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Digitalisierung analoger Zeichenaktivitaten

Über Digitalisierung analoger Zeichenaktivitaten

Die gemeinschaftliche Erstellung von informellen Freihandskizzen hat einen hohen Stellenwert im Software Engineering und in vielen anderen Design- und Ingenieursdisziplinen. Obwohl traditionelle analoge Werkzeuge wie Whiteboards und Flip-Charts aufgrund ihres informellen Charakters und ihrer intuitiven Zugänglichkeit geschätzt werden, bringen sie zahlreiche Einschränkungen und Nachteile mit sich. In dieser Arbeit wird deshalb ein Konzept für einen technisch augmentierten Team-Raum vorgestellt, der diese Probleme durch den Einsatz elektronischer Whiteboards und mobiler Endgeräte beseitigt. Hierzu wurden spezielle Lösungen für verschiedene nicht-triviale Herausforderungen entwickelt: Gezeichnete Linienzüge werden von einem Machine-Learning-System als Texte oder Formen klassifiziert und automatisch nach logischer Zusammengehörigkeit gruppiert, damit sie sinnvoll interpretiert und weiterverarbeitet werden können. Durch Anwendung heuristischer Tokenisierungsregeln werden erkannte Texte in Worttupel zerlegt und geeignet aufbereitet. Ein retrospektiver Traceability-Algorithmus verknüpft daraufhin zusammenhängende Inhalte miteinander und ermöglicht Stakeholdern eine intuitive Navigation.

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  • Sprache:
  • Deutsch
  • ISBN:
  • 9786202322973
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 360
  • Veröffentlicht:
  • 9. Oktober 2018
  • Abmessungen:
  • 229x152x20 mm.
  • Gewicht:
  • 526 g.
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Beschreibung von Digitalisierung analoger Zeichenaktivitaten

Die gemeinschaftliche Erstellung von informellen Freihandskizzen hat einen hohen Stellenwert im Software Engineering und in vielen anderen Design- und Ingenieursdisziplinen. Obwohl traditionelle analoge Werkzeuge wie Whiteboards und Flip-Charts aufgrund ihres informellen Charakters und ihrer intuitiven Zugänglichkeit geschätzt werden, bringen sie zahlreiche Einschränkungen und Nachteile mit sich. In dieser Arbeit wird deshalb ein Konzept für einen technisch augmentierten Team-Raum vorgestellt, der diese Probleme durch den Einsatz elektronischer Whiteboards und mobiler Endgeräte beseitigt. Hierzu wurden spezielle Lösungen für verschiedene nicht-triviale Herausforderungen entwickelt: Gezeichnete Linienzüge werden von einem Machine-Learning-System als Texte oder Formen klassifiziert und automatisch nach logischer Zusammengehörigkeit gruppiert, damit sie sinnvoll interpretiert und weiterverarbeitet werden können. Durch Anwendung heuristischer Tokenisierungsregeln werden erkannte Texte in Worttupel zerlegt und geeignet aufbereitet. Ein retrospektiver Traceability-Algorithmus verknüpft daraufhin zusammenhängende Inhalte miteinander und ermöglicht Stakeholdern eine intuitive Navigation.

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