%0 Journal Article %1 BachfischerBohnenbergerEtAl07ki %A Bachfischer, Katharina %A Bohnenberger, Thorsten %A Hofmann, Martin %A Wäller, Christoph %A Wu, Yongmei %D 2007 %J KI -- Künstliche Intelligenz %K v1205 paper embedded ai adaptive assist user interaction sensor information processing navigation automotive %N 3 %P 57-63 %T Kontext-adaptive Fahrerinformationssysteme am Beispiel eines Navigationssystems %V 2007 %X Moderne Fahrerinformationssysteme bieten dem Fahrer eine Fülle von Informationen, die nur zum Teil für die primäre Aufgabe des Fahrers -- der Fahrzeugführung -- benötigt werden. Viele Fahrerinformationssysteme passen sich den aktuellen Bedürfnissen und Zielen des Fahrers nur bedingt an und erfordern umständliche Bedienabläufe, um eine zufrieden stellende Information des Fahrers zu erzielen. In diesem Artikel beschreiben wir eine allgemeine Architektur zur Realisierung kontext-adaptiver Anwendungen im Fahrzeug und einen Ansatz zur situativen Anpassung der Informationsdarbietung auf der Basis von Bayes'schen Netzen. Wir illustrieren diesen Ansatz anhand einer kontextadaptiven Auswahl von Points of Interests in einem Navigationssystem. Eine erfolgreiche Anpassung der Auswahl und der Darbietung der angezeigten Informationen trägt dabei sowohl zu einer Verbesserung der Nutzbarkeit (Usability) als auch der allgemeinen Nützlichkeit (Utility) des Fahrerinformationssystems bei.

@article{BachfischerBohnenbergerEtAl07ki, abstract = {Moderne Fahrerinformationssysteme bieten dem Fahrer eine F\"{u}lle von Informationen, die nur zum Teil f\"{u}r die prim\"{a}re Aufgabe des Fahrers -- der Fahrzeugf\"{u}hrung -- ben\"{o}tigt werden. Viele Fahrerinformationssysteme passen sich den aktuellen Bed\"{u}rfnissen und Zielen des Fahrers nur bedingt an und erfordern umst\"{a}ndliche Bedienabl\"{a}ufe, um eine zufrieden stellende Information des Fahrers zu erzielen. In diesem Artikel beschreiben wir eine allgemeine Architektur zur Realisierung kontext-adaptiver Anwendungen im Fahrzeug und einen Ansatz zur situativen Anpassung der Informationsdarbietung auf der Basis von Bayes'schen Netzen. Wir illustrieren diesen Ansatz anhand einer kontextadaptiven Auswahl von Points of Interests in einem Navigationssystem. Eine erfolgreiche Anpassung der Auswahl und der Darbietung der angezeigten Informationen tr\"{a}gt dabei sowohl zu einer Verbesserung der Nutzbarkeit (Usability) als auch der allgemeinen N\"{u}tzlichkeit (Utility) des Fahrerinformationssystems bei.}, added-at = {2012-05-30T10:42:40.000+0200}, author = {Bachfischer, Katharina and Bohnenberger, Thorsten and Hofmann, Martin and W\"{a}ller, Christoph and Wu, Yongmei}, biburl = {https://www.bibsonomy.org/bibtex/2cb9dd5fa3ff3b5d0340cc82b9ca9b0e9/flint63}, groups = {public}, interhash = {38805ea3477b3fde0ef399b2563747dc}, intrahash = {cb9dd5fa3ff3b5d0340cc82b9ca9b0e9}, issn = {0933-1875}, journal = {KI -- K\"{u}nstliche Intelligenz}, keywords = {v1205 paper embedded ai adaptive assist user interaction sensor information processing navigation automotive}, number = 3, pages = {57-63}, timestamp = {2018-04-16T11:37:03.000+0200}, title = {{Kontext-adaptive Fahrerinformationssysteme am Beispiel eines Navigationssystems}}, username = {flint63}, volume = 2007, year = 2007 }