Proceedings of Tenth International Congress on Information and Communication Technology
ICICT 2025, London, Volume 1
- Open Access
- 2026
- Open Access
- Buch
- Herausgegeben von
- Xin-She Yang
- R. Simon Sherratt
- Nilanjan Dey
- Amit Joshi
- Buchreihe
- Lecture Notes in Networks and Systems
- Verlag
- Springer Nature Singapore
Über dieses Buch
Dieses Open-Access-Buch versammelt ausgewählte qualitativ hochwertige Forschungsarbeiten, die auf dem zehnten Internationalen Kongress für Informations- und Kommunikationstechnologie (ICT 2025) präsentiert wurden, der vom 18. bis 21. Februar 2025 in London stattfand. Es werden neue Themen im Zusammenhang mit Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) für Managementanwendungen, E-Governance, E-Landwirtschaft, E-Bildung und Computertechnologien, dem Internet der Dinge (IoT) und E-Mining diskutiert. Das Buch wurde von angesehenen Experten und Forschern verfasst, die an IKT arbeiten, und bietet jungen Forschern, die an fortgeschrittenen Studien beteiligt sind, eine Bereicherung. Das Werk wird in zehn Bänden präsentiert.
Mit KI übersetzt
Über dieses Buch
This open access book gathers selected high-quality research papers presented at the Tenth International Congress on Information and Communication Technology (ICICT 2025), held in London, on February 18–21, 2025. It discusses emerging topics pertaining to information and communication technology (ICT) for managerial applications, e-governance, e-agriculture, e-education and computing technologies, the Internet of Things (IoT), and e-mining. Written by respected experts and researchers working on ICT, the book offers an asset for young researchers involved in advanced studies. The work is presented in ten volumes.
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Inhaltsverzeichnis
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Optimizing V2X Communications for 6G: A Summary of Techniques and AI Methods
- Open Access
PDF-Version jetzt herunterladenDieses Kapitel befasst sich mit der Optimierung der V2X-Kommunikation für 6G-Netzwerke und konzentriert sich auf KI-gestützte Techniken zur Steigerung der Energieeffizienz und -leistung. Es behandelt Schlüsselthemen wie Ressourcenallokation, Beamforming und die Integration von KI-Methoden wie Deep-Enhancement-Learning. Der Text diskutiert auch die Herausforderungen und zukünftigen Richtungen in diesem sich rasch entwickelnden Bereich. Durch Zusammenfassung aktueller Forschungsergebnisse und Vorschläge für zukünftige Richtungen dient dieses Kapitel als wertvolle Ressource für das Verständnis der Komplexität und des Potenzials der V2X-Kommunikation im Kontext der 6G-Technologie.KI-Generiert
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AbstractThis summary research paper provides a comprehensive overview of Vehicle-to-Everything (V2X) communications, including various communication types and the roles of base stations. It covers resource allocation techniques and beamforming for high-quality connectivity and addresses energy efficiency optimization metrics. The paper also discusses artificial intelligence methods and their integration to optimize these systems and enhance performance. This research serves as a valuable guide for those aiming to contribute to advancements in 6G technologies for efficient vehicular communications. -
Web-AR Base Support System for Food Tourism
- Open Access
PDF-Version jetzt herunterladenDieses Kapitel befasst sich mit der Erstellung und Bewertung eines Web-AR-basierten Systems zur Unterstützung des Lebensmitteltourismus. Die Studie konzentriert sich auf vier Schlüsselbereiche: die Entwicklung eines Systems zur Erstellung von Tourismusplänen, die Integration von Web-GIS zur Routenvisualisierung, die Implementierung von Web-AR zur Anzeige nahe gelegener Restaurants und Touristenattraktionen und die Bewertung der Benutzerfreundlichkeit des Systems durch Benutzerfeedback und Zugangsprotokollanalyse. Das System wurde in der japanischen Stadt Zentral-Yokohama getestet und Daten zu 1.187 Restaurants und 113 Touristenattraktionen erhoben. Die Bewertung ergab eine hohe Zufriedenheit der Nutzer mit den Hauptfunktionen des Systems, darunter Restaurantauswahl, Touristenauswahl und Navigation. Die Studie kommt zu dem Schluss, dass das System sowohl vorab geplante als auch spontane Touristen effektiv unterstützt und eine einzigartige Mischung aus Technologie und Tourismusplanung bietet. Die Ergebnisse unterstreichen das Potenzial ähnlicher Systeme zur Verbesserung des Nahrungsmitteltourismus in anderen Regionen.KI-Generiert
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AbstractThe purposes of tourism have been becoming diversified in recent years, and a form of travel known as food tourism is becoming increasingly popular. However, little research has been conducted on systems that support food tourism. Against such a backdrop, the present study aims to design, develop, operate and evaluate a food tourism support system that is supported to decide on restaurants for lunch and dinner, tourism spots to visit along the way, and routes to visit these destinations. The system comprises an original tourism plan creation system, web geographic information systems (Web-GIS) and web-augmented realty (Web-AR). In the present study, a location-based Web-AR system is developed. The system was operated for 30 days from December 22, 2023 to January 20, 2024, in Central Yokohama City of Kanagawa Prefecture, Japan. Total number of users was 50 and 20 tourism plans were created during the operation period. Based on the evaluation results, it is clear that the principal functions and the overall system were highly evaluated, regardless of food tourism experience or advance creation of tourism plan. Furthermore, it is evident that there was a high number of visits to the pages for most of the principal functions, and the system was used in a manner consistent with the purpose of the present study. -
