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FAW @ Lange Nacht der Forschung 2016

Lange Nacht der Forschung 2016

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Softwarepark Hagenberg

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Decision Support in Disaster Management – Long-term Learning

Supervisor(s): Dipl.-Ing. Dr. Reinhard Stumptner , A.Univ.-Prof. Dr. Josef Küng

Abstract(DE)

Ausgangslage:

In einem Forschungsprojekt der österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) arbeitet das Software Comptence Center Hagenberg an der Entwicklung eines adaptiven Disaster Management Systems. Dieses System soll Entscheidungsträgern in Katastrophenfällen als Instrument dienen, um Einsatzkräfte unterschiedlicher Institutionen (z.B. Rettung, Feuerwehr, Militär usw.) besser koordinieren und schneller auf Situationsänderungen (z.B. drohender Dammbruch bei Hochwasser) reagieren zu können. Als Informationsquellen für das System dienen in der Umwelt installierte Sensoren sowie Meldungen von Social Media (Facebook, Twitter) Benutzern oder von Einsatzkräften via Smartphone App. Einsatzkräfte sollen so im Stande sein, möglichst schnell Situationsänderungen/drohende Gefahren zu erkennen und auf diese entsprechend zu reagieren.

Zielsetzung:

Eingehende Informationen/Sensordaten werden auf Basis vordefinierter Regeln/Szenarien interpretiert und Event-Typen (Information, Warnung, Alarm usw.) zugeordnet. Diese Regeln und Definitionen auf Basis vorhandener Katastrophenpläne erstellt. Ziel dieser Arbeit ist es nun, Machine Learning Komponenten zu entwickeln, die auf Basis historischer Daten (z.B. Hochwasserdaten) die aus den Katastrophenplänen abgeleiteten Regeln des Disaster Management Systems auf ihre Adäquatheit hin prüfen und ggf. adaptieren.

Aufgaben und Ziele der Masterarbeit

Erarbeitung einer technischen Lösungsvariante zum Lernen von Regeln aus historischen Daten im Umfeld von Computer-gestütztem Katastrophenmanagement.

Es besteht unter passenden Voraussetzungen die Möglichkeit, diese Arbeit als „bezahlte Masterarbeit“ zu vergeben.