Masterforschungsprojekte

Hier finden Sie Themen für Masterforschungsprojekte und weiter hinten abgeschlossene Projekte. Für die organisatorischen Rahmenbedingungen siehe http://claus-brell.de/masterforschungsprojekt.php.

Stand: 15.12.2021

Masterforschungsprojekte für das aktuelle Semester

Hinweis:

Im Sommersemester 2022 kann ich kein Masterforschungsprojekt anbieten.

Die Projekte arbeiten dem am 01.03.2021 gestarteten gefördertenProjektes „Biene40 – Entwicklung digitaler vernetzter Sensoren für vitalere Bienen“ im Forschungsinstitut GEMIT der Hochschule Niederrhein zu.

1 Digitale Lösungen für Bienenhaltung und Imkerei – eine Bestandsaufnahme

Bienen sind ein bedeutender Wirtschaftsfaktor (1 Mio. Bienenvölker und 130.000 Imker in Deutschland). Die Betäubungsleistung ist ein volkswirtschaftlich wichtiger Aspekt. Um die Bienenhaltung mit digitalen Produkten einfacher und kostengünstiger zu machen, gibt es viele Produkte (digitale Stockkarten, Stockwaage, KI-Varroazähler …) und Forschungsinitiativen. Die letzte Bestandsaufnahme stammt aus einer Bachelorarbeit aus 2016.

Was fehlt, ist
a) eine aktuelle Übersicht,
b) eine konkret beschriebene Methodik, wie man bei einer Replikationsuntersuchung zu Vergleichsergebnissen kommen kann,
c) eine Kategorisierung der Ergebnisse in mehreren Dimensionen
– Ebenen der Bienenhaltung (Einzelbiene, Bienenvolk und Bienenstock, Bienenstand, Imkerei)
–  Aufwand pro Volk (Material in €, Lizenzen in €, Arbeitsaufwand in €)
– Reifegrad der wissenschaftlichen Fundierung (ohne, in Erforschung, etablierte Theorien)

Diese Bestandsaufnahme wäre methodisch nachvollziehbar durchzuführen.

3 Recherche: Digitalisierung in der Bienenhaltung – Stand und Perspektiven

Ausgangslage: Die Bienenhaltung / Imkerei ist noch durch traditionelle Vorgehensweisen geprägt und oft eine Beschäftigung „alter Männer“. Jedoch ist – gerade wieder – die Biene im Fokus von Politik und Gesellschaft. Zudem sind Imker oft elektronischen Helferlein gegenüber aufgeschlossen. Der Markt digitaler Unterstützungen für Imker ist geprägt durch ein unübersichtliches Angebot und hohe Preise, Imker bauen Vieles selbst. Durch eine stärkere Digitalisierung der Bienenhaltung könnten ggf. neue und andere Menschengruppen als Neuimker gewonnen werden (Ziel des Projektes Biene40).

Fragen / Aufgabenstellung: Das aktuelle Marktgeschehen um digitale Produkte und Bedarfe rund um die Bienenhaltung, aber auch um die (Wild-)Bienenbeobachtung soll dargestellt werden.
Wie sieht der Markt (Abnehmerseite) für digitale Unterstützung der Bienenhaltung aus? Wer bietet Produkte mit welcher Marktdurchdringung an? In welchen Bereichen gibt es noch Bedarfsunterdeckung? Wie sehen Chancen für Neugründungen in diesem Markt aus?

(das Thema ist ähnlich, aber ergebnisoffener als „Digitale Lösungen für Bienenhaltung und Imkerei – eine Bestandsaufnahme“)

Ergebnis: Ziel wäre eine Veröffentlichung in bienen&natur, dem Deutschen Bienenjournal oder PLOS online (englisch).

Methode: methodische Literaturanalyse, Marktrecherche, je nach Naturell der Masterstudierenden auch qualitative Interviews (mit Anbietern und Imkern)

Hilfen: Es gibt bereits Veröffentlichungen:

Brell, Claus (2020b) Digitale Technik im Bienenstock. In: bienen&natur: Der digitale Bienenstock. 12 / 2020, München. S. 16-19
Brell, Claus (2020a) Genug Futter im Stock? – Temperaturmessung zeigt`s an. In: bienen&natur 03.2020, München. S. 36-37.
Brell, Claus (2019) Temperatur messen statt Beute öffnen – eine preiswerte und interventionsfreie Möglichkeit für die Überwachung des Bienenvolks.
DOI: 10.13140/RG.2.2.31655.91042
Brell, Claus (2019) Der Körperwärme des Biens auf der Spur – Internetgestützte Temperaturanalyse zur Überwachung von Bienenvölkern In: bienen&natur 02.2019, München. S. 18-19.

