Projektkatalog for P1-perioden

Transkript

1 Projektkatalog for P1-perioden P1-vejlederne Redigeret af Kurt Nørmark Datalogi og Software Første Studieår Aalborg Universitet Efterårssemesteret 2014

2 Indhold Vejledere 2 Om gruppedannelse 3 P1-projektenheden - studieordningen 4 Baggagetransport 6 Intelligent styring af termostater 7 Elektronisk valg 8 Googles PageRank-algoritme 9 Bedre rutevejledning i Google Maps 10 Den perfekte gruppedannelse 11 Den autonome robot 12 NemID version Automatisering af besøgsplanlægning i hjemmeplejen 14 Indendørs Navigering på Sygehuse 15 Ressourceplanlægning på AAU 16 Analyse af musik 17 IT-sikkerhed i hverdagssystemer 18 Når en printer kan udgøre en sikkerhedsrisiko 19 Organisering af frivilligt arbejde 20 1

3 Vejledere Dette projektkatalog rummer en række projektforslag, som vejlederne har formuleret. Desuden rummer kataloget en beskrivelse af reglerne for P1 gruppedannelsen samt en beskrivelse af målene med P1-projektmodulet fra studieordningen. Hovedvejledere 1 gruppe. Louise Foshammer, foshammer@cs.aau.dk 1 gruppe. Jakob H. Taankvist, jht@cs.aau.dk 5 grupper. Nis Bornø, nis@cs.aau.dk 5 grupper. Jane Billestrup, jane@cs.aau.dk 5 grupper. Kurt Nørmark, normark@cs.aau.dk 2 grupper. Peter Gjøl Jensen, pgj@cs.aau.dk 1 gruppe. Jacob Volstrup: jvo@netcompany.com 1 gruppe. Lars Jørgensen: laj@netcompany.com 2 grupper. Per Stilling: psc@netcompany.com 2 grupper. Rasmus Prentow: rprentow@cs.aau.dk Bivejledere 2 grupper. Bente Nørgaard, bente@plan.aau.dk 3 grupper. Esben Munk Sørensen, ems@plan.aau.dk 5 grupper. Sara Bjørn Aaen, sara@plan.aau.dk 4 grupper. Søren Løkke, loekke@plan.aau.dk 3 grupper. Mona Dahms, mona@plan.aau.dk 3 grupper. Jeppe Astrup Andersen, jeppe@plan.aau.dk 3 grupper. Søren Kerndrup, soeren@plan.aau.dk 2

4 Om gruppedannelse Alle studerende på Datalogi og Software skal være med i en P1-projektgruppe. Alle studerende skal derfor deltage i P1 gruppedannelsen. Hvis man bliver syg på dagen, hvor gruppedannelsen foregår, skal man kontakte sekretær Linette Pedersen så hurtigt som muligt, enten via på lp@staff.aau.dk eller ved at ringe på telefon Gruppedannelsen foregår efter følgende plan: Mandag 6. oktober kl. 8:15 - ca. 9:30: Der orienteres om P1 projektforløbet. Projektforslagene præsenteres af P1 vejlederne. Projektmarked indtil kl. 14. De studerende diskuterer projektforslagene - i auditoriet og senere omkring grupperummene (4. etage, Strandvejen 12-14). Vejlederne er omkring et stykke tid efter orienteringen i auditoriet. Dette ender med at hver enkelt studerende vælger sig ind på netop ét af projektforslagene. Mandag 6. oktober Kl : Gruppedannelse for datalogistuderende. Mandag 6. oktober Kl :15: Gruppedannelse for softwarestuderende. Studerende som ønsker at arbejde med det samme projektforslag danner grupper. I de tilfælde hvor gruppedannelsen ikke går op gentages gruppedannelsen indtil alle er kommet i en gruppe inden for et emne, der passer med gruppemedlemmernes interesser. Dette projektkatalog er kendt nogle dage før selve gruppedannelsen. Ligeledes vil der være adgang til et web-system, som tillader de studerende at ytre interesse for et projektforslag, og som giver adgang til andre studerende der interesserer sig for det samme forslag. Principper for gruppedannelsen Der er et antal vigtige principper, som skal overholdes. Datalogi- og software-studerende skal danne grupper hver for sig. Antallet af grupper for hver studieretning bliver oplyst ved selve gruppedannelsen. Alle studerende skal deltage aktivt i gruppedannelsen. Man må ikke sidde og vente til alle andre har fundet sammen og så satse på at finde en gruppe! Man skal først og fremmest danne gruppe efter hvilken projektidé man er interesseret i. Ingen grupper er dannet, før alle studerende på holdet er i en gruppe. Hver gruppe skal udpege et medlem til styregruppen. 3

