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Agiles Projektmanagement in Beratungsunternehmen : Erstellung eines Vorgehensmodells zur Einführung von Nextcloud als Softwarelösung
No full textBeratungsunternehmen werden in der heutigen Zeit von einem immer dynamischeren Umfeld geprägt. In diesem Kontext gewinnt das agile Projektmanagement, welches es Unternehmen ermöglicht, flexibler und schneller auf Veränderungen zu reagieren, immer mehr an Bedeutung. Eine zentrale Herausforderung in der Praxis besteht jedoch darin, geeignete Softwarelösungen zu finden, die sowohl die spezifischen Anforderungen agiler Arbeitsmethoden unterstützen als auch die hohen Standards der Datensicherheit erfüllen. Nextcloud bietet als Open-Source-basierte On-Premises-Content-Collaboration-Plattform höchste Sicherheitsstandards. Die Software verfügt über einzigartige und innovative Sicherheitstechnologien, wie zum Beispiel den Brute-Force-Schutz, End-to-End-Verschlüsselung oder eine Vielzahl von Sicherheitshärtungen. Ziel dieser Masterarbeit ist es, ein Vorgehensmodell zur Einführung von Nextcloud als Softwarelösung für agiles Projektmanagement zu erstellen. Die vorliegende Masterarbeit gliedert sich in sechs Kapitel. Nach einer Einleitung und thematischen Abgrenzung folgt im zweiten Kapitel die Darstellung der Forschungsmethodik, wobei die Zieldefinition im Mittelpunkt steht. Das dritte Kapitel widmet sich den theoretischen Grundlagen, insbesondere der Entwicklung des agilen Projektmanagements, der Kanban-Methode und weiteren agilen Techniken, die im Arbeitsalltag Verwendung finden. Im Anschluss wird im vierten Kapitel ein Artefakt, also ein Vorgehensmodell zur Einführung von Nextcloud als agile Softwarelösung, ausgearbeitet. Für das Modell wurden eine Prozesslandkarte und einzelne Prozessbeschreibungen erstellt. Im fünften Kapitel erfolgt die Demonstration und Evaluation des Artefakts. Eine Fokusgruppe hat das zuvor erarbeitete Vorgehensmodell bewertet, woraufhin identifizierte Verbesserungsvorschläge eingearbeitet wurden und so eine überarbeitete Version erstellt werden konnte. Im abschließenden sechsten Kapitel wird die Forschungsfrage beantwortet und ein Ausblick auf zukünftige Forschungsvorhaben gegeben.In today’s world, consulting companies are characterised by an increasingly dynamic environment. In this context, agile project management is becoming increasingly important as it enables companies to react more flexible and quicker to changes. However, a key challenge in practice is to find suitable software solutions that both support the specific requirements of agile working methods and fulfil the high standards of data security. As an open-source, on-premises content collaboration platform, Nextcloud offers the highest security standards. The software has unique and innovative security technologies, such as brute force protection, end-to-end encryption and a variety of security hardening measures. The aim of the master’s thesis is to develop a concept for the introduction of Nextcloud as a software solution for agile project management. This master’s thesis is divided into six chapters. After an introduction and thematic delimitation, the second chapter presents the research methodology, focussing on the design science research process and the definition of objectives. The third chapter is dedicated to the theoretical foundations, in particular the development of agile project management, Kanban and other agile techniques that are used in everyday work. The fourth chapter then develops an artefact, a concept for the introduction of Nextcloud as an agile software solution. A process map and individual process descriptions were created for this purpose. The fifth chapter demonstrates and evaluates the artefact. A focus group evaluated the previously developed concept. Afterwards the identified suggestions for improvement were incorporated and a revised version was created. The last chapter answers the research question and provides an outlook for future research projects.ausgeführt von: Simone MarschnigMasterarbeit Fachhochschule Technikum Wien 202
An empirical study on the performance impact of memory safe programming languages in IoT
No full textDie Mehrheit der heutigen Datenverarbeitungsprozesse und IoT Workloads rücken immer näher an den Rand des Netzwerks, und viele Trends in Embedded System zeigen eine vermehrteVerwendung von Abstraktionsebenen in der Programmierung [1]. Diese Änderungen machenmoderne, effiziente und speichersichere Programmiersprachen, wie C# mit der Entwicklungsplattform .NET, und Python mit Micropython, vorteilhafter für die Entwicklung gängiger IoTWorkloads [2]. Diese Programmiersprachen vereinfachen die Komplexität, die Speicherverwaltung, Software-Updates und die Kommunikation zwischen IoT-Geräten, indem sie zeitaufwändige Aufgaben wie die manuelle Speicherverwaltung abstrahieren und so die Entwicklungerleichtern. Die Verwendung von speichersicheren Programmiersprachen in IoT hat jedochauch Nachteile: Sie sind von Laufzeitumgebungen abhängig, eine Laufzeitumgebung beinhaltet bei speichersicheren Programmiersprachen meistens einen Garbage Collector, einen JIT(Just In Time) Compiler sowie andere Komponenten. Diese Komponenten erhöhen den Speicherbedarf und die Rechenleistung. Darüber hinaus kann die Verwendung des Garbage Collectors zu unvorhersehbaren Pausen führen. Diese Nachteile beschränken die Verwendungvon speichersicheren Programmiersprachen in ressourcenbeschränkten Umgebungen sowiein typischen IoT-Geräten (z. B. Mikrocontroller, SoC oder SBC) erheblich [3] [4]. Diese Masterarbeit fokussiert sich darauf, den tatsächlichen Overhead und die Schlüsselvariablen einerzusätzlichen Laufzeitumgebung zu analysieren, wobei die .NET-Plattform für verschiedene Simulationen, Experimente und Vergleiche genutzt wird. Zusätzlich werden Experimente mit verschiedenen Datenstrukturen und Algorithmen durchgeführt, um zu sehen, ob es möglich ist,den Overhead einer Laufzeitumgebung in ressourcenbeschränkten Umgebungen zu minimieren. Dabei soll ermittelt werden, ob moderne speichersichere Programmiersprachen eine praktikable und zuverlässige Alternative für die Entwicklung von IoT-Anwendungen darstellen.A lot of today’s data processing and IoT workloads are getting closer to the network’s edge,and many trends in embedded systems lead to more usage of higher levels of abstraction [1].This shift makes it beneficial to use modern, efficient and memory safe higher-level programming languages such as C# with the development platform .NET and Python with Micropythonfor developing common IoT workloads [2]. These languages simplify the complexity, memorymanagement, software updates and communication of IoT devices by abstracting time-consuming tasks like manual memory management for the ease of development. This ease ofdevelopment comes with drawbacks, they depend on runtimes and garbage collectors, whichintroduce significant overhead and unpredictable pauses, limiting their use in resource restricted environments like microcontrollers, systems on a chip (SoC) or single board computers(SBCs) [3] [4], like the Raspberry Pi, which are typical devices used for IoT workloads. Thiswork aims to analyze the actual overhead and the key variables of an additional runtime andgarbage collector utilizing the .NET platform to perform various simulations, experiments andcomparisons. Additional experiments with various data structures and algorithms will be performed to see if it is feasible to minimize and reduce the introduced overhead. Therefore, determining whether modern memory-safe languages serve as practical and reliable alternativefor the development of IoT applications.by: Simon GschnellMasterarbeit Fachhochschule Technikum Wien 202
Zwischen Windeln und Wertstoffen – Sortieranalyse der Gelben Tonne im öffentlichen Raum Wiens
No full textDiese Arbeit untersucht das Trennverhalten bei der Entsorgung von Leichtverpackungen im öffentlichen Raum Wiens. Im Sinne der Kreislaufwirtschaft, in der das Recycling von Altstoffen eine zentrale Rolle spielt, wurde der aktuelle Stand der Trennqualität der LVP-Sammlung erfasst und sowohl praxisnahe inhaltliche als auch methodische Erkenntnisse gewonnen. Insgesamt wurden 165 gültige Einzelproben aus den Gebieten Donauinsel, Parks und Donaukanal im Juni und Oktober erhoben und in 26 Abfallfraktionen sortiert. Die Abfallzusammensetzung wurde mithilfe statistischer Verfahren und grafischer Darstellungen analysiert. Laut Tests gab es keine signifikanten Unterschiede in der Gesamtzusammensetzung zwischen Regionen und Saisonen, wohl aber bei einzelnen Fraktionen. So wurden beispielsweise signifikant mehr organische Abfälle im Juni festgestellt und deutlich weniger PET-Flaschen am Donaukanal als auf der Donauinsel