TY - THES A1 - Baier, Herbert T1 - Operators of Higher Order N2 - Motivated by results on interactive proof systems we investigate the computational power of quantifiers applied to well-known complexity classes. In special, we are interested in existential, universal and probabilistic bounded error quantifiers ranging over words and sets of words, i.e. oracles if we think in a Turing machine model. In addition to the standard oracle access mechanism, we also consider quantifiers ranging over oracles to which access is restricted in a certain way. N2 - Angeregt durch die Resultate über interaktive Beweissysteme untersuchen wir Quantoren in Anwendung auf bereits bekannte Komplexitätsklassen hinsichtlich ihrer dadurch gegebenen Berechnungsmächtigkeit. Von besonderem Interesse sind dabei existentielle und universelle Quantoren sowie Quantoren mit begrenzter Fehlerwahrscheinlichkeit, die alle über Wörter oder Wortmengen (Orakel im Kontext der Turingmaschinen) quantifizieren. Außer in Bezug auf den Standardmechanismus eines Orakelzugriffs werden auch Quantifizierungen über Orakel, für deren Zugriff gewisse Beschränkungen bestehen, betrachtet. KW - Komplexitätstheorie KW - Quantor KW - Operator KW - Komplexitätsklasse Y1 - 1998 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-140799 SN - 3-8265-4008-5 PB - Shaker Verlag ER - TY - THES A1 - Atzmüller, Martin T1 - Knowledge-Intensive Subgroup Mining - Techniques for Automatic and Interactive Discovery T1 - Wissensintensive Subgruppenentdeckung – Automatische und Interaktive Entdeckungsmethoden N2 - Data mining has proved its significance in various domains and applications. As an important subfield of the general data mining task, subgroup mining can be used, e.g., for marketing purposes in business domains, or for quality profiling and analysis in medical domains. The goal is to efficiently discover novel, potentially useful and ultimately interesting knowledge. However, in real-world situations these requirements often cannot be fulfilled, e.g., if the applied methods do not scale for large data sets, if too many results are presented to the user, or if many of the discovered patterns are already known to the user. This thesis proposes a combination of several techniques in order to cope with the sketched problems: We discuss automatic methods, including heuristic and exhaustive approaches, and especially present the novel SD-Map algorithm for exhaustive subgroup discovery that is fast and effective. For an interactive approach we describe techniques for subgroup introspection and analysis, and we present advanced visualization methods, e.g., the zoomtable that directly shows the most important parameters of a subgroup and that can be used for optimization and exploration. We also describe various visualizations for subgroup comparison and evaluation in order to support the user during these essential steps. Furthermore, we propose to include possibly available background knowledge that is easy to formalize into the mining process. We can utilize the knowledge in many ways: To focus the search process, to restrict the search space, and ultimately to increase the efficiency of the discovery method. We especially present background knowledge to be applied for filtering the elements of the problem domain, for constructing abstractions, for aggregating values of attributes, and for the post-processing of the discovered set of patterns. Finally, the techniques are combined into a knowledge-intensive process supporting both automatic and interactive methods for subgroup mining. The practical significance of the proposed approach strongly depends on the available tools. We introduce the VIKAMINE system as a highly-integrated environment for knowledge-intensive active subgroup mining. Also, we present an evaluation consisting of two parts: With respect to objective evaluation criteria, i.e., comparing the efficiency and the effectiveness of the subgroup discovery methods, we provide an experimental evaluation using generated data. For that task we present a novel data generator that allows a simple and intuitive specification of the data characteristics. The results of the experimental evaluation indicate that the novel SD-Map method outperforms the other described algorithms using data sets similar to the intended application concerning the efficiency, and also with respect to precision and recall for the heuristic methods. Subjective evaluation criteria include the user acceptance, the benefit of the approach, and the interestingness of the results. We present five case studies utilizing the presented