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35-JAHRE FÖRDERVEREIN: INTERNET OF CRIMES – HERAUSFORDERUNGEN FÜR UNTERNEHMEN

POSTED ON 3. FEBRUAR 2023 BY MARGIT LETTER

Der Förderverein der Technischen Fakultät an der Universität Klagenfurt und die
Wirtschaftskammer Kärnten laden Sie anlässlich des 35jährigen Bestehens des
Fördervereins herzlich ein:

       Dienstag, 28. Februar 2023
       Beginn: 18.00 Uhr
       Eventplateau der Raiffeisen Landesbank Kärnten
       Raiffeisenplatz 1, 9020 Klagenfurt am Wörthersee

Es erwartet Sie, neben Ehrungen des Roland-Mittermeir-Preises und der
TEWI-Best-Performer, eine interessante Keynote zum Thema Cyberkriminalität und
Cybersicherheit von Gerald Reischl – Autor des Buches „Internet of Crimes.“

        Begrüßung
        Mag. Christian Inzko
        Förderverein TEWI


        Grußworte
        Mag. Georg Messner
        Vorstandsdirektor Raiffeisen Landesbank Kärnten


        Ehrungen
        Best Performer und Roland-Mittermeir-Preise für 2019-2021


        Keynote & Diskussion
        Gerald Reischl
        AT&S (Austria Technologie & Systemtechnik Aktiengesellschaft)

Internet of Crimes – Herausforderungen für Unternehmen

Ob Gesundheit, Transport oder Industrie, ob Landwirtschaft, Automobilität oder
Luftfahrt – keine Branche ist vor Hackern sicher.



Der Technologie-Experte Gerald Reischl hat sich intensiv mit dem Thema
auseinandergesetzt und den bislang größten Überblick evidenzbasierter Fakten
über die Welt der Cyberkriminellen und ihrer Methoden zusammengetragen.


Im Anschluss sind Sie recht herzlich zu Snacks & Getränken eingeladen!

Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme.   

Mag. Christian Inzko
Förderverein TEWI

Für die organisatorischen Vorbereitungen ersuchen wir um Ihre Rückmeldung bis
20. Februar 2023 Margit.Letter@aau.at. Herzlichen Dank.






POSTED IN VERANSTALTUNGEN, NEWS | KOMMENTARE DEAKTIVIERT FÜR 35-JAHRE
FÖRDERVEREIN: INTERNET OF CRIMES – HERAUSFORDERUNGEN FÜR UNTERNEHMEN


CONCEPTUALIZATIONS OF SOFTWARE AND DATA QUALITY

POSTED ON 24. JANUAR 2023 BY MARGIT LETTER

January 30, 2023 | 02:00 pm (CET) | Room: S.0.05 | | Alpen-Adria-Universität
Klagenfurt

Dr.Phil. Volodymyr Shekhovtsov | Department of Informatics Systems

Abstract: Conceptual modeling activities need to integrate software and data
quality at the same level of abstraction as the functionality of the system or
the data itself (a conceptualization of quality). This need is related to the
fact that looking at the problem domain to obtain its conceptual model only from
the view of the system’s functionality or the structure of the associated data
restricts the analyst and can be the source of mistakes. The reason for such
mistakes is that many quality-related issues become only evident when the system
is put into use; on the other hand, such mistakes are parts of the early design
decisions and can be difficult and costly to fix. This thesis summarizes several
selected publications of a research program towards elaborating
conceptualizations of software and data quality on different stages of the
software development process and for different domains. This program addresses
five research challenges. The first challenge is related to the need for the
unified classification of the quality conceptualization techniques based on the
agreed-upon concept of the quality itself. Without such a classification it is
difficult for analysts to decide which quality conceptualization solution is
better suited for their problem. This is addressed in the thesis by proposing
the classification of such techniques, which can serve as a foundation for the
evaluation framework for quality conceptualizations; the rest of the thesis is
aligned with this classification. The second challenge is positioned at the
intersection of the research fields of static code analysis and requirement
engineering. It is related to the problem that the rationale of applying
code-checking rules in static code analysis is not captured explicitly, which
leads to the problems of rule reuse in similar development contexts. In this
thesis, it is proposed to trace possible sources of such rules back to design
decisions and quality requirements and to conceptualize the quality[1]related
rationale information along with specific code-checking rules to serve as a
schema for a rule repository. The third challenge is positioned in the research
field of quality-aware requirements engineering. It is related to the problem
that more attention should be paid to conceptualizing software quality
requirements before performing design-time activities. It is addressed in the
thesis by the quality requirements conceptualization activity positioned between
the activities of quality requirements elicitation and conceptual design. The
results of this activity can be used at different stages of the software
process, capturing the quality requirements semantics in a way that can be
easily understood and verified by the system users and can be mapped into
different design notations. The fourth challenge is positioned in the research
field of software process improvement. It is related to the problem that
organizing quality-related interaction between business stakeholders and
software developers is difficult as they need a common set of concepts. In this
thesis, this challenge is addressed by three approaches. First, the thesis
proposes to conceptualize the stakeholder interaction process on two levels: a
coarse-grained level defining the set of generic quality-related activities and
the conditions of launching these activities and a fine-grained level describing
specific interaction steps in detail. Second, the thesis proposes to
conceptualize such a process as a process of quality view harmonization on three
levels: terminology harmonization (agreeing on the common quality-related
terminology), view harmonization (agreeing on the sets of objects and the types
of their qualities to be assessed, as well as the assessment procedures), and
quality harmonization (agreeing on the evaluation schemes and the specific
qualities to be used). Third, the thesis introduces a model-centered software
solution that facilitates quality-related stakeholder communication in the
software development process based on these concepts. The fifth challenge is
positioned in the research field of data modeling and management for a specific
domain (biobanking). It is related to the problem that the quality of data and
metadata in biobanks is not properly defined on the conceptual level and that
such conceptualizations are not used to facilitate the biobank search. In this
thesis, it is again addressed by three approaches. First, the thesis
conceptualizes the data item quality in biobanks and defines a set of data item
quality characteristics and metrics. Second, the thesis proposes a definition
and a conceptualization for the metadata in biobanks, which covers stored data
item quality values, and defines a set of metadata quality characteristics and
metrics. Third, the thesis proposes an architecture to support researchers in
identifying relevant collections of material and data with documented quality
for their research projects while observing strict privacy rules. It is based on
the conceptualization of the biobank metadata (including its data item quality
values) to serve as a schema for a metadata repository to be queried in a search
for collections.

