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Der Projektverbund UMWELTnanoTECH wurde 2013 vom Bayerischen Staatsministerium für Umwelt und Verbraucherschutz gestartet und erstreckte sich über eine Laufzeit von drei Jahren. Es waren neun bayerische Hochschulen beteiligt. Die insgesamt zehn Teilprojekte gliederten sich in neun Forschungsprojekte und ein Koordinierungsprojekt. Jeweils drei der Forschungsprojekte waren in den thematischen Schwerpunkten Organische Photovoltaik, Energiespeicher und Thermoelektrizität zusammengefasst. Über die Tätigkeiten des Verbunds wurde in mehr als 70 Beiträgen berichtet, darunter über 30 wissenschaftliche Originalartikel in internationalen Fachzeitschriften und über 15 Konferenzbeiträge. Es wurden mehrere Kapitel für Fachbücher verfasst, in die die Erkenntnisse der Projekte eingeflossen sind. Ziele und Ergebnisse der Projekte wurden in knapp 20 nichtwissenschaftlichen Beiträgen und Meldungen im Internet, in Magazinen und Berichten zusammengefasst. In allen Schwerpunkten konnten die untersuchten nanotechnologischen Anwendungen auch mit Hilfe umweltverträglicherer Verfahren und Materialien realisiert werden, ohne dadurch entscheidend an Leistungsfähigkeit einzubüßen.
Wie kann man Studierende in ihrer individuellen Persönlichkeitsentwicklung unterstützen und Kompetenzen vermitteln und fördern, damit sie für das spätere Berufsleben gut vorbereitet sind? Im Masterstudiengang für Fahrerassistenzsysteme und Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) werden – unterstützt durch den Forschungsschwerpunkt „Innovative Lehr- und Lernformen“ – angehende Ingenieurinnen und Ingenieure konfrontiert mit neuen Lehr-/Lernformaten. Dazu zählen das agile Projektmanagement-Tool Scrum ebenso wie Design-Thinking-Workshops, die auch in Unternehmen eingesetzt werden, um neue Ideen zu entwickeln und in Teams strukturiert Lösungen für Herausforderungen der Zukunft zu finden.
In the Automotive industry and especially in the ADAS domain, functions like “Vehicle Detection”, “Lane Detection” undergo a very costly and time-consuming validation process before their final deployment in the vehicle.
After the completion of the development process, image based detection algorithms usually rely on huge data sets of previously recorded data for performance testing and validation. Though vision data sets like “KITTI Vision Benchmark Dataset” and others are currently available for public use, there still lies numerous requirements that need
to be satisfied and steps that need to be followed in order to pave the way for a proper and meaningful use of the recorded data sets in the scope of image based function testing and validation. Using the publicly available recorded data may be in some cases a good starting point but as we all know sooner or later we will need a more
customized/personalized recorded data sets that capture more precise and detailed specifications like the camera’s technical specifications or even its mounting position in the car. Furthermore, depending on the image based function under investigation, recorded data should also reflect certain driving scenarios in specific environmental conditions (rain, snow, fog, at sun rise, at daytime, at night …) or specific driving parameters like, speed,acceleration, grip, car
orientation, position in lane, etc. that that may be too hard to safety due to safety, financial restrictions or even time
limitations.
In this article we present a method which indicates the most important parameters of influence concerning the fuel consumption and regulated emissions. Using RDE measurements a consumption map of the vehicle and enhanced mathematical models are created that allow the prediction of fuel consumption and emissions for simulated driving routes.
The results show that the simulated fuel consumption fits the measured consumption of the vehicle very good. The deviations between calculated and measured NO2 and NO are relatively high. This is due to the lack of simulation of the emissions after-treatment which is not possible as the relevant parameters are not monitored.
Further investigations are planned for hybrid vehicles, extended environmental con-ditions and modelling of the aftertreatment.