BrainDetective: An Advanced Deep Learning Application for Early Detection, Segmentation and Classification of Brain Tumours Using MRI Images
- Open Access
PDF-Version jetzt herunterladenDieses Kapitel untersucht die Anwendung von Deep-Learning-Modellen zur Früherkennung, Segmentierung und Klassifizierung von Gehirntumoren anhand von MRT-Bildern. Die Studie nutzt den BraTS 2020-Datensatz, der eine große Menge an Daten zur Identifizierung und Kategorisierung von Krebserkrankungen in MRT-Bildern des Gehirns enthält. Hochentwickelte Modelle wie U-Net, DAU-Net, DAU-Net 3D und SGANet wurden eingesetzt, um die Genauigkeit und Effizienz der Hirntumordiagnose zu verbessern. Die Forschung unterstreicht die Bedeutung automatisierter medizinischer Entscheidungssysteme für die Verringerung der Arbeitsbelastung von Ärzten und die Verbesserung diagnostischer Prozesse. Die Studie befasst sich auch mit den Herausforderungen des Klassenungleichgewichts in Datensätzen und schlägt Lösungen zur Verbesserung der Modellleistung vor. Die entwickelte benutzerfreundliche Benutzeroberfläche und die 3D-Bildgebung machen es zu einem praktischen Werkzeug für klinische Anwendungen und tragen zur Verbreitung künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen bei.KI-Generiert
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AbstractThis study aims to create deep learning models for the early identification and classification of brain tumours. Models like U-Net, DAU-Net, DAU-Net 3D, and SGANet have been used to evaluate brain MRI images accurately. Magnetic resonance imaging (MRI) is the most commonly used method in brain tumour diagnosis, but it is a complicated procedure due to the brain’s complex structure. This study looked into the ability of deep learning architectures to increase the accuracy of brain tumour diagnosis. We used the BraTS 2020 dataset to segment and classify brain tumours. The U-Net model designed for the project achieved an accuracy rate of 97% with a loss of 47%, DAU-Net reached 90% accuracy with a loss of 33%, DAU-Net 3D achieved 99% accuracy with a loss of 35%, and SGANet achieved 99% accuracy with a loss of 20%, all demonstrating effective outcomes. These findings aim to improve patient care quality by speeding up medical diagnosis processes using computer-aided technology. Doctors can detect 3D tumours from MRI pictures using software developed as part of the research. The work packages correctly handled project management throughout the study’s data collection, model creation, and evaluation stages. Regarding brain tumour segmentation, 3D U-Net architecture with multi-head attention mechanisms provides doctors with the best tools for planning surgery and giving each patient the best treatment options. The user-friendly Turkish interface enables simple MRI picture uploads and quick, understandable findings. -
SKY CONTROL: A Novel Concept for a Vendor-Agnostic Multi-cloud Framework to Optimize Cost Control and Risk Management for Small and Medium-Sized Enterprises
- Open Access
PDF-Version jetzt herunterladenSKY CONTROL präsentiert ein bahnbrechendes Rahmenwerk zur Optimierung der Kostenkontrolle und des Risikomanagements in Multi-Cloud-Umgebungen für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Das Rahmenwerk führt das Konzept des Sky Computing ein, das Cloud-Ressourcen verschiedener Anbieter abstrahiert, was eine nahtlose Interoperabilität und dynamische Arbeitsverteilung ermöglicht. Dieser Ansatz adressiert die Herausforderungen der Kostenkontrolle und des Risikomanagements, indem er eine einheitliche Sicht auf hybride Infrastrukturen bietet, einschließlich On-Premise- und Multi-Cloud-Systeme. Die Architektur von SKY CONTROL gliedert sich in zwei Hauptmodule: Kostenkontrolle und Risikomanagement. Das Modul Kostenkontrolle konzentriert sich auf die Analyse und Visualisierung der Kosten von Vor-Ort-Ressourcen und Cloud-Ressourcen, während das Modul Risikomanagement die Sicherheit und Kritikalität von Vermögenswerten bewertet. Durch die Integration dieser Module bietet SKY CONTROL eine umfassende Lösung für KMU, ihre IT-Infrastruktur effizient und sicher zu verwalten. Die einzigartigen Merkmale des Rahmenwerks wie dynamische Ressourcenkontrolle und Echtzeit-Kostenverfolgung heben es von bestehenden Lösungen ab. Darüber hinaus verbessert die Anwendung von Sky Computing durch SKY CONTROL die Flexibilität und Effizienz von Multi-Cloud-Konfigurationen und verschafft KMU einen Wettbewerbsvorteil in der heutigen Cloud-gestützten Landschaft.KI-Generiert
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AbstractMulti-cloud setups have become increasingly common in the industry, and adopting this method brings many opportunities for companies like vendor diversification, a selection of Best-of-Breed Services, and an increased resilience of the services used. However, this approach also brings challenges for the users, such as increased complexity of managing the services across vendors and increased vulnerability of the service. Another unsolved issue is the need for more transparency in running costs of using multiple services from many vendors and the compliance of the services with binding regulations. Our proposed framework, SKY CONTROL, will tackle those challenges and develop a comprehensive planning tool for complex, distributed IT infrastructures. With our innovative solution approach, we will conduct static and dynamic resource analyses of the resource inventory. In addition, a cost calculator for hybrid cloud users will be implemented, providing an aggregated cost overview of cloud and on-premise systems. At the same time, critical data requires an equally transparent option for risk management and information governance so that data and processes in hybrid infrastructures are always located on systems with an appropriate level of protection. Our solution marks the first concrete implementation of the innovative Sky computing concept for small-medium enterprises. -
