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Epidemic Geographies
(2023)
This essay is a shortened version of a final BA thesis, written during the global pandemic of covid-19, dominating media reports, public life, and private experience in the quarantine society in the months of April to July 2020. Yet this thesis was also a test, a quiet personal one. To focus on current conditions and events allowed to shift the perspective from familiar contexts to unknown environments. It allowed to try out whether the subjects of our studies can be applied to a ‘real world context’ besides works that often only retrospectively comment on preexisting conditions. Parallel to this text two video works were developed. While the first (Heatmap Urbanism - https://vimeo.com/469567011) offers a visual inquiry into the urban implications of pandemic contact tracing, the second (Relational Topographies - https://vimeo.com/469582311) presents the cartographic speculations that are conceived in this essay.
Die COVID-19-Pandemie hat die akademische Lehre vor methodisch-didaktische Herausforderungen gestellt. Da von einer künftigen verstärkten Ausrichtung auf digitale Lehr- und Lernprozesse auszugehen ist, wurde mit der Dualen Hochschule Baden-Württemberg als Erhebungskontext eine Skala zur Evaluation digitaler Lehre entwickelt. Die angenommene Faktorenstruktur entlang der vier Prämissen erfolgreicher Online-Sozialisation (Technischer Zugang, Autonomie, Kompetenz, Soziale Eingebundenheit) konnte nicht bestätigt werden; vielmehr deutet das Ergebnis auf ein Zwei-Faktoren-Modell hin, das sich aus der digitalen Lernautonomie und dem digitalitätsbezogenen Kompetenzerleben zusammensetzt. Als Erklärungen werden die Differenzierungsfähigkeit der Studierenden sowie Entfremdungstendenzen im Zeichen von Distant Socializing diskutiert.
Ein großer Teil der älteren Bevölkerung lebt relativ zurückgezogen und ist nur eingeschränkt in das sozialräumliche Umfeld eingebunden. Mit zunehmendem Alter werden die sozialen Netzwerke kleiner und sind stärker durch familiäre Beziehungen geprägt. Allerdings sind die Familienbezüge räumlich entfernt oder sozial prekär, ebenso Kontakte in die Nachbarschaft oder ins weitere Umfeld im Quartier. Auch wenn Kontakte auf vereinzelte Familienbeziehungen oder auf einen engen Ausschnitt des herkunftskulturellen Milieus konzentriert bleiben, ist eine aktive Teilhabe schwach ausgeprägt. Einerseits handelt es sich um einen freiwilligen und bewussten sozialen Rückzug; andererseits resultieren die Gründe für das zurückgezogene Leben aus körperlichen, sozialen und/oder kognitiven Einschränkungen. Die zu Grunde liegenden Bewältigungsstrategien sind mit dem Risiko sozialer Isolation verbunden und münden in eine reduzierte Lebensqualität und die Anfälligkeit für Krankheiten aller Art.
Mit zunehmendem Lebensalter treten darüber hinaus neue Fragen auf, die die Orientierung im Alltag älterer Menschen betreffen: Das betrifft beispielsweise das selbstbestimmte Wohnen, die Gestaltung des Wochen- und Tagesablaufs und reicht bis zur Inanspruchnahme von Dienstleistungen. Ältere Menschen wissen häufig nicht, an wen sie sich mit ihren Fragen wenden können. Vor diesem Hintergrund besteht der Bedarf eines lokalen Lotsensystems, das die Fragen älterer Menschen nicht nur aufnehmen kann, sondern für sie Anschlüsse zu den „richtigen“ Stellen herstellt.
Im Projekt SONA („Seniorenorientierte Navigation“) wurde im Zeitraum 2012-2015 in Zusammenarbeit mit der Sozialverwaltung der Stadt Mülheim an der Ruhr ein Infrastrukturmodell von „Wegweisern“ bzw. „Lotsen“ entwickelt und erprobt, das sowohl die Funktion der Vermittlung von Informationen und Wegen in den verschiedenen Feldern des alltäglichen Lebens als auch die von „Kümmerern“ für Belange älterer Menschen übernimmt. Gefördert wurde das Projektvorhaben im Rahmen der SILQUA-FH-Förderlinie („Soziale Innovationen im Alter“) des Bundeministeriums für Bildung und Forschung mit dem Ziel, den Herausforderungen, die sich angesichts des demografischen Wandels ergeben, angemessen Rechnung zu tragen. Im Vordergrund der Forschungsaktivitäten stand die Verbesserung der Lebensqualität älterer Menschen sowie die Erhaltung und Stärkung ihrer Autonomie.