techniques: The approach has been successfully implemented in medical and technical applications using real-world data sets. The method was very well accepted by the users that were able to discover novel, useful, and interesting knowledge. N2 - Data Mining wird mit großem Erfolg in vielen Domänen angewandt. Subgruppenentdeckung als wichtiges Teilgebiet des Data Mining kann zum Beispiel gut im Marketing, oder zur Qualitätskontrolle und Analyse in medizinischen Domänen eingesetzt werden. Das allgemeine Ziel besteht darin, potentiell nützliches and letztendlich interessantes Wissen zu entdecken. Jedoch können diese Anforderungen im praktischen Einsatz oft nicht erfüllt werden, etwa falls die eingesetzten Methoden eine schlechte Skalierbarkeit für größere Datensätze aufweisen, falls dem Benutzer zu viele Ergebnisse präsentiert werden, oder falls der Anwender viele der gefundenen Subgruppen-Muster schon kennt. Diese Arbeit stellt eine Kombination von automatischen und interaktiven Techniken vor, um mit den genannten Problemen besser umgehen zu können: Es werden automatische heuristische und vollständige Subgruppenentdeckungs-Verfahren diskutiert, und insbesondere der neuartige SD-Map Algorithmus zur vollständigen Subgruppenentdeckung vorgestellt der sowohl schnell als auch effektiv ist. Bezüglich der interaktiven Techniken werden Methoden zur Subgruppen-Introspektion und Analyse, und fortgeschrittene Visualisierungstechniken vorgestellt, beispielsweise die Zoomtable, die die für die Subgruppenentdeckung wichtigsten Parameter direkt visualisiert und zur Optimierung und Exploration eingesetzt werden kann. Zusätzlich werden verschiedene Visualisierungen zum Vergleich und zur Evaluation von Subgruppen beschrieben um den Benutzer bei diesen essentiellen Schritten zu unterstützen. Weiterhin wird leicht zu formalisierendes Hintergrundwissen vorgestellt, das im Subgruppenentdeckungsprozess in vielfältiger Weise eingesetzt werden kann: Um den Entdeckungsprozess zu fokussieren, den Suchraum einzuschränken, und letztendlich die Effizienz der Entdeckungsmethode zu erhöhen. Insbesondere wird Hintergrundwissen eingeführt, um die Elemente der Anwendungsdomäne zu filtern, um geeignete Abstraktionen zu definieren, Werte zusammenzufassen, und die gefundenen Subgruppenmuster nachzubearbeiten. Schließlich werden diese Techniken in einen wissensintensiven Prozess integriert, der sowohl automatische als auch interaktive Methoden zur Subgruppenentdeckung einschließt. Die praktische Bedeutung des vorgestellten Ansatzes hängt stark von den verfügbaren Werkzeugen ab. Dazu wird das VIKAMINE System als hochintegrierte Umgebung für die wissensintensive aktive Subgruppenentdeckung präsentiert. Die Evaluation des Ansatzes besteht aus zwei Teilen: Hinsichtlich einer Evaluation von Effizienz und Effektivität der Verfahren wird eine experimentelle Evaluation mit synthetischen Daten vorgestellt. Für diesen Zweck wird ein neuartiger in der Arbeit entwickelter Datengenerator angewandt, der eine einfache und intuitive Spezifikation der Datencharakteristiken erlaubt. Für die Evaluation des Ansatzes wurden Daten erzeugt, die ähnliche Charakteristiken aufweisen wie die Daten des angestrebten Einsatzbereichs. Die Ergebnisse der Evaluation zeigen, dass der neuartige SD-Map Algorithmus den anderen in der Arbeit beschriebenen Standard-Algorithmen überlegen ist. Sowohl hinsichtlich der Effizienz, als auch von Precision/Recall bezogen auf die heuristischen Algorithmen bietet SD-Map deutliche Vorteile. Subjektive Evaluationskriterien sind durch die Benutzerakzeptanz, den Nutzen des Ansatzes, und die Interessantheit der Ergebnisse gegeben. Es werden fünf Fallstudien für den Einsatz der vorgestellten Techniken beschrieben: Der Ansatz wurde in medizinischen und technischen Anwendungen mit realen Daten eingesetzt. Dabei wurde er von den Benutzern sehr gut angenommen, und im praktischen Einsatz konnte neuartiges, nützliches, und interessantes Wissen entdeckt werden. KW - Data Mining KW - Algorithmus KW - Visualisierung KW - Subgruppenentdeckung KW - Hintergrundwissen KW - Wissensendeckung KW - Data Mining KW - Visualisierung KW - Subgroup Mining KW - Background Knowledge KW - Knowledge Discovery KW - Data Mining KW - Visualization Y1 - 2006 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-21004 ER - TY - THES A1 - Aschenbrenner, Doris T1 - Human Robot Interaction Concepts for Human Supervisory Control and Telemaintenance Applications in an Industry 4.0 Environment T1 - Mensch-Roboter-Interaktionskonzepte für Fernsteuerungs- und Fernwartungsanwendungen in einer Industrie 4.0 Umgebung N2 - While