5 P1-projektenheden - studieordningen Titel Fra eksisterende software til modeller Forudsætninger Projektmodulet P0 samt at kurserne Imperativ Programmering og PV følges parallelt med projektarbejdet. Formål At den studerende opnår færdigheder i problemorienteret projektarbejde i en gruppe samt viden om sammenhænge mellem problemdefinition, modeldannelsers rolle i forståelse og konstruktion af programmer, og programmer som løsning på et problem i en problemstillings kontekst. Endvidere at opnå viden om fagets indhold og fagets videre potentialer. Begrundelse Projektarbejdet fokuserer på at opnå erfaring med problemorienteret projektarbejde i tilknytning til programmering og programforståelse for at opbygge både software- og projektkompetence til P2 projektet. Viden Den studerende skal kunne: forstå og gøre rede for de i projektet anvendte teorier og metoder til analyse af den valgte problemstilling specielt forstå og gøre rede for de begreber inden for programmering og modellering, som er blevet anvendt i forbindelse med projektet forstå og gøre rede for projektets kontekstuelle forhold. Færdigheder Den studerende skal kunne: vælge, beskrive og anvende en af de i PV-kurset foreslåede metoder til organisering af gruppesamarbejdet og til løsning af eventuelle gruppekonflikter anvende begreber og værktøjer til problembaseret projektarbejde og reflektere skriftligt over den problembaserede læring i projektsammenhæng 4

6 formidle projektets arbejdsresultater og arbejdsprocesser på en struktureret og forståelig måde, såvel skriftligt, grafisk som mundtligt. Kompetence Den studerende skal kunne: analysere en problemstilling inden for software og inden for denne problemstilling formulere et problem, hvor programmering kan indgå som del af løsningen opstille en model af problemstillingen inddrage relevante begreber og metoder til analyse og vurdering af projektets løsninger i relation til problemets kontekst. Indhold Som del af projektet skal gruppen i fællesskab udarbejde et mindre program af høj kvalitet. Der skal i denne forbindelse også være en beskrivelse af væsentlige egenskaber ved programmet. Som dokumentation for projektarbejdet skal projektgruppen: udarbejde en P1-projektrapport udarbejde et nyt P1-projektforslag, som vil kunne præsenteres ved næste P1-forløb deltage i P1-erfaringsopsamling udarbejde en P1-procesanalyse. Midt i projektperioden afholdes et statusseminar, hvor projektgruppen fremlægger sin problemformulering, arbejdsresultater og erfaringer med projektarbejdsprocessen. Ved dette seminar deltager mindst én anden projektgruppe og de pågældende gruppers vejledere. Efter aflevering af projektrapporten afholdes en erfaringsopsamling, hvor et antal P1-projektgrupper fremlægger deres erfaringer med projektets arbejdsproces. Erfaringsopsamlingen danner grundlag for den enkelte gruppes procesanalyse. Prøveform Gruppeeksamen på baggrund af projektdokumentationen. (Denne eksamensform fremgår ikke direkte af studieordningen, men den er et resultat af genindførelsen af gruppeeksamen på AAU, med start ved vintereksamen 2012/2013). Intern censur (hvilket betyder der deltager en censor, som er ansat ved Aalborg Universitet). Bedømmelse Individuel karakter efter 7-trins-skalaen. 5