Der vorliegende Abschlussbericht stellt einen integrierten Handlungsrahmen dar, in dem auf zweierlei Wege über die Ergebnisse des Projekts referiert wird; zum einen werden Erfahrungen und Ergebnisse aus dem Projekt SONA vorgestellt, um sie für die Wissenschaft und Praxis nutzbar zu machen. Zum anderen werden allgemeine Handlungsempfehlungen ausgesprochen, um die Transfermöglichkeiten des Projekts zu erörtern. Zu den zentralen Ergebnissen zählt in diesem Kontext beispielsweise, dass ein Lotsensystem nur dann nachhaltig verankert werden kann, wenn es eine zentrale Koordinations- und Steuerungsverantwortlichkeit gibt. Darüber hinaus ist die Implementierung eines prozesshaften Qualitätsmanagements empfehlenswert, um die interne Organisation mit den Lotsen und Ansprechpartnern in den Themenfeldern sowie den Kontakt mit den Bürgern so zu gestalten, dass auf die Bedürfnisse der verschiedenen Zielgruppen passgenau reagiert werden kann.
BLANK ist formuliert um direkte Zusammenhänge von Theorie als Inspiration für gestalterische (als auch künstlerische) Konzeption und daraus resultierenden praktischen Ergebnissen herauszustellen. Zu diesem Zweck ist die Rezeptionsästhetik als Grundlage herangezogen worden. Fotografische Arbeiten werden innerhalb des Bildbands, BLANK in Beziehung gesetzt um theoretische Aspekte von Rezeption wahrzunehmen.
Aktuell kommen in der Versicherungsbranche zunehmend neue Geschäftsmodelle und innovative Technologien zum Einsatz. Das betrifft nicht nur einzelne Aufgaben und Funktionen, wie zum Beispiel den Vertrieb von Versicherungen. Vielmehr beobachten wir Innovationen durch Unternehmen (den „InsurTechs“) entlang der gesamten Wertschöpfungskette und sogar Neugründungen von Versicherungsunternehmen. Viele Unternehmer und Investoren beabsichtigen, mit ihren Ideen nachhaltige Lösungen zu entwickeln und das Produkt „Versicherung“ mit kundenorientierten Lösungen zu verbessern. Zum 12. Symposium hatten wir junge InsurTech-Unternehmen aus den verschiedenen Versicherungssparten eingeladen. Gründer und Vorstände berichteten am InsurTech-Standort Köln von ihren Visionen und vom aktuellen Umsetzungsstand in der Praxis.
Über mathematische Methoden und Verfahren der Künstlichen Intelligenz wird auch in der Versicherungsbranche und speziell in den Aktuarwissenschaften zunehmend intensiver diskutiert. Dazu zählen insbesondere auch Themen des Risikomanagements der Unternehmen. Bedeutende Aspekte sind dabei die Risikomessung, die Risikobeurteilung sowie die Risikokommunikation im Zuge von Solvency II. Vor diesem Hintergrund widmen wir das 15. FaRis-Symposium der Künstlichen Intelligenz im Risikomanagement. Unsere Referenten berichten in ihren Vorträgen von verschiedenen Projekten, in denen sie Künstliche Intelligenz im Risikomanagement erfolgreich eingesetzt haben. Sie referieren über Chancen und Herausforderungen sowie über zukünftige Themenfeldern der Aktuarinnen und Aktuare in Deutschland.
In diesem Artikel wird die Entwicklung einer neuen Methode zur Risikobewertung von komplexen, technischen Systemen (z.B. Maschinen, Prozessen) dokumentiert. Wir demonstrieren die Anwendung unserer Methode anhand eines Beispiels der Medizintechnik. Ziel ist die quantitative Bewertung von Risiken, die über die Ermittlung der Eintrittswahrscheinlichkeit und des Schadenerwartungswertes hinaus geht. Besonders relevant ist die Berechnung kostenintensiver Groß- schäden. Dazu kombinieren wir Methoden der klassischen ingenieurwissen- schaftlichen Risikoanalyse mit Methoden der Aktuarwissenschaften. Daraus erhalten wir eine neue Methode des quantitativen Risikomanagements zur Berechnung von Gesamtschadenverteilungen komplexer technischer Systeme. Auf diese Weise werden alle modernen Risikomaße (z.B. VaR, Expected Shortfall) zugänglich. Wir demonstrieren die einzelnen Schritte anhand eines konkreten Beispiels aus der Praxis, einem zahnärztlichen Behandlungsstuhl.
