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Ausgelöst durch die COVID-19-Pandemie im Sommersemester 2020 fanden Hochschulen eine große Bandbreite an lokalen Lösungen für die Ad-hoc Umstellung auf digitale Lehre. Über Notfalllösungen hinaus stellt sich für die Zukunft der Hochschullehre die Frage, welche Chancen hybride Hochschullehre bietet. Dies berührt vor allem notwendige Veränderungen der Makroebene der strukturellen Rahmenbedingungen für das Lehren und Lernen an der Hochschule als Organisation, die auch von den rechtlichen Vorgaben und dem politischen Diskurs zu Studien- und Bildungszielen geprägt ist. Der Band versammelt unterschiedliche Ansätze hochschuldidaktischer Forschung und geht der Frage nach, welche Implikationen sich aus erhobenen empirischen Daten für die Hochschulbildung und die lehrbezogene Hochschulentwicklung ableiten lassen.
Der Band behandelt auf der Makroebene die Themen:
I. Bewertung und Akzeptanz sich verändernder Lehrstrukturen
II. Rahmenbedingungen digitaler/hybrider Lehre aus der Sicht von Lehrenden und Studierenden
III. Die Rolle der Hochschuldidaktik in der Entwicklung digitaler/hybrider Lehrstrukturen
IV. Methodische Bezugsrahmen für die strategische Hochschulentwicklung im Kontext der Digitalisierung
Gegründet 1829, prägte die Papierfabrik Zanders das Wirtschaftsleben der Stadt Bergisch Gladbach über fast 200 Jahre nachhaltig. Auf dem 37 ha großen Werkgelände finden sich Gebäude aus den verschiedenen Epochen der Papierfabrik und dokumentieren die wechselvolle Geschichte der Firma. Die in diesem Studienprojekt bearbeiteten historischen Werkhallen wurden zusammen mit elf weiteren Objekten auf dem Firmengelände als Baudenkmal in die Denkmalliste der Stadt Bergisch Gladbach aufgenommen. Die erarbeiteten Projekte zeigen verschiedene Wege der Nutzung auf.
Im 50. Jubiläumsjahr der TH Köln haben wir uns einem bislang wenig behandelten Thema gewidmet, nämlich der Kunst an den Gebäuden der Technischen Hochschule Köln.
Die TH Köln verfügt als größte Fachhochschule in Deutschland über zwei Standorte in Köln, den Campus Südstadt und den Campus Deutz. Darüber hinaus gibt es zwei weitere Standorte in Gummersbach und Leverkusen. Da sich die künstlerischen Objekte ausschließlich an den Gebäuden innerhalb des Stadtgebiets von Köln befinden, beschränkt sich diese Betrachtung auf die historischen Gebäude des Campus Südstadt sowie auf den maßgeblich in den 1970er Jahren entstandenen Komplex des Campus Deutz.
Mit diesem Bericht dokumentiert das Institut für Versicherungswesen (ivwKöln) seine Forschungsaktivitäten des vergangenen Jahres. Wir geben damit gegenüber der Öffentlichkeit und insbesondere den Freunden und Förderern des Instituts Rechenschaft über die geleistete Forschungsarbeit. Darüber hinaus wollen wir in diesem Forschungsbericht auch darlegen, welche Forschungsziele wir am Institut verfolgen und welche Aktivitäten derzeit geplant sind.
Der Beitrag behandelt die Dokumentation und Bauaufnahme sowohl der Geometrie, als auch nicht-stofflicher Eigenschaften der Johannes-Kirche in Bochum von Hans Scharoun. Die vorgestellte Methodik zielt darauf ab, Eigenschaften des Raumes erforschen zu können, die über die reine Geometrie und Materialität hinausgehen, um auch solche bauhistorischen und denkmalpflegerischen Werte fassen zu können.
In den Wirtschaftswissenschaften werden Risiken häufig mit dichotomen Zufallsvariablen modelliert. In der vorliegenden Arbeit wird an Fallbeispielen untersucht, unter welchen Bedingungen für das Gesamtrisiko eines inhomogenen Portfolios von stochastisch unabhängigen dichotomen Risiken näherungsweise von einer Normalverteilung ausgegangen werden kann. Die Normalverteilung ergibt sich aus dem zentralen Grenzwert. Die Approximation mit der Normalverteilung wird dabei auch mit der Näherung durch eine zusammengesetzte Poisson-Verteilung verglichen.
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.
EventDetectR: An efficient Event Detection System (EDS) capable of detecting unexpected water quality conditions. This approach uses multiple algorithms to model the relationship between various multivariate water quality signals. Then the residuals of the models were utilized in constructing the event detection algorithm, which provides a continuous measure of the probability of an event at every time step. The proposed framework was tested for water contamination events with industrial data from automated water quality sensors. The results showed that the framework is reliable with better performance and is highly suitable for event detection.
