Erreichbarkeit in Smart-Homes Related Work SoSe 2012 Hochschule für angewandte Wissenschaften Hamburg 14. Juni 2012
Agenda 1 Rückblick 2 - Related Work 3 Erreichbarkeit in Smart-Homes 2/30
Rückblick [5] Erreichbarkeit in Smart-Homes 3/30
Rückblick [5] Erreichbarkeit in Smart-Homes 3/30
Rückblick [5][2] Erreichbarkeit in Smart-Homes 3/30
Aktueller Stand Framework erstellt Nachrichtenaustausch Einfaches und variables Einbinden von Sensoren und Klassifikatoren Eingebundene Sensoren Positionssensor (Bastian Karstaed) Stresserkennung (Benjamin Lindemann [6]) Eingebundene Klassifikatoren Jess Rule Engine angebunden [1] Erreichbarkeit in Smart-Homes 4/30
Daniel C. McFarlane, Kara A. Latorella (2002) The Scope and Importance of Human Interruption in Human-Computer Interaction Design [7] Erreichbarkeit in Smart-Homes 5/30
Übersicht Schwerpunkte System generierte Unterbrechungen Vermeidung von Fehlern durch Stress Analyse verschiedener existierender Systeme Zwei Ansätze Interruption Management Stage Model (Latorella) Interruption Taxonomy (McFarlane) Methoden zur Interruption Coordination Erreichbarkeit in Smart-Homes 6/30
Analysierte Systeme Complex Flight Deck Versuche mit Linienpiloten in einem 747 Flugsimulator 53% höheres Fehlerrisiko durch unerwartete Funkanweisungen Aegis Weapon System Vernetzte Verarbeitung von Sensordaten innerhalb eines Flottenverbands Informationen an Bediener durchschnittlich alle 11,5 Sek Erreichbarkeit in Smart-Homes 7/30
Analysierte Systeme Complex Flight Deck Versuche mit Linienpiloten in einem 747 Flugsimulator 53% höheres Fehlerrisiko durch unerwartete Funkanweisungen Aegis Weapon System Vernetzte Verarbeitung von Sensordaten innerhalb eines Flottenverbands Informationen an Bediener durchschnittlich alle 11,5 Sek Erreichbarkeit in Smart-Homes 7/30
Interruption Taxonomy (McFarlane) 1 Quelle der Unterbrechung System, Person,... 2 Persönliche Eigenschaften Multitaskingfähigkeit, Geschwindigkeit der Taskaufnahme,... 3 Koordinationstechnik 4 Art der Unterbrechung Hinweis, Erinnerung, Anweisung,... 5 Anzeigemethode Textuell, grafisch,... 6 Übertragungskanal Gleicher wie aktuelle Aufgabe, anderes Medium,... 7 Änderung der Aktivität Von Computer zu Mensch, von Sprache zu Text,... 8 Effekt der Unterbrechung Fehlerrisiko, Performance,... Erreichbarkeit in Smart-Homes 8/30
Interruption Koordination Immediate Interruption (Sofort) Negotiated Interruption (Ausgehandelt) Mediated Interruption (Vermittelt) Scheduled Interruption (Geplant) Erreichbarkeit in Smart-Homes 9/30
Bewertung Pro! Analyse realer Systeme! Umfangreiche, gut erläuterte Taxonomie Contra % Keine praktische Umsetzung / Evaluation Erreichbarkeit in Smart-Homes 10/30
Sonja Gievska, John Sibert (2005) Using Task Context Variables for Selecting the Best Timing for Interrupting Users [4] Erreichbarkeit in Smart-Homes 11/30
Übersicht Schwerpunkte User Interface Design Human-Computer Interaction System generierte Unterbrechungen Eigene Interruption Taxonomie mit Abhängigkeiten Teilimplementation + Evaluation Bayesian Belief Network (BBN) Erreichbarkeit in Smart-Homes 12/30
Interruption Taxonomie Erreichbarkeit in Smart-Homes 13/30
Zusammenhang der Werte Erreichbarkeit in Smart-Homes 14/30
BBN - Task Difficulty Erreichbarkeit in Smart-Homes 15/30
Ermittlung der Trainingsdaten Erreichbarkeit in Smart-Homes 16/30
BBN - Timing Instance Erreichbarkeit in Smart-Homes 17/30
Bewertung Pro! Umfangreiche Taxonomie mit Beziehungen! Berücksichtigung der Ähnlichkeit zwischen Task und Subtask Contra % Fokus auf Human Computer Interaction % Untersuchung ausschließlich auf Task Context Basis % Viele Sensoren erforderlich Erreichbarkeit in Smart-Homes 18/30
James Fogarty, Scott E. Hudson, Christopher G. Atkeson, Daniel Avrahami, Jodi Forlizzi, Sara Kiesler, Johnny C. Lee, Jie Yang (2005) Predicting Human Interruptibility with Sensors [3] Erreichbarkeit in Smart-Homes 19/30
