An algorithmic approach for collaborative-based prediction of user contexts in ubiquitous environments under consideration of legal implications

Mit Hilfe der Vorhersage von Kontexten können z. B. Dienste innerhalb einer ubiquitären Umgebung proaktiv an die Bedürfnisse der Nutzer angepasst werden. Aus diesem Grund hat die Kontextvorhersage einen signifikanten Stellenwert innerhalb des ’ubiquitous computing’. Nach unserem besten Wissen, verwenden gängige Ansätze in der Kontextvorhersage ausschließlich die Kontexthistorie des Nutzers als Datenbasis, dessen Kontexte vorhersagt werden sollen. Im Falle, dass ein Nutzer unerwartet seine gewohnte Verhaltensweise ändert, enthält die Kontexthistorie des Nutzers keine geeigneten Informationen, um eine zuverlässige Kontextvorhersage zu gewährleisten. Daraus folgt, dass Vorhersageansätze, die ausschließlich die Kontexthistorie des Nutzers verwenden, dessen Kontexte vorhergesagt werden sollen, fehlschlagen könnten. Um die Lücke der fehlenden Kontextinformationen in der Kontexthistorie des Nutzers zu schließen, führen wir den Ansatz zur kollaborativen Kontextvorhersage (CCP) ein. Dabei nutzt CCP bestehende direkte und indirekte Relationen, die zwischen den Kontexthistorien der verschiedenen Nutzer existieren können, aus. CCP basiert auf der Singulärwertzerlegung höherer Ordnung, die bereits erfolgreich in bestehenden Empfehlungssystemen eingesetzt wurde. Um Aussagen über die Vorhersagegenauigkeit des CCP Ansatzes treffen zu können, wird dieser in drei verschiedenen Experimenten evaluiert. Die erzielten Vorhersagegenauigkeiten werden mit denen von drei bekannten Kontextvorhersageansätzen, dem ’Alignment’ Ansatz, dem ’StatePredictor’ und dem ’ActiveLeZi’ Vorhersageansatz, verglichen. In allen drei Experimenten werden als Evaluationsbasis kollaborative Datensätze verwendet. Anschließend wird der CCP Ansatz auf einen realen kollaborativen Anwendungsfall, den proaktiven Schutz von Fußgängern, angewendet. Dabei werden durch die Verwendung der kollaborativen Kontextvorhersage Fußgänger frühzeitig erkannt, die potentiell Gefahr laufen, mit einem sich nähernden Auto zu kollidieren. Als kollaborative Datenbasis werden reale Bewegungskontexte der Fußgänger verwendet. Die Bewegungskontexte werden mittels Smartphones, welche die Fußgänger in ihrer Hosentasche tragen, gesammelt. Aus dem Grund, dass Kontextvorhersageansätze in erster Linie personenbezogene Kontexte wie z.B. Standortdaten oder Verhaltensmuster der Nutzer als Datenbasis zur Vorhersage verwenden, werden rechtliche Evaluationskriterien aus dem Recht des Nutzers auf informationelle Selbstbestimmung abgeleitet. Basierend auf den abgeleiteten Evaluationskriterien, werden der CCP Ansatz und weitere bekannte kontextvorhersagende Ansätze bezüglich ihrer Rechtsverträglichkeit untersucht. Die Evaluationsergebnisse zeigen die rechtliche Kompatibilität der untersuchten Vorhersageansätze bezüglich des Rechtes des Nutzers auf informationelle Selbstbestimmung auf. Zum Schluss wird in der Dissertation ein Ansatz für die verteilte und kollaborative Vorhersage von Kontexten vorgestellt. Mit Hilfe des Ansatzes wird eine Möglichkeit aufgezeigt, um den identifizierten rechtlichen Probleme, die bei der Vorhersage von Kontexten und besonders bei der kollaborativen Vorhersage von Kontexten, entgegenzuwirken.