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.
Benchmark experiments are required to test, compare, tune, and understand optimization algorithms. Ideally, benchmark problems closely reflect real-world problem behavior. Yet, real-world problems are not always readily available for benchmarking. For example, evaluation costs may be too high, or resources are unavailable (e.g., software or equipment). As a solution, data from previous evaluations can be used to train surrogate models which are then used for benchmarking. The goal is to generate test functions on which the performance of an algorithm is similar to that on the real-world objective function. However, predictions from data-driven models tend to be smoother than the ground-truth from which the training data is derived. This is especially problematic when the training data becomes sparse. The resulting benchmarks may not reflect the landscape features of the ground-truth, are too easy, and may lead to biased conclusions.
To resolve this, we use simulation of Gaussian processes instead of estimation (or prediction). This retains the covariance properties estimated during model training. While previous research suggested a decomposition-based approach for a small-scale, discrete problem, we show that the spectral simulation method enables simulation for continuous optimization problems. In a set of experiments with an artificial ground-truth, we demonstrate that this yields more accurate benchmarks than simply predicting with the Gaussian process model.
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.
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.
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.
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.
This survey compiles ideas and recommendations from more than a dozen researchers with different backgrounds and from different institutes around the world. Promoting best practice in benchmarking is its main goal. The article discusses eight essential topics in benchmarking: clearly stated goals, well- specified problems, suitable algorithms, adequate performance measures, thoughtful analysis, effective and efficient designs, comprehensible presentations, and guaranteed reproducibility. The final goal is to provide well-accepted guidelines (rules) that might be useful for authors and reviewers. As benchmarking in optimization is an active and evolving field of research this manuscript is meant to co-evolve over time by means of periodic updates.
Die Frage, ob Big Data und Künstliche Intelligenz (KI) die Versicherungswirtschaft revolutionieren, beschäftigt schon seit einiger Zeit unsere Gesellschaft sowie im Besonderen die Versicherungsbranche. Die Fortschritte in jüngster Vergangenheit in der KI und bei der Auswertung großer Datenmengen sowie die große mediale Aufmerksamkeit sind immens. Somit waren Big Data und Künstliche Intelligenz auch die diesjährigen vielversprechenden Themen des 24. Kölner Versicherungs-
symposiums der TH Köln am 14. November 2019: Das ivwKöln hatte zum fachlichen Austausch eingeladen, ein attraktives Vortragsprogramm zusammengestellt und Networking-Gelegenheiten für die Gäste aus Forschung und Praxis vorbereitet. Der vorliegende Proceedings-Band umfasst die Vortragsinhalte der verschiedenen Referenten.
Die Risikowahrnehmung von Bürgern und Verbrauchern weicht aufgrund von psychologischen Verzerrungseffekten in vielen Fällen deutlich von den realen Risiken ab, was zu „irrationalen“ Entscheidungen und ungeeignetem Vorsorgen und Versichern führen kann. Ziel der Studie ist es, solche Abweichungen in der Wahrnehmung von alltäglichen Risiken in der deutschen Bevölkerung aufzuzeigen. Im Wege einer empirischen Untersuchung wurde daher repräsentativ erhoben, wie unterschiedliche Risiken aus den drei Lebensbereichen „Auto und Mobilität“, „Eigentum, Beruf und Familie“ sowie „Gesundheit und Leben“ in der Bevölkerung eingeschätzt werden. Der subjektiven Risikowahrnehmung werden dann die entsprechenden statistischen Eintrittswahrscheinlichkeiten gegenüber gestellt.
Im Ergebnis zeigt sich, dass die Wahrscheinlichkeit seltener Ereignissemeist überschätzt wird. Das gilt wiederum insbesondere für „medienwirksame“ Ereignisse wie tödliche Verkehrsunfälle oder die Gefahr durch Terroranschläge. Häufigere Ereignisse werden dagegen eher unterschätzt. Neben Sachschäden oder Eigentumsdelikten gilt dies insbesondere für Brand-und Leitungswasserschäden. Besonders auffällig ist zudem die Unterschätzung der Häufigkeit von Rechtsfällen. Bezogen auf die eigene Person im Vergleich zur Betroffenheit in der Bevölkerung, werden Terrorgefahren, tödliche Verkehrsunfälle und Computerkriminalität als besonders hoch eingeschätzt. Kontakt mit dem Gesetz –sei es ein Verlust der Fahrerlaubnis, einer Straftat verdächtigt zu werden oder in einen zivilen Rechtsstreit verwickelt zu werden, betrifft hingegen eher die Bevölkerung allgemein und damit „die Anderen“. Auch Erfahrungen im persönlichen Umfeld spielen eine wichtige Rolle, indem die eigene Gefährdung als deutlich höher eingeschätzt wird. Das gilt in besonderem Maße für Ereignisse, die ansonsten als sehr unwahrscheinlich angesehen werden (z.B. tödlicher Flugzeugunfall, tödliches Gewaltverbrechen, Straftatverdacht), aber auch für Berufsunfähigkeits-sowie Krankheitsrisiken.
Mit dem Forschungsschwerpunkt „Bevölkerungsschutz im gesellschaftlichen Wandel“ (BigWa) untersuchten an der Technischen Köln verschiedene Fachbereiche in den vergangenen Jahren interdisziplinär die Auswirkungen des Wandels der Gesellschaftsstruktur (z.B. höheres Durchschnittslebensalter, Rückgang der Geburtenrate) auf den Bevölkerungsschutz. Weniger Menschen engagieren sich ehrenamtlich in Hilfsorganisationen und zugleich stellen sich Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben durch neue Gefahrenereignisse weitere Herausforderungen. Mit diesem Band werden auszugsweise im Rahmen des Forschungsschwerpunkts erfolgte Arbeiten, gewonnene Erkenntnisse und Ergebnisse dargestellt sowie verschiedene betreute Abschlussarbeiten vorgestellt.
Die Risikowahrnehmung von Bürgern und Verbrauchern weicht aufgrund von psychologischen Verzerrungseffekten deutlich von den realen Risiken ab. Zudem sind die meisten Menschen durch das Denken in Wahrscheinlichkeiten und hohe Zahlen überfordert. In einer (weitgehend) repräsentativen Bevölkerungsumfrage wurden vom 31.3. bis zum 2.4.2020 insgesamt 2.028 Personen zur Wahrnehmung von Risiken rund um die Corona-Pandemie sowie zur Fähigkeit der Einschätzung exponentieller Entwicklungen befragt.
Die wichtigsten Ergebnisse lassen sich wie folgt zusammenfassen:
Exponentielle Entwicklungen – wie im Falle einer Pandemie gegeben - entziehen sich weitgehend dem menschlichen Vorstellungsvermögen. Das Gleiche gilt für die gigantischen Geldbeträge, die als Hilfsmaßnahmen für die Wirtschaft beschlossen wurden. Diese werden – vereinfacht ausgedrückt - nur noch als „unglaublich viel Geld“ wahrgenommen.
Die Sorgen vor Corona sind – wenig überraschend – in den Köpfen der Bürger überaus präsent. Nur ein kleiner Anteil der Bevölkerung sorgt sich nach eigenen Aussagen gar nicht oder kaum über eine mögliche Ansteckung. Jeder zweite fürchtet eine wirtschaftlichen Notlage, und vierzig Prozent bangen sogar um ihr Leben.
Zum Vergleich haben wir einige weitere Sorgen mit erfasst, die wir bereits in einer Studie im August 2016 erhoben hatten. Damals war Krebs – gemeinsam mit Verkehrsunfällen – die weitaus präsenteste von insgesamt 30 abgefragten Sorgen. Die Angst vor einem Terroranschlag lag bei den Befragten ebenfalls weit vorne. Aber kein Thema hatte die Bürger damals so „im Griff“ wie zum jetzigen Erhebungszeitpunkt die Corona-Krise.
Andere Gefahren scheinen durch Corona nur in moderatem Umfang verdrängt zu werden: Krebs oder Herzinfarkt besorgen tendenziell etwas weniger Menschen, als das in „normalen“ Zeiten der Fall ist. Die vor vier Jahren noch höchst präsente Bedrohung durch Terrorismus ist hingegen zu großen Teilen aus dem Alltagserleben verschwunden.
Wird anstelle des „Bauches“ der „Kopf“ angesprochen, so ändert sich die Reihenfolge der Risiken nicht wesentlich. Ebenso wie Herzinfarkt und Krebs werden auch die Ansteckung und eine wirtschaftliche Notlage von weiten Teilen der Bevölkerung als eine realistische Bedrohung angesehen.
Ausnahme hiervon ist der mögliche Tod durch den Corona-Virus, der sich in den alltäglichen Ängsten (siehe oben Punkt 2) deutlich mehr niederschlägt, als wenn etwas nüchterner über konkrete Wahrscheinlichkeiten nachgedacht wird. Erst in der Altersgruppe ab 55 Jahren steigen auch hier die Werte deutlich an. Sie bleiben aber auch dann realistischerweise unter den Werten für einen Herzinfarkt oder eine Krebserkrankung.