Computing Political Power: The Case of the Spanish Parliament
- Open Access
PDF-Version jetzt herunterladenDieses Kapitel vertieft sich in die komplizierte Welt der parlamentarischen Wahlsysteme und konzentriert sich auf das spanische Parlament als Fallstudie. Darin wird untersucht, wie unterschiedliche Wahlsysteme die Machtdynamik zwischen politischen Parteien erheblich beeinflussen können, insbesondere bei der Bildung von Mehrheiten. Der Text stellt Schlüsselkonzepte wie den Shapley-Shubik-Index und den Banzhaf-Coleman-Index zur Messung politischer Macht vor und bietet einen mathematischen Rahmen zum Verständnis des Einflusses der Partei. Außerdem wird die rechnerische Komplexität der Berechnung der Wahlmacht diskutiert und es werden mehrere Algorithmen vorgestellt, darunter ein Approximationsalgorithmus für größere Probleme. Die Analyse zeigt, dass das spanische Wahlsystem dazu neigt, die Mehrheitspartei zu begünstigen, während es häufig die zweitstärkste Partei benachteiligt. Darüber hinaus stellt sie die gängige Wahrnehmung nationalistischer Parteien in Frage und zeigt, dass diese zwar manchmal erhebliche Vorteile erlangen können, aber häufiger benachteiligt werden. Das Kapitel schließt mit der Hervorhebung der Bedeutung objektiver Analysen für das Verständnis von Wahlsystemen und ihrer Auswirkungen auf die politische Macht.KI-Generiert
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AbstractIn this paper, we present a series of algorithms to calculate the power of each political party in a parliamentary system. For this purpose, it is necessary to calculate the proportion of parliamentary majorities in which their participation is necessary. The usefulness of the proposed methods is illustrated with a real case study: the Spanish electoral system. For this system, we analyze all the elections that have taken place since the establishment of democracy in the country. For each electoral process, we compare the power that each party would have if the allocation of deputies were proportional to the number of votes, and the real power it has with the current electoral system. The results obtained contradict intuitions that the Spanish population usually has about its own electoral system. -
Unraveling Social Network Factors in Predicting Depression with a Machine Learning Approach
- Open Access
PDF-Version jetzt herunterladenIn diesem Kapitel wird die entscheidende Rolle von Faktoren sozialer Netzwerke bei der Vorhersage von Depressionen untersucht. Dabei werden Daten von 172 Teilnehmern anhand eines maschinellen Lernansatzes analysiert. In der Studie wird die Bedeutung demografischer, sozioökonomischer, medizinischer und sozialer Netzwerkfunktionen anhand der Teilweise-Least-Squares-Discriminant-Analyse (PLS-DA) untersucht. Schlüsselergebnisse zeigen, dass Beziehungsfaktoren, insbesondere Gefühle der Einsamkeit und sozialen Isolation, die wichtigsten Prädiktoren für Depressionen sind. Die Studie unterstreicht auch die Robustheit von Modellen, die sich auf soziale Netzwerke konzentrieren, um Depressionen vorherzusagen, selbst wenn demografische und krankheitsbedingte Variablen ausgeklammert werden. Darüber hinaus werden in diesem Kapitel die Auswirkungen stressiger Lebensereignisse, insbesondere familiärer Beziehungen, auf depressive Symptome diskutiert. Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung gesunder sozialer Beziehungen bei der Prävention und Bewältigung von Depressionen und bieten wertvolle Erkenntnisse für Fachleute und Forscher im Bereich der psychischen Gesundheit.KI-Generiert
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AbstractThis study identifies the key factor contributing to major depressive disorder using a machine learning approach. Depression is a global public health concern, particularly significant in South Korea due to its strong association with high suicide rates. While demographic, socioeconomic, medical history, and social network-focused factors are associated with depression, the consensus on the most critical one is challenging due to methodological limitations. To address this, we applied Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) and evaluated selectivity ratios. 172 participants were included, 70 depressed and 102 non-depressed, assessed by the Hamilton Depression Rating Scale. To gauge the social embeddings of participants, we used UCLA Loneliness Scale (UCLA-3). We included demographic, socioeconomic, and medical history features for the all-inclusive model. We found that the social network related factors were more critical than others. Seven items from the UCLA, including “No one really knows me well,” had a selectivity ratio greater than 2. No features from other factors were found significant. This study underscores that poor-quality social relationships are strongly associated with depression. These findings can enhance early screening for depression and enable the development of tailored interventions for effective treatment and management. -
Enhancing Reliability in Heavy Duty Autonomous Mobile Machines Through Fault Tolerant Edge Computing
- Open Access