Bio: Volodymyr Shekhovtsov is a postdoctoral researcher at the Department of
Informatics Systems (ISYS), University of Klagenfurt. He received his PhD degree
in Computerized Control Systems and Progressive Information Technology in 1998
from the National Technical University “Kharkiv Polytechnic Institute”, Kharkiv,
Ukraine. As a researcher, since 2012 he participated in total in 5 research
projects at the University of Klagenfurt.



He co-authored more than 45 papers, published in journals such as Applied
Sciences, Internet of Things, International Journal of Web Information Systems,
and gave 27 talks at venues such as ACM/IEEE International Conference on Model
Driven Engineering Languages and Systems (MODELS), International Working
Conference on Requirements Engineering (REFSQ), Dagstuhl seminars “Next
Generation Domain Specific Conceptual Modeling: Principles and Methods”, and
“The Evolution of Conceptual Modeling”. As a teacher, since 1994 he was
responsible for 14 university lecture and lab courses in both Ukraine and
Austria. His research interests include software, data, and metadata quality,
Internet of Things and Industry 4.0, behavior modeling and prediction, methods
and tools for information system modeling, analysis, and design, source code
analysis and quality, and applying decision theory and optimization techniques
to software engineering problems.



POSTED IN VERANSTALTUNGEN, TEWI-KOLLOQUIUM | KOMMENTARE DEAKTIVIERT FÜR
CONCEPTUALIZATIONS OF SOFTWARE AND DATA QUALITY


ROLAND-MITTERMEIR-PREIS: AUSSCHREIBUNG 2022

POSTED ON 18. JANUAR 2023 BY MARGIT LETTER

Ausschreibung 2022

Roland-Mittermeir-Preis


PRÄMIERUNG DER BESTEN DIPLOM- BZW. MASTERARBEITEN ALLER STUDIEN DER TECHNISCHEN
FAKULTÄT AN DER UNIVERSITÄT KLAGENFURT

Der Förderverein Technische Fakultät an der Universität Klagenfurt schreibt die
Prämierung der besten Diplom- bzw. Masterarbeiten aller Studien der Technischen
Fakultät an der Universität Klagenfurt des laufenden Studienjahres aus.

Der Preis besteht aus einer Urkunde und einer Prämie in Höhe von

EUR 1.500,–

Die Jury ist ermächtigt den Preis gegebenenfalls zwischen mehreren Diplom- bzw.
Masterarbeiten zu teilen. Antragsberechtigt sind Absolventinnen und Absolventen
aller Studienrichtungen der Technischen Fakultät der Universität Klagenfurt, die
Mitglied beim Förderverein sind (Beitrittserklärung hier!) und deren Diplom-
bzw. Masterarbeit mit “Sehr Gut” beurteilt wurde. D.h. AbsolventInnen der
folgenden Masterstudien: Informatik, Informationsmanagement,
Informationstechnik, Technische Mathematik bzw. Lehramtsstudien mit einem
Unterrichtsfach der TEWI zugeