eprints (HSR Hochschule für Technik Rapperswil)
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Free Range Routing Monitoring and Anomaly Detection Tool
No full textModern dynamic routing environments often suffer from limited visibility and diagnostic capabilities at the individual router level. This is especially true for setups based on Free Range Routing (FRR), an open-source routing suite that implements routing protocols like Open Shortest Path First (OSPF) and Border Gateway Protocol (BGP). Operators are typically forced to inspect each router’s state manually via Command Line Interface (CLI), making it difficult to detect and understand anomalies such as missing or unexpected route advertisements. These issues can compromise network stability and make troubleshooting time-consuming and error-prone.
We developed FRR-MAD, a modular, open-source monitoring and anomaly detection tool tailored to OSPF in FRRouting, to address these issues. It parses and analyzes routing data, detects inconsistencies, and visualizes the router’s state through an interactive text-based user interface (TUI). FRR-MAD consists of two components: the frr-mad-analyzer, which acts as the backend, collecting and evaluating OSPF data from FRR and the frr-mad-tui, a terminal-based frontend that presents the data for monitoring and troubleshooting. Features like structured route overviews, live anomaly highlighting, filtering, and Prometheus-compatible export simplify OSPF diagnostics and make routing behavior easier to understand, even in complex environments. An additional artifact that arose from this thesis is a containerlab-based development and test environment, which allows users to quickly spin up a realistic multi-router topology and test FRR-MAD without impacting production systems.
FRR-MAD enhances the monitoring and troubleshooting of OSPF routing in FRR environments by providing live anomaly detection and intuitive visualization. Its open-source nature encourages community collaboration. We invite the FRR community to adopt, test, and contribute to the project1 . Developed in close collaboration with our project partner Open Systems, this tool is now being integrated into their production infrastructure
Schnelle und patientengerechte Visualisierung von 24h Aktivitätsprotokollen
No full textIn der klinischen Praxis und Gesundheitsforschung gewinnt die objektive Erfassung von Bewegungs- und Schlafverhalten durch Actigraphie zunehmend an Bedeutung. Das am Kompetenzzentrum MOVE-IT der OST eingesetzte GENEActiv-System ermöglicht die kontinuierliche Dokumentation von 24-Stunden-Bewegungsmustern, jedoch erschwert der zeitaufwändige Analyseprozess und die komplexen Visualisierungen die praktische Anwendung.
Die vorliegende Bachelorarbeit adressiert diese Herausforderung durch die Entwicklung einer Desktop-Anwendung, welche den bestehenden Workflow grundlegend optimiert. Zum einen wurde der ursprüngliche R-Code zur Sensordatenanalyse durch Performance-Optimierungen beschleunigt. Zum anderen ersetzt ein intuitives User Interface den komplexen Prozess durch eine einheitliche Benutzerführung.
Die Implementierung erfolgte als plattformübergreifende .NET-Anwendung mit Avalonia UI, welche eine moderne MVVM-Architektur mit modularen Komponenten für verschiedene Sensortypen umsetzt. Der ursprüngliche R-Code wurde durch Performance-Optimierungen und Code-Bereinigung verbessert und in die .NET-Anwendung integriert. Die Datenvisualisierungen ermöglichen sowohl Fachkräften als auch Patienten eine verständliche Interpretation der Analyseergebnisse
Controlled Image Generation for Reflecting Eating Habits in Virtual Avatars
No full textThis thesis explores the use of AI-based image generation to visualize potential physical changes resulting from adherence to personalized meal plans provided by the Smart Eating Platform. The central goal is to generate realistic image transformations that reflect anticipated changes in body composition, thereby enhancing user engagement and motivation.
To identify suitable image generation techniques, we conducted manual testing of several models and selected two open-source methods, ControlNet and Null-text Inversion, for deeper evaluation. Both were systematically assessed by generating several hundred images using different combinations of input images, prompt templates, and parameters. This evaluation led to the identification of an optimal parameter set for each model.
During the course of the project, OpenAI released the GPT-4o image generation model. Although introduced too late for inclusion in the full evaluation pipeline, it was informally tested and showed superior performance in both realism and fidelity to the original image. As a result, GPT-4o was integrated into the final system alongside the two open-source pipelines.
The full solution consists of a modular system architecture with a Python-based FastAPI backend and a React.js frontend. The backend pipeline handles parameter validation, converts meal plans into descriptive textual prompts (termed "reflection in appearance"), and generates corresponding images using the selected image model. The system supports both OpenAI's GPT-4o and Qwen3 as language backends, and allows users to select between the three image generation pipelines based on their preferences or technical constraints.
A user study with nine participants was conducted to evaluate image quality and prompt adherence. GPT-4o emerged as the most reliable and well-rated model overall. ControlNet outperformed Null-text Inversion in average ratings, although with greater variability. These findings validate the decision to include multiple generation backends, providing both high-fidelity results and privacy-conscious alternatives for local execution.
In summary, this thesis presents a flexible, user-configurable pipeline for meal plan–driven image transformation, contributing a novel motivational tool to the Smart Eating Platform
3D Web configurator based on CAD-Data
No full textWebbasierte Produkte-Konfiguratoren gewinnen immer mehr an Bedeutung, da sie dem Benutzer ermöglichen, komplexe Produkte individuell und auf die Person zugeschnitten zusammenzustellen. Diese Arbeit befasst sich mit der Konzeption und Realisierung eines solchen, auf 3D-Modellen basierenden Online-Konfigurators. Mit Hilfe von React, TypeScript und TailwindCSS im Frontend, ASP.NET Core im Backend sowie PostgreSQL als Datenbanksystem, entstand ein mehrschichtiges System, welches über App Bundles und einem Inventor (3D Software von Autodesk) Add-In eng mit den Autodesk Plattform Services verknüpft ist. Es wurde ein iteratives Vorgehensmodell gewählt, welches moderne Projektmanagementmethoden sowie bewährte Software-Engineering-Techniken berücksichtigt. Abgerundet wurde das Ganze durch automatisierte Tests, Containerisierung und CI/CD Pipelines. Das Ergebnis ist ein funktionierender und einsatzbereiter Prototyp mit einer robusten Architektur und einer erweiterbaren Struktur. Die Arbeit zeigt auf, dass sich durch den Einsatz von modernen und bewährten Webtechnologien und CAD-Automatisierungen benutzerfreundliche, flexible und praxistaugliche Produkte-Konfiguratoren realisieren lassen
How to vim
No full textText editing is a ubiquitous task. Its efficiency varies depending on the chosen editor and, more significantly, on a user's skill level. Modal editors offer strong benefits, like allowing users to keep their hands on the keyboard. However, their commands are often unintuitive and pose a steep learning curve for beginners. This thesis aims to make the initial experience with modal editing more pleasant and less frustrating.
To achieve this, a beginner-friendly modal editor based on Vim's keybindings is implemented. The editor is developed using algebra-driven design and Haskell. True to its name, Vim with training wheels supports new users through contextual help texts and colors, along with a tutorial that emphasizes understanding over rote memorization. It includes essential features such as editing and command undo functionality
LambdaLab – A Visual, Block-Based Approach to Functional Programming
No full textBlock-based programming tools such as "Scratch" or "LEGO Mindstorms" can give beginner programmers an enjoyable first impression of programming. These tools are based on the imperative programming style, whereas for functional programming, no suitable block-based tool currently exists. By also using a block-based approach for teaching functional programming, the learning process for students could be improved. Previously, new visual approaches to functional programming were studied and evaluated and a proof of concept application with the proposed approach was implemented during a student research project in 2023.
The main goal of this project is to refine the existing concept and implement an application which can be used by programmers who want to learn how to program in a functional style. The application should be built using Haskell and accessible as a web application.
LambdaLab allows users to incrementally build functions by adding different blocks to so-called typed holes. Typed holes are placeholders which can only be filled with an expression of a specific type. Type annotations and a visual indicator which shows whether a specific block can be added to a typed hole guide the user in the creation of their functions. The type annotations are determined through the process of type inference. Thanks to the visual editor, syntax errors are impossible, which removes a big hurdle for beginner programmers. The application gathered positive feedback from users in the usability tests. They were able to quickly grasp the concept and enjoyed using the application. Areas for further improvement, which were identified during the usability tests, were documented and some changes were already implemented.
Overall, this thesis demonstrates significant improvements compared to the proof of concept application. LambdaLab has reached a stage where its effectiveness in enhancing students' understanding of functional programming and making the learning process more enjoyable can now be evaluated in classroom settings. Further usability improvements, such as the ability to rename bindings or an integrated tutorial, could be implemented in a future project. Additionally, support for pattern matching would greatly improve the applicability of LambdaLab. By addressing the aforementioned opportunities for enhancement, the system can become even more usable and effective
Food-Bridge: Synergistische Vernetzung zur Förderung nachhaltiger Lebensmittelallokation
No full textIm Rahmen dieser Masterarbeit wurde eine Webplattform zur Förderung von nachhaltiger Lebensmittelverteilung zwischen Hilfsorganisationen und Produzenten entwickelt. Die Plattform leistet damit einen Beitrag zur Reduktion von Lebensmittelverschwendung und zur Unterstützung gemeinnütziger Organisationen. Mithilfe einer Anforderungsanalyse und Kundenfeedback wurden die verschiedenen Funktionalitäten mit den Frameworks Angular und Java/Spring-Boot umgesetzt. Ergänzt wurde die Entwicklung durch den Einsatz einer relationalen SQL-Datenbank, einer CI/CD-Pipeline in Azure DevOps sowie dem Hosting mittels Amazon Web Services, um einen stabilen Betrieb sicherzustellen
Kiro, das digitale Haustier
No full textKiro ist von den digitalen Haustiersystemen der späten 1990er Jahre inspiriert. Mit kleinen
physischen Geräten konnten die Nutzer ihre Haustiere mit verschiedenen Aktivitäten
umsorgen. Wir haben unser eigenes digitales Haustier Kiro entwickelt und es ins Jahr 2025
gebracht, um unsere Fähigkeiten in verteilten Systemen und Webentwicklung zu vertiefen.
Kiro besteht aus einem Game-Manager-Service und weiteren Aktivität-Services. Die
Umsetzung wurde mit Java und Spring-Boot gemacht. Die Kommunikation unter den Services
erfolgt über Messaging, die Kommunikation zur React Frontend-App über REST und die
Aktualisierungen in Echtzeit über WebSocket. Nach dem Spielstart stehen dem Benutzer
verschiedene Aktivitäten zur Verfügung wie: Kiro füttern, ihn schlafen legen und bei niedrigen
Temperaturen mit einer Decke zudecken, um sich um seine Gesundheit zu kümmern. Die
Temperatur dafür wird online über eine Wetter-API abgerufen. Kiro wird auch von selbst
hungrig und schläfrig. Die Benutzeroberfläche ist einfach gehalten und ein Ausgangspunkt, die
Funktionalität zu demonstrieren
GREENPRINT - Biodiversität in Privatgärten schnell und einfach ermitteln
No full textDer Verein Grünes Gallustal (GGT) engagiert sich für den Klimaschutz und die Förderung der Biodiversität
in Siedlungsgebieten. Ein zentrales Projekt ist der Greenprint-Rechner. Die digitale Anwendung
soll Gartenbesitzer:innen ermöglichen, den ökologischen Wert ihrer Gärten zu analysieren und
Optimierungsmöglichkeiten zu erhalten. Ziel ist, die ökologische Ausgleichsfläche pro Grundstück
auf mindestens 35% zu steigern und so die Auswirkungen des Klimawandels zu mildern. Langfristig
soll der Greenprint-Rechner schweizweit genutzt werden. In einer zweiten Entwicklungsphase ist
eine Erweiterung für Immobilienunternehmen, Behörden und eventuell für Schulen geplant.
Im Rahmen dieser Masterarbeit wurde ein Prototyp des Tools entwickelt. Der Prototyp zeigt auf, wie
Nutzende in einem einfachen Prozess die Flächen und Pflanzen auf ihrem Grundstück erfassen und
schlussendlich eine Auswertung sowie nützliche Tipps zur Optimierung erhalten. Die Arbeit
konzentriert sich auf die Identifikation der primären und sekundären Nutzer:innen, die Evaluation ihrer
Bedürfnisse, sowie die Umsetzung eines klickbaren Prototyps unter Anwendung des Lean-UX-Ansatzes.
Der Prototyp schafft eine Entscheidungsgrundlage für Investoren und dient als Vorbereitung
für die Entwicklung des Tools.
Ein besonderer Mehrwert der Arbeit liegt im engen Einbezug der Nutzer:innen. Damit wird eine
Brücke zwischen den wissenschaftlichen Grundlagen und den Bedürfnissen privater Gartenbesitzer:innen
geschaffen. Die komplexen, ökologischen Berechnungen im Hintergrund werden im
Prototyp verständlich aufbereitet und durch anschauliche Illustrationen ergänzt. Dank mehrfachen
Tests mit Nutzenden ist der Erfassungsprozess auf deren Bedürfnisse abgestimmt und weist eine
praktikable Dauer auf
Wi-Fied: An Educational Platform for Hands-On Wi-Fi Security
No full textWi-Fi networks are as popular as ever and find daily use in private households as well as in corporate environments.
Awareness around vulnerabilities and dangerous exploits in wireless communication networks is vital to understand the security implications of operating such infrastructure securely.
The Wi-Fied Platform is a modular, Python-based demonstration tool developed to support and enhance the practical education of Wi-Fi security concepts.
This work presents the design and implementation of the platform as a complementary tool to existing theoretical content, enabling learners and IT professionals to gain hands-on experience with wireless network vulnerabilities and exploits, utilizing Raspberry Pi's for physical lab-setups.
Inspired by prior research into the classification and impact of Wi-Fi security threats, Wi-Fied supports a controlled, extensible environment for experimenting with attacks within an isolated lab setup.
The architecture of the platform follows a structured design, aiming to facilitate future development.
Rather than offering a standalone or comprehensive solution, the Wi-Fied Platform is intended to enrich existing curricula by bridging the gap between academic study and applied understanding of Wi-Fi threat scenarios and mitigation techniques.
The architecture of the Wi-Fied Platform evolved iteratively alongside its implementation, enabling flexible adaptation to specific requirements; such as the generation and transmission of Wi-Fi packets.
As a result the Wi-Fied Platform project produced a base for future expansion, already providing central functionalities like packet creation, automation of lab-device setups, and a unified CLI-based user interface.
Many of the challenges encountered during the project stemmed from library-specific implementation details, ambiguities in Wi-Fi standard definitions, or evolving requirements driven by feature progression.
In conclusion, building a robust but simultaneously flexible and extensible tool with critical dependencies towards physical hardware, Wi-Fi standards, and dissimilar runtime environments is not trivial.
However, the practical benefits of an auxiliary tool to enrich existing curricula by bridging the gap between academic study and applied understanding of Wi-Fi security are advantageous.
Future work may include but not be limited to the expansion of exploit scenarios and feature sets for packet manipulation, the support of more complex exploit demonstrations with real-time actions, and the addition of a graphical user interface