defined important parameter for the considered system, which was not determined before.
oday many scientific works are using deep learning algorithms and time series, which can detect physiological events of interest. In sleep medicine, this is particularly relevant in detecting sleep apnea, specifically in detecting obstructive sleep apnea events. Deep learning algorithms with different architectures are used to achieve decent results in accuracy, sensitivity, etc. Although there are models that can reliably determine apnea and hypopnea events, another essential aspect to consider is the explainability of these models, i.e., why a model makes a particular decision. Another critical factor is how these deep learning models determine how severe obstructive sleep apnea is in patients based on the apnea-hypopnea index (AHI). Deep learning models trained by two approaches for AHI determination are exposed in this work. Approaches vary depending on the data format the models are fed: full-time series and window-based time series.
Sleep is essential to existence, much like air, water, and food, as we spend nearly one-third of our time sleeping. Poor sleep quality or disturbed sleep causes daytime solemnity, which worsens daytime activities' mental and physical qualities and raises the risk of accidents. With advancements in sensor and communication technology, sleep monitoring is moving out of specialized clinics and into our everyday homes. It is possible to extract data from traditional overnight polysomnographic recordings using more basic tools and straightforward techniques. Ballistocardiogram is an unobtrusive, non-invasive, simple, and low-cost technique for measuring cardiorespiratory parameters. In this work, we present a sensor board interface to facilitate the communication between force sensitive resistor sensor and an embedded system to provide a high-performing prototype with an efficient signal-to-noise ratio. We have utilized a multi-physical-layer approach to locate each layer on top of another, yet supporting a low-cost, compact design with easy deployment under the bed frame.
The importance of sleep for human life is enormous. It affects physical, mental, and psychological health. Therefore, it is vital to recognise sleep disorders in a timely manner in order to be able to initiate therapy. There are two methods for measuring sleep-related parameters - objective and subjective. Whether the substitution of a subjective method for an objective one is possible is investigated in this paper. Such replacement may bring several advantages, including increased comfort for the user. To answer this research question, a study was conducted in which 75 overnight recordings were evaluated. The primary purpose of this study was to compare both ways of measurement for total sleep time and sleep efficiency, which are essential parameters for, e.g., insomnia diagnosis and treatment. The evaluation results demonstrated that, on average, there are 32 minutes of difference between the two measurement methods when total sleep time is analysed. In contrast, on average, both measurement methods differ by 7.5% for sleep efficiency measurement. It should also be noted that people typically overestimate total sleep time and efficiency with the subjective method, where the perceived values are measured.
Die Automobilindustrie steht wirtschaftlich aktuell besser da, als von manchem erwartet. Sie steht aber gleichzeitig großen Herausforderungen gegenüber, denn wir erleben die Überlagerung dreier Transformationen, deren Auswirkungen sich wohl in keinem Markt so gravierend niederschlagen wie in diesem. Um hierbei die Rolle als Leitmarkt zu erhalten, braucht es mehr Veränderungsintelligenz und eine noch höhere Innovationsdynamik. Diese sind mit beidhändigen Organisationen zu erreichen, die die Ambidextrie beherrschen, gleichzeitig das Kerngeschäft zu optimieren und mit strategischer Innovation Zukunft zu erfinden.
Dieses Arbeitspapier behandelt den aktuellen Markt von Legal-Tech-Diensten in Deutschland und die rechtlichen Entwicklungen bezüglich der dort bestehenden Law-Tech-Branche. Ziel ist es dabei, anhand einer systematischen Analyse der beteiligten Marktkräfte, die Attraktivität der Legal-Tech-Branche einzuschätzen, um dem Leser dadurch eine Hilfestellung für die Strategiebildung innerhalb Law-Tech bezogener Unternehmen sowie Kanzleien zu bieten, denn die strategische Planung eines Unternehmens ist als Basis für den nachhaltigen Erfolg desselben unabdinglich.
Darüber hinaus zielt die Arbeit darauf ab, dem Leser einen Überblick über die rechtlichen Entwicklungen im Bereich von Legal-Tech sowie damit einhergehend ein Basiswissen über die Hintergründe der Gesetzgebung in Bezug auf die Law-Tech-Branche zu verschaffen.
Traggerüste
(2022)
The main challenge in Bayesian models is to determine the posterior for the model parameters. Already, in models with only one or few parameters, the analytical posterior can only be determined in special settings. In Bayesian neural networks, variational inference is widely used to approximate difficult-to-compute posteriors by variational distributions. Usually, Gaussians are used as variational distributions (Gaussian-VI) which limits the quality of the approximation due to their limited flexibility. Transformation models on the other hand are flexible enough to fit any distribution. Here we present transformation model-based variational inference (TM-VI) and demonstrate that it allows to accurately approximate complex posteriors in models with one parameter and also works in a mean-field fashion for multi-parameter models like neural networks.
Identifikation von Schlaf- und Wachzuständen durch die Auswertung von Atem- und Bewegungssignalen
(2021)
Kritische Analyse des Geschäftsmodells von Amazon mit einem Fokus auf wettbewerbsrechtliche Aspekte
(2021)
Twenty-first century infrastructure needs to respond to changing demographics, becoming climate neutral, resilient and economically affordable, while remaining a driver for development and shared prosperity. However, the infrastructure sector remains one of the least innovative and digitalised, plagued by delays, cost overruns and benefit shortfalls (Cantarelli et al. 2008; Flyvbjerg, 2007; Flyvbjerg et al., 2003; Flyvbjerg et al., 2004). The root cause is the prevailing fragmentation of the infrastructure sector (Fellows and Liu, 2012). To help overcome these challenges, integration of the value chain is needed. This could be achieved through a use-case-based creation of federated ecosystems connecting open and trusted data spaces and advanced services applied to infrastructure projects. Such digital platforms enable full-lifecycle participation and responsible governance guided by a shared infrastructure vision. Digital federation enables secure and sovereign data exchange and thus collaboration across the silos within the infrastructure sector and between industries as well as within and between countries. Such an approach to infrastructure technology policy would not rely on technological solutionism but proposes the development of open and trusted data alliances. Federated data spaces provide access to the emerging data economy, especially for SMEs, and can foster the innovation of new digital services. Such responsible digital governance can help make the infrastructure sector more resilient, efficient and aligned with the realisation of ambitious decarbonisation and environmental protection targets. The European Union and the United States have already developed architectures for sovereign and secure data exchange.
Der digitale Seilüberwacher
(2020)
In beispielhafter Zusammenarbeit zwischen Industrie (Geobrugg AG, Romanshorn/Schweiz) und Wissenschaft (WITg Institut für Werkstoffsystemtechnik Thurgau an der Hochschule Konstanz, Tägerwilen/Schweiz) wurde mit Unterstützung der Schweizer staatlichen Innovationsförderung (KTI, hee Innosuisse) ein neues Werkstoff- und Fertigungskonzept für den Bau von Fischzuchtnetzen aus hochfesten nichtrostenden Stahldrähten entwickelt.
Diese Entwicklung wurde 2019 von Swiss Inox, der Schweizer Innovationspreis Prix Inox ausgezeichnet.
Für die Überwachung des Schlafs zu Hause sind nichtinvasive Methoden besonders gut anwendbar. Die Signale, die häufig überwacht werden, sind Herzfrequenz und Atemfrequenz. Die Ballistokardiographie (BCG)ist eine Technik, bei der die Herzfrequenz aus den mechanischen Schwingungen des Körpers bei jedem Herzzyklus gemessen wird. Kürzlich wurden Übersichtsarbeiten veröffentlicht. Die Untersuchung soll in einem ersten Ansatz bewerten, ob die Herzfrequenz anhand von BCG erkannt werden kann. Die wesentlichen Randbedingungen sind, ob dies gelingt, wenn der Sensor unter der Matratze positioniert wird und kostengünstige Sensoren zum Einsatz kommen.
Die Schlafapnoe ist eine häufig auftretende Schlafstörung,
die unterschiedliche Auswirkungen auf unseren Alltag hat; so wurde z. B.
über eine Tagesschläfrigkeit von etwa 25 % der Patienten mit obstruktiver
Schlafapnoe (OSA) berichtet. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines
Systems, das eine nichtinvasive Erkennung der Schlafapnoe in häuslicher
Umgebung ermöglichen soll.
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.
Das WITg wird digitaler
(2019)
Leichtbauwerkstoffe bewegen sich im Spannungsfeld neuer Werkstoffkombinationen, Herstellungs- und Fügetechnologien sowie von Lebensdauer und Nachhaltigkeit. Besondere Aufmerksamkeit sollte daher hybriden CFK-Metallverbunden gelten. Gefördert von der Internationalen Bodensee Hochschule IBH untersucht etwa das Werkstoffprüflabor der Hochschule Konstanz (HTWG) in einem internationalen Forschungsprojekt die Festigkeit von Sandwich-Verbunden aus Aluminium und CFK.
Die Hitzewellen der Sommer 2003 und 2015 zeigten wie kritisch langanhaltende Trockenheit nicht nur für die Natur, sondern auch für wassernutzende Unternehmen werden kann. Infolge des Klimawandels wird es entlang der Gewässer Baden-Württembergs immer wieder zu verschärften Niedrigwassersituationen kommen, was unter Umständen zu Wassernutzungskonflikten mit anderen Nutzern führt. Innerhalb dieses KLIMOPASS Projektes liegt der Fokus auf der Identifikation von vorhandenen und im Zuge des Klimawandels potenziell auftretenden lnteressens- und Nutzungskonflikten um die Ressource Wasser. Der Forschungsschwerpunkt bezieht sich hierbei auf zwei beispielhafte Fluss-Einzugsgebiete in Baden-Württemberg (die Murg und der Kocher) sowie aller beteiligten Akteure bzw. Wasserge- und -verbraucher (Energienutzung, Landwirtschaft, kommunale Entwässerung, Tourismus, Ökologie, etc.).
Anhand des Kochers und der Murg wurden mit Hilfe von Umfragen, Experteninterviews und Workshops Nutzungskonflikte identifiziert sowie Handlungsoptionen für eine Niedrigwasservorsorge und ein Niedrigwassermanagement erstellt. Dabei galt es ökonomische, gesellschaftliche und ökologische Belange möglichst adäquat zu berücksichtigen und sämtliche relevanten Akteure (Stakeholder) in einen partizipativen Prozess zu integrieren. Den Erhebungen zufolge treten Wassernutzungskonflikte nicht allgemein sektorenübergreifend auf, sondern sektorenspezifisch. Hierbei stehen die in Konflikte verwickelten Sektoren charakteristischerweise mit mehreren Stakeholder-Gruppen im Widerstreit, andere Akteursgruppen haben wiederum keinerlei Erfahrung mit Konflikten. Weiterhin ist auffällig, dass Niedrigwassersituationen an beiden untersuchten Flüssen lediglich einen Teil der Nutzungskonflikte ausmachen und verstärkt mit anthropogenen Einflüssen in Verbindung gebracht werden.
Die Digitalisierung und Flexibilisierung der Fertigung wird die Arbeitsbedingungen und Prozesse genauso wie Geschäftsmodelle stark verändern. In der Praxis ist gegenwärtig eine wachsende Diskrepanz zwischen Großunternehmen und KMUs erkennbar. Die Lernfabrik an der HTWG Konstanz will genau dies überbrücken.
Modellfabrik Bodensee
(2017)
Schatten-IT
(2015)
Das häusliche Umfeld kann vor allem für langfristiges Schlafmonitoring verwendet werden. Gute Patientenakzeptanz erfordert niedrige Nutzer- und Installationsbarrieren. Für die Installation zu Hause sind klassische PSG-Systeme aufgrund von ihrer Komplexität wenig passend. Ziel der Entwicklung ist die qualifizierte Erhebung von Parametern, die einerseits eine hinreichend gute Klassifikation von Schlafphasen erlauben und die andererseits durch nicht-invasive Methoden erfasst werden können.
Basierend auf einer Literaturstudie und der Maßgabe nicht-invasive Methoden zu nutzen, wurden folgende Parameter ausgewählt: Körperbewegung, Atmung und Herzschlag. Diese Parameter können nicht-invasiv durch Matratzendrucksensoren erfasst werden. Die Sensorknoten sind als ein Netz von Drucksensoren implementiert, die mit einem leistungsarmen und performanten Mikrocontroller verbunden sind. Alle Knoten sind über einen systemweiten Bus mit Adressarbitrierung verbunden. Der eingebettete Prozessor ist der Mesh-Netzwerk-Endpunkt, der die Netzwerkkonfiguration, Speicherung und Vorverarbeitung der Daten, externen Datenzugriff und Visualisierung ermöglicht.
Das System wurde getestet, indem Experimente durchgeführt wurden, die den Schlaf verschiedener gesunder junger Personen aufzeichneten. Die erhaltenen Ergebnisse bestätigen die Fähigkeit des Systems, Atemfrequenz und Körperbewegung zu erfassen. Ein wesentlicher Unterschied dieses Systems im Vergleich zu anderen Ansätzen ist die innovative Art, die Sensoren unter der Matratze zu platzieren. Diese Eigenschaft erleichtert die kontinuierliche Nutzung des Systems ohne Einfluss auf den gemeinsamen Schlafprozess.
Um Schlafverhalten langfristig zu untersuchen, wird ein Hardwaresystem mit niedrigen Installationsbarrieren für den Einsatz im häuslichen Umfeld. Erste Ergebnisse weisen auf das Potenzial hin, außer Körperbewegung und Atemfrequenz, auch Herzfrequenz erfassen zu können. Die Werte können weiter verbessert werden, wenn die Sensorabfragefrequenz erhöht wird. Nach der Weiterentwicklung des Systems, soll es mit dem Softwarealgorithmus für die Schlafphasenerkennung verbunden werden.