oder in den Parks. Auch Standortfaktoren der Gelben Tonnen wurden untersucht. Es zeigte sich ein statistisch signifikanter Zusammenhang zwischen dem Fehlwurfanteil und der Entfernung zur nächsten Restmülltonne, dem Verschmutzungsgrad der Tonne und ihrer Umgebung, einer hohen Personenfrequenz sowie dem Aufdruck der Tonne. Die Nähe zu Glastonnen wirkte sich tendenziell auf den Altglasanteil aus. Die Ergebnisse zeigen ein grundsätzlich vorhandenes Trennbewusstsein, das jedoch stark durch die örtlichen Rahmenbedingungen beeinflusst wird. Die Bewertung der praktischen Umsetzung unterstreicht, dass eine koordinierte und flexibel anpassbare Methodik essenziell ist, um im öffentlichen Raum verlässliche und aussagekräftige Daten zu erheben. Die Arbeit liefert damit eine praxisnahe Grundlage für die Weiterentwicklung kommunaler Sammelsysteme.This thesis examines waste separation behavior related to the disposal of lightweight packaging (LVP) in Vienna’s public spaces. Aligned with the principles of a circular economy, where the recycling of secondary raw materials plays a central role, the study assesses the current quality of LVP collection and offers both practical and methodological insights. A total of 165 valid samples were collected in June and October from three urban environments, Donauinsel, public parks, and the Danube Canal, and sorted into 26 waste fractions. The composition of waste was analyzed using statistical methods and graphical visualizations. While overall composition showed no significant seasonal or regional differences, several individual fractions varied notably. For instance, significantly more organic waste was found in June, and markedly fewer PET bottles were detected at the Danube Canal compared to the Donauinsel and park sites. The study also analyzed site-specific factors affecting the quality of separation. Significant correlations were identified between the proportion of misthrows and the distance to the nearest residual waste bin, the cleanliness of the bin and its surroundings, pedestrian frequency, and the presence and type of labeling. The proximity to glass collection stations also appeared to influence the share of glass waste. The findings indicate a general awareness of proper separation behavior that is, however, heavily shaped by local infrastructure. The evaluation of the implementation process emphasizes that a coordinated and adaptable methodology is essential for generating reliable and meaningful data in public settings. The thesis provides a practical foundation for enhancing municipal collection systems.ausgeführt von: Jonas SametingerMasterarbeit Fachhochschule Technikum Wien 202
Improving Readability in Legacy ReactJS Code through Manual, Fully AI-Generated, and AI-Assisted Refactoring Using Clean Code Principles and Design Patterns
No full textLegacy Code ist häufig Teil großer Codebasen in Unternehmen. Seine Wartbarkeit stellt aufgrund der Verwendung veralteter Paradigmen häufig eine Herausforderung für Entwickler dar. Ziel dieser Arbeit ist es, den Einfluss der Refaktorisierung von veraltetem ReactJS-Code unter Anwendung von Clean-Code-Prinzipien und Entwurfsmustern zu analysieren. Der Fokus liegt dabei auf der Verbesserung der Lesbarkeit. Für die Analyse wurden während der Refaktorisierung folgende Prinzipien und Muster angewendet: das Single-Responsibility-Prinzip, DRY (Don't Repeat Yourself), kleine Funktionen, beschreibende Namen, hohe Kohäsion und geringe Kopplung, das Container-Presentational-Pattern, Custom Hooks sowie Komposition. Es wurden drei Vorgehensweisen miteinander verglichen: manuelle Refaktorisierung, KI-generierte Refaktorisierung und KI-unterstützte Refaktorisierung. Die KI-unterstützte Variante basiert auf einem manuell refaktorierten Code, der im Anschluss mit KI weiter überarbeitet wurde. Die Herangehensweisen wurden hinsichtlich ihrer Anwendung von Clean-Code-Prinzipien und Entwurfsmustern auf eine kleine, veraltete ReactJS-Kata bewertet. Die Bewertung basierte zudem auf ihrem Einfluss auf verschiedene Code-Metriken, darunter kognitive Komplexität, zyklomatische Komplexität, Codezeilen (LOC), duplizierte Zeilen und die Anzahl der Funktionen. Darüber hinaus wurde eine Fallstudie erstellt, bei der mit minimaler KI-Assistenz veralteter ReactJS-Code einer großen Codebase eines echten Unternehmens refaktorisiert wurde. Dies ermöglichte es, praktische