7 Baggagetransport Mange har oplevet det. Man flyver på ferie og når man endelig kommer frem til destinationen er ens bagage forsinket. Det er unødvendigt tidsplid og irriterende for mange passagerer at deres bagage bliver forsinket. Og i takt med at antallet af flypassagerer stiger år efter år stiger mængden af lufthavnsbagage tilsvarende. Det er stigende problem blandt lufthavne at sikre at der ikke sker forsinkelser i personers bagage i forhold til ejeren af personen. Det er dyrt for lufthavnene, og det irriterer de passagerer hvis bagage bliver forsinket. Der er mange grunde til at bagage er forsinket og specielt transit bagage rammes ofte af disse problemer. Men for passageren er resultatet det samme bagagen er forsinket. et er at analysere hvordan lufthavnsbagage rejser, og hvilke problemstillinger lufthavne løber ind i. På den baggrund opstille en model for transport af lufthavnsbagage. Modellen implementeres, og det analyseres hvor der er flaskehalse. Fokus kan være på hvor og hvordan kan man forbedre transporten af lufthavnbagage. Algoritmer, datastrukturer, optimeringer og grafteori. Hvor er der problemer i transportkæden af lufthavnsbagage? Er der lovmæssige problemstillinger der medfører forsinkelser? Lars Jørgensen (laj@netcompany.com) 6

8 Intelligent styring af termostater Mange af de termostater der findes i dag på markedet kan fjernstyres via kendte protokoller. Desværre er mange af de styringsenheder, der er til dem, meget begrænsede. Med nye små formfactor enheder, såsom RaspBerry Pi, kan man forbinde en computer med en termostat. Dette giver mange muligheder for at styre varmen i sit hjem i en samlet løsning. Hvordan kan vi integrere termostater med styrings-enheder og skabe en samlet styring af hjemmets varmeapparater. Kan eksisterede platforme anvendes og kan styringen optimeres for at skabe et bedre indeklima; eksempelvis sammen med andre målinger i hjemmet. Hvordan kan man lave styring af disse enheder så de tager højde for brugernes mønstre såsom at skrue ned for varmen når ingen er hjemme. et med dette projekt er at skabe, eller bygge videre på, en platform hvorfra man kan styre enheder i hjemmet og udvikle interessante scenarier og modeller for dette. Der er mulighed for at låne enheder hvorpå man kan eksperimentere med forskellige løsninger. Der kan fokuseres på selve styringen af termostaten eller på hvordan platformen skal opbygges. Indlejrede systemer, datastrukturer, programmering og modellering. Hjemmeautomation er en del af fremtiden. Der spekuleres en stor del i smart grids, hvorunder dette projekt også hører til. Nogle konkrete spørgsmål, der kunne besvares, er følgende: Hvad betyder hjemmeautomation for vores livstil? Hvordan oplever beboerne det at huset styrer apparaterne automatisk? Hvilken betydning har hjemmeautomation for den øgede produktion fra vedvarende energikilder? Rasmus Prentow (rprentow@cs.aau.dk) 7

9 Elektronisk valg Et ofte stillet spørgsmål er hvorfor kan jeg ikke stemme online, når jeg kan klare så private ting som mine bankforretninger online? Og hvorfor er valg så ikke i det mindste elektronisk, når jeg kommer frem til valgstedet? Som det ser ud i dag er elektronisk valg ikke en mulighed, men hvilken slags problemer gør, at det ikke er muligt at afholde valg elektronisk? Hvilke problemer er der forbundet med online valg? Nogle lande har eksperimenteret med elektronisk fremmødevalg, men dette er ikke blevet en stor succes. Hvorfor? Projektet fokuserer på hvilke fordele og ulemper, der er ved elektronisk valg i forhold til papirvalg - herunder aspekter af sikkerhed og verificerbarhed. Der findes metoder, som i praksis opfylder de krav, der stilles til sikkert valg, herunder særligt en protokol af Tuinstra og Benaloh, men hvorfor er dette så ikke i brug? et er at implementere Tuinstra og Benalohs protokol til sikkert valg og vurdere hvilke problemer, der er forbundet med at bruge denne i et virkeligt valg. Algoritmer, sikkerhed og programmering. Hvad ville det betyde for vores samfund at få elektronisk valg? Hvordan står det til med valgsikkerheden ved elektronisk valg? Hvordan står det til med valgsikkerheden i dag? Hvor vigtig er de forskellige aspekter af valgsikkerhed egentlig i praksis? Louise Foshammer (foshammer@cs.aau.dk) 8