teleoperation of technical highly sophisticated systems has already been a wide field of research, especially for space and robotics applications, the automation industry has not yet benefited from its results. Besides the established fields of application, also production lines with industrial robots and the surrounding plant components are in need of being remotely accessible. This is especially critical for maintenance or if an unexpected problem cannot be solved by the local specialists. Special machine manufacturers, especially robotics companies, sell their technology worldwide. Some factories, for example in emerging economies, lack qualified personnel for repair and maintenance tasks. When a severe failure occurs, an expert of the manufacturer needs to fly there, which leads to long down times of the machine or even the whole production line. With the development of data networks, a huge part of those travels can be omitted, if appropriate teleoperation equipment is provided. This thesis describes the development of a telemaintenance system, which was established in an active production line for research purposes. The customer production site of Braun in Marktheidenfeld, a factory which belongs to Procter & Gamble, consists of a six-axis cartesian industrial robot by KUKA Industries, a two-component injection molding system and an assembly unit. The plant produces plastic parts for electric toothbrushes. In the research projects "MainTelRob" and "Bayern.digital", during which this plant was utilised, the Zentrum für Telematik e.V. (ZfT) and its project partners develop novel technical approaches and procedures for modern telemaintenance. The term "telemaintenance" hereby refers to the integration of computer science and communication technologies into the maintenance strategy. It is particularly interesting for high-grade capital-intensive goods like industrial robots. Typical telemaintenance tasks are for example the analysis of a robot failure or difficult repair operations. The service department of KUKA Industries is responsible for the worldwide distributed customers who own more than one robot. Currently such tasks are offered via phone support and service staff which travels abroad. They want to expand their service activities on telemaintenance and struggle with the high demands of teleoperation especially regarding security infrastructure. In addition, the facility in Marktheidenfeld has to keep up with the high international standards of Procter & Gamble and wants to minimize machine downtimes. Like 71.6 % of all German companies, P&G sees a huge potential for early information on their production system, but complains about the insufficient quality and the lack of currentness of data. The main research focus of this work lies on the human machine interface for all human tasks in a telemaintenance setup. This thesis provides own work in the use of a mobile device in context of maintenance, describes new tools on asynchronous remote analysis and puts all parts together in an integrated telemaintenance infrastructure. With the help of Augmented Reality, the user performance and satisfaction could be raised. A special regard is put upon the situation awareness of the remote expert realized by different camera viewpoints. In detail the work consists of: - Support of maintenance tasks with a mobile device - Development and evaluation of a context-aware inspection tool - Comparison of a new touch-based mobile robot programming device to the former teach pendant - Study on Augmented Reality support for repair tasks with a mobile device - Condition monitoring for a specific plant with industrial robot - Human computer interaction for remote analysis of a single plant cycle - A big data analysis tool for a multitude of cycles and similar plants - 3D process visualization for a specific plant cycle with additional virtual information - Network architecture in hardware, software and network infrastructure - Mobile device computer supported collaborative work for telemaintenance - Motor exchange telemaintenance example in running production environment - Augmented reality supported remote plant visualization for better situation awareness N2 - Die Fernsteuerung technisch hochentwickelter Systeme ist seit vielen Jahren ein breites Forschungsfeld, vor allem im Bereich von Weltraum- und Robotikanwendungen. Allerdings hat die Automatisierungsindustrie bislang zu wenig von den Ergebnissen dieses Forschungsgebiets profitiert. Auch Fertigungslinien mit Industrierobotern und weiterer Anlagenkomponenten müssen über die Ferne zugänglich sein, besonders bei Wartungsfällen oder wenn unvorhergesehene Probleme nicht von den lokalen Spezialisten gelöst werden können. Hersteller von Sondermaschinen wie Robotikfirmen verkaufen ihre Technologie weltweit. Kunden dieser Firmen besitzen beispielsweise Fabriken in Schwellenländern, wo es an qualifizierten Personal für Reparatur und Wartung mangelt. Wenn ein ernster Fehler auftaucht, muss daher ein Experte des Sondermaschinenherstellers zum Kunden fliegen. Das führt zu langen Stillstandzeiten der Maschine. Durch die Weiterentwicklung der Datennetze könnte ein großer Teil dieser Reisen unterbleiben, wenn eine passende Fernwartungsinfrastruktur vorliegen würde. Diese Arbeit beschreibt die Entwicklung eines Fernwartungssystems, welches in einer aktiven Produktionsumgebung für Forschungszwecke eingerichtet wurde. Die Fertigungsanlage des Kunden wurde von Procter & Gamble in Marktheidenfeld zur Verfügung gestellt und besteht aus einem sechsachsigen, kartesischen Industrieroboter von KUKA Industries, einer Zweikomponentenspritzgussanlage und einer Montageeinheit. Die Anlage produziert Plastikteile für elektrische Zahnbürsten. Diese Anlage wurde im Rahmen der Forschungsprojekte "MainTelRob" und "Bayern.digital" verwendet, in denen das Zentrum für Telematik e.V. (ZfT) und seine Projektpartner neue Ansätze und Prozeduren für moderne Fernwartungs-Technologien entwickeln. Fernwartung bedeutet für uns die umfassende Integration von Informatik und Kommunikationstechnologien in der Wartungsstrategie. Das ist vor allem für hochentwickelte, kapitalintensive Güter wie Industrierobotern interessant. Typische Fernwartungsaufgaben sind beispielsweise die Analyse von Roboterfehlermeldungen oder schwierige Reparaturmaßnahmen. Die Service-Abteilung von KUKA Industries ist für die weltweit verteilten Kunden zuständig, die teilweise auch mehr als einen Roboter besitzen. Aktuell werden derartige Aufgaben per Telefonauskunft oder mobilen Servicekräften, die zum Kunden reisen, erledigt. Will man diese komplizierten Aufgaben durch Fernwartung ersetzen um die Serviceaktivitäten auszuweiten muss man mit den hohen Anforderungen von Fernsteuerung zurechtkommen, besonders in Bezug auf Security Infrastruktur. Eine derartige umfassende Herangehensweise an Fernwartung bietet aber auch einen lokalen Mehrwert beim Kunden: Die Fabrik in Marktheidenfeld muss den hohen internationalen Standards von Procter & Gamble folgen und will daher die Stillstandzeiten weiter verringern. Wie 71,6 Prozent aller deutschen Unternehmen sieht auch P&G Marktheidenfeld ein großes Potential für frühe Informationen aus ihrem Produktionssystem, haben aber aktuell noch Probleme mit der Aktualität und Qualität dieser Daten. Der Hauptfokus der hier vorgestellten Forschung liegt auf der Mensch-Maschine-Schnittstelle für alle Aufgaben eines umfassenden Fernwartungskontextes. Diese Arbeit stellt die eigene Arbeiten bei der Verwendung mobiler Endgeräte im Kontext der Wartung und neue Softwarewerkzeuge für die asynchrone Fernanalyse vor und integriert diese Aspekte in eine Fernwartungsinfrastruktur. In diesem Kontext kann gezeigt werden, dass der Einsatz von Augmented Reality die Nutzerleistung und gleichzeitig die Zufriedenheit steigern kann. Dabei wird auf das sogenannte "situative Bewusstsein" des entfernten Experten besonders Wert gelegt. Im Detail besteht die Arbeit aus: - Unterstützung von Wartungsaufgaben mit mobilen Endgeräten - Entwicklung und Evaluation kontextsensitiver Inspektionssoftware - Vergleich von touch-basierten Roboterprogrammierung mit der Vorgängerversion des Programmierhandgeräts - Studien über die Unterstützung von Reparaturaufgaben durch Augmented Reality - Zustandsüberwachung für eine spezielle Anlage mit Industrieroboter - Mensch-Maschine Interaktion für die Teleanalyse eines Produktionszyklus - Grafische Big Data Analyse einer Vielzahl von Produktionszyklen - 3D Prozess Visualisierung und Anreicherung mit virtuellen Informationen - Hardware, Software und Netzwerkarchitektur für die Fernwartung - Computerunterstützte Zusammenarbeit mit Verwendung mobiler Endgeräte für die Fernwartung - Fernwartungsbeispiel: Durchführung eines Motortauschs in der laufenden Produktion - Augmented Reality unterstütze Visualisierung des Anlagenkontextes für die Steigerung des situativen Bewusstseins T3 - Forschungsberichte in der Robotik = Research Notes in Robotics - 13 KW - Fernwartung KW - Robotik KW - Mensch-Maschine-Schnittstelle KW - Erweiterte Realität KW - Situation Awareness KW - Industrie 4.0 KW - Industrial internet Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-150520 SN - 978-3-945459-18-8 ER -