A User-Centric Perspective on Parallel Programming with Focus on OpenMP

The process of developing software that takes advantage of multiple processors is commonly referred to as parallel programming. For various reasons, this process is much harder than the sequential case. For decades, parallel programming has been a problem for a small niche only: engineers working on parallelizing mostly numerical applications in High Performance Computing. This has changed with the advent of multi-core processors in mainstream computer architectures. Parallel programming in our days becomes a problem for a much larger group of developers. The main objective of this thesis was to find ways to make parallel programming easier for them. Different aims were identified in order to reach the objective: research the state of the art of parallel programming today, improve the education of software developers about the topic, and provide programmers with powerful abstractions to make their work easier. To reach these aims, several key steps were taken. To start with, a survey was conducted among parallel programmers to find out about the state of the art. More than 250 people participated, yielding results about the parallel programming systems and languages in use, as well as about common problems with these systems. Furthermore, a study was conducted in university classes on parallel programming. It resulted in a list of frequently made mistakes that were analyzed and used to create a programmers' checklist to avoid them in the future. For programmers' education, an online resource was setup to collect experiences and knowledge in the field of parallel programming - called the Parawiki. Another key step in this direction was the creation of the Thinking Parallel weblog, where more than 50.000 readers to date have read essays on the topic. For the third aim (powerful abstractions), it was decided to concentrate on one parallel programming system: OpenMP. Its ease of use and high level of abstraction were the most important reasons for this decision. Two different research directions were pursued. The first one resulted in a parallel library called AthenaMP. It contains so-called generic components, derived from design patterns for parallel programming. These include functionality to enhance the locks provided by OpenMP, to perform operations on large amounts of data (data-parallel programming), and to enable the implementation of irregular algorithms using task pools. AthenaMP itself serves a triple role: the components are well-documented and can be used directly in programs, it enables developers to study the source code and learn from it, and it is possible for compiler writers to use it as a testing ground for their OpenMP compilers. The second research direction was targeted at changing the OpenMP specification to make the system more powerful. The main contributions here were a proposal to enable thread-cancellation and a proposal to avoid busy waiting. Both were implemented in a research compiler, shown to be useful in example applications, and proposed to the OpenMP Language Committee.

User Profile Management and Selection in Context-Aware Service Platforms for Networks Beyond 3G

In recent years, progress in the area of mobile telecommunications has changed our way of life, in the private as well as the business domain. Mobile and wireless networks have ever increasing bit rates, mobile network operators provide more and more services, and at the same time costs for the usage of mobile services and bit rates are decreasing. However, mobile services today still lack functions that seamlessly integrate into users’ everyday life. That is, service attributes such as context-awareness and personalisation are often either proprietary, limited or not available at all. In order to overcome this deficiency, telecommunications companies are heavily engaged in the research and development of service platforms for networks beyond 3G for the provisioning of innovative mobile services. These service platforms are to support such service attributes. Service platforms are to provide basic service-independent functions such as billing, identity management, context management, user profile management, etc. Instead of developing own solutions, developers of end-user services such as innovative messaging services or location-based services can utilise the platform-side functions for their own purposes. In doing so, the platform-side support for such functions takes away complexity, development time and development costs from service developers. Context-awareness and personalisation are two of the most important aspects of service platforms in telecommunications environments. The combination of context-awareness and personalisation features can also be described as situation-dependent personalisation of services. The support for this feature requires several processing steps. The focus of this doctoral thesis is on the processing step, in which the user’s current context is matched against situation-dependent user preferences to find the matching user preferences for the current user’s situation. However, to achieve this, a user profile management system and corresponding functionality is required. These parts are also covered by this thesis. Altogether, this thesis provides the following contributions: The first part of the contribution is mainly architecture-oriented. First and foremost, we provide a user profile management system that addresses the specific requirements of service platforms in telecommunications environments. In particular, the user profile management system has to deal with situation-specific user preferences and with user information for various services. In order to structure the user information, we also propose a user profile structure and the corresponding user profile ontology as part of an ontology infrastructure in a service platform. The second part of the contribution is the selection mechanism for finding matching situation-dependent user preferences for the personalisation of services. This functionality is provided as a sub-module of the user profile management system. Contrary to existing solutions, our selection mechanism is based on ontology reasoning. This mechanism is evaluated in terms of runtime performance and in terms of supported functionality compared to other approaches. The results of the evaluation show the benefits and the drawbacks of ontology modelling and ontology reasoning in practical applications.

