Telekommunikation und Internettechnologien: Lehrveranstaltungen und Infos zum Studium

Der bestehende Master-Studiengang Telekommunikation und Internettechnologien wird vorbehaltlich der Genehmigung durch die AQ Austria zum Master-Studiengang Internet of Things und intelligente Systeme weiterentwickelt.

1. Semester

Bezeichnung ECTS
SWS
Data Management (M15)
English/German / iMod
5.00
-
Data Management (DM)
- / LAB
5.00
3.00

Kurzbeschreibung

Diese LV gibt eine Einführung in die Datenspreicherung im Backend/in der Cloud. Neben klassischen Fileformaten für strukturierte Daten werden SQL basierte und nicht SQL basierte Datenbanksysteme besprochen.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

  • Datenbankbegriffe und -technologien zu erklären sowie ausgewählte Datenbanksysteme zu installieren bzw. zu konfigurieren.
  • logische Datenmodelle zu erstellen, diese in einem Datenbanksystem abzubilden und Sensordaten damit aufzuzeichnen.
  • Abfragen auf einzelnen und zusammengesetzten Tabellen anzuwenden sowie einfache Rechenoperationen per SQL auszuführen.
  • XML und JSON-basierte Daten zu erstellen und in Datenbanken einzuspielen bzw. aus diesen abzufragen.
  • einen Cloud Service zu erstellen, um Internet-of-Things Daten (IoT Streams) zu persistieren und bereitzustellen sowie diese mit ausgewählten, web-basierten Tools zu untersuchen.
  • eine Big Data Infrastruktur für Zeitreihen zu konfigurieren und damit Sensordaten aufzuzeichnen, auszulesen bzw. zu untersuchen.
  • vorgefertigte Scripts (SQL, Python) auszuführen bzw. für vorgegebene Aufgabenstellungen im Bereich des Datenmanagements zu adaptieren.

Lehrinhalte

  • Datenbank Grundlagen und Technologien
  • Datenmodellierung und Datenbankerstellung
  • Datenmanipulation
  • Abfragen mittels SQL
  • XML und JSON
  • NoSQL Datenbanken für Zeitreihendaten
  • Big Data Infrastrukturen

Leistungsbeurteilung

  • Zwischentestes (30%)
  • Endprüfung (70%)
Innovation- and Technologymanagement (M16)
English/German / iMod
5.00
-
Innovation- and Technologymanagement (ITM)
- / SE
5.00
3.00

Kurzbeschreibung

Der Kurs “Innovation- and Technologymanagement” bietet Ihnen einerseits aktuelle Theorie und Praxisbeispiele zu Innovationen, andererseits wenden Sie das erlernte theoretische Wissens anhand einer Problemstellung unseres Unternehmens-Partners praktisch an. Dieser duale Lehransatz gibt ihnen die Möglichkeit, praktische Kenntnisse in der Innovationsentwicklung, Prototyping und iterativen Arbeiten mittels Nutzerforschung zu erlernen und ihre Lösungen kritisch zu diskutieren. Am Ende des Kurses werden Sie auf zwei Ergebnisse stolz sein können: Einerseits werden Sie einen Prototyp zur Lösung der Problemstellung unseres Unternehmens-Partners entwickelt und präsentiert haben. Das Herzstück ist das Design einer Innovationsstrategie, das Erstellen eines Implementierungskonzeptes inklusive begleitender Maßnahmen anhand eines Prototypen. Andererseits werden Sie einen individuellen Wissensbeitrag über eine Innovation bzw. eine Technologie verfasst haben.

Methodik

Theorie-Input des Lehrenden Gruppenarbeiten mit einer vordefinierten Problemstellung eines Unternehmens Diskussionsrunden Schriftliche Ausarbeitung und Reflexion von Inhalten

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

  • Innovationsstrategien und -prozesse zu planen und durchzuführen
  • die Werkzeuge der IT Innovation sowie die Theorien kritisch zu diskutieren
  • einen Design Sprint, der im speziellen Prototyping, Nutzerforschung und iterative Innovationsprozesse beinhaltet, durchzuführen
  • aufkommende Technologien, welche Innovationen induzieren, zu bewerten und zu entwickeln

Lehrinhalte

  • Design Thinking und Design Sprints
  • Iteratives Arbeiten anhand von Prototyping: Von Papier- bis zu digitalen Prototypen
  • Innovationsorganisation & -prozesse: Design von Innovationsprozesse und deren Implementierung anhand konkreter Unternehmensbeispiele
  • Theorien (z.B. Innovator's dilemma, Open Innovation, User Lead Innovation sowie Co-Creation Ansätze)
  • Technologie induzierte Innovation: Modelle zur Evaluation von Technologien, Technology Radar, Aufdecken zukünftiger Trends
  • Werkzeuge der IT Innovation: Anwendung von Kreativitätstechniken

Vorkenntnisse

keine

Literatur

  • Franken, R., & Franken, S. (2020). Wissen, Lernen und Innovation im digitalen Unternehmen (Vol. 2). Mit Fallstudien und Praxisbeispielen. Springer Gabler, Wiesbaden
  • Bodemann, M., Fellner, W., & Just, V. (2021). Zukunftsfähigkeit durch Innovation, Digitalisierung und Technologien: Geschäftsmodelle und Unternehmenspraxis im Wandel, Springer Gabler, Wiesbaden

Leistungsbeurteilung

  • Case Study “Innovation im Großunternehmen”: Anwenden des theoretischen Wissens in einem praktischen Anwendungsfall; 45% der Gesamtnote (Gruppenbeurteilung)
  • Erstellung eines Wissensbeitrags: 20% der Gesamtnote (Individuelle Leistung)
  • Multiple Choice Prüfung 30% der Gesamtnote (Individuelle Leistung)

Anmerkungen

-

IoT Operating Systems (M13)
English/German / iMod
5.00
-
IoT Operating Systems (IOS)
- / LAB
5.00
3.00

Kurzbeschreibung

In dieser LV werden IoT Betriebssysteme besprochen. Den Start bildet eine kurze Wiederholung von bare-metal Mikrocontrollerprogrammierung in C (STM32), gefolgt von der Programmierung von FreeRTOS basierten Sensorknoten (STM32), den Abschluss bildet Linux als Betriebssystem für Gateways und Server.

Methodik

Diese LV setzt auf Theorie (Vortrag), Praktische Demonstrationen und praktische Übungsaufgaben.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

  • grundlegende Funktionen von Betriebssystemen, wie das Prozessmodell und die virtuelle Speicherverwaltung, zu erklären.
  • Linux-Systemen über die Command-Line zu bedienen, sowie komplexere Aufgaben mit Shell-Scripts zu automatisieren.
  • den Netzwerk-Stack von Linux-Systemen zu konfigurieren.
  • persistente Massenspeicher (z.B. HDDs, SSDs) auf Linux-Systemen zu konfigurieren.
  • Container-Virtualisierung unter Linux zu implementieren.
  • die Gemeinsamkeiten und die Unterschiede von General Purpose Operating System (GPOS) und Real Time Operating System (RTOS) zu erklären.
  • die passenden RTOS-Services, Task-Modelle, Scheduling-Methoden und Entwurfsmuster für eingebettete Software-Applikationen auszuwählen Debuggingstrategien für Embedded Real-Time Betriebsysteme anwenden zu können.

Lehrinhalte

  • Betriebssysteme Grundlagen (Prozesse, Speicherverwaltung)
  • Shell und System Programme
  • GNU/Linux Installation (Bootprozess bei ARM und x86 Architekturen, Block-Devices, Dateisysteme)
  • GNU/Linux Konfiguration (Benutzerverwaltung, Netzwerk-Stack)
  • Grundlagen der Virtualisierung (virtuelle Maschinen, Container, virtuelle Netze)
  • GPOS vs. RTOS, RTOS Charakteristika
  • Tasks und Scheduling in RTOS
  • Intertask Communication und Synchronization
  • Ausnahmeverarbeitung (Exceptions, Interrupts)
  • Timer und Timer Services
  • Task-Modelle, zyklusbasiertes Scheduling

Vorkenntnisse

Mikrocontrollerprogrammierung in C Anwenderkenntnisse in Linux

Leistungsbeurteilung

  • Wöchentliche Hausübungen
  • Zwei Prüfungen
IoT System Models (M12)
English/German / iMod
5.00
-
IoT System Models (ISM)
- / ILV
5.00
3.00

Kurzbeschreibung

Der Kurs IoT System Models umfasst die Etablierung der theoretischen Grundlagen zur Analyse und Entwicklung von IoT-Systemen.

Methodik

Diese ILV wurde nach dem "Constructive Alignment" Prinzip entwickelt. Jedes Thema wird in einer Fernlehre und in einer Präsenzphase verarbeitet. Diese zwei Phasen ergänzen sich gegenseitig und die Hauptmethode in dieser ILV ist das "learning by doing". Die Fernlehre wird von den Studierenden im Eigenstudium ausgearbeitet. Fragen und offene Punkte werden in regelmäßigen Foren und Meetings mit der Lehrperson besprochen. In der Präsenzphase werden die Ergebnisse der Fernlehre präsentiert und das folgende Thema in Form eines Impulsvortrags vermittelt.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

