eprints (HSR Hochschule für Technik Rapperswil)
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UX Konzept für neurowissenschaftliche Software
No full textForschende in der Neurowissenschaft führen Experimente durch, in denen sie Gehirnaktivität und physiologische Aktivitäten analysieren und damit Hypothesen beantworten. Für die Durchführung der Experimente sind derzeit unterschiedliche Software-Lösungen und Hardware-Setups im Einsatz, welche Forschende vor Herausforderungen stellen. Eine zentrale Herausforderung stellen die zahlreichen manuellen Schritte im Prozess dar. Diese erfolgen teilweise analog und sind auch über verschiedene Systeme verteilt.
Die NEUROSPEC AG plant eine Stimulationslösung, in der verschiedene Hardwarekomponenten integriert werden. Dadurch sollen technische Probleme wie Verzögerungen von Triggern behoben werden. Das Projektteam evaluiert in dieser Arbeit, ob die angedachte Hardware-Lösung der richtige Ansatz ist und erarbeitet das Konzept für eine Software, welche weitere zentrale Probleme löst.
Zur Bearbeitung dieses Auftrags wird das Collaborative UX Design von Steimle & Wallach (2023) als Vorgehensmodell ausgewählt. Nach dem Schaffen eines gemeinsamen Problemverständnisses zusammen mit dem Auftraggeber werden in der Research und anschliessenden Synthese die heutigen Herausforderungen der Nutzenden analysiert. Aufgrund dieser Erkenntnisse wird die Idee für ein All-in-One Tool zur Reduktion der Komplexität des Setups entwickelt. Die Lösung integriert unter anderem die Probanden- und Terminverwaltung, einen Test-Modus, die Sichtbarkeit des Hardwarestatus sowie die Digitalisierung der Einverständniserklärung und des Logs.
Mit diesen verschiedenen Ideen und Optimierungsmöglichkeiten wird ein Prototyp erarbeitet, welcher in mehreren Iterationen mit Forschenden validiert wird. Aus den Erkenntnissen leiten sich schlussendlich die Roadmap und Empfehlungen an den Aufraggeber ab.
Die komplexe Thematik und die anfängliche Unsicherheit bezüglich des Projektumfangs stellen Herausforderungen dar. Eine strukturierte Arbeitsweise, regelmässige Retrospektiven und das fokussierte Arbeiten während dem Master-Wochenende sind Erfolgsfaktoren für die gelungene Zusammenarbeit und das erfreuliche Resultat.
Das Team konnte während dem ganzen Projekt die gelernten Methoden anwenden und wertvolle Erfahrungen für die zukünftige Praxis sammeln. Die unkomplizierte Zusammenarbeit mit dem Auftraggeber wurde sehr geschätzt. Die Zusammensetzung des interdisziplinären Teams mit den unterschiedlichsten wertvollen Fähigkeiten und die Stimmung während der ganzen Projektphase liessen nichts zu wünschen übrig
HSL Interpreter Rewrite
No full textHamilton Bonaduz AG is a leading provider of laboratory automation solutions, including liquid handling robots. Customers can program these robots through a domain-specific language called HSL (Hamilton Standard Language). The interpreter for this language is getting increasingly difficult to maintain and extend because it has continuously evolved over the years and is based on out-of-fashion technologies like Lex & Yacc. This thesis presents an architecture and prototype for a new HSL interpreter that can be used as a foundation for a complete rewrite of the existing interpreter.
The new interpreter is written in C# and leverages the ANTLR parser generator in combination with a custom AST (Abstract Syntax Tree) transformer. A recursive-descent parsing approach has been evaluated and detailed as an alternative. Preprocessor directives are parsed as part of the grammar and evaluated on the AST instead of in a dedicated preprocessor.
Replicating the existing interpreter's COM interface has been a critical requirement for the new design. This thesis suggests reusing the existing COM definitions by generating .NET interop assemblies. The prototype demonstrates the feasibility of this approach.
The interpreter can be extended with new features and instrument bindings through plugins. Based on .NET assemblies, this plugin system allows to extend HSL built-in functions without modifying the interpreter's source code
Green Networking - Visibility, a first step towards sustainable networking
No full textThis thesis is a follow-up project to our term paper that proposed green networking metrics aimed at enhancing the energy efficiency of networking infrastructures.
The initial study highlighted the lack of visibility into network energy efficiency, which hampers efforts to optimize sustainability.
The primary objective of this thesis is to demonstrate a comprehensive use case in a virtualized environment where the energy efficiency indicators, developed in the earlier study, are exported and visualized.
This aims to provide network operators with the tools necessary to improve network efficiency.
