Tarkvarateaduse instituut

Abiodun Emmanuel Onile kaitses oma doktoritööd "Arukatel soovitussüsteemidel põhinevad uuenduslikud energiateenused" (”Innovative Energy Services based on Behavioural–Reflective–Attributes and Intelligent Recommendation Systems“) teisipäeval, 12.11.2024 ruumis ICT-638 (Akadeemia tee 15a) ning oli jälgitav veebirakenduse Zoom vahendusel.

Doktoritöö ”Innovative Energy Services based on Behavioural–Reflective–Attributes and Intelligent Recommendation Systems“ on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Juhendaja prof Juri Belikov (TalTech) ja kaasjuhendaja prof Eduard Petlenkov (TalTech).

Oponendid:

• prof Bo Nørregaard Jørgensen, SDU Center for Energy Informatics, University of Southern Denmark, Taani;
• prof Lucio Tommaso de Paolis, Department of Engineering for Innovation, University of Salento, Itaalia.

Viimasel ajal on kliimamuutuste suurenev mõju ja suurenev nõudlus elektrienergia järele muutunud pakiliseks probleemiks. Laias laastus tuginevad elektrienergia säästmise strateegiad tõhusale kasutamisele. Siiski tekivad probleemid, kuna tarbijatel on nende meetmete rakendamisel raskusi. Soovitud tõhususe saavutamiseks energiakasutuses on vaja uuenduslikke lahendusi, mille eesmärk on mõjutada energiatarbijate käitumist. Isikupärastatud soovitused mängivad olulist rolli tarbijate käitumismuutuste stimuleerimisel, aidates seeläbi kaasa energiatõhususe jätkusuutlikule arengule.

Selle probleemi lahendamiseks keskendub meie uuring uuenduslikele energiateenustele, mis tuginevad intelligentsetele soovitussüsteemidele ja digitaalsetele kaksikutele. Me uurime erinevaid suundumusi, mis on seotud modelleerimise ja energiateenuste kasutuselevõtuga, võttes arvesse positiivseid seoseid soovitussüsteemide ja tarbijate energiakäitumise vahel nõudluse poolel. IEEE Xplore’i ja Scopuse andmebaaside tippteadustööde põhjaliku sisuanalüüsi kaudu kinnitab meie uuring andmepõhiste kaksikutehnoloogiate uuenduslikku kasutamist nõudluspoolsete soovitusteenuste jaoks. Tööstus 4.0 mängib rolli lõpptarbijate liikumisel energiatõhususe suunas, võimaldades keerukamat analüüsi ja luues võimalusi lõpptarbijate ja detsentraliseeritud võrgu varade modelleerimiseks sarnaselt nende digitaalsete kaksikute (DT) vastanditega. See areng avab teed varade tasandi analüüsile. Käesolevas töös tutvustatakse uuenduslikku lähenemisviisi, milles kasutatakse hübriidseid DT-vara mudeleid, milles kombineeritakse tavalise diferentsiaalvõrrandi (ODE) füüsikamootoreid ja andmepõhiseid rekursiivseid neuronivõrgu (RNN) prognoosimeetodeid. Tekkivad reaalajas töötavad infotehnoloogia (IT) rakendused ja uuenduslikud DT-mudelid üksikute elektriseadmete jaoks häirivad seda maastikku. Eelkõige seoses taastuvate energiaallikate integreerimisega, mis pakub paljutõotavaid lahendusi nõudlusele reageerimiseks, kuid tekitab ka uusi probleeme elektrivõrgu stabiilsusega. Sarnaselt on agregaatoritel üha olulisem roll DR elektriturul, kuid nad võitlevad sageli märkimisväärse turumonopoli ja läbipaistvuse puudumisega, kuna nad teenivad kasumit või kasutavad ära taastuvate energiaallikate üleminekut.

Lisaks sellele tutvustatakse käesolevas uuringus pärast individuaalsetel varadel põhineva prognoosiva DT modelleerimist uudset graafipõhist järjestusmeetodit, mis kasutab PageRanki mudelit nõudluspoolse soovitusteenuse osutamiseks. On konkreetseid stsenaariume, mille puhul lõppkasutajad võivad jätta soovitatud nõuanded tähelepanuta, mis aitab kaasa teadmiste ja meetmete vahelise lõhe suurenemisele. Nõudluspoolne soovitussüsteem, mida täiendavad geneerilised eeltreenitud muundurid (GPT) vestlusliku juturobotiliidese tehnoloogia ja laiendatud reaalsus (XR), osutub tõhusaks lõpp-tarbija huvi äratamisel ja laiendamisel soovitatud nõuannete vastu. Selle uurimistöö uudsus seisneb uue lähenemisviisi väljatöötamises, mis võimaldab üksikutel lõppkasutajatel anda oma panus nõudlusele reageerimise algatustesse. Uuringu tulemused näitavad, et BESSi kasutamine mitme agendi tugevdava õppimise juhtimisstrateegia abil andis maksimaalse tippkoormuse vähenemise ligikaudu 24.5%, lisaks 94% ja 69% mugavuse paranemise vastavalt konkreetsete koormuste ja kasutajate kaasamise puhul. Lisaks sellele aitasid tõhususega seotud soovitused BESSi jaoks kaasa tippkoormuse lineaarsele vähenemisele, mis ületas baasstsenaariumi. Antud töö tulemused näitavad ka, et hübriidne digitaalne kaksikmeetod saavutas muljetavaldava 84.132% prognoosivea vähenemise, mõõdetuna MSE-eetrikaga.

Eric Blake Jackson kaitses oma doktoritööd „Cross-Border Data Exchange In the Nordic-Baltic Region: Data Intermediaries, Interoperability, and e-Services Orchestration“ („Piiriülene andmevahetus Põhja-Balti regioonis: andmevahendajad, koostalitlusvõime ja e-teenuste orkestreerimine“) reedel, 11. oktoobril 2024 ruumis ICT-638 (Akadeemia tee 15a) ning oli jälgitav veebirakenduse Zoom vahendusel.

Doktoritöö „Cross-Border Data Exchange In the Nordic-Baltic Region: Data Intermediaries, Interoperability, and e-Services Orchestration“ on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Juhendaja prof Ingrid Pappel (TalTech) ja kaasjuhendajad prof Sadok Ben Yahia (TalTech) ja prof Dirk Draheim (TalTech).

Oponendid:

• prof Nitesh Bharosa, Delft University of Technology, Holland;
• dr Anastasija Nikiforova, Tartu Ülikool, Eesti.

Tänapäevases võrgustunud maailmas võib andmete jagamine üle riigipiiride edendada innovatsiooni, parandada avalikke teenuseid ning aidata eri sektoritel—ettevõtlusel, valitsusel, akadeemial ja ühiskonnal—koostöös lahendada keerulisi probleeme, nagu vananev rahvastik ja ülemaailmsed pandeemiad. Euroopa Liit (EL) teeb selles suunas edusamme, võttes vastu uusi määrusi, et luua ühtne digitaalne turg andmevahetuseks liikmesriikide vahel.

Oluline osa selles tegevuses on andmevahendajate, nagu X-Road ja eDelivery, esiletõus. Need kolmanda osapoole organisatsioonid kasutavad avatud lähtekoodiga tehnoloogiaid, et aidata valitsusasutustel ja eraettevõtetel turvaliselt andmeid vahetada, võimaldades neil tõhusamalt koostööd teha. Vaatamata kõnealusele kasvavale arengule on andmete jagamine üle riigipiiride endiselt piiratud. Erinevad riigid kasutavad erinevaid süsteeme ning EL-i keerulises regulatiivses keskkonnas orienteerumine esitab märkimisväärseid väljakutseid organisatsioonidele, kes püüavad infot vahetada.

Käesolev uurimus käsitleb piiriülese andmevahetuse dünaamikat, eriti Põhja-Balti piirkonnas, sealhulgas Eestis, Soomes, Lätis ja Leedus. Fookuses on, kuidas andmete jagamine võib edendada hõbemajandust, mis pakub tooteid ja teenuseid üle 50-aastastele inimestele. Uurimus käsitleb ka laiemalt piiriülese koostöö küsimusi, kasutades nii piirkondlikke juhtumiuuringuid kui ka globaalset näidet Maailma Terviseorganisatsioonist.

Uurimistöö aluseks on Euroopa koostalitlusvõime raamistik (EIF), mis kirjeldab nelja kihti — õiguslikku, tehnilist, semantilist ja organisatsioonilist—, mis peavad olema kooskõlas, et tagada edukas andmevahetus riikide vahel. Uurimus kasutab kvalitatiivsete ja kvantitatiivsete meetodite segu, et mõista neid väljakutseid ja pakkuda lahendusi.

Uurimistulemused on laiaulatuslikud. Üks osa uurimusest käsitleb, kuidas X-Roadi põhimõtteid saab rakendada tulevaste piiriüleste teenuste jaoks. Teine osa uurib, milliseid takistusi on Eestil ja Soomel oma e-teenuste ühendamisel. Lisaks kaardistab uurimus tehnilise infrastruktuuri, mis on vajalik hõbemajanduse andmevahetuse toetamiseks. Uurimus analüüsib ka andmehalduse määruse mõju väikestele ja keskmise suurusega ettevõtetele (VKE-dele). See uus seadus võib hõlbustada ettevõtetel EL-i regulatiivses maastikus orienteerumist ja osalemist piiriüleses andmevahetuses.

Tulevased uuringud peavad uurima uusi kontseptsioone, nagu andmeruumid, mis püüavad võimaldada veelgi suuremat piiriülest andmete koostööd Euroopas. Lõppkokkuvõttes on piiriülese andmevahetuse edendamine ülioluline paljude globaalsete väljakutsete, nagu vananev rahvastik ja tervisekriisid, lahendamiseks, millega ühiskonnad täna silmitsi seisavad.

Markko Liutkevičius, kaitses oma doktoritöö „Avalike tööturuteenuste parendamine tehisintellektil põhineva virtuaalse kompetentsiassistendiga“ („Enhancing Public Employment Services with AI-enabled Virtual Competence Assistant“) esmaspäeval, 30. septembril 2024 ruumis ICT-638 (Akadeemia tee 15a) ning oli jälgitav veebirakenduse Zoom vahendusel.