Einblicke in den Einfluss der angewendeten Prinzipien und Muster auf sowohl einfachen als auch komplexen Code zu gewinnen. Die Resultate zeigen reduzierte kognitive Komplexität für alle Herangehensweisen. Zusätzlich haben sich alle Metriken der Fallstudie durch die Refaktorisierung verbessert.Legacy code is often found in the codebases of companies and proves to be a challenge for developers to maintain, due to its adherence to deprecated paradigms. This thesis aims to analyze the impact of refactoring legacy ReactJS code using clean code principles and design patterns, with a focus on improving readability. For the analysis, the Single Responsibility Principle, DRY (don’t repeat yourself), small functions, descriptive naming, high cohesion and low coupling, the Container and Presentational Pattern, custom hooks, and composition were applied during the refactoring processes. Three approaches were compared: manual refactoring, fully AI-generated refactoring, and AI-assisted refactoring—in which the code was first refactored manually and then further refined using AI. These approaches were evaluated based on how the clean code principles and design patterns were applied to a small legacy ReactJS refactoring kata, and how each approach impacted the analyzed metrics, which were cognitive complexity, cyclomatic complexity, Lines of Code, duplicated lines, and number of functions. Furthermore, a case study was conducted using minimal AI assistance for refactoring legacy ReactJS code from a real, large-scale codebase of a company, showcasing practical insights into the impact of the applied principles and patterns on achieving code that is less complex to understand. The results of all the analyzed refactoring processes conducted on the small project included decreased cognitive complexity, while the refactoring conducted on the real-world project resulted in significant improvements across all analyzed metrics.by: Amal MostafaMasterarbeit Fachhochschule Technikum Wien 202
Analysis of security gaps in existing rack monitoring systems
No full textby: Christiane PhilippMasterarbeit Fachhochschule Technikum Wien 2025Arbeit gesperr
Multi-Criteria Framework for Region Selection in On-Demand Rural Mobility for mybuxi
No full textDie Herausforderungen bei der Bereitstellung inklusiver, nachhaltiger und effizienter Mobilitäts- und Transportdienstleistungen in ländlichen und halbländlichen Regionen der Schweiz werden aufgrund sozioökonomischer Veränderungen, Umweltziele, demografischer Veränderungen und der Grenzen der konventionellen öffentlichen Verkehrsnetze immer größer. Diese Arbeit implementiert einen Rahmen für die multikriterielle Entscheidungsanalyse (MCDA) in Form eines digitalen Tools, um die strategische Expansion des On-Demand-Elektromobilitätsdienstes von mybuxi in der Schweiz zu unterstützen. Durch die Integration verschiedener Datenquellen, darunter georäumliche, demografische, sozioökonomische, und betriebliche Indikatoren für die Erreichbarkeit mit öffentlichen Verkehrsmitteln, bewertet das Framework die Eignung von Regionen für den Einsatz von On-Demand-Mobilitätsdiensten. Die Daten wurden von den Schweizer Bundesbehörden erhoben und mithilfe fortschrittlicher räumlicher Analyse- und Python-basierter Datenintegrationstechniken verarbeitet. Die Expertenmeinung des mybuxi-Managements wurde eingeholt und für die Gewichtung von 15 Unterkriterien herangezogen. Die Analyse bewertete insgesamt 2053 Gemeinden mit Filtern für die beste Erreichbarkeit mit öffentlichen Verkehrsmitteln und Bevölkerungsfiltern, um weitere 1247 Gemeinden zu identifizieren, wobei Wienfelden, Altstätten und Davos als die am besten geeigneten Standorte für ein potenzielles Dienstleistungsangebot ermittelt wurden. Eine Sensitivitätsanalyse bestätigte die Robustheit des Rahmens durch die Bewertung mehrerer strategischer Szenarien. Darüber hinaus zeigt die Studie eine starke Übereinstimmung mit den Zielen der Vereinten Nationen für nachhaltige Entwicklung (SDGs), insbesondere in den Bereichen soziale Gerechtigkeit, wirtschaftliche Entwicklung und Klimaschutz. Diese Forschung leistet einen Beitrag zum Bereich der Mobilitätsplanung, indem sie die Herausforderungen in einem strukturierten und datengestützten Rahmen für die Auswahl von Regionen angeht. Sie bietet sowohl eine reproduzierbare Methodik als auch umsetzbare Erkenntnisse für politische