zur Hauptnavigation springenzum Inhaltsbereich springen

BayWISS-Kolleg Digitalisierung www.baywiss.de

Forschung im Verbundkolleg Digitalisierung Wie gestalten wir die digitale Welt?

© Science in HD / unsplash

Der digitale Wandel hat in nur wenigen Jahren unsere Gesellschaft verändert, in Echtzeit erleben wir einen evolutionären Sprung. Wie nie zuvor vernetzt sich die physische Welt mit der virtuellen. Das Digitalzeitalter wird im 21. Jahrhundert global gelebte Selbstverständlichkeit. Wir kommunizieren und konsumieren, arbeiten und lernen online. Wir bekämpfen Herausforderungen wie die Corona-Pandemie mit Big Data und der Analyse von Daten.

Nicht nur in der Krise zeigt sich, dass Digitalisierung weit mehr bedeutet als die Verwirklichung technischer Megatrends. Ob in der Gesundheitsforschung oder in der Logistik, in der Telekommunikation oder in der Energieversorgung, in Produktion und Dienstleistung: Digitale Innovationen haben das Potential, unser Leben zu schützen und nachhaltig zu verbessern.

Fortschritt Bit für Bit

Die Möglichkeiten sind grenzenlos: Digital vernetzte intelligente Dinge und Maschinen erleichtern nicht nur die Bewegung und Produktion von Gütern, sondern optimieren zugleich deren Nutzung, Wartung, Reparatur und das Recyling. Mit Smart Homes, Smart Cities und durch Autonomes Fahren werden auch Infrastruktur und Verkehr zu intelligent verbundenen und miteinander agierenden Systemen. Künstliche Intelligenz erkennt dabei in Sekundenschnelle Muster in unvorstellbaren Massen an Daten, Texten und Bildern – mit Vorteilen auch für Medizin, Landwirtschaft, Logistik sowie viele andere Lebensbereiche und Branchen.

In dem Maße, wie sich die Welt Bit für Bit weiter vernetzt, wird sie auch verwundbar. Die Sicherheit von Hardware, Software und Datenströmen ist bei allem Fortschritt so wichtig wie unsere Entscheidung, wie und in welchem Kontext wir die technischen Möglichkeiten – auch auf Grundlage gesellschaftlicher und ökonomischer Aspekte – einsetzen wollen.

BayWISS an der Schnittstelle zur Zukunft

Die Forschungsprojekte der BayWISS-Doktoranden tragen dazu bei, dass die Welt 4.0 nutzbringende Wirklichkeit wird: Wie kann eine App Ärzten helfen, Patienten zu betreuen? Wie können Menschen mit Hilfe von Augmented-Reality-Brillen mit Maschinen kommunizieren? Wie können Roboter in Katastrophengebieten Verletzte aufspüren? Wie helfen Drohnen, Ernteerträge umweltverträglich zu steigern? Wie gelingt es, dass autonomes zugleich sicheres Fahren bedeutet – auch unter Berücksichtigung von Haftungsfragen? Wie steuern wir intelligente Stromnetze, um die Energiewende und mehr Klimaschutz voranzubringen?

Das BayWISS-Verbundkolleg „Digitalisierung“ verbindet an der Schnittstelle von Technik-, Kommunikations- und Gesellschaftswissenschaften über alle Hochschularten hinweg starke Partner mit ihren Ideen, Ergebnissen und Erfahrungen. In ihrer Vernetzung bergen Forschungsfelder wie Big Data und Data Analytics, Robotik und Telematik, Mensch-Computer-Medien und Informationstechnik das Potential, einen Modernisierungsschub zu entfachen – zum Wohl des einzelnen Menschen, seiner Umwelt und unserer globalen Gesellschaft.

Unsere aktuellen Themen­schwerpunkte:

  • Big Data/ Data Analytics
  • Digitalisierung in industrieller Produktion und Dienstleistung
  • Intelligente Netze
  • Informationstechnik im Gesundheitssystem und in der Gesundheitsforschung
  • Mensch-Computer-Medien
  • Robotik und Telematik
  • Sicherheit von Hardware, Software und Daten
  • Ökonomische und gesellschaftliche Aspekte von Informatiksystemen im Anwendungskontext

Unsere Promotionsprojekte

© Franck / unsplash © Lehrstuhl Latoschik
Nikolai Körber
Hochschule für angewandte Wissenschaften Landshut

Energy-Efficient Deep Learning-Based Image Compression for LPWANs on Resource-Constrained AIoT Devices

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Hochschule für angewandte Wissenschaften Landshut

Technische Universität München

PD Dr.-Ing. Daniel Müller-Gritschneder

Forschungsschwerpunkte:

  • Entwurfsmethoden für eingebettete Systeme
  • Edge Machine Learning (TinyML)

Projekte:


Sina Zimmermann

Incentives for Sustainable Sustainable Tranportation Behaviour Enabled by Digital Mobility Platforms

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Hochschule für angewandte Wissenschaften Neu-Ulm

Prof. Dr. Heiko Gewald

 

Forschungsschwerpunkte:

  •    Nutzung digitaler Ressourcen durch die alternde Gesellschaft
  •    Digitalisierung im Gesundheitswesen
  •    Smart Mobility

 

 

Link zum Forschungsinstitut

https://www.hs-neu-ulm.de/forschung/forschungsinstitute-und-kompetenzzentren/institut-fuer-dienstleistungsmanagement/

 

Projekte:


Sebastian Renner

Sichere leichtgewichtige authentifizierte Verschlüsselung für kritische Infrastrukturen im Internet der Dinge

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg

Prof. Dr. Jürgen Mottok


Software Engineering Laboratory for Safe and Seucre Systems (LaS³)
 

Forschungsfelder:

  • Software Engineering
  • IT-Security
  • Functional Safety

Projekte:


Technische Universität München

Prof. Dr.-Ing. Georg Sigl

Forschung:

 

Projekte:


Markus Schmidtner
Hochschule für angewandte Wissenschaften Landshut

Konzeption und Realisierung eines adaptiven Referenzmodells für agile und hybride Vorgehensmodelle im Produktentstehungsprozess der Automobilindustrie

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Hochschule für angewandte Wissenschaften Landshut

Prof. Dr.-Ing. Holger Timinger

 

Leiter des Institute for Data and Process Science

https://www.haw-landshut.de/kooperationen/institute/institute-for-data-and-process-science-idp.html

 

 

Themen:

· Agile und digitale Transformation

· Adaptive Referenzmodellierung von Prozessen

· Moderne Verfahren des Systems Engineering und Entwicklungsmanagements

 

 

 

Projekte:


Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Prof. Dr. Martin Matzner

Schwerpunkte:

Information Systems

Business Process Mangement

Service Engineering

Service Science

Process Mining

 

 

 

Projekte:


Peter Meier
Technische Hochschule Deggendorf

Real-Time Signal Processing Algorithms for Interactive Music Analysis Applications

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Prof. Dr. Meinard Müller

Wichtigste Forschungsfelder:

