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Steroid hormones (SHs) are a rising concern due to their high bioactivity, ubiquitous nature, and prolonged existence as a micropollutants in water, they pose a potential risk to both human health and the environment, even at low concentrations. Estrogens, progesterone, and testosterone are the three important types of steroids essential for human development and maintaining multiorgan balance, are focus to this concern. These steroid hormones originate
from various sources, including human and livestock excretions, veterinary medications, agricultural runoff, and pharmaceuticals, contributing to their presence in the environment. According to the recommendation of WHO, the guidance value for estradiol (E2) is 1 ng/L. There are several methods been attempted to remove the SH micropollutant by conventional water and wastewater technologies which are still under research. Among the various methods, electrochemical membrane reactor (EMR) is one of the emerging technologies that can address the challenge of insufficient SHs removal from the aquatic environment by conventional treatment. The degradation of SHs can be significantly influenced by various factors when treated with EMR.
In this project, the removal of SH and the important mechanism for the removal using carbon nanotube CNT-EMR is studied and the efficiency of CNT-EMR in treating the SH micropollutant is identified. By varying different parameters this experiment is carried out with the (PES-CNTs) ultrafiltration membrane. The study is carried out depending upon the SH removal based on the limiting factor such as cell voltage, flux, temperature, concentration, and type of the SH.
Linux and Linux-based operating systems have been gaining more popularity among the general users and among developers. Many big enterprises and large companies are using Linux for servers that host their websites, some even require their developers to have knowledge about Linux OS. Even in embedded systems one can find many Linux-based OS that run them. With its increasing popularity, one can deduce the need to secure such a system that many personnel rely on, be it to protect the data that it stores or to protect the integrity of the system itself, or even to protect the availability of the services it offers. Many researchers and Linux enthusiasts have been coming up with various ways to secure Linux OS, however new vulnerabilities and new bugs are always found, by malicious attackers, with every update or change, which calls for the need of more ways to secure these systems.
This Thesis explores the possibility and feasibility of another way to secure Linux OS, specifically securing the terminal of such OS, by altering the commands of the terminal, getting in the way of attackers that have gained terminal access and delaying, giving more time for the response teams and for forensics to stop the attack, minimize the damage, restore operations, and to identify collect and store evidence of the cyber-attack. This research will discuss the advantages and disadvantages of various security measures and compare and contrast with the method suggested in this research.
This research is significant because it paints a better picture of what the state of the art of Linux and Linux-based operating systems security looks like, and it addresses the concerns of security enthusiasts, while exploring new uncharted area of security that have been looked at as a not so significant part of protecting the OSes out of concern of the various limitations and problems it entails. This research will address these concerns while exploring few ways to solve them, as well as addressing the ideal areas and situations in which the proposed method can be used, and when would such method be more of a burden than help if used.
AI-based Ground Penetrating Radar Signal Processing for Thickness Estimation of Subsurface Layers
(2023)
This thesis focuses on the estimation of subsurface layer thickness using Ground Penetrating Radar (GPR) A-scan and B-scan data through the application of neural networks. The objective is to develop accurate models capable of estimating the thickness of up to two subsurface layers.
Two different approaches are explored for processing the A-scan data. In the first approach, A-scans are compressed using Principal Component Analysis (PCA), and a regression feedforward neural network is employed to estimate the layers’ thicknesses. The second approach utilizes a regression one-dimensional Convolutional Neural Network (1-D CNN) for the same purpose. Comparative analysis reveals that the second approach yields superior results in terms of accuracy.
Subsequently, the proposed 1-D CNN architecture is adapted and evaluated for Step Frequency Continuous Wave (SFCW) radar, expanding its applicability to this type of radar system. The effectiveness of the proposed network in estimating subsurface layer thickness for SFCW radar is demonstrated.
Furthermore, the thesis investigates the utilization of GPR B-scan images as input data for subsurface layer thickness estimation. A regression CNN is employed for this purpose, although the results achieved are not as promising as those obtained with the 1-D CNN using A-scan data. This disparity is attributed to the limited availability of B-scan data, as B-scan generation is a resource-intensive process.
Though the basic concept of a ledger that anyone can view and verify has been around for quite some time, today’s blockchains bring much more to the table including a way to incentivize users. The coins given to the miner or validator were the first source of such incentive to make sure they fulfilled their duties. This thesis draws inspiration from other peer efforts and uses this same incentive to achieve certain goals. Primarily one where users are incentivised to discuss their opinions and find scientific or logical backing for their standpoint. While traditional chains form a consensus on a version of financial "truth", the same can be applied to ideological truths too. To achieve this, creating a modified or scaled proof of stake consensus mechanism is explored in this work. This new consensus mechanism is a Reputation Scaled - Proof of Stake. This reputation can be built over time by voting for the winning side consistently or by sticking to one’s beliefs strongly. The thesis hopes to bridge the gap in current consensus algorithms and incentivize critical reasoning.