The research involves setting up a proof of concept within a simulated network environment.
This includes implementing an IPFIX exporter on network switches to gather efficiency data, establishing collecting servers for persistent storage of this information, and creating dashboards to visualize the network's current state.
Additionally, an automation solution is implemented to dynamically configure and update the simulation network.
The project successfully developed a virtualized demo application that simulates an energy efficiency-enabled network, as proposed in the term paper.
The demonstration shows that exporting flow efficiency information using IPFIX is straightforward and feasible.
The study concludes that while the export and visualization of efficiency data are straightforward, the collection of such data and the implementation of additional data plane functionalities (such as the IOAM protocol) require support from vendors and must be advocated at the IETF.
The research demonstrates that significant information can be extracted from the network with a manageable processing overhead, paving the way for more sustainable networking practices
React Security Labs
No full textIntroduction
In the field of web development, ensuring security is crucial.
This project, React Security Labs, under the School of Computer Science at OST Eastern Switzerland University of Applied Sciences and Compass Security, focuses on enhancing web security education.
The aim is to create practical, hands-on labs on the Hacking Lab platform that simulate common security vulnerabilities within a React application. Those vulnerabilities will be implemented into a Swiss-themed webshop.
Approach
The project began with research, particularly focusing on the most common web vulnerabilities in React and the selection of relevant vulnerabilities. Afterwards, the requirements were defined, and the React frontend of the webshop was developed. The Flask backend could be reused from a different webshop. The security vulnerabilities were integrated, based on the research on the most common React-specific vulnerabilities. Step-by-step solutions were developed to demonstrate how exploits could occur if prevention mechanisms are not used. Docker was used for containerization and delivered as a zip file to Compass Security AG, which maintains labs on the Hacking Lab platform. This setup allows for starting and stopping the vulnerable webshop within the labs.
Result
The project successfully developed a functional React-based cheese-themed webshop incorporating various React security labs. These labs cover a range of common vulnerabilities, including three different Cross-Site Scripting (XSS) scenarios and Cross-Site Request Forgery (CSRF). The CSRF lab demonstrates a CSRF attack scenario if no protection mechanisms are used. Since React does not have built-in CSRF protection (unlike e.g. Angular), a solution was provided on how CSRF protection can be implemented using React and Flask. Additionally, a vulnerable setup lab was included to demonstrate the risks associated with not regularly updating application dependencies. Also, a comparison was made between security mechanisms in React, Angular, and Vue.
The React Security Labs project achieved its goal of creating challenges that allow users to see and exploit the most common React-specific web vulnerabilities. Additionally, research showed that most websites use reasonably up-to-date versions of React, similar to Angular and Vue websites. While React offers protection against XSS, it does not provide built-in protection against CSRF. Therefore, it is vital to adhere to security best practices to achieve the most secure React application
PanPal: A chef's chatbot
No full textPanPal is a chef's chatbot designed to offer an interactive and intelligent user experience on the SmartEating platform developed at OST. The chatbot assists users with various recipe-related tasks through text or audio interactions. The project integrates a chatbot interface (CI) into the SmartEating platform, making cooking guidance accessible and user-friendly. Users can select from different interaction models, including GPT-3.5 provided by OpenAI and Mixtral, a free large language model (LLM) hosted at OST. This integration involves using LangChain for prompt engineering and LLM memory management to ensure coherent and relevant conversations.
The PanPal project successfully embeds these AI technologies into the platform, offering robust and functional assistance for cooking-related tasks. It supports both text and audio input, significantly enhancing the user experience. Comparisons between the GPT-3-based assistant and the Mixtral assistant help users make informed decisions about which assistant suits them best. The project's outcomes indicate that with further refinements, PanPal has the potential to become an indispensable tool for interactive cooking assistance
Flexible Bereitstellung von Arbeitsblättern für den sonderpädagogischen Unterricht
No full textLehrmittel für Schulen sind oft nicht leicht anpassbar, da den Schulen meistens keine bearbeitbaren Materialien zur Verfügung stehen.
Diese Problematik betrifft vor allem Lehrkräfte mit heilpädagogischem Hintergrund, da sie Arbeitsblätter auf die Bedürfnisse ihrer Schüler mit Lernschwächen anpassen wollen.
Standardisierte Materialien können Kinder mit Lernschwächen schnell überfordern oder unverständlich sein.
Durch entsprechende Individualisierungen lässt sich der Lernprozess der Kinder extrem fördern.
Diese Anpassungen umfassen nicht nur gestalterische Elemente wie Schriftgrössen, Farben oder Layouts, sondern auch Visualisierungen, um die Aufgaben verständlicher darzustellen.