PDF-Version jetzt herunterladenDieses Kapitel untersucht die Entwicklung einer fehlertoleranten Edge-Computing-Architektur, die darauf ausgelegt ist, die Zuverlässigkeit autonomer Hochleistungs-Maschinen in anspruchsvollen industriellen Umgebungen zu verbessern. Die Architektur integriert Redundanz, verteilte Verarbeitung und intelligentes Fehlermanagement, um einen kontinuierlichen Betrieb zu gewährleisten. Zu den Schlüsselthemen gehören die Systemarchitektur, virtuelle Maschinen-Hosts, virtuelle Maschinen, Netzwerk-Switches, Sensoren und Aktoren, Fehlertoleranzmechanismen, Zuverlässigkeitsanalysen sowie die Aufrüstbarkeit und Rekonfigurierbarkeit des Systems. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über die Leistungsfähigkeit des Systems, in der seine Vorteile gegenüber herkömmlichen Systemen hervorgehoben und zukünftige Forschungsrichtungen vorgeschlagen werden. Die vorgeschlagene Architektur zeigt deutliche Verbesserungen in Bezug auf Zuverlässigkeit und operative Flexibilität, was sie zu einer entscheidenden Weiterentwicklung in der mobilen industriellen Automatisierung macht.KI-Generiert
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AbstractThis paper presents a novel fault-tolerant edge computing architecture for heavy-duty autonomous mobile machines in industrial environments. The proposed system integrates two virtual machine hosts with a circular topology of four Ethernet switches, ensuring network resilience and operational continuity. A key feature is the implementation of automatic takeover protocols, enabling seamless transition between hosts during hardware failures. The network infrastructure leverages Rapid Spanning Tree Protocol (RSTP) and additional loop protection mechanisms to maintain stability and achieve rapid fault recovery. Virtual machines running Ubuntu Linux or FreeBSD are strategically deployed to handle specific tasks with critical services replicated for enhanced reliability. The system incorporates advanced data management through a PostgreSQL database with master-slave replication. Comprehensive fault tolerance mechanisms, including redundant connections and graceful degradation capabilities, ensure robust performance in challenging industrial settings. This architecture significantly enhances the reliability and autonomy of heavy-duty mobile machines, addressing the critical need for uninterrupted operation in industrial automation applications. -
Business Information System Consultant Competences
- Open Access
PDF-Version jetzt herunterladenDieses Kapitel vertieft die kritischen Kompetenzen, die Unternehmensberater für Informationssysteme (BIZ) benötigen, und betont die Bedeutung sowohl technischer als auch weicher Fähigkeiten. Er untersucht den theoretischen Hintergrund von Beratungsdienstleistungen und betont die Notwendigkeit von Anpassungsfähigkeit, Kommunikation und Unternehmensbewusstsein. Der Text präsentiert auch einen BIZ-Modellierungsrahmen für die Analyse vor der Implementierung, der die Identifizierung von Anforderungen, Geschäftsregeln und den Einsatz von Prototyping-Tools umfasst. Darüber hinaus werden die Herausforderungen der Entwicklung dieser Kompetenzen in der universitären Ausbildung diskutiert, einschließlich des Gleichgewichts zwischen harten Fertigkeiten wie Software Engineering und weichen Fertigkeiten wie Kommunikation und Problemlösung. Das Kapitel schließt mit Einblicken in die Zukunft der Beratungsdienstleistungen und der Rolle der Universitäten bei der Vorbereitung der Studierenden auf die Beratungsbranche.KI-Generiert
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AbstractBusiness information system (BIS) consultants are working on solving problems of client companies, providing them with high-quality services, helping them quickly respond to changes in their ecosystems, and to the changes initiated by new technologies. Client is usually the most important actor in the consulting process. Therefore, the consultants are to be well educated to ensure the best satisfying solutions. This study focuses on business information system analysts’ competences development to enable them participation in the consulting projects. In this study, the thematic review of literature was applied; the author’s framework of consultants’ competencies for business information system strategic analysis has been provided, and finally, the author formulate a recommendation on business analysis course for students of computer science at university. The findings indicate that both the students’ motivation, knowledge, experience, as well as a strong theoretical background and a methodological support from cooperative business units influence innovativeness and creativity of BIS consultants. -
Feasibility of the Cyber-Physical Nurse
- Open Access
PDF-Version jetzt herunterladenDas Kapitel befasst sich mit dem sich herausbildenden Konzept der Cyber-Physical Nurse (CPN), einem komplexen technologischen System, das darauf ausgelegt ist, gefährdete Patienten in Krankenhäusern und zu Hause zu unterstützen und mit ihnen zu interagieren. Er untersucht die einzigartige Rolle der Krankenpflege, die die Linderung sowohl physischen als auch psychischen Leids umfasst, und diskutiert die Machbarkeit der Entwicklung eines Roboters, der diese Rolle effektiv erfüllen kann. Die Studie untersucht die Faktoren, die die Akzeptanz der Nutzer auf Grundlage des Grades des Anthropomorphismus des CPN definieren, und präsentiert Ergebnisse einer Pilotstudie über die Einstellung der Nutzer zu Robotern mit unterschiedlichem Anthropomorphismus. Es bietet auch Richtlinien für die Konzeption des CPN und konzentriert sich auf seine Fähigkeit, soziale Momente zu erfassen, positive Emotionen hervorzurufen und Vertrauen zu schaffen. Das Kapitel endet mit zukünftigen Studien, die darauf abzielen, die empathischen Fähigkeiten des Roboters zu verbessern und Patienten in den Pflegeprozess einzubinden.KI-Generiert
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AbstractThe paper presents the concept of a “cyber-physical nurse” from a feasibility perspective for wider inclusion in healthcare, in particular in relation to empathic communication with the patient. The results of a pilot study on user perception of two robotic and one human faces are presented and discussed in this context. Users attributed positive features to neutral agents’ facial expressions, but not negative, which increases the feasibility of introducing social robots in healthcare. Some guidelines for cyber-physical nurse design are discussed, addressing challenges to its possible implementation in hospitals, rehabilitation centres, and home care settings. -
Semantic Landscape of Legal Lexicons: Unpacking Medical Decision-Making Controversies
- Open Access
PDF-Version jetzt herunterladenDiese Studie untersucht die semantische Landschaft rechtlicher Lexika in medizinischen Entscheidungskontroversen, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf der gemeinsamen Entscheidungsfindung (SDM) und ihren rechtlichen Implikationen liegt. Durch die Analyse von 251 Gerichtsurteilen aus Südkorea zwischen 1974 und 2023 werden Muster in Kommunikationskonflikten und die Entwicklung zentraler Konzepte wie Sorgfaltspflicht, Erklärungspflicht und Selbstbestimmung aufgedeckt. Die Studie nutzt neuronale Themenmodellierung und semantische Netzwerkanalyse, um die dominanten Themen und Bedeutungscluster innerhalb des medizinischen Urteilskorpus aufzudecken. Zwei wichtige Themen tauchen auf: Streitigkeiten über die Haftung der Ärzte für Behandlungsfehler und das Ausmaß der Entschädigung für durch Fahrlässigkeit verursachte Gesundheitsschäden. Die Analyse unterstreicht den Mangel an direkten Verbindungen zwischen den Kernkonzepten von SDM, was potenzielle Lücken bei der Integration von Prinzipien der ganzheitlichen Versorgung mit patientenorientierten Kommunikationspraktiken aufzeigt. Die Studie kommt zu dem Schluss, dass die Rhetorik des Rechts der Patienten auf ärztliche Selbstbestimmung nicht eng mit der professionellen Verantwortung zur Aufklärung und Pflege verknüpft ist und verweist auf Hindernisse bei der Umsetzung von SDM. Diese Forschung bietet eine einzigartige Perspektive auf die Komplexität medizinischer Entscheidungsfindung und die rechtlichen Rahmenbedingungen, die sie regeln, und liefert wertvolle Erkenntnisse für Angehörige der Gesundheitsberufe, Rechtsexperten und medizinische Ethiker.KI-Generiert
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AbstractThis study empirically examined historical trajectories of the semantic landscape of legal conflicts over medical decision-making. We unveiled the lexical structures of lawsuit verdicts, tracing how the core concepts of shared decision-making (SDM)-duty of care, duty to explain, self-determination-have developed and been contextualized in legal discourses. We retrieved publicly available court verdicts using the search keyword ‘patient’ and screened them for relevance to doctor-patient communications. The final corpus comprised 251 South Korean verdicts issued between 1974 and 2023. We analyzed the verdicts using neural topic modeling and semantic network analysis. Our study showed that topic diversity has expanded over time, indicating increased complexity of semantic structures regarding medical decision-making conflicts. We also found two dominant topics: disputes over healthcare providers’ liability and disputes over the compensation for medical malpractice. The results of semantic network analysis showed that the rhetorics of patients’ right to medical self-determination are not closely tied to the professional responsibility to explain and care. The decoupled semantic relationships of patients’ right and health professionals’ duties revealed the barriers of SDM implementations. -
Understanding ENSO Teleconnections’ Influence on Drought in Southern Africa: A Machine Learning Approach
- Open Access
PDF-Version jetzt herunterladenDieses Kapitel untersucht die komplizierte Beziehung zwischen El Niño-Südlicher Oszillation (ENSO) und Dürrebedingungen im südlichen Afrika und nutzt fortgeschrittene maschinelle Lerntechniken. Die Studie verwendet ein Transformatorenmodell, um den Einfluss von Daten zur Meeresoberflächentemperatur (Sea Surface Temperature, SST) auf Dürrebedingungen in acht verschiedenen Klimazonen der Region zu quantifizieren und zu klassifizieren. Schlüsselergebnisse zeigen, dass SST-Daten die Genauigkeit von Dürrevorhersagemodellen deutlich erhöhen, insbesondere in Gebieten mit kaltem, halbtrockenem und warmem Mittelmeerklima. Die Forschung unterstreicht auch die Bedeutung des standardisierten Niederschlagsevapotranspirationsindex (SPEI) für die Erfassung der mit Temperaturschwankungen verbundenen Dürreschwere. Durch den Vergleich der Modellleistung mit und ohne SST-Daten zeigt die Studie die entscheidende Rolle von SST bei der Verbesserung der Vorhersagekraft. Die Ergebnisse liefern wertvolle Erkenntnisse für Interessengruppen wie Landwirte und politische Entscheidungsträger, um die Klimaveränderungen besser zu planen und sich ihnen anzupassen. Diese umfassende Analyse bietet ein tieferes Verständnis, wie globale Phänomene wie ENSO mit lokalen klimatischen Faktoren zusammenwirken, um das Dürrerisiko im südlichen Afrika zu beeinflussen.KI-Generiert