Entscheidungsträger, Dienstleister und alle betroffenen Interessengruppen, die an der Umstellung auf nachhaltige Mobilität im ländlichen Raum beteiligt sind.The challenges of providing sustainable, inclusive, and efficient transportation in rural and semirural regions are becoming increasingly prominent due to socio-demographic shifts, environmental goals, and the limitations of conventional public transportations. This thesis develops a Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) framework to support the strategic expansion of mybuxi’s on-demand electric mobility services within Switzerland. Integrating diverse data sources which including geospatial, demographic, socio-economic, operational, and public transport accessibility indicators—the framework systematically evaluates regional suitability for the deployment of on-demand mobility services. Data were collected from Swiss federal authorities and processed using advanced spatial analysis and Python-based data integration techniques. Stakeholder engagement, including expert input from mybuxi management, informed the weighting of 15 carefully selected sub-criteria, ensuring practical relevanc. The analysis assessed a total of 2053 municipalities with filters of public transport accessibility classes and population numbers to further identify 1,247 municipalities, revealing Weinfelden, Altstätten, and Davos as the highest-ranked locations for potential expansion. Sensitivity analyses confirmed the framework's robustness under multiple strategic scenarios. Furthermore, the study demonstrates strong alignment with multiple United Nations Sustainable Development Goals (SDGs), especially in areas of social equity, economic development, and climate action. This research contributes to the growing field of mobility planning by addressing the gap in a structured, data-driven region selection model, providing both a replicable methodology and actionable insights for policymakers, service providers, and stakeholders involved in sustainable rural mobility transitions.by: Muhammad Yaseen MujahidMasterarbeit Fachhochschule Technikum Wien 202
Investigating Changes in Imperviousness near Urban Trees
No full textUm die Ziele für nachhaltige Entwicklung zu erreichen, müssen Städte Strategien umsetzen,die die Lebensqualität ihrer Bürger verbessern. Eine solche Strategie ist die Schaffung vonstädtischen Grünflächen, die sich positiv auf die Menschen auswirken. Diese Wirkung wirdjedoch gemindert, wenn die Gesundheit der Bäume durch undurchlässige Oberflächen in derUmgebung beeinträchtigt wird. Um eine möglicherweise problematische Ausweitung der un-durchlässigen Flächen in der Nähe von Bäumen zu untersuchen, wird in dieser Arbeit einVerfahren zur Erfassung von Stadtbäumen und den sie umgebenden undurchlässigen Flächensowie zur Bestimmung der zeitlichen Entwicklung der Undurchlässigkeit in der Nähe von Stadt-bäumen vorgestellt. Die Methodik umfasst die Auswahl eines Stadtgebiets, die Erfassung vonhochauflösenden Luftbildern des Gebiets, die Bewertung und Auswahl geeigneter Methodenzur Erstellung semantischer Masken dieser Bilder und die Berechnung der Veränderung derDurchlässigkeit in der Nähe von Bäumen über verschiedene Jahre. Im Anschluss an dieseBewertung wurde das Modell AerialFormer für die semantische Segmentierung anhand desvielfältigen OpenEarthMap-Datensatzes trainiert, der aus Luftbildern und semantischen Maskenbesteht. Danach wurden Orthofotos von Wien aus den Jahren 2014 und 2023 segmentiert,wodurch Masken mit undurchlässigen und durchlässigen Klassen entstanden. Die Untersuchungder undurchlässigen Flächen in der Nähe der segmentierten Bäume ergab keine signifikanteVeränderung der Undurchlässigkeit in der Nähe von Bäumen im Stadtzentrum. Es wurdejedoch ein signifikanter Rückgang zwischen 16 und 26 Prozent im gesamten Stadtgebiet fest-gestellt, je nach Größe des untersuchten Gebiets in der Nähe von Bäumen, wobei größereGebiete geringere Rückgänge aufwiesen. Weitere Tests mit Luftbildern aus Barcelona, Zürichund Denver zeigen die Genauigkeit und die Grenzen des Verfahrens auf, insbesondere wennBildeigenschaften wie Sättigung und Kontrast suboptimal sind. Dennoch kann das Verfahrenmit begrenzten Ressourcen genaue Ergebnisse liefern und eignet sich daher gut für wenigerentwickelte Regionen. Künftige Forschungsarbeiten können auf dem vorgestellten Ansatz auf-bauen, um