Kontakte zu Imkern können nach der Literaturanalyse auf Wunsch hergestellt werden

 

 

Abgeschlossene Masterforschungsprojekte (16)

2021

16 Recherche: Digitalisierung in der Bienenhaltung – Stand und Perspektiven in der Informatik-Literatur

Bearbeitung: Schmitz, Jana

15 Prototyp für einen energieeffizienten vernetzten Brutraum-Temperatursensor (LoRaWAN und Raspberry Pico)

Ausgangslage: Arbeiten der letzen drei Jahre zeigen ein großes Potenzial der Unterstützung von Imkern allein durch Kenntnis der vertikalen Temperaturschichtung im Brutraum einer Bienenbehausung. Messungen der Hochschule Niederrhein werden derzeit mit einem System basierend auf einem Raspberry Pi durchgeführt. Der Raspberry ist über WLAN oder Mobilfunk angebunden.  Das erforderliche Energiemanagement macht das Messsystem kompliziert. Vereinfachungen und Kostenreduktion verspricht eine Netzanbindung über LoRaWAN (TTN) und die Nutzung von energiesparenden Microcontrollern. Ein Studierendenteam hat gezeigt, dass das mit dem Raspberry Pi Pico möglich ist, allerdings ist die Lösung nicht einfach. Mit „alten“ Microcontrollern wie dem ATTiny85, dem Atmega328P-PU oder Boards mit dem STM32, die mit der Arduino-IDE programmiert werden können, sind „Schülergeeignete“ Aufbauten möglich.

Vorarbeiten: a) Im Rahmen der letzten Feldtests hat sich ein flexibles System lediglich mit mehreren (bis zu 9) DS18B20 als sinnvoll gezeigt. b) Mit dem Rapberry Pi Pico existiert eine LoRaWAN-Lösung in C. c) Vom Elektor-Verlag wurde 07.2021 eine Lösung für den Raspberry Pico mit MicroPython publiziert. d) In einer Abschlussarbeit wurde ein System auf Basis Atmega328P-PU in C realisiert. e) Für WLAN gibt es eine Lösung mit dem Raspberry Pi Zwero.

Fragen / Aufgabenstellung:

Projektvariante 1: LoRaWAN-System mit dem Raspberry Pico und MicroPython oder CircuitPython ohne den Einsatz aufgeblähter Entwicklungsumgebungen (statt Visual Studio, Eclipse Arduino-IDE, Texteditor oder Thonny-IDE).

Projektvariante 2: LoRaWAN-System mit dem STM32 (Achtung, hierzu habe ich selber noch keinerlei Erfahrungen)

Projektvariante 3: Konzentratorkonzept mit 433 MHz. Hierzu ist vorzugsweise ein Attiny85 als „Sender“ zu verwenden. Der Konzentrator (433 MHz – WLAN Gateway) kann mit einem ESP32, einem Raspberry oder einem anderen geeigneten weit verbreiteten und preiswerten Board realisiert werden.

 

Stichworte: TTN, Temperatur, IoT, ESP8266, ESP32, ATTiny85, LoRaWAN, Arduino-IDE, Deep-Sleep

Voraussetzung: Spaß am Tüfteln, Hartnäckigkeit bei der Recherche, Spaß am prozeduralen Programmieren. Günstig sind Vorerfahrungen mit z.B. dem Arduino

Ergebnis:

  • funktionierender Prototyp
  • didaktisch aufbereitete Anleitung, allerdings mit nachvollziehbarer Quellenangaben.

Bearbeitung: Stötzel, Stottmeister

2020

14 Analyse: Was macht Crowdfunding Kampagnen erfolgreich (und was nicht)

Fragen / Aufgabenstellung: Es soll am Beispiel von zwei relevanten Crowdfunding-Plattformen untersucht werden untersucht werden, in welchen Kriterien sich erfolgreiche Projekte von erfolglosen unterscheiden. Im Idealfall lässt sich eine Handlungsempfehlung ableiten.
Ergebnis: Überblick über gelungen und misslungene Kampagnen, Sammlung von Kriterien, ggf. Handlungsempfehlung.
Nutzen: Erhöhung der Kenntnisse „Wie macht man eine Crowdfunding-Kampagne“.
Methode: (Internet-)Recherche
Hilfen: Es gibt bereits laufende Kampagnen (Abschlussarbeiten)
Bearbeitung: Herr Möller