  • Musikverarbeitung
  • Music Information Retrieval
  • Audio Signal Processing

 

 

Projekte:


Technische Hochschule Deggendorf

Prof. Dr.-Ing. Gerhard Krump

Forschunsrichtung:

  • Elektroakustik
  • Psychoakustik
  • Signalverarbeitung

Projekte:


Stefan Böhm
Technische Hochschule Rosenheim

Untersuchung verschiedener Ansätze der künstlichen Intelligenz zur Optimierung der Prozessabläufe und Mensch-Maschinen-Kollaboration in der I4.0-Produktion

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Technische Universität München

Prof. Dr.-Ing. Alois Christian Knoll

Forschungsschwerpunkte:

  • Autonomous systems
  • Robotics and artificial intelligence
  • Cognitive and neurorobotics
  • Medical and sensor-based robotics
  • Multi-agent systems
  • Data fusion
  • Adaptive systems
  • Multimedia information retrieval and model-driven development of embedded systems

Projekte:


Elisabeth Wittmann
Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg

Exploring the power of AI in spectral analysis particularly leveraging simulation via transfer learning

 

Im Anwendungsfeld der Absorptionsspektroskopie, einem Teilgebiet der Chemometrie, werden bereits viele komplexe mathematische und statistische…

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Technische Universität München

Prof. Dr. Frank Jenko

Leiter des Bereichs Tokamaktheorie
 

Frank Jenko, geboren 1968 in Landshut, studierte Physik an der Technischen Universität München. Im Anschluss an die Promotion kam er 1998 als Wissenschaftlicher Mitarbeiter in das IPP. Nach Forschungsaufenthalten in den USA habilitierte er sich 2005 an der Universität Ulm und wurde Leiter einer IPP-Nachwuchsgruppe, die sich mit der Simulation von Plasmaturbulenz auf Höchstleistungsrechnern beschäftigte. 2014 ging er als Professor für Physik und Astronomie und Direktor des Plasma Science and Technology Institute an die University of California, Los Angeles.

Seit Januar 2017 ist er Wissenschaftliches Mitglied und Leiter des Bereichs Tokamaktheorie im IPP, seit 2018 Honorarprofessor für Computational Physics an der Technischen Universität München. Zu seinen Auszeichnungen zählt ein Starting Grant des Europäischen Forschungsrats (2011) sowie der Hans-Werner-Osthoff-Preis der Universität Greifswald (2004) und die Otto-Hahn-Medaille der Max-Planck-Gesellschaft (1999).

Projekte:


Theresa Meyer
Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt

Änderungsdetektion durch Analyse von Bildsequenzen und BIM-konformen Innenraummodellen


Methoden zur automatisierten Erfassung und Rekonstruktion von Gebäudeinnenbereichen gehören zu
aktuellen Forschungsfragen der Informatik und…

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt

Prof. Dr.-Ing. Ansgar Brunn

Lehr- und Forschungsschwerpunkte:

-          Photogrammetrie und Bildverarbeitung

-          Fernerkundung

-          Terrestrisches Laserscanning/Airborne Laserscanning

-          Punktwolkenverarbeitung und -analyse

-          3D-Koordinatenmesstechnik in der Industrievermessung

-          Web-Anwendungen und Geovisualisierung

-          3D-Modellierung

-          Aus- und Weiterbildung

-          Online-Lehre

 

Projekte:


Markus Miller
Hochschule für angewandte Wissenschaften München

Auf künstlicher Intelligenz basierende rekonstruktive Verfahren zur Umfeldmodellierung

Seit der breiten Einführung von Head Mounted Devices (HMDs) für virtuelle und augmentierte Realitäten (VR, AR), setzen Firmen die Geräte zunehmend für…

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Hochschule für angewandte Wissenschaften München

Technische Universität München

Simon Seibt
Technische Hochschule Nürnberg

Bildbasierte Medienproduktionskette

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Julius-Maximilians-Universität Würzburg

Prof. Dr. Marc Erich Latoschik

The chair spans a broad area of HCI topics and research groups, from immersive and interactive systems, games engineering, or media informatics, to digital media processing.

Research Questions

How will we interact with current and future computing systems?

How do design choices, implemented metaphors, and technological finesse impact users concerning individual as well as social consequences?

In short: How do we build good interactive systems and how do we define good under this perspective?

Projekte:


Technische Hochschule Nürnberg

Prof. Dr. Bartosz von Rymon Lipinski

Forschungsschwerpunkte:

  • Bild-basierte Computergrafik
  • Domänenspezifsche Sprachen im Kontext virtueller Welten
  • Technologien für interaktive Geschichten

Projekte:


Sascha Lang
Hochschule für angewandte Wissenschaften Hof

Bedienerunterstützung für Produktionsmaschinen mittels fallbasiertem Schließen

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Hochschule für angewandte Wissenschaften Hof

Prof. Dr.-Ing. Valentin Plenk

Forschungsschwerpunkt:


Professor Plenk leitet die die Forschungsgruppe Cyber-Physical Systems am Institut für Informationssysteme der Hochschule Hof. Diese entwickelt und untersucht Technologien für die Realisierung komplexer autonomer Systeme, bei denen physikalische Komponenten nicht nur innerhalb eines Teil-Systems überwacht und gesteuert sondern auch untereinander vernetzt werden.

Lebenslauf:

Prof. Dr.-Ing. Valentin Plenk studierte Elektrotechnik an der TU München. Nach dem Abschluss als Diplomingenieur im Jahr 1991 arbeitete er als wissenschaftlicher Angestellter am Lehrstuhl für Feingerätebau der TU München.

Er promovierte 1996 zum Dr.-Ing. an der Fakultät Maschinenwesen der TU München.


1996 wechselte er als Entwicklungsingenieur Hard- und Software zur Karl Süss KG in Garching.

1997 übernahm er die Leitung der Gruppe Hard- und Software am Standort Garching.


Seit 1.10.2000 ist Valentin Plenk Professor an der Hochschule Hof und vertritt das Lehrgebiet Steuerungstechnik.


Seit 1.1.2016 leitet er die Forschungsgruppe Cyber-Physical Systems am Institut für Informationssysteme der Hochschule Hof.

Projekte:


Otto-Friedrich-Universität Bamberg

Prof. Dr. Ute Schmid

Forschungsschwerpunkte:


-- Interpretierbares maschinelles Lernen
-- Lernen aus relationen Daten
-- Multimodale Erklärungsgenerierung
-- Hypbrides tiefes und symbolisches Lernen
-- Intelligente Tutorsysteme
-- Anwendungen in bildbasierter Diagnostik in Medizin, Agrar, und Produktion
-- Mimikanalyse



https://www.uni-bamberg.de/en/cogsys/schmid-ute/cvdeu/

Projekte:


Tobias Fertig
Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt

Messen der Information Security Awareness in KMUs

MITGLIED IM KOLLEG

seit


Helge Olberding
Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt

Thematische Kartographie und 3D-Geovisualisierung in interaktiven VR-Anwendungen

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Julius-Maximilians-Universität Würzburg

Prof. Dr. Marc Erich Latoschik

The chair spans a broad area of HCI topics and research groups, from immersive and interactive systems, games engineering, or media informatics, to digital media processing.

