Entwurf, Implementierung und Bewertung eines sensornetzbasierten Messsystems für Flächenneigungen

Status: abgeschlossen
Betreuer: Horst Hellbrück
Student: Malte Ziethen

Themengebiet

Im Hamburger Hafen werden Container umgeschlagen. Die Bereitstellung der Container für diesen Umschlag erfolgt blockweise auf Freiflächen. Automatisch gesteuerte, unbemannte Krane und computergesteuerte Transportfahrzeuge lagern diese Container ein und aus. Die Containerauflasten können zu Setzungen und Sackungen des Geländes führen. Um einen Automatikbetrieb mit hoher Verfügbarkeit zu gewährleisten, ist eine Überwachung der Flächenneigung notwendig. Durch die Schrägstellung der computergesteuerten Transportfahrzeuge, bedingt durch die Flächenneigung, können Probleme beim Transport der Container auftreten. Im schlimmsten Fall kommt es zu einem Stopp des automatischen Betriebs.

Details

Die Abschlussarbeit umfasst folgende Punkte:

  • Anforderungsanalyse
  • Konzepterstellung inkl. Auswahl der Hardware des Sensorknotens und der Datensenke
  • Untersuchung des Energieverbrauches eines Sensorknotens
  • Entwicklung einer Anwendung zur Messung der Flächenneigung
  • Entwicklung eines Kommunikationsprotokolls
  • Aufbau einer geeigneten Netzstruktur und Integration der Lösung in das bestehende IT-System
  • Test des Gesamtsystems
  • Dokumentation des Systems und der Ergebnisse

Aufgaben

  • Ein getesteter Prototyp des Gesamtsystems, der die Flächenneigung gemäß Anforderungen misst
  • Die Bachelorarbeit umfasst:
    • Beschreibung des Gesamtsystems
    • Beschreibung der Hardware- / Softwarekomponenten
    • Beschreibung der Integration in die bestehende Infrastruktur
    • Bewertung des Prototypen
    • Zusammenfassung der Ergebnisse inkl. (Graphen, Tabellen etc.)
    • Diskussion der Vor- und Nachteile des Einsatzes drahtlosen Sensornetzen

Voraussetzungen

  • Grundverständnis von drahtlosen Sensornetzen
  • Erfahrung mit der Programmiersprache C, C++, Java

Abschlussarbeiten aus dem Bereich Privacy und Security

Die genaue Aufgabenstellung bzw. der Schwerpunkt kann individuell abgestimmt werden. Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Dorina Gumm (dorina.gumm@th-luebeck.de).

Gamedesign for Security and Privacy (GSP)

Spielerisch lernen: Wie funktioniert Cross-Site-Scripting? Wie kann ein Identitätsdiebstahl erfolgen? Wie können Plattformzugänge gesichert werden? Warum sollte man Kommunikation verschlüsseln? Entwickeln Sie Spiele, mit denen Sie die Spieler an Themen aus dem Bereich Sicherheit, Selbstschutz und Privacy heranführen.

In dem GSP-Projekt geht es um die Frage, wie o.g. Themen mittels Gamification erlebbar und damit einem breiteren Adressatenkreis zugänglich gemacht werden können. Ziel ist es, die Awareness für diese Themen in der Gesellschaft als auch in Unternehmen zu fördern (Digitale Mündigkeit). Wenn Sie daran Interesse haben, können Sie sich diesen Themen im Rahmen von Design- und Praxisprojekten sowie Abschlussarbeiten widmen.

Datenschutz, Datenhandel und Datenanalyse (D3)

Datenschutz und Usability: Datenschutz wird öffentlich häufig als Innovationshemmer dargestellt, der Funktionsumfang und Usability von Anwendungen beeinträchtigt. Ist dem wirklich so? Wie können Anwendungen datenschutz- und benutzungsfreundlich entwickelt werden? Welche Mechanismen zur Anonymisierung/Pseudonymisierung gibt es und wie können sie im Design-Prozess berücksichtigt werden?

Mit Daten den Fachbereich gestalten: Mit öffentlichen Daten können hilfreiche Tools für den Alltag, spezielle Aufgaben oder das Gemeinwohl entwickelt werden (z.B. ÖPNV-Fahrpläne, Wetterdaten für Wassersportgebiete, Feinstaubmessungen). Mit welcher Art Daten könnte die Lehre und der Alltag am Fachbereich verbessert werden? Wie könnten diese in Web-Anwendungen genutzt und aufbereitet werden? Welche gesellschaftlichen Fragen sind damit verbunden?

Lernprozesse mit Daten unterstützen: Unter den Schlagworten Learning Analytics und Educational Datamining werden derzeit Ansätze diskutiert, wie Lernende automatisiert beim Lernen unterstützt werden können. Dazu werden viele persönliche Daten erhoben, aus denen der Lernstand und Lernbedarfe analysiert werden sollen. Hieraus ergeben sich Fragen bezüglich des Datenschutzes, der Verlässlichkeit der Ergebnisse als auch bzgl. gesellschaftlicher Fragestellungen (z.B. der Rolle von Lehrenden, Anforderungen an Lernende, Stellenwert von Bildungsmaßnahmen u.ä.).