Aufgrund des stetig zunehmenden Kostendrucks geht ein Trend in Richtung der rechnergestützten Abarbeitung von betrieblichen Geschäftsprozessen und behördlichen Verwaltungsvorgängen in Form von Workflows. Liegen die abzuarbeitenden Vorgänge bereits als Geschäftsprozeßmodell vor, kann durch eine Transformation in ein Workflowmodell eine komplette Neumodellierung vermieden werden. Dieser Bericht beschreibt ein Übersetzungswerkzeug, das eine derartige Transformation halbautomatisch durchführen kann. Als Ausgangspunkt dienen Geschäftsprozeßmodelle basierend auf ereignisgesteuerten Prozeßketten, die über mehrere Transformationsschritte in eine im XPDL Format kodierte Workflowbeschreibung überführt wird. Die einzelnen Transformationsschritte werden an einem konkreten Anwendungsfall aus dem Bereich des E-Governments verdeutlicht und die Bedienung des Werkzeugs, die über eine graphische Benutzeroberfläche erfolgt, erläutert.

Im Rahmen der EFRE-geförderten Projekte wurde in den Jahren 2011–2014 für elf sächsische Hochschulbibliotheken eine auf der Open-Source-Software Vufind basierende ‚Recherche-Oberfläche‘ entwickelt. Mit der Einbindung der Nutzerdienste der Bibliotheksmanagementsysteme, der Abbildung hierarchischer Mehrbändigkeit und der Integration von Normdaten hatte ein Proof-of-Concept schon früh die Leistungsfähigkeit des Open Source-Systems belegt. Jetzt, am Ende der Projektlaufzeit, können wir die anfänglichen Prognosen bestätigen und sagen: ‚finc‘– so der Name des neuen Suchsystems – ist ein großer Erfolg (vgl. BIS 2012, H. 2, S. 72–76).

Im Rahmen der EFRE-geförderten Projekte wurde in den Jahren 2011–2014 für elf sächsische Hochschulbibliotheken eine auf der Open-Source-Software Vufind basierende ‚Recherche-Oberfläche‘ entwickelt. Mit der Einbindung der Nutzerdienste der Bibliotheksmanagementsysteme, der Abbildung hierarchischer Mehrbändigkeit und der Integration von Normdaten hatte ein Proof-of-Concept schon früh die Leistungsfähigkeit des Open Source-Systems belegt. Jetzt, am Ende der Projektlaufzeit, können wir die anfänglichen Prognosen bestätigen und sagen: ‚finc‘– so der Name des neuen Suchsystems – ist ein großer Erfolg (vgl. BIS 2012, H. 2, S. 72–76).

Zugl.: Stuttgart, Univ., Diss., 2008

Im Zuge der Digitalisierung kommt es zu einem immer weiter anwachsenden Einsatz von Software in der Sächsischen Verwaltung. Aktuell wird dabei vor allem auf proprietäre Lösungen gesetzt. Open Source-Software ist nur vereinzelt im Einsatz. Die Open Source-Strategie der Sächsischen Staatsverwaltung definiert die Ziele zum Umgang mit Open Source und leitet die Grundlagen für die Umsetzung hin zu einem verstärkten Einsatz ab. Redaktionsschluss: 30.06.2023

In der kumulativen Dissertation wird in zwei Strängen untersucht wie Informationssysteme (IS) die Kollaboration im Versorgungsmix unterstützen können. Besonders bei der aktuellen demographischen Entwicklung und dem zu erwartenden Fachkräftemangel im Pflegesektor ist eine Versorgung der alternden Bevölkerung durch rein professionelle Versorgungsstrukturen weder möglich, noch von einer Vielzahl der Senioren gewünscht. Der gezielte Einsatz von Informationssystemen könnte hier zum einen als Werkzeug der Gemeinwesenarbeit soziale Netzwerke stärken, um diese zur Wahrung der Selbständigkeit bis ins hohe Alter aktiv zu halten und zum anderen Hilfe bei der Koordination und Kooperation des individuellen Falls der häuslichen Pflege bieten. Obwohl im professionellen Sektor moderne Softwarewerkzeuge zur Planung und Dokumentation der Arbeit gängige Praxis sind, ist das Potential der computergestützten organisierten Arbeit noch lange nicht ausgeschöpft und besonders im informellen und privaten Sektor kaum angenommen.