Research Questions

How will we interact with current and future computing systems?

How do design choices, implemented metaphors, and technological finesse impact users concerning individual as well as social consequences?

In short: How do we build good interactive systems and how do we define good under this perspective?

Projekte:


Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt

Stefan Kerscher
Technische Hochschule Deggendorf

Robuste Prädiktion von Verkehrsteilnehmern in einer urbanen Umgebung

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Technische Hochschule Deggendorf

Prof. Dr.-Ing. Nikolaus Mueller

  • Autonomes Fahren, vor allem modellbasierter Ansatz
  • Ansteuerverfahren von mehrphasigen elektrischen Maschinen

Projekte:


Universität Regensburg

Manuel Fritsche
Hochschule für angewandte Wissenschaften Coburg

Entwicklung eines kombinierten Auslegungsverfahrens für radiale Ventilatoren auf Basis eines mit theoretischen Ansätzen, digitalen CFD-Berechnungen und physischen Versuchen trainierten künstlichen neuronalen Netzes (Metamodell)

Katja Auernhammer
Technische Hochschule Nürnberg

Verfahren zum Einsatz sicheren maschinellen Lernens unter einer für Haftungsfragen zuverlässigen Einhaltung vorgegebener Rahmengrößen

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Hanning Liang
Hochschule für angewandte Wissenschaften Landshut

On-the-Fly-Deflektometrie zur schnellen 3D Inline Inspektion in der Bewegung

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Hochschule für angewandte Wissenschaften Landshut

Prof. Dr. Christian Faber

· Optische Messtechnik

· 3D-Messverfahren

· Automatische Optische Inspektion (AOI)

· Industrielle Bildverarbeitung

· Kalibrierverfahren

 

Prof. Faber ist Vorstandsmitglied der „Deutschen Gesellschaft für angewandte Optik“ (DGaO); Näheres zu seinem Werdegang finden sie hier.

 

 

 

Projekte:


Florian Olbrich
Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg

Safety Systems for UAVs

MITGLIED IM KOLLEG

seit


Bettina Kriegl
Technische Hochschule Ingolstadt

Service Innovation at Healthcare`s Frontline

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Technische Hochschule Ingolstadt

Prof. Dr. Andrea Raab-Kuchenbuch

Frau Prof. Dr. Andrea Raab ist Professorin für Marketing und
Dienstleistungsmanagement an der Technischen Hochschule Ingolstadt. Ihre Forschungsschwerpunkte im Bereich Gesundheitswesen beziehen sich primär auf die Themen Wertschöpfung im Gesundheitswesen im Lichte der Service-Dominant Logic, Einweiserbeziehungsmanagement, Zuweisermarketing, Digitalisierung der Patientenund Einweiserkommunikation sowie Gesundheitstourismus. Neben der regelmäßigen Publikation ihrer Forschungsergebnisse in der Fachpresse betreut Frau Prof. Raab wiederkehrend Promotionen und verschiedenste Forschungs- und Praxisprojekte.


Mehr erfahren Sie auf der Webseite der THI oder auf professor-raab.com.

 

Forschungsschwerpunkte:

  • Dienstleistungsmanagement
  • Marketingforschung
  • Wertschöpfung im Gesundheitswesen im Lichte der Service-Dominant Logic /
    Krankenhausmanagement

Projekte:


Universität Bayreuth

Prof. Dr. Herbert Woratschek

Projekte:


Daniel Vögele
Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg

Kamerabasiertes System zur Ermittlung der realen Aufspannsituation auf Werkzeugmaschinen

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg

Prof. Dr.-Ing. Andreas Ellermeier

Forschungsschwerpunkt: Effizienzsteigerung beim Rüsten von Werkzeugmaschinen

 

Themen:

  • Kamerabasierte Lageerkennung von Spannbauteilen während des Rüstprozesses und
  • Aufbau eines virtuellen Abbildes der realen Spannsituation für die Kollisionsüberprüfung des NC-Programms
  • Automatisierte Generierung von Rüstinformationen aus dem Arbeitsvorbereitungsprozess

 

Projekte:


Thomas Schulz
Hochschule für angewandte Wissenschaften Neu-Ulm

A Reference Architecture for Smart Mobility Platforms

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Hochschule für angewandte Wissenschaften Neu-Ulm

Prof. Dr. Heiko Gewald

 

Forschungsschwerpunkte:

  •    Nutzung digitaler Ressourcen durch die alternde Gesellschaft
  •    Digitalisierung im Gesundheitswesen
  •    Smart Mobility

 

 

Link zum Forschungsinstitut

https://www.hs-neu-ulm.de/forschung/forschungsinstitute-und-kompetenzzentren/institut-fuer-dienstleistungsmanagement/

 

Projekte:


Gabriel Herl
Technische Hochschule Deggendorf

Multipositionale Computertomographie

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Technische Hochschule Deggendorf

Prof. Dr.-Ing. Jochen Hiller

.

Projekte:


Markus Zoppelt
Technische Hochschule Nürnberg

IT-Security für das hochautomatisierte, autonome und vernetzte Fahren

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Philipp Koch
Technische Hochschule Nürnberg

Befahrbarkeitsanalyse in unwegsamem Gelände unter Berücksichtigung der kinematischen Konzepte mobiler Roboter

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Julius-Maximilians-Universität Würzburg

Prof. Dr. Andreas Nüchter

  • 3D Robot Vision
  • Robotics and Automation
  • Telematics & Geomatics
  • Sensing and Perception
  • Semantics
  • Machine Vision
  • Cognition
  • Artificial Intelligence
     

Projekte:


Technische Hochschule Nürnberg

Andreas Schütz
Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt

Effiziente und zielgerichtete Sensibilisierung der Mitarbeiter von kleinen und mittelständischen Unternehmen für Informationssicherheit

MITGLIED IM KOLLEG

seit



Abgeschlossene Promotionsprojekte

Manuel Ciba
Technische Hochschule Aschaffenburg

Messung der Synchronität und Abschätzung der Konnektivität von in-vitro Spike-Trains

MITGLIED IM KOLLEG

bis


BETREUER*INNEN

Technische Hochschule Aschaffenburg

Matthias Niedermaier
Hochschule für angewandte Wissenschaften Augsburg

Security Challenges and Building Blocks for Robust Industrial Internet of Things Systems

MITGLIED IM KOLLEG

bis


BETREUER*INNEN

Hochschule für angewandte Wissenschaften Augsburg

Prof. Dr.-Ing. Dominik Merli

Fachgebiete:

 

  • IT-Sicherheit
  • Embedded Security
  • Industrial Security

Projekte:


Technische Universität München

Prof. Dr.-Ing. Georg Sigl

Forschung:

 

Projekte:


Maria Chizhova
Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt

Virtuelle 3D-Rekonstruktion von zerstörten russisch-orthodoxen Kirchen aus unvollständigen Punktwolken

MITGLIED IM KOLLEG

bis


BETREUER*INNEN

Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt

Prof. Dr.-Ing. Ansgar Brunn

Lehr- und Forschungsschwerpunkte:

-          Photogrammetrie und Bildverarbeitung

-          Fernerkundung

-          Terrestrisches Laserscanning/Airborne Laserscanning

-          Punktwolkenverarbeitung und -analyse

-          3D-Koordinatenmesstechnik in der Industrievermessung

-          Web-Anwendungen und Geovisualisierung

-          3D-Modellierung

-          Aus- und Weiterbildung

-          Online-Lehre

 

Projekte:


Markus Ring
Hochschule für angewandte Wissenschaften Coburg

Detektion sicherheitskritischer Ereignisse in Unternehmensnetzwerken mittels Data Mining

MITGLIED IM KOLLEG

bis


BETREUER*INNEN

Hochschule für angewandte Wissenschaften Coburg

Julius-Maximilians-Universität Würzburg

Prof. Dr. Andreas Hotho

Research Focus:

  • Data Science
  • Text Mining
  • Semantic Web

Projekte:


Rainer Koch

Sensor Fusion for Precise Mapping of Transparent and Specular Reflective Objects

MITGLIED IM KOLLEG

bis


BETREUER*INNEN

Julius-Maximilians-Universität Würzburg

Prof. Dr. Andreas Nüchter

  • 3D Robot Vision
  • Robotics and Automation
  • Telematics & Geomatics
  • Sensing and Perception
  • Semantics
  • Machine Vision
  • Cognition
  • Artificial Intelligence
     

Projekte:


Technische Hochschule Nürnberg

Christian Pfitzner

Visual Human Body Weight Estimation with Focus on Clinical Applications

MITGLIED IM KOLLEG

bis


BETREUER*INNEN

Julius-Maximilians-Universität Würzburg

Prof. Dr. Andreas Nüchter

  • 3D Robot Vision
  • Robotics and Automation
  • Telematics & Geomatics
  • Sensing and Perception
  • Semantics
  • Machine Vision
  • Cognition
  • Artificial Intelligence
     

Projekte:


Technische Hochschule Nürnberg

Publikationen

2021

  • 1.
    Weigl, S., Wittmann, E., Rück, T., Bierl, R., Matysik, F.-M.: Effects of ambient parameters and cross-sensitivities from O2, CO2 and H2O on the photoacoustic detection of acetone in the UV region. Sensors and Actuators B: Chemical. 328, (2021).

2020

  • 1.
    Schlör, D., Ring, M., Krause, A., Hotho, A.: Financial Fraud Detection with Improved Neural Arithmetic Logic Units. Springer (2020).
  • 2.
    Fertig, T., Schütz, A.: About the Measuring of Information Security Awareness: A Systematic Literature Review. 53rd Hawaii International Conference on System Sciences (2020).
  • 3.
    Brost, J., Egger, C., Lai, R.W.F., Schmid, F., Schröder, D., Zoppelt, M.: Threshold Password-Hardened Encryption Services. In: Ligatti, J., Ou, X., Katz, J., en Vigna, G. (reds.) ACM Conference on Computer and Communications Security. bll. 409–424. ACM (2020).
  • 4.
    Schmidtner, M., Timinger, H., Blust, M., Döring, C., Hilpoltsteiner, D.: Towards an adaptive reference model for agile and hybrid frameworks in automotive development. ICE/ITMC. bll. 1–10. IEEE (2020).
  • 5.
    Doering, C., Schmidtner, M., Maerz, J., Mueller, V., Timinger, H.: Agile working during COVID-19 pandemic. Research Notes on Data and Process Science. issue 1, (2020).
  • 6.
    Schmidtner, M., Timinger, H.: HyValue – a Hybrid Reference Model for the Automotive Product Development Process. IEEE TEMS Technology & Engineering Management Society (2020).
  • 7.
    Kriegl, B., Woratschek, H., Raab, A.: Physicians and Institutional Work: Unpacking the Black Box of Institutionalization at the Front Lines of Healthcare. Proceedings of the European Markting Academy (2020).
  • 8.
    Fertig, T., Schütz, A.E., Weber, K.: Current Issues Of Metrics For Information Security Awareness. In: Rowe, F., Amrani, R.E., Limayem, M., Newell, S., Pouloudi, N., van Heck, E., en Quammah, A.E. (reds.) ECIS (2020).
  • 9.
    Schulz, T., Böhm, M., Gewald, H., Krcmar, H.: Smart mobility – an analysis of potential customers’ preference structures Electronic Markets. Electronic Markets. Springer (2020).
  • 10.
    Schulz, T., Böhm, M., Gewald, H.: Information Technology Choice in Mobility Service Ecosystems: A Qualitative Comparative Analysis. International Conference on Information Systems, ICIS 2020 Proceedings (2020).
  • 11.
    Fertig, T., Schütz, A.E., Weber, K., Müller, N.H.: Towards an Information Security Awareness Maturity Model. In: Zaphiris, P. en Ioannou, A. (reds.) HCI (26). bll. 587–599. Springer (2020).
  • 12.
    Ulsamer, P., Fertig, T., Pfeffel, K., Müller, N.H.: Motor Imagery to Control Mobile Applications - An fNIRS Study. In: Vogel, D., Shen, K.N., Ling, P.S., Hsu, C., Thong, J.Y.L., Marco, M.D., Limayem, M., en Xu, S.X. (reds.) PACIS. bl. 56 (2020).
  • 13.
    Auernhammer, K., Freiling, F., Tavakoli Kolagari, R.: Efficient Black-Box Search for Adversarial Examples using Relevance Masks. In DYnamic and Novel Advances in Machine Learning and Intelligent Cyber Security (DYNAMICS) Workshop (2020).
  • 14.
    Ciba, M., Bestel, R., Nick, C., de Arruda, G.F., Peron, T.K.D.M., Comin, C.H., da Fontoura Costa, L., Rodrigues, F.A., Thielemann, C.: Comparison of Different Spike Train Synchrony Measures Regarding Their Robustness to Erroneous Data From Bicuculline-Induced Epileptiform Activity. Neural Comput. 32, 887–911 (2020).
  • 15.
    Herl, G., Hiller, J., Maier, A.: Scanning trajectory optimisation using a quantitative Tuybased local quality estimation for robot-based X-ray computed tomography. Nondestructive Testing and Evaluation. 35, 287–303 (2020).
  • 16.
    Böhm, S.-A.: AI Approaches to Optimize Human-Machine Collaboration in Manufacturing Facilities with IoT-Ready Machinery. In: Davidsson, P., Langheinrich, M., Linde, P., Mayer, S., Casado-Mansilla, D., Spikol, D., Kraemer, F.A., en Russo, N.L. (reds.) IOT Companion. bll. 23:1–23:5. ACM (2020).
  • 17.
    Liang, H., Sauer, T., Faber, C.: Using wavelet transform to evaluate single-shot phase measuring deflectometry data. SPIE Proceedings. SPIE The international society for optics and photonics (2020).
  • 18.
    Weiss, N., Renner, S., Mottok, J., Matousek, V.: Transport Layer Scanning for Attack Surface Detection in Vehicular Networks. Transport Layer Scanning for Attack Surface Detection in Vehicular Networks. bll. 1–8. ACM Computer Science in Cars Symposium (2020).
  • 19.
    Renner, S., Pozzobon, E., Mottok, J.: A Hardware in the Loop Benchmark Suite to Evaluate NIST LWC Ciphers on Microcontrollers. ICICS. bll. 495–509. Springer (2020).
  • 20.
    Wunderlich, S., Ring, M., Landes, D., Hotho, A.: Comparison of System Call Representations for Intrusion Detection. Logic Journal of the IGPL. jzaa058, (2020).
  • 21.
    Wolf, M., Ring, M., Landes, D.: Impact of Generative Adversarial Networks on NetFlow-Based Traffic Classification. In: Herrero, Álvaro, Cambra, C., Urda, D., Sedano, J., Quintián, H., en Corchado, E. (reds.) CISIS. bll. 393–404. Springer (2020).
  • 22.
    Schlör, D., Ring, M., Krause, A., Hotho, A.: Financial Fraud Detection with Improved Neural Arithmetic Logic Units. Presented at the (2020).
  • 23.
    Tritscher, J., Ring, M., Schlör, D., Hettinger, L., Hotho, A.: Evaluation of Post-hoc XAI Approaches Through Synthetic Tabular Data. In: Helic, D., Leitner, G., Stettinger, M., Felfernig, A., en Ras, Z.W. (reds.) ISMIS. bll. 422–430. Springer (2020).
  • 24.
    Schlör, D., Ring, M., Hotho, A.: iNALU: Improved Neural Arithmetic Logic Unit. Frontiers in Artificial Intelligence. 3, 71 (2020).
  • 25.
    Schulz, T., Gewald, H., Böhm, M., Krcmar, H.: Smart Mobility: Contradictions in Value Co-Creation. Information Systems Frontiers. 22, (2020).
  • 26.
    Fischer, F., Niedermaier, M., Hanka, T., Knauer, P., Merli, D.: Analysis of Industrial Device Architectures for Real-Time Operations under Denial of Service Attacks. CoRR. abs/2007.08885, (2020).
  • 27.
    Schütz, A., Fertig, T., Weber, K.: Analyze Before You Sensitize: Preparation of a Targeted ISA Training. 53rd Hawaii International Conference on System Sciences (2020).
  • 28.
    Müller-Wuttke, M., Schütz, A.E., Franz, F., Müller, N.H.: Proactive Smart City Interactions. In: Zaphiris, P. en Ioannou, A. (reds.) HCI (26). bll. 615–624. Springer (2020).
  • 29.
    Hilpoltsteiner, D., Schmidtner, M.: ADAMO - Echtzeit Kollaboration mit adaptiven Prozessmodellen (ADAMO - Real-Time Collaboration with Adaptive Process Models). In: Michael, J., Bork, D., Fill, H.-G., Fettke, P., Karagiannis, D., Köpke, J., Koschmider, A., Mayr, H.C., Rehse, J.-R., Reimer, U., Striewe, M., Tropmann-Frick, M., en Ullrich, M. (reds.) Modellierung (Companion). bll. 193–197. CEUR-WS.org (2020).