Übersicht Schwerpunkte Verbesserung der Effektivität von Arbeitern im Office Kontext Verwendung einfacher und günstiger Sensoren Basis: 600h Datenmaterial Resultat (Chance 68%) Menschen: 76,9% System: 82,4% Zwei Verfahren zur Auswahl von Merkmalen Verschiedene Klassifikatoren Erreichbarkeit in Smart-Homes 20/30
Versuchsaufbau Erreichbarkeit in Smart-Homes 21/30
Versuchsaufbau Erreichbarkeit in Smart-Homes 21/30
Klassifikatoren Entscheidungsbäume Naïve Bayes Support Vector Machine ADA Boost mit Decision Stumps Erreichbarkeit in Smart-Homes 22/30
Wizard of Oz Technik Erreichbarkeit in Smart-Homes 23/30
Selektion der Merkmale Sehr großer Merkmalsraum Auswahlverfahren Information Gain Metric Correlation Based Feature Selection y NB 1 : 77,8%, DT 2 : 76,6% Wrapped Based Feature Selection y NB: 81,3%, DT: 82,4% Easy to built y NB: 78,8%, DT: 79,2% Silence Detection y NB: 76,3%, DT: 76,9% 1 Naïve Bayes 2 Decision Tree (Entscheidungsbaum) Erreichbarkeit in Smart-Homes 24/30
Bewertung Pro! Merkmalsreduktion! Verwendung von günstigen Sensoren! Wizard of Oz Verfahren! Human Human Interaction! Implementierung mit umfangreicher Auswertung! Verschiedene Klassifikatoren Contra % Es wird nur der Office Kontext betrachtet % Keine Berücksichtigung von Personengruppen Erreichbarkeit in Smart-Homes 25/30
Zusammenhang zwischen aktuellem Task und störendem Task Bestimmung der relevanten Features Correlation-Based Feature Selection Wrapped-Based Feature Selection Testdaten generieren Wizard of Oz Verfahren Effektivität verschiedener Klassifikatoren evaluieren Decision Tree Bayes / Naïve Bayes Support Vector Machine Erreichbarkeit in Smart-Homes 26/30
Fragen? [Abb1] Erreichbarkeit in Smart-Homes 27/30
Quellen I [1] Jess, the Rule Engine for the Java Plattform. http://www.jessrules.com/ Zugriff: Juni, 2012. [2] Jens Ellenberg, Bastian Karstaedt, Sören Voskuhl, Kai von Luck, and Birgit Wendholt. An environment for context-aware applications in smart homes. In International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), Guimarães, Portugal, Sept. 21 23, 2011. http://ipin2011.dsi.uminho.pt/pdfs/poster/50_poster.pdf. [3] James Fogarty, Scott E. Hudson, Christopher G. Atkeson, Daniel Avrahami, Jodi Forlizzi, Sara Kiesler, Johnny C. Lee, and Jie Yang. Predicting human interruptibility with sensors. ACM Transactions on Computer-Human Interaction (TOCHI), 12(1):119 146, March 2005. http://usabtest.extraweb.ru/literature/fogarty-tochi05.pdf. [4] Sonja Gievska and John Sibert. Using task context variables for selecting the best timing for interrupting users. In Proceedings of the 2005 joint conference on Smart objects and ambient intelligence: innovative context-aware services: usages and technologies, soc-eusai 05, pages 171 176, Grenoble, France, Oct. 12 14 2005. ACM Press. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.73.7234&rep=rep1&type=pdf. [5]. Erreichbarkeit in Smart-Homes. AW1 Vortrag, HAW Hamburg, Hamburg, Germany, 2011. http://users.informatik.haw-hamburg.de/~ubicomp/projekte/master11-12-aw1/kantak/folien.pdf. Erreichbarkeit in Smart-Homes 28/30
Quellen II [6] Benjamin Lindemann. Stress am IT-Arbeitsplatz. AW2 Vortrag, HAW Hamburg, Hamburg, Germany, 2012. http: //users.informatik.haw-hamburg.de/~ubicomp/projekte/master2012-aw2/lindemann/folien.pdf. [7] Daniel C. McFarlane and Kara A. Latorella. The scope and importance of human interruption in human-computer interaction design. Human-Computer Interaction, 17(1):1 61, March 2002. http://www.unm.edu/cognitive_systems/presentations/mcfarlane-hci1701-1-2002%20support% 20paper1.pdf. Erreichbarkeit in Smart-Homes 29/30
Bildquellen Abbildungen der Titelseite Living Place Logo http://livingplace.informatik.haw-hamburg.de/content/livingplacesized.png HAW Logo http://www.informatik.haw-hamburg.de/uploads/media/abschlussarbeitvorlagen.zip Markierte Abbildungen Abb1 http://www.berlinin3d.com/images/stories/frage%20und%20hilfe%20zu%20second%20life.jpg Erreichbarkeit in Smart-Homes 30/30