Die Anpassungen sind in der Praxis zeitintensiv und technisch umständlich umzusetzen.
Es soll eine innovative Lösung entwickelt werden, welche Lehrpersonen eine einfache Anpassung von Arbeitsblättern ermöglicht.
Die Lösung benötigt ein benutzerfreundliches Webinterface, auf welchem die Lehrkräfte die Möglichkeit haben, Aufgaben flexibel zu gestalten und auf die spezifischen Bedürfnisse ihrer Schüler eingehen zu können.
In dieser Arbeit wurde ein Prototyp entwickelt, welcher die Spezifikationen aus der Anforderungsanalyse erfüllt und in Usability-Tests evaluiert wurde.
Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen wurden Verbesserungsvorschläge und Erweiterungsmöglichkeiten formuliert, welche als Grundlage für eine zukünftige Weiterentwicklung dienen.
Der Prototyp beweist, dass es möglich ist, Arbeitsblätter effizient und benutzerfreundlich zu individualisieren und damit die Lehrpraxis nachhaltig zu unterstützen
Invoice Scanner App
No full textIn this day and age, invoices are received in a wide variety of formats. Some as physical
paper documents and others digitally. This makes it challenging to keep track of all
invoices, their status and other relevant information. To combat this issue a solution
should be created that allows scanning of physical invoices or uploading digital ones for
processing. Important information should be extracted and returned in a structured
format providing a tabular overview.
A mobile app for Android was developed for the frontend. The app is based on Kotlin
utilizing Jetpack Compose and Hilt. As a REST-API for the frontend to interact with, a
Python-based backend has been created using the FastAPI framework. The backend has
been containerized and runs on a virtual server behind a Traefik reverse proxy. Various
AWS services have been integrated for storage, including S3 and DynamoDB, as well
as computation with Lambda and data extraction using Textract, a machine learning
service that goes beyond ordinary OCR. The Firebase Cloud Messaging service was used
for push notifications.
The produced Invoice Scanner app solves the described problem. Invoices can be scanned
for automatic data extraction or manually created. The app provides an organized
overview of all invoices and options to edit, mark as paid and view the associated orig-
inal invoice file. Acting as a centralized place for invoices the app can be used for
management and archiving purposes
Swiss Emergency Map: Eine Feuerwehrkarten-Webapplikation
No full textZiel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Webapplikation mit Übersichtskarte und Lageplanverwaltung
für die Feuerwehr. Als Basis dient die Notfallkarte der Feuerwehr Gossau ZH, die Verbesserungspoten-
tial aufweist. Zurzeit werden vertrauliche Dokumente beispielsweise über einen Dropbox-Link verwaltet,
was den direkten Zugriff darauf erschwert. Zudem bietet die App keine Möglichkeit, Lagepläne einfach
und sicher abzulegen und auf der Karte zu visualisieren. Nun soll eine App entwickelt werden, die Points-
of-Interest (POI) und die genannten Dokumente auf einer interaktiven Karte visualisiert. Dadurch sollen
Feuerwehrleute schnell auf die benötigten Informationen zugreifen können.
Nach der Einarbeitung in die bestehende Webapplikation wurden die wichtigsten Software-Technologien
evaluiert. Für das Frontend wurden React mit TypeScript, für das Backend Django und Python gewählt. Die
Software ermöglicht das Hochladen von Lageplänen und deren Verknüpfung mit POIs. Zusätzlich zu den
Lageplänen können Nutzer weitere Dokumente verwalten, die ausschliesslich lokal gespeichert werden.
Ausserdem ist die App mandantenfähig, so dass sie von mehreren unabhängigen Benutzergruppen (d.h.
Feuerwehren) gleichzeitig genutzt werden kann. Im Mittelpunkt steht eine Hintergrundkarte (Satelliten-
bild oder Standard-Karte), die auf Basis von OpenStreetMap-Daten POI anzeigt, wie Hydranten, Schlüs-
selrohre, Defibrillatoren, Notfalltreffpunkte, Solaranlagen, Brandmeldezentralen und Feuerwachen. Die
OSM-Daten werden in einer eigenen Datenbank gecached, um Ausfällen und Vandalismus vorzubeugen.
Das Ergebnis der Arbeit ist eine dockerisierte Webapplikation namens Swiss Emergency Map (Open Sour-
ce) mit einer intuitiv bedienbaren grafischen Benutzeroberfläche, die auch unter schwierigen Einsatzbe-
dingungen einen schnellen Zugriff auf alle wesentlichen Funktionen gewährleistet. Die konfigurierbare
App kann sowohl von der Feuerwehr Gossau ZH als auch von anderen Feuerwehren genutzt werden.
