Kotiverkon tietoliikenneyhteyksien hallinta

Kulutuselektroniikka, matkapuhelin- ja tietotekniikka ovat viime vuosina lähentyneet toisiaan. Perinteisesti näitä tekniikoita vastaavat verkot, päätelaitteet ja sisältö ovat olleet erillisiä. Nykyään Internet-teknologia ja viestinnän digitalisoituminen yhdentää verkkoja. Palveluntarjoajat tuottavat sisältöä kasvavassa määrin digitaalisena. Päätelaitteetkin yhdentyvät. Esimerkiksi kannettavaa tietokonetta voidaan pitää matkapuhelimena tai televisiovastaanottimena, kun se on varustettu tarvittavalla laitteistolla ja ohjelmistolla. Sisältöjen, verkkojen ja päätelaitteiden yhdentyminen on saanut yhä useammat kuluttajat rakentamaan kotiverkkoja. Tutkielman tavoitteena on esitellä ja vertailla markkinoilla olevia laitteita ja ohjelmistoja, joiden avulla voidaan rakentaa toimiva kotiverkko. Kotiverkolla tarkoitetaan tässä tutkielmassa kodin sisäpuolista verkkoa, joka on liitetty toimivasti kodin ulkopuolisiin verkkoihin. Tutkielmassa tarkastellaan ensin yleisimpiä lähiverkko- ja lyhyen kantaman verkkotekniikoita, joita käytetään kotiverkkoja rakennettaessa. Tämän jälkeen tarkastellaan joitakin väliohjelmistoratkaisuja, joilla voidaan hallita kotiverkon laitteiden vuorovaikutusta ja turvallisuutta. Lopuksi suunnitellaan konkreettinen kotiverkko. Käyttötilanteiden avulla havainnollistaan verkkotekniikoiden ja väliohjelmiston yhteistoimintaa tietoliikenteen hallinnassa.

Scrum-prosessimallin käyttöliittymäriskien minimointi simulointipohjaisella GDD-käyttöliittymäsuunnittelumenetelmällä

Scrum-prosessimalli jättää menettelyt ohjelmiston käyttöliittymän tuottamiseen auki ja käyttöliittymä syntyy pahimmillaan toimintolistan pohjalta ohjelmoinnin sivutuotteena. Näin syntynyt järjestelmä soveltuu suurella riskillä huonosti käyttötarkoitukseensa. Tässä tutkielmassa analysoitiin Scrum-prosessimallin käyttöliittymäriskikohtia, joita löytyi kolme: asiakkaan toivomat ominaisuudet päätyvät sellaisinaan ohjelmiston vaatimuksiksi, toimintolistan pohjalta syntyy käytettävyydeltään heikkoja käyttöliittymäratkaisuja ja käyttöliittymän arviointi sprintin katselmoinnissa tuottaa epäluotettavia tuloksia. Tutkielmassa käsitellään Scrum-prosessimallin käyttöliittymäriskien minimointia simulointipohjaisella GDD-käyttöliittymäsuunnittelulla. Riskien minimointia tarkastellaan esimerkkitapauksen avulla, jossa ohjelmistoyritys Reaktor toteutti ammattikorkeakoulun toiminnansuunnittelujärjestelmän vuosisuunnitteluosion. Esimerkkitapauksessa Scrumin käyttöliittymäriskit saatiin minimoitua selvittämällä loppukäyttäjien käyttötilanteet kontekstuaalisilla haastatteluilla, suunnittelemalla käyttöliittymä GDD-menetelmällä ja arvioimalla käyttöliittymää hyödyllisyysläpikäynneillä. Alkuperäisessä Scrumissa liiketoiminnallisesta kannattavuudesta vastaava tuotteen omistaja ja toteutustiimi ottavat vastuulleen myös käyttöliittymän toimintalogiikan. GDD:n myötä vastuu toimintalogiikasta siirretään käyttöliittymäsuunnittelijalle, jolloin Scrumin roolit muuttuvat. Tässä työssä käsitellään GDD-käyttöliittymäsuunnittelun tuomat muutokset Scrumin rooleihin ja käytäntöihin. Scrumin käyttöliittymäriskien minimoinnin jälkeen toteutusvaiheeseen jää vielä Scrumista riippumattomia käyttöliittymäriskejä. Tämän työn esimerkkitapauksessa keskeisin näistä oli käyttöliittymätoteutukseen päätyneet puutteelliset interaktiot. Riski eliminoitiin hyväksymismenettelyllä, jossa ohjelmoija antaa toteutetun ominaisuuden käyttöliittymäsuunnittelijalle tarkistettavaksi. Hyväksymismenettelyn avulla projektin työnjako selkiytyi, toteutustyön laatu parani ja toteutustiimin ja käyttöliittymäsuunnittelijoiden välinen kommunikaatio tehostui.

