Die Nutzung verfügbarer Radverkehrsdaten auf GPS-Basis stellt eine preisgünstige Möglichkeit für Kommunen dar, einen Überblick über das Nutzungsverhalten ihrer Radfahrenden zu erhalten. Mit den vorliegenden Ergebnissen soll eine Lücke bei der Interpretation von GPS-basierten Daten geschlossen werden. Die Radfahrtypologie auf Basis des geäußerten Verhaltens kann dabei helfen, GPS-Daten auch ohne detaillierte Kenntnisse der zugrundeliegenden Nutzergruppen zielgenauer zu interpretieren. Damit können zukünftig Kommunen die Potenziale entstehender oder bereits vorhandener Angebote an GPS-Radverkehrsdaten zielführender nutzen und ihre Radverkehrsinfrastruktur besser darauf abstimmen. In einem ersten Schritt wurde auf Basis einer Befragung eine empirisch belegte und wissenschaftlich hergeleitete multidimensionale Typologisierung von Radfahrenden erstellt. Anschließend wurde eine umfangreiche heterogene Probandengruppe mit unterschiedlichen soziodemografischen Ausprägungen mit Geräten für die Aufzeichnung ihrer Radrouten ausgestattet. Das auf diesem Weg erhobene Radverkehrsverhalten wurde, gestützt durch kontinuierliche begleitende Befragungen, ausgewertet und anhand unterschiedlicher Indikatoren beschrieben. Damit wurden Präferenzen einzelner Gruppen, z. B. im Hinblick auf Geschwindigkeit, Streckenlänge, Typ der Radverkehrsinfrastruktur, Fahrtzweck oder Routenwahl identifiziert. Auf Basis einer Onlineumfrage konnten vier unterschiedliche Typen von Radfahrenden beschrieben werden, die sich hinsichtlich der Nutzungshäufigkeit, zurückgelegter Entfernungen, Fahrverhalten, Sicherheitsempfinden, Identifikation als Radfahrerende, Wetterabhängigkeit und in motivationalen Aspekten unterscheiden. Anhand der unterschiedlichen Ausprägungen in diesen Merkmalen werden sie als die ambitionierten, die funktionellen, die pragmatischen und die passionierten Radfahrenden bezeichnet. Bezogen auf das Verkehrsverhalten steigt die Nutzungshäufigkeit von ambitionierten über passionierte und pragmatische Radfahrende an. Funktionelle Radfahrende geben die mit Abstand geringste Fahrradnutzung unter allen vier Typen an. Hinsichtlich der angegebenen Distanzen, die zurückgelegt werden, liegen passionierte, pragmatische und funktionelle Radfahrende dicht beieinander. Ambitionierte Radfahrende gaben dagegen an, deutlich größere Distanzen zurückzulegen. Die Ergebnisse aus der Umfrage zeigten sich in einer anschließenden Felduntersuchung in abgeschwächter Form. Insbesondere der ambitionierte Radfahrtyp lässt sich durch höhere Tageskilometerwerte, Geschwindigkeiten und Beschleunigungen von den anderen Typen abgrenzen. Bei den anderen Typen ist eine Unterscheidung weniger ausgeprägt. Hier zeigte sich, dass vor allem die Zugehörigkeit zu einer bestimmten Altersgruppe einen Einfluss auf das Fahrverhalten hat. In Übereinstimmung mit bisherigen Erkenntnissen zeigte sich, dass mit zunehmendem Alter tendenziell etwas langsamer und stetiger gefahren wird. Ebenso radeln auch weibliche Personen etwas langsamer und stetiger als männliche Radfahrer. In der Nutzerbefragung zeigten sich geringe Unterschiede für die Präferenz bei der Infrastrukturnutzung zwischen den Typen, z.B. bei funktionellen Radfahrenden, die eine getrennte Führung im Seitenraum bevorzugen. In der Feldstudie wurde dies ebenfalls untersucht. Auch hier zeigten sich nur geringe Unterschiede. Die Ergebnisse werden auch vor dem Hintergrund eines, eventuell durch die Versuchssituation veränderten Fahrverhaltens der teilnehmenden Radfahrenden, diskutiert. Es konnte vor allem eine hohe Nutzungsfrequenz und Häufigkeit beobachtet werden, die die angegebenen Werte aus der Typenbefragung übertrafen. Für die Nutzung von GPS-Daten für die Radverkehrsplanung wird aus den Ergebnissen abgeleitet, dass eine mögliche Skalierung beziehungsweise Wichtung von Daten entlang soziodemografischer Faktoren die größten Potenziale bietet.

Data within an organization is highly structured and organized into specified applications or systems. These systems have a different function within an organization, so each user will have a different level to access each system. So by the data mapping approach user can easily isolate those data and prepare the declarations for the available data element. Generic Modular Mapping Framework (GEMMA) a new common generic framework for data mapping was developed by Airbus Group Innovation GmbH to avoid numerous potential issues in matching data from one source to another. It is geared towards the high flexibility in dealing with a large number of different challenges in handling huge data. It has an open architecture that allows the inclusion of the application-specific code and provides a generic rule-based mapping engine that allows the users to define their own mapping rules. But GEMMA tool is presently used to read and process the data on the fly in memory, as each time the tool is used for mapping data from different sources. This has an impact on large memory consumption when handling large data and is inefficient in storing and retrieving the session data which are the user decisions. This paper provides a detailed description of the GEMMA tool, with the new concept for specific requirements inherited in the framework and in the current architecture to achieve the goals.

Wir sehen an diesem Beispiel, daß die Theorie der Wartung in ihren einfachsten Modellen bereits vorzüglich einsetzbar ist, um das Aktualisierungsproblem von Datenbeständen - seien dies nun Web-Pages im e-business, Datenbanken oder andere Formen - zu behandeln. Zu einer derartigen Vorgangsweise benötigt man allerdings in erster Linie auch Vorstellungen über die veränderte Ertragssituation bei mangelnder Aktualisierung. (Hier ausgedrückt durch g(t). c(t) ist meist leichter zu bestimmen.) Eine stochastische Analyse der "Alterung" von Datenbanken, von Web-Seiten bzw. anderen Datenbeständen und deren Einfluß auf g(t) könnte einen nächsten Schritt darstellen. Die Analyse bei mehr als einer Überalterungskomponente, sowie eine Bestimmung eines optimalen Wartungstyps (z.Bsp. Präventivwartung vs. Wartung bei festgestellter Überalterung u. a.) sind weitere Untersuchungsfelder. (Autorenreferat) / Series: Diskussionspapiere zum Tätigkeitsfeld Informationsverarbeitung und Informationswirtschaft

Univ., Diss.--München, 2004.

Zugl.: Saarbrücken, Univ., Diss., 2006 / Hergestellt on demand

Zugl.: Potsdam, Univ., Diss., 2007

Universiẗat, Diss.--Göttingen, 1991.

Zugl.: Sankt Gallen, Univ., Habil.-Schr., 2009

Thesis (doctoral)--Universität, Bern, 2001 entitled: Die Abbildung ausgewählter Verfahren des strategischen Kostenmanagements ...

Diss. Univ. Zürich, 2006. / Literaturverz.