Bild: FGLT

Stefan Klir M.Sc.

Wisenschaftlicher Mitarbeiter

Systeme für Smart und connected lighting

Arbeitsgebiet(e)

Erstellen von individualisierten dynamischen Lichtpräferenzmodellen , Einbeziehen von aktuellen Psychologischen-, Umgebungs- und Persönlichkeitsparametern, Nutzen von Empfehlungssystemen (Recommender System), Datengetriebene lichttechnische Ansätze (Data Mining, Machine Learning, Bayes’sche Statistik), IT und Servermanagement, ISAL 2021 Organizing Team

Kontakt

work +49 6151 16- 22878
fax +49 6151 16- 22873

Work S2|09 107
Hochschulstr. 4a
64289 Darmstadt

Bachelorarbeiten

  • Entwicklung und Anwendung eines Modells auf hochdimensionale Daten zur Erkennung von Lichtpräferenzen
  • Recherche und Vergleich derzeit aktueller Technologien und Realisierungen im Bereich Mehrkanal-Farbsensoren
  • Charakterisieren und Evaluierung von Sensoren zur Situationserkennung als Internet-of-Things Gerät
  • Entwicklung und Evaluierung einer Machine Learning gestützten Infrarot Array Auswertung zur Situationserkennung
  • Implementierung und Evaluierung von Datenreduktions- und -Filtermechanismen zur optimierten Speicherung in einer NoSQL Datenbank
  • Entwicklung einer Simulationssoftware für die realitätsnahe Visualisierung einer virtuellen, nächtlichen Verkehrssituation
  • Literatur- und Marktrecherche zu aktuell verfügbaren Technologien der Multikanal-Farbsensorik
  • Entwicklung und Auswertung eines miniaturisierten Mehrfeld-Präsenzsensors
  • Entwickeln einer Datenvisualisierung und Auswertung mit zugrundeliegenden Sensordaten aus einer Datenbank

Masterarbeiten

  • Erarbeiten und auswerten von präferierten Lichteinstellungen im Bürokontext
  • Entwicklung und Evaluierung eines räumlichen, spektralsensorgestützten Lichtmodells unter Einbeziehung des Verhaltens von Kunst- und Sonnenlicht
  • Analyse eines auf Reinforcement Learning basierenden Recommander Systems zur Untersuchung der individuellen Nutzerpräferenzen von Lichteinstellungen
  • Detection of Microchanges in Plants Using Amplification Algorithms
  • Technische Optimierung einer Mehrkanal-LED-Leuchte und Untersuchung notwendiger Leuchtdichtegrenzwerte für zukünftige Signaleinrichtungen des automatisierten Fahrens
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