Damit wird die Einsatzvorbereitung und -durchführung der Feuerwehren verbessert und es werden Zeit
und Ressourcen optimal genutzt
AI-based Review Analysis
No full textThe rapid expansion of e-commerce in Switzerland, especially during the COVID-19 pandemic, has led to a significant increase in product reviews.
This term paper addresses the challenge of efficiently summarizing key aspects of a product from its reviews into keywords to help customers make decisions.
The goal was to develop an AI solution capable of extracting and condensing product review insights into concise positive and negative keywords, following an approach similar to the AI-driven keyword generation used by Digitec Galaxus AG.
The final solution uses a single large language model (LLM) to provide both flexibility and robust performance while requiring no training.
OpenAI's gpt-4o mini model was chosen for its cost-effectiveness and large context size.
The workflow, implemented in Python using Jupyter notebooks, systematically extracts review aspects and aggregates them into three positive and three negative keywords per product.
The process follows a four-stage pipeline:
(0) Review Data Composition, where raw review data is organized for analysis;
(1) Aspect Extraction, where positive and negative aspects are isolated for easier reprocessing;
(2) Chunk Summarization, where similar aspects are consolidated over multiple reviews to reduce complexity and fit context boundaries of the LLM; and (3) Aspect Unification, where aspects are aggregated across all the chunks to produce final keywords.
Additional stages to extend functionality, such as generating summaries or incorporating user-defined criteria, are described in this term paper.
The verification showed the ability to effectively summarize large amounts of product reviews into positive and negative keywords, capturing many key aspects mentioned in the reviews.
However, some problems were observed during the verification phase.
The keywords generated were often overly broad or generic, making it difficult to identify specific product features.
In addition, the system sometimes combined multiple features into a single keyword, resulting in some lost features.
Despite these challenges, the approach demonstrated promising results and strong potential as a proof of concept.
However, further development is needed to improve the precision of keyword generation for productive use
VR- and ML-based System for Mental Workload Estimation
No full textEinführung
Mentale Arbeitsbelastung (Mental Workload, MW) ist ein entscheidender Faktor für Piloten, da sie unter Zeitdruck zahlreiche komplexe Aufgaben ausführen und gleichzeitig kritische Informationen überwachen müssen. Eine erhöhte MW kann zu „attention narrowing“ führen, wodurch relevante Informationen übersehen werden und die Sicherheit gefährdet wird. Eine präzise Bewertung und Vorhersage von MW wäre daher von grosser Bedeutung. Das Ziel dieser Arbeit war es, zu untersuchen, ob Augendaten, die von einer VR-Brille erfasst werden, ausreichen, um die Herzfrequenzvariabilität (HRV) zu schätzen – einen physiologischen Wert, der eng mit MW verbunden ist. Die Firma Loft Dynamics, die VR-Flugsimulatoren entwickelt, strebt eine Lösung an, bei der auf zusätzliche Sensoren wie Brustgurte verzichtet wird, um die HRV direkt zu messen.
Ansatz
Um die Machbarkeit zu überprüfen, wurde ein VR-Spiel in der Game Engine Unity entwickelt, das drei Schwierigkeitsstufen umfasst, um die MW der Testpersonen gezielt zu variieren. Die während der Spielphasen erfassten Augendaten sowie Herzfrequenz- und Hautleitfähigkeit wurden persistent in einem Python-Backend gespeichert. Mithilfe von Machine Learning wurde die Beziehung zwischen den gesammelten Daten (Augenbewegungen, Herzfrequenzvariabilität, Herzfrequenz und Hautleitfähigkeit) untersucht, um mögliche Korrelationen zu identifizieren und die HRV aus diesen Parametern zu schätzen.
Resultate
Die Ergebnisse der Analyse zeigten, dass in den aufgezeichneten Daten gewisse Korrelationen zwischen Augendaten und HRV erkennbar waren. Insbesondere in Plots liessen sich Trends ableiten, die auf eine mögliche Verbindung hinwiesen. Dennoch konnte kein zuverlässiges Machine�Learning-Modell entwickelt werden, das die HRV präzise auf Basis der Augendaten vorhersagt. Das leistungsstärkste Modell war ein Gradient-Boosting Modell, das den RMSSD (Root Mean Square of Successive Differences) vorhersagte und einen durchschnittlichen Test-MSE (Mean Squared Error) von 37 erzielte. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, dass eine Vorhersage grundsätzlich möglich ist. Um jedoch eine robuste und zuverlässige Vorhersage zu erreichen, müssen sowohl die Datenqualität als auch die generierten Features weiter verbessert werden