Information Exchange and Fusion in Dynamic and Heterogeneous Distributed Environments

Context awareness, dynamic reconfiguration at runtime and heterogeneity are key characteristics of future distributed systems, particularly in ubiquitous and mobile computing scenarios. The main contributions of this dissertation are theoretical as well as architectural concepts facilitating information exchange and fusion in heterogeneous and dynamic distributed environments. Our main focus is on bridging the heterogeneity issues and, at the same time, considering uncertain, imprecise and unreliable sensor information in information fusion and reasoning approaches. A domain ontology is used to establish a common vocabulary for the exchanged information. We thereby explicitly support different representations for the same kind of information and provide Inter-Representation Operations that convert between them. Special account is taken of the conversion of associated meta-data that express uncertainty and impreciseness. The Unscented Transformation, for example, is applied to propagate Gaussian normal distributions across highly non-linear Inter-Representation Operations. Uncertain sensor information is fused using the Dempster-Shafer Theory of Evidence as it allows explicit modelling of partial and complete ignorance. We also show how to incorporate the Dempster-Shafer Theory of Evidence into probabilistic reasoning schemes such as Hidden Markov Models in order to be able to consider the uncertainty of sensor information when deriving high-level information from low-level data. For all these concepts we provide architectural support as a guideline for developers of innovative information exchange and fusion infrastructures that are particularly targeted at heterogeneous dynamic environments. Two case studies serve as proof of concept. The first case study focuses on heterogeneous autonomous robots that have to spontaneously form a cooperative team in order to achieve a common goal. The second case study is concerned with an approach for user activity recognition which serves as baseline for a context-aware adaptive application. Both case studies demonstrate the viability and strengths of the proposed solution and emphasize that the Dempster-Shafer Theory of Evidence should be preferred to pure probability theory in applications involving non-linear Inter-Representation Operations.

The Human in the Loop: User Participation in Self-Adaptive Software

Self-adaptive software provides a profound solution for adapting applications to changing contexts in dynamic and heterogeneous environments. Having emerged from Autonomic Computing, it incorporates fully autonomous decision making based on predefined structural and behavioural models. The most common approach for architectural runtime adaptation is the MAPE-K adaptation loop implementing an external adaptation manager without manual user control. However, it has turned out that adaptation behaviour lacks acceptance if it does not correspond to a user’s expectations – particularly for Ubiquitous Computing scenarios with user interaction. Adaptations can be irritating and distracting if they are not appropriate for a certain situation. In general, uncertainty during development and at run-time causes problems with users being outside the adaptation loop. In a literature study, we analyse publications about self-adaptive software research. The results show a discrepancy between the motivated application domains, the maturity of examples, and the quality of evaluations on the one hand and the provided solutions on the other hand. Only few publications analysed the impact of their work on the user, but many employ user-oriented examples for motivation and demonstration. To incorporate the user within the adaptation loop and to deal with uncertainty, our proposed solutions enable user participation for interactive selfadaptive software while at the same time maintaining the benefits of intelligent autonomous behaviour. We define three dimensions of user participation, namely temporal, behavioural, and structural user participation. This dissertation contributes solutions for user participation in the temporal and behavioural dimension. The temporal dimension addresses the moment of adaptation which is classically determined by the self-adaptive system. We provide mechanisms allowing users to influence or to define the moment of adaptation. With our solution, users can have full control over the moment of adaptation or the self-adaptive software considers the user’s situation more appropriately. The behavioural dimension addresses the actual adaptation logic and the resulting run-time behaviour. Application behaviour is established during development and does not necessarily match the run-time expectations. Our contributions are three distinct solutions which allow users to make changes to the application’s runtime behaviour: dynamic utility functions, fuzzy-based reasoning, and learning-based reasoning. The foundation of our work is a notification and feedback solution that improves intelligibility and controllability of self-adaptive applications by implementing a bi-directional communication between self-adaptive software and the user. The different mechanisms from the temporal and behavioural participation dimension require the notification and feedback solution to inform users on adaptation actions and to provide a mechanism to influence adaptations. Case studies show the feasibility of the developed solutions. Moreover, an extensive user study with 62 participants was conducted to evaluate the impact of notifications before and after adaptations. Although the study revealed that there is no preference for a particular notification design, participants clearly appreciated intelligibility and controllability over autonomous adaptations.

