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Konfiguration und Evaluierung des Nominatim-Servers
aufbauend auf der Docker-Virtualisierungs-Lösung
(2019)
Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit war es, eine auf Docker basierende Nominatim-Umgebung zu erarbeiten. Hierzu musste zunächst ein theoretischer Hintergrund zu den Themen Nominatim und Docker geschaffen werden. Die Ergebnisse der Literaturrecherche dienten als Grundlage für die Gestaltung eines Umsetzungskonzepts, welches selbst wiederum die Basis für die spätere Implementierung war.
Die Arbeit ist für Studierende der Informatik interessant, die sich mit Problemstellungen in den Bereichen Docker, OpenStreetMap und Nominatim befassen.
In der Strafverfolgung werden viele verschiedene Tools zur Extraktion und Auswertung von Informationen aus Asservaten angewendet. Trotzdem kann es durch den technischen Fortschritt immer wieder vorkommen, dass es kein Auswertetool für ein neues Dateiformat oder eine neue Version einer beliebigen Software gibt. Ein solcher Fall tritt bei der neusten Version von „Skype for Desktop“ auf, welche erstmals eine LevelDB-Datenbank zur Sicherung der Nutzerdaten verwendet. Um diese analysieren zu können, wird in der vorliegenden Arbeit der Aufbau der von dieser Software angelegten LevelDB Datenbankdateien und die Struktur der zugehörigen Key-Value Paare analysiert. Darauf aufbauend, wird die Entwicklung einer Software für die Auswertung solcher LevelDB Datenbankdateien beschrieben. Diese Software soll Informationen zu Nachrichten, Anrufen, Gruppen und Kontakten aus der vorliegenden „Skype for Desktop“-Datenbank extrahieren und in einer SQLite Datenbank ablegen. Dieses Format erleichtert die Auswertung der Daten erheblich.
Durch verschiedene Industriezweige gelangen viele Chemiaklien in die Umwelt und lagern sich dort an. Dabei haben viele dieser Chemikalien für die Umwelt und den Menschen schädliche Nebenwirkungen. Diese sind einerseits von der Exposition der Substanzen und andernseits von Effekten auf den biologischen Kreislauf abhängig.
Um die genauen Auswirkungen dieser Verbindungen beurteilen zu können, ist es jedoch wichtig beide Bereiche zu betrachten. Im Rahmen dieser Arbeit wurde deswegen ein Ansatz entwickelt,mit dem die Daten der Exposition und die Daten der Auswirkungen mit einander verknüpft werden können. Dazu wurden zuerst Chemikalien für die Expositionsdaten und Chemikalien für die Wirkungsdaten bereitstehen aus öffentlich zugänglichen Datenbanken gesammelt. Mit Hilfe der Wirkungsdaten wurden anschließend Neuronale Netze trainiert. Es konnte gezeigt werden, dass mittels dieser Modelle die Auswirkungen auf Umwelt und Mensch für die Expositionschemikalien vorhergesagt werden kann.
Zudem wurden in mehreren Chemical Similarity Maps gezeigt, dass sich verschiedene Chemikaliencluster bilden, welche ähnliche chemische Eigenschaften besitzen. Dadurch könnte es möglich sein anhand der chemischen Ähnlichkeite bestimmte Wirkungsdaten für chemische Stoffe vorherzusagen.