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AuthorHeilemann, Miriamdc.contributor.author
Date of accession2016-03-15T09:04:01Zdc.date.accessioned
Available in OPARU since2016-03-15T09:04:01Zdc.date.available
Year of creation2013dc.date.created
AbstractHeutige Infotainmentsysteme wie das Audi MMI bieten eine große Funktionsvielfalt und erfordern eine umfangreiche Testautomatisierung. Im Gegensatz zur Verhaltenslogik wurde das Design der grafischen Benutzeroberfläche (GUI) bislang nicht verifiziert. Das in dieser Arbeit vorgestellte Designverifikationssystem schließt diese Lücke. Das Designverifikationssystem ist als wissensbasiertes System konzipiert und besteht aus voneinander unabhängig erweiterbaren Komponenten. Den Systemkern bildet ein Bayes’sches Netz; die Wissensbasis ist zweigeteilt in das klar spezifizierte Soll- (Optik, Semantik und globale Beziehungen von Texten und Symbolen) und das mittels Bildverarbeitungsmethoden aus dem Displayinhalt erworbene Ist-Design, das naturgemäß mit Unsicherheit behaftet ist. Der Vergleich von sicheren Soll- mit unsicheren Ist-Designinformationen ist ein neues Einsatzgebiet für Bayes’sche Netze. Am konkreten Beispiel der MMI-GUI zeigt die Arbeit die Realisierbarkeit wissenschaftlicher Konzepte in der Praxis. Die Automatisierung von Tests sowie der produktive Einsatz Bayes’scher Netze scheitern oft daran, dass das Wissen nicht formal vorliegt. Basierend auf dem Datenaustauschformat JSON entstand ein neues Spezifikationsformat, das exakt auf die kompakte Beschreibung von GUI-Design zugeschnitten ist. Als Alternative wurde diskutiert, inwieweit das maschinelle Lernen eines Bayes’schen Netzes für die Designverifikation möglich ist und eine formale Spezifikation ersetzen kann. Die Arbeit zeigt, dass eine automatisierte GUI-Designverifikation realisierbar ist und ein Bayes’sches Netz hierfür ein geeignetes und mächtiges Werkzeug darstellt. Darüber hinaus beschränkt sich dieser Beitrag nicht auf die Designverifikation; u.a. dient die JSON-Spezifikation der Realisierung weiterer MMI-Tests. Das Lernen Bayes’scher Netze zur Repräsentation von GUI-Design sowie der produktive Einsatz in der MMI-Testautomatisierung liefern weitere interessante Fragestellungen für zukünftige Arbeiten.dc.description.abstract
Languagededc.language.iso
PublisherUniversität Ulmdc.publisher
LicenseStandarddc.rights
Link to license texthttps://oparu.uni-ulm.de/xmlui/license_v3dc.rights.uri
KeywordJSONdc.subject
KeywordTestautomatisierungdc.subject
Dewey Decimal GroupDDC 004 / Data processing & computer sciencedc.subject.ddc
LCSHBayesian statistical decision theorydc.subject.lcsh
LCSHGraphical user interfaces (Computer systems)dc.subject.lcsh
TitleAutomatisierte Verifikation des Designs von grafischen Benutzeroberflächen mit Bayes’schen Netzen - Konzeptualisierung und praktische Anwendung am Beispiel des Audi Infotainmentsystems MMIdc.title
Resource typeDissertationdc.type
DOIhttp://dx.doi.org/10.18725/OPARU-2533dc.identifier.doi
PPN1658561252dc.identifier.ppn
URNhttp://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:289-vts-89771dc.identifier.urn
GNDBayes-Netzdc.subject.gnd
GNDBildverarbeitungdc.subject.gnd
GNDDesigndc.subject.gnd
GNDGraphische Benutzeroberflächedc.subject.gnd
GNDInfotainmentdc.subject.gnd
GNDLernendc.subject.gnd
GNDWissensbasiertes Systemdc.subject.gnd
FacultyFakultät für Ingenieurwissenschaften und Informatikuulm.affiliationGeneral
Date of activation2014-07-09T10:05:29Zuulm.freischaltungVTS
Peer reviewneinuulm.peerReview
Shelfmark print versionW: W-H 13.688uulm.shelfmark
DCMI TypeTextuulm.typeDCMI
VTS ID8977uulm.vtsID
CategoryPublikationenuulm.category
Bibliographyuulmuulm.bibliographie


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