10 Googles PageRank-algoritme PageRank-algoritmen blev udviklet af Larry Page og Sergey Brin på Stanford University i Udviklingen af PageRank-algoritmen førte til grundlæggelsen af Google, og gjorde det muligt at rangere websider ud fra simple principper og matematiske modeller. I et netværk som internettet findes der i omegnen af 4 milliarder websider. Internettet er et selvorganiseret netværk, hvor det enkelte webside overordnet set selv bestemmer hvilke andre websider de linker til. Ydermere er det frit for alle websider at linke til alle andre websider. Hvorledes navigerer man, organiserer søgninger og prioriterer hvilke hits man vil liste først? Der kræves en definition af hvor interessant en webside er. Hvis webside A henvises til af andre websider B 1, B 2,... så må A være interessant. Hvis ydermere f.eks. B 1 er interessant må A være mere interessant, da den henvises til af interessante sider. Jo flere interessante sider, der henviser til A, jo mere interessant må den være. Internettet kan betragtes som en orienteret graf. Vi vil betragte det matematiske grundlag for rangordning af knuder i et netværk og definerer PageRank-vektoren, som indeholde rangeringen af hver knude (website) i netværket. Definitionen for den i te websides PageRank er P(i ) = (i,j ) E hvor E er kanterne og O j er antallet af udgående links fra en webside j. PageRank-vektoren er således (P(1),P(2),...,P(N )), hvor N er antal knuder. P(j ) O j et med projektet er at undersøge definitionen af PageRank-vektoren - giver denne mening. Derudover udvikles en algoritme til beregning af PageRank-vektoren. Denne bør kunne bruges til netværk med mindst knuder. Grafteori, konstruktion af algoritmer og datastrukturer. Hvad betyder det for vores samfund at Google bestemmer hvilke sider, der er vigtigst og dermed bestemmer hvilke sider, der bliver set? Er det en stigende tendens i samfundet at stole på automatisk beregnede vurderinger? Louise Foshammer (foshammer@cs.aau.dk) 9

11 Bedre rutevejledning i Google Maps I Google Maps kan man få en vejledning til at komme fra ét sted til ét andet. Men hvad nu hvis man gerne vil samle sine venner op på vejen? I Google maps kan man få en rutevejledning fra ét sted til ét andet. Dette er dog ikke specielt smart hvis man skal samle sine venner op på vejen. Hvis dette er tilfældet, skal man selv vælge hvilken rækkefølge man vil samle vennerne op. Hvorfor kan Google ikke bare fortælle os denne rækkefølge? et er at lave et værktøj som kan hjælpe næste gang man skal samle sine venner op på vej til fodbold, uden at man selv skal fortælle hvilken rækkefølge det skal ske i. Graf teori, traveling salesman, NP-completeness og reduktioner. I hvilke andre sammenhænge kan man bruge værktøjet? Fx. post udbringning, skraldeindhentning osv. Er der ting som man skal være opmærksom på før man bare bruger værktøjet i andre sammenhænge? Kunne man optimere kommunens nuværende ruter? e Peter Gjøl Jensen (pgj@cs.aau.dk) Jakob Haahr Taankvist (jht@cs.aau.dk) 10

12 Den perfekte gruppedannelse Det er svært at lave projektgrupper. Alle har nogle de hellere vil arbejde sammen med end andre, og alle har nogle projektforslag, som de hellere vil arbejde med end andre. Det er altid svært at lave gode grupper så alle bliver tilfredse. Gruppedannelser har nogle gange taget hele dage. Derfor kunne det være rart med et værktøj som kunne hjælpe i processen, eller eventuelt helt overtage den? Dermed kan man måske få en mere optimal gruppedannelse. Er det muligt at udtrykke de præfferencer og relationer der findes i den sociale kontekst i en computer? Benytter alle folk den samme skala? Hvad nu hvis vi gerne vil have så stor spredning i grupperne som overhovedet muligt? Kan vi sammensætte grupperne baseret på projektforslag? Kan projektforslag ligne hinanden? et i dette projekt er at arbejde med formel modelering af gruppedannelse. et er endvidere at udvikle en eller flere algoritmer, som kan løse eller assistere i dannelsen af grupper. Graf teori, Cliques in graphs og NP-completeness. Et problem i denne sammenhænge er selvfølgelig om de studerende vil være trygge ved at bruge værktøjet? Kan man få den information som er nødvendig for algoritmen på en let måde. Et problem relateret til om de studerende er trygge ved algoritmen er selvfølgelig om modellen er tæt nok på virkeligheden? Det er også værd at overveje om der er gruppedannelses-lignende problemer andre steder. e Peter Gjøl Jensen (pgj@cs.aau.dk) Jakob Haahr Taankvist (jht@cs.aau.dk) 11

13 Den autonome robot Robotter har gjort deres indtog i vores hjem. Støvsugerrobotter er et godt eksempel på dette, og viser med deres lidt tilfældige støvsugningsstrategi at der måske er plads til forbedringer. At få en robot til at løse en opgave er svært. En måde at få en robot til at løse en opgave på, er ved blot at lade tilfældighed og kaos råde - med nok tid og energi skal opgaven nok blive løst. I mange henseender er dette ikke en optimal strategi, og nogle gange endda ikke ønskelig. Hvad ville der for eksempel ske hvis en robot satte sig for at male en bil? Er den tilfældige strategi god nok? Kan den lære en strategi på basis af de sidste 200 biler den har malet? Har vi 200 biler vi kan bruge på dette? Kan vi måske forudberegne en strategi? Hvad sker der hvis vi har flere robotter der arbejder sammen? et er at opstille en model for en robot og så beregne en slagplan for robotten så den kan få sin opgave udført. Maskinlæring, modelering, model-chekning, spil-teori og graf-teori. Hvad sker der når robotter begynder at overtage alle vores jobs? Kan vi overhovedet garantere at robotten opfører sig pænt? Hvem har ansvaret for en robots handlinger? Kan vi lave et regelsæt for robotter lig Asimov s love? e Peter Gjøl Jensen (pgj@cs.aau.dk) Jakob Haahr Taankvist (jht@cs.aau.dk) 12

14 NemID version 2.0 I december 2017 skal der være en ny version af NemID klar 1. Hvilke overvejelser er vigtige for den næste version af NemID? Er der problemer med den nuværende version af NemID? I øjeblikket har NemID to formål. Det første og klart mest brugte formål er at identificere brugeren, fx. fortælle din bank at du er den, du udgiver dig for at være. Det andet og noget mindre brugte er at give en digital underskrift, fx. at underskrive et dokument fra kommunen. Det interessante er at den brugte teknologi hovedsageligt er udviklet til det sidste (og mindst brugte) formål. Findes der andre metoder som er bedre til identifikationsdelen? I øjeblikket er NemID også sårbart overfor såkaldte Man In The Middle angreb 2 Kan dette forhindres? Hvilke problemer er der i dette? Opstilling af modeller af sikkerhedsscenariet og analyse af forskellige løsningsmetoder. Udarbejdelse af et forslag til NemID version 2.0. med fokus på identifikationsdelen af problemet. Digitale signaturer, zero knowledge protokoller, secure sockets layer (SSL) og sikkerhed på nettet. Sikkerhed er et vigtigt element i internettets udbredelse. I de seneste år er det offentlige gået igennem en massiv digitalisering, som i stor grad bygger på NemID (fx. skal alle borgere snart kunne modtage digital post). Hvilke udfordringer er der fra borgernes synspunkt med NemID og den digitalisering det har understøttet? Hvilke overvejelser er vigtige fra et brugersynspunkt i NemID version 2.0? e Peter Gjøl Jensen (pgj@cs.aau.dk) Jakob Haahr Taankvist (jht@cs.aau.dk)

15 Automatisering af besøgsplanlægning i hjemmeplejen I Danmark bliver der brugt utrolig mange ressourcer på at opretholde og forbedre vores velfærdssamfund. Digitale løsninger kan i mange tilfælde levere en mere tidssvarende service, så de ydelser, der bliver tilbudt borgerne, effektiviseres og moderniseres. Derfor har den offentlige sektor de seneste år øget indsatsen for at digitalisere den offentlige service, der tilbydes i ældreplejen og sundhedsvæsenet. Ifølge socialstyrelsen gennemfører hjemmeplejen dagligt over besøg hos de danske borgere. I dag bliver disse besøg fortrinsvis planlagt manuelt af plejepersonalet. Da en del af arbejdstiden bliver brugt på transport mellem besøgene, er det da muligt at automatisere planlægningen, så man kan optimere vejtiden mellem besøgene? Her skal der tages hensyn til viden om den enkelte borgers behov, den fagkyndiges arbejdsplan og transportform, samt det geografiske landskab. et er at opstille og implementere en model, der automatisk kan udarbejde en effektiv køreliste til det kørende personale i hjemmeplejen ud fra de parametre, der bliver sat til systemet. Disse parametre kunne være medarbejdernes tjenestetid, transportmiddel og kompetencer, og de vejstrækninger der benyttes mellem besøgene. Digitale kort, GPS-positionering og koordinater, datastrukturer, algoritmer og graf-teori. Er digitalisering vejen frem til fremtidens velfærd? Er it-systemer løsningen på en mere effektiv og moderne offentlig sektor? Hvordan sikrer vi os, at det kørende personale og de berørte borgerne, får en oplevelse af, at både den nuværende service og medarbejdernes arbejdsmiljø, effektiviseres med en digitalt løsning. Kan digitale løsninger være med til at fremme arbejdsglæde og stressniveau hos medarbejdere i en allerede presset sektor. Hvordan sikrer vi os, at både borgere og medarbejdere får indflydelse på tilrettelæggelsen af en automatiseret køreplan. Rikke Hagensby Jensen (rjens@cs.aau.dk)- oprindelig forslagsstiller. Per Stilling (psc@netcompany.com) 14

16 Indendørs Navigering på Sygehuse GPS navigationsoftware har vist, at der findes et marked for digitalt at kunne spore og navigere mennesker, biler, skibe m.m. rundt på landjorden og til søs. GPS positionering gør det dog kun muligt at spore objekter udendørs. Da vi mennesker opholder størstedelen af vores tid indendørs, er det da muligt at opnå de samme muligheder i komplekse bygninger, som f.eks. et sygehus? Indendørs lokations-baserede services, altså services, der tilbyder positionering af objekter indendørs, er en teknologi på fremtogt. Dette åbner op for muligheden for at kunne spore og navigere mennesker og andre objekter, i det indendørs rum. Men når vi bevæger os på et sygehus, befinder vi os også i et mere komplekst rum. Først og fremmest går vi fra navigering fra det todimensionelle til det tredimensionelle rum. Samtidig skal der tages hensyn til både bygningens konstruktion, folks fysiske egenskaber og adgangsbegrænsninger. et er at opstille, undersøge og implementere en model, der kan simulere sporing og navigation på et sygehus. Her skal der tages højde for de forskellige brugergrupper og deres specifikke behov. Samtidig skal sygehusets komplekse konstruktion tages med i overvejelserne. Digital positionering og navigering, graf-teori, lokations-baseret services, WI-FI og augmented reality. Hvilke krav stilles der til infrastrukturen, når vi ønsker at kunne positionere objekter indendørs? Vil digitale navigeringsmuligheder kunne afhjælpe nogle af de tunge arbejdsgange, der findes på et sygehus? Hvordan kan der tages hensyn til specielle behov hos patienterne blinde, kørestolsbrugere m.m.? Hvordan kan vi sikre os at ansatte, patienter og pårørende bliver navigeret rundt, så det passer overens med de adgangsbeføjelser, hver af disse målgrupper har? Rikke Hagensby Jensen (rjens@cs.aau.dk) - oprindelig forslagsstiller. Per Stilling (psc@netcompany.com) 15

17 Ressourceplanlægning på AAU I en stor organisation, som Aalborg Universitet, skal der tages hensyn til mange forskellige ressourcer når universitetets forskellige aktiviteter skal planlægges. Ressourceplanlægning dækker meget bredt. Som en naturlig del af projektet kan der foretages nogle overordnede og tidlige afgrænsinger, f.eks. til fysiske ressourcer, økonomiske ressourcer, it-ressourcer, eller andre. Projektforslagets problemstilling hører hjemme inden for planlægning. Skemalægning kan evt. bringes i spil. Hvordan planlægges en eksamen hvor både de studerende, eksaminator og censor kan mødes i et bestemt lokale - samtidig med at en given eksamensplan skal overholdes? Hvordan fordeles grupperum så bygningens kvadratmeter udnyttes bedst muligt? Hvordan styres ressourcerne til IT-support, så netværk og software fungerer optimalt på universitetet? Hvordan organiseres rengøringen så studerende i grupperum ikke forstyrres i projektarbejdet og opgaveregning? et med projektet er at analysere et udvalgt område med ressourceplanlægning på AAU. I projektet skal der foretages en afgrænsning og fokusering på et bestemt type ressourcer, og der skal formuleres et problem som egner sig problemløsningen inden for P1 projektets rammer. et er endvidere at producere software som kan hjælpe med planlægning og styring af udvalgte ressourcer. Skemaplanlægning. Modeller for ressourcestyring og planlægning. Algoritmer som har eksponentiel køretid. Semi-automatiske løsninger (hvor løsningen frembringes i et samspil mellem et program og menneskelig indgriben). Programmering af planlægningssystemer. Ressourceplanlægning er af central betydning for det praktiske og økonomiske liv - i et land - og i en organisation. Hvad betyder smarte ressource løsninger for medarbejderes og studerendes trivsel, job-tilfredshed, og effektivitet? Hvordan involveres medarbejdere og studerende i at fordele og forvalte ressourcerne hensigsmæssigt på AAU? Hvilke inspirationer kan AAU få fra andre store organisationer? Kurt Nørmark (normark@cs.aau.dk) Med lidt inspiration fra projektforslag fra B2-23 og B2-6 (efteråret 2013). 16

18 Analyse af musik Næsten al musik er i dag repræsenteret elektronisk. I dette projekt vil vi primært interessere os for musik, der er repræsenteret diskret (f.eks. i MIDI formatet) som kontrast til musik der er repræsenteret ved digitaliserede bølgeformer (i WAV, MP3 og lignende). Når musikken er repræsenteret digitalt og diskret er det realistisk at undersøge musikken på forskellige måder, ved hjælp af programmer som læser og analyserer musikken. En sådan analyse kan have vidt forskellige mål. Analyse af musik er nødvendig hvis vi ønsker at kunne finde frem en bestemt sang. Det er også relevant hvis vi ønsker at bestemme genren eller stemningen i et stykke musik. Ofte leder vi efter et stykke musik - men hvad er titlen, og hvem har lavet det? Hvilke sange ligner en bestemt anden sang? Kategorisering er nødvendig når vi skal holde styr på store mængder af information. Dette gælder også for musiksamlinger. Både lyrik og melodi kan involveres i projektet. et er først og fremmest at udvikle en model til repræsentation af musik (primært melodien, måske også lyrikken) der sikrer at vi kan gennemføre de analyser vi har brug for. et er ligeledes at relatere denne model til eksiterende, digitale repræsentationer af musik. På denne måde vil vi i projektet være i stand til at tilgå eksisterende musik med henblik på (effektiv) analyse af musikken. Modeller for digital repræsentation af musik. Datastrukturer som er velegnede til diskret og digital repræsentation af musik. Kategorisering af information (generelt). Kategorisering, sammenligning og lighed af musik (ækvivalens-partitionering). Musik spiller en vigtig rolle for de fleste af os. Men hvilken rolle indtager analyse af musik for almindelige mennesker, for musikere, for forlag, og for andre? Hvilke kommercielle interesser er forbundet med musikanalyse? Er det muligt at udvide menneskers musik-horisont hvis automatiseret musikanalyse blive mere udbredt? Kurt Nørmark (normark@cs.aau.dk) 17

