Prof. Dr. rer. nat. Claus Brell

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Masterforschungsprojekt


Stand: 06.01.2019

Inhalt:
1. Spielregeln
2. Offene Projekte

2019-1 Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft: Erkennung von Bienenaktivitäten mit YOLO und Tensor Flow Lite auf Raspberry Pi.(Konfiguration)
2019-2 IoT und Big Data in der Landwirtschaft.(Recherche)
2019-3 Informationssicherheit für IoT und Digitalisierung in der Landwirtschaft.(Recherche)
2019-4 IoT mit dem Smartphone.(Programmierung)
2019-5 KI mit dem Smartphone.(Programmierung)


3. Projekte in Bearbeitung / abgeschlosssen

Spielregeln

Regelmäßig biete ich Forschungsprojekte für Masterstudenten Wirtschaftsinformatik an. Wenn Ihnen die angebotenen Projekte so nicht zusagen, können wir über Modifikationen verhandeln. Die aktuell angebotenen Projekte finden Sie hier

Vorgehen
Bitte nehmen Sie mit zunächst mir Kontakt via Mail auf. Um das erste Gespräch effizient zu gestalten, bitte ich um folgende Informationen:

Danach hat sich folgende Reihenfolge bewährt:
  1. Klärung der konkreten Aufgabenstellung in einem Gespräch.
  2. Erstellung eines Exposés für das Projekt und
  3. Entwurf einer Gliederung für die Dokumentation.
  4. Abstimmung eines Zeitplans und der erforderlichen Ressourcen. I.d.R. bekommen Sie von mir Materialien.
  5. Bearbeitung des Themas, während der Zeit sollten wir uns zwei Mal für Statusmeetings und ggf. Kurskorrekturen treffen.
  6. Abgabe der Projektergebnisse. Hinsichtlich der zeitlichen Gestaltung bin ich flexibel. Ausnahmen sind in der Projektbeschreibung gekennzeichnet.


Projektergebnisse
Ihre Projektergebnisse sollen im Sinne der Vorlaufforschung weiter verwendet werden, im Idealfall ergibt Ihre Ausarbeitung ein veröffentlochungsreifes Paper. Dazu ist sinnvoll:

Offene Projekte

Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft: Erkennung von Bienenaktivitäten mit YOLO und Tensor Flow Lite auf Raspberry Pi.
Forschungsinstitut GEMIT, Vorbereitung einer Antragstellung.
Geplant ist, mit Hilfe von KI (neuronalen Netzen) Informationen über Bienen zu gewinnen. Dabei soll erkannt werden, ob es Flugaktivitäten am Ausflugloch eines Bienenstocks gibt. Idealerweise wird erkannt, wie viele Bienen pro Zeit aus- und einfliegen und wie viele Pollenhöschen tragen. Der Raspberry Pi wird bereits für die Messwerterfassung (Temperatur und Luftfeuchte im Bienenstock) eingesetzt und soll daher als Plattform für das neuronale Netz dienen.
Methode: Zusammenstellung und Konfiguration existierender Lösungen.
Twitter-Meldung zu Vorarbeiten.
Bienenvideo auf Youtube.


IoT und Big Data in der Landwirtschaft.
Forschungsinstitut GEMIT, Vorbereitung einer Antragstellung.
Forschungsfragen: Welche Sensorsysteme zur Unterstützung der Landwirtschaft gibt es am Markt? Wie ist der Markt strukturiert? Gibt es noch "Lücken" für Neueinsteiger und wenn ja dann welche?
Methode: Marktrecherche und Literaturanalyse.


Informationssicherheit für IoT und Digitalisierung in der Landwirtschaft.
Kompeternzentrum CLAVIS, Vorbereitung einer Antragstellung.
Forschungsfragen: Wie wird derzeit mit Datensicherheit und Datenschutz bei der Digitalisierung der Landwirtschaft umgegangen? Welche Verbesserungspotenziale (organisatorisch und technisch) gibt es?
Methode: Marktrecherche und Literaturanalyse.