2019

13 Erkennung von Bienenaktivitäten mit YOLO und Tensor Flow Lite auf Raspberry Pi.

Forschungsinstitut GEMIT, Vorbereitung einer Antragstellung.
Geplant ist, mit Hilfe von KI (neuronalen Netzen) Informationen über Bienen zu gewinnen. Dabei soll erkannt werden, ob es Flugaktivitäten am Ausflugloch eines Bienenstocks gibt. Idealerweise wird erkannt, wie viele Bienen pro Zeit aus- und einfliegen und wie viele Pollenhöschen tragen. Der Raspberry Pi wird bereits für die Messwerterfassung (Temperatur und Luftfeuchte im Bienenstock) eingesetzt und soll daher als Plattform für das neuronale Netz dienen.
Methode: Zusammenstellung und Konfiguration existierender Lösungen.
Twitter-Meldung zu Vorarbeiten.
Bienenvideo auf Youtube.

Bearbeitung: Dennis Maus

12 IoT mit dem Smartphone.

Entwicklung eines Demonstrators für die Anbindung von Umweltsensoren (Bosch BME280 über I2C) an das Internet mittels presiwerten Smartphones (Android 4.3). Bestehende Webservices können bei Bedarf genutzt werden.
Methode: Programmierung (Android)

Bearbeitung: Vadim Emre

11 Girls Day 2019

Konzeption und Durchführung des Girls`Days 2019 „Programmieren mit dem Callibot“

Durchführung: Hausmann, Alexandra & Hommen, Yvonne 2019

2018

10 Girls Day 2018

Konzeption und Durchführung des Girls`Days 2019 „Programmieren mit dem Callibot“
Durchführung: Husberg, Regina & Otto, Denise 2019

9 Konzeption und Vorstudie für einen deutschsprachigen Bartle Test.

Der (bisher englische und nicht mehr zeitgemäße) Test identifiziert „Spielertypen“. Für eine Langzeitstudie soll ein Test an der Hochschule entwickelt werden.

Durchführung: Otto & Wolf

2017

8 logistiCS: Analyse der Verkehrssituation im Neusser Hafen mit Videotechnik

(Entwicklung mit Raspberry Pi und openCV)
Durchführung: Bongartz, Philipp & Schild, Philippe

7 logistiCS: Entwicklung und Validierung eines hypothesenprüfenden offline / online Fragebogens für logistikintensive Gebiete

Durchführung: Ehnert, Stefan; Husberg, Regina

2016

6 Gamification für E-Learning und Didaktik

Durchführung: Horn, Nico 2016

2015

5 Detektion von Angriffen auf Webanwendungen mit Business Intelligence Methoden und Konzeption der Content-Rekonstruktion.

Steffens, Bernhard

Ideen und Anforderungen für ein webbasiertes Quiztool

Lieberum, Robert
(Didaktik)

4 Konzept für einen „HSN-Informationssicherheits-Quick-Check“ für KMU.

Sluiters, Kai-Klaus 2015
(Informationssicherheit)

3 Bewegungserkennung und Richtungsdetektion mit motion und openCV

Körber, Bastian
(smart home)

2014

2 Entwicklung eines internetbasierten Messsystems für die Hefeaktivität bei Gärprozessen.

Fander, Markus & Richterich, Martin

1 Untersuchung der Sicherheitsaspekte von Cloud-Services zur Datenspeicherung und Vergleich mit dem Open Source System Own Cloud.

Schmitz, Oliver
(Informationssicherheit)
Viele Hersteller bieten mittlerweile Cloud-Dienste zur Datenspeicherung und zum Datenaustausch im Internet an, prominente Beispiele sind Dropbox und Skydrive. Im Vordergrund der Betrachtung stehen meist Leistungsdaten. Darüber vernachlässigen Nutzer ggf. Sicherheitsaspekte. Insbesondere für die Nutzung im betrieblichen Umfeld (KMU, in der Hochschule) wurden diese im Vergleich mit einer selbst implementierten Lösung untersucht.
Die Ausarbeitung orientiert sich an folgenden Forschungsfragen:
Wie groß ist der Aufwand, selbst einen Cloud-Dienst mit ownCloud aufzusetzen?
Welche Sicherheitsrisiken sind bei der Nutzung von Cloud-Diensten wie Dropbox, Skydrive, Google Drive, AVG LiveKive zu erwarten?
Welche Sicherheitsrisiken sind – im Vergleich – bei einem selbst aufgesetzten Cloud-Dienst zu beachten.
Wie könnte eine Absicherung und „Härtung“ eines selbst aufgesetzten Cloud-Dienstes konzipiert werden?

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