Valtakunnallinen lääketieteellisten alojen opiskelijavalintojen kehittämishanke

Valtakunnallisen lääketieteellisten alojen opiskelijavalintojen kehittämishankkeen projektijohtajaksi Turun yliopiston lääketieteellinen tiedekunta nimitti kliininen opettaja, LL, EL Veli-Matti Leinosen, joka kutsui osa-aikaiseksi projektikoordinaattoriksi KM Johanna Laineen 1.9.2006 alkaen. Lisäksi projektisihteerinä toimi KM Outi Jääskeläinen ajalla 1.10.- 30.11.2006. Hankkeelle perustettiin valtakunnallinen ohjausryhmä, johon lääketieteelliset tiedekunnat (5) ja eläinlääketieteellinen tiedekunta nimesivät edustajansa ja henkilökohtaisen varajäsenen. Niitä tiedekuntia, joissa on hammaslääketieteen koulutus, pyydettiin nimeämään edustaja ja varajäsen myös hammaslääketieteen alalta. Ohjausryhmään tiedekunnat nimesivät lokakuussa 2006 seuraavat edustajat ja varajäsenet: Helsingin yliopistosta professori Leena Kivisaari, professori Peter Holmberg, professori Jarkko Hietanen, yliopistolehtori Kimmo Suomalainen; yliopistonlehtori Mirja Ruohoniemi ja opintoasiainpäällikkö Sanna Ryhänen eläinlääketieteellisestä tiedekunnasta; Kuopion yliopistosta apulaisopettaja Rita Sorvari ja apulaisopettaja Jyrki Ågren; Oulun yliopistosta professori Martti Sorri, professori Hannu Rajaniemi, professori Kyösti Oikarinen ja professori Aune Raustia; Tampereen yliopistosta professori Seppo Nikkari ja opintoasiainpäällikkö Paula Järvenpää; Turun yliopistosta professori Pentti Kemppainen, varadekaani Markku Koulu, lehtori Jorma Paranko ja suunnittelija Heli Vinkka-Puhakka. Lisäksi ohjausryhmään kutsuttiin lääketieteellisten alojen valtakunnallisen valintatoimikunnan puheenjohtaja Kati Hakkarainen Tampereen yliopistosta ja lääketieteellisten alojen valintakokeen valtakunnallisen kehittämisryhmän puheenjohtaja Erkki Jyväsjärvi Helsingin yliopistosta. Hankkeen ohjausryhmän puheenjohtajana on toiminut projektijohtaja Veli-Matti Leinonen ja muistiot on laatinut projektikoordinaattori Johanna Laine, molemmat Turun yliopistosta. Asiantuntijoina hankkeessa olivat ylitarkastaja Birgitta Vuorinen opetusministeriöstä, Helsingin yliopistosta professori Kirsti Lonka, professori Patrik Scheinin ja tutkija Pekka Lahti-Nuuttila; Turun yliopistosta vararehtori Erno Lehtinen, erikoistutkija Sakari Ahola, emeritusprofessori Heimo Laato, professori Risto Rinne ja professori Arja Virta sekä Työterveyslaitokselta professori Matti Ylikoski. Muita asiantuntijoita olivat koulutusjohtaja Hannu Halila Suomen Lääkäriliitosta, toimistohammaslääkäri Annariitta Kottonen Suomen Hammaslääkäriliitosta, eläinlääkäri Minnami Mikkola Suomen Eläinlääkäriliitosta, opiskelija Juho Joutsa Suomen Medisiinariliitosta ja opiskelija Heini Niinimäki Eläinlääketieteen kandidaattiyhdistyksestä. Lisäksi ennen ohjausryhmän kokouksia käytiin henkilökohtaisia keskusteluja jokaisen tiedekunnan dekaanin tai varadekaanin ja muiden edustajien kanssa. Ohjausryhmä järjesti kokouksensa Helsingissä 9.2.2007, 2.3.2007, 20.4.2007, 11.5.2007 ja 14.6.2007. Ohjausryhmä osallistui myös keskustelutilaisuuteen Helsingissä 13.4.2007, johon kutsuttiin kuultavaksi opetusministeriön edustaja sekä ammattiliittojen ja opiskelijajärjestöjen edustajat. Selvitysraportin valmistelutyön ja kirjoittamisen osuudet jakaantuivat seuraavasti: projektijohtaja Leinonen vastasi luvuista 2, 3.3, 6.2 sekä 7, jonka kirjoittamisessa avusti projektikoordinaattori Laine. Luvut 1, 3.1, 3.2, 4, 5.1, 5.4 ja 6.3 kirjoitti projektikoordinaattori Laine. Projektisihteeri Jääskeläinen kirjoitti Leinosen avustamana luvut 5.2 ja 5.3. Luku 6.1 on kirjoitettu yhteistyössä tutkija Lahti-Nuuttilan kanssa. Saatuaan työnsä päätökseen projektijohtaja toimittaa sen tiedoksi opetusministeriölle, lääketieteellisille tiedekunnille ja eläinlääketieteelliselle tiedekunnalle.