die Auswirkungen der Undurchlässigkeit auf die Gesundheit von Stadtbäumen zumessen und vorherzusagen. Darüber hinaus kann die Integration dieser Metrik in ein städtischesNachhaltigkeits-Dashboard und ihre Beziehung zu anderen Metriken interessante Ergebnisseliefern. Alternativ können sich Forscher mit den festgestellten Einschränkungen befassen, z. B.mit der Unzulänglichkeit des Modells, einzelne Bäume zu erkennen, oder mit der mangelndenLeistung bei suboptimalen Bildern.Schlagworte: Bodenversiegelung, Urban, Nachhaltigkeit, Semantische Segmentierung,In order to achieve the Sustainable Development Goals, cities must implement strategies thatimprove the quality of life for their citizens. One such strategy is the creation of urban greenspaces, which have beneficial physical and psychological effects on humans. However, thesepositive effects are reduced when the health of trees is negatively impacted by surroundingimpervious surfaces. To further investigate a possibly problematic expansion of impervioussurfaces near trees, this work presents a procedure for mapping urban trees and the surroundingimpervious surfaces, as well as determining the temporal development of imperviousness nearurban trees. The methodology involves selecting an urban area, gathering high-resolution aerialimagery of the area, evaluating and selecting appropriate methods for creating semantic masksof theses images, and calculating the change in imperviousness near trees over multiple years.Following this evaluation, the AerialFormer semantic segmentation machine learning model wastrained using the varied OpenEarthMap dataset, which consists of aerial images and semanticmasks. The model achieved good mean Intersection over Union, Pixel Accuracy, and meanF1 scores of 62.8, 76.1, and 76.3 percent, respectively. Afterwards, orthophotos of Viennafrom 2014 and 2023 were segmented, yielding masks with impervious and pervious classes.Examining the impervious surfaces near the segmented trees revealed no significant changein imperviousness near trees in the city center. However, a significant decrease of between 16and 26 percent was found on a citywide scale, depending on the size of the area near treesinvestigated, with larger areas showing smaller decreases. Further testing of aerial imageryfrom Barcelona, Zurich, and Denver demonstrates the procedure’s accuracy and limitations,especially when image properties like saturation and contrast are suboptimal. Nonetheless, itcan produce accurate results with limited resources, making it particularly well-suited for lessdeveloped regions. Future research can build on the presented approach to measure and predictthe impact of imperviousness on urban tree health. Additionally, the integration of this metricinto an urban sustainability dashboard and its relationship to other metrics can yield interestingfindings. Alternatively, researchers can address the identified limitations, such as the model’sinability to detect individual trees or the poor performance with suboptimal images containingdeep shadows, low saturation, and low contrast.by: Thomas KarnerMasterarbeit Fachhochschule Technikum Wien 202
Design of a Recommender System Model Leveraging Graph Databases for Master's Program Selection
No full textDie Auswahl eines geeigneten Masterstudiengangs stellt aufgrund der zunehmenden Vielfaltan Bildungsangeboten und fehlender standardisierter, vergleichbarer Informationen zwischenHochschulen eine wachsende Herausforderung dar. Im Rahmen dieser Arbeit wird einRecommender-System-Modell entwickelt, das auf der Technologie von Graphdatenbankenbasiert und eine strukturierte sowie nachvollziehbare Vergleichbarkeit postgradualerProgramme ermöglicht. Durch die Modellierung akademischer Entitäten wieStudienprogramme, Lehrveranstaltungen und Hochschulen als miteinander verknüpfte Knotenunterstützt das System flexible Abfragen und die Visualisierung komplexer akademischerBeziehungen, die in herkömmlichen Empfehlungssystemen häufig unzureichendberücksichtigt werden.Für die Systementwicklung wurde ein standardisierter Datensatz erstellt, indem relevanteInformationen zu Studienprogrammen mittels eigens entwickelter Webscraping-Skripte ausoffiziellen Hochschulwebseiten und Dokumenten extrahiert wurden. Die prototypischeImplementierung in Neo4j verdeutlicht die Potenziale von Graphdatenbanken hinsichtlich derModellierung von