Hintergrund: Fluktuierende erneuerbare Energien erfordern flexible Kraftwerke zum Lastausgleich
Projektziele: Erhöhung der Flexibilität kommunaler Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen (KWK) durch:
- Optimierte Anlagendynamik
- Wärmespeicherung
- Nutzung von Power-to-Heat
- Einbindung von Strommärkten
Vorgehensweise:
- Instationäre Prozesssimulation der Anlagen
- Nicht-lineare Optimierung der Anlageneinsatzplanung
- Demonstration durch Einbindung in die Leitstandstechnik
- Erstellung eines Betreiberleitfadens
Load Forecasting in District Heating Systems Using Stacked Ensembles of Machine Learning Algorithms
(2021)
For district heating, heat demand forecasting is playing a key role for an optimised power plant dispatch. Machine Learning can help to significantly improve forecasts of thermal loads. The prediction quality of neural networks is higher than that of decision trees in most cases. However, compared to decision trees neural networks have weaknesses when extrapolating outside known ranges. This work presents a novel method called “Deep DHC” (Deep Learning for District Heating and Cooling), which combines these two approaches in order to benefit from strengths of both methods. On the one hand, the novel approach uses conventional decision tree based regression algorithms such as the AdaBoost and Random Forest, as well as artificial neural networks. In addition to common feed forward neural networks (FNN), a deep learning network structure, which consists of long short-term memory (LSTM) cells, is used for the first time. The LSTM method has already proven to be very powerful in modern speech recognition. In order to achieve best possible heat demand forecasts, the aforementioned methods for load forecasting are combined and weighted by an additional machine learning method. Results show that it is possible to achieve a further improvement in forecasting quality for district heating loads by purposefully combining individual forecasting methods. Hence, mean and absolute deviations are significantly reduced in comparison to the individual methods.
Hintergrund: Die COVID-19 Pandemie stellt Bewohner von Altenpflegeeinrichtungen, deren Angehörige bzw. Besucher ebenso wie Mitarbeitende vor große Herausforderungen. Viruseindämmenden Maßnahmen wirken sich stark auf das Wohlbefinden der betroffenen Personengruppen aus. Material und Methode: Systematische Literatursuche nach Studien zu psychosozialen Folgen der Pandemie für Bewohner, deren Angehörige bzw. Besucher und Mitarbeitende und Zusammenführung der Ergebnisse mittels narrativer Synthese.
Ergebnisse: 756 Studien wurden gesichtet, 15 Arbeiten eingeschlossen. Die Daten wurden zwischen Februar und Juni 2020 mit Teilnehmenden aus 14 Ländern erhoben. Es wurden v.a. Einsamkeit, Trauer und Depressivität, aber auch Angst, als häufige Reaktionen der Bewohner auf die Kontakt- und Besuchsrestriktionen berichtet. Bewohner mit kognitiven Einschränkungen litten stärker unter den Auswirkungen, auch wenn es gegenteilige Hinweise gibt. Angehörige bzw. Besucher berichteten ebenfalls von einer Zunahme ihrer Einsamkeit und einer reduzierten Lebensqualität. In den Befragungen der Mitarbeitenden schildern diese Angst vor einer Infektion sowohl bei sich als auch bei den Bewohnern. Infizierte Mitarbeitende in den USA äußerten Wut darüber, nicht ausreichend geschützt geworden zu sein. Darüber hinaus berichteten Mitarbeitende von einer erheblichen Mehrbelastung.
Schlussfolgerung: Infolge der Pandemie und der ergriffenen Maßnahmen wurden negative psychosozialen Folgen bei Bewohnern, deren Angehörigen bzw. Besuchern und den Mitarbeitenden berichtet. Der abzuleitende Unterstützungsbedarfe der drei Personengruppen sind unterschiedlich und sollten bei zukünftigen Maßnahmen hinsichtlich der Pandemie stärker mitevaluiert werden.