Im Großen und Ganzen hielten sich die Menschen an die auferlegten Verbote: Die Mehrheit folgt diesen zumindest aus eigener Sicht „voll und ganz“. Gut jeder Dritte nimmt es aber nicht so ganz genau, und insgesamt ca. 5% bekennen sich dazu, die Regeln eher oder gar nicht zu befolgen.
Die Frage, wer am ehesten gegen die Regeln verstößt, lässt sich anhand soziodemographischer Daten kaum eindeutig beantworten. Zwar steigt der Anteil derer, die die Regeln „voll und ganz befolgen“, ab ca. 45 Jahren leicht an, insgesamt zeigen sich aber alle Altersgruppen weitgehend „regelkonform“. Noch geringer sind die Unterschiede nach Einkommen, Bildung oder Bundesland. Am ehesten findet sich noch eine Abweichung nach Geschlecht, indem Männer die Regeln etwas „lockerer“ auslegen.
Der Bedarf an Tests ist hoch, eine Mehrheit würde gerne einen Corona-Test vornehmen.
In der vorliegenden Arbeit wird eine Cantelli-Zusage mithilfe einer bewerteten inhomogenen Markov-Kette modelliert. Dabei wird der Barwert des zukünftigen Zahlungsstroms als Zufallsvariable aufgefasst. Betrachtet man nur den Erwartungswert des Barwerts, so ergeben sich die für eine Cantelli-Zusage üblichen Ergebnisse. Das bedeutet, dass in dem Modell auf einen Zustand verzichtet werden kann. Dies gilt aber nicht für Streuungs- und Risikomaße.
This paper introduces CAAI, a novel cognitive architecture for artificial intelligence in cyber-physical production systems. The goal of the architecture is to reduce the implementation effort for the usage of artificial intelligence algorithms. The core of the CAAI is a cognitive module that processes declarative goals of the user, selects suitable models and algorithms, and creates a configuration for the execution of a processing pipeline on a big data platform. Constant observation and evaluation against performance criteria assess the performance of pipelines for many and varying use cases. Based on these evaluations, the pipelines are automatically adapted if necessary. The modular design with well-defined interfaces enables the reusability and extensibility of pipeline components. A big data platform implements this modular design supported by technologies such as Docker, Kubernetes, and Kafka for virtualization and orchestration of the individual components and their communication. The implementation of the architecture is evaluated using a real-world use case.
Hochschulen initiieren und fördern immer stärker das unternehmerische Denken und Handeln ihrer Studierenden und tragen maßgeblich zu ihrer Qualifizierung als Gründerinnen und Gründer bei. Entrepreneurship Education sowie die Bereitstellung von Einrichtungen und Angeboten für junge Gründerinnen und Gründer spielen eine zentrale Rolle und sollen Innovationen als wissensbasierten Output fördern. Die vorliegende Untersuchung geht der Fragestellung nach, wie Hochschulen am Beispiel der Technischen Hochschule Köln – kurz TH Köln – ihre Studierenden unternehmerische Kompetenzen vermitteln und sie in Bezug auf Gründungsaktivitäten sensibilisieren, mobilisieren und unterstützen können, um so eine Entrepreneruship-Kultur im Zeitablauf zu entwickeln und zu etablieren. Sie bezieht zwei empirische Studien mit ein: eine aktuelle Befragung der Studierenden aus dem Jahre 2019 sowie eine Befragung aus dem Jahre 2016. So lassen sich aktuelle sowie im Zeitablauf vergleichende Aussagen ableiten.
Mit diesem Bericht dokumentiert das Institut für Versicherungswesen (ivwKöln) seine Forschungsaktivitäten des vergangenen Jahres. Wir geben damit gegenüber der Öffentlichkeit und insbesondere den Freunden und Förderern des Instituts Rechenschaft über die geleistete Forschungsarbeit. Darüber hinaus wollen wir in diesem Forschungsbericht auch darlegen, welche Forschungsziele wir am Institut verfolgen und welche Aktivitäten derzeit geplant sind.
This volume is a collection of thoughts and ideas around the concepts of resilience and vulnerability related to their application in the context of disaster risk. Each of the chapters can be classified as an essay, a working paper, or simply as a think piece. Irrespective of different contexts and themes they are united as they represent efforts to grasp the elusive concepts of vulnerability, resilience, exposure, risk in context of natural hazards or wilful destruction and the potential disasters these may cause. One further common feature of these pieces put together in this volume is that they were never really became known and acknowledged. Most of these writings, or versions thereof have never been published in printed media. They all originate from the period between 2008 and 2018. Some of these “early thoughts” might have been premature then. We speculate however, that in light of the present state of the international scientific discourse in the respective area and the ever flourishing conceptual debates around vulnerability and resilience some of the ideas found in these “hidden essays” may trigger second thoughts and hence could enliven the present debates. Thus next to be the historical documentation of what has been pondered on a decade ago, some scientific follow up may occur.
