@masterthesis{Steffens2021,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Steffens, Nina},
  title     = {Bahn-Buddy: Informative Gamification Reiseapp f{\"u}r die DB f{\"u}r Kinder},
  publisher = {FH Aachen},
  address   = {Aachen},
  school      = {Fachhochschule Aachen},
  pages     = {91 Seiten},
  year      = {2021},
  abstract  = {„Bahn-Buddy" ist eine App, die Kindern bei Bahnfahrten auf unterhaltsame Weise ihre Umgebung n{\"a}herbringt. Dabei wird mit GPS gearbeitet, um die Inhalte der App auf die jeweilige Bahnstrecke abzustimmen. Verschiedene Minispiele und Infoscreens sollen der Fahrt ein interaktiveres Gef{\"u}hl verleihen und somit die gef{\"u}hlte Fahrzeit f{\"u}r die Zielgruppe reduzieren. Den Kindern soll dabei auf eine spielerische Art und Weise Wissen {\"u}ber das Land, aber auch {\"u}ber alternative Verkehrsmittel und den Einfluss des Verkehrs auf die Umwelt vermittelt werden. Ziel ist es, die generelle Erfahrung des Bahnfahrens positiver zu gestalten. Dies soll zu einer fr{\"u}hen Kundenbindung f{\"u}hren und durch den geringeren CO2-Ausstoß bei Reisen mit der Bahn einen positiven Effekt auf die Umwelt haben.},
  language  = {de}
}
@inproceedings{UlmerBraunChengetal.2021,
  author    = {Ulmer, Jessica and Braun, Sebastian and Cheng, Chi-Tsun and Dowey, Steve and Wollert, J{\"o}rg},
  title     = {Adapting Augmented Reality Systems to the users' needs using Gamification and error solving methods},
  series = {Procedia CIRP},
  volume    = {104},
  booktitle = {Procedia CIRP},
  publisher = {Elsevier},
  address   = {Amsterdam},
  issn      = {2212-8271},
  doi       = {10.1016/j.procir.2021.11.024},
  pages     = {140 -- 145},
  year      = {2021},
  abstract  = {Animations of virtual items in AR support systems are typically predefined and lack interactions with dynamic physical environments. AR applications rarely consider users' preferences and do not provide customized spontaneous support under unknown situations. This research focuses on developing adaptive, error-tolerant AR systems based on directed acyclic graphs and error resolving strategies. Using this approach, users will have more freedom of choice during AR supported work, which leads to more efficient workflows. Error correction methods based on CAD models and predefined process data create individual support possibilities. The framework is implemented in the Industry 4.0 model factory at FH Aachen.},
  language  = {en}
}