As the amount of data gathered by monitoring systems increases, using computational tools to analyze it becomes a necessity.
Machine learning algorithms can be used in both regression and classification problems, providing useful insights while avoiding the bias and proneness to errors of humans. In this paper, a specific kind of decision tree algorithm, called conditional inference tree, is used to extract relevant knowledge from data that pertains to electrical motors. The model is chosen due to its flexibility, strong statistical foundation, as well as great capabilities to generalize and cope with problems in the data. The obtained knowledge is organized in a structured way and then analyzed in the context of health condition monitoring. The final
results illustrate how the approach can be used to gain insight into the system and present the results in an understandable, user-friendly manner
Die zunehmende Automatisierung sowie Vernetzung des automobilen Verkehrs besitzt potenziell tiefgreifende Auswirkungen auf die Kfz-Versicherung. Neben der Frage nach der Haftung für Verkehrsunfälle spielen dabei ebenso eine sich verändernde Risikolandschaft sowie mögliche Verschiebungen der Kundenschnittstelle durch servicebasierte Mobilitätskonzepte eine strategisch zentrale Rolle. Darüber hinaus führt die zunehmende Vernetzung der Fahrzeuge zu einem sich verschärfenden Wettkampf um den Zugriff auf relevante Daten aus dem Fahrzeug.
Beim 14. FaRis & DAV Symposium beleuchteten die Vortragenden diese Fragen hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf das Geschäftsmodell der Kfz-Versicherung, um auf dieser Basis die Herausforderungen und mögliche Lösungsansätze zu diskutieren.
Quantitatives Risikomanagement. Proceedings zum 9. FaRis & DAV Symposium am 4. Dezember 2015 in Köln
(2016)
Das quantitative Risikomanagement nimmt an Bedeutung immer weiter zu. Hierbei spielt natürlich die interne Modellierung von Risiken eine entscheidende Rolle. In diesem Zusammenhang sind die verschiedenen Modellansätze zu beleuchten und Risikomaße bzw. Risikoaggregationsmethoden im Rahmen der Bewertung kritisch zu hinterfragen. Nicht zu vernachlässigen ist in der Betrachtung des Zusammenspiels verschiedener Risiken und somit auch in der Modellierung gerade bei Versicherungsunternehmen das Asset-Liability-Management.
Land-use intensification and urbanisation processes are degrading ecosystem services in the Guapiaçu-Macacu watershed in the state of Rio de Janeiro, Brazil. Paying farmers to forgo agricultural production activities in order to restore natural watershed services might be a viable means of securing water resources over the long term for the approximately 2.5 million urban water users in the region. This study quantified the costs of changing current land-use patterns to enhance watershed services. These costs are compared to estimates of the avoided water treatment costs for the public potable water supply as a proxy of willingness-to-pay for watershed services. Farm-household data was used to estimate the opportunity costs of abandoning current land uses in order to allow natural vegetation succession; a process that is very likely to improve water quality in terms of reducing erosion and subsequently water turbidity. Opportunity cost estimates were extrapolated to the watershed scale based on land-use classifications and a vulnerability analysis for identifying priority areas for watershed management interventions. Water quality and treatment cost data from the primary local water treatment plant (principal water user in the study area) were analysed to assess the potential demand for watershed services. The conversion of agricultural land uses for the benefit of watershed service provision was found to entail high opportunity costs in the study area, which is near the city of Rio de Janeiro. Alternative, relatively low-cost practices that support watershed conservation do exist for the livestock production systems. Other options include: implementing soil conservation techniques, permanent protection of areas that are vulnerable to erosion, protecting and restoring riparian and headwater areas, and applying more sustainable agricultural practices. These measures have the potential to directly reduce the amount of sediment and nutrients reaching water bodies and, in turn, decrease the costs of treatment required for providing the potable water supply. Based on treatment costs, the state water utility company’s willingness-to-pay for watershed services alone will not be sufficient to compensate farmers for forgoing agricultural production activities in order to improve the provision of additional watershed services. The results suggest that the opportunity costs of land-cover changes at the scale needed to improve water quality will likely exceed the cost of additional investments in water treatment. Monetary incentives conditioned on specific adjustments to existing production systems could offer a complementary role for improving watershed services. The willingness-to-pay analysis, however, only focused on