IoT mit dem Smartphone.
Entwicklung eines Demonstrators für die Anbindung von Umweltsensoren (Bosch BME280 über I2C) an das Internet mittels presiwerten Smartphones (Android 4.3). Bestehende Webservices können bei Bedarf genutzt werden.
Methode: Programmierung (Android)

KI mit dem Smartphone.
Entwicklung eines Demonstrators für die Erkennung und Zählung von Varroa-Milben mit der Smartphone-Kamera. Vermutlich ist eine Lösung mit Tensor Flow Lite und einer Vorverarbeitung mit OpenCV zielführend
Methode: Programmierung (Android)

Projekte in Bearbeitung / abgeschlosssen

Girls Day 2019
Hausmann, Alexandra & Hommen, Yvonne 2019

Girls Day 2018
Husberg, Regina & Otto, Denise 2019
Veröffentlichung in Arbeit.

Konzeption und Vorstudie für einen deutschsprachigen Bartle Test.
Otto & Wolf
Der (bisher englische und nicht mehr zeitgemäße) Test identifiziert „Spielertypen“. Für eine Langzeitstudie soll ein Test an der Hochschule entwickelt werden.

logistiCS: Analyse der Verkehrssituation im Neusser Hafen mit Videotechnik
Bongartz, Philipp & Schild, Philippe 2018
(Entwicklung mit Raspberry Pi und openCV)

logistiCS: Entwicklung und Validierung eines hypothesenprüfenden offline / online Fragebogens für logistikintensive Gebiete
Ehnert, Stefan; Husberg, Regina

Gamification ...
Horn, Nico 2016
(elearning, Didaktik)


Detektion von Angriffen auf Webanwendungen mit Business Intelligence Methoden und Konzeption der Content-Rekonstruktion.
Steffens, Bernhard 2015
(Informationssicherheit)

Ideen und Anforderungen für ein webbasiertes Quiztool
Lieberum, Robert 2015
(Didaktik)

2015 Sluiters, Kai-Klaus
Konzept für einen "HSN-Informationssicherheits-Quick-Check" für KMU.
Sluiters, Kai-Klaus 2015
(Informationssicherheit)

Bewegungserkennung und Richtungsdetektion mit motion und openCV
Körber, Bastian 2015
(smart home)

Entwicklung eines internetbasierten Messsystems für die Hefeaktivität bei Gärprozessen.
Fander, Markus & Richterich, Martin 2014

Untersuchung der Sicherheitsaspekte von Cloud-Services zur Datenspeicherung und Vergleich mit dem Open Source System Own Cloud.
Schmitz, Oliver 2014
(Informationssicherheit)
Viele Hersteller bieten mittlerweile Cloud-Dienste zur Datenspeicherung und zum Datenaustausch im Internet an, prominente Beispiele sind Dropbox und Skydrive. Im Vordergrund der Betrachtung stehen meist Leistungsdaten. Darüber vernachlässigen Nutzer ggf. Sicherheitsaspekte. Insbesondere für die Nutzung im betrieblichen Umfeld (KMU, in der Hochschule) wurden diese im Vergleich mit einer selbst implementierten Lösung untersucht.
Die Ausarbeitung orientiert sich an folgenden Forschungsfragen:
Wie groß ist der Aufwand, selbst einen Cloud-Dienst mit ownCloud aufzusetzen?
Welche Sicherheitsrisiken sind bei der Nutzung von Cloud-Diensten wie Dropbox, Skydrive, Google Drive, AVG LiveKive zu erwarten?
Welche Sicherheitsrisiken sind – im Vergleich - bei einem selbst aufgesetzten Cloud-Dienst zu beachten.
Wie könnte eine Absicherung und „Härtung“ eines selbst aufgesetzten Cloud-Dienstes konzipiert werden?


[Link zum Poster]

[Link zum Management Summary]


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