2019

  • 1.
    Schütz, A.E., Fertig, T., Weber, K., Müller, N.H.: How E-Learning Can Facilitate Information Security Awareness. In: Zaphiris, P. en Ioannou, A. (reds.) HCI (25). bll. 390–401. Springer (2019).
  • 2.
    Niedermaier, M., Striegel, M., Sauer, F., Merli, D., Sigl, G.: Efficient Intrusion Detection on Low-Performance Industrial IoT Edge Node Devices. Computing Research Repository CoRR. abs/1908.03964, (2019).
  • 3.
    Zoppelt, M., Kolagari, R.T.: What Today’s Serious Cyber Attacks on Cars Tell Us: Consequences for Automotive Security and Dependability. In: Papadopoulos, Y., Aslansefat, K., Katsaros, P., en Bozzano, M. (reds.) IMBSA. bll. 270–285. Springer (2019).
  • 4.
    Zoppelt, M., Tavakoli Kolagari, R.: UnCle SAM : Modeling Cloud Attacks with the Automotive Security Abstraction Model. In CLOUD COMPUTING 2019. CLOUD COMPUTING 2019, The Tenth International Conference on Cloud Computing, GRIDs, and Virtualization, At Venice, Italy (2019).
  • 5.
    Ring, M., Wunderlich, S., Scheuring, D., Landes, D., Hotho, A.: A survey of network-based intrusion detection data sets. In Computers and Security 86, 2019, 147-167, DOI:. Computers and Security. bll. 147–167 (2019).
  • 6.
    von Rymon Lipinski, B., Seibt, S., Roth, J., Abé, D.: Level Graph - Incremental Procedural Generation of Indoor Levels using Minimum Spanning Trees. CoG. bll. 1–7. IEEE (2019).
  • 7.
    Weber, K., Saueressig, G., Schütz, A.: Informationssicherheit und Datenschutz an Hochschulen organisieren. Angewandte Forschung in der Wirtschaftsinformatik. (2019).
  • 8.
    Franz, F., Fertig, T., Schütz, A.E., Vu, H.: Towards Human-readable Smart Contracts. IEEE ICBC. bll. 38–42. IEEE (2019).
  • 9.
    Kerscher, S., Ludwig, B., Müller, N.: Investigating the Added Value of Combining Regression Results from Different Window Lengths. AIKE. bll. 128–135. IEEE (2019).
  • 10.
    Koch, P., May, S., Engelhardt, H., Ziegler, J., Nüchter, A.: Signed Distance Based Reconstruction for Exploration and Change Detection in Underground Mining Disaster Prevention. SSRR. bll. 1–2. IEEE (2019).
  • 11.
    Niedermaier, M., Hanka, T., Plaga, S., von Bodisco, A., Merli, D.: Efficient Passive ICS Device Discovery and Identification by MAC Address Correlation. Computing Research Repository CoRR. abs/1904.04271, (2019).
  • 12.
    Fertig, T., Schütz, A.E., Weber, K., Müller, N.H.: Measuring the Impact of E-Learning Platforms on Information Security Awareness. In: Zaphiris, P. en Ioannou, A. (reds.) HCI (25). bll. 26–37. Springer (2019).
  • 13.
    Sauer, F., Niedermaier, M., Kießling, S., Merli, D.: LICSTER - A Low-cost ICS Security Testbed for Education and Research. Computing Research Repository CoRR. abs/1910.00303, (2019).
  • 14.
    Niedermaier, M., Fischer, F., Merli, D., Sigl, G.: Network Scanning and Mapping for IIoT Edge Node Device Security. Computing Research Repository CoRR. abs/1910.07622, (2019).
  • 15.
    Reinker, F., Wagner, R., Hasselmann, K., aus der Wiesche, S., Fritsche, M., Epple, P., Rußwurm, H.J.: Testing, modeling and simulation of fans working with organic vapors. Proceedings of 13th European Conference on Turbomachinery Fluid dynamics & Thermodynamics (2019).
  • 16.
    Liang, H., Zimmermann, A., Reiner, K., Christian, F.: A new method for solving the height problem in deflectometry. Proceedings Applied Optical Metrology III (2019).
  • 17.
    Liang, H., Zimmermann, A., Kickingereder, R., Faber, C.: Eine neue Methode zur Lösung des Höhenproblems in der Deflektometrie. Deutsche Gesellschaft für angewandte Optik e.V (2019).
  • 18.
    Herl, G., Hiller, J., Kasperl, S., Maier, A.: Reduktion von Metallartefakten durch multipositionale Datenfusion in der industriellen Röntgen-Computertomographie. de Gruyter, tm-Technisches Messen. (2019).
  • 19.
    Epple, P., Steppert, M., Malcherek, A., Fritsche, M.: Theoretical and Numerical Analysis of the Pressure Distribution and Discharge Velocity in Flows Under Inclined Sluice Gates. ASME-JSME_KSME 2019 8th Joint Fluids Engineering Conference. (2019).
  • 20.
    Fritsche, M., Epple, P., Hasselmann, K., Reinker, F., Wagner, R., aus der Wiesche, S., Russwurm, H.: CFD-Simulation of Centrifugal Fan Performance Characteristics Using Ideal and Real Gas Models for Air and Organic Fluids. ASME-JSME-KSME 2019 8th Joint Fluids Engineering Conference (2019).
  • 21.
    Auernhammer, K., Tavakoli Kolagari, R., Zoppelt, M.: Attacks on Machine Learning: Lurking Danger for Accountability. Proceedings of the Association for the Advancement of Artificial Intelligence AAAI Workshop on Artificial Intelligence Safety 2019 (2019).
  • 22.
    aus der Wiesche, S., Reinker, F., Wagner, R., Epple, P., Fritsche, M., Russwurm, H.J.: An Accurate Thermal Measurement Approach for Determining Fan Efficiencies Based on System Identification. ASME-JSME-KSME 2019 8th Joint Fluids Engineering Conference (2019).
  • 23.
    Herl, G., Hiller, J., Sauer, T.: Artifact reduction in X-ray computed tomography by multipositional data fusion using local image quality measures. Proceedings of the 9th Conference on Industrial Computed Tomography, Padova, Italy (iCT 2019) (2019).
  • 24.
    Koch, P., May, S., Engelhardt, H., Ziegler, J., Nüchter, A.: Signed Distance Based Reconstruction for Exploration and Change Detection in Underground Mining Disaster Prevention. IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics (SSRR ’19). bl. 1–2 (2019).
  • 25.
    Niedermaier, M., Merli, D., Georg, S.: A Secure Dual-MCU Architecture for Robust Communication of IIoT Devices. Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO); IEEE. (2019).
  • 26.
    Schütz, A., Tobias, F., Kristin, W., Nicholas, M.: How E-Learning can Faciliate Information Security Awareness. Learning and Collaboration Technologies. (2019).