The present document is aimed to propose a suitable thermal model for the cooling down process of a one piston air cooled reciprocating compressor. In order to achieve this, a thermographic camera is used to record the temperature of different measuring points throughout different operating conditions. This data is later analyzed, with statistical tools and graphical visualization. The thermal phenomena present in the thermal process is characterized according to the compressors' geometry. Finally, using the analysis and taking into consideration the thermal phenomena the optimal thermal model is selected. This paper belongs to a bigger project and the last step is to simulate the compressor and the accuracy of the proposed model.
The objective of this project is to enhance the operations of a micro-enterprise that deals with food ingredients. The emphasis is on streamlining procedures and executing effective tactics. By utilizing tools like SWOT analysis, evaluations, and strategy development, the company's strengths, weaknesses, opportunities, and threats were assessed. The company developed business-level and functional-level strategies to expedite growth and attain objectives based on the findings. Moreover, precise suggestions were given to minimize the quantity of SKUs and optimize operations. The work highlighted the significance of developing a process map for streamlining operations, boosting efficiency, and elevating customer contentment. Through the implementation of said recommendations and strategies, the company can strategically position itself for success within the highly competitive food ingredients industry.
The progress in machine learning has led to advanced deep neural networks. These networks are widely used in computer vision tasks and safety-critical applications. The automotive industry, in particular, has experienced a significant transformation with the integration of deep learning techniques and neural networks. This integration contributes to the realization of autonomous driving systems. Object detection is a crucial element in autonomous driving. It contributes to vehicular safety and operational efficiency. This technology allows vehicles to perceive and identify their surroundings. It detects objects like pedestrians, vehicles, road signs, and obstacles. Object detection has evolved from being a conceptual necessity to an integral part of advanced driver assistance systems (ADAS) and the foundation of autonomous driving technologies. These advancements enable vehicles to make real-time decisions based on their understanding of the environment, improving safety and driving experiences. However, the increasing reliance on deep neural networks for object detection and autonomous driving has brought attention to potential vulnerabilities within these systems. Recent research has highlighted the susceptibility of these systems to adversarial attacks. Adversarial attacks are well-designed inputs that exploit weaknesses in the deep learning models underlying object detection. Successful attacks can cause misclassifications and critical errors, posing a significant threat to the functionality and safety of autonomous vehicles. With the rapid development of object detection systems, the vulnerability to adversarial attacks has become a major concern. These attacks manipulate inputs to deceive the target system, significantly compromising the reliability and safety of autonomous vehicles. In this study, we focus on analyzing adversarial attacks on state-of-the-art object detection models. We create adversarial examples to test the models’ robustness. We also check if the attacks work on a different object detection model meant for similar tasks. Additionally, we extensively evaluate recent defense mechanisms to see how effective they are in protecting deep neural networks (DNNs) from adversarial attacks and provide a comprehensive overview of the most commonly used defense strategies against adversarial attacks, highlighting how they can be implemented practically in real-world situations.
Schluckspecht project
(2022)