Inhalt:Übersicht neu beschaffter Hardware, Neuer Mailbox-Server mailbox.hrz.tu-chemnitz.de, Login-Server login.hrz.tu-chemnitz.de, E-Mail per WWW: WebMail mit IMP, CLICK - Chemnitzer Linux Cluster Konzept, Was ist ein Beowulf? GNOME - ein neuer Desktop unter Linux, Linux-Anwendungssoftware, X Gnuplot Front End (XGFE)

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In smart item environments, multitude of sensors are applied to capture data about product conditions and usage to guide business decisions as well as production automation processes. A big issue in this application area is posed by the restricted quality of sensor data due to limited sensor precision as well as sensor failures and malfunctions. Decisions derived on incorrect or misleading sensor data are likely to be faulty. The issue of how to efficiently provide applications with information about data quality (DQ) is still an open research problem. In this paper, we present a flexible model for the efficient transfer and management of data quality for streaming as well as static data. We propose a data stream metamodel to allow for the propagation of data quality from the sensors up to the respective business application without a significant overhead of data. Furthermore, we present the extension of the traditional RDBMS metamodel to permit the persistent storage of data quality information in a relational database. Finally, we demonstrate a data quality metadata mapping to close the gap between the streaming environment and the target database. Our solution maintains a flexible number of DQ dimensions and supports applications directly consuming streaming data or processing data filed in a persistent database.

