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Kevin Laubis

M.Sc. Kevin Laubis

Tel.: +49 (721) 9654-864
Fax: +49 (721) 9654-865
laubisMiw2∂fzi de

FZI - Forschungszentrum Informatik
am Karlsruhe Institute für Technologie (KIT)
Haid-und-Neu-Str. 10-14
Karlsruhe



Tätigkeiten

Forschungsinteressen & -methoden

  • Data Science
  • Statistical Learning
  • Participatory Sensing
  • Cloud Computing

Vorlesungen, Übungen, Seminare

SS 2017
  • Seminar: Data Science in Service Management
WS 2016/17
  • Seminar: Data Science in Service Management

Projekte

  • RealMoves - Realtime Measurement of Road Quality Using On-Board Vehicle Sensors
  • DIZ - Digitales Innovationszentrum
  • CLUSS - CLoUd Services Scalability, scalability of internet-based services

Lebenslauf

06.2014 - today Wissenschaftlicher Mitarbeiter am FZI Forschungszentrum Informatik, Karlsruhe
04.2011 - 01.2014 M.Sc. Informationswirtschaft am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) , (Abschluss mit Auszeichnung)
08.2013 - 01.2014 Masterarbeit am Fraunhofer IOSB , Karlsruhe
09.2007 - 02.2011 B.Sc. Wirtschaftsinformatik am Hochschule Furtwangen (HFU) , (Abschluss mit Auszeichnung)
08.2010 - 02.2011 Bachelorarbeit bei SAP AG , Walldorf
02.2010 - 08.2010 Praktisches Semester bei SICK AG , Waldkirch
09.2009 - 01.2010 Gaststudent an der Växjö University , Schweden
09.2006 - 07.2007 Fachhochschulreife am Kolping Kolleg , Freiburg, (Abschluss mit Auszeichnung)
07.2006 - 07.2009 Werkstudent bei ZG Raiffeisen , Kirchzarten
08.2003 - 07.2006 Kaufmann im Groß- und Außenhandel bei ZG Raiffeisen, Kirchzarten, (Abschluss mit Auszeichnung)

Publikationen


Proceedingsbeiträge
  1. Road Condition Estimation Based on Heterogeneous Extended Floating Car Data.
    Laubis, K.; Simko, V.; Schuller, A.; Weinhardt, C.
    2017. Proceedings of the 50th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS2017), Big Island, Hawaii, USA, Jan 4, 2017 - Jan 7, 2017, 1582-1591, Big Island (Hawaii)
  2. The digital transformation and smart data analytics: An overview of enabling developments and application areas.
    Roedder, N.; Dauer, D.; Laubis, K.; Karaenke, P.; Weinhardt, C.
    2016. IEEE International Conference on Big Data (Big Data), Washington DC,USA, 5–8 December 2016, 2795–2802, IEEE, Piscataway (NJ). doi:10.1109/BigData.2016.7840927
  3. Road Condition Measurement and Assessment: A Crowd Based Sensing Approach.
    Laubis, K.; Simko, V.; Schuller, A.
    2016. Proceedings of the 2016 International Conference on Information Systems (ICIS 2016), Dublin, Ireland, December 11-14, 2016, Association for Information Systems, Dublin
  4. Crowd Sensing of Road Conditions and Its Monetary Implications on Vehicle Navigation.
    Laubis, K.; Simko, V.; Schuller, A.
    2016. The 13th IEEE International Conference on Ubiquitous Intelligence and Computing, Toulouse, F, July 18-21, 2016, 833-840, IEEE, Piscataway, NJ. doi:10.1109/UIC-ATC-ScalCom-CBDCom-IoP-SmartWorld.2016.0132
  5. Weighted aggregation in the domain of crowd-based road condition monitoring.
    Laubis, K.; Simko, V.; Weinhardt, C.
    2016. INFORMATIK 2016 : Informatik von Menschen für Menschen, 46. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik, 26.-30. September 2016, Klagenfurt. Hrsg.: H. C. Mayr, 385-393, Gesellschaft für Informatik, Bonn
  6. Cloud adoption by fine-grained resource adaptation: Price determination of diagonally scalable IaaS.
    Laubis, K.; Simko, V.; Schuller, A.
    2016. Advances in Service-Oriented and Cloud Computing : Workshops of ESOCC 2015, Taormina, Italy, September 15-17, 2015, Revised Selected Papers. Ed.: A. Celesti, 249-257, Springer, Cham. doi:10.1007/978-3-319-33313-7_19

Betreute Abschlussarbeiten

Implementierung und Evaluierung einer Cloud Infrastruktur zur parallelen Verarbeitung von crowd-basiert erfassten Straßenzustandsinformationen

[Diplomarbeit]

Status: vergeben

 

Bewertung und exemplarischer Aufbau von Technologien zur Integration und Analyse geo-temporaler Sensordaten

[Masterarbeit]

Status: abgeschlossen

 

Statistische Analyse der Straßeninfrastruktur mittels fahrzeugbasierter Sensorik

[Masterarbeit]

Status: abgeschlossen

 

Demonstrator zur Visualisierung diagonaler Cloud-Skalierung

[Bachelorarbeit]

Status: abgeschlossen