chemical treatment costs and one of a potentially wide range of ecosystem services provided by the natural vegetation in the Guapiaçu-Macacu watershed (water quality maintenance for potable water provision). Other ecosystem services provided by forest cover include carbon sequestration and storage, moderation of extreme weather events, regulation of water flows, landscape aesthetics, and biodiversity protection. Factoring these additional ecosystem services into the willingness-to-pay equation is likely to change the conclusions of the assessment in favour of additional conservation action, either through payments for ecosystem services (PES) or other policy instruments. This effort contributes to the growing body of related scientific literature by offering additional knowledge on how to combine spatially explicit economic and environmental information to provide valuable insights into the feasibility of implementing PES schemes at the scale of entire watersheds. This is relevant to helping inform decision-making processes with respect to the economic scope of incentive-based watershed management in the context of the Guapiaçu-Macacu watershed. Furthermore, the findings of this research can serve long-term watershed conservation initiatives and public policy in other watersheds of the Atlantic Forest biome by facilitating the targeting of conservation incentives for a cost-effective watershed management.
Diese Arbeit behandelt Rückversicherungsprogramme aus fakultativen und obligatorischen, proportionalen und nichtproportionalen Deckungen. Zunächst wird eine neue Darstellungsweise eingeführt, die nicht nur die Kapazitäten der Bausteine des Rückversicherungsprogramms, sondern auch die Schadenaufteilung transparent macht. Durch Skalierung der Schadenachse mittels der Verteilungsfunktion des Einzelschadens ergibt sich eine anschauliche Darstellung der jeweiligen Erwartungswerte und damit des Prämienbedarfs. Im zweiten Teil der Arbeit wird die Auswirkung nichtproportionaler fakultativer Rückversicherung auf bereits vorhandene obligatorische Rückversicherungen untersucht, insbesondere der so genannte „Kompressionseffekt“. Die Verteilung des Schadens auf die einzelnen Deckungsabschnitte wird graphisch und mit einem Zahlenbeispiel verdeutlicht. Es ergibt sich, dass ein Schadenexzedent auf den Selbstbehalt durch Kompression erheblich benachteiligt wird.
The availability of several CPU cores on current computers enables
parallelization and increases the computational power significantly.
Optimization algorithms have to be adapted to exploit these highly
parallelized systems and evaluate multiple candidate solutions in
each iteration. This issue is especially challenging for expensive
optimization problems, where surrogate models are employed to
reduce the load of objective function evaluations.
This paper compares different approaches for surrogate modelbased
optimization in parallel environments. Additionally, an easy
to use method, which was developed for an industrial project, is
proposed. All described algorithms are tested with a variety of
standard benchmark functions. Furthermore, they are applied to
a real-world engineering problem, the electrostatic precipitator
problem. Expensive computational fluid dynamics simulations are
required to estimate the performance of the precipitator. The task
is to optimize a gas-distribution system so that a desired velocity
distribution is achieved for the gas flow throughout the precipitator.
The vast amount of possible configurations leads to a complex
discrete valued optimization problem. The experiments indicate
that a hybrid approach works best, which proposes candidate solutions
based on different surrogate model-based infill criteria and
evolutionary operators.
Surrogate-based optimization relies on so-called infill criteria (acquisition functions) to decide which point to evaluate next. When Kriging is used as the surrogate model of choice (also called Bayesian optimization), one of the most frequently chosen criteria is expected improvement. We argue that the popularity of expected improvement largely relies on its theoretical properties rather than empirically validated performance. Few results from the literature show evidence, that under certain conditions, expected improvement may perform worse than something as simple as the predicted value of the surrogate model. We benchmark both infill criteria in an extensive empirical study on the ‘BBOB’ function set. This investigation includes a detailed study of the impact of problem dimensionality on algorithm performance. The results support the hypothesis that exploration loses importance with increasing problem dimensionality. A statistical analysis reveals that the purely exploitative search with the predicted value criterion performs better on most problems of five or higher dimensions. Possible reasons for these results are discussed. In addition, we give an in-depth guide for choosing the infill criteria based on prior knowledge about the problem at hand, its dimensionality, and the available budget.