19 IT-sikkerhed i hverdagssystemer En hel del ting i samfundet der tidligere var analoge er i dag blevet digitaliserede. Dette giver både muligheder og udfordringer. En af udfordringerne er sikkerheden som har det med at halte bagefter. Eksempelvis fandt amerikanske sikkerhedsforskere at et populært trafikstyringssystem havde standard-password, som lå frit tilgængelige på hjemmesider og ukrypteret trådløs kommunikation, som alle kunne lytte med på. et er at udvikle et program der kan mindske brugerfejl. Algoritmer, datastrukturer og statistik. Kan der laves en teknisk løsning der gør at sådanne problemer ikke opstår? Er det muligt at opdage hvis det sker alligevel? Jane Billestrup (jane@cs.aau.dk) 18

20 Når en printer kan udgøre en sikkerhedsrisiko Selv systemer som de fleste slet ikke overvejer kan udgøre en sikkerhedsrisiko kan medføre sikkerhedsproblemer. En person har påvist at selv en hacker kan hackes. Dette har han påvist ved at køre DOOM på printeren. Ved at hacke en printer kan der i værste fald opnås direkte adgang til et netværk. 3 et er at undgå eller fjerne sikkerhedshuller i f.eks. hardware. Algoritmer, datastrukturer og statistik. Hvordan sikres det at hardware, som en printer, ikke udgør en sikkerhedsrisiko? Er der andre knap så åbenlyse ting, der kan kan udgøre en sikkerhedsrisiko? Jane Billestrup (jane@cs.aau.dk)

21 Organisering af frivilligt arbejde Frivilligt arbejde er udbredt inden for foreningslivet, ikke-kommercielle organisationer og arrangementer som koncerter og konferencer. Nogle gange vil der ligefrem være så stor interesse i at deltage, at der vil være flere interesserede i forhold til, hvad der er brug for. Det vil derfor ud fra et nærmere defineret regelsæt være nødvendigt, at udvælge hvem af de tilmeldte, der skal tildeles en plads på holdet. Udvælgelse kan for eksempel forgå som lodtrækning, ud fra kvalifikationer, eller en blanding. Derudover vil der også være behov for at kunne generere en vagtplan. Ved manuelt arbejde kan dette blive en meget omfattende opgave, specielt da der ofte vil skulle foretages ændringer undervejs. At automatisere denne proces kan spare mange ressourcer og mindske fejlmargenen. At udvikle et stykke software der udvælger, hvem af de tilmeldte til frivilligt arbejde, der bliver tildelt en plads, og efterfølgende udarbejder en vagtplan for de forskellige opgaver. Softwaren kan eksempelvis løse den opgave, at sørge for at alle opgaver bliver udført, at timerne er ligelig fordelt, og måske med mulighed for at ønske bestemte arbejdsopgaver. Datalogiske emner Algoritmer og datastrukturer. En problemstillig er, hvilke parametre man skal bruge når man vælger, hvem der skal tildeles en plads, og hvordan de forskellige opgave skal uddelegeres til deltagerne. Nis Bornø (nis@cs.aau.dk) 20