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Im Rahmen dieser Arbeit wird eine eigens entwickelte Plagiatserkennungsoftware für Java-Programme namens Plagiarism Finder vorgestellt. Der Plagiatserkennungsprozess dieser Software basiert auf dem Java-Bytecode. Es werden die Grundlagen der Plagiatserkennung und des Java-Bytecodes umfassend erläutert. Des Weiteren wird die Funktionsweise, der Entwurf, die Benutzeroberfläche und die Evaluierung von Plagiarism Finder dargestellt. Hierbei wird auf folgende von der Wissenschaft bisher nicht betrachteten Aspekte eingegangen:
-Die Art der Normalisierung des Bytecodes vor dem Vergleich.
-Wie gelöst werden kann, dass das Verschieben von Methoden keinen Einfluss auf die ermittelten Ergebnisse hat.
-Wie bei der Plagiatserkennung Vorlagen gefiltert werden können. Die Arbeit kommt zu dem Resultat, dass sich die Ergebnisse von Plagiarism Finder stabil gegenüber Änderungen des Wortlautes, des Textsatzes und dem Verschieben von Methoden verhalten. Änderungen an Kontrollstrukturen (z.B. For- statt While- Schleifen), an Zugriffsmodifikatoren und an der Anzahl von Methoden führen zu einem instabilen Verhalten der Ergebnisse. Alles in allem kann Plagiarism Finder mit einer etablierten Plagiatserkennugssoftware
wie JPlag [MP00] mithalten. Auf Grundlage der untersuchten Daten ist Plagiarism Finder im Erkennen von Plagiaten leicht schlechter als JPlag. Plagiarism Finder ist hingegen deutlich besser im Erkennen von nicht plagiierter Software. Bei wortwörtlichen Kopien sowie bei Änderungen an der Textgestaltung und an Bezeichnungen sind die Ergebnisse der Programme nahezu identisch.
Die Arbeit gliedert sich in sechs Kapitel. Kapitel 1 stellt die Problematik der Arbeit dar. Nach einer Darlegung der Gefälligkeit des Computer-Trainings werden die vorliegende Software “Gesichter“ und ihre Schwächen sowie mögliche Verbesserungen angesichts des aktuellen Stands der Technik vorgestellt. Die Vorgehensweise wird in der Zielsetzung beschrieben. Im Kapitel 2 werden wichtige medizinische und technische Konzepte vorgestellt, die für die Realisierung der neuen Applikation erforderlich sind. Außerdem wird das menschliche Gehirn vorgestellt. Es wird anschließend gezeigt, wie eine erworbene Hirnschädigung zu Stande kommt und welche Strukturen im Gehirn dabei betroffen sind. Kapitel 3 beschäftigt sich hauptsächlich mit der Untersuchung der vorliegenden Software sowie mit der konkreten Evaluierung der Vorgehensweise und der Auswahl der geeigneten Technologie zur Realisierung der neuen Anwendung. Kapitel 4 beschreibt, wie die Implementierung realisiert wurde. Dabei wird auf die Implementierung einzelner definierten Anforderungen eingegangen. In Kapitel 5 werden Testfälle, die mit dem neuen Programm durchgeführt werden können, vorgestellt. Das letzte Kapitel 6 fasst die Arbeit zusammen. Hierbei werden alle erreichten Ergebnisse entsprechend der Zielsetzung vorgestellt. Abschließend werden im Ausblick Erweiterungsmöglichkeiten für das neue Programm vorgeschlagen.
Der Zuwachs medizinischen Wissens ist gewaltig, man spricht von einer Verdopplung in unter 10 Jahren[01], dies macht die Analyse historischer Daten zwingend erforderlich. Um dieses Wissen zu beherrschen werden Datenbanken benötigt, in denen man Krankheits- und Therapieverläufe ablegen kann, um diese dann anschließend unter unterschiedlichsten Anforderungen zu analysieren. Im Falle der Krebstherapie gibt es hierfür sogenannte Krebsregister. Hier werden anonymisierte Daten der Patienten gespeichert, wie zum Beispiel der Verlauf der Krankheit und die Therapie. Ziel ist es, dass alle Krebsfälle in irgendeinem Krebsregister gehalten werden. Dies soll zu einer Verbesserung der medizinischen Leistung am Patienten, sowie der Sicherstellung, dass Patienten überall mit neuesten Therapietechniken und Leistungen versorgt werden, führen. Leider werden die Informationen in den Krebsregistern viel zu wenig genutzt, da viele Ärzte und Wissenschaftler oft nicht Ausreichend vertiefte Kenntnisse in Informationstechnologie und/oder Statistik haben. Diese Tatsache macht es für sie schwierig die riesigen Datenmengen, die vorhanden sind, richtig zu analysieren. Um dieses Problem zu beheben kann man nun in regelmäßigen Abständen einen Statistiker beauftragen, der solche Analysen durchführt. Oft haben Ärzte aber statistisch wenig anspruchsvolle Anfragen oder es fällt ihnen erst auf, nachdem der Statistiker wieder gegangen ist. Solange es also eine solche Schwierigkeit darstellt, die Daten richtig zu analysieren, sind die Krebsregister ein Datenfriedhof, deren riesiges Potential nicht ausgenutzt wird. Dieser Zustand ist sowohl für Patienten, als auch für die Ärzte, nicht zufriedenstellend und bedarf dringend einer Änderung. Die Ziele sind: 1. Eine Analyse einer Software zur statistischen Auswertung von Daten aus einem Krebsregister (OCDM-Software), sowohl im Bezug auf ihre Software-Architektur, als auch auf ihre Funktion. 2. Das Erstellen einer Anforderungsanalyse, welche die Erweiterungen beschreibt, die an der oben erwähnten OCDM-Software vorzunehmen sind. 3. Die Umsetzung dieser Anforderungsanalyse in die bestehende Anwendung. 4. Ein abschließender Systemtest der Anwendung, um einen reibungslosen Ablauf im Klinikalltag zu gewährleisten. Ziel der Erweiterung ist es, den Ärzten die Analyse der gesammelten Patientendaten zum Pankreaskarzinom zu vereinfachen und somit die medizinische Betreuung in der Klinik zu verbessern.
Aktuell ist die Installation, sowie die Konfiguration von RANDI2, sehr umständlich. Parameter oder sogar ganze Konfigurationsdateien werden für die vorhandene Infrastruktur des Anwenders angepasst. Obwohl jede Installation mit Eingaben bezüglich der Institution, verantwortlichen Personen, Logos und vielen anderen Einstellungen parametriert wird, verfügt das System zurzeit über keinen Mechanismus, der den Benutzer bei der Konfiguration unterstützt. Dadurch kann die Installation und Konfiguration meistens nur von erfahrenen Anwendern durchgeführt werden. Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, ein Modul zu entwickeln, welches den Administrator dabei unterstützt, das System bei der Installation von RANDI2 optimal einzurichten.