Beziehungen, der Skalierbarkeit sowie der Anpassungsfähigkeit anheterogene Datenstrukturen.Die Ergebnisse dieser Arbeit leisten einen Beitrag zur Entwicklung datengestützterEntscheidungsunterstützungssysteme im Hochschulkontext und schaffen eine Grundlage zurVerbesserung der internationalen Vergleichbarkeit und Zugänglichkeit akademischerStudienangebote.The selection of a suitable master’s program has become an increasingly complex task due tothe growing diversity of offerings and the lack of standardized comparable information acrossinstitutions. This thesis proposes the development of a recommender system model thatutilizes graph database technology to enable a more structured and transparent comparisonof postgraduate programs. By representing academic entities (programs, courses anduniversities) as interconnected nodes, the model supports flexible querying and thevisualization of complex academic relationships that are often insufficiently addressed bytraditional recommender systems.To facilitate the system’s development, a standardized dataset was compiled by extractingprogram information from various university websites and official documents using custom webscraping scripts. The implementation of a prototype in Neo4j illustrates the advantages ofgraph databases in terms of relationship modeling, scalability and adaptability toheterogeneous data structures.The findings contribute to the development of decision-support tools in higher education andoffer a foundation for enhancing the comparability and accessibility of academic programs onan international scale.by: Claudia PastoresMasterarbeit Fachhochschule Technikum Wien 202
Predicting falls using time series data from the Equilivest device
No full textKurzfassungStürze stellen ein erhebliches Gesundheitsrisiko für ältere Menschen dar und führen häufig zuschweren Verletzungen und eingeschränkter Unabhängigkeit. Diese Studie untersuchte zweimaschinelle Lernansätze zur Sturzerkennung anhand von Daten tragbarer Sensoren: einenüberwachten binären Klassifizierungsansatz, der anhand gekennzeichneter Sturz- und Nicht-sturzdaten trainiert wurde, und einen unüberwachten Anomalieerkennungsansatz, der auss-chließlich anhand normaler Gangmuster trainiert wurde.Die Ergebnisse zeigen, dass beide Ansätze Sturzereignisse im Rahmen der Studie präziseerkennen können. Die überwachten Modelle – Random Forest, Support Vector Machine undLogistische Regression – zeigten eine konsistente Leistung, während die unüberwachte One-Class Support Vector Machine (OCSVM) Anomalien effektiv identifizierte, ohne auf Sturzdatenzurückzugreifen.Diese Studie bietet eine praktische Grundlage für den Aufbau von Sturzerkennungssystemenund verdeutlicht das Potenzial für zukünftige Entwicklungen im Bereich prädiktiver und Echtzeit-Überwachungslösungen.Die Motivation hinter diesem dualen Ansatz liegt in seiner langfristigen Bedeutung: Wennrobuste Modelle zur zuverlässigen Sturzerkennung entwickelt werden können, bilden sie dieGrundlage für zukünftige Arbeiten an komplexeren Systemen, die Stürze vorhersagen können,bevor sie auftreten. Daher ist die Einrichtung einer zuverlässigen Erkennung ein entscheiden-der Schritt zur Ermöglichung proaktiver und präventiver Sicherheitslösungen.Falls pose a significant health risk to older adults, often resulting in serious injuries and reducedindependence. This study explored two machine learning approaches for detecting falls usingdata from wearable sensors: a supervised binary classification approach trained on labeledfall and non-fall data and an unsupervised anomaly detection approach trained exclusively onnormal gait patterns.The results show that both approaches can accurately detect fall events within the scopeof the study. The supervised models—Random Forest, Support Vector Machine, and Logis-tic Regression—demonstrated consistent performance, whereas the unsupervised One-ClassSupport Vector Machine (OCSVM) effectively identified anomalies without relying on fall data.This study offers a practical foundation for building fall detection systems and highlights thepotential for future developments in predictive and real-time monitoring solutions.The motivation behind this dual approach lies in its long-term significance: if robust modelscan be developed to reliably detect fall events, they will provide a foundation for future workon more complex systems capable of predicting falls before they occur. Therefore, establishingdependable detection is a critical step toward enabling proactive and preventive safety solutions.by: Ledion RejziMasterarbeit Fachhochschule Technikum Wien 202
Nutzung geringfügiger Wärme mittels Wärmepumpen : Betrachtung der Abwärmeströme bei 30°C bis 50°C und100kW bis 1000kW Leistung (Kühlwasserrücklauf) im industriell-chemischen Bereich für Organic-Ranking-Cycle zur Energierückgewinnung
No full textDiese Masterarbeit untersucht die Machbarkeit des Einsatzes von Wärmepumpen zurErwärmung von Niedertemperatur-Abwärme aus externen Quellen im Temperaturbereich von30 °C bis 50 °C zur Versorgung des ORC-Prozesses (organic Rankine cycle), der für einenWirkungsgrad von 20 % eine Temperatur von 350 °C benötigt. Die bereitgestellte Leistungliegt im Bereich von 0,1 bis 1 Megawatt.Die angewandten Methoden dieser Arbeit umfassen die mathematische Argumentationklassischer thermodynamischer Erkenntnisse und Simulationen zur Berechnung derReibungsverluste durch den Einsatz von Wärmetauschern.Die Simulationen für die Wärmetauscher haben ergeben, dass diese bei einerTemperaturdifferenz von 5K nur etwa 1,7% Reibleistung im Verhältnis zur transportiertenWärmeleistung verursachen.Die Untersuchung hat ergeben, dass das direkte thermische hochpumpen der Abwärmeaufgrund der Wirkungsgrade, die kleiner sind als der Carnot-Wirkungsgrad, mehr Energiebenötigen würde als damit erzeugt werden würde. Alternativ würde eine thermischeRekuperation gestützt durch eine Wärmepumpe zum Vorheizen des ORC-Prozesses etwasUnterstützung leisten. Die thermische Unterstützung des sensiblen Temperaturhubes desORC-Prozesses durch die Abwärmequelle leistet bei 30°C ca. 7% und bei 50°C ca. 13%.Jedoch ist die Nutzenergie seitens der Wärmepumpe abhängig von dem thermischen Gesamt-Hub des ORC-Prozesses von 20°C bis 350°C, welcher im besten Fall nur bei maximal ca. bei2% liegt. Diese geringe Nutzleistung der Wärmepumpe lässt sich nur geringfügig durch dasTemperaturniveau des Temperaturhubs der Wärmepumpe beeinflussen. So wäre auch ohneAbwärme dieser Anteil nur geringfügig kleiner (1,9%). Die Leistung der Abwärme im Verhältniszur Einspeisungswärme des ORC-Prozesses bei 350°C (vielleicht fossile Verbrennung, odersolar thermal) hat kaum Auswirkung darauf. Bei zu viel Leistung würde diese Kapazitätungenutzt bleiben, und bei zu wenig Leistung würde um die Differenz im entsprechendenTemperaturbereich weniger Leistung verwertet werden.This master thesis is about the feasibility of using heat pumps to heat up low temperaturewaste heat from external sources ranging from 30°C to 50°C, to feed the ORC process, whichdemands 350°C for an efficiency of 20%. The scope of delivered power is in the range of 0.1to 1 Megawatt.The applied methods for this thesis are mathematical argumentation of classical knowledge ofthermodynamics, and simulations to gauge the loss induced by friction due to the utilization ofheat exchangers.The simulations for the heat exchangers have shown that, at a temperature difference of 5°C,they only generate approximately 1.7% frictional power relative to the heat output transported.The study has shown that, due to efficiencies lower than Carnot efficiency, direct thermalpumping of the waste heat would require more energy than would be generated. Alternatively,thermal recuperation supported by a heat pump to preheat the ORC process could providesome support. Thermal support of the sensible temperature lift of the ORC process by thewaste heat source contributes approximately 7% at 30°C and approximately 13% at 50°C.However, the useful energy provided by the heat pump depends on the total thermal lift of theORC process from 20°C to 350°C, which in the best case is only approximately 2% at most.This low useful power of the heat pump can only be slightly influenced by the temperature levelof the heat pump's temperature lift. Even without waste heat, this share would be only slightlylower (1.9%). The ratio of waste heat output to the heat input of the ORC process at 350°C(perhaps fossil fuel combustion or solar thermal) has little effect. Too much power would leavethis capacity unused in its affecting temperature range, and too little power would result in lesspower being utilized by the difference in the corresponding temperature range.ausgeführt von: Markus MayerMasterarbeit Fachhochschule Technikum Wien 202