Markko Liutkevičiuse väitekiri „Avalike tööturuteenuste parendamine tehisintellektil põhineva virtuaalse kompetentsiassistendiga“ uurib, kuidas tehisintellekt saab parendada avalikke tööturuteenuseid, et lahendada tööturuga seotud probleeme, mis on põhjustatud kiiretest tehnoloogilistest muutustest ja välistest teguritest, nagu COVID-19 pandeemia ja geopoliitilised konfliktid. Traditsiooniliste oskuste hääbumine ja uute oskuste järele nõudluse kasv on pannud Euroopat seadma ambitsioonikad eesmärgid, et tagada oskustööjõu jätkusuutlikkuse ja kohaneda muutuvate oludega. Lisaks nõuavad tööjõupuudus ja demograafilised muutused, nagu vananev tööjõud, efektiivsemaid tööturuteenuseid, eriti arvestades alaesindatud sihtgruppide vajadusi. Seega keskendub väitekiri tehisintellektil põhinevatele lahendustele, et parandada avalikke tööturu teenuseid, uurides detailsemalt praegust olukorda Eesti Töötukassas kui ühte paljudest Euroopa Liidu tööturu teenuse pakkujatest.

Analüüsi käigus tuuakse esile kaks tänapäeva tööturuteenuste kriitilist puudujääki: esiteks puudub intelligentne vastavuse leidmine kodanike CV-de ja töökuulutuste vahel; teiseks puudub sobitamise protsess, mille käigus võetaks arvesse kodanike oskusi. Seega peavad tänased tööotsijad töökuulutusi käsitsi läbi vaatama, kuna puuduvad kaasaegsed lahendused, mis aitaksid oskuste põhjal leida sobivaid töö- või koolitusvõimalusi. See põhjustab ebatõhusust nii tööotsijate kui ka tööandjate jaoks. Nende probleemide lahendamiseks tehakse väitekirjas ettepanek arendada Virtuaalne Kompetentsiassistent - tehisintellekti toega assistent, mis parendab töövõimaluste ja oskuste sobitamist kohaliku tööturu olukorda arvestades. Virtuaalne Kompetentsiassistendi esialgne skoop antud väitekirjas keskendub kodanike oskuste ja töövõimaluste vastavusse viimisele, kuna töösoovitussüsteemid on olemasolevates teadusuuringutes esinduslikult uuritud võrreldes vähem tähelepanu saanud koolituste soovitussüsteemide ja kohaliku tööturu analüüsisüsteemidega.

Oluline aspekt uurimuses on Euroopa oskuste, pädevuste, kvalifikatsioonide ja ametite klassifikatsiooni (ESCO) integreerimine tehisintellektitoega teenustesse, et sobitada tööotsijaid töövõimalustega. Väitekiri rõhutab tehisintellekti tööriistade pideva ja iteratiivse arendamise olulisust tööturuteenustes, keskendudes kasutajate tagasisidele ja eetilisuse nõuete täitmisele. Tulevased uuringud peaksid uurima koolituste soovitussüsteeme, kohaliku tööturu analüüsisüsteeme ning tehisintellekti kasutamist mitmes erinevas keeles ja piirkonnas. Eesmärk on luua tõhusam, kaasavam ja dünaamilisem tööturg, mis sobitaks mitte ainult töötuid vaid ka kodanikke laiemalt vabade töökohtade ning koolitusvõimalustega lähtudes kohaliku tööturu kontekstist ja seal vaja minevatest oskustest.

Doktoritöö „Avalike tööturuteenuste parendamine tehisintellektil põhineva virtuaalse kompetentsiassistendiga“ on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Juhendaja prof Sadok Ben Yahia (TalTech)  ja kaasjuhendaja prof Innar Liiv (TalTech).

Oponendid:

• dr Marisa Ponti, University of Gothenburg, Rootsi;
• prof Ricardo Colomo-Palacios, Universidad Politécnica de Madrid, Hispaania.

Nzamba Bignoumba kaitses oma doktoritööd „Ennustavad süsteemid, mis kasutavad masinõppe vahendeid kõrvalekallete prognoosimiseks haiglas viibimise ajal“ („Predictive Systems Using Machine Learning Tools to Forecast Adverse Events During Medical Stays“) reedel, 27. septembril 2024. a. ruumis ICT-638 (Akadeemia tee 15a) ning oli jälgitav veebirakenduse Zoom vahendusel.

Enne tehisintellekti tulekut oli meditsiin rohkem ennetav ja raviv. Pärast masinõppe, tehisintellekti alavaldkonna, kasutuselevõttu on tekkinud uus paradigma, mida tuntakse ennustava meditsiinina. Teadlased on välja töötanud ja arendavad endiselt mitmeid masinõppe tööriistu, et ennustada meditsiinilisi tüsistusi, võimaldades arstidel võtta õigeaegseid meetmeid ja ennetada halvimat. Käesolev väitekiri on selle töö jätk. Selle eesmärk on kasutada masinõppe tööriistu, nimelt süvaõppe mudeleid, et ennustada kahjulikke meditsiinilisi sündmusi patsientide haiglas viibimise ajal. Väitekirjas käsitletavad meditsiinilised sündmused hõlmavad suremuse ennustamist intensiivravi osakondades, depressiooni tuvastamist ja planeerimata haiglaravi uuesti vastuvõtu ennustamist. Ulatuslikud katsed ja võrdlused tipptasemel mudelitega on näidanud, et äsja kasutusele võetud süvaõppe mudelid parandavad käsitletud meditsiiniliste ülesannete täpsust. Üldiselt näitavad väitekirja tulemused, et masinõppe tööriistad, eriti süvaõppemudelid, on ideaalsed kandidaadid kahjulike sündmuste ennustamiseks või tuvastamiseks patsiendi haiglas viibimise ajal. Kuigi see on väitekirja vahetu eesmärk, on pikaajaliseks eesmärgiks nende mudelite täiustamine, et need oleksid täpsemad, vastupidavamad ja selgitatavamad. See hõlbustaks nende kasutuselevõttu reaalsetes meditsiinilistes tingimustes ja aitaks arste igapäevastes otsustusprotsessides.

Doktoritöö on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Juhendaja prof Sadok Ben Yahia ja kaasjuhendaja prof Nédra Mellouli-Nauwynck.

Oponendid:

• prof Vannary Meas-Yedid Hardy, Institut Pasteur-Paris, Prantsusmaa;
• prof Henning Christiansen, Roskilde University, Taani.

Mahtab Shahin kaitses oma doktoritööd „Tõhus ja efektiivne assotsiatsioonireeglite kaevandamine suurandmetel ja pilvetehnoloogial: Mitmekülgne analüüs“ („Efficient and Effective Association Rule Mining on Big Data and Cloud Technology: A Multifaceted Analysis“) reedel,  27. septembril 2024. a ruumis ICT-638 (Akadeemia tee 15a) ning oli jälgitav veebirakenduse Zoom vahendusel.

Doktoritöö „Tõhus ja efektiivne assotsiatsioonireeglite kaevandamine suurandmetel ja pilvetehnoloogial: Mitmekülgne analüüs“ („Efficient and Effective Association Rule Mining on Big Data and Cloud Technology: A Multifaceted Analysis“) autor Mahtab Shahin uurib assotsiatsioonireeglite kaevandamisalgoritmide rakendamist erinevates valdkondades, nagu tervishoid, meteoroloogia ja transport. Töös hinnatakse Apollo-ARM algoritmi jõudlust, efektiivsust ja skaleeritavust võrreldes hajutatud assotsiatsioonireeglite kaevandamistehnikatega kõrge jõudlusega arvutustehnoloogia (HPC) keskkondades.

Uurimistöö keskendub Apollo-ARM algoritmi efektiivsusele tähenduslike seoste avastamisel, mis toetavad otsuste langetamist erinevates valdkondades. Tervishoius tuvastab algoritm olulised seosed patsientide omaduste ja haiguste tulemuste vahel, aidates kaasa kliiniliste otsuste tegemisele ja isikupärastatud ravile. Meteoroloogias uurib töö kliimamuutujate vahelisi korrelatsioone, paljastades varjatud mustreid paremate ilmaprognooside ja kliimamuutuste uuringute tarbeks. Transpordivaldkonna analüüs paljastab liiklusõnnetusi mõjutavaid seoseid, aidates välja töötada andmepõhiseid strateegiaid liiklusohutuse parandamiseks.

Võrreldes Apollo-ARM-i hajutatud tehnikatega, ületas Apollo-ARM kiiruse, skaleeritavuse ja ressursside kasutamise osas, eriti piiratud arvutusressurssidega keskkondades. Kuigi hajutatud meetodid paranevad suurema arvutusvõimsuse ja sõlmede lisamisega, osutus Apollo-ARM üldiselt tõhusamaks, eriti seal, kus riistvara skaleerimine pole võimalik. Mahtab Shahin’i uurimistöö pakub väärtuslikke teadmisi assotsiatsioonireeglite kaevandamise rakendustest erinevates sektorites, näidates Apollo-ARM-i tugevat ja skaleeritavat lähenemisviisi mustrite eraldamiseks suurtest andmekogumitest.

Doktoritöö "Efficient and Effective Association Rule Mining on Big Data and Cloud Technology: A Multifaceted Analysis" on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Juhendajad:

• prof Dirk Draheim, Tallinna Tehnikaülikool;
• dr Tara Ghasempouri, Tallinna Tehnikaülikool;
• dr Syed Attique Shah, Birmingham City University, Suurbritannia.

Oponendid:

• prof Tania Cerquitelli, Politecnico di Torino, Itaalia;
• prof Arun Kumar Sangaiah, National Yunlin University of Science and Technology, Taiwan.

Richard Michael Dreyling III kaitses oma doktoritööd "Digital Transformation: Artificial Intelligence Enablement in Public Services" ("Digisiire ja tehisintellekti rakenduseeldused avalikes teenustes") kolmapäeval, 25.09.2024 ruumis ICT-638 (Akadeemia tee 15a) ning on jälgitav veebirakenduse Zoom vahendusel.

Richard Michael Dreyling III doktoritöö pealkirjaga "Digitaalne transformatsioon: tehisintellekti kasutuselevõtt avalikes teenustes" käsitleb tehisintellekti (AI) kasutuselevõttu avalikes teenustes, keskendudes eelkõige Eesti uuenduslikele lahendustele. Lõputöö uurib digitaalset transformatsiooni mitmest vaatenurgast – tehnilisest, organisatsioonilisest, juriidilisest ja sotsiaalsest – ning selle eesmärk on pakkuda nii akadeemilist ülevaadet kui ka praktilisi suuniseid valitsussektori otsustajatele, kes kaaluvad AI kasutuselevõttu.

Eesti, mis on tuntud oma e-valitsemise süsteemide poolest, arendab AI-toega platvormi "Bürokratt," mis on loodud kodanike ja valitsuse suhtluse hõlbustamiseks vestlusrobotite ja virtuaalsete assistentide abil. Bürokratt esindab Eesti visiooni AI-põhistest avalikest teenustest, mille põhieesmärk on integreerida AI enam kui 3000 valitsuse pakutavasse digiteenusesse.

Dreylingi doktoritöö käsitleb väljakutseid ja samme, mis on vajalikud traditsiooniliste avalike teenuste muutmiseks AI-toega süsteemideks. Arutletakse olemasolevate digitaalsete infrastruktuuride, näiteks Eesti X-tee, tähtsuse üle, mis võimaldab andmevahetust avaliku ja erasektori vahel, ning rõhutatakse juhtimise olulisust, mis toetab katsetusi ja innovatsiooni.

Töö käsitleb mitmeid olulisi teemasid nagu organisatsiooni valmisoleku hindamise tähtsus enne AI-projektide alustamist, tehisintellekti õiguslikud ja eetilised aspektid avalikes teenustes ning pideva hindamise ja kohandamise vajadus AI rakendamise ajal. Autor rõhutab küpsusmudeli vajalikkust, mis aitaks hinnata avaliku sektori valmisolekut tehisintellekti kasutuselevõtuks ja aitaks valitsustel ette näha väljakutseid, mis on seotud pädevuse, tehnoloogia lõimumise ja sotsiaalse usaldusega.

Dreylingi töö pakub väärtuslikke teadmisi selle kohta, kuidas avalikud organisatsioonid saavad kasutada digitaalset transformatsiooni tehisintellekti teenuste kasutuselevõtmiseks, näidates, et AI edukaks rakendamiseks on vaja ühendada tehniline kompetents, organisatsiooni paindlikkus ja selge strateegiline visioon. Autori leiud on olulised Eestile, aga ka kõigile valitsustele ja asutustele, kes soovivad liikuda tehisintellekti kasutuselevõtu keerulisel teel avalikes teenustes. Lõputöö annab raamistiku valmisoleku ja küpsuse analüüsimiseks, pakkudes teejuhti avaliku sektori asutustele, kes soovivad omaks võtta digitaalse transformatsiooni tulevikku tehisintellekti kaudu.

Juhendaja: prof Ingrid Pappel

Kaasjuhendaja: prof Tanel Tammet

Oponendid:

• prof Mihkel Solvak, Tartu Ülikool, Eesti;
• prof Anis Yazidi, Oslo Metropolitan University, Norra.

Doktoritöö on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Antonio Carlo kaitses oma doktoritöö "Kosmose ja kübervaldkonna vaheline seos: elutähtsa taristu vastupanuvõime, julgeoleku ja kaitse kindlustamine" ("The Space-Cyber Nexus: Ensuring the Resilience, Security and Defence of Critical Infrastructure") neljapäeval, 20.06.2024 ruumis ICT-315 (Akadeemia tee 15a) ning oli jälgitav veebirakenduse Zoom vahendusel.

Doktoritöö on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Juhendaja vanemlektor dr Adrian Nicholas Venables ja kaasjuhendaja kaasatud professor prof dr Katrin Merike Nyman-Metcalf.

Oponendid:

• prof dr Sergio Marchisio, Sapienza University of Rome, Itaalia;
• prof dr Alla Pozdnakova, University of Oslo, Norra.

Nathan Joseph Haydon kaitses oma doktoritöö "Peirce'i eksistentsiaalsed graafid ja nöördiagrammide loogika" ("Peirce’s Existential Graphs and the Logic of String Diagrams") neljapäeval, 6. juunil 2024. a. ruumis ICT-638 (Akadeemia tee 15a) ning oli jälgitav veebirakenduse Zoom vahendusel.

Chahinez Ounoughi kaitses oma doktoritööd: "Linnaliiklus: andmete ühtesulamine ja sõidukite voo prognoosimine nutikates linnades" ("Urban Traffic: Data Fusion and Vehicle Flow Prediction in Smart Cities") teisipäeval,  12. märtsil 2024. a. algusega kell 14:00 ruumis ICT-638 (Akadeemia tee 15a) ning oli jälgitav veebirakenduse Zoom vahendusel.

Doktoritöö "Linnaliiklus: andmete ühtesulamine ja sõidukite voo prognoosimine nutikates linnades" pakub välja tervikliku lahenduse linnaliikluse ummikutele, lubades märkimisväärseid parandusi liikluse ennustamise ja haldamise efektiivsuses, kasutades täiustatud süvaõppe arhitektuuri ja andmete fusiooni tehnikaid.

Uurimuses tutvustatakse liikluskorralduse ja intelligentsete transpordisüsteemide (ITS) jaoks nelja kriitilist panust. Esimene panus pakub ajaliselt väga tõhusat hübriidset süvanärvivõrgu lahendust säilitades samal ajal suure täpsuse liikluskiiruste prognoosimisel maanteelõikudes. Selle meetodiga lihtsustatakse ummikuohtlike piirkondade kindlaksmääramist, võimaldades õigeaegseid sekkumisi liiklusvoogude tõhusaks juhtimiseks.

Kui ummikud on tuvastatud, on oluline ummikuid leevendada ja liiklusvooge parandada. Teise panusena pakutakse sellele vajadusele vastuseks täiustatud, jätkusuutlik ja ennetav liiklussignaalide juhtimissüsteemi, mis on juhitud müra prognoosi tulemustest. Integreerides jätkusuutlikkuse kaalutlused ja ennetava otsuste tegemise, optimeerib see uuenduslik meetod liiklussignaale, et vähendada ummikuid ja suurendada üldist liikluskorralduse tõhusust.

Olemasolevate liiklusandmete rikkalikkuse rakendamiseks süveneb kolmas panus andmete fusiooni tehnikate süstemaatilisse uurimisse intelligentsete transpordisüsteemide (ITS) valdkonnas. Selle põhjaliku läbivaatamise käigus määratakse kindlaks meetodid, mis integreerivad tõhusalt erinevatest allikatest pärit andmeid.

Neljanda panusega võetakse kasutusele uuenduslik andmete fusiooni tehnika, mis ühendab endas nii liiklus- kui ka keskkonnaandurite funktsioone. Selline integreerimine on oluline edasiminek, kuna see rikastab liikluse ennustamise mudelite täpsust ja võimaldab teha hästi informeeritud otsuseid valgusfooride haldamisel. Kohandades dünaamiliselt signaalide ajastust, mis põhineb reaalaja liiklustingimustel ja prognoositavatel ummikutasemetel, optimeerib see lähenemisviis liiklusvoogu ja aitab kaasa linnatranspordisüsteemide tõhusale juhtimisele. Autor väidab, et need panused pakuvad väärtuslikke teadmisi transpordi planeerimiseks ja poliitika kujundamiseks, parandades lõppkokkuvõttes linnakodanike elukvaliteeti ja transpordisüsteemide toimimist.

Doktoritöö on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Juhendaja: prof. Sadok Ben Yahia

Oponendid:

• Ass. Prof. Mahdi Zargayouna, University Gustave Eiffel, Prantsusmaa;
• Prof. Mauro Vallati, University of Huddersfield, Suurbritannia.

Minakshi Kaushik kaitses oma doktoritööd "Üldistatud assotsiatsioonireeglite kaevandamine – dimensiooniline juhendamata õpe" ("Generalized Association Rule Mining – Dimensional Unsupervised Learning") neljapäeval, 15. veebruaril 2024. a. algusega kell 14:00 ruumis ICT-315 (Akadeemia tee 15a) ning oli jälgitav veebirakenduse Zoom vahendusel.

Doktoritöö "Üldistatud assotsiatsioonireeglite kaevandamine – dimensiooniline juhendamata õpe" pakub välja uudse juhendamata õppe meetodi üldistatud assotsiatsioonireeglite kaevandamiseks. Lõputöö keskendub uudsete meetmete väljatöötamisele numbriliste atribuutide diskretiseerimiseks järjestust säilitava partitsioonimeetodi abil.

Lõputöö uurib numbrilise seose reeglite kaevandamise ja järjekorda säilitavate partitsioonimeetodite integreerimist, et tuvastada numbriliste atribuutide partitsioonid, mis tõstavad esile sõltumatu numbrilise atribuudi olulist mõju sõltuvale atribuudile.

See uuring käsitleb nelja olulist panust ARM-i, QARM-i või NARM-i valdkondadesse. Need panused on kolme peamise uurimisküsimuse ja seitsme alauurimisküsimuse tulemused, millele doktoritöös keskendutakse. Doktoritöö järgib disainiteaduse uurimismetoodikat, et luua uuenduslikke artefakte ja meetodeid, pakkudes uusi teadmisi ning laiendades arusaamist uurimisvaldkonnast.

Esimeseks panuseks on NARM-i valdkonna olemasolevate teadusartiklite süvaanalüüs, pakkudes tervikliku ülevaate olemasolevast kirjandusest. Teine panus näitab inimtaju olulisust ja tähtsust numbriliste atribuutide jagamisel. Kolmas panus on kahe uudse meetme kasutuselevõtt, mis on mõeldud numbriliste atribuutide jaotamiseks. Neljas panus on kasutusele võetud meetmete analüütiline hindamine erinevalt kogutud inimtaju tulemustest. Töö autor on veendunud, et see uurimistöö mõjutab otsustustoetussüsteeme, andmeanalüütikat ja masinõppe maastikku laiemalt.

Juhendaja: prof. Dirk Draheim, TalTech.

Oponendid:

• Prof. Gillian Dobbie, University of Auckland, Uus-Meremaa;
• Prof. Dr. A Min Tjoa, Vienna University of Technology, Austria.

Doktoritöö on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Chad Mitchell Nester kaitses oma doktoritööd „Osalised ja relatsioonilised algebralised teooriad“ („Partial and Relational Algebraic Theories“) neljapäeval, 01.02.2024 ruumis ICT-638 (Akadeemia tee 15a) ning oli jälgitav veebirakenduse Zoom vahendusel.