Die Entwicklung von Bilderkennungssystemen ist ein hochkomplexer Prozess, der derzeit fast ausschließlich von Experten mit entsprechenden Fachkenntnissen bewältigt werden kann. Bilderkennungssysteme haben durch die allgegenwärtige Verfügbarkeit an Bilddaten und ihren kostenneutralen Einsatz das Potential, eine wichtige Rolle in der digitalisierten Gesellschaft zu spielen. Jedoch ist ihr Einsatz effektiv durch den nicht vorhandenen Zugang zu entsprechenden Entwicklungswerkzeugen limitiert. Diese Arbeit verfolgt das Ziel, ein Software-Framework bereitzustellen, das von Anwendern ohne Fachkenntnisse genutzt werden kann. Hierfür werden die einzelnen Schritte des Entwicklungsprozesses betrachtet und an diese Zielgruppe adaptiert. Im Detail bedeutet dies für das in dieser Arbeit präsentierte Software-Framework FOREST (Flexible Object Recognition System), dass - der Entwicklungsprozess größtmöglich automatisiert abläuft, - nicht automatisierbare Komponenten vereinfacht werden - und eine intuitive Benutzungsoberfläche bereitgestellt wird, die keine Einarbeitungszeit und Fachkenntnisse erfordert. Im Gegensatz zu existierenden Entwicklungswerkzeugen ist das Ziel von FOREST nicht die Entwicklung eines speziellen Bilderkennungssystems, sondern die Adaption an die vom Anwender intendierte Erkennungsaufgabe. Allein durch die Auswahl einer Bilddatenquelle und der Annotation der Bilder lernt FOREST einen Klassifikator, der die Erkennungsaufgabe löst. Das resultierende Bilderkennungssystem wird auch als aufgabenspezifisches Bilderkennungssystem bezeichnet, da es speziell auf die gestellte Erkennungsaufgabe trainiert wurde. Beispielsweise kann eine Webcam genutzt werden, um geöffnete Fenster zu detektieren und so Wetterschäden oder einen Einbruch zu vermeiden. Die Bereitstellung eines Entwicklungswerkzeugs für Anwender ohne Fachkenntnisse wird durch die automatische Bildverarbeitung mit einer großen Menge an Operatoren für die Merkmalsdetektion und die Merkmalsextraktion realisiert. Die Auswahl diskriminativer Merkmalsdeskriptoren für die Klassifikation aus dem Merkmalsdatensatz wird während des Trainingsprozesses durch einen Boosting-Klassifikator geleistet. Die modulare und erweiterbare Struktur des Frameworks ist entscheidend für den langfristig erfolgreichen Einsatz des Systems. FOREST stellt spezifizierte Schnittstellen für den Zugriff auf das System durch Benutzungsschnittstellen und die Erweiterung der Erkennungsfunktionalität bereit. Die Komponenten des Systems können zentral bereitgestellt werden und erlauben so die Nutzung ohne eine lokale Installation durch den Anwender. Die Definition der Erkennungsaufgabe findet durch die Annotation der Bilder, also der Zuweisung einer Kategorie zu jedem Bild, statt. Die Annotation ist ein sehr aufwändiger Prozess, da sie manuell durchgeführt werden muss. Die Qualität der Trainingsdaten und die Qualität der Annotationen, also die Korrektheit, haben direkten Einfluss auf die Ergebnisse des resultierenden Bilderkennungssystems. Der Annotationsaufwand wird mit Hilfe eines semi-automatischen Prozesses reduziert, indem Bilder ihrer Ähnlichkeit nach vorsortiert und in einer optimierten Benutzungsoberfläche dargestellt werden. Die Annotation ganzer Cluster in einem Zug ermöglicht eine effiziente Annotation des Datensatzes. Die Vorsortierung stellt aufgrund der unbekannten Natur der Bilder eine große Schwierigkeit dar, die durch die Integration verschiedener Bildmerkmale in einen Bag-of-Features (BoF) Histogramm-Merkmalsvektor gelöst werden kann. Die Vorsortierung der Bilder kann während des Annotationsprozesses weiter verbessert werden, indem partiell verfügbare Annotationen in einem semi-überwachten Lernprozess eingesetzt werden. Anhand partieller Annotationen wird die Gewichtung der Bildmerkmale so angepasst, dass die Ähnlichkeit innerhalb einer Kategorie erhöht wird. Zusätzlich erlaubt die Identifikation diskriminativer Bildmerkmale eine Visualisierung relevanter Bildregionen, die Anwendern als Qualitätsmaß für die neu berechnete Vorsortierung der Bilder dienen kann. Die Benutzungsschnittstellen sind auf eine visuelle Informationsdarstellung ausgelegt. FOREST erlaubt Laien-Anwendern die Entwicklung aufgabenspezifischer Bilderkennungssysteme in einem einfach gehaltenen Entwicklungsprozess, der notwendige Interaktionen auf ein Minimum beschränkt. Dennoch ist FOREST für Experten-Anwender nutzbar. Neue Operatoren können leicht in das System integriert und effizient evaluiert werden. Die Ergebnisse aufgabenspezifischer Erkennungssysteme, die mit FOREST entwickelt wurden, sind mit den Ergebnissen spezialisierter Systeme vergleichbar. Die detaillierte Analyse der Klassifikation zeigt zudem, dass trotz der Annotation ganzer Bilder mit einer Kategorie relevante Objektstrukturen erkannt und automatisiert für die Erkennung herangezogen werden. Der Entwicklungsaufwand für die Erstellung eines aufgabenspezifischen Bilderkennungssystems ist nicht mit der gemeinhin bekannten Entwicklung von Bilderkennungssystemen vergleichbar, da das System keine Programmierkenntnisse, kein Fachwissen und keine Eigenentwicklung erwartet. FOREST bietet daher für fachfremde Anwender ein Entwicklungswerkzeug und ermöglicht die Entwicklung von Bilderkennungssystemen für alltägliche Aufgaben. Damit legt FOREST den Grundstein für einen breiten Einsatz von Bilderkennungsanwendungen im Alltag.