2018

  • 1.
    Kasperl, S., Hanke, R., Oeckl, S., Schmitt, P., Uhlmann, N., Heinz, D., Herl, G., Hiller, J., Kämmler, A., Miller, T., Stock, A., Sauer, T.: Digitalisierung, Verarbeitung und Analyse kultureller und industrieller Objekte: Wertschöpfung aus großen Datenmengen. Jahrestagung für zerstörungsfreie Prüfung (2018), Deutsche Gesellschaft DGZfP (2018).
  • 2.
    Ring, M., Schlör, D., Landes, D., Hotho, A.: Flow-based Network Traffic Generation using Generative Adversarial Networks. Computing Research Repository CoRR. abs/1810.07795, (2018).
  • 3.
    Schütz, A.E., Fertig, T., Weber, K., Vu, H., Hirth, M., Tran-Gia, T.: Vertrauen ist gut, Blockchain ist besser - Einsatzmöglichkeiten von Blockchain für Vertrauensprobleme im Crowdsourcing. HMD Prax. der Wirtschaftsinformatik. 55, 1155–1166 (2018).
  • 4.
    Pfitzner, C., May, S., Nüchter, A.: Body Weight Estimation for Dose-Finding and Health Monitoring of Lying, Standing and Walking Patients Based on RGB-D Data. Sensors. 18, (2018).
  • 5.
    Stock, M., Herl, G., Sauer, T., Hiller, J.: Edge Preserving Compression of CT Scans using Wavelets. Proceedings of the Structural Health Monitoring, International Symposium Nondestructive Testing 4-5 October 2018, Saarbruecken, Germany (2018).
  • 6.
    Schulz, T., Überle, M.: How Institutional Arrangements impede Realization of Smart Ecosystems: the Case of Door-to-Door Mobility integrators. In: Bednar, P.M., Frank, U., en Kautz, K. (reds.) Proceedings of the European Conference on Information Systems (ECIS 2018), Portsmouth, UK, 2018. bl. 135 (2018).
  • 7.
    Kasperl, S., Hanke, R., Oeckl, S., Schmitt, P., Uhlmann, N., Heinz, D., Herl, G., Hiller, J., Kämmler, A., Miller, T., Stock, A.M., Sauer, T.: Digitization, Data Processing and Analysis of Industrial and Cultural Objects: Creating Additional Value from Big Data. Proceedings of the 12th, European Conference on Non-Destructive Testing (ECNDT) 2018, Gothenburg-Sweden (2018).
  • 8.
    Herl, G., Rettenberger, S., Hiller, J., Sauer, T.: Metal artifact reduction by fusion of CT scans from different positions using the unfiltered backprojection. Proceedings of the 8th Conference on Industrial Computed Tomography, Wels, Austria (iCT 2018) (2018).
  • 9.
    Ring, M., Landes, D., Hotho, A.: Detection of slow port scans in flow-based network traffic. PLOS ONE. 13, 1–18 (2018).
  • 10.
    Schütz, A., Fertig, T., Weber, K., Vu, H., Hirth, M., Tran-Gia, T.: Vertrauen ist gut, Blockchain ist besser - Einsatzmöglichkeiten von Blockchain für Vertrauensprobleme im Crowdsourcing. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik. (2018).
  • 11.
    Stieler, M., Kriegl, B.: How do consumers experience the emotional rollercoaster? A smartphone app to measure emotions continously, transfer. Werbeforschung & Praxis. 64, 43–53 (2018).
  • 12.
    Niedermaier, M., Malchow, J.-O., Fischer, F., Marzin, D., Merli, D., Roth, V., von Bodisco, A.: You Snooze, You Lose: Measuring PLC Cycle Times under Attacks. In: Rossow, C. en Younan, Y. (reds.) WOOT @ USENIX Security Symposium. USENIX Association (2018).

2017

  • 1.
    Koch, R., May, S., Nüchter, A.: Detection and Purging of Specular Reflective and Transparent Object Influences in 3D Range Measurements. Proceedings of the 7th International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS International Workshop 3D-ARCH 2017: "3D Virtual Reconstruction and Visualization of Complex Architectures". bl. 377–384. , Nafplio, Greece (2017).
  • 2.
    Ring, M., Wunderlich, S., Grüdl, D., Landes, D., Hotho, A.: Creation of Flow-Based Data Sets for Intrusion Detection. Journal of Information Warfare. 16, 41–54 (2017).
  • 3.
    Ring, M., Landes, D., Dallmann, A., Hotho, A.: IP2Vec: Learning Similarities Between IP Addresses. 2017 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW). bll. 657–666 (2017).
  • 4.
    Ring, M., Wunderlich, S., Grüdl, D., Landes, D., Hotho, A.: A Toolset for Intrusion and Insider Threat Detection. In: Palomares Carrascosa, I., Kalutarage, H.K., en Huang, Y. (reds.) Data Analytics and Decision Support for Cybersecurity: Trends, Methodologies and Applications. bl. 3–31. Springer International Publishing, Cham (2017).
  • 5.
    Ring, M., Wunderlich, S., Grüdl, D., Landes, D., Hotho, A.: Flow-based benchmark data sets for intrusion detection. Proceedings of the 16th European Conference on Cyber Warfare and Security (ECCWS). bl. 361–369. ACPI (2017).

2019

  • Auernhammer K, Kolagari RT, Zoppelt M

    . Attacks on Machine Learning: Lurking Danger for Accountability. In: Espinoza H, hÉigeartaigh SÓ, Huang X, Hernández-Orallo J, Castillo-Effen M, editors. Proceedings of the Association for the Advancement of Artificial Intelligence AAAI Workshop on Artificial Intelligence Safety [online]. CEUR-WS.org; 2019. Accessed at: ceur-ws.org/Vol-2301/paper_2.pdf.

  • aus der Wiesche S, Reinker F, Wagner R, Epple P, Fritsche M, Russwurm HJ. An Accurate Thermal Measurement Approach for Determining Fan Efficiencies Based on System Identification. ASME-JSME-KSME 2019 8th Joint Fluids Engineering Conference [online]. 2019.

  • Dietrich MP, Winterfeldt G, von Mammen S. Towards EEG-Based Eye-Tracking for Interaction Design in Head-Mounted Devices. Proceedings of the 7th International Conference on Consumer Electronics Berlin (ICCE-Berlin), 2017 IEEE. 2017.

  • Epple P, Steppert M, Malcherek A, Fritsche M. Theoretical and Numerical Analysis of the Pressure Distribution and Discharge Velocity in Flows Under Inclined Sluice Gates. ASME-JSME_KSME 2019 8th Joint Fluids Engineering Conference [online serial]. Epub 2019.

  • Fertig T, Schütz A. About the Measuring of Information Security Awareness: A Systematic Literature Review. 53rd Hawaii International Conference on System Sciences [online]. 2020.

  • Fertig T, Schütz AE, Weber K, Müller NH. Measuring the Impact of E-Learning Platforms on Information Security Awareness. In: Zaphiris P, Ioannou A, editors. HCI (25) [online]. Springer; 2019. p. 26–37.

  • Franz F, Fertig T, Schütz AE, Vu H. Towards Human-readable Smart Contracts. IEEE ICBC [online]. IEEE; 2019. p. 38–42.

  • Weber K, Saueressig G, Schütz A. Informationssicherheit und Datenschutz an Hochschulen organisieren. Angewandte Forschung in der Wirtschaftsinformatik [online serial]. Epub 2019.

  • Fritsche M, Epple P, Hasselmann K, et al. CFD-Simulation of Centrifugal Fan Performance Characteristics Using Ideal and Real Gas Models for Air and Organic Fluids. ASME-JSME-KSME 2019 8th Joint Fluids Engineering Conference [online]. 2019.

  • Herl G, Hiller J, Kasperl S, Maier A. Reduktion von Metallartefakten durch multipositionale Datenfusion in der industriellen Röntgen-Computertomographie. de Gruyter, tm-Technisches Messen [online serial]. Epub 2019.

  • Herl G, Hiller J, Sauer T. Artifact reduction in X-ray computed tomography by multipositional data fusion using local image quality measures. Proceedings of the 9th Conference on Industrial Computed Tomography, Padova, Italy (iCT 2019). 2019.

  • Herl G, Rettenberger S, Hiller J, Sauer T. Metal artifact reduction by fusion of CT scans from different positions using the unfiltered backprojection. Proceedings of the 8th Conference on Industrial Computed Tomography, Wels, Austria (iCT 2018). 2018.

  • Kasperl S, Hanke R, Oeckl S, Schmitt P, Uhlmann N, Heinz D, Herl G, et al. Digitalisierung, Verarbeitung und Analyse kultureller und industrieller Objekte: Wertschöpfung aus großen Datenmengen. Jahrestagung für zerstörungsfreie Prüfung (2018), Deutsche Gesellschaft DGZfP. 2018.

  • Kasperl S, Hanke R, Oeckl S, Schmitt P, Uhlmann N, Heinz D, Herl G, et al. Digitization, Data Processing and Analysis of Industrial and Cultural Objects: Creating Additional Value from Big Data. Proceedings of the 12th, European Conference on Non-Destructive Testing (ECNDT) 2018, Gothenburg-Sweden. 2018.

  • Kerscher S, Ludwig B, Müller N. Investigating the Added Value of Combining Regression Results from Different Window Lengths. AIKE [online]. IEEE; 2019. p. 128–135.

  • Koch P, May S, Engelhardt H, Ziegler J, Nüchter A. Signed Distance Based Reconstruction for Exploration and Change Detection in Underground Mining Disaster Prevention. IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics (SSRR ’19) [online]. 2019. p. 1-2.

  • Koch R, Böttcher L, Jahrsdörfer M, et al. Out of lab calibration of a rotating 2D scanner for 3D mapping. Proceedings of the International Society for Optics and Photonics SPIE optical metrology, Videometrics, Range Imaging, and Applications [online]. Munich, Germany; 2017. p. 10332-10332–10338.

  • Koch R, May S, Nüchter A. Detection and Purging of Specular Reflective and Transparent Object Influences in 3D Range Measurements. Proceedings of the 7th International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS International Workshop 3D-ARCH 2017: “3D Virtual Reconstruction and Visualization of Complex Architectures” [online]. Nafplio, Greece; 2017. p. 377--384.

  • Koch R, May S, Nüchter A. Effective Distinction Of Transparent And Specular Reflective Objects In Point Clouds Of A Multi-Echo Laser Scanner. Proceedings of the 18th IEEE International Conference on Advanced Robotics (ICAR ’17) [online]. Hong Kong, China; 2017. p. 566--571.

  • Liang H, Zimmermann A, Kickingereder R, Faber C. Eine neue Methode zur Lösung des Höhenproblems in der Deflektometrie. Deutsche Gesellschaft für angewandte Optik eV [online]. 2019.

  • Liang H, Zimmermann A, Reiner K, Christian F. A new method for solving the height problem in deflectometry. Proceedings Applied Optical Metrology III [online]. 2019.

  • Niedermaier M, Fischer F, Merli D, Sigl G. Network Scanning and Mapping for IIoT Edge Node Device Security. Computing Research Repository CoRR [online serial]. 2019;abs/1910.07622.

  • Niedermaier M, Hanka T, Plaga S, von Bodisco A, Merli D. Efficient Passive ICS Device Discovery and Identification by MAC Address Correlation. Computing Research Repository CoRR [online serial]. 2019;abs/1904.04271.

  • Niedermaier M

    , Malchow J-O, Fischer F, et al. You Snooze, You Lose: Measuring PLC Cycle Times under Attacks. In: Rossow C, Younan Y, editors. WOOT @ USENIX Security Symposium [online]. USENIX Association; 2018. Accessed at: www.usenix.org/conference/woot18/presentation/niedermaier.

  • Niedermaier M, Merli D, Georg S. A Secure Dual-MCU Architecture for Robust Communication of IIoT Devices. Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO); IEEE. Epub 2019.

  • Niedermaier M, Striegel M, Sauer F, Merli D, Sigl G. Efficient Intrusion Detection on Low-Performance Industrial IoT Edge Node Devices. Computing Research Repository CoRR [online serial]. 2019;abs/1908.03964. 

  • Pfitzner C, May S, Nüchter A. Body Weight Estimation for Dose-Finding and Health Monitoring of Lying, Standing and Walking Patients Based on RGB-D Data. Sensors [online serial]. 2018;18.

  • Pfitzner C, May S, Nüchter A. Evaluation of Features from RGB-D Data for Human Body Weight Estimation. International Federation of Automatic Control [online]. Toulouse, France; 2017.

  • Reinker F, Wagner R, Hasselmann K, aus der Wiesche S, Fritsche M, et al. Testing, modeling and simulation of fans working with organic vapors. Proceedings of 13th European Conference on Turbomachinery Fluid dynamics & Thermodynamics [online]. 2019.

  • Ring M, Landes D, Dallmann A, Hotho A. IP2Vec: Learning Similarities Between IP Addresses. 2017 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW). 2017. p. 657–666.

  • Ring M, Landes D, Hotho A. Detection of slow port scans in flow-based network traffic. PLOS ONE [online serial]. Public Library of Science; 2018;13:1–18.

  • Ring M, Schlör D, Landes D, Hotho A. Flow-based Network Traffic Generation using Generative Adversarial Networks. Computing Research Repository CoRR [online serial]. 2018;abs/1810.07795.

  • Ring M, Wunderlich S, Grüdl D, Landes D, Hotho A. Flow-based benchmark data sets for intrusion detection. Proceedings of the 16th European Conference on Cyber Warfare and Security (ECCWS). ACPI; 2017. p. 361--369.

  • Ring M, Wunderlich S, Grüdl D, Landes D, Hotho A. Creation of Flow-Based Data Sets for Intrusion Detection. Journal of Information Warfare [online serial]. 2017;16:41–54.

  • Ring M, Wunderlich S, Grüdl D, Landes D, Hotho A. Creation of Flow-Based Data Sets for Intrusion Detection. Journal of Information Warfare [online serial]. 2017;16:41–54.

  • Ring M, Wunderlich S, Grüdl D, Landes D, Hotho A. A Toolset for Intrusion and Insider Threat Detection. In: Palomares Carrascosa I, Kalutarage HK, Huang Y, editors. Data Analytics and Decision Support for Cybersecurity: Trends, Methodologies and Applications [online]. Cham: Springer International Publishing; 2017. p. 3--31.

  • Ring M, Wunderlich S, Scheuring D, Landes D, Hotho A. A survey of network-based intrusion detection data sets. In Computers and Security 86, 2019, 147-167, DOI: Computers and Security [online]. 2019. p. 147–167.

  • Sauer F, Niedermaier M, Kießling S, Merli D. LICSTER - A Low-cost ICS Security Testbed for Education and Research. Computing Research Repository CoRR [online serial]. 2019;abs/1910.00303.

  • Schulz T, Überle M. How Institutional Arrangements impede Realization of Smart Ecosystems: the Case of Door-to-Door Mobility integrators. In: Bednar PM, Frank U, Kautz K, editors. Proceedings of the European Conference on Information Systems (ECIS 2018), Portsmouth, UK, 2018 [online].

  • Schütz A, Fertig T, Weber K. Analyze Before You Sensitize: Preparation of a Targeted ISA Training. 53rd Hawaii International Conference on System Sciences [online]. 2020.

  • Schütz AE, Fertig T, Weber K, Müller NH. How E-Learning Can Facilitate Information Security Awareness. In: Zaphiris P, Ioannou A, editors. HCI (25) [online]. Springer; 2019. p. 390–401.

  • Schütz A, Fertig T, Weber K, Vu H, Hirth M, Tran-Gia T. Vertrauen ist gut, Blockchain ist besser - Einsatzmöglichkeiten von Blockchain für Vertrauensprobleme im Crowdsourcing. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik. Epub 2018 Oct.

  • Stieler M, Kriegl B. How do consumers experience the emotional rollercoaster? A smartphone app to measure emotions continously, transfer. Werbeforschung & Praxis. 2018;64:43–53.

  • Stock M, Herl G, Sauer T, Hiller J. Edge Preserving Compression of CT Scans using Wavelets. Proceedings of the Structural Health Monitoring, International Symposium Nondestructive Testing 4-5 October 2018, Saarbruecken, Germany. 2018.

  • von Rymon Lipinski B, Seibt S, Roth J, Abé D. Level Graph - Incremental Procedural Generation of Indoor Levels using Minimum Spanning Trees. CoG [online]. IEEE; 2019

  • Zoppelt M, Kolagari RT. What Today’s Serious Cyber Attacks on Cars Tell Us: Consequences for Automotive Security and Dependability. In: Papadopoulos Y, Aslansefat K, Katsaros P, Bozzano M, editors. IMBSA [online]. Springer; 2019. p. 270–285.

  • Zoppelt M, Tavakoli Kolagari R. UnCle SAM : Modeling Cloud Attacks with the Automotive Security Abstraction Model. In  CLOUD COMPUTING 2019. CLOUD COMPUTING 2019, The Tenth International Conference on Cloud Computing, GRIDs, and Virtualization, At Venice, Italy. 2019.

2018

Koordination

Treten Sie mit uns in Kontakt. Wir freuen uns auf Ihre Fragen und Anregungen zum Verbundkolleg Digitalisierung.

Dr. Karin Streker

Dr. Karin Streker

Koordinatorin BayWISS-Verbundkolleg Digitalisierung

Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Graduate Schools of Science and Technology
Beatrice-Edgell-Weg 21
97074 Würzburg

Telefon: +49 931 3189695
digitalisierung.vk@baywiss.de