Doktoritöö toob sisse osalise ning relatsioonilise algebralise teooria mõisted, kus tehete interpretatsiooniks on vastavalt osalised funktsioonid ning relatsioonid. Töö põhiosa keskendub osaliste funktsioonide ning relatsioonide kategooriate monoidilisele struktuurile. Osalisi ning relatsioonilisi algebralisi teooriaid saab kumbagi näitlikult esitada monoidiliste kategooriate nöördiagrammide abiga, mis täidavad siin termide rolli. Muutkondadele — kategooriatele, mis on mingi teooria mudelite kategooriaks — on leitud karakterisatsioonid nii osaliste kui ka relatsiooniliste algebraliste teooriate juhtumil. Selgub, et osalistele algebralistele teooriatele vastavad muutkonnad on täpselt lokaalselt lõplikult esitatavad kategooriad, samas kui relatsioonilistele algebralistele teooriatele vastavad muutkonnad on täpselt defineeritavad kategooriad.

Juhendaja: prof Pawel Maria Sobocinski.

Oponendid: 

• Prof. Paul Levy, Birminghami Ülikool (University of Birmingham), Suurbritannia;
• Prof. Marino Miculan, Udine'i Ülikool (University of Udine), Itaalia.

Doktoritöö on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Sidra Azmat Butt kaitses oma doktoritööd „A Digital Collaborative Platform to Facilitate Innovative Solutions for the Silver Economy“ („Digitaalne koostööplatvorm hõlbustamaks uuenduslikke lahendusi hõbemajanduses“) neljapäeval, 14.12.2023 ruumis ICT-315 (Akadeemia tee 15a) ning oli jälgitav veebirakenduse Zoom vahendusel.

Rahvastiku vananedes on ülioluline tagada hõbepõlvkonna aktiivne osalemine majanduses. Käesolev uurimustöö keskendub info- ja kommunikatsioonitehnoloogia (IKT) integreerimisele hõbemajandusse, võimaldades eakatel inimestel osaleda majandustegevuses. Uurimuses hinnatakse hõbepõlvkonna tehnoloogilist valmisolekut, olemasolevat teadmust ja IKT kasutuselevõtuga seotud eetilisi probleeme. Uuring toob välja ka takistused, mis pidurdavad tehnoloogia kasutuselevõttu eakate kodanike poolt, nagu digitaalse kirjaoskuse puudumine, privaatsusprobleemid ja ebapiisav juurdepääs ressurssidele. Uuring annab praktilisi soovitusi nende takistuste kõrvaldamiseks, võttes arvesse kahe hõbepopulatsiooni rühma erivajadusi: nooremad täiskasvanud vanuses 55–65 ja vanemad täiskasvanud vanuses 65+.
Uurimus põhineb disainiteadusel (design science), mille eesmärk on käsitleda hõbepõlvkonna vajadusi ja väljakutseid. Selle saavutamiseks töötati välja digitaalne koostööplatvorm nimega Digital Silver Hub, mis kasutab nõuete väljaselgitamiseks üldist kollektiivse intelligentsuse raamistikku.
Digital Silver Hub toimib ökosüsteemina, et arendada ja kiirendada uuenduslike lahenduste kasutuselevõttu hõbepõlvkonna väljakutsetele. Selle uuringu tulemused avaldavad olulist mõju poliitikakujundajatele, valdkonnaekspertidele ja teenusepakkujatele, kes on seotud hõbepõlvkonna IKT-lahenduste kavandamise ja rakendamisega. Digital Silver Hub on näidiseks teistele hõbepõlvkonnale suunatud digitaalplatvormidele. Peamine eesmärk on suurendada osalust ning soodustada hõbeelanikkonna sotsiaalset ja digitaalset kaasamist. Sidudes teooria praktiliste rakendustega, aitab käesolev uurimus kaasa IKT-lahenduste rakendatavuse ja mõju suurendamisele, mis viib hõbemajanduse kasvule.

Juhendajad: täisprofessor tenuuris Dirk Draheim ning kaasprofessor Ingrid Pappel.

Oponendid:

• professor Il-Yeol Song (Drexeli Ülikool, USA);
• dotsent Tina Jukić (Ljubljana Ülikool, Sloveenia).

Doktoritöö on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus

Elena Di Lavore kaitses oma doktoritööd „Monoidal Width“ („Monoidiline laius“) reedel, 17. novembril kl 14:00 ruumis ICT-638 ja Zoomi vahendusel.

Kompositsioonilisus on abstraktsiooni juures tsentraalne: ülesande mõistmise osade kaupa saab kokku panna selle tervikuna mõistmiseks; mudeleid ja koodi saab arendada nii, et nende osi on võimalik asendada või taaskasutada tervikut rikkumata; ülesande terviklahendus on leitav osalahendusi kombineerides. Kompositsioonilisus võib anda ka algoritmilisi eeliseid. Nii on näiteks jaga-ja-valitse algoritmidega, mille puhul ülesande efektiivseks lahendamiseks kasutatakse ära selle kompositsioonilist struktuuri. Üheks väljapaistvaks näiteks sellest on Courcelle'i teoreemid. Need põhinevad jaga-ja-valitse algoritmil ning näitavad, et monaadiliste teist järku valemite kontroll on praktiliselt arvutatav nendel graafidel, mille puu- või klikilaius on tõkestatud.

Taoliste fikseeritud parameetritega praktilise arvutatavuse tulemuste aluseks on asjaolu, et jaga-ja-valitse algoritmid on tõhusad struktuurselt lihtsate sisendite korral. Graafi puu- ja klikilaius mõõdavad selle struktuurset keerukust ning kui graafi laius on väike, on osalahenduste kombineerimine praktiliselt arvutatav. Siinne töö üritab tuua parametriseeritud keerukuses kasutatavad võtted monoidilisse kategooriateooriasse.

Käesolev doktoritöö toob sisse monoidilise laiuse mõiste, et mõõta morfismide struktuurset keerukust monoidilistes kategooriates, ning uurib mõningaid selle omadusi. Valides sobiva kategoorsed algebrad, on monoidiline laius puu- ja klikilaiuse vasteks. Monoidiline laius põhineb monoidilistel dekompositsioonidel samal viisil, nagu graafilaiused põhinevad graafi-dekompositsioonidel ning graafiavaldistel. Monoidilised dekompositsioonid on termid monoidiliste kategooriate keeles, mis kirjeldavad jaga-ja-valitse algoritmidele vajaliku kompositsioonilise struktuuri. Üldine strateegia monoidiliste kategooriate ülesannetel fikseeritud parameetritega praktilise arvutatavuse tulemuste saamiseks toob esile monoidilise laiuse kontseptuaalse olulisuse: kompositsioonilised algoritmid muudavad funktoriaalsed ülesanded praktiliselt arvutatavaks tõkestatud monoidilise laiusega morfismidel.

Juhendaja: prof Pawel Maria Sobocinski.

Oponendid:

• prof Samson Abramsky, University College London, Suurbritannia;
• prof Dan Marsden, University of Nottingham, Suurbitannia.

Doktoritöö on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Mario Román García kaitses oma doktoritööd „Monoidiliste kontekstide teooria“ („Monoidal Context Theory“) neljapäeval, 16.11.23 kl 16:00 ruumis ICT-638 ja Zoomi vahendusel.

Protsesside matemaatiline kirjeldamine on suhteliselt uus matemaatika haru: kasutame diagramme elektrivõrkude, vooskeemide või algoritmide kujutamiseks, kuid nende diagrammide matemaatiline formalism pakuti välja alles 1960. aastatel koos kategooriateooriaga.

Keerulises elektrivõrgus või keerulises intelligentses süsteemis ei pruugi me aga teada, kuidas mõned komponendid töötavad – osa komponente on vaid "mustad kastid". Käesolevas lõputöös uuritakse, kuidas saab mustade kastidega diagramme matemaatiliselt kirjeldada.

Selle lõputöö tulemusena saame välja töötada graafilise programmeerimiskeele (kus programmid on diagrammid!) ja realiseerida keele mitme taustaprogrammiga (nt tõenäosuslik versioon või samaaegne versioon).

Juhendaja: prof Pawel Maria Sobocinski.

Oponendid: 

• Guy McCusker, Professor of Computer Science, University of Bath, Suurbritannia;
• Paul Andre Mellies, CNRS Researcher, Université Paris Denis Diderot, Prantsusmaa.

Doktoritöö on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Rahul Sharma kaitses oma doktoritööd „Unification of Decision Support Techniques: Mitigating Statistical Paradoxes for Enabling Trustworthy Decision Making“ („Otsuste toetamise tehnikate ühtlustamine: statistiliste paradokside mõju maandamine usaldusväärsete otsuste tegemise võimaldamiseks“) esmaspäeval, 30.10.23 kl 15:00 ruumis ICT-636 ja Zoomi vahendusel.

Doktoritöö keskendub erinevates valdkondades kasutust leidvate otsuste tegemist toetavate vahendite täiustamisele. Töö autor pakub välja raamistiku selliste vahendite töökindlamaks ja tõhusamaks muutmiseks ning käsitleb erinevaid viise statistiliste paradoksidega toimetulekuks masinõppes.

Käesolev doktoritöö sisaldab kuut olulist panust olemasolevate lünkade kõrvaldamiseks tehnoloogias ja teadmistes, et täiustada õiglasi ja usaldusväärseid otsustamist toetavaid protsesse. Eelnimetatud panused said lõputöö raames vastuse läbi kahe esmase uurimisküsimuse ja kuue täiendava uurimisküsimuse. Lõputöös kasutatakse uuenduslike artefaktide ja meetodide loomiseks disainiteaduse uurimismetoodikat, pakkudes uusi teadmisi selle uurimuse keskseks oleva valdkonna mõistmiseks.

Esimene tulem võimaldab luua semantilisi vastavusi kolme peamise otsuste tegemist toetava tehnika vahel. Nendeks on statistiline põhjendamine, veebipõhine analüütiline töötlemine ja assotsiatsioonireeglite kaevandamine. Nende tehnikate vaheliste erinevuste ületamiseks uuritakse erinevaid lähenemisviise. Teiseks tulemiks on uudne raamistik otsustamist toetavate tehnikate ühendamiseks ühtse platvormi väljatöötamiseks, et võimaldada tulemuste tõlgendamist ühest OTM-ist (Otsuseid Toetav Meetod) teise. Kolmas tulem käsitleb kahte meedet andmetöötluses kaasnevate mõjude tuvastamiseks kategoorilistes ja pidevates andmekogumites. Neljandas tulemis käsitletakse meetmeid ühismõjurite kohandamiseks. Lisaks pakub lõputöö viies tulem raamistiku statistilistest paradoksidest tulenevate mõjude leevendamiseks. Kuuendaks tulemiks on veebipõhine rakendus, mis tuvastab ja kõrvaldab automaatselt ühismõjureid. See rakendus on hindamatu tööriist eelkõige andmeteadlastele, kuid ka teistele teadlastele, pakkudes ühismõjurite automaatset tuvastamist ja leevendamist ning sujuvamat lähenemisviisi selliste andmeanalüüsi väljakutsete tõhusaks ületamiseks ja lahendamiseks. Doktoritöö autor usub, et pakutud raamistikul ja rakendusel on märkimisväärne potentsiaal laieneda edaspidiselt väljaspoole nende praegust rakendusala.

Juhendaja: Prof Dirk Draheim.

Oponendid:

• Divesh Srivastava, PhD, Head of AT&T Labs, New Jersey, USA;
• prof Ladjel Bellatreche, ISAE-ENSMA, Poitiers, Prantsusmaa.

Doktoritöö on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Vjatšeslav Škiparev kaitses oma doktoritööd „Mikrovõrkude virtuaalse inertsi juhtimine sügava stiimulõppe meetoditega“ („Virtual Inertia Control of Microgrids Using Deep Reinforcement Learning Methods“) neljapäeval, 14.09.2023 kl 15.30 ruumis ICT-638 ja veebirakenduse Zoom vahendusel.

Globaalsest soojenemisest tulenevad keskkonnaprobleemid motiveerivad energiainfrastruktuuri arengut, suurendades muutuvate taastuvate energiatehnoloogia (nt tuulturbiinide ja päikepaneelide) kasutuselevõttu. Selline lähenemisviis lubab vähendada CO2 heitkoguseid ja hõlbustada üleminekut jätkusuutlikule tulevikule. Samal ajal muutuvate taastuvate energiatehnoloogiate massiline integreerimine on põhjustanud elektrivõrgu inertsi vähenemist, muutes selle tundlikumaks ja sõltuvamaks meteoroloogilistest kõikumistest. Mehhaanilise inertsuse puudumise tasakaalustamiseks on üheks võimaluseks rakendada virtuaalse inertsuse jäljendamise kontseptsiooni. Selle kontseptsiooni edukaks rakendamiseks on vaja välja töötada töökindlamad ja paindlikumad juhtimisalgoritmid. Käesolevas väitekirjas pakutakse välja hübriidlahendus, mis ühendab kahte paradigmat: tehisintellekti ja klassikalist PID-regulaatorit. Konkreetselt ühendab see tehisnärvivõrkude adapteerumise ja klassikaliste kontrollerite robustsuse omadusi. Sügava tugevdava õppimise meetodite toel saab pakutud kontroller andmepõhise lähenemisviisi abil süsteemi dünaamikast aimu saada ning seda saab kasutada koordineeritud või mitme sõlme juhtimisstrateegiate puhul. Arvutusintellektil on märkimisväärne potentsiaal uute energiasüsteemide jaoks, kus taastuvad energiaallikad on domineerivad.

Juhendajad:

• prof Juri Belikov;
• kaasjuhendaja:  prof Eduard Petlenkov.

Oponendid:

• prof Gaber Magdy (Aswani Ülikool, Aswan, Egiptus);
• prof João Martins (Nova Ülikool Lissabonis, Caparica, Portugal).

Doktoritöö on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Silvia Lips kaitses oma doktoritööd „A Multifaceted Assessment Framework for Electronic Identity Schemes“ („Elektrooniliste autentimisskeemide mitmetahuline hindamise raamistik“) esmaspäeval, 04.09.23 kl 15.00 ruumis ruum ICT-638 ja Zoomi vahendusel.

Selleks, et ühiskond saaks efektiivselt toimida, on äärmiselt oluline, et ühiskonna liikmete identiteet oleks sõltumata ajahetkest tõsikindel ning isiku füüsiline ja elektrooniline identiteet üheselt seostatavad. Eestis on identiteedi ühtsus tagatud isikukoodi kaudu ning olemas erinevad võimalused enda isiku tõendamiseks nii füüsilises kui ka digitaalses maailmas. Üha rohkem soovivad ühiskonna liikmed kasutada ka teiste Euroopa riikide pakutavaid teenuseid ning selle eelduseks on piiriülese kasutajasõbraliku ja koostalitlusvõimelise isikutuvastuse lahenduse olemasolu. Selleks, et erinevate riikide elektroonilise identiteedi (eID) vahendeid oleks võimalik EMÜ-s piiriüleselt kasutada, peab iga riik Euroopa Liidu määrusest e-identimise ja e-tehingute jaoks vajalike usaldusteenuste kohta siseturul (eIDAS) tulenevalt oma eID skeemi piiriüleseks kasutamiseks teavitama. eID skeemi saab teavitada
tasemel „madal“, „märkimisväärne“ ja „kõrge“.

Paraku on hetkel Euroopa Liidu (EL) tasandil kokkulepitud eID vahendite tunnustamise protseduur praktikas liigselt keerukas ja seetõttu on ka eID vahendite piiriülene kasutatavus pigem tagasihoidlik. Lisaks on riigiti kasutusel erineva turvalisuse tasemega lahendused ning sama tasemega lahendusi on keeruline omavahel võrrelda. See kõik lisab täiendavat keerukust eID skeemide vastastikuse tunnustamise protsessi ja raskendab eID skeemide koostalitusvõimelist kasutamist ning piirab e-teenuste pakkumist EL-is.

Doktoritöö „Elektrooniliste autentimisskeemide mitmetahuline hindamise raamistik“ tulemusena väljapakutud eID skeemide hindamise üldine raamistik lihtsustab oluliselt eID skeemide hindamise protsessi, mis võimaldab siseriiklikke eID skeeme Euroopas piiriüleselt kasutada. Tavakeeles tähendab see üksikisikute võimalust neile mõne EL-i liikmesriigi poolt juba välja antud eID vahenditega kasutada teiste Euroopa riikide e-teenuseid.

Teiselt poolt, on vastava tunnustamise protseduuri läbinud Euroopa riikide eID vahenditega võimalik tagada juurdepääs konkreetse liikmesriigi (näiteks Eesti) poolt pakutavatele e-teenustele. Arvestades Eesti siseturu piiratud mahtu, loob efektiivselt toimiv eID skeemide hindamise raamistik head eeldused uute digitaalsete teenuste väljaarendamiseks ning Eesti majanduse üldiseks arenguks.

Siiski ei keskendu doktoritöö ainult Euroopa riikidele, vaid käsitleb eID skeemide tunnustamist laiemalt, pakkudes välja üldise mudeli riikidevaheliseks eID skeemide tunnustamiseks. Eesmärgiks on võimaldada sama tasemega eID vahendite piiriülest kasutamist ükskõik millise kahe riigi vahel. Käesoleva uurimuse tulemusel valminud raamistik võimaldab tunnustada Euroopa Majandusühenduse väliste riikide eID vahendeid ja elavdada majanduskeskkonda veelgi.

Juhendajad:

• Prof. Dirk Draheim;
• kaasjuhendaja: prof. Ingrid Pappel;
• kaasjuhendaja: prof. Robert Krimmer (Tartu Ülikool).

Oponendid:

• prof. Marijn Janssen (Delfti Tehnikaülikool, Holland);
• prof Gabriele Kotsis (Johannes Kepleri Ülikool Linzis, Austria).

Doktoritöö on avaldatud TelTech raamatukogu digikogus.

Kaur Kullman kaitses oma doktoritööd „Interactive Stereoscopically Perceivable Multidimensional Data Visualizations for Cybersecurity“ („Interaktiivsed, ruumiliselt tajutavad, mitmemõõtelised andmekuvad küberturbele“) teisipäeval, 25.04.23 kl 15.00 ruumis ICT-638.

Juhendajad:

• prof. Olaf Manuel Maennel, Adelaide'i Ülikool, Adelaide, Austraalia/ Tallinna Tehnikaülikool, Tallinn, Eesti;

• kaasjuhendaja prof. Don Engel, Marylandi Ülikool, Baltimore, Marylandi osariik, USA;

• kaasjuhendaja prof. Stefan Sütterlin, Tallinna Tehnikaülikool, Tallinn, Eesti.

Oponendid:

• Dr Alexander Kott, USA armee teaduslaboratoorium, Adelphi, Marylandi osariik, USA;

• Dr Simon Su, Riiklik Standardi- ja Tehnoloogiainstituut, Gaithersburg, Marylandi osariik, USA;

• Dr Matthew Sorell, Adelaide'i Ülikool, Adelaide, Austraalia.

Doktoritöö on avaldatud Tallinna Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Rozha Kamal Ahmed kaitses oma doktoritööd „Kohtuprotsesside digitaalne ümberkujundamine: liikumapanevad jõud, edu tegurid, regulatsioonid ja tehnoloogia vastuvõtmine“ ("Digital Transformation of Court Processes: Driving Forces, Success Factors, Regulations and Technology Acceptance") reedel, 31.03.23 kl 15.00 ruumis ICT-315 ja Zoomi vahendusel.

Käesolev doktoritöö põhineb üheksal teaduspublikatsioonil, mis kirjeldavad e-kohtu süsteemi teostamist Iraagi Kurdistani Piirkonnas (IKP). Need publikatsioonid demonstreerivad disainiteaduse kontekstis e-kohtu süsteemi arendamise ja hindamise tegevusi.  
Töö tulemused tõid kaasa IKP kohtu protsesside märgatava parendamise, analüüsisid e-kohtu süsteemi teostamise edukuse mõjureid ja takistusi, hindasid kasutajate rahulolu uue süsteemiga ja nende vaadet muudatuste haldamisele ning panid ette uue seadusandliku raamistiku toetamaks täielikult paberivaba e-kohtu süsteemi edukat teostamist.  
Mainitud e-kohtu süsteem, mis võeti kasutusele IKP justiitssektori esimese piloteeriva e-teenusena, on märgatavalt panustanud IKP kohtu organisatsioonilise toimimise tõhustamisse selle sisemiste administratiivsete protsesside parendamise ja paremate justiitsteenuste pakkumise teel kodanikele.

Juhendajad:

• prof. Dirk Draheim, Tallinna Tehnikaülikool;
• kaasjuhendaja prof. Ingrid Pappel, Tallinna Tehnikaülikool;

• kaasjuhendaja Dr. Aleksander Reitsakas, Aktors OÜ, Tallinn.