Optimierung der laserinduzierten Plasmaspektroskopie an Metallen durch Femtosekunden-Doppelpulse für die Entwicklung eines hochauflösenden 3D-Rasterabbildungsverfahrens

Die laserinduzierte Plasmaspektroskopie (LIPS) ist eine spektrochemische Elementanalyse zur Bestimmung der atomaren Zusammensetzung einer beliebigen Probe. Für die Analyse ist keine spezielle Probenpräparation nötig und kann unter atmosphärischen Bedingungen an Proben in jedem Aggregatzustand durchgeführt werden. Femtosekunden Laserpulse bieten die Vorteile einer präzisen Ablation mit geringem thermischen Schaden sowie einer hohen Reproduzierbarkeit. Damit ist fs-LIPS ein vielversprechendes Werkzeug für die Mikroanalyse technischer Proben, insbesondere zur Untersuchung ihres Ermüdungsverhaltens. Dabei ist interessant, wie sich die initiierten Mikrorisse innerhalb der materialspezifschen Struktur ausbreiten. In der vorliegenden Arbeit sollte daher ein schnelles und einfach zu handhabendes 3D-Rasterabbildungsverfahren zur Untersuchung der Rissausbreitung in TiAl, einer neuen Legierungsklasse, entwickelt werden. Dazu wurde fs-LIPS (30 fs, 785 nm) mit einem modifizierten Mikroskopaufbau (Objektiv: 50x/NA 0.5) kombiniert, welcher eine präzise, automatisierte Probenpositionierung ermöglicht. Spektrochemische Sensitivität und räumliches Auflösungsvermögen wurden in energieabhängigen Einzel- und Multipulsexperimenten untersucht. 10 Laserpulse pro Position mit einer Pulsenergie von je 100 nJ führten in TiAl zum bestmöglichen Kompromiss aus hohem S/N-Verhältnis von 10:1 und kleinen Lochstrukturen mit inneren Durchmessern von 1.4 µm. Die für das Verfahren entscheidende laterale Auflösung, dem minimalen Lochabstand bei konstantem LIPS-Signal, beträgt mit den obigen Parametern 2 µm und ist die bislang höchste bekannte Auflösung einer auf fs-LIPS basierenden Mikro-/Mapping-Analyse im Fernfeld. Fs-LIPS Scans von Teststrukturen sowie Mikrorissen in TiAl demonstrieren eine spektrochemische Sensitivität von 3 %. Scans in Tiefenrichtung erzielen mit denselben Parametern eine axiale Auflösung von 1 µm. Um die spektrochemische Sensitivität von fs-LIPS zu erhöhen und ein besseres Verständnis für die physikalischen Prozesse während der Laserablation zu erhalten, wurde in Pump-Probe-Experimenten untersucht, in wieweit fs-Doppelpulse den laserinduzierten Abtrag sowie die Plasmaemission beeinflussen. Dazu wurden in einem Mach-Zehnder-Interferometer Pulsabstände von 100 fs bis 2 ns realisiert, Gesamtenergie und Intensitätsverhältnis beider Pulse variiert sowie der Einfluss der Materialparameter untersucht. Sowohl das LIPS-Signal als auch die Lochstrukturen zeigen eine Abhängigkeit von der Verzögerungszeit. Diese wurden in vier verschiedene Regimes eingeteilt und den physikalischen Prozessen während der Laserablation zugeordnet: Die Thermalisierung des Elektronensystems für Pulsabstände unter 1 ps, Schmelzprozesse zwischen 1 und 10 ps, der Beginn des Abtrags nach mehreren 10 ps und die Expansion der Plasmawolke nach über 100 ps. Dabei wird das LIPS-Signal effizient verstärkt und bei 800 ps maximal. Die Lochdurchmesser ändern sich als Funktion des Pulsabstands wenig im Vergleich zur Tiefe. Die gesamte Abtragsrate variiert um maximal 50 %, während sich das LIPS-Signal vervielfacht: Für Ti und TiAl typischerweise um das Dreifache, für Al um das 10-fache. Die gemessenen Transienten zeigen eine hohe Reproduzierbarkeit, jedoch kaum eine Energie- bzw. materialspezifische Abhängigkeit. Mit diesen Ergebnissen wurde eine gezielte Optimierung der DP-LIPS-Parameter an Al durchgeführt: Bei einem Pulsabstand von 800 ps und einer Gesamtenergie von 65 nJ (vierfach über der Ablationsschwelle) wurde eine 40-fache Signalerhöhung bei geringerem Rauschen erzielt. Die Lochdurchmesser vergrößerten sich dabei um 44 % auf (650±150) nm, die Lochtiefe um das Doppelte auf (100±15) nm. Damit war es möglich, die spektrochemische Sensitivität von fs-LIPS zu erhöhen und gleichzeitig die hohe räumliche Auflösung aufrecht zu erhalten.