We propose a hybridization approach called Regularized-Surrogate- Optimization (RSO) aimed at overcoming difficulties related to high- dimensionality. It combines standard Kriging-based SMBO with regularization techniques. The employed regularization methods use the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO). An extensive study is performed on a set of artificial test functions and two real-world applications: the electrostatic precipitator problem and a multilayered composite design problem. Experiments reveal that RSO requires significantly less time than Kriging to obtain comparable results. The pros and cons of the RSO approach are discussed and recommendations for practitioners are presented.
Real-world problems such as computational fluid dynamics simulations and finite element analyses are computationally expensive. A standard approach to mitigating the high computational expense is Surrogate-Based Optimization (SBO). Yet, due to the high-dimensionality of many simulation problems, SBO is not directly applicable or not efficient. Reducing the dimensionality of the search space is one method to overcome this limitation. In addition to the applicability of SBO, dimensionality reduction enables easier data handling and improved data and model interpretability. Regularization is considered as one state-of-the-art technique for dimensionality reduction. We propose a hybridization approach called Regularized-Surrogate-Optimization (RSO) aimed at overcoming difficulties related to high-dimensionality. It couples standard Kriging-based SBO with regularization techniques. The employed regularization methods are based on three adaptations of the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO). In addition, tree-based methods are analyzed as an alternative variable selection method. An extensive study is performed on a set of artificial test functions and two real-world applications: the electrostatic precipitator problem and a multilayered composite design problem. Experiments reveal that RSO requires significantly less time than standard SBO to obtain comparable results. The pros and cons of the RSO approach are discussed, and recommendations for practitioners are presented.
Many black-box optimization problems rely on simulations to evaluate the quality of candidate solutions. These evaluations can be computationally expensive and very time-consuming. We present and approach to mitigate this problem by taking into consideration two factors: The number of evaluations and the execution time. We aim to keep the number of evaluations low by using Bayesian optimization (BO) – known to be sample efficient– and to reduce wall-clock times by executing parallel evaluations. Four parallelization methods using BO as optimizer are compared against the inherently parallel CMA-ES. Each method is evaluated on all the 24 objective functions of the Black-Box-Optimization-Benchmarking test suite in their 20-dimensional versions. The results show that parallelized BO outperforms the state-of-the-art CMA-ES on most of the test functions, also on higher dimensions.
An important class of black-box optimization problems relies on using simulations to assess the quality of a given candidate solution. Solving such problems can be computationally expensive because each simulation is very time-consuming. We present an approach to mitigate this problem by distinguishing two factors of computational cost: the number of trials and the time needed to execute the trials. Our approach tries to keep down the number of trials by using Bayesian optimization (BO) –known to be sample efficient– and reducing wall-clock times by parallel execution of trials. We compare the performance of four parallelization methods and two model-free alternatives. Each method is evaluated on all 24 objective functions of the Black-Box-Optimization- Benchmarking (BBOB) test suite in their five, ten, and 20-dimensional versions. Additionally, their performance is investigated on six test cases in robot learning. The results show that parallelized BO outperforms the state-of-the-art CMA-ES on the BBOB test functions, especially for higher dimensions. On the robot learning tasks, the differences are less clear, but the data do support parallelized BO as the ‘best guess’, winning on some cases and never losing.
Sensor placement for contaminant detection in water distribution systems (WDS) has become a topic of great interest aiming to secure a population's water supply. Several approaches can be found in the literature with differences ranging from the objective selected to optimize to the methods implemented to solve the optimization problem. In this work we aim to give an overview of the current work in sensor placement with focus on contaminant detection for WDS. We present some of the objectives for which the sensor placement problem is defined along with common optimization algorithms and Toolkits available to help with algorithm testing and comparison.
Drinking water supply and distribution systems are critical infrastructure that has to be well maintained for the safety of the public. One important tool in the maintenance of water distribution systems (WDS) is flushing. Flushing is a process carried out in a periodic fashion to clean sediments and other contaminants in the water pipes. Given the different topographies, water composition and supply demand between WDS no single flushing strategy is suitable for all of them. In this report a non-exhaustive overview of optimization methods for flushing in WDS is given. Implementation of optimization methods for the flushing procedure and the flushing planing are presented. Suggestions are given as a possible option to optimise existing flushing planing frameworks.