Oponendid:

• prof. Nitesh Bharosa, Delfti Ülikool, Holland;
• prof. Josef Küng, Johannes Kepleri Ülikool Linzis, Austria.

Doktoritöö on avaldatud Tallinna Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Alejandro Guerra Menzanares kaitses oma doktoritööd: "Masinõppepõhine arenevate ohtude tuvastamine ning kirjeldamine mobiilseadmete ja värkvõrkude jaoks" ("Machine Learning-Based Detection and Characterization of Evolving Threats in Mobile and IoT Systems") neljapäeval, 01.09.22 kell 14.00 ruumis ICT-315 ja Zoomi vahendusel.

Doktoritöö uurib masinõppemeetodite rakendamist, et ületada tänased väljakutsed, mis mõjutavad kahte olulist küberturbeuurimisvaldkonda: Androidi pahavara tuvastamine ja asjade Interneti (IoT) robotvõrgu tuvastamine. Androidi pahavara tuvastamiseks uuritakse põhjalikult kontseptsioonide triivimise ja seadmeteülese tuvastamise probleeme, samas kui asjade Interneti valdkonnas uuritakse rünnakutuvastussüsteemide funktsioonivaliku mõju ja varajase IoT botnettide tuvastamise teostatavust.

Juhendajad:

• prof. Hayretdin Bahsi, Tallinna Tehnikaülikool;
• kaasjuhendaja: vanemteadur Sven Nõmm, Tallinna Tehnikaülikool;
• kaasjuhendaja: prof. Marcin Luckner, Varssavi Tehnikaülikool, Poola.

Oponendid:

• prof. dr. Juan Manuel Corchado Rodriguez, Salamanca ülikool, Hispaania;
• prof. dr. Ali Akbar Ghorbani, New Brunswicki ülikool, Kanada.

Doktoritöö on avaldatud Tallinna Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Vishwajeet Pattanaik kaitses oma doktoritööd "Robust Web Annotations in Support of Knowledge Co-Creation" ("Töökindlad veebiannotatsioonid teadmiste ühisloome toetamiseks") kolmapäeval, 27.07.22 kell 13:00 ruumis ICT-638 ja Zoomi vahendusel.

Juhendaja:

• professor Dirk Draheim, Tallinna Tehnikaülikool.

Oponendid:

• prof. Peter Thiemann, Freiburgi Ülikool, Saksamaa;
• prof. Ismail Khalil, Linzi Johannes Kepleri Ülikool, Austria.

Doktoritöö on avaldatud Tallinna Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus

Shweta Suran kaitses oma doktoritööd "A Generic Framework for Collective Intelligence Systems" („Kollektiivse intelligentsuse süsteemide üldine raamistik“) neljapäeval 26.05.22 kell 14:00. Kaitsmine toimus ruumis ICT-315 ja Zoomi vahendusel.

Tänu sotsiaalmeedia tehnoloogiate edusammudele on kollektiivse intelligentsuse (KI) süsteemid viimastel aastakümnetel võimaldanud efektiivselt ja tõhusalt mobiliseerida ja kasutada rahvahulkade oskusi ja teadmisi üle veebi. Vaatamata veebis saadaolevate KI-lahenduste üleküllusele on KI-süsteemide arendamine endiselt mahukas ja kulukas ettevõtmine. Kirjanduses pakutakse selle põhjuseks fundamentaalset lünka meie üldises arusaamises KI-süsteemidest. Antud töö püüab seda lünka täita esimese omalaadse „üldise“ KI raamistiku ja mudeli abil, mis on loodud abistamaks teadlasi, arendajaid ja projektidesse panustajaid, võimaldades neil paremini mõista olemasolevaid ja uusi KI platvorme.

Juhendajad:

• prof. dr. Dirk Draheim, Tallinna Tehnikaülikool;
• kaasjuhendaja: dots. dr. Ingrid Pappel, Tallinna Tehnikaülikool;
• kaasjuhendaja: dots. dr. Alexander Norta, Tallinna Tehnikaülikool.

Oponendid:

• prof. dr. Gerhard Schwabe, Zürichi Ülikool, Šveits;
• prof. dr. Anna De Liddo, Knowledge Media Instituut, Avatud Ülikool, Ühendkuningriik.

Doktoritöö on avaldatud Tallinna Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Vimal Kumar Dwivedi kaitses oma doktoritööd "A Legally Relevant Socio-Technical Language Development for Smart Contracts" („Arukate lepingute jaoks õiguslikult asjakohane sotsiaal-tehniline keelearendus“) kolmapäeval, 25.05.22 kell 13:00 Zoomi vahendusel.

See doktoritöö arendab uut nutika lepingu (SC) koreograafia keelt, mis hõlmab juriidiliselt siduvaid ja koostööl põhineva äri lepingulisi omadusi. Peamised selles doktoritöös välja töötatud elemendid on uudne raamistik nutika lepingu keele (SCL) kujundamiseks, SCL-ontoloogia, töövoo mudel värviliste Petri võrkude (CPN) tööriistas ja lõpuks XML-põhine Smart-Legal Contract Markup (SLCML) keel. Pakutavat raamistikku saab kasutada nii praeguste SCL-ide täiustamiseks, et muuta need õiguslikult siduvaks, kui ka uute SCL-ide väljatöötamiseks. Kavandatav SCL-ontoloogia on olemuselt üldine ja seda saab kasutada mitmesuguste muude plokiahelate ja SC-rakenduste, näiteks Defi ökosüsteemide lepinguliste omaduste konfigureerimiseks. Kuigi doktoritöö arendab SLCML-i ühe konkreetse ettevõttelt ettevõttele kasutatava juhu jaoks, saab SLCML-i arenduses kasutatud lähenemisviisi rakendada ka teiste plokiahela rakenduste SCL-i arendamiseks.

Juhendajad:

• dots. dr. Alex Norta, Tallinna Tehnikaülikool;
• kaasjuhendaja: prof. dr. Dirk Draheim, Tallinna Tehnikaülikool.

Oponendid:

• prof. Ingo Weber, Berliini Tehnikaülikool, Saksamaa;
• prof. Ulf Bodin, Luleå Tehnikaülikool, Rootsi.

Doktoritöö on avaldatud Tallinna Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Valentyna Tsap kaitses oma doktoritööd „eID Public Acceptance: Success Factors, Citizen Perception, and Impact of Electronic Identity“ („eID avalik aktsepteerimine: edutegurid, kodanike pertseptsioon ja elektroonilise identiteedi mõju“) kolmapäeval, 18.05.22 kell 12:00 ruumis ICT-315 ja Zoomi vahendusel.

See doktoritöö on esimene põhjalik uuring eID avaliku aktsepteerimise kohta. Töö eesmärk on detailselt uurida, kuidas ja miks e-ID avalik aktsepteerimine mõjutab e-riigi edukust. Viiakse läbi Eesti eID juhtumiuuring. Uurimistöö käigus defineeritakse ja kasutatakse ära eID avalikkuse poolt aktsepteerimise tegureid, et tõlgendada ja mõista Eesti kodanike arusaamu ja suhtumist eID-sse. Tulemustele leitakse kinnitust süvaintervjuudest valdkonna tippekspertidega, kes selgitavad ja annavad aru eID avalikkuse poolt aktsepteerimise olulisusest e-riigi üldises edukuses. Institutsionaalse disaini analüüsi kasutades esitletakse eID avalikku aktsepteerimist suuremahulise info e-riigi süsteemi olulise osana.

Juhendajad:

• prof. dr. Dirk Draheim, Tallinna Tehnikaülikool;
• kaasjuhendaja: dots. dr. Ingrid Pappel, Tallinna Tehnikaülikool.

Oponendid:

• prof. dr. Robert Krimmer, Tartu Ülikool;
• prof. dr. Nitesh Bharosa, Delfti Tehnoloogiaülikool, Holland.

Doktoritöö on avaldatud Tallinna Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Tiia Sõmer kaitses oma doktoritööd "Modelling Financially Motivated Cyber Crime" ("Finantsiliselt motiveeritud küberkuritegevuse modelleerimine") teisipäeval, 03.05.22 kell 15:00 Zoomi vahendusel.

Küberkuritegevus on üsna noor teadusliku uurimise valdkond, mis on pakkunud huvi nii akadeemilisteks uuringuteks kui ka praktiliseks tegevuseks. Teadlased ja praktikud nõustuvad, et küberkuritegevus on suur ja kasvav probleem, kuid selle probleemi tegelikku olemust ei teata. Väitekiri põhineb avaldatud ning tsiteeritud publikatsioonidel, mis uurivad küberkuritegevust, selle definitsioone ja taksonoomiaid. Töös pakutakse rahaliselt motiveeritud küberkuritegevuse mudeldamiseks uus definitsioon ja taksonoomia, ning välja on töötatud JMAP mudel küberkuritegevuse kui protsessi kirjeldamiseks.

Juhendajad:

• Rain Ottis, kaasprofessor tenuuris, Tallinna Tehnikaülikool;
• kaasjuhendaja: Dr. Patrick Voss de Haan, Bundeskriminalamt, Germany.

Oponendid:

• kaasprofessor Hervé Borrion, Londoni Ülikooli Kolledž, Suurbritannia;
• lektor Matti Näsi, Helsingi Ülikool, Soome.

Doktoritöö on avaldatud Tallinna Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Mauno Pihelgas kaitses oma doktoritööd "Automating Defences against Cyber Operations in Computer Networks" ("Arvutivõrkude kaitse automatiseerimine küberoperatsioonide vastu") kolmapäeval, 11.08.2021 kell 10:30 Zoomi vahendusel.

Käesolev doktoritöö uurib võimalusi arvutivõrkude küberkaitse automatiseerimiseks küberoperatsioonide vastu. Töö peamine eesmärk on luua eeldused ning tõsta üldist valmisolekut autonoomsete küberkaitse süsteemide arendamiseks ja juurutamiseks lähitulevikus.
Töö teine eesmärk on teoreetilise teadustöö ning praktikas rakendatavate juhiste tihedam sidumine. Akadeemilistes publikatsioonides jagatud soovituste rakendamine on tihti liiga keeruline — taoliste soovituste ebapraktilisust on kritiseeritud mitmes doktoritöös viidatud allikas. Selle probleemi leevendamiseks pakub käesolev doktoritöö ja sellega kaasnevad publikatsioonid arvukalt praktilisi soovitusi ning näiteid tehniliste lahenduste juurutamiseks.

