Air-gap based vertical cavity micro-opto-electro-mechanical Fabry-Perot filters

Mikrooptische Filter sind heutzutage in vielen Bereichen in der Telekommunikation unersetzlich. Wichtige Einsatzgebiete sind aber auch spektroskopische Systeme in der Medizin-, Prozess- und Umwelttechnik. Diese Arbeit befasst sich mit der Technologieentwicklung und Herstellung von luftspaltbasierenden, vertikal auf einem Substrat angeordneten, oberflächenmikromechanisch hergestellten Fabry-Perot-Filtern. Es werden zwei verschiedene Filtervarianten, basierend auf zwei verschiedenen Materialsystemen, ausführlich untersucht. Zum einen handelt es sich dabei um die Weiterentwicklung von kontinuierlich mikromechanisch durchstimmbaren InP / Luftspaltfiltern; zum anderen werden neuartige, kostengünstige Siliziumnitrid / Luftspaltfilter wissenschaftlich behandelt. Der Inhalt der Arbeit ist so gegliedert, dass nach einer Einleitung mit Vergleichen zu Arbeiten und Ergebnissen anderer Forschergruppen weltweit, zunächst einige theoretische Grundlagen zur Berechnung der spektralen Reflektivität und Transmission von beliebigen optischen Schichtanordnungen aufgezeigt werden. Auß erdem wird ein kurzer theoretischer Ü berblick zu wichtigen Eigenschaften von Fabry-Perot-Filtern sowie der Möglichkeit einer mikromechanischen Durchstimmbarkeit gegeben. Daran anschließ end folgt ein Kapitel, welches sich den grundlegenden technologischen Aspekten der Herstellung von luftspaltbasierenden Filtern widmet. Es wird ein Zusammenhang zu wichtigen Referenzarbeiten hergestellt, auf denen diverse Weiterentwicklungen dieser Arbeit basieren. Die beiden folgenden Kapitel erläutern dann ausführlich das Design, die Herstellung und die Charakterisierung der beiden oben erwähnten Filtervarianten. Abgesehen von der vorangehenden Epitaxie von InP / GaInAs Schichten, ist die Herstellung der InP / Luftspaltfilter komplett im Institut durchgeführt worden. Die Herstellungsschritte sind ausführlich in der Arbeit erläutert, wobei ein Schwerpunktthema das trockenchemische Ä tzen von InP sowie GaInAs, welches als Opferschichtmaterial für die Herstellung der Luftspalte genutzt wurde, behandelt. Im Verlauf der wissenschaftlichen Arbeit konnten sehr wichtige technische Verbesserungen entwickelt und eingesetzt werden, welche zu einer effizienteren technologischen Herstellung der Filter führten und in der vorliegenden Niederschrift ausführlich dokumentiert sind. Die hergestellten, für einen Einsatz in der optischen Telekommunikation entworfenen, elektrostatisch aktuierbaren Filter sind aus zwei luftspaltbasierenden Braggspiegeln aufgebaut, welche wiederum jeweils 3 InP-Schichten von (je nach Design) 357nm bzw. 367nm Dicke aufweisen. Die Filter bestehen aus im definierten Abstand parallel übereinander angeordneten Membranen, die über Verbindungsbrücken unterschiedlicher Anzahl und Länge an Haltepfosten befestigt sind. Da die mit 357nm bzw. 367nm vergleichsweise sehr dünnen Schichten freitragende Konstrukte mit bis zu 140 nm Länge bilden, aber trotzdem Positionsgenauigkeiten im nm-Bereich einhalten müssen, handelt es sich hierbei um sehr anspruchsvolle mikromechanische Bauelemente. Um den Einfluss der zahlreichen geometrischen Strukturparameter studieren zu können, wurden verschiedene laterale Filterdesigns implementiert. Mit den realisierten Filter konnte ein enorm weiter spektraler Abstimmbereich erzielt werden. Je nach lateralem Design wurden internationale Bestwerte für durchstimmbare Fabry-Perot-Filter von mehr als 140nm erreicht. Die Abstimmung konnte dabei kontinuierlich mit einer angelegten Spannung von nur wenigen Volt durchgeführt werden. Im Vergleich zu früher berichteten Ergebnissen konnten damit sowohl die Wellenlängenabstimmung als auch die dafür benötigte Abstimmungsspannung signifikant verbessert werden. Durch den hohen Brechungsindexkontrast und die geringe Schichtdicke zeigen die Filter ein vorteilhaftes, extrem weites Stopband in der Größ enordnung um 550nm. Die gewählten, sehr kurzen Kavitätslängen ermöglichen einen freien Spektralbereich des Filters welcher ebenfalls in diesen Größ enordnungen liegt, so dass ein weiter spektraler Einsatzbereich ermöglicht wird. Während der Arbeit zeigte sich, dass Verspannungen in den freitragenden InPSchichten die Funktionsweise der mikrooptischen Filter stark beeinflussen bzw. behindern. Insbesondere eine Unterätzung der Haltepfosten und die daraus resultierende Verbiegung der Ecken an denen sich die Verbindungsbrücken befinden, führte zu enormen vertikalen Membranverschiebungen, welche die Filtereigenschaften verändern. Um optimale Ergebnisse zu erreichen, muss eine weitere Verbesserung der Epitaxie erfolgen. Jedoch konnten durch den zusätzlichen Einsatz einer speziellen Schutzmaske die Unterätzung der Haltepfosten und damit starke vertikale Verformungen reduziert werden. Die aus der Verspannung resultierenden Verformungen und die Reaktion einzelner freistehender InP Schichten auf eine angelegte Gleich- oder Wechselspannung wurde detailliert untersucht. Mittels Weisslichtinterferometrie wurden lateral identische Strukturen verglichen, die aus unterschiedlich dicken InP-Schichten (357nm bzw. 1065nm) bestehen. Einen weiteren Hauptteil der Arbeit stellen Siliziumnitrid / Luftspaltfilter dar, welche auf einem neuen, im Rahmen dieser Dissertation entwickelten, technologischen Ansatz basieren. Die Filter bestehen aus zwei Braggspiegeln, die jeweils aus fünf 590nm dicken, freistehenden Siliziumnitridschichten aufgebaut sind und einem Abstand von 390nm untereinander aufweisen. Die Filter wurden auf Glassubstraten hergestellt. Der Herstellungsprozess ist jedoch auch mit vielen anderen Materialien oder Prozessen kompatibel, so dass z.B. eine Integration mit anderen Bauelemente relativ leicht möglich ist. Die Prozesse dieser ebenfalls oberflächenmikromechanisch hergestellten Filter wurden konsequent auf niedrige Herstellungskosten optimiert. Als Opferschichtmaterial wurde hier amorph abgeschiedenes Silizium verwendet. Der Herstellungsprozess beinhaltet die Abscheidung verspannungsoptimierter Schichten (Silizium und Siliziumnitrid) mittels PECVD, die laterale Strukturierung per reaktiven Ionenätzen mit den Gasen SF6 / CHF3 / Ar sowie Fotolack als Maske, die nasschemische Unterätzung der Opferschichten mittels KOH und das Kritisch-Punkt-Trocken der Proben. Die Ergebnisse der optischen Charakterisierung der Filter zeigen eine hohe Ü bereinstimmung zwischen den experimentell ermittelten Daten und den korrespondierenden theoretischen Modellrechnungen. Weisslichtinterferometermessungen der freigeätzten Strukturen zeigen ebene Filterschichten und bestätigen die hohe vertikale Positioniergenauigkeit, die mit diesem technologischen Ansatz erreicht werden kann.

Fast computation of concept lattices using data mining techniques

We present a new algorithm called TITANIC for computing concept lattices. It is based on data mining techniques for computing frequent itemsets. The algorithm is experimentally evaluated and compared with B. Ganter's Next-Closure algorithm.

Determination of yield and quality parameters of energy crops applying laboratory and field spectroscopy

A real-time analysis of renewable energy sources, such as arable crops, is of great importance with regard to an optimised process management, since aspects of ecology and biodiversity are considered in crop production in order to provide a sustainable energy supply by biomass. This study was undertaken to explore the potential of spectroscopic measurement procedures for the prediction of potassium (K), chloride (Cl), and phosphate (P), of dry matter (DM) yield, metabolisable energy (ME), ash and crude fibre contents (ash, CF), crude lipid (EE), nitrate free extracts (NfE) as well as of crude protein (CP) and nitrogen (N), respectively in pretreated samples and undisturbed crops. Three experiments were conducted, one in a laboratory using near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) and two field spectroscopic experiments. Laboratory NIRS measurements were conducted to evaluate to what extent a prediction of quality parameters is possible examining press cakes characterised by a wide heterogeneity of their parent material. 210 samples were analysed subsequent to a mechanical dehydration using a screw press. Press cakes serve as solid fuel for thermal conversion. Field spectroscopic measurements were carried out with regard to further technical development using different field grown crops. A one year lasting experiment over a binary mixture of grass and red clover examined the impact of different degrees of sky cover on prediction accuracies of distinct plant parameters. Furthermore, an artificial light source was used in order to evaluate to what extent such a light source is able to minimise cloud effects on prediction accuracies. A three years lasting experiment with maize was conducted in order to evaluate the potential of off-nadir measurements inside a canopy to predict different quality parameters in total biomass and DM yield using one sensor for a potential on-the-go application. This approach implements a measurement of the plants in 50 cm segments, since a sensor adjusted sideways is not able to record the entire plant height. Calibration results obtained by nadir top-of-canopy reflectance measurements were compared to calibration results obtained by off-nadir measurements. Results of all experiments approve the applicability of spectroscopic measurements for the prediction of distinct biophysical and biochemical parameters in the laboratory and under field conditions, respectively. The estimation of parameters could be conducted to a great extent with high accuracy. An enhanced basis of calibration for the laboratory study and the first field experiment (grass/clover-mixture) yields in improved robustness of calibration models and allows for an extended application of spectroscopic measurement techniques, even under varying conditions. Furthermore, off-nadir measurements inside a canopy yield in higher prediction accuracies, particularly for crops characterised by distinct height increment as observed for maize.