  • Grundbegriffe der IoT-Systeme erklären,
  • IoT-Systeme definieren und kategorisieren,
  • Gemeinsame Grundelemente, Eigenschaften und Schnittstellen von IoT Systemen definieren,
  • Grundlagen der Operation Technologies (OT) wie z.B. Architektur der Automationspyramide als Basis für IIoT-Architekturen beschreiben
  • Wichtige IoT-Standards und Normen kennen und interpretieren,
  • Wesentliche Technologien, auf denen IoT-Architekturen aufbauen (z.B. Sensorik, Gateway, IT-Server, Datenbank,) erklären,
  • Anforderungen an der Echtzeitfähigkeit (Real Time Operation) Ausfallsicherheit, Verfügbarkeit und Sicherheit (Security und Functional Safety) von IoT Systemen spezifizieren
  • Einfache anwendungsspezifische Systemarchitektur spezifizieren, deren Schnittstellen definieren und im Labor umsetzen.

Lehrinhalte

  • Einführung in IoT Systeme (Definition, Historie, Anwendungsbereiche, …)
  • Kategorisierung von IoT Systemen (Industrial IoT, Home Automation, …)
  • Architektur von IoT Systemen (allgemein und anwendungsspezifisch)
  • Infrastruktur Grundlagen
  • Standardisierung
  • Echtzeitfähigkeit
  • Ausfallssicherheit
  • Teamprojekt

Vorkenntnisse

Basiswissen gemäß Zugangsvoraussetzungen

Literatur

  • Prof. Dr. rer. nat. Felix Hüning (2018), Embedded Systems für IoT, Springer Vieweg, © Springer-Verlag GmbH Deutschland
  • Prof. Dr. Steffen Wendzel (2018), IT-Sicherheit für TCP/IP- und IoT-Netzwerke, Springer Vieweg, © Springer-Verlag GmbH Deutschland
  • David Hanes, Gonzalo Salgueiro et. al., IoT Fundamentals, Cisco Press, ISBN-13: 978-1-58714-456-1, 2017 Cisco Systems

Leistungsbeurteilung

  • Immanente Leistungsüberprüfung (Aktive Mitarbeit/Zwischentests, 20%)
  • Teamprojekt, 40% (z.B. Einfache Systemarchitektur spezifizieren, deren Schnittstellen definieren und als Team präsentieren).
  • Abschließende Prüfung (Theorie, praxisbezogene Aufgaben, 40%)
Mobile and Wireless Systems (M14)
English/German / iMod
5.00
-
Mobile and Wireless Systems (MWS)
- / LAB
5.00
3.00

Kurzbeschreibung

In dieser LV werden die Voraussetzungen für die drahtlosen Datenübertragung besprochen.

Methodik

Vortrag Übungen, Aufgaben | Computersimulation Studium der zur Verfügung gestellten Unterlagen und Referenzen

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

  • die Grundlagen der Wellenausbreitung zu verstehen
  • die Grundlegenden Elemente einer Übertragungsstrecke zu verstehen und erklären zu können
  • die technische Implementierung der in Mobilfunksystemen eingesetzten Prozeduren (z.B. Einbuchen ins Netz, Verbindungsaufbau, Handover, Verbindungsabbau) und die damit verbundene Signalisierung zwischen den Netzelementen zu erklären
  • den Versorgungsgrad und die Kapazität von der Luftschnittstelle zu berechnen
  • die auf der Funkschnittstelle eingesetzten Technologien (z.B. digitale Modulationsverfahren, Multiplex-, Duplex- und Vielfachzugriffsverfahren, Antennentechnologien, MIMO) zu erklären und die mathematischen Grundlagen dazu kennen.
  • die Konzepte von NFV, SDN und Network Slicing in 5G zu erklären
  • die Konzepte von Low Power Wide Area Netzwerken zu verstehen, deren Einsatzbereiche zu kennen und die Besonderheiten dieser Technologien im Zusammenhang mit Applikations Entwicklung zu beachten
  • die Notwendigkeit eines standardisierten „Software Middellayers“ in Bezug auf Skalierbarkeit und Interoperabilität im Kontext von Applikationsentwicklung zu verstehen

Lehrinhalte

  • Netzarchitekturen, Netzelemente und Protokolle in Mobilfunksystemen (GSM, GPRS, UMTS, LTE, 5G, ...)
  • Funksysteme für IoT Geräte (NB-IoT, LTE Cat-M, LoRA)
  • Prozeduren und Signalisierung in Mobilfunksystemen
  • Physikalische Aspekte der Luftschnittstelle und Technologien zur Datenübertragung über den Funkkanal (CDMA, OFDMA, MIMO etc..)
  • NFV, SDN und Network Slicing
  • Standardisierte Software Middleware (oneM2M, LwM2M) zur Sicherstellung der Interoperabilität von Applikationen

Vorkenntnisse

Grundlegende Mathematische Kenntnisse in: x.) Fourier Reihen x.) Fouriertransformation x.) Trigonometrische Funktionen

Leistungsbeurteilung

  • Zwei schriftliche Prüfungen
Networking (M11)
English/German / iMod
5.00
-
Networking (NET)
- / LAB
5.00
3.00

Kurzbeschreibung

In dieser LV werden die Netzwerktechnologien besprochen, die die Grundlage der Datenkommunikation in IoT Systemen bilden.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

  • Architektur, Protokollstapel, Schnittstellen, Adressen, Routing, ... von IPv4 Netzen zu planen, zu beschreiben und anzuwenden.
  • die grundlegenden in LANs und WANs verwendeten Netzarchitekturen und Kommunikationsprotokolle, Referenzmodelle sowie ihre Nachrichtenflüsse zu beschreiben
  • Routingkonzepte, DNS, DHCP, Firewalls, ACLs zu benennen und zu erklären
  • IP Netze und Protokolle in einer Simulationsumgebung zu simulieren/emulieren
  • die Funktionsweise von Internetworking Devices (Hub, Switch, Router) zu erklären
  • die Konzepte von NFV, SDN und der „Cloudifizierung“ der Kommunikationsnetze zu erklären
  • Netzelemente im Simulator oder in der Praxis zu konfigurieren
  • Serverinfrastruktur für Netzdienste zu konfigurieren und zu betreiben
  • Protokoll Header zu analysieren
  • Netzwerk-Standardtools wie z.B. Wireshark und PuTTY anwenden

Lehrinhalte

  • Referenzmodelle (OSI, TCP/IP), Netzarchitekturen und Kommunikationsprotokolle in LANs und WANs
  • Nachrichtenflüsse in Kommunikationsnetzen
  • Konfiguration von Netzelementen und Serverinfrastrukturen
  • Planung von LANs und IP Netzen (TCP/IP)
  • DNS und DHCP Server konfigurieren und verwalten
  • Firewalls und ACLs konfigurieren
  • Routing, Internetworking
  • Simulation von LANs und IP Netzen
  • Funktionsanalyse und Fehlersuche in LANs
  • NFV und SDN

Leistungsbeurteilung

  • Beurteilung der von den Studierenden in Laborprotokollen dokumentierten Laborübungen / Simulationsübungen
  • Präsentation eines relevanten Themas
  • Moodle-Quiz
  • Mündliche Prüfung

2. Semester

Bezeichnung ECTS
SWS
Data Analysis (M25)
English/German / iMod
5.00
-
Data Analysis (DAA)
- / LAB
5.00
3.00
IT- and Data Protection Law (M26)
English/German / iMod
5.00
-
IT- and Data Protection Law (IDR)
- / SE
5.00
3.00
IoT Systems Development (M21)
English/German / iMod
5.00
-
IoT Systems Development (ISD)
- / LAB
5.00
3.00
IoT Technologies (M23)
English/German / iMod
5.00
-
IoT Technologies (ITT)
- / ILV
5.00
3.00
Security (M24)
English/German / iMod
5.00
-
Security (SEC)
- / LAB
5.00
3.00
Sensor-/Actor Systems & Control Theory (M22)
English/German / iMod
5.00
-
Sensor-/Actor Systems & Control Theory (SAS)
- / LAB
5.00
3.00

3. Semester

Bezeichnung ECTS
SWS
Automation (M31)
English/German / iMod
5.00
-
Automation (AUT)
- / LAB
5.00
3.00
Digital Leadership (M35)
English/German / iMod
5.00
-
Digital Leadership (MLS)
- / SE
5.00
3.00
Master's Project (M33)
English/German / iMod
5.00
-
Master's Project (MAP)
- / PRJ
5.00
3.00
Scientific Work (M34)
English/German / iMod
5.00
-
Scientific Work (SCW)
- / SE
5.00
3.00
Specialization (M32)
English/German / kMod
10.00
-
Advanced IoT Operating Systems (AIO)
- / LAB
5.00
3.00
Advanced IoT Systems Development (AID)
- / LAB
5.00
3.00
Advanced Networking (ANE)
- / LAB
5.00
3.00
App Development (APP)
- / LAB
5.00
3.00
Digital Business Modelling (DBM)
- / SE
5.00
3.00
Embedded Security (ESE)
- / LAB
5.00
3.00
Sensor Data Analytics (SDA)
- / LAB
5.00
3.00
Software Development Processes (SDP)
- / ILV
5.00
3.00

4. Semester

Bezeichnung ECTS
SWS
Master Thesis (M41)
English/German / iMod
30.00
-
Master’s Seminar (MAS)
- / SE
5.00
3.00
Master’s Thesis (MAT)
- / SO
25.00
1.00