Juhendajad vanemteadur Risto Vaarandi ja Olaf Manuel Maennel (Tallinna Tehnikaülikool).

Oponendid:

• Prof. Jan Vykopal (Masaryk'i Ülikool, Brno, Tšehhi Vabariik);
• Prof. Anja Feldmann (Max Plancki Informaatikainstituut, Saarbrücken, Saksamaa).

Doktoritöö on avaldatud tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Kaie Maennel kaitses 16. juunil 2021 algusega kell 9:30 oma doktoritööd "Advancing Cybersecurity Education through Learning Analytics" ("Küberkaitsealase hariduse parendamine õpianalüütika abil"). Kaitsmine toimub Tehnikaülikooli infotehnoloogia maja ruumis ICT-315 (Akadeemia tee 15A) ning on jälgitav veebirakenduse Zoom vahendusel.

Käesoleva uurimustöö eesmärgiks on analüüda ja luua lahendusi, kuidas rakendada õpianalüütikat kui tõenduspõhist lähenemisviisi individuaalsetel ja meeskonnapõhistel küberkaitseharjutustel ja -koolitustel. Õpianalüütika aluseks olevate andmete kogumine on arvutiteaduse probleem ning nõuab põhjalikku arusaamist harjutuste tehnilistest aspektidest. Samas selleks, et õpianalüütikat saaks edukalt küberkaitsealases hariduses rakendada, on vajalik interdistsiplinaarne lähenemine, mis ühendab teadmised küberkaitsest, pedagoogikast ja psühholoogiast.
Käesolev doktoritöö annab üldise panuse praktilise õpianalüütika referentsmudeli ja teoeeritiliste meetodite loomise kujul. Mudelid ja meetodid on spetsiifiliselt rakendatavad küberkaitseõppustel, aga ka küberteadlikkuse ja -hügieeni alastel koolitustel. Uurimistöö raames välja töötud metoodikaid on rakendatud mitmetel õppeplatvormidel ja sihtrühmadel, sh LS/XS, Rangeforce, TalTech üliõpilased. Õpianalüütika meetodite inkorporeerimine ja rakendamine küberharjutustes võimaldab tõenduspõhist ja süstemaatilist õpitulemuste hindamist, mis omakorda võimaldab efektiivsemat õpikogemuse disaini. Uurimistöö on jätkuv ning on rõhutab mitmed edasise uurimistöö suundasid õpianalüütika ja küberharjutuste valdkonnas.

Juhendajad professor Rain Ottis (Tallinna Tehnikaülikool) ja professor Stefan Sütterlin (Albstadt-Sigmaringen´i Ülikool)

Oponendid:

• professor Dr Nickolas Falkner (Adelaide´i Ülikool, Austraalia)
• professor Dr Cornelius König (Saarlandi Ülikool, Saksamaa)

Doktoritöö on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus

Ago Luberg kaitses 27. mail 2021 algusega kell 12:00 oma doktoritööd "Consolidation of Crowd-Sourced Geo-Tagged Data for Parameterized Travel Recommendations" ("Kasutajatelt kogutud andmete integreerimine parametriseeritud reisisoovituste loomiseks"). Kaitsmine toimub Tehnikaülikooli infotehnoloogia maja ruumis ICT-315 (Akadeemia tee 15A) ning on jälgitav veebirakenduse Zoom vahendusel.

Käesolev doktoritöö käsitleb automaatse turismisoovitaja loomise erinevaid aspekte, fookusega visuaalselt atraktiivsetele ja huvitavatele kohtadele. Peamine rõhk töös on turismiobjektide andmete kogumisel ja töötlemisel.
Töö käigus on tegeletud erinevate soovitussüsteemide - Sightsplanner, Sightsmap ja soovitaja Visit Estonia veebilehel - disainimise ja arendamisega ning andmete kogumise, töötlemise ja integratsiooniga nende süsteemide jaoks.

Juhendaja professor Tanel Tammet (Tallinna Tehnikaülikool)

Oponendid:

• vanemteadur Chiara Renso (ISTI-CNR, Itaalia)
• Dr. Wolfgang Wörndl (Müncheni Tehnikaülikool, Saksamaa)

Doktoritöö on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus

Sten Mäses kaitses oma doktoritööd "Evaluating Cybersecurity-Related Competences through Simulation Exercises" ("Küberturbe-alaste kompetentside hindamine simulatsiooniharjutuste abil") kolmapäeval, 16.12.2020 kell 09:00 ruumis ICT-411 (Akadeemia tee 15A) ja zoomi vahendusel.

Infoühiskonna kasvav sõltuvus erinevatest andmeid töötlevatest seadmetest on tekitanud suureneva vajaduse küberturbealaste kompetentside järele, mille abil neid seadmeid turvaliselt luua ja kasutada. Vajalike küberturbe kompetentsidega inimeste harimiseks on aga tähtis aru saada, kuidas neid kompetentse paremini mõõta. Ilma regulaarsete mõõtmisteta on keeruline leida tõhusaid viise, kuidas küberturbealaseid kompetentse õpetada.
Lisaks kompetentsipõhiste küberturbealaste harjutuste loomisprotsesside kirjeldamisele, loodi antud doktoritöö käigus ka mitmeid uuenduslikke virtuaallaboreid, mis näitasid, et virtuaalsed simulatsioonid ei pea tingimata olema isolatsioonis toimuvad tehnilised harjutused, vaid võivad olla ühenduses avalike teenustega Internetis ja mõõta ka mitte-tehnilisi kompetentse.

Juhendajad professor Olaf Manuel Maennel (Tallinna Tehnikaülikool) ja Liina Randmann.

Oponendid:

• prof Nickolas Falkner (Adelaide Ülikool, Austraalia)
• prof Petri Ihantola (Helsingi Ülikool, Soome)

Doktoritöö on avaldatud tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Deepak Pal kaitses oma doktoritööd "Model Based Test Generation for Distributed Systems" ("Mudeli-põhine testide genereerimine hajussüsteemidele") neljapäeval, 10.12.2020 kell 14:00 ruumis ICT-411 (Akadeemia tee 15A) ja zoomi vahendusel.

Reaalaja arvutisüsteemid on lahutamatu osa meie tehnoloogilisest keskkonnast. Neile baseeruvad küberfüüsikalised süsteemid nagu näiteks kriitilised infrastruktuurid, tootmissüsteemid, liikluse reguleerimisesüsteemid ja paljud teised, kus suur hulk heterogeenseid komponente mikrost- makrotasemeni on omavahel pidevas interaktsioonis. Oma keerukuse ja rakenduskriitilisuse tõttu eeldab niisuguste süsteemide arendusprotsess olulisel määral tarkvara kvaliteedi tagamise meetodite ja neid toetavate tööriistade kasutamist.
Käesoleva väitekirja raames on loodud mudelipõhine testimismeetod, testiarhitektuur ja tõestatavalt korrektsete testide arenduse töövoog, mis on orienteeritud ajakriitiliste hajussüsteemide testimisele. Loodud lähenemine keskendub hajussüsteemide online testimisele ning selle automatiseerimisele eesmärgiga tagada testide ja testitulemuste tõestuspõhine kvaliteet. Uuringu teine põhifookus puudutab testide ajastuskorrektsuse ja jõudluse aspekte, mille ignoreerimine võib viia testimisvahendite kasutatavuse olulise vähenemiseni, seda eriti kompleksete hajussüsteemide korral.
Väitekirjas loodud lahenduste otstarbekust demonstreeritakse tööstuslikul rakendusnäitel "Flexibility Contracts for Ancillary Services in Energy Grids", kus energiajaotuse teenuste integratsiooni taseme testimiseks genereeritakse testimudelid ja verifitseeritakse nende korrektsus.

Juhendaja professor Jüri Vain (Tallinna Tehnikaülikool).

Oponendid:

• prof Johan Lilius (Åbo Akademi, Turu, Soome)
• Artem Boyarchuk (KhAI - Lennunduse Ülikool, Harkiv, Ukraina)

Doktoritöö on avaldatud tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Anton Vedešin kaitses oma doktoritööd "Smart Cyber-Physical System for Personal Manufacturing" ("Tark küberfüüsikaline süsteem personaalseks tootmiseks") esmaspäeval, 07.12.2020 kell 11:00 ruumis ICT-315 (Akadeemia tee 15A) ja zoomi vahendusel.

Käesoleva lõputöö panuseks on tark küberfüüsikaline süsteem personaalseks tootmiseks, mis tegeleb kirjeldatud probleemidega. Usume, et tootmise tulevik on üks turvaline, standardiseeritud platvorm automatiseeritud tootmiseks, mis parandab mitme müüja tarkvara killustatust, eemaldab lõppkasutajatele kasutatavuse vastuolu ning kaitseb intellektuaalomandi õigusi ja kaitseb ühiskonda kahjulike osade eest.

Selles lõputöös oleme panustanud personaalse tootmise targa küberfüüsikalise süsteemi kolme ehitusplokki. (1) Uudne ja isemajandav tarkvaraökosüsteem personaalseks tootmiseks; (2) Autmatiseeritud tootmise turvaline ja töökindel infrastruktuur ja arhitektuur, mis kasutab arvutusprotsessi füüsilisi piiranguid kaitsestrateegiana, mis muudab hajutatud failide salvestamise ja edastamise üliturvaliseks; (3) Meil on laiendatud turvakontroll, et toetada intellektuaalomandi kaitset ja tuvastada ebaseaduslike füüsiliste objektide tootmine mustrituvastuse abil.

Juhendajad dotsent Innar Liiv (Tallinna Tehnikaülikool) ja Dirk Draheim.

Oponendid:

• prof. Dieter Kranzlmüller (Ludwig-Maximilians-Universität München, Saksamaa)
• prof. Josef Küng (Johannes Kepleri Ülikool Linzis, Austria)

Doktoritöö on avaldatud tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Jaanus Kaugerand kaitses oma doktoritööd "Mediated Interactions for Collection and Exchange of Situational Information in Smart Environments" ("Vahendatud interaktsioonid olukorrateadlikkuse informatsiooni kogumiseks ja vahetamiseks arukates keskkondades") teisipäeval, 18.08.2020 kell 10:00 ruumis U05-210 (Ehitajate tee 5) ja zoomi vahendusel.