Im Band 2/2019 werden Ergebnisse und Inhalte der Definitionphase des Deutsch-Iranischen Projektes „Basis-Infrastrukturen und Services einer inklusiven Katastrophenresilienz im Iran – Basic Infrastructures and Services for Enhancing Inclusive Community Disaster Resilience in Iran“ (INCOR) veröffentlicht. Er gibt einen Überblick über die Inhalte des Projekts und beleuchtet die Hintergründe und Konzeption. Weiter werden Synergien zwischen dem Resilienz-Ansatz für Kritische Infrastrukturen und dem Ansatz der „inclusiveness“ nach UN HABITAT beschrieben. Außerdem wird über die Iranisch-Deutschen Experten Workshops in Teheran und Köln berichtet, welche den internationalen Austausch von Katastrophenschutz-Managern förderten. Abschließend werden Möglichkeiten genannt, wie INCOR dem Sendai Framework beiträgt.
Mit dem Betriebsrentenstärkungsgesetz (BRSG) wurde den Tarifvertragsparteien erstmals die Vereinbarung reiner Beitragszusagen ermöglicht. Hierbei sind Mindestleistungen oder Garantien seitens der Versorgungseinrichtungen ausdrücklich nicht erlaubt (Garantieverbot). Es ist jedoch möglich, ein kollektives Versorgungskapital zu bilden, das nicht dem einzelnen Sparer, sondern der Sparergemeinschaft insgesamt zur Verfügung steht. Mittels einer kollektiven Reserve als Puffer sollen Kapitalmarktschwankungen mit dem Ziel ausgeglichen werden, die Wertentwicklung des Versorgungskapitals für den einzelnen Sparer zu verstetigen. Aufbauend auf der bisherigen Forschung von GOECKE (2011, 2012, 2013a, 2013b und 2016) und GOECKE / MUDERS (2018) wird auf der Grundlage historischer Kapitalmarktdaten die Wirkungsweise des kollektiven Spar-modells im Zeitraum 1957-2017 getestet. Dabei wird neben Deutschland auch die USA betrachtet. Ferner werden zusätzlich inflationsbereinigte Werte herangezogen.
Das „Glossar zum Wissensmanagement im Bevölkerungsschutz“ von Norf, Tiller und Fekete (2019) stellt die wesentlichen Begriffe und Konzepte zu Wissensmanagement und seiner Bedeutung für den Bevölkerungsschutz vor. Das Glossar ist ein Ergebnis des Forschungsprojektes WAKE (https://wake-project.eu/), das Lösungsansätze für den bestmöglichen Umgang mit Wissen im Bevölkerungsschutz entwickelt. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Aufarbeitung der Flüchtlingssituation 2015/2016. Es geht um die Frage, wie das darin erworbene Wissen und die dabei gemachten Erfahrungen strukturiert gesammelt, gesichert, aufgearbeitet und für spätere Szenarien genutzt werden können. Das Glossar kann und soll kein Ratgeber für die praktische Einführung von Wissensmanagement in Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgabe (BOS) sein. Denn für die Einführung eines Wissensmanagements kann es kein Patentrezept geben. Es muss in jedem einzelnen Fall eine individuell zugeschnittene, praktische Wissensmanagementlösung erarbeitet werden. Allerdings entwickelt das WAKE-Projekt, aufbauend auf dem Glossar, Empfehlungen zur Einführung oder Verbesserung eines Wissensmanagements im Organisationsalltag und in Einsatzsituationen im Bevölkerungsschutz.
Im ersten Teil dieser Publikation wurde unter nicht allzu restriktiven Anforderungen hergeleitet, dass man auch für Versicherungen approximativ das mikroökonomische Produktionsmodell anwenden kann. Dies liefert eine andere Sichtweise im Hinblick auf die Unternehmenssteuerung. In diesem zweiten Teil werden weitere Anwendungen dieses Modells diskutiert.
Mit diesem Bericht dokumentiert das Institut für Versicherungswesen (ivwKöln) seine Forschungsaktivitäten des vergangenen Jahres. Wir geben damit gegenüber der Öffentlichkeit und insbesondere den Freunden und Förderern des Instituts Rechenschaft über die geleistete Forschungsarbeit. Darüber hinaus wollen wir in diesem Forschungsbericht auch darlegen, welche Forschungsziele wir am Institut verfolgen und welche Aktivitäten derzeit geplant sind.
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.
A pension system is resilient if it able to absorb external (temporal) shocks and if it is able to adapt to (longterm) shifts of the socio-economic environment. Defined benefit (DB) and defined contribution pension plans behave contrastingly with respect to capital market shocks and shifts: while DB-plan benefits are not affected by external shocks they totally lack adaptability with respect to fundamental changes; DC-plans automatically adjust to a changing environment but any external shock has a direct impact on the (expected) pensions. By adding a collective component to DC-plans one can make these collective DC (CDC)-plans shock absorbing - at least to a certain degree. In our CDC pension model we build a collective reserve of assets that serves as a buffer to capital market shocks, e.g. stock market crashes. The idea is to transfer money from the collective reserve to the individual pension accounts whenever capital markets slump and to feed the collective reserve whenever capital market are booming. This mechanism is particular valuable for age cohorts that are close to retirement. It is clear that withdrawing assets from or adding assets to the collective reserve is essentially a transfer of assets between the age cohorts. In our near reality model we investigate the effect of stock market shocks and interest rate (and mortality) shifts on a CDC- pension system. We are particularly interested in the question, to what extend a CDC-pension system is actually able to absorb shocks and whether the intergenerational transfer of assets via the collective reserve can be regarded as fair.
Das Betriebsrentenstärkungsgesetz stellt eine Novellierung der betrieblichen Altersversorgung (bAV) in Deutschland dar. Mit dem kürzlich verabschiedeten Gesetz wird erstmals die Möglichkeit geschaffen, die reine Beitragszusage (rBZ) ohne Leistungsgarantie auf tarifvertraglichem Weg zu vereinbaren. Die Höhe der späteren Versorgungsleistung der Arbeitnehmer wird somit zum einen durch die entrichteten Beiträge an den Versorgungsträger determiniert. Zum anderen bestimmt der Erfolg der im Kollektiv zu organisierenden Kapitalanlage mit einem ebenfalls gemeinschaftlichen Risikobudget zu einem wesentlichen Teil die spätere Versorgungsleistung. Die Kapitalanlage steht somit stärker denn je im Spannungsfeld zwischen Rendite und Risiko. Konkret ist eine potentiell höhere Zielrente durch eine chancenorientierte Kapitalanlage gegen das Risiko einer nachhaltigen Unterdeckung und einer damit verbundenen Kürzung der Zielrente abzuwägen. Um diese Abwägung bestmöglich zu treffen und die Wahrscheinlichkeit einer nachhaltigen Unterdeckung zu minimieren, müssen die Kapitalanlage effizient gestaltet und Extremrisiken vermieden werden. Im Falle der erfolgreichen Einführung der rBZ ergeben sich zudem Auswirkungen auf die Kapitalanlage für bestehende Systeme. Basierend auf der Entwicklung der bAV-Landschaft in dem Vereinigten Königreich seit der Einführung von DC-Plänen ist anzunehmen, dass auch in Deutschland eine schrittweise Schließung der leistungsgarantierten Systeme erfolgt. Das daraus resultierende, ausbleibende Neugeschäft bei den bestehenden Systemen ist im Rahmen der Kapitalanlage durch eine Verschiebung des Fokus von Rendite und Deckungsgrad hin zu den benötigten Cashflows zur Bedeckung der Rentenzahlung zu adjustieren. Auf dem 13. FaRis & DAV Symposium referierten Altersversorgungs- und Kapitalmarktexperten zu der Ausrichtung und Implementierung der Kapitalanlage für die Zielrente.
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.
Die Reinhaltung der Luft spielt heute mehr denn je eine wichtige Rolle. In Gesellschaft und Politik wird über Dieselfahrverbote in Innenstädten diskutiert, um die Feinstaubbelastung in den Städten zu senken. Besonders die Industrie steht vor der Aufgabe, den Partikelausstoß zu senken und Wege zu finden, um eine gesunde Luft zu wahren. Zur Abgasreinigung werden oft Filter eingesetzt. Diese weisen aber hohe Energieverluste auf. Die ständige Reinigung oder der Wechsel der Filter kostet Zeit und Geld. Daher ist neben Filtern eine der gängigsten Methoden die Abgasreinigung durch Staubabscheider. Staubabscheider funktionieren filterlos. Dadurch entfällt eine wiederkehrende Filterreinigung, beziehungsweise der regelmäßige Filtertausch. Die Technik der Staubabscheider hat ihren Ursprung in der Natur. Aus der Betrachtung von Zyklonen (in den Tropen vorkommende Wirbelstürme) wurde ein Verfahren entwickelt, um staubhaltige Fluide von den Verunreinigungen zu trennen. Die Abgasreinigung mittels Zyklon-Staubabscheider wird in vielen verschiedenen
Industrien eingesetzt, heutzutage meist als Vorabscheider. Beispiele hierfür sind die
braunkohleverarbeitende Industrie, die Gesteinsindustrie und die papier- oder holzverarbeitende Industrie, insbesondere dort, wo viel Staub oder auch größere Späne in die Luft gelangen. Auch im Alltag sind Zyklon-Staubabscheider zu finden. Hier kommen sie in beutellosen Staubsaugern oder als Vorabscheider von Staubsaugern bei der Holzverarbeitung zum Einsatz.
Die Vorgänge im Staubabscheider-Zyklon sind bereits durch mathematische Modelle beschrieben worden. Hierbei handelt es sich um Näherungen, jedoch nicht um
die exakte Abbildung der Realität, weswegen bis heute die Modelle immer wieder weiterentwickelt und verbessert werden. Eine CFD (Computional Fluid Dynamics)Simulation bringt meist die besten Ergebnisse, ist jedoch sehr aufwendig und muss für jeden Staubabscheider neu entwickelt werden. Daher wird noch immer an der Weiterentwicklung der mathematischen Modelle gearbeitet, um eine Berechnung zu optimieren, die für alle Staubabscheider gilt. Muschelknautz hat in diesem Bereich über Jahre hinweg geforscht und so eine der
wichtigsten Methoden zur Berechnung von Zyklonabscheidern entwickelt. Diese stimmt oft sehr gut mit der Realität überein. Betrachtet man jedoch die Tiefe des Tauchrohres im Zyklon, fällt auf, dass der Abscheidegrad maximal wird, wenn das Tauchrohr nicht in den Abscheideraum ragt, sondern mit dem Deckel des Zyklons abschließt. Dieses Phänomen tritt weder bei den durchgeführten CFD-Simulationen noch bei den durchgeführten Messungen am Bauteil auf. Ziel der Arbeit ist es, diese Unstimmigkeit zwischen Berechnung und Messung zu untersuchen und Gründe hierfür herauszufinden. Darum wird zunächst der Stand der Technik und das Muschelknautz’sche Modell
vorgestellt, um im Anschluss die Berechnungsmethode genauer zu untersuchen. So soll festgestellt werden, ob die Ursache der Abweichungen zur Realität bei einer Analyse der Berechnungsmethode ersichtlich wird. Beispielsweise soll überprüft werden, ob die Schlussfolgerung einer maximalen Abscheideleistung bei minimaler Tauchrohrtiefe von speziellen Faktoren abhängt. Es wird eine Reihe von Beispielrechnungen durchgeführt, mit deren Hilfe der Zusammenhang
von Abscheidegrad und Tauchrohrtiefe ersichtlich wird. Hierbei werden die Geometrieparameter des Abscheiders variiert, um deren Einfluss auf die Tauchrohrtiefe
zu untersuchen.
Modelling Zero-inflated Rainfall Data through the Use of Gaussian Process and Bayesian Regression
(2018)
Rainfall is a key parameter for understanding the water cycle. An accurate rainfall measurement is vital in the development of hydrological models. By means of indirect measurement, satellites can nowadays estimate the rainfall around the world. However, these measurements are not always accurate. As a first approach to generate a bias-corrected rainfall estimate using satellite data, the performance of Gaussian process and Bayesian regression is studied. The results show Gaussian process as the better option for this dataset but leave place to improvements on both modelling strategies.
Der Forschungsgegenstand der vorliegenden Arbeit ist die Maltechnik von Hans Holbein d. Ä. Die Materialien und deren Verwendung werden dabei im historischen und kunsttechnologischen Kontext der großen Altarwerke des Künstlers um 1500 betrachtet. Methodisch stehen die Auswertung historischer Quellen zur Maltechnik, die kunsttechnologische Untersuchung und materialanalytische Verfahren im Zentrum. Die extensive Beimischung von geriebenem Glas und Quarz im Farbmaterial Holbeins, die in solch einem Umfang im Material eines nordeuropäischen Künstlers noch nie nachgewiesen werden konnte, ist ein zentrales Thema der Arbeit, genauso wie die eingehende Beschäftigung mit Holbeins Palette und seiner Malerei an sich.
Neben der analytischen Untersuchung der verwendeten Farbmittel und Materialien ist die Auseinandersetzung mit der Unterzeichnung und deren Bildwirkung ein weiteres wichtiges Forschungsthema. Dazu werden die Handzeichnungen des Künstlers hinsichtlich des Stils und der Materialien als Vergleichsmaterial herangezogen. Die Untersuchung liefert sowohl in Bezug auf die Materialien als auch auf deren Anwendung eine Erweiterung und Vertiefung des Kenntnisstandes zur Maltechnik um 1500 in vielen Bereichen.
Surrogate-based optimization and nature-inspired metaheuristics have become the state of the art in solving real-world optimization problems. Still, it is difficult for beginners and even experts to get an overview that explains their advantages in comparison to the large number of available methods in the scope of continuous optimization. Available taxonomies lack the integration of surrogate-based approaches and thus their embedding in the larger context of this broad field.
This article presents a taxonomy of the field, which further matches the idea of nature-inspired algorithms, as it is based on the human behavior in path finding. Intuitive analogies make it easy to conceive the most basic principles of the search algorithms, even for beginners and non-experts in this area of research. However, this scheme does not oversimplify the high complexity of the different algorithms, as the class identifier only defines a descriptive meta-level of the algorithm search strategies. The taxonomy was established by exploring and matching algorithm schemes, extracting similarities and differences, and creating a set of classification indicators to distinguish between five distinct classes. In practice, this taxonomy allows recommendations for the applicability of the corresponding algorithms and helps developers trying to create or improve their own algorithms.
In the present paper a calculation tool for the lifetime prediction of composite materials with focus on local multiaxial
stress states and different local stress ratios within each lamina is developed. The approach is based on repetitiv, progressive in-plane stress calculations using classical laminate theory with subsequent analysis of the material stressing effort and use of appropriate material degradation models. Therefore experimentally data of S-N curves are
used to generate anistropic constant life diagrams for a closer examination of critical fracture planes under any given combination of local stress ratios. The model is verified against various balanced angle plies and multi-directional
laminates with arbitrary stacking sequences and varying stress ratios throughout the analysis. Different sections of the
model, such as residual strength and residual stiffness, are examined and verified over a wide range of load cycles. The obtained results agree very well with the analyzed experimental data.
Architecural aproaches are considered to simplify the generation of re-usable building blocks in the field of data warehousing. While SAP’s Layer Scalable Architecure (LSA) offers a reference model for creating data warehousing infrastructure based on SAP software, extented reference models are needed to guide the integration of SAP and non-SAP tools. Therefore, SAP’s LSA is compared to the Data Warehouse Architectural Reference Model (DWARM), which aims to cover the classical data warehouse topologies.
Die Forschungsstelle finanzielles & aktuarielles Risikomanagement (FaRis) organisiert Anfang Juni und Dezember eines Jahres gemeinsam mit der Deutschen Aktuarvereinigung (DAV) gemeinsame Symposien zu relevanten aktuariellen Themen. Wegen des Weltkongresses der Aktuare vom 4. bis zum 8. Juni in Berlin wurde das üblicherweise zeitgleich stattfindende FaRis & DAV Symposium als „FaRis at ICA“ veranstaltet – im Sinne einer Zusammenfassung aller Kongressbeiträge von FaRis-Mitgliedern als Überblick für die in FaRis abgedeckten Forschungsgebiete. Die Kurzversionen dieser Beiträge sind in diesem Tagungsband zusammengestellt. Der nur alle vier Jahre stattfindende Weltkongress der Aktuare ist der bedeutsamste Kongress zu allen aktuariellen Fragestellungen. Mit etwa 2.700 nationalen und internationalen Teilnehmern war der ICA 2018 in Berlin der teilnehmerstärkste Kongress seit dem ersten Weltkongress 1895 in Brüssel.
In der vorliegenden Arbeit werden in drei Fallbeispielen aus dem Bereich der betrieblichen Altersversorgung die Versorgungszusagen mithilfe von bewerteten inhomogenen Markov-Ketten modelliert. Dabei liegt der Fokus auf den Pfaden der Markov-Ketten. Es wird anhand der Fallbeispiele gezeigt, wie man mithilfe der Pfade den Erwartungswert und die Standardabweichung der Zufallsvariablen „Barwert aller zukünftigen Zahlungen“ berechnen kann. Darüber hinaus ist es auf Basis der Pfade möglich, in Bezug auf diese Zufallsvariable auch Wahrscheinlichkeiten von speziellen Ereignissen und Risikomaße – Value at Risk und Expected Shortfall – zu berechnen.
Increasing computational power and the availability of 3D printers provide new tools for the combination of modeling and experimentation. Several simulation tools can be run independently and in parallel, e.g., long running computational fluid dynamics simulations can be accompanied by experiments with 3D printers. Furthermore, results from analytical and data-driven models can be incorporated. However, there are fundamental differences between these modeling approaches: some models, e.g., analytical models, use domain knowledge, whereas data-driven models do not require any information about the underlying processes.
At the same time, data-driven models require input and output data, but analytical models do not. Combining results from models with different input-output structures might improve and accelerate the optimization process. The optimization via multimodel simulation (OMMS) approach, which is able to combine results from these different models, is introduced in this paper.
Using cyclonic dust separators as a real-world simulation problem, the feasibility of this approach is demonstrated and a proof-of-concept is presented. Cyclones are popular devices used to filter dust from the emitted flue gases. They are applied as pre-filters in many industrial processes including energy production and grain processing facilities. Pros and cons of this multimodel optimization approach are discussed and experiences from experiments are presented.
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.