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AbstractThe vulnerability of Southern Africa to climate variability, especially drought, places substantial pressure on agriculture, water systems, and the economy. This study explores how El Niño-Southern Oscillation (ENSO)-related Sea Surface Temperature (SST) variations influence drought patterns across the region using machine learning methods. Two approaches were taken: (i) a feature ranking of SST in comparison to twelve other climate variables and (ii) drought model performance comparisons with and without SST data. Results reveal SST’s significant and consistent impact across all climate zones, with both methods indicating that SST data, particularly in connection with ENSO phases, strongly influences drought variability, despite slight variations in its order of effect with respect to climatic zonal divisions. This underscores the value of incorporating SST in climate models for enhanced drought prediction and adaptation planning. Although limited by a focus on SST and not fully accounting for interactions with other climate factors, this research provides a solid foundation for understanding regional climate dynamics. Adding more climate indicators and studying SST’s interactions with land-based factors could help future studies make drought predictions more reliable and better prepare vulnerable areas. -
Evaluation Study of an Adaptive Appointment Booking System
- Open Access
PDF-Version jetzt herunterladenDieses Kapitel befasst sich mit der Implementierung und Bewertung eines adaptiven Terminbuchungssystems durch Anas S.p.A., einem Schlüsselakteur im italienischen Straßeninfrastrukturmanagement. Das im Jahr 2020 eingeführte System zielt darauf ab, den Zugang der Kunden zu Public Relations Offices (URPs) zu optimieren und die allgemeine Kundenerfahrung zu verbessern. Der Text beschreibt das Design des Systems, das eine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche für Kunden zur Buchung, Änderung oder Stornierung von Terminen sowie einen Bedienungsbereich zur effizienten Verwaltung dieser Termine umfasst. Die Bewertung des Systems basiert auf Umfragen zur Kundenzufriedenheit, die ein hohes Maß an Zufriedenheit aufzeigen und Bereiche für weitere Verbesserungen identifizieren. Die Integration des Systems in die CRM-Plattform von Anas und seine Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Bürozeiten und Anforderungstypen werden als Schlüsselmerkmale hervorgehoben. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über die Auswirkungen des Systems auf die Kundenzufriedenheit und das Engagement des Unternehmens zur kontinuierlichen Verbesserung. Die Leser erhalten Einblicke in die praktische Anwendung kundenzentrierter Strategien und die Bedeutung der Nutzung von Technologien zur Verbesserung der Leistungserbringung.KI-Generiert
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AbstractThe modern business context and the amount of data available to companies and organizations has made decision-making processes even more complex and articulated. This pushes companies to provide a better product or service for customers, reasoning in terms of quality, flexibility, and responsiveness to their requests and needs. In this context, the concepts of Customer Centricity and satisfaction are placed, or the need for companies to try to satisfy demand by offering efficient and quality treatment aimed at satisfying customer needs based on a deep and solid knowledge of them. This paper reports on the activities carried out by Anas S.p.A., by Customer Service, over the last few years, to improve the Digital Customer Experience, making available to customers the knowledge and experience acquired over the years. The objective, in terms of Customer Centricity, was to put the customer at the center of the offer, providing them with more modern, innovative, intelligent and efficient dialogue tools. -
Continuous Learning System for Detecting Anomalies in Daily Routines Using an Autoencoder
- Open Access
PDF-Version jetzt herunterladenDieses Kapitel untersucht die Entwicklung und Implementierung eines kontinuierlichen Lernsystems, das darauf ausgelegt ist, Anomalien in der täglichen Routine allein lebender älterer Menschen zu erkennen. Das System verwendet einen Autoencoder, eine Art neuronales Netzwerk, um die normalen Verhaltensmuster der Bewohner zu erlernen und sich ihnen anzupassen und Abweichungen zu erkennen, die auf Gesundheitsprobleme oder Sicherheitsrisiken hindeuten könnten. Die Studie unterstreicht die Bedeutung umgebungsunterstützter Lebenstechnologien (Ambient Assisted Living, AAL) bei der Bewältigung der Herausforderungen des demografischen Wandels und des Fachkräftemangels im Gesundheitssektor. Die Fähigkeit des Systems, lokal zu arbeiten, gewährleistet Datenschutz und Privatsphäre, während seine Skalierbarkeit die Integration zusätzlicher Sensoren zur Verbesserung der Datenerfassung ermöglicht. Das Kapitel behandelt auch die Ergebnisse von Experimenten, die mit öffentlich zugänglichen Datensätzen durchgeführt wurden, was die Effektivität des Systems bei der Erkennung von Anomalien mit hoher Genauigkeit demonstriert. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass das System ein wertvolles Instrument für frühzeitige Intervention und Vorsorge sein kann, um letztlich die Lebensqualität älterer Bewohner zu verbessern und die Anforderungen an Pflegekräfte und medizinisches Personal zu verringern.KI-Generiert
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AbstractThe ongoing demographic change towards an ageing population increases the need for effective solutions to support independent living and ensure the safety of elderly people living alone. Detecting anomalies in the daily routines of these people is a critical task in order to address these challenges and maintain their well-being. This paper proposes an unobtrusive method for anomaly detection using binary sensor data and machine learning. The approach involves a neural network in form of an autoencoder, which evaluates hourly data of each room, including the accumulated residence time, the activity time and the number of room entries. The system learns individual normal behaviour through online learning and detects deviations from it. Testing and evaluation of the system was carried out using a publicly available dataset and comparing different configurations for the model. A comparison was also made between the use of individual maximum values for each room to normalize the data and uniform values for all rooms, with the former performing significantly better. The results demonstrate that the system can effectively identify the majority of unusual daily routines with a high accuracy, offering potential for improving safety measures for people living alone. -
Sentiment Analysis on the Young People’s Perception About the Mobile Internet Costs in Senegal
- Open Access
PDF-Version jetzt herunterladenDieses Kapitel untersucht die Wahrnehmungen junger Menschen im Senegal hinsichtlich der Kosten mobiler Internetdienste und nutzt dazu Stimmungsanalysen auf Social-Media-Plattformen wie Twitter und Facebook. Die Studie sammelt über 10.000 Beiträge und unterteilt sie in positive, negative und neutrale Stimmungen. Schlüsselergebnisse zeigen eine allgemeine Unzufriedenheit mit dem Preis-Leistungsverhältnis, das von großen Telekommunikationsanbietern wie Orange, Free, Expresso und Promobile angeboten wird. Die Analyse hebt häufige Beschwerden über hohe Kosten und Probleme bei der Netzqualität hervor, wobei Orange am meisten kritisiert wird. Die Studie untersucht auch die sprachlichen Herausforderungen bei der Verarbeitung von Wolof, einer Sprache mit geringen Ressourcen, und die Effektivität multilingualer Modelle in der Stimmungsanalyse. Trotz der Einschränkungen bietet die Forschung wertvolle Einblicke in den Telekommunikationsmarkt im Senegal und legt potenzielle Verbesserungsbereiche wie bessere Regulierung und staatliche Unterstützung zur Kostensenkung und Verbesserung der Netzqualität nahe. Die Studie endet mit der Forderung nach weiterer Datenerhebung und der Entwicklung eines offenen Stimmungsanalysedatensatzes für Wolof, um zukünftige Forschungen zu erleichtern.KI-Generiert
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AbstractInternet penetration rates in Africa are rising steadily, and mobile Internet is getting an even bigger boost with the availability of smartphones. Young people are increasingly using the Internet, especially social networks, and Senegal is no exception to this revolution. Social networks have become the main means of expression for young people. Despite this evolution in Internet access, there are few operators on the market, which limits the alternatives available in terms of value for money. In this paper, we will look at how young people feel about the price of mobile Internet in Senegal, in relation to the perceived quality of the service, through their comments on social networks. We scanned a set of Twitter and Facebook comments related to the subject and applied a sentiment analysis model to gather their general feelings. -
A Finite-State Morphological Analyzer for Ge’ez Verbs
- Open Access
PDF-Version jetzt herunterladenDieses Kapitel konzentriert sich auf die Entwicklung eines endlichen morphologischen Analysators für Ge 'ez-Verben, einer kritischen Komponente für Anwendungen im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP). Die Studie befasst sich mit der komplexen nichtverkettenden Morphologie von Ge 'ez, einer antiken semitischen Sprache mit profunder historischer Bedeutung. Zu den Schlüsselthemen zählen das washära-Klassifikationssystem für Ge 'ez-Verben, die Darstellung nicht verketteter Morphologie mittels Finite-State-Technologie und die Integration von Morphotaktik und orthographischen Regeln. Der Analysator erreicht eine Genauigkeit von 97,29% und eine Genauigkeit von 80,24% und verbessert damit die bisherigen Ansätze deutlich. Die Forschungsergebnisse heben auch die Herausforderungen hervor, die bestimmte Buchstaben in Ge 'ez darstellen, und die Bedeutung der Validierung durch Experten bei der Verfeinerung des Analysators. Die Schlussfolgerung betont die umfassende Abdeckung aller Verbstypen durch den Analysator und sein Potenzial für zukünftige Fortschritte in der Computerlinguistik von Ge 'ez.KI-Generiert
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AbstractThis study addresses the challenge of processing the complex morphology of Ge’ez, an ancient southeast Semitic liturgical language. The research develops a comprehensive finite-state morphological analyzer and generator for all Ge’ez verb categories using bidirectional finite-state technology. The complexity of Ge’ez’s non-concatenative morphology, where consonantal roots receive vowel patterns through interdigitation and the absence of native speakers, presents unique challenges for computational processing. The study implements a rule-based analyzer using Foma’s finite-state framework and adopts the washära classification system, which recognizes eight head verbs. The morphological analyzer integrates finite-state transducers with lexc-based lexicon development, incorporating roots, affixes, vowel intercalation rules, and morphological alternations. For evaluation, a gold-standard dataset comprising 1365 verbs was compiled from the Ge’ez Bible and prayer book, with manual annotation by Ge’ez experts. The analyzer achieved an accuracy of 97.29% and a precision of 80.24% when evaluated against the gold-standard dataset, demonstrating significant improvement over previous approaches. Compared to earlier studies that focused on single verb categories or achieved limited accuracy, this analyzer successfully processes all verb types, including irregular verbs, and provides analysis and generation capabilities. This tool establishes a foundation for developing advanced NLP applications in Ge’ez, including machine translation and lexicography. -
Development of a Virtual Reality Training Program: Integrating FDS Simulation and Performance Optimization with Unreal Engine on Heterogeneous Hardware
- Open Access
PDF-Version jetzt herunterladenDieses Kapitel untersucht die Entwicklung eines VR-Trainingsprogramms für Feuerwehrleute, wobei der Schwerpunkt auf der Integration der FDS-Simulation mit der Unreal Engine liegt, um realistische Visualisierungen der Branddynamik zu erstellen. Die Studie befasst sich mit den Beschränkungen traditioneller Trainingsmethoden, indem sie chemische und physikalische Analysen einbezieht und den Realismus von VR-Simulationen verbessert. Zu den Schlüsselthemen zählen die Visualisierung von Waldbränden und Rauch anhand von WFDS-Daten, die Anwendung von OpenACC zur Leistungsoptimierung und die Bewertung der Rechenleistung mittels CSIRO Grassland Fires. Die Forschungsergebnisse zeigen eine deutliche Beschleunigung der Berechnungszeiten, was sie zu einem wertvollen Werkzeug für eine sicherere und effektivere Ausbildung von Feuerwehrleuten macht. Die Ergebnisse bilden die Grundlage für zukünftige Entwicklungen von VR-basierten Brandschutztrainingsinhalten, einschließlich Ausbildungs- und Bewertungsszenarien.KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
AbstractTo develop a more realistic virtual reality firefighting training platform, this study utilizes fire spread data, including smoke and heat, obtained from numerical simulations using the Fire Dynamics Simulator (FDS). FDS employs MPI and OpenMP for large-scale fire simulations by dividing computational domains into sub-domains, with OpenACC applied to support heterogeneous hardware architectures. Performance tests using CSIRO Grassland Fires demonstrated a 1.89 × speedup with combined CPU-GPU computation and a 21 × speedup with 1 GPU and 16 CPUs, validating enhanced fire analysis capabilities. Additionally, existing VR engines were improved by integrating WFDS data into Unreal Engine for realistic smoke and heat visualization using FGA files. The program dynamically visualizes flame and smoke movements based on wind speed and direction, achieving a 100% match between WFDS data and Unreal Engine output, with combustion stages rendered in real-time through mass-based material updates. -
Smart IoT Water Curtain System for Protecting Wildland-Urban Interface (WUI) Village from Forest Fires
- Open Access
PDF-Version jetzt herunterladenDieses Kapitel befasst sich mit der Entwicklung und Funktionalität der Crown Water Spray Equipment for Forest Fires Protection (CWSEFFP) -Systeme und konzentriert sich auf ihre Rolle bei der Eindämmung der zunehmenden Bedrohung durch Waldbrände. Der Text untersucht die Beschränkungen traditioneller Dachsprenger und stellt die CWSEFFP-Systeme vor, die darauf ausgelegt sind, ganze Dörfer und waldnahe Gebiete zu schützen. Das Kapitel beschreibt die Komponenten und den Betrieb des CWSEFFP I-Systems, einschließlich seiner Druckwasserversorgung, Rohrleitungssysteme und großen Sprühdüsen. Außerdem werden die Fortschritte beim CWSEFFP II-System diskutiert, bei dem mehrere Wassersprühsysteme mit differenzieller Sprühtechnologie und intelligenter IoT-Steuerung zum Einsatz kommen. In diesem Kapitel wird die Integration von KI-gestützter CCTV-Technologie zur Echtzeit-Branderkennung und automatisierter Ventilsteuerung für eine präzise Wasserverteilung hervorgehoben. Die Studienergebnisse zeigen die Effektivität des CWSEFFP II-Systems beim Schutz ausgedehnter Gebiete und sein Potenzial für globale Anwendbarkeit. Die Schlussfolgerung unterstreicht, wie wichtig es ist, fortschrittliche Technologien in Systeme zur Bekämpfung von Waldbränden zu integrieren, um die globale Widerstandsfähigkeit gegen Waldbrände zu verbessern.KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
AbstractThis study introduces the Crown Water Spray Equipment for Forest Fires Protection (CWSEFFP), a novel system designed to prevent the spread of large-scale forest fires and protect village communities, cultural heritage sites, and forest recreational facilities. The devastating 2005 Yangyang forest fire in South Korea, which destroyed Naksan Temple and 22 state-designated cultural properties, highlighted the urgent need for enhanced fire prevention systems. CWSEFFP I and II are designed to spray water over areas of 200 m × 80 m and 2000 m × 80 m, respectively, using strategically installed large nozzles. Since 2012, CWSEFFP I has been implemented in 240 locations across South Korea, with plans to deploy CWSEFFP II in 2024. This study details the design, functionality, and technical specifications of CWSEFFP, emphasizing its role in mitigating damage in the Wildland-Urban Interface (WUI) areas. The system exemplifies an aggressive approach to forest fire prevention, addressing the increasing frequency and intensity of fires globally. It not only suppresses active fires but also prevents their spread, thereby offering a robust solution for safeguarding vulnerable communities.
- Titel
- Proceedings of Tenth International Congress on Information and Communication Technology
- Herausgegeben von
-
Xin-She Yang
R. Simon Sherratt
Nilanjan Dey
Amit Joshi
- Copyright-Jahr
- 2026
- Verlag
- Springer Nature Singapore
- Electronic ISBN
- 978-981-9697-09-0
- Print ISBN
- 978-981-9697-08-3
- DOI
- https://doi.org/10.1007/978-981-96-9709-0
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