Student Topics

Die Vorbesprechung für das SS22 findet am Do., 03.03.2022, 13:30 in Zoom statt.

Alle Themen können Sie nach Vereinbarung in einer Bakk-Arbeit, Master-/Diplomarbeit bzw. auch als Praktikum/Projekt oder, je nach Eignung, als Seminar absolvieren. Bei Interesse an einem dieser Themen wenden Sie sich bitte direkt an die angeführte (erste) Ansprechperson.

Folgende konkrete Fachbereiche/Themen werden derzeit angeboten:

  • Knowledge-based Software-intensive Systems Engineering and Analysis
  • Model Quality Assurance and Human Computation
  • Big Data in Software and Systems Engineering
  • User Experience and Interface Exploration
  • Social Media and Collective Intelligence Systems
  • Open Source Software (OSS) Projects

 

Knowledge-based Software-intensive Systems Engineering and Analysis

Modern software-intensive systems, such as production systems, cyber-physical systems, or Smart Grids,
require multi-view models to integrate the knowledge coming from the involved domain experts.
Multi-view knowledge graphs facilitate (i) the efficient analysis of application quality, risk, and security;
(ii) the design of software and systems; and (iii) improving data quality as a foundation for data analytics
in domains with heterogeneous stakeholder groups that have to collaborate to achieve their goals.

new Multi-Domain Engineering Graph Generation with Common Concepts (Details)
Referenz: QSE:MDEG
Ansprechpartner: Felix Rinker, Stefan Biffl.

new Cross-Domain Quality Knowledge Graph Exploration (Details)
Referenz: QSE:KGX
Ansprechpartner: Sebastian Kropatschek, Stefan Biffl.

new Risk Analysis in a Cause-Effect Knowledge Graph (Details)
Referenz: QSE:RACE
Ansprechpartner: Kristof Meixner, Stefan Biffl.
 
new Change Impact Analysis in a Knowledge Graph (Details)
Referenz: QSE:CIA
Ansprechpartner: Kristof Meixner, Stefan Biffl.
 
Instagram from the Production Site (Details)
Referenz: QSE:Insta
Ansprechpartner: Felix Rinker, Stefan Biffl.

new Artifact-Based Coordination and Knowledge Discovery (Details to follow)
Referenz: QSE:ABCKD
Ansprechpartner: Stefan Biffl, Dietmar Winkler.

Model Quality Assurance and Human Computation

new Model Quality Assurance in Multi-Disciplinary Engineering Environments (Details)
Referenz: QSE:MQA
Ansprechpartner: Dietmar Winkler, Stefan Biffl
 
Truth Inference Methods for Extending Knowledge Graphs with Human Computation (Details)
Referenz: KG&HC:TI
Ansprechpartner: Marta Sabou, Stefan Biffl, Artem Revenko
 
Supporting Controlled Experiments in Crowd-based Model Quality Assurance (Details)
Referenz: CSI-Exp
Ansprechpartner: Marta Sabou, Dietmar Winkler, Stefan Biffl

Crowdsourcing Supported Inspection (CSI) (Details)
Referenz: CSI-Study
Asprechpartner: Dietmar Winkler, Stefan Biffl

Big Data in Software and Systems Engineering

Survey on Big Data State-of-the-Art and Industry Best Practices
Referenz: QSE-BD-Survey
Ansprechpartner: Dietmar Winkler, Stefan Biffl

Exploration of Big Data Technology Stack Options
Referenz: QSE-BD-Technology
Ansprechpartner: Dietmar Winkler, Stefan Biffl

Big Data Applications in Industry
Referenz: QSE-BD-Applications
Ansprechpartner: Dietmar Winkler, Stefan Biffl

User Experience and Interface Exploration with Prototype Design and Evaluation

Integrated Platform for Multi-Disciplinary Engineering Environments based on AutomationML (Details)
Referenz: QSE-M3-OM
Ansprechpartner: Dietmar Winkler, Stefan Biffl

Round-Trip-Engineering Automation of Systems Engineering Processes (Details)
Referenz: QSE-RTE
Ansprechpartner: Dietmar Winkler, Stefan Biffl

Social Media and Collective Intelligence Systems (CIS)

Here you find more details.

For SS 2022 all CIS student topics are already taken.
Come back in October 2022 to browse new open CIS student topics.

Open Source Software (OSS) Projects

Enhance Open-Source UML editor UMLet (www.umlet.com) (Details)
Referenz: SE UML; Praktikum, Diplomarbeit;
Ansprechpartner: Martin Auer, Stefan Biffl.

Falls Sie an einem bestimmten Thema oder allgemein an einem Themenkreis interessiert sind, schicken Sie eine E-Mail an Stefan.Biffl@tuwien.ac.at, die folgende Informationen enthält:

  • Ihr Name und Ihre Telefonnummer.
  • Welche Lehrveranstaltungen Sie absolvieren möchten (Typ, Stundenumfang).
  • Welche Themen bzw. Themenkreise Sie interessieren und warum.
  • Eine kurze Beschreibung Ihres einschlägigen Hintergrunds: Fähigkeiten, Arbeitserfahrung.