Zur ergonomischen Unterstützung von Industriearbeitern werden zunehmend Exoskelette eingesetzt. Studien über die Wirkung und den Einfluss von Exoskeletten auf den Körper sind jedoch rar. Diese Arbeit beschäftigt sich daher mit der Wirkung des Rückenexoskeletts BionicBack des deutschen Exoskelett Herstellers hTRIUS auf die Wirbelsäulenkrümmung bei industriellen Hebearbeiten. Im Speziellen wird die Wirbelsäulenkrümmung beim Umpalettieren aus drei verschiedenen Hebehöhen (91 cm, 59 cm, 15 cm) mit Hilfe eines markerbasierten 3D Motion Capture Systems untersucht. Um den Versuchsaufbau alltagsnah und realistisch zu gestalten, wurde diese Pilotstudie in Kooperation mit der Firma Zehnder am Standort Lahr durchgeführt, die sowohl die Probanden als auch den Versuchsaufbau zur Verfügung stellte. Vier gesunde männliche Probanden mit einem durchschnittlichen Alter von 39,5 Jahren (SD = 6,5), einem durchschnittlichen Körpergewicht von 72,75 kg (SD = 7,1) und einer durchschnittlichen Körpergröße von 175 cm (SD = 2,6) wurden in zwei Schichten eingeteilt. Mit den Probanden wurden vor und nach der Schicht sowie an zwei aufeinander folgenden Tagen Messungen durchgeführt, wobei an einem Tag das BionicBack während der Arbeit und der Messung getragen wurde und am an-deren Tag nicht. Während einer Messung nahmen die Testpersonen ein Paket mit einem Gewicht von 21,1 kg dreimal von jeder Hebehöhe von einer Palette auf und legten es auf einer anderen ab. Anschließend wurde die Krümmung der Wirbelsäule am tiefsten Punkt der Hebebewegung untersucht, wobei die Gesamtkrümmung in dieser Position durch die Addition von drei repräsentativen Segmentwinkeln dargestellt wird. Die Abweichung dieser Gesamtkrümmungen in der tiefsten Beugeposition von der individuellen neutralen Wirbelsäulenstellung der Probanden im Stehen ergeben die Werte, die zwischen den einzelnen Versuchsbedingungen verglichen werden. Die Ergebnisse zeigen, dass das BionicBack den Abstand zur Neutralstellung bzw. die Gesamtkrümmung des Rückens im Vergleich zu ohne BionicBack bis zu -11,5° (Median: -11,5° (SD = 5,2); Mittelwert: -8,4° (SD = 6,4)) entsprechend -30% vor der Schicht und bis zu -5,6° (Median: -5,6° (SD = 3,5); Mittelwert: -4,1° (SD = 5,4)) ent-sprechend -17% nach der Schicht reduzieren kann. Die Betrachtung der einzelnen Segmentwinkel zeigt, dass die Reduzierung des Abstandes von der Neutralstellung hauptsächlich im Lendenwirbelbereich stattfindet. Der Vergleich der Wirbelsäulen-krümmung vor und nach der Schicht ohne BionicBack zeigt, dass die Wirbelsäulen-krümmung nach der Schicht, mit Ausnahme der tiefsten Hebehöhe, eine größere Abweichung von der Neutralstellung aufweist als vor der Schicht. Der Vergleich mit BionicBack zeigt, dass die Wirbelsäulenkrümmung nach der Schicht mit Ausnahme der niedrigsten Hubhöhe nicht bzw. weniger von der Neutralstellung abweicht als vor der Schicht. Aufgrund der Ergebnisse wird vermutet, dass das BionicBack durch die Unterstützung einer neutraleren Rückenhaltung das Verletzungsrisiko reduzieren kann. Des Weiteren wird vermutet, dass die Muskelermüdung während einer Arbeitsschicht einen Einfluss auf die Wirbelsäulenkrümmung beim Heben hat. Es wird angenommen, dass dieser Einfluss durch das BionicBack reduziert werden kann. Allerdings dürfen die Grenzen dieser Pilotstudie nicht außer Acht gelassen werden. Sei es die Anzahl der Versuchspersonen, die keine Aussage über die Allgemeingültigkeit zu-lässt und keine effektive statistische Analyse erlaubt, oder systematische Fehler, die aufgrund der Modellvereinfachung und der Methodik auftreten können. Weitere Untersuchungen sind erforderlich, um die Ergebnisse zu validieren. Diese Arbeit soll die Grundlage für weitere Studien mit einer weiterentwickelten Methodik und einer größeren Anzahl von Probanden bilden.
In dieser Abschlussarbeit wurden die vorgenommen Ziele seitens der Projektaufgabe im Rahmen der Bachelor-Thesis erfüllt. Hierbei wurde der Ist-Zustand des UniAuSter´s aufgenommen und technisch hinterfragt. Zusätzlich wurden die Grenzen der mechanischen Lösung aufgezeigt und mögliche Ursachen erläutert.
Des Weiteren konnten auf Grundlage der Berechnungen die Taktzeiten bestimmt und daraufhin über die Recherche eine Auswahl des Magnetventils getroffen werden, welches den zuvor ermittelten Anforderungen entspricht. Diese sind zum einen die einfache Anpassung der Taktgeschwindigkeit über eine Maschinensteuerung und die Möglichkeit, bis zu 30.000 Flaschen pro Stunde auszuschleusen.
Der vorgegebene maximale Bauraum, wurde trotz zusätzlich erforderlichen Komponenten nicht überschritten. Hierbei wurden Lösungen in der elektrischen sowie der pneumatischen Versorgung entwickelt. Weiterführend kann durch den Ringverteiler eine optimale Druckluftversorgung durch den integrierten Druckregler realisiert werden, Er ist durch seine Konstruktionsweise für die Anlage kein Störfaktor, sondern dient zusätzlich als Verschlauchungsführung.
Für den weiteren Verlauf des Projekts werden die konstruierten Komponenten weiter ausgearbeitet und die noch nicht vorhandenen technischen Zeichnungen erstellt . Zusätzlich wird eine endgültige Lösung für die Signalverarbeitung der Magnetventile über eine elektrische Drehdurchführung entwickelt. Um die gesamte Konstruktion auf ihre Funktion prüfen zu können, wird von der Hochschule Offenburg zusammen mit dem Projektpartner Kematec, ein Prototyp in naher Zukunft erstellt.