The present study investigated the mental workload associated with driving a vehicle equipped with Lane Keeping Assistance System (LKAS). Specifically, an experiment was carried out with16participants driving with LKAS in four real-world scenarios. Effects on mental workload were evaluated with psychophysiological measures such as heart rate and skin conductance response (SCR). The driving performance, which is also a measure of evaluating mental workload, was assessed by measure such as steering reversal rate, variation of lateral position and steering effort. The result suggested that LKAS has reduced physical workload in the steering task. However, the lane keeping performance was not improved. Moreover, the NASA-TLX showed that participants perceived higher mental workload while driving with LKAS. This effect was mirrored in the SCR. The objective data showed that LKAS was associated with higher steering reversal rate, which might explain the reason of participants perceiving higher mental workload. Overall, it was suggested that the mental workload was higher with the tested LKAS.
Due to the rapid progress in the development of automated vehicles over the last decade, their market entry is getting closer. One of the remaining challenges is the safety assessment and type approval of automated vehicles, as conventional testing in the real world would involve an unmanageable mileage. Scenario-based testing using simulation is a promising candidate for overcoming this approval trap. Although the research community has recognized the importance of safeguarding in recent years, the quality of simulation models is rarely taken into account. Without investigating the errors and uncertainties of models, virtual statements about vehicle safety are meaningless. This paper describes a whole process combining model validation and safety assessment. It is demonstrated by means of an actual type-approval regulation that deals with the safety assessment of lane-keeping systems. Based on a thorough analysis of the current state-of-the-art, this paper introduces two approaches for selecting test scenarios. While the model validation scenarios are planned from scratch and focus on scenario coverage, the type-approval scenarios are extracted from measurement data based on a data-driven pipeline. The deviations between lane-keeping behavior in the real and virtual world are quantified using a statistical validation metric. They are then modeled using a regression technique and inferred from the validation experiments to the unseen virtual type-approval scenarios. Finally, this paper examines safety-critical lane crossings, taking into account the modeling errors. It demonstrates the potential of the virtual-based safeguarding process using exemplary simulations and real driving tests.
When will automated vehicles come onto the market? This question has puzzled the automotive industry and society for years. The technology and its implementation have made rapid progress over the last decade, but the challenge of how to prove the safety of these systems has not yet been solved. Since a market launch without proof of safety would neither be accepted by society nor by legislators, much time and many resources have been invested into safety assessment in recent years in order to develop new approaches for an efficient assessment. This paper therefore provides an overview of various approaches, and gives a comprehensive survey of the so-called scenario-based approach. The scenario-based approach is a promising method, in which individual traffic situations are typically tested by means of virtual
simulation. Since an infinite number of different scenarios can theoretically occur in real-world traffic, even the scenario-based approach leaves the question unanswered as to how to break these down into a finite set of scenarios, and find those which are representative in order to render testing more manageable. This
paper provides a comprehensive literature reviewof related safety-assessment publications that deal precisely with this question. Therefore, this paper develops a novel taxonomy for the scenario-based approach, and classifies all literature sources. Based on this, the existing methods will be compared with each other and,
as one conclusion, the alternative concept of formal verification will be combined with the scenario-based approach. Finally, future research priorities are derived.
Unified Framework and Survey for Model Verification, Validation and Uncertainty Quantification
(2020)
Simulation is becoming increasingly important in the development, testing and approval process in many areas of engineering, ranging from finite element models to highly complex cyber-physical systems such as autonomous cars. Simulation must be accompanied by model verification, validation and uncertainty quantification (VV&UQ) activities to assess the inherent errors and uncertainties of each simulation model. However, the VV&UQ methods differ greatly between the application areas. In general, a major challenge is the aggregation of uncertainties from calibration and validation experiments to the actual model predictions under new, untested conditions. This is especially relevant due to high extrapolation uncertainties, if the experimental conditions differ strongly from the prediction conditions, or if the output quantities required for prediction cannot be measured during the experiments. In this paper, both the heterogeneous VV&UQ landscape and the challenge of aggregation will be addressed with a novel modular and unified framework to enable credible decision making based on simulation models. This paper contains a comprehensive survey of over 200 literature sources from many application areas and embeds them into the unified framework. In addition, this paper analyzes and compares the VV&UQ methods and the application areas in order to identify strengths and weaknesses and to derive further research directions. The framework thus combines a variety of VV&UQ methods, so that different engineering areas can benefit from new methods and combinations. Finally, this paper presents a procedure to select a suitable method from the framework for the desired application.
