Meghívó Szeretettel meghívunk mindenkit a Debreceni Egyetem Informatikai Kar Tudományos Diákköri Bizottsága által a 2014/2015. tanév I. félévében megrendezendő Tudományos Diákköri Konferenciára.
Időpont: 2014. november 27., 16:00
Helyszín: Debreceni Egyetem Informatikai Kar F0, F01 terem
Tudományos Diákköri Bizottság Elnök: Dr. Fazekas István, egyetemi tanár OTDT képviselő: Dr. Kormos János, egyetemi tanár Titkár: Biró Piroska, egyetemi tanársegéd Hallgatói képviselő: Csont István
Információk: www.inf.unideb.hu/tdk
Ügyintézés: DE IK, I-227 Hétfő: 9-10 Szerda: 16-17
Felelős szerkesztő Biró Piroska, egyetemi tanársegéd
Borítót és logót tervezte Biró Zsuzsanna, grafikus
2
Tartalomjegyzék KÖSZÖNTŐ ÉS TUDNIVALÓK .................................................................. 4 A TUDOMÁNYOS DIÁKKÖR .................................................................... 5 PROGRAM ............................................................................................ 6
MEGNYITÓ ............................................................................................. 6 SZEKCIÓK................................................................................................ 6 ÜNNEPÉLYES EREDMÉNYHIRDETÉS .............................................................. 6 INFORMATIKA TUDOMÁNYI SZEKCIÓ ........................................................... 7 KÖNYVTÁRTUDOMÁNYI SZEKCIÓ ................................................................ 9 ÖSSZEFOGLALÓK................................................................................. 10
INFORMATIKA TUDOMÁNYI SZEKCIÓ ......................................................... 10 KÖNYVTÁRTUDOMÁNYI SZEKCIÓ .............................................................. 22 A TDK DOLGOZATOK ÉRTÉKELÉSI SZEMPONTJAI ................................... 26 A TDK ELŐADÁSOK ÉRTÉKELÉSI SZEMPONTJAI ..................................... 28 A RÉSZTVEVŐK NÉVSORA .................................................................... 30
HALLGATÓK .......................................................................................... 30 TÉMAVEZETŐK ...................................................................................... 31
3
Köszöntő és tudnivalók Köszöntjük a 2014/2015. tanév I. félévi Informatikai Tudományos Diákköri Konferencia előadóit, társszerzőit, a munkájukat irányító témavezetőket, a bíráló bizottságok tagjait, valamint minden kedves érdeklődőt. Bízunk abban, hogy a megrendezésre kerülő tudományos diákköri konferencia mindenki számára hasznos, új tapasztalatokkal szolgál majd. Az Informatikai Kar Tudományos Diákköri Konferenciája egy közös megnyitóval kezdődik, melyen minden előadó részvételére számítunk. Ezután két szekcióban hangoznak el előadások (Informatika Tudományi Szekcióban és Könyvtártudományi Szekcióban). Az előadások hossza legfeljebb 15 perc, melyet szintén legfeljebb 5 perces vita követ. Kérjük a résztvevőket az időkeretek pontos betartására. Mindenkit szeretettel várunk november 27-én! A szervezők
4
A Tudományos Diákkör A tudományos és művészeti diákkör a kötelező tananyaggal kapcsolatos ismeretek elmélyítését, a képzési követelményeket, a tantervi tananyagot meghaladó ismeretek elsajátítását, a hallgatói kutatómunkát, illetve a művészeti alkotótevékenységet elősegítő, ennek nyilvánosságot is biztosító önképzőköri forma. A tudományos és művészeti diákköri tevékenység az egyetemi, főiskolai tanulmányok kezdeti időszakában induló vagy az alsóbb évfolyamokon kezdődő, folyamatos tutoriális (mentor) jellegű hallgató-tanár műhelymunka, szakmai kapcsolat, a minőségi értelmiségi képzés fontos területe, a tehetséggondozás legfontosabb, legjelentősebb formája a hazai felsőoktatásban. A diáktudományos és művészeti tevékenység a tudományos és művészeti pályára való felkészítés, felkészülés legmagasabb szintje a doktori iskolát megelőző képzési szakaszban, s mint ilyen, a doktori képzés (PhD-, illetve DLA-képzés) egyik legjobb előiskolája. A TDK keretei között folytatott tudományos és művészeti tevékenység kitartó, következetes munkán, folyamatos tanuláson és igazi megmérettetésen alapul. Megtanít érvelni, vitatkozni, mások igazát megismerni, elfogadni, néha még a „felnőtt” tudós nemzedéknek is példát mutatva örülni más sikereinek, elért eredményeinek. A szakmai, tudományos sikerek elérése mellett, vagy inkább mindezek előtt igényességre, a gondolkodás meg nem alkuvó becsületességére, a kutatói életforma nagyszerűségére, a felfedezés örömére, az új melletti kiállásra, de együttműködésre és toleranciára is nevel. A TDK-munka vállalása személyes döntés, amely a tudományos munka iránti alázattal, szorgos, kitartó munkával jár. A kölcsönös együttműködésen alapuló műhelymunka tanárnak, diáknak egyformán nagy lehetőség. Olyan szellemi fellendülést eredményez, amely kedvező hatással van az egyetemi, de továbbtekintve hazánk tudományos és művészeti életének egészére is. (Forrás: az OTDK kézikönyve) 5
Program Kérünk minden tisztelt érdeklődőt, hogy az előadások zavartalanságának biztosítása érdekében a terembe lehetőség szerint a szekció kezdete előtt üljenek be, és csak a szünetben hagyják azt el. Felhívjuk a figyelmet, hogy az előadások kezdési időpontjai tájékoztató jellegű adatok, néhány perces eltérések előfordulhatnak.
Megnyitó A konferencia elnöke: DR. FAZEKAS ISTVÁN, tudományos dékánhelyettes Helyszín: Debreceni Egyetem, Informatikai Kar, földszint, F0 terem 16:00 – 16:05 DR. MIHÁLYDEÁK TAMÁS, dékán A konferencia megnyitása
16:05 – 16:10 DR. FAZEKAS ISTVÁN, tudományos dékánhelyettes Résztvevők köszöntése, általános információk
Szekciók 16:10 – 20:10 Informatika Tudományi Szekció – F0 terem 16:20 – 17:20 Könyvtártudományi Szekció – F01 terem
Ünnepélyes eredményhirdetés 17:40 Könyvtártudományi Szekció – DR. FAZEKAS ISTVÁN, TDK elnök 20:30 Informatika Tudományi Szekció – DR. FAZEKAS ISTVÁN, TDK elnök Minden résztvevő megjelenésére feltétlenül számítunk az ünnepélyes eredményhirdetésen. 6
Informatika Tudományi Szekció Helyszín: Debreceni Egyetem, Informatikai Kar, földszint, F0 terem
Bíráló bizottság: Dr. Kormos János, egyetemi tanár (elnök) Dr. Fazekas Attila, egyetemi docens Dr. Ispány Márton, egyetemi docens 16:10 – 16:30 BARI SÁNDOR Mesterséges intelligencia valós idejű stratégiai játék implementációjában Témavezető: Kádek Tamás
16:30 – 16:50 NÉMETH ANDRÁS Információterjedés szimulációja térben dinamikus hálózatokon Témavezető: Dr. Kocsis Gergely
16:50 – 17:10 TÓTH ÁDÁM Véges forrású klaszter hálózatok hatékonyság analízise Témavezetők: Dr. Bérczes Tamás és Dr. Sztrik János
17:10 – 17:30 GYARMATI GÁBOR Képszerkesztés párhuzamosítása Témavezető: Dr. Tornai Róbert
17:30 – 17:50 MÁTYÁS ANITA Time-lapse felvételek elemzése fonalas gomba növekedésének vizsgálatához Témavezetők: Szeghalmy Szilvia és Dr. Szemán-Nagy Gábor
17:50 – 18:10 LÁSZLÓ ZSOLT RSS hírek klaszteranalízise és FOREX árfolyamokra gyakorolt hatásának vizsgálata Témavezető: Kovács György
18:10 – 18:30 Szünet
7
18:30 – 18:50 KISS CSABA, MOHÁCSI ANDRÁS ISTVÁN, OROSZ ZOLTÁN Online kiértékelő rendszer képfeldolgozó algoritmusokhoz Témavezető: Dr. Hajdu András
18:50 – 19:10 KIS NORBERT Adatelrejtés tanulóvektorok particionálása után történő osztályozással Témavezető: Harangi Balázs
19:10 – 19:30 AUER BENCE Biológiai géninterakciók feldolgozása Apache Hadoop segítségével Témavezető: Dr. Antal Bálint
19:30 – 19:50 PAPP GYÖRGY Nagyméretű mátrixok vizualizációja a weben hiperbolikus geometriai alapokon Témavezető: Kunkli Roland
19:50 – 20:10 TÓTH ÁKOS Arcmodell MPEG-4 szabványosításának automatizálása ketrecalapú deformációs módszerrel Témavezető: Kunkli Roland
20:30 ÜNNEPÉLYES EREDMÉNYHIRDETÉS – DR. FAZEKAS ISTVÁN, TDK elnök
8
Könyvtártudományi Szekció Helyszín: Debreceni Egyetem, Informatikai Kar, földszint, F01 terem
Bíráló bizottság: Dr. Bényei Miklós, címzetes egyetemi tanár (elnök) Eszenyiné Dr. Borbély Mária, egyetemi adjunktus Vágner Anikó, egyetemi tanársegéd 16:20 – 16:40 GIRHINY ESZTER Filmelőzetes és kötelező olvasmányok: lehetőség a Z-generáció olvasóvá nevelésére? Témavezető: Bujdosóné Dr. Dani Erzsébet
16:40 – 17:00 GERE VALÉRIA Családi élmények és olvasói attitűd: a meseolvasás szerepe az olvasóvá nevelésben Témavezető: Bujdosóné Dr. Dani Erzsébet
17:00 – 17:20 CSAPÓ GÁBOR Vizuális programozás oktatása középiskolákban Témavezető: Dr. Csernoch Mária
17:40 ÜNNEPÉLYES EREDMÉNYHIRDETÉS – DR. FAZEKAS ISTVÁN, TDK elnök
9
Összefoglalók Informatika Tudományi Szekció
10
Mesterséges intelligencia valós idejű stratégiai játék implementációjában BARI SÁNDOR A katonai szimulációs stratégiai játékok a mesterséges intelligencia kutatás népszerű alterületét alkotják. Ennek oka elsősorban az, hogy komplex játékokról lévén szó összetett viselkedés megvalósítását kívánják, miközben olyan szimulációs környezetet biztosítanak, melynek bonyolultsága jól skálázható. Habár számtalan változata létezik ezeknek a játékoknak, közös jellemzőik a következők: a játékosok gazdasági döntések sorozatával erőforrásokra tesznek szert, melyeket katonai épületek építésére, ezeket pedig egységek kiképzésére fordíthatnak. A játék valamilyen előre meghatározott cél eléréséig vagy az ellenfelek megsemmisítéséig tart. Dolgozatom egy olyan ágens megvalósítását mutatja be, mely képes valós időben játszani a fentieknek megfelelő, általam alkotott szabályrendszerű játékot. A gépi játékos döntéshozatalának részleges információk alapján, bizonytalansági és valószínűségi tényezők figyelembevételével kell történnie egy dinamikusan változó környezetben, ahol bizonyos események azonnali reakcíót kívánhatnak, miközben a felhasznált algoritmusok számításigénye nem lehet túl magas. A döntéshozatali algoritmus három pilléren nyugszik: a gépi játékos rendelkezésére álló információk osztályozását az elsősorban adatbányászati területen használt k-közép algoritmus egy általam módosított változata végzi, az osztályozás eredményét katonai döntések meghozatalára döntési háló használja fel, mely a Bayes-háló kiterjesztése hasznosságelméleti alapokon, végül a gazdasági döntések meghozatala a szükségletek szerint, célorientált módon történik a döntési háló által számított értékek segítségével. Dolgozatom gerincét ezeknek a módszereknek a részletes ismertetése, valamint a módszerek alapján létrehozott ágens-architektúra bemutatása alkotja. Ennek során kiemelt figyelmet szentelek az új, egyedi jellemzőknek és tervezési döntéseknek, szakirodalmi példák segítségével illusztrálva, hogy melyek azok a problémás pontok az ágensek viselkedésében, melyekre az általam alkalmazott eljárások megoldást kínálnak. Az architekturális elemzést a felépítés hatékonyságának vizsgálata, a dolgozat egészét pedig az ágens további fejlesztésének, kiterjesztési lehetőségeinek felvázolása zárja.
Témavezető: Kádek Tamás, egyetemi tanársegéd DE IK Számítógéptudományi Tanszék
11
Információterjedés szimulációja térben dinamikus hálózatokon NÉMETH ANDRÁS A valós világban lezajló terjedési folyamatok számítógépes vizsgálta hosszú évekre nyúlik vissza és a rogersi alapok óta szinte külön tudományként tartjuk számon. TDK munkám során a terjedési folyamatok egy speciális változatával, az információterjedéssel foglalkozom térben dinamikus hálózatokon. Vizsgálataim eszközéül a jól ismert járványterjedési modellek módosított változatát választottam. Dolgozatomban először ezeket a járványterjedési modelleket tekintem át, megvizsgálom sajátosságaikat és tulajdonságaikat. Korábbi kutatások azt bizonyították, hogy ezen modellek tökéletesen használhatóak más terjedési folyamatok vizsgálatára is. Fő célkitűzésem ezen módszertanok alapján egy információterjedési rendszer szimulálása és kiértékelése. A vezeték-nélküli szenzoros technológiák rohamos fejlődésével, egyre inkább előtérbe kerül a hálózatok energiatakarékos fenntartása. Az általam alapul vett rendszerben több, folyamatosan mozgó egyed számára kell, friss információt biztosítani. Mivel viszonylag nagyszámú és - a mobilitás miatt - kisméretű hordozható eszközről beszélünk, ezért egy állandó, nagy hatótávú kapcsolat nem lenne gazdaságos. Szükség van egy másik megoldásra. A felvetésem szerint, megfelelő technika használatával alacsony költségekkel és energiahasználattal megoldható ez a probléma. Az egyedek kis hatótávolságú jeladóval és vevővel rendelkeznek, melyek bizonyos időközönként egyszerre bekapcsolnak. Ezután az adott egyeden rögzített eszköz megvizsgálja, hogy van-e a közelében másik vevőegység, amennyiben igen átküldi az általa birtokolt információkat. Munkám során a fent leírt rendszert modelleztem és elemeztem szimuláció segítségével. A szimulációt több beállításon is lefuttatom, az eredményeket összevetem, grafikonon ábrázolom és kiértékelem és ezek alapján próbálom megtalálni a legnagyobb hatékonysággal működő optimális rendszert. Munkám eredményeként sikerült feltérképezni a modell viselkedését és a terjedési hatékonyságát szám kezdeti feltételek mellett.
Témavezető: Dr. Kocsis Gergely, egyetemi adjunktus DE IK Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék
12
Véges forrású klaszter hálózatok hatékonyság analízise TÓTH ÁDÁM Napjainkban egyre nagyobb szerepet kapnak a számítástechnikai hálózatok heterogén elosztott erőforrásainak használata, mint például a számítógépes grid rendszereké, így ezek vizsgálata kiemelt fontosságú. A minél hatékonyabb erőforrás kihasználás végett, a jobok ütemezése komoly kihívások elé állítja a rendszer üzemeltetőket. A hálózathoz érkező jobok elosztása jelentős befolyással rendelkezik mind a rendszer hatékonyságára, mind annak energia felhasználására. A hatékony ütemezésen felül a számítógépes grid rendszer energia felhasználása létfontosságúvá vált a grid méretének gyors növekedésének és a „zöld” hálózatra való törekedésének köszönhetően. A leggyakrabban használt technikák az energia fogyasztás csökkentésére a Dynamic Power Management-el (DPM) kapcsolatosak, melyeket futásidőben alkalmaznak. A szerverek energiafogyasztásának csökkentése legalább annyira fontos szempont, mint a teljesítményük növelése. Célszerű olyan algoritmusokat vizsgálni, melyek a lehető legnagyobb teljesítmény mellett a lehető legkisebb energiát használják fel. Ezek az algoritmusok különböző tényezőket vehetnek figyelembe, mint például teljesítmény, áramfogyasztás, várakozó jobok száma, egyéb költségek. Az érkező jobok pufferelésének és elosztásának szempontjából három esetet vizsgáltam: Seperate Queue Class Queue Common Queue A rendelkezésre álló számítógépeket három különböző csoportba soroltam. A csoportba sorolás két szempont szerint történt: Teljesítmény (High Performance) Energia felhasználás (Energy Efficiency) Következő általános elveket használtuk a jobokkal kapcsolatban: bármely szerver feldolgozhatja sorrendi (First Come First Served) kiszolgálási elv alkalmazás nem előrelátóak, ami azt jelenti, hogy kiszolgálás alatt nem felfüggeszthetőek kiszolgálási idő nem ismert a helyi ütemező számára Az eredmények és grafikonok kiszámítása és meghatározása nem szimuláció segítségével történt, hanem a MOSEL-2 programcsomag segítségével, melyik analitikus eredményeket szolgáltat. Fontos, hogy a vizsgált hálózatok véges forrásúak, mivel ezek jobban reprezentálják a valós világ körülményeit. A kapott eredmények cégek számára is érdekesek lehetnek ezáltal. A véges forrásban lévő egyedek λ paraméterű Poisson eloszlás alapján generálnak jobokat, amelyek kiszolgálási ideje exponenciális eloszlású.
13
Legjobb tudomásom szerint véges forrású klaszter hálózatok rendszer jellemzőivel és energia felhasználásával még nem végeztek kutatásokat. A numerikus eredmények azt mutatják, hogy a puffer sémák a vizsgált hálózatok esetében jelentősen befolyásolják a bejövő jobok átlagos válaszolási és várakozási idejét. Továbbá a Common Queue és Class Queue határozottan felülmúlja a Seperate Queue-t. Ezáltal egy jó puffer séma a teljes klaszter teljesítményét növelni tudja energia fogyasztás többlet nélkül.
Témavezetők: Dr. Bérczes Tamás, egyetemi adjunktus DE IK Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék Dr. Sztrik János, egyetemi tanár DE IK Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék
Képszerkesztés párhuzamosítása GYARMATI GÁBOR Célom a digitális képszerkesztés megvalósítása grafikus kártyán. A valós idejű feldolgozás gyorsítása shader-programok segítségével, ahol akár több ezer feldolgozó egység számol párhuzamosan. Teljes méretű fényképen (akár több 10 megapixel), nagy bitmélység mellett (16 bit csatornánként) valós időben végzett, paraméterezhető effektek létrehozására képes szoftver kifejlesztése a végcél. Elvárásom a végleges programmal szemben, hogy több platformot támogasson (MacOS, Linux, Windows, mobil eszközök). További tervem a képek exportálását a CPU magok szálain párhuzamosan futtatni.
Témavezető: Dr. Tornai Róbert, egyetemi adjunktus DE IK Komputergrafika és Képfeldolgozás Tanszék
14
Time-lapse felvételek elemzése fonalas gomba növekedésének vizsgálatához MÁTYÁS ANITA A Candida albicans gomba jelenléte az emberi szervezetben természetes, azonban a túlzott elszaporodása nyomán többféle betegség is kialakulhat. Bár a patikákban már számos kenőcs és gyógyszer kapható, az orvostudomány továbbra is nagy hangsúlyt fektet hatékonyabb szerek létrehozására. A Debreceni Egyetem Mikrobiális Biotechnológiai Tanszékének laborjában kialakított perfúziós rendszer lehetővé teszi a sejttenyészetek hosszú távú, in vitro megfigyelését. A megfigyelés közben készített time-lapse felvételek alapján pedig lehetővé válik a hatóanyagok sejttelepekre gyakorolt hatásának objektív elemzése. A felvételek kiértékelése korábban manuálisan vagy fél-automatikusan történt, mely egyrészt időigényes volt, másrészt a kapott eredmény függött az elemzést végző személy egyes döntéseitől. A kutatás során egy olyan módszert dolgoztunk ki, mely alkalmas a fonalas gombákról készült felvételek hatékony elemzésére, a gombák növekedésének mérésére. Az algoritmust C++ nyelven implementáltam, az OpenCV függvénykönyvtár felhasználásával. A program által szolgáltatott eredmények kiértékeléséhez két, KO mutáns Candida albicans fonalas gombákról készült felvételsorozatot használtam. A gombadetektáló program által adott eredményt a felvételekről készült két kézi annotációval vetettem össze. Az eredmények alapján elmondható, hogy a kifejlesztett szoftver alkalmas a gombatelepek növekedésének mérésére, ami elősegíti a különféle szerek hatásának gyors és objektív kiértékelését.
Témavezetők: Szeghalmy Szilvia, egyetemi tanársegéd DE IK Komputergrafika és Képfeldolgozás Tanszék Dr. Szemán-Nagy Gábor, egyetemi adjunktus DE Mikrobiális Biotechnológiai Tanszék
15
RSS hírek klaszteranalízise és FOREX árfolyamokra gyakorolt hatásának vizsgálata LÁSZLÓ ZSOLT A valutakereskedés a gazdasági szféra egyik legfontosabb és legaktívabb területe, rendkívül sok gazdasági szereplővel és befolyásoló tényezővel. A legtöbb résztvevő elsődleges célja, hogy az említett piacon az árfolyamok ingadozásából adódó lehetőségeket kihasználja, és ezáltal a lehető legnagyobb profitra tegyen szert. A sikeres kereskedéshez mindenkinek szüksége van valamilyen prognózisra, számításokra, előzetes tapasztalatra, vagy megfigyelésekre, tehát egyfajta gondolkodásmódra, amely segítségével megpróbálja megbecsülni a jövőbeli árfolyammozgásokat. Tudományos dolgozatunk célja, hogy fényt derítsünk arra, vajon az RSS hírcsatornákon felbukkanó hírek, információk kimutatható hatással vannak-e az árfolyamok alakulására, megfigyelhetők-e rendszerszerű, hasonló jellegű, gyakori változások, melyek a hírek megjelenésének időpontjában, vagy azt követően mutatkoznak az egyes valutapárok árfolyamaiban. Amennyiben a vizsgálat alapjául szolgáló területet, forrásokat távolabbról és általánosabban tekintjük, egy, már ismert és sokak által analizált kérdéskörhöz, nevezetesen a hatékony piacok elméletéhez jutunk. Az általunk alkalmazott modell mellett a piaci hatékonyság fogalmát, illetve néhány, a már erre irányuló tesztet, modellt is megvizsgálunk, majd megpróbáljuk elhelyezni ezekhez képest saját szemléletünket és módszereinket. Az elemzésekhez különböző hírforrásokból több tízezer hírt gyűjtöttünk össze 2013. októberétől 2014. októberéig, ezen eseményeket különböző klaszterezési eljárásokkal csoportosítottuk, majd az árfolyamok alakulásának tendenciáját és mértékét lineáris regresszió, illetve logaritmikus hozamszámítás segítségével igyekeztük megbecsülni, továbbá próbáltunk kapcsolatot teremteni a hírcsatornákon keresztül beáramló információk, és a kalkulált árfolyam-ingadozások között. Az eredményekből arra következtethetünk, hogy a hatékony piaci törvények érvényesülése mellett az árfolyamokban az RSS hírfolyamok hatása felfedezhető, azonban pontos, kvantitatív jellemzéshez további, részletesebb vizsgálatokra van szükség.
Témavezető: Kovács György, CEO Analytical Minds Kft.
16
Online kiértékelő rendszer képfeldolgozó algoritmusokhoz KISS CSABA, MOHÁCSI ANDRÁS ISTVÁN, OROSZ ZOLTÁN Dolgozatunk fő célja egy online automatizált rendszer fejlesztése képfeldolgozási algoritmusok pontosságának javítására. Az online rendszer különböző hibamérő módszerek segítségével objektíven kiértékeli az algoritmus fejlesztője által feltöltött kimeneteket, aki ezáltal pontos eredményt kap eljárásának pontosságáról. Dolgozatunk írásakor – demonstratív jelleggel – a kiértékelés retinaképek feldolgozását foglalja magában, azon belül is a sárgafolt (macula), illetve a vakfolt (optic disc) felismerését. A kiértékelések a korábban feltöltött és jóváhagyott vagy máshol szolgáltatott adatbázisokon és annotációkon történnek, amik az adatbázis feltöltője által beállított láthatóságoknak megfelelően tölthetők le. Az algoritmusoknak csak a kimenete kerül feltöltésre és kiértékelésre a tesztelő részen, azaz nincs szükség a programkód átadására. Az adatbázisok böngészésére kifejlesztett grafikus felhasználói felületen (GUI) keresztül a jelölő a képeket egérrel vagy LEAP szenzor segítségével, kézi gesztusokkal annotálhatja. Új annotációk bevitele mellett, a GUI meg tudja jeleníteni a már elérhető annotációkat is. Az annotációk megjelenítésekor a felhasználó módosíthatja az egyes annotációk ki/bekapcsolását, színét, áttűnési fokát, valamint a kép kontrasztját és színcsatornáját. A felhasználónak lehetősége van csak a saját annotációinak megjelenítésére is amennyiben töltött fel ilyet az adatbázishoz. Ezen fejlesztésünket a mikroaneurizmák detektálására szolgáló algoritmusok összehasonlítását lehetővé tevő Retinopathy Online Challenge (ROC) motiválta. A mi rendszerünk azonban tetszőleges típusú képi adatbázis és kapcsolódó annotációk publikálását támogatja. Az algoritmusok összehasonlításához számos hibafüggvény közül választhat a felhasználó, és az adatbázisokat egy nagyon felhasználóbarát felületen keresztül böngészheti. Munkánk fő célkitűzése egy objektív, korrekt verseny- és tanítófelület kialakítása volt, ami támogatja a kollaboratív munkát. A rendszer továbbá lehetővé teszi olyan fúziós módszerek kutatását, amelyek a feltöltött eredményekre épülve nagyobb pontosságú alkalmazásokat tudnak létrehozni.
Témavezető: Dr. Hajdu András, egyetemi docens DE IK Komputergrafika és Képfeldolgozás Tanszék
17
Adatelrejtés tanulóvektorok particionálása után történő osztályozással KIS NORBERT Az osztályozó algoritmusok széleskörűen használt eszközök a különböző adatbányászat, gépi-tanulás és döntéstámogató rendszerek esetében. Az egyik legáltalánosabban használt osztályozó a Naïve-Bayes algoritmus. Az orvosi és különböző céges környezetben a versenyképesség megőrzéséhez elengedhetetlen, hogy az előnyt jelentő extra információt, amivel rendelkeznek, a konkurencia számára ne legyen hozzáférhető. Ám amennyiben egy megosztott rendszerről beszélünk, amikor több kutatóintézet egymással együttműködve egymás adatai alapján hoz egy közös, egész infrastruktúra számára fontos döntést, az adott információkat a totális megosztás elvén használják. A TDK dolgozatomban használt módszer ezt a két, első hallásra ellentmondó elvárást egyesítené, úgy, hogy mind a két feltétel teljesüljön. Jelen dolgozatom a tulajdonság vektorok felbontása (particionálása) után történő osztályozás pontossági vizsgálata, valamint ennek az osztályozásnak az axiomatikus módszerekkel való összehasonlítása. Dolgozatom részletesen kitér a kutatómunka során felfedezett és kevésbé ismert Bell-számok és a másodfajú Stirling számok matematikájára, valamint hogy ezen számok felhasználásával hogyan lehetséges halmazok particionálása. A témakör sokrétű felhasználhatóságát mutatja, hogy Pima indián törzsbe tartozó nők cukorbetegséggel kapcsolatos adataival is foglalkoztam, valamint Emotiv Electroencefalograf (EEG), agyi idegsejtek elektromos tevékenységét mérő eszköz mérési eredményeivel, egy adott páciens szemének nyitott vagy csukott állapotának meghatározása céljából. Ez a két adathalmaz a UCI Machine Learning Repository publikus felületről származik. Emellett saját adatbázist is felhasználtam, ahol a cél a retinaképek segítségével történő vakfolt középpontjának detektálása volt. A kutatás egyik legfontosabb állítása, hogy a Naïve-Bayes osztályozó algoritmus alapesetben pontosabb az axiomatikus döntési szabályoknál, ám minél jobban szétdaraboljuk a tanulóvektort al-vektorokra, annál jobban visszaesik a Naïve-Bayes pontossága. A végső eredménynek tekintjük a zárt alakban történő felírását a pontosság visszaesése és a felosztás számossága közötti összefüggésnek.
Témavezető: Harangi Balázs, egyetemi tanársegéd DE IK Komputergrafika és Képfeldolgozás Tanszék
18
Biológiai géninterakciók feldolgozása Apache Hadoop segítségével AUER BENCE A funkcionális genomika az egyes gének biológiai folyamatokban betöltött szerepét vizsgálja. Az ezen a területen végzett kutatások elengedhetetlen feltétele a kísérletek alapos megtervezése, azonban az egy kísérletben potenciálisan vizsgált gének és a köztük fennálló ismert kapcsolatok száma rendkívül magas, és a kísérleti biológusok számára nehézséget jelent ezen információk beszerzése és rendszerezése. Erre a problémára igyekszik megoldást kínálni a dolgozatban bemutatott szoftver, amely egy felhasználó által megadott génlistára összegyűjti és rendszerezi a gének közt fennálló kapcsolatokat. A szoftver az Apache Hadoop nevű nyílt forráskódú keretrendszeren alapszik, amellyel lehetővé vált az adat-intenzív elosztott alkalmazásoknak a nagyméretű és egyben alacsony költségű grid infrastruktúrával történő támogatása. Az architektúra biztosít egy elosztott fájlrendszert - a HDFS-t - és emellett implementálja a MapReduce paradigmát is, amit a funkcionális programozás map és reduce funkciói inspiráltak. A gének kinyeréséhez egy BioGRID nevű adatbázis REST alapú webszolgáltatását használtam, amely a fehérje-fehérje- és géninterakcióknak az egyik legnagyobb "gyűjtőhelye". A Hadoop (és így az alkalmazásom) egyik legnagyobb előnye a skálázhatóság, azaz a programot elosztott környezetben futtatva a bemenet méretének függvényében exponenciálisan növekvő lehetséges kombinációkat, lineárisan skálázva dolgozhatjuk fel. A használatához csupán egy egyszerű szöveges fájlt kell megadnunk, majd néhány egyszerű lépés múlva már a saját lokális fájlrendszerünkön találjuk azt a kimeneti fájlt, amely a számunkra fontos gének (egyes, páros, hármas, stb.) interakcióit tartalmazza. Továbbá a programhoz implementálva lett egy egyszerű grafikai felület is, amely lehetővé teszi az alkalmazás paraméterezését is, annak mélyreható ismerete nélkül. A végső output formátuma pedig olyan CSV fájl lesz, melyet akár azonnal importálhatunk bármilyen táblázatkezelő programba vagy akár egy egyszerű notepad-el is megnyithatjuk. A teljes alkalmazás ingyenesen elérhető https://github.com/benauer/Biogrid-Hadoop.
az
alábbi
github
repository-ban:
Témavezető: Dr. Antal Bálint, egyetemi adjunktus DE IK Komputergrafika és Képfeldolgozás Tanszék
19
Nagyméretű mátrixok vizualizációja a weben hiperbolikus geometriai alapokon PAPP GYÖRGY Manapság egyre több adatot tárolunk online a felhőben, valamint generálunk az online tevékenységünk alatt. Emellett a kutatások során keletkezett mérési adatok mennyisége is ugrásszerűen növekedett. A nagy mennyiségű adatok területe még napjainkban is tartogat számunkra kihívásokat. Az, hogy a rendelkezésünkre álló adatokat milyen formában vizualizáljuk sokféle tényezőtől függ, amiket mindenképpen számításba kell venni ahhoz, hogy a vizualizációs technikák közül ki tudjuk választani a megfelelőt. Az adatok sokszínűsége miatt azok megjelenítésére már sokféle megoldás született. A Circos egy nagy népszerűségnek örvendő adatvizualizációs alkalmazás, ami a „Circular layout” technikát használja. Segítségével látványos diagramok készíthetőek mind genomi, mind általános adatokból. Az program segítségével táblázatos adatokat is lehetőségünk van megjeleníteni. Azonban az alkalmazásnak vannak bizonyos problémái, amik egyes esetekben megnehezítik az összefüggések leolvasását a program kimenetéről. A dolgozatunk bemutat egy olyan matematikai modellen alapuló vizualizációt, aminek a segítségével, kiküszöböljük a Circos-ban felmerült problémákat. Ezeket a hibákat képekkel illusztráljuk, illetve referenciát adunk arra, hogy milyen megoldások vannak azok orvoslására. A dolgozat keretében egy web alkalmazás is elkészült, ami az általunk megtalált modellt implementálja a vizualizáció elkészítéséhez. Továbbá olyan modern felülettel rendelkezik, ami a következő Android verzió design elemeit magában foglalja. A két programmal elkészített vizualizációkat összehasonlítva rávilágítunk a programok közti különbségre, illetve az általunk használt modell előnyeire.
Témavezető: Kunkli Roland, egyetemi tanársegéd DE IK Komputergrafika és Képfeldolgozás Tanszék
20
Arcmodell MPEG-4 szabványosításának automatizálása ketrecalapú deformációs módszerrel TÓTH ÁKOS Napjainkra egyre több olyan kommunikációs csatorna jelent meg ember és gép között, ahol már nem a billentyűzet, egér vagy érintőképernyő segítségével kezelünk bizonyos eszközöket, hanem beszéddel, gesztusokkal, úgy ahogy ezt mi emberek tesszük egymás között. Ahhoz, hogy ez a kommunikáció egyre élethűbb és természetesebb lehessen, nélkülözhetetlenné váltak a virtuális avatárok. Az avatár egy kitalált vagy egy létező személy virtuális hasonmását megjelenítő karakter, melyeknek fontos szerepük lehet a jövőben, ugyanis segíthetnek nekünk az információcserében, egy webáruházból történő vásárlásban vagy akár útba is igazíthatnak minket. Az elmúlt években számos törekvés jelent meg a témával kapcsolatosan, a kutatások legfőbb célja az volt, hogy olyan rendszereket alkossanak meg, melyek támpontot nyújtanak egy ilyen virtuális avatár elkészítésében. Később megszületett az MPEG-4 szabványcsomag is, ami egy avatár helyes animációjának a definiálásában biztosít elengedhetetlen segítséget a számunkra. Léteznek már olyan rendszerek, melyek közreműködésével virtuális avatárokat tudunk előkészíteni az animáláshoz, azonban azok vagy nem szabvány specifikusak vagy meglehetősen sok manuális interakciót igényelnek. Ezért a kutatásunk legfőbb célkitűzése az volt, hogy konstruáljunk egy olyan módszert, amely felhasználásával egy virtuális avatár MPEG-4 szabvány szerinti felparaméterezése minél hatékonyabb és automatizáltabb legyen. Az elképzelésünk az volt, hogy megadunk egy referencia modellt, amin előre meghatározunk minden szükséges szabványpontot. Majd ezt a referencia modellt megpróbáljuk úgy alakítani, módosítani, hogy az minél jobban közelítsen az eredetileg rekonstruálni kívánt 3D modellhez. Így tulajdonképpen a szabványpontok manuálisan történő meghatározása nem szükséges többé. A dolgozatban részletesen tárgyaljuk ezen referencia modell deformálását, melyet a baricentrikus koordináták témaköréből jól ismert harmonic coordinates nevű technika alkalmazásával értük el. A módszer felhasználásához a modellek körül felállított kontrollhálóra van szükségünk, melyek előállítását szintén sikerült automatizálnunk. Az eredményül kapott modell optimalizálása, finomítása pedig a módszerekben használatos paraméterek finomhangolásával történt.
Témavezető: Kunkli Roland, egyetemi tanársegéd DE IK Komputergrafika és Képfeldolgozás Tanszék
21
Könyvtártudományi Szekció
22
Filmelőzetes és kötelező olvasmányok: lehetőség a Z-generáció olvasóvá nevelésére? GIRHINY ESZTER A digitális világ térhódításával felmerült a gondolat, vajon a Gutenberg-galaxis ugyanolyan meghatározó tud-e maradni az újabb generációk életében, vagy az éles paradigmaváltással járó Neumann-galaxis idővel teljesen felülkerekedik. A Z-generáció – az 1995 és 2012 között születettek– olvasási szokásai már teljesen mások, hiszen a „digitális bennszülöttek” élete már elképzelhetetlen az internet vagy a televízió nélkül. A generáció tagjaira már téri-vizuális rendszerben való gondolkozás jellemző, az információk többségét képekben, mozgóképekben kapják, így gyengül az értő olvasáshoz elengedhetetlen belső képalkotás képessége. Sokan az audiovizuális kultúrának csak a negatív hatásait látják, meglátásom szerint azonban az előnyeinek kihasználásával felkelthetnénk a gyermekek figyelmét az olvasás iránt, a Z-generáció olvasóvá nevelésében is a segítségünkre lehet. Mindezek fényében felmerül a kérdés, vajon a Z-generáció tagjait tényleg jobban leköti a mesék filmes változata, vagy jobban szeretik, ha a szüleik olvasnak fel nekik egy mesekönyvből? Milyen hatással van az olvasóra, ha kedvenc olvasmánya filmen elevenedik meg? El tudja-e érni a mozgókép azt a hatást, melyet az írott szó, vagy inkább kiábrándítja az olvasót? Azok, akik hamarabb találkoztak az adaptációval, vajon kedvet kaphatnak-e a film mozgalmas világa után az eredeti mű elolvasására? A kötelező olvasmányok - mint az olvasóvá nevelés eszközei – a mai gyermekeket is ugyanolyan nagy számban varázsolják el, vagy a diákok által ajánlott kortárs irodalmat is választani kellene? Vajon szükséges-e egy filmes változat a klasszikusok iránti érdeklődés felkeltésére, vagy a filmes változat után már nem éreznek vágyat az eredeti mű elolvasására? Lehetséges, hogy a kötelező olvasmányokról készített modern filmelőzetes el tudná érni, hogy a magyar klasszikusokra ne kötelező rosszként gondoljanak? Felkelthetné-e a figyelmüket, ha a megfelelő filmes eszközökkel hangsúlyozzuk ki a regények izgalmas történéseit, anélkül, hogy elterelhetné őket az audiovizuális világ felé, hiszen igazi modern filmváltozat nem készülne, így a kíváncsiságuk csakis a regény felé fordulhatna. Dolgozatom célja, hogy mindezen kérdésekre - kérdőíves kutatás során - választ kapva jobban megérthessük, hogy az audiovizuális kultúra milyen hatással van a Z-generáció olvasási szokásaira, és milyen szerepe lehet az olvasóvá nevelésükben.
Témavezető: Bujdosóné Dr. Dani Erzsébet, egyetemi adjunktus DE IK Könyvtárinformatika Tanszék
23
Családi élmények és olvasói attitűd: a meseolvasás szerepe az olvasóvá nevelésben GERE VALÉRIA Dolgozatom témája az olvasóvá nevelés. Ezen belül is a kisvárdai Várday István Városi Könyvtárban végzett, családi kulturális tényezők és a későbbi olvasási szokások összefüggéseit vizsgáló kutatás. Korábbi (szakdolgozatom írásakor végezett) munkám eredményeit felhasználva, specifikusabb kérdéskört vizsgáltam. A célcsoportot a középiskolás illetve 20 év felettiek korosztályára szűkítettem, akik általános, közép, vagy felsőoktatási intézmény diákjai. Arra keresetem a választ, hogy a családi, óvodáskori felolvasások szerepe mennyire meghatározó az olvasás megszeretésében. Kutatásom módszere kérdőíves vizsgálat volt, mely egyértelműen nem tudta bizonyítani a meseolvasás és a nagyobb olvasási kedv kapcsolatát. Ugyanis a legtöbben vannak azok, akiknek olvastak fel gyermekkorban, és csak néhányan válaszolták, hogy ritkán, vagy egyáltalán nem. Így legfőképpen azt vizsgáltam, hogy a gyermekkori tapasztalatoknak ez a jó aránya milyen olvasási szokásokat eredményez. A családi, baráti környezet jelenbeli példája is hatással van a fiatalokra, több esetben olvasnak a környezet tagjai, mint ahányban nem. Az adatok összesítése után azt lehet mondani, hogy ez a korosztály igen sokat olvas, gyakran jár könyvtárba. A nem könyv jellegű szövegek olvasása náluk már legfőképpen interneten történik. Az iskolai könyvtári feladatok, órák pedig mindenkinél megjelentek. Alap kutatásom szeretném tovább folytatni, hogy minél teljesebb, hitelesebb eredményeket kaphassak. Dolgozatom ezen kívül módszereket próbál összegyűjteni: hogyan lehet a kialakult jó olvasási kedvet fenntartani, tovább ösztönözni, vagy a negatív illetve éppen hiányzó tapasztalatokat korrigálni, javítani. Gyakorló könyvtárpedagógusok által kidolgozott és kipróbált ötleteket alapul véve, ezek gyakorlati hasznát, eredményességét is összehasonlítom, figyelembe véve a célcsoportok összetételét. A nemzetközi kutatások azt mutatják, hogy a családi könyves környezet nagy előnyöket jelent a gyermekek iskolai képességeiben, és sokkal valószínűbb, hogy magasabb iskolai végzettséget szereznek, mintha nem lenne könyv a háztartásban. Korábbi kutatási eredményeim is alátámasztják azt a világszerte elfogadott tényt, hogy a magasan iskolázott szülők többet olvasnak, nagyobb jelentőséget tulajdonítanak neki.
Témavezető: Bujdosóné Dr. Dani Erzsébet, egyetemi adjunktus DE IK Könyvtárinformatika Tanszék
24
Vizuális programozás oktatása középiskolákban Csapó Gábor Napjainkban a középiskolai kerettanterv szerves része a programozási nyelvek oktatása. A diákok az algoritmikus gondolkodás fejlődésének érdekében tanulnak meg egy nyelven alapszinten programozni. Azonban vajon mennyire hatásos ez az oktatási módszer? Az általános iskolákban két elterjedt alternatívájával találkozhatunk a hagyományos programozási nyelveknek, amelyeket sikerrel oktatnak az algoritmikus készség fejlesztésére. Az egyik ilyen módszer a Logo nyelv oktatása, míg a másik a Lego robotok vezérlése. A középiskolából kikerülő tanulók nagy része nem tud programozni annak ellenére, hogy az informatika tantárgyat korábban sikeresen teljesítette. Ennek okát több helyen is kereshetjük. A probléma egyik forrása az, hogy a kerettanterv a programozás oktatására meglehetősen kevés óraszámot határoz meg, így a diákok viszonylag rövid idő alatt kényszerülnek az algoritmikus gondolkodás fejlesztésére, amely a jelek szerint kurdarccal zárul. A másik ok a programozási nyelvek nehézségében és kifejezéstelenségében kereshető. Egy átlagos középiskolás számára a programozási nyelv működését átlátni és elsajátítani annak használatát egy bonyolult folyamat, ráadásul az egész munka többnyire egy forráskód létrehozásával történik, amely számára nem szolgál kellő látványossággal és visszajelzéssel a munkájáról. A vizuális programozási nyelvek a programfejlesztés olyan eszközei, amelyek segítségével a felhasználó egy fejlesztőkörnyezetet használva egyszerűen, gyorsan és programkódok írása nélkül fejleszthet multimédiás alkalmazásokat. További előnye a vizuális nyelveknek, hogy bárki számára hozzáférhetőek az interneten, így nincsenek licensz problémák. Mindezek következtében alkalmasak az algoritmikus gondolkodás fejlesztésére megfelelőek iskolai keretek között is. Jelenleg számos országban alkalmazzák az oktatási rendszerben a vizuális nyelvek különböző változatait. Munkám célja, hogy az algoritmikus gondolkodás kialakítására, fejlesztésére alkalmas tantervet dolgozzak ki a napjainkban egyik leghatásosabbnak vélt vizuális programozási nyelv oktatására, annak részletes megismerése és elemzése mellett.
Témavezető: Dr. Csernoch Mária, egyetemi docens DE IK Könyvtárinformatika Tanszék
25
A TDK dolgozatok értékelési szempontjai 1. A dolgozat szerkesztése, stílusa (0–5 pont) 0 pont – ha a dolgozat formai kivitele, megjelenése erősen kifogásolható; 2 pont – ha a dolgozat nehezen áttekinthető, gondatlanul szerkesztett, sok szerkesztési, nyelvtani hibával; 4 pont – ha a dolgozat gondosan szerkesztett, azonban nehezen áttekinthető, körülményes; 5 pont – ha a dolgozat közel hibamentes, jól tagolt, követhető, gördülékeny stílusú.
2. Ábrák, táblázatok, hivatkozások (0–4 pont) a) Ábrák, táblázatok 0 pont – ha a dolgozat nem vagy kevés ábrát, ill. táblázatot tartalmaz, pedig a téma feldolgozása igényelte volna; 2 pont – ha a dolgozat kellő számú ábrát, táblázatot tartalmaz.
b) Irodalmi hivatkozások 0 pont – a hivatkozások hiányoznak, rosszak vagy félreérthetők; 1 pont – a hivatkozások hiányosak, pontatlanok; 2 pont – a hivatkozások pontosak, számuk megfelelő.
26
3. A dolgozat témája (0–8 pont) 0 pont – ha a dolgozat témája elavult, korszerűtlen, szakirodalomban alaposan kidolgozott és vizsgálata nem igényel elmélyült tudást; 4 pont – ha a dolgozat témája korszerű, de jól ismert, elmélyült tudást nem igényel a vizsgálata; 6 pont – ha a dolgozat témája korszerű, de jól ismert, szakirodalomban többé-kevésbé kidolgozott, azonban vizsgálata alapos, elmélyült tudást igényel; 8 pont – ha a dolgozat témája korszerű, nem lezárt, vizsgálata magas szintű, elmélyült tudást igényel.
4. A téma feldolgozási színvonala (0–10 pont) 0 pont – ha a feldolgozás módszere kifogásolható, színvonala alacsony, a dolgozat sok szakmai hibát tartalmaz; 4 pont – ha a kidolgozás módszere és színvonala megfelelő, de a dolgozatban szakmai hibák vannak; 8 pont – ha a feldolgozás magas színvonalú, hibátlan, azonban nem tartalmaz eredeti elgondolást; 10 pont – ha a téma feldolgozása eredeti és helyes elgondolásokon alapszik, esetleg új eszköz készült, a dolgozat hibátlan.
5. Az eredmények értékelése (0–8 pont) 0 pont – ha az eredmények értékelése hiányzik vagy azok hibásak; 4 pont – ha a dolgozatban szerepel az eredmények értékelése, de az hiányos, pontatlan; 6 pont – ha a dolgozatban szerepel az eredmények értékelése, azok pontosak, de hiányosak; 8 pont – ha az elért eredmények pontosak és teljesek, az értékelés megalapozott.
27
A TDK előadások értékelési szempontjai 1. Előadói stílus, gazdálkodás az idővel (0-10 pont) a) Stílus 0 pont – ha az előadás csapongó, hiányos; 2 pont – ha az előadás nehezen követhető, gondatlanul szerkesztett, nyelvtani hibával; 4 pont – ha az előadás csak kisebb hibákat tartalmaz, érthető; 6 pont – ha az előadás gyakorlatilag hibátlan, jól követhető.
b) Gazdálkodás az idővel 0 pont – ha az előadást az elnöknek kell leállítani; 2 pont – ha a az előadás részei aránytalanok, vagy az előadót figyelmeztetni kell; 4 pont – ha az előadás arányos, tartja az időt.
2. Szemléltető eszközök használata (0-5 pont) a) A prezentált anyag minősége 0 pont – rossz minőségű prezentációs anyag; 1 pont – megfelelő minőségű prezentációs anyag; 2 pont – nagyon jó.
b) A prezentált anyag bemutatásának minősége 0 pont – csak felolvas; 1 pont – csak kevés többletet ad a kész prezentációhoz képest; 2 pont – magyarázza az ábrákat, értelmezi az ottani állításokat; 3 pont – kiváló előadó.
28
3. Eredmények bemutatása (0-10 pont) a) Az eredmények mennyisége 0 pont – nincs kiemelkedő eredmény, és a ráfordított munka mennyisége is megkérdőjelezhető; 2 pont – nincs kiemelkedő eredmény, de sok munka van benne; 4 pont – sok munka, sok eredménnyel.
b) Az eredmények bemutatási módja 0 pont – gyakorlatilag nincsenek eredmények vagy nem mutatja be; 2 pont – az eredmények bemutatása nem hangsúlyos; 4 pont – ha az eredmények egyértelműen megállapíthatók, de nem lát módot a hasznosításra/közlésre; 6 pont – ha az eredmények egyértelműen megállapíthatók, van működő, tesztelt berendezés, eljárás, közlemény.
4. Vitakészség (0-5 pont) 0 pont – nem tud a kérdésekre meggyőzően válaszolni; 2 pont – bizonytalan egyes válaszokban; 4 pont – alapvetően jól érvel, de nem meggyőző; 5 pont – jól érvel, a kérdésekre lényegi választ ad, meggyőző.
29
A résztvevők névsora Hallgatók 1.
Auer Bence, mérnök informatikus BSc
2.
Bari Sándor, programtervező informatikus BSc
3.
Csapó Gábor, informatika-, könyvtárpedagógia tanár MSc
4.
Gere Valéria, informatika-, könyvtárpedagógia tanár MSc
5.
Girhiny Eszter, informatikus könyvtáros MSc
6.
Gyarmati Gábor, programtervező informatikus MSc
7.
Kis Norbert, mérnök informatikus MSc
8.
Kiss Csaba, programtervező informatikus BSc
9.
László Zsolt, gazdaságinformatikus BSc
10. Mátyás Anita, gazdaságinformatikus BSc 11. Mohácsi András István, programtervező informatikus BSc 12. Németh András, mérnök informatikus MSc 13. Orosz Zoltán, programtervező informatikus BSc 14. Papp György, programtervező informatikus MSc 15. Tóth Ádám, mérnök informatikus MSc 16. Tóth Ákos, programtervező informatikus MSc
30
Témavezetők 1. Bujdosóné Dr. Dani Erzsébet egyetemi adjunktus, DE IK Könyvtárinformatika Tanszék 2. Dr. Antal Bálint egyetemi adjunktus, DE IK Komputergrafika és Képfeldolgozás Tanszék 3. Dr. Bérces Tamás egyetemi adjunktus, DE IK Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék 4. Dr. Csernoch Mária egyetemi docens, DE IK Könyvtárinformatika Tanszék 5. Dr. Hajdu András egyetemi docens, DE IK Komputergrafika és Képfeldolgozás Tanszék 6. Dr. Kocsis Gergely egyetemi adjunktus, DE IK Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék 7. Dr. Szemán-Nagy Gábor egyetemi adjunktus, DE Mikrobiális Biotechnológiai Tanszék 8. Dr. Sztrik János egyetemi tanár, DE IK Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék 9. Dr. Tornai Róbert egyetemi adjunktus, DE IK Komputergrafika és Képfeldolgozás Tanszék 10. Harangi Balázs egyetemi tanársegéd, DE IK Komputergrafika és Képfeldolgozás Tanszék
31
11. Kádek Tamás egyetemi tanársegéd, DE IK Számítógéptudományi Tanszék 12. Kovács György CEO, Analytical Minds Kft. 13. Kunkli Roland egyetemi tanársegéd, DE IK Komputergrafika és Képfeldolgozás Tanszék 14. Szeghalmy Szilvia egyetemi tanársegéd, DE IK Komputergrafika és Képfeldolgozás Tanszék
32