Avoimet julkaisuarkistot ja niiden tekniikka

Open Access -liike pyrkii vapauttamaan tieteellisen tiedon kaupallisuuden rajoitteista edesauttamalla artikkeleiden rinnakkaisversioiden avointa ja esteetöntä verkkotallennusta. Sen mahdollistamiseksi verkkoon perustetaan julkaisuarkistoja, joiden toiminta-ajatuksena on säilöä taustayhteisönsä tieteellinen tuotanto avoimesti ja keskitetysti yhteen paikkaan. Avoimen lähdekoodin arkistosovellukset jakavat sisältönsä OAI-protokollan avulla ja muodostavat näin globaalin virtuaalisen tietoverkon. Suurten tietomäärien käsittelyssä on huomioitava erityisesti kuvailutiedon rooli tehokkaiden hakujen toteuttamisessa sekä tiedon yksilöiminen verkossa erilaisten pysyvien tunnisteiden, kuten Handle:n tai URN:n avulla. Tieteellisen tiedon avoimella saatavuudella on merkittävä vaikutus myös oppimisen näkökulmasta. Julkaisuarkistot tarjoavat oppimateriaalin lisäksi uusia mahdollisuuksia julkaisukanavan ja oppimisymp äristön integroimiseen. Työssä esitellään avoimen saatavuuden keskeisiä teemoja sekä sen käytännön toteutusta varten kehitettyjä teknisiä ratkaisuja. Näiden pohjalta toteutetaan Meilahden kampuksen avoin julkaisuarkisto. Työssä pohditaan myös julkaisuarkistojen soveltuvuutta oppimisprosessin tukemiseen tutkivan- ja sulautuvan oppimisen viitekehyksessä. ACM Computing Classification System (CCS): H.3 [INFORMATION STORAGE AND RETRIEVAL], H.3.7 [Digital Libraries], H.3.3 [Information Search and Retrieval], H.3.5 [Online Information Services], K.3 [COMPUTERS AND EDUCATION], K.3.1 [Computer Uses in Education]

Användning av tidigare frågor vid frågeutvidgning i informationssökning

Ett sätt att förbättra resultat i informationssökning är frågeutvidgning. Vid frågeutvidgning utökas användarens ursprungliga fråga med termer som berör samma ämne. Frågor som har stort likhetsvärde med ett dokument kan tänkas beskriva dokumentet väl och kan därför fungera som en källa för goda utvidgningstermer. Om tidigare frågor finns lagrade kan termer som hittas med hjälp av dessa användas som kandidater för frågeutvidgningstermer. I avhandlingen presenteras och jämförs tre metoder för användning av tidigare frågor vid frågeutvidgning. För att evaluera metodernas effektivitet, jämförs de med hjälp av sökmaskinen Lucene och en liten samling dokument som berör cancerforskning. Som jämförelseresultat används de omodifierade frågorna och en enkel pseudorelevansåterkopplingsmetod som inte använder sig av tidigare frågor. Ingen av frågeutvidgningsmetoderna klarade sig speciellt bra, vilket beror på att dokumentsamlingen och testfrågorna utgör en svår omgivning för denna typ av metoder.

Computational Identification of Recessive Mutations in Cancers using High Throughput SNP-arrays

This thesis presents a highly sensitive genome wide search method for recessive mutations. The method is suitable for distantly related samples that are divided into phenotype positives and negatives. High throughput genotype arrays are used to identify and compare homozygous regions between the cohorts. The method is demonstrated by comparing colorectal cancer patients against unaffected references. The objective is to find homozygous regions and alleles that are more common in cancer patients. We have designed and implemented software tools to automate the data analysis from genotypes to lists of candidate genes and to their properties. The programs have been designed in respect to a pipeline architecture that allows their integration to other programs such as biological databases and copy number analysis tools. The integration of the tools is crucial as the genome wide analysis of the cohort differences produces many candidate regions not related to the studied phenotype. CohortComparator is a genotype comparison tool that detects homozygous regions and compares their loci and allele constitutions between two sets of samples. The data is visualised in chromosome specific graphs illustrating the homozygous regions and alleles of each sample. The genomic regions that may harbour recessive mutations are emphasised with different colours and a scoring scheme is given for these regions. The detection of homozygous regions, cohort comparisons and result annotations are all subjected to presumptions many of which have been parameterized in our programs. The effect of these parameters and the suitable scope of the methods have been evaluated. Samples with different resolutions can be balanced with the genotype estimates of their haplotypes and they can be used within the same study.