The goal of the presented work is to develop an automotive radar sensor behavioral model to outline closed loop interaction of driver and vehicle in a synthetic environment. For this interaction open simulation interface (OSI) and functional mock-up interface (FMI) standards are used. This paper describes the architecture overview, working concept of FMI, OSI and different radar functions like radar channel and digital signal processing (DSP) in detail. The description of the scenario for the verification of radar behavioral model results and development of highly automated driving (HAD) functions for the closed loop simulation is elaborated in this paper.
The enormous power consumption of Bitcoin has led to undifferentiated discussions in science and practice about the sustainability of blockchain and distributed ledger technology in general. However, blockchain technology is far from homogeneous - not only with regard to its applications, which now go far beyond cryptocurrencies and have reached businesses and the public sector, but also with regard to its technical characteristics and, in particular, its power consumption. This paper summarizes the status quo of the power consumption of various implementations of blockchain technology, with special emphasis on the recent 'Bitcoin Halving' and so-called 'zk-rollups'. We argue that although Bitcoin and other proof-of-work blockchains do indeed consume a lot of power, alternative blockchain solutions with significantly lower power consumption are already available today, and new promising concepts are being tested that could further reduce in particular the power consumption of large blockchain networks in the near future. From this we conclude that although the criticism of Bitcoin's power consumption is legitimate, it should not be used to derive an energy problem of blockchain technology in general. In many cases in which processes can be digitised or improved with the help of more energy-efficient blockchain variants, one can even expect net energy savings.
Package ‘CoopGame’
(2019)
The theory of cooperative games with transferable utility offers useful insights into the way parties can share gains from cooperation and secure sustainable agreements, see e.g. one of the books by Chakravarty,Mitra and Sarkar (2015, ISBN:978-1107058798) or by Driessen (1988,ISBN:978-9027727299) for more details. A comprehensive set of tools for cooperative game theory with transferable utility is provided. Users can create special families of cooperative games, like e.g. bankruptcy games,cost sharing games and weighted voting games. There are functions to check various game properties and to compute five different set-valued solution concepts for cooperative games. A large number of point-valued solution concepts is available reflecting the diverse application areas of cooperative game theory. Some of these point-valued solution concepts can be used to analyze weighted voting games and measure the influence of individual voters within a voting body. There are routines for visualizing both set-valued and point-valued solutions in the case of three or four players.
“Es herrscht Aufbruchstimmung und es bestätigte sich der Eindruck, dass die Relevanz von Open Data in der Tourismusbranche angekommen ist”, so das Fazit von Prof. Dr. Guido Sommer von der Hochschule Kempten, selbst Impulsgeber des 3. Round Table Open Data, der am 24.01.2020 in Treuchtlingen ausgerichtet wurde.
Um den steigenden Ansprüchen der Gäste an aktuelle touristische Informationen gerecht zu werden, spielt besonders die digitale Aufbereitung und Verbreitung von relevanten Daten eine entscheidende Rolle. Derzeit ist die Erfassung und Aktualisierung von Inhalten nicht koordiniert und erfolgt in der Regel dezentral. In der Praxis führt dies häufig zu fehlenden Daten oder einer Flut von unvollständigen Informationen durch doppelte Datenpflege in unterschiedlicher Datenqualität . Während Gäste bei der Suche nach verlässlichen und für sie relevanten Informationen oft verzweifeln, sind die Bereitsteller der Informationen in der Regel damit überfordert, den Bedarf der Detailtiefe in allen Kanälen ausreichend zu bedienen. So müssen zum Beispiel Veranstaltungshinweise von Destinationen in mehreren Systemen eingestellt und gepflegt werden, damit die Informationen über verschiedenen Kanäle auch entsprechend verbreitet werden können. Sollen Daten zwischen unterschiedlichen Kanälen ausgetauscht werden, sind jeweils proprietäre Schnittstellen zwischen den betroffenen Systemen erforderlich. Mit jedem neuen Anbieter am Markt steigt der Bedarf für zusätzliche Schnittstellen zu allen bereits etablierten Systemen immer schneller an. Aufgrund unterschiedlicher Datenstrukturen steigen dabei nicht nur die Kosten , sondern auch die Wahrscheinlichkeit von Inkonsistenzen und Datenverlusten durch
unvollständigen Datenaustausch. Die dezentrale Organisation führt in der Folge oft zu Datensilos und technischen Insellösungen innerhalb der Tourismusbranche.
With the digital transformation and the increasing technological requirements that the tourism industry has to face in the future, the importance of data quality and digital data streams is growing. As more and more data is collected from a few large platforms and often used as an exclusive basis for the development of new services, both, the tourism industry and users are becoming increasingly dependent on the business models and applications of global players. In order to guarantee a digital market for data and applications in the coming years and to find an answer on how to react actively to the outlined developments, it is necessary to consider certain data as infrastructure and as a public good. Following this thought, it must be ensured that the relevant digital information flows in tourism will be transparent and openly available as a crucial basis for innovation and new business models for the general public in the future. The provision of data as Open Data is an approach that has become more and more established worldwide and beyond the field of tourism, and it has been anchored in legislation since the signing of the Open Data Charter by the G8 states in June 2013 (1). In addition to increasing transparency and more data democracy, Open Data is also associated with high economic expectations.
An EU study estimates that, based on the free flow of data, the added value for the European data economy could increase from just under € 300 billion in 2016 to € 739 billion in 2020 (2). For Germany, the authors of a study commissioned by the Konrad-Adenauer-Stiftung estimated between 20.1 and 131.1 billion euros in potential added value through Open Data by 2026, depending on the degree to which Open Data can be established as a key strategic component of social action (3). However, in the field of tourism, the topic of Open Data is still relatively new. For this reason, a Think Tank with international and cross-industry experts set a first goal to discuss and evaluate the significance of Open Data for the tourism industry in September 2017. At the heart of the shared vision on exploiting the emerging opportunities is the development of an Open Digital Data Infrastructure for tourism, where all relevant information in tourism should be provided as Open Data through a coordinated collaboration and cross-industry networking of stakeholders. The joint development of an Open Knowledge Graph for tourism in Europe based on Linked Open Data proposed by Prof. Dr. Fensel of the Semantic Technology Institute in Innsbruck could be an approach to realise the vision.
Since trust is an important basis for creating purposeful networks of people and data, the development of coordinated strategies for the implementation of the vision was primarily considered as a leadership challenge. In addition, the need to prepare the topic of Open Data in tourism for different stakeholders in such a way that the respective challenges and opportunities for tourism become transparent and clearly understandable, was also identified. This white paper summarizes the main findings of the Think Tank and provides an overview and recommendations on current developments in Open Data in tourism. At the same time, it is a call to the industry to actively participate in the strategic discussion and to take on part of the leadership task for the implementation of an Open Digital Data Infrastructure in tourism.
