TY - JOUR A1 - Köhler, Hermann A1 - König, Reinhard T1 - Aktionsräume in Dresden N2 - In vorliegender Studie werden die Aktionsräume von Befragten in Dresden über eine standardisierte Befragung (n=360) untersucht. Die den Aktionsräumen zugrundeliegenden Aktivitäten werden unterschieden in Einkaufen für den täglichen Bedarf, Ausgehen (z.B. in Café, Kneipe, Gaststätte), Erholung im Freien (z.B. spazieren gehen, Nutzung von Grünanlagen) und private Geselligkeit (z.B. Feiern, Besuch von Verwandten/Freunden). Der Aktionsradius wird unterschieden in Wohnviertel, Nachbarviertel und sonstiges weiteres Stadtgebiet. Um aus den vier betrachteten Aktivitäten einen umfassenden Kennwert für den durchschnittlichen Aktionsradius eines Befragten zu bilden, wird ein Modell für den Kennwert eines Aktionsradius entwickelt. Die Studie kommt zu dem Ergebnis, dass das Alter der Befragten einen signifikanten – wenn auch geringen – Einfluss auf den Aktionsradius hat. Das Haushaltsnettoeinkommen hat einen mit Einschränkung signifikanten, ebenfalls geringen Einfluss auf alltägliche Aktivitäten der Befragten. T3 - Arbeitspapiere Informatik in der Architektur - Nr. 14 KW - Aktionsraumforschung KW - Quantitative Sozialforschung KW - Dresden Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20160822-26726 UR - http://infar.architektur.uni-weimar.de/service/drupal-infar/Arbeitspapiere ER - TY - JOUR A1 - Köhler, Hermann T1 - Ergebnisse der Befragung zu Wohnstandortpräferenzen von Lebensweltsegmenten in Dresden N2 - In vorliegender Studie werden die Wohnstandortpräferenzen der Sinus-Milieugruppen in Dresden über eine standardisierte Befragung (n=318) untersucht. Es wird unterschieden zwischen handlungsleitenden Wohnstandortpräferenzen, die durch Anhaltspunkte auf der Handlungsebene stärker in Betracht gezogen werden sollten, und Wohnstandortpräferenzen, welche eher orientierenden Charakter haben. Die Wohnstandortpräferenzen werden untersucht anhand der Kategorien Ausstattung/Zustand der Wohnung/des näheren Wohnumfeldes, Versorgungsstruktur, soziales Umfeld, Baustrukturtyp, Ortsgebundenheit sowie des Aspektes des Images eines Stadtviertels. Um die Befragten den Sinus-Milieugruppen zuordnen zu können, wird ein Lebensweltsegment-Modell entwickelt, welches den Anspruch hat, die Sinus-Milieugruppen in der Tendenz abzubilden. Die Studie kommt zu dem Ergebnis, dass die Angehörigen der verschiedenen Lebensweltsegmente in jeder Kategorie - wenn auch z.T. auf geringerem Niveau - signifikante Unterschiede in der Bewertung einzelner Wohnstandortpräferenzen aufweisen. T3 - Arbeitspapiere Informatik in der Architektur - Nr. 12 KW - Milieuforschung KW - Residentielle Mobilität KW - Wohnstandortpräferenzen KW - Wohnstandortentscheidungen KW - Quantitative Sozialforschung Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20160822-26704 UR - http://infar.architektur.uni-weimar.de/service/drupal-infar/Arbeitspapiere ER - TY - JOUR A1 - Tonn, Christian A1 - Tatarin, René T1 - Volumen Rendering in der Architektur: Überlagerung und Kombination von 3D Voxel Volumendaten mit 3D Gebäudemodellen N2 - Volumerendering ist eine Darstellungstechnik, um verschiedene räumliche Mess- und Simulationsdaten anschaulich, interaktiv grafisch darzustellen. Im folgenden Beitrag wird ein Verfahren vorgestellt, mehrere Volumendaten mit einem Architekturflächenmodell zu überlagern. Diese komplexe Darstellungsberechnung findet mit hardwarebeschleunigten Shadern auf der Grafikkarte statt. Im Beitrag wird hierzu der implementierte Softwareprototyp "VolumeRendering" vorgestellt. Neben dem interaktiven Berechnungsverfahren wurde ebenso Wert auf eine nutzerfreundliche Bedienung gelegt. Das Ziel bestand darin, eine einfache Bewertung der Volumendaten durch Fachplaner zu ermöglichen. Durch die Überlagerung, z. B. verschiedener Messverfahren mit einem Flächenmodell, ergeben sich Synergien und neue Auswertungsmöglichkeiten. Abschließend wird anhand von Beispielen aus einem interdisziplinären Forschungsprojekt die Anwendung des Softwareprototyps illustriert. T3 - Arbeitspapiere Informatik in der Architektur - Nr. 13 KW - Multiple Volume Rendering KW - Overlay KW - 3D Surface Models Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20160822-26718 UR - http://infar.architektur.uni-weimar.de/service/drupal-infar/Arbeitspapiere ER - TY - JOUR A1 - Kalisch, Dominik T1 - Wissen wer wo wohnt N2 - In cities people live together in neighbourhoods. Here they can find the infrastructure they need, starting with shops for the daily purpose to the life-cycle based infrastructures like kindergartens or nursing homes. But not all neighbourhoods are identical. The infrastructure mixture varies from neighbourhood to neighbourhood, but different people have different needs which can change e.g. based on the life cycle situation or their affiliation to a specific milieu. We can assume that a person or family tries to settle in a specific neighbourhood that satisfies their needs. So, if the residents are happy with a neighbourhood, we can further assume that this neighbourhood satisfies their needs. The socio-oeconomic panel (SOEP) of the German Institute for Economy (DIW) is a survey that investigates the economic structure of the German population. Every four years one part of this survey includes questions about what infrastructures can be found in the respondents neighbourhood and the satisfaction of the respondent with their neighbourhood. Further, it is possible to add a milieu estimation for each respondent or household. This gives us the possibility to analyse the typical neighbourhoods in German cities as well as the infrastructure profiles of the different milieus. Therefore, we take the environment variables from the dataset and recode them into a binary variable – whether an infrastructure is available or not. According to Faust (2005), these sets can also be understood, as a network of actors in a neighbourhood, which share two, three or more infrastructures. Like these networks, this neighbourhood network can also be visualized as a bipartite affiliation network and therefore analysed using correspondence analysis. We will show how a neighbourhood analysis will benefit from an upstream correspondence analysis and how this could be done. We will also present and discuss the results of such an analysis. T3 - Arbeitspapiere Informatik in der Architektur - Nr. 11 KW - urban planning KW - cluster analysis KW - urban research-quantitative KW - complex data analysis KW - singular value decomposition Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20160822-26695 UR - http://infar.architektur.uni-weimar.de/service/drupal-infar/Arbeitspapiere ER -