Arukate keskkondade ja asjade interneti jaoks vajalikud sard- ja kommunikatsioonitehnoloogiad on viimastel aastatel väga kiiresti arenenud ning on muutunud võimeliseks täitma olukorrateabe kogumiseks ja võrgusiseseks töötlemiseks vajalikke keerulisi arvutusülesandeid. Vastavaid olukorrateadlikkuse rakendusi iseloomustab vajadus andmeid püsivalt ja dünaamiliselt värskendada ning käsitleda ja töödelda andmevoogudena. See omakorda tähendab, et hajutatud sensorsüsteemidega kogutud olukorrateabe kvaliteedi tagamiseks on vaja metoodiliselt arvestada kogutud andmete kontekstipõhist (nt ajalise ja ruumilise) valiidsust ja kooskõlalisust. Käesolev väitekiri kasutab selleks vahendatud interaktsioonide kontseptsiooni. Aruka keskkonna sensorvõrgu täiendamine vahendatud interaktsioonidega loob võimaluse valideerida andmeid hajutatud võrgusõlmedes reaalajas ning valikuliselt edastada ja töödelda ainult valideeritud andmeid. Käesolev töö toob välja, et hajutatud traadita spontaanvõrkudes, eriti sellistes, kus globaalne sünkroniseerimine on ressursside kasutuse mõistes väga kulukas või isegi võimatu, ei pruugi võrgusisestes andmetöötlusalgoritmides kasutatavad andmed alati olla kokkusobivad. Eriti selge on see probleem süsteemides, kus andmeid kasutatakse lihtsuse mõttes nende saabumise järjekorras. Hajutatud traadita spontaanvõrkudes võivad erinevatel kommunikatsiooniteedel olla erinevad ja ajas muutuvad hilistumised. Seda põhjustab näiteks muutuv topoloogia, andmeside kanalite koormuse muutumine või ajaliselt jagatud ühise sidekanali kasutamine. Vahendatud interaktsioonide kontseptsiooni kasutamine võimaldab vaadelda iga kommunikatsiooni kanalit kui intelligentset vahendaja-agenti, mille ülesanne on reaalajas tagada nii andmete valiidsus kui ka vastastikku kooskõlalised ehk ühilduvad andmed. Tarkvaraliselt on see vahendaja-agent rakendatud igas võrgusõlmes kui vahevara moodul. Vastavaid reegleid, mille alusel andmete valideerimine ja sobivate andmete valik toimub, on iga andmevoo jaoks võimalik erinevalt konfigureerida. Nii edastatakse olukorrateabe töötlemise protsesside sisenditeks ainult kehtivad ja omavahel kooskõlalised andmed. Intelligentse vahendajaagendi tarkvara nimetatakse ProWare vahevaraks.
Väitekirja teoreetilise panusena võib nimetada vahendatud interaktsioonide kontseptsiooni uurimist ja täiendamist eesmärgiga seda rakendada arukates keskkondades olukorrateadlikkuse informatsiooni kogumiseks. Peamiste panustena töötatakse väitekirjas välja metoodika hajutatud allikate sisendandmete kontekstipõhise kooskõla saavutamiseks ja tehniline lahendus reaalajas olukorrateabe töötluseks vajalike sisendandmete nii valiidsuse kui ka kooskõla kontrolliks. Lisaks kajastab väitekiri mitmes väitekirja autori avaldatud artiklis kirjeldatud eksperimente, mis demonstreerivad eelnimetatud teoreetilise tulemuse praktilist rakendamist. Eksperimendid on läbi viidud kasutades traadita sensorvõrgu tehnoloogiat, militaar- ja linnakeskkondades. Eksperimentide tulemused näitavad nii väljatöötatud meetodite rakendatavust kui ka olulist olukorrateabe kvaliteedi tõusu.

Juhendaja Jürgo-Sören Preden, PhD.

Oponendid:

• prof Michael Henshaw (Loughborough Ülikool, Ühendkuningriik)
• Vanemteadur Gabriel Jakobson (CyberGem Consulting, USA)

Doktoritöö on avaldatud tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Gert Kanter kaitses oma doktoritööd "Model-based Testing Framework for Autonomous Multi-Robot Systems" ("Mudelipõhine testimisraamistik autonoomsetele multirobotsüsteemidele") reedel, 03.07.2020 kell 10:00 ruumis ICT-315 (Akadeemia tee 15A) ja zoomi vahendusel.

Seoses autonoomsete robotsüsteemide kasvava levikuga süveneb vajadus tagada nende funktsionaalsus, töökindlus ja ohutus valdkondades, kus robotid töötavad ja liiguvad vahetult inimkeskkonnas. Käesolev dissertatsioon esitleb mudelipõhise testimise raamistikku ning testi automatiseerimise töövahendeid autonoomsete multirobotsüsteemide mudelipõhiseks testimiseks. Töö põhitulemuseks on testimistööriist TestIt, mis pakub mitmeid uusi lahendusi. Esiteks, avatud ja skaleeritav multikonveier arhitektuur, mis võimaldab erinevate osapoolte testimistööriistade integreerimist arendusprotsessis. Teiseks, loodud on multikonveier arhitektuuril põhinev adaptiivne optimeerimisalgoritm, mis võimaldab lõimede omavahelise andmevahetuse tulemusi kasutada testistsenaariumite optimeerimiseks. TestIt tööriista võimalusi ja eeliseid testijuhtude genereerimisel, testimisprotsessi jõudluse tõstmisel ja optimeerimisel on demonstreeritud robotturvasüsteemi rakenduses multirobotsüsteemi autonoomse navigatsiooni testimise näitel.
Lisaks eelnevale on dissertatsioonis esitatud testide tõestatavalt korrektne arendusprotsess ja selle integreerimine iteratiivsesse ja inkrementaalsesse tarkvaraarendustsüklisse. Töö tulemused näitavad, et pakutud inkrementaalne valideerimine võimaldab vähendada disaini valideerimisaega ja disaini lahendusteruumi analüüsi mahtu juba varajases arendusstaadiumis, vältimaks vigade kandumist arenduse lõpufaasi, kus vigade avastamine ja parandamine on oluliselt kulukam.
Töö tulemused on valideeritud tööstuslike robotiprojektide raames ja tulemused on näidanud, et väljatöötatud raamistik annab robotsüstemide kvaliteedi tagamise protsessile olulist lisaväärtust.

Juhendaja professor Jüri Vain (Tallinna Tehnikaülikool).

Oponendid:

• vanemlektor Anatoliy Gorbenko (Leedsi Becketti Ülikool, Ühendkuningriik)
• vanemlektor Dragos Truscan (Turu Abo Akadeemia, Soome)

Doktoritöö on avaldatud tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Hendrik Maarand kaitses oma doktoritööd "Operational Semantics of Weak Sequential Composition" ("Nõrga jadakompositsiooni operatsioonsemantika") reedel, 26.06.2020 kell 10:00 ruumis ICT-507 A/B (Akadeemia tee 15A) ja zoomi vahendusel.

Programm on kogum juhiseid arvutile mingi ülesande täitmiseks ning üks oluline konstruktsioon programmides on juhiste andmine jadamisi: esmalt tee seda ning alles seejärel toda. Kaasaegsed arvutisüsteemid aga ei pruugi sellist järjestikulisuse tingimust rangelt järgida. Nad tagavad vaid, et meile jääb mulje, nagu oleks kõike tehtud jadamisi ning just antud järjekorras. See kõik toimub ressursikasutuse optimeerimiseks (näiteks, et programmi täitmine võtaks vähem aega). Kui meil aga on mitmelõimeline programm, mida me käitame mitmetuumalisel protsessoril, siis ainuüksi sellest, et meile jääb mulje, nagu igat lõime täidetakse jadamisi, enam ei piisa. Teisisõnu, kui me tõlgendame jadakompositsiooni mitterangelt ehk lõdvalt, siis meie mitmelõimeline programm võib anda lõpptulemusi, mis ei ole võimalikud jadakompositsiooni range tõlgenduse korral. Käesolevas doktoritöös uuritaksegi sellist lõtva jadakompositsiooni ning arendatakse vahendid programmide sammsammulise täitmise formaalseks kirjeldamiseks taolise lõdva jadakompositsiooni korral. Niisugused kirjeldused on programmide usaldusväärse analüüsi aluseks.

Juhendaja juhtivteadur Tarmo Uustalu (Tallinna Tehnikaülikool).

Oponendid:

• vanemlektor Brijesh Dongol (Surrey Ülikool, Ühendkuningriik)
• professor Peter Thiemann (Freiburgi Ülikool, Saksamaa).

Doktoritöö on avaldatud tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Ahto Truu kaitses oma doktoritööd "Hash-Based Server-Assisted Digital Signature Solutions" ("Räsifunktsioonidel põhinevad serveritoega digitaalsigneerimise lahendused") neljapäeval, 28.05.2020 kell 14:30 ruumis ICT-315.

Juhendaja professor Ahto Buldas (Tallinna Tehnikaülikool).

Oponendid:

• Ass. Prof. Andreas Hülsing (Eindhoveni Tehnikaülikool, Holland)
• Dr. Elena Andreeva (Leuveni Katoliiklik Ülikool, Belgia)

Doktoritöö tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Priit Järv kaitses 24. märtsil 2020 oma doktoritöö "Place Recommendation with Geo-tagged Photos" ("Geomärgistega fotode kaevandamine reisisoovitusteks") online-s, st kõik kaitsmise osalised – doktorant, juhendaja, oponendid ja kõik teised viibisid füüsiliselt eraldi, kuid virtuaalselt koos.

Priit Järv leidis oma doktoritöös, et reisisoovitussüsteemid aitavad kasutajatel planeerida reise sihtkohtadesse, mida kasutajad ise piisavalt ei tunne. Erinevalt veebipoodidest ja interneti vahendusel meedia tarbimisest ei teki turismirakenduste kasutamise käigus tingimata andmeid kasutajate tegelike külastuste ja eelistuste kohta. Seetõttu vajatakse soovitusmudelite koostamiseks eraldi andmekaevemeetodeid. Käesolevas doktoritöös keskenduti geomärgistega fotode kaevandamisele kasutajate käitumise modelleerimiseks.

Juhendaja: professor Tanel Tammet (Tallinna Tehnikaülikool).

Oponendid:

• professor Francesco Ricci (Bozen-Bolzano Vaba Ülikool, Itaalia)
• professor Christian S. Jensen (Aalborgi Ülikool, Taani)

Doktoritöö tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.