Mit der digitalen Transformation und den zunehmenden technologischen Anforderungen, auf die sich die Tourismusbranche in der Zukunft einstellen muss, wächst die Bedeutung von Datenqualität und digitalen Datenströmen. Während immer mehr Daten von wenigen großen Plattformen gesammelt und häufig als exklusive Grundlage für die Entwicklung neuer Dienste eingesetzt werden, steigt sowohl die Abhängigkeit der Tourismusbranche als auch die der Nutzer von den Geschäftsmodellen und Anwendungen der globalen Player. Um in den kommenden Jahren einen digitalen Markt für Daten und Anwendungen gewährleisten zu können und eine Antwort darauf zu finden, wie man auf die beschriebene Entwicklung aktiv reagieren kann, ist es erforderlich, bestimmte Daten als Infrastruktur und öffentliches Gut zu betrachten. Dabei ist sicherzustellen, dass die entsprechenden digitalen Informationsflüsse im Tourismus in der Zukunft als entscheidende Grundlage für Innovationen und neue Geschäftsmodelle für die Allgemeinheit transparent und offen verfügbar sein werden. Die Bereitstellung von Daten als Open Data ist ein Ansatz, der sich spätestens seit der Unterzeichnung der Open Data Charta durch die G8-Staaten im Juni 2013 über den Tourismus hinaus weltweit immer mehr etabliert und auch in der Ge-setzgebung verankert (1). Neben zunehmender Transparenz und mehr Datendemokratie sind mit Open Data vor allem auch hohe wirtschaftliche Erwartungen verbunden.
Eine Studie der EU schätzt, dass die Wertschöpfung der europäischen Datenwirtschaft auf Grundlage freier Datenströme von knapp 300 Milliarden Euro in 2016 bis auf 739 Milliarden Euro im Jahr 2020 steigen könnte (2). Für Deutschland rechnen Autoren einer durch die Konrad-Adenauer-Stiftung beauftragten Studie bis 2026 mit einer möglichen Wertschöpfung durch Open Data zwischen 12,1 und 131,1 Milliarden Euro, die abhängig davon ist, wie stark Open Data als strategische Kernkom-ponente für das gesellschaftliche Handeln etabliert werden kann (3). Im Bereich Tourismus ist das Thema Open Data allerdings noch relativ neu. Ein Think Tank aus internationalen und branchenübergreifenden Experten machte es sich im September 2017 daher erstmals zum Ziel, die Bedeutung von Open Data für die Tourismusbranche zu diskutieren und eine Bewertung vorzunehmen. Kern der dabei entwickelten gemeinsamen Vision zur Nutzung der entstehenden Chancen ist der Aufbau einer offenen digitalen Dateninfrastruktur im Tou-rismus, bei der alle relevanten Information im Tourismus durch die koordinierte Zu-sammenarbeit und branchenübergreifende Vernetzung der Akteure als Open Data bereitgestellt werden sollten. Der von Prof. Dr. Fensel vom Semantic Technology Institute in Innsbruck vorgeschlagene gemeinsame Aufbau eines Open Knowledge Graphen für den Tourismus in Europa auf Basis von Linked Open Data könnte ein Ansatz sein, die Vision zu realisieren.
Da Vertrauen eine entscheidende Voraussetzung für die zielführende Vernetzung von Menschen und Daten darstellt, wurde die Entwicklung von koordinierten Strategien zur Umsetzung der Vision in erster Linie als Leadership-Herausforderung eingeschätzt. Außerdem wurde die Notwendigkeit identifiziert, das Thema Open Data im Tourismus für unterschiedliche Stakeholder so aufzubereiten, dass die jeweiligen Herausforderungen und Chancen für den Tourismus transparent und klar verständ-lich werden. Das vorliegende White Paper fasst die wichtigsten Ergebnisse des Think Tanks zusammen und gibt einen Überblick und Empfehlungen zu aktuellen Entwicklungen von Open Data im Tourismus. Es ist zugleich ein Aufruf an die Branche, sich aktiv an der strategischen Diskussion zu beteiligen und einen Teil der Leadership-Aufgabe für die Umsetzung einer offenen digitalen Dateninfrastruktur im Tourismus zu übernehmen