Toimitusvalvonnan tehostaminen projektiympäristössä

Työn tutkimusongelmana on selvittää mitä on toimitusvalvonta, ja miten toimitusvalvontaa voidaan tehostaa projektitoiminnassa valvottaessa ulkopuolelta tilattuja laitteita. Tutkimuksen tuloksena annetaan hyviä käytäntöjä ja neuvoja miten toimitusvalvonta tulisi järjestää taloudellisesti ja kuitenkin tehokkaasti. Tutkimus tehtiin konstruktiivisena case-tutkimuksena havainnoimalla ja haastatteluilla. Raporttia varten tehtiin kirjallisuustutkimus, jonka tuloksena on tutkimuksen teoriaosuus. Tutkimuksen teoriaosassa on käsitelty toimitusvalvonnan työympäristöä yleisemmin ja on käyty läpi yksityiskohtaisesti toimitusvalvojan tehtävät aikataulun, kustannusten ja toimituslaajuuden valvonnassa. Teoriaosassa selvitetään myös niitä perimmäisiä syitä, jotka aiheuttavat ongelmia asiakkaan ja toimittajan välillä koskien toimituksen taloutta, riskien jakoa ja teknisiä ratkaisuja. Tutkimuksen loppuosissa on yhdistetty alkuosan teoria ja tutkimuksesta saadut tehostamistoimenpiteet sekä hyvät käytännöt. Siinä annetaan malli, miten toimitusvalvonta on mahdollista organisoida projektissa niin, että se on taloudellisesti tehokasta ja resurssit on mahdollista suunnata niihin kohteisiin, joissa niistä on eniten hyötyä. Lisäksi käydään läpi yleisimpiä ongelmakohtia.

A comparative performance study of four-pole induction motors and synchronous reluctance motors in variable speed drives

Design aspects of the Transversally Laminated Anisotropic (TLA) Synchronous Reluctance Motor (SynRM) are studied and the machine performance analysis compared to the Induction Motor (IM) is done. The SynRM rotor structure is designed and manufactured for a30 kW, four-pole, three-phase squirrel cage induction motor stator. Both the IMand SynRM were supplied by a sensorless Direct Torque Controlled (DTC) variablespeed drive. Attention is also paid to the estimation of the power range where the SynRM may compete successfully with a same size induction motor. A technicalloss reduction comparison between the IM and SynRM in variable speed drives is done. The Finite Element Method (FEM) is used to analyse the number, location and width of flux barriers used in a multiple segment rotor. It is sought for a high saliency ratio and a high torque of the motor. It is given a comparison between different FEM calculations to analyse SynRM performance. The possibility to take into account the effect of iron losses with FEM is studied. Comparison between the calculated and measured values shows that the design methods are reliable. A new application of the IEEE 112 measurement method is developed and used especially for determination of stray load losses in laboratory measurements. The study shows that, with some special measures, the efficiency of the TLA SynRM is equivalent to that of a high efficiency IM. The power factor of the SynRM at rated load is smaller than that of the IM. However, at lower partial load this difference decreases and this, probably, brings that the SynRM gets a better power factor in comparison with the IM. The big rotor inductance ratio of the SynRM allows a good estimating of the rotor position. This appears to be very advantageous for the designing of the rotor position sensor-less motor drive. In using the FEM designed multi-layer transversally laminated rotor with damper windings it is possible to design a directly network driven motor without degrading the motorefficiency or power factor compared to the performance of the IM.

Similarity measure based classification

Luokittelujärjestelmää suunniteltaessa tarkoituksena on rakentaa systeemi, joka pystyy ratkaisemaan mahdollisimman tarkasti tutkittavan ongelma-alueen. Hahmontunnistuksessa tunnistusjärjestelmän ydin on luokitin. Luokittelun sovellusaluekenttä on varsin laaja. Luokitinta tarvitaan mm. hahmontunnistusjärjestelmissä, joista kuvankäsittely toimii hyvänä esimerkkinä. Myös lääketieteen parissa tarkkaa luokittelua tarvitaan paljon. Esimerkiksi potilaan oireiden diagnosointiin tarvitaan luokitin, joka pystyy mittaustuloksista päättelemään mahdollisimman tarkasti, onko potilaalla kyseinen oire vai ei. Väitöskirjassa on tehty similaarisuusmittoihin perustuva luokitin ja sen toimintaa on tarkasteltu mm. lääketieteen paristatulevilla data-aineistoilla, joissa luokittelutehtävänä on tunnistaa potilaan oireen laatu. Väitöskirjassa esitetyn luokittimen etuna on sen yksinkertainen rakenne, josta johtuen se on helppo tehdä sekä ymmärtää. Toinen etu on luokittimentarkkuus. Luokitin saadaan luokittelemaan useita eri ongelmia hyvin tarkasti. Tämä on tärkeää varsinkin lääketieteen parissa, missä jo pieni tarkkuuden parannus luokittelutuloksessa on erittäin tärkeää. Väitöskirjassa ontutkittu useita eri mittoja, joilla voidaan mitata samankaltaisuutta. Mitoille löytyy myös useita parametreja, joille voidaan etsiä juuri kyseiseen luokitteluongelmaan sopivat arvot. Tämä parametrien optimointi ongelma-alueeseen sopivaksi voidaan suorittaa mm. evoluutionääri- algoritmeja käyttäen. Kyseisessä työssä tähän on käytetty geneettistä algoritmia ja differentiaali-evoluutioalgoritmia. Luokittimen etuna on sen joustavuus. Ongelma-alueelle on helppo vaihtaa similaarisuusmitta, jos kyseinen mitta ei ole sopiva tutkittavaan ongelma-alueeseen. Myös eri mittojen parametrien optimointi voi parantaa tuloksia huomattavasti. Kun käytetään eri esikäsittelymenetelmiä ennen luokittelua, tuloksia pystytään parantamaan.

Toimialakohtaisen liiketoimintasuunnitelman laadinta ohjelmistoyrityksessä

Tämän työn tavoitteena on ollut liiketoimintasuunnitelman laatiminen ja sen jatkokehitys ohjelmistoteollisuudessa toimivalle yritykselle. Suunnitelman laadintaa varten työssä on aluksi selvitetty ohjelmistoteollisuutta toimialana, sen erityispiirteitä ja tulevaisuuden kehitysnäkymiä. Tämän jälkeen on tutkittu sellaisia strategisia elementtejä, jotka vaikuttavat yrityksen liiketoiminnan suunnitteluun ja itse liiketoimintasuunnitelman laadintaan. Selvitystyö on tehty kirjallisuuden ja internet-sivustojen perusteella ja niiden pohjalta on laadittu liiketoimintasuunnitelma Komartek Oyj:n vesi- ja ympäristöhuollon toimialalle. Lisäksi työssä on käsitelty eri ratkaisuvaihtoehtoja suunnitteluprosessissa esiintyneiden ongelmien ratkaisemiseksi, sekä esitetty toimenpiteitä, joilla suunnitelman laadintaa saadaan selkeytettyä.

Moottoripolttoaineiden ominaisuuksien mallintaminen

Työn tavoitteena on selvittää voidaanko neuroverkkoa käyttää mallintamaan ja ennustamaan polttoaineen vaikutusta nykyaikaisen auton päästöihin. Näin pystyttäisiin vähentämään aikaa vievien ja kalliiden koeajojen tarvetta. Työ tehtiin Lappeenrannan teknillisen yliopiston ja Fortum Oy:n yhteistyöprojektissa. Työssä tehtiin kolme erilaista mallia. Ensimmäisenä tehtiin autokohtainen malli, jolla pyrittiin ennustamaan autokohtaista käyttäytymistä. Toiseksi kokeiltiin mallia, jossa automalli oli yhtenä syötteenä. Kolmantena yritettiin kiertää eräitä aineiston ongelmia käyttämällä "sumeutettuja" polttoaineiden koostumuksia. Työssä käytettiin MLP-neuroverkkoa, joka opetettiin backpropagation algoritmilla. Työssä havaittiin ettei käytettävissä olleella aineistolla ja käytetyillä malleilla pystytä riittävällä tarkkuudella mallintamaan polttoaineen vaikutusta päästöihin. Aineiston ongelmia olivat mm. suuret mittausvarianssit, aineiston pieni määrä sekä aineiston soveltumattomuus neuroverkolla mallintamiseen.