Adaptive Real-time Anomaly-based Intrusion Detection using Data Mining and Machine Learning Techniques

Die zunehmende Vernetzung der Informations- und Kommunikationssysteme führt zu einer weiteren Erhöhung der Komplexität und damit auch zu einer weiteren Zunahme von Sicherheitslücken. Klassische Schutzmechanismen wie Firewall-Systeme und Anti-Malware-Lösungen bieten schon lange keinen Schutz mehr vor Eindringversuchen in IT-Infrastrukturen. Als ein sehr wirkungsvolles Instrument zum Schutz gegenüber Cyber-Attacken haben sich hierbei die Intrusion Detection Systeme (IDS) etabliert. Solche Systeme sammeln und analysieren Informationen von Netzwerkkomponenten und Rechnern, um ungewöhnliches Verhalten und Sicherheitsverletzungen automatisiert festzustellen. Während signatur-basierte Ansätze nur bereits bekannte Angriffsmuster detektieren können, sind anomalie-basierte IDS auch in der Lage, neue bisher unbekannte Angriffe (Zero-Day-Attacks) frühzeitig zu erkennen. Das Kernproblem von Intrusion Detection Systeme besteht jedoch in der optimalen Verarbeitung der gewaltigen Netzdaten und der Entwicklung eines in Echtzeit arbeitenden adaptiven Erkennungsmodells. Um diese Herausforderungen lösen zu können, stellt diese Dissertation ein Framework bereit, das aus zwei Hauptteilen besteht. Der erste Teil, OptiFilter genannt, verwendet ein dynamisches "Queuing Concept", um die zahlreich anfallenden Netzdaten weiter zu verarbeiten, baut fortlaufend Netzverbindungen auf, und exportiert strukturierte Input-Daten für das IDS. Den zweiten Teil stellt ein adaptiver Klassifikator dar, der ein Klassifikator-Modell basierend auf "Enhanced Growing Hierarchical Self Organizing Map" (EGHSOM), ein Modell für Netzwerk Normalzustand (NNB) und ein "Update Model" umfasst. In dem OptiFilter werden Tcpdump und SNMP traps benutzt, um die Netzwerkpakete und Hostereignisse fortlaufend zu aggregieren. Diese aggregierten Netzwerkpackete und Hostereignisse werden weiter analysiert und in Verbindungsvektoren umgewandelt. Zur Verbesserung der Erkennungsrate des adaptiven Klassifikators wird das künstliche neuronale Netz GHSOM intensiv untersucht und wesentlich weiterentwickelt. In dieser Dissertation werden unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen und diskutiert. So wird eine classification-confidence margin threshold definiert, um die unbekannten bösartigen Verbindungen aufzudecken, die Stabilität der Wachstumstopologie durch neuartige Ansätze für die Initialisierung der Gewichtvektoren und durch die Stärkung der Winner Neuronen erhöht, und ein selbst-adaptives Verfahren eingeführt, um das Modell ständig aktualisieren zu können. Darüber hinaus besteht die Hauptaufgabe des NNB-Modells in der weiteren Untersuchung der erkannten unbekannten Verbindungen von der EGHSOM und der Überprüfung, ob sie normal sind. Jedoch, ändern sich die Netzverkehrsdaten wegen des Concept drif Phänomens ständig, was in Echtzeit zur Erzeugung nicht stationärer Netzdaten führt. Dieses Phänomen wird von dem Update-Modell besser kontrolliert. Das EGHSOM-Modell kann die neuen Anomalien effektiv erkennen und das NNB-Model passt die Änderungen in Netzdaten optimal an. Bei den experimentellen Untersuchungen hat das Framework erfolgversprechende Ergebnisse gezeigt. Im ersten Experiment wurde das Framework in Offline-Betriebsmodus evaluiert. Der OptiFilter wurde mit offline-, synthetischen- und realistischen Daten ausgewertet. Der adaptive Klassifikator wurde mit dem 10-Fold Cross Validation Verfahren evaluiert, um dessen Genauigkeit abzuschätzen. Im zweiten Experiment wurde das Framework auf einer 1 bis 10 GB Netzwerkstrecke installiert und im Online-Betriebsmodus in Echtzeit ausgewertet. Der OptiFilter hat erfolgreich die gewaltige Menge von Netzdaten in die strukturierten Verbindungsvektoren umgewandelt und der adaptive Klassifikator hat sie präzise klassifiziert. Die Vergleichsstudie zwischen dem entwickelten Framework und anderen bekannten IDS-Ansätzen zeigt, dass der vorgeschlagene IDSFramework alle anderen Ansätze übertrifft. Dies lässt sich auf folgende Kernpunkte zurückführen: Bearbeitung der gesammelten Netzdaten, Erreichung der besten Performanz (wie die Gesamtgenauigkeit), Detektieren unbekannter Verbindungen und Entwicklung des in Echtzeit arbeitenden Erkennungsmodells von Eindringversuchen.