Using Mathematical Morphology for Geometric Music Retrieval

The usual task in music information retrieval (MIR) is to find occurrences of a monophonic query pattern within a music database, which can contain both monophonic and polyphonic content. The so-called query-by-humming systems are a famous instance of content-based MIR. In such a system, the user's hummed query is converted into symbolic form to perform search operations in a similarly encoded database. The symbolic representation (e.g., textual, MIDI or vector data) is typically a quantized and simplified version of the sampled audio data, yielding to faster search algorithms and space requirements that can be met in real-life situations. In this thesis, we investigate geometric approaches to MIR. We first study some musicological properties often needed in MIR algorithms, and then give a literature review on traditional (e.g., string-matching-based) MIR algorithms and novel techniques based on geometry. We also introduce some concepts from digital image processing, namely the mathematical morphology, which we will use to develop and implement four algorithms for geometric music retrieval. The symbolic representation in the case of our algorithms is a binary 2-D image. We use various morphological pre- and post-processing operations on the query and the database images to perform template matching / pattern recognition for the images. The algorithms are basically extensions to classic image correlation and hit-or-miss transformation techniques used widely in template matching applications. They aim to be a future extension to the retrieval engine of C-BRAHMS, which is a research project of the Department of Computer Science at University of Helsinki.

Testaus Scrum-prosessimallissa

Testaus ketterissä menetelmissä (agile) on kirjallisuudessa heikosti määritelty, ja yritykset toteuttavat laatu- ja testauskäytäntöjä vaihtelevasti. Tämän tutkielman tavoitteena oli löytää malli testauksen järjestämiseen ketterissä menetelmissä. Tavoitetta lähestyttiin keräämällä kirjallisista lähteistä kokemuksia, vaihtoehtoja ja malleja. Löydettyjä tietoja verrattiin ohjelmistoyritysten käytännön ratkaisuihin ja näkemyksiin, joita saatiin suorittamalla kyselytutkimus kahdessa Scrum-prosessimallia käyttävässä ohjelmistoyrityksessä. Kirjallisuuskatsauksessa selvisi, että laatusuunnitelman ja testausstrategian avulla voidaan tunnistaa kussakin kontekstissa tarvittavat testausmenetelmät. Menetelmiä kannattaa tarkastella ja suunnitella iteratiivisten prosessien aikajänteiden (sydämenlyönti, iteraatio, julkaisu ja strateginen) avulla. Tutkimuksen suurin löytö oli, että yrityksiltä puuttui laajempi ja suunnitelmallinen näkemys testauksen ja laadun kehittämiseen. Uusien laatu- ja testaustoimenpiteiden tarvetta ei analysoitu järjestelmällisesti, olemassa olevien käyttöä ei kehitetty pitkäjänteisesti, eikä yrityksillä ollut kokonaiskuvaa tarvittavien toimenpiteiden keskinäisistä suhteista. Lisäksi tutkimuksessa selvisi, etteivät tiimit kyenneet ottamaan vastuuta laadusta, koska laatuun liittyviä toimenpiteitä tehdään iteraatioissa liian vähän. Myös Scrum-prosessimallin noudattamisessa oli korjaamisen varaa. Yritykset kuitenkin osoittivat halua ja kykyä kehittää toimintaansa ongelmien tunnistamisen jälkeen. ACM Computing Classification System (CCS 1998): D.2.5 Testing and Debugging, D.2.9 Management, K.6.1 Project and People Management, K.6.3 Software Management

Clustering Users of Online Content Service

Online content services can greatly benefit from personalisation features that enable delivery of content that is suited to each user's specific interests. This thesis presents a system that applies text analysis and user modeling techniques in an online news service for the purpose of personalisation and user interest analysis. The system creates a detailed thematic profile for each content item and observes user's actions towards content items to learn user's preferences. A handcrafted taxonomy of concepts, or ontology, is used in profile formation to extract relevant concepts from the text. User preference learning is automatic and there is no need for explicit preference settings or ratings from the user. Learned user profiles are segmented into interest groups using clustering techniques with the objective of providing a source of information for the service provider. Some theoretical background for chosen techniques is presented while the main focus is in finding practical solutions to some of the current information needs, which are not optimally served with traditional techniques.

AndroMedia - Towards a Context-aware Mobile Music Recommender

Portable music players have made it possible to listen to a personal collection of music in almost every situation, and they are often used during some activity to provide a stimulating audio environment. Studies have demonstrated the effects of music on the human body and mind, indicating that selecting music according to situation can, besides making the situation more enjoyable, also make humans perform better. For example, music can boost performance during physical exercises, alleviate stress and positively affect learning. We believe that people intuitively select different types of music for different situations. Based on this hypothesis, we propose a portable music player, AndroMedia, designed to provide personalised music recommendations using the user’s current context and listening habits together with other user’s situational listening patterns. We have developed a prototype that consists of a central server and a PDA client. The client uses Bluetooth sensors to acquire context information and logs user interaction to infer implicit user feedback. The user interface also allows the user to give explicit feedback. Large user interface elements facilitate touch-based usage in busy environments. The prototype provides the necessary framework for using the collected information together with other user’s listening history in a context- enhanced collaborative filtering algorithm to generate context-sensitive recommendations. The current implementation is limited to using traditional collaborative filtering algorithms. We outline the techniques required to create context-aware recommendations and present a survey on mobile context-aware music recommenders found in literature. As opposed to the explored systems, AndroMedia utilises other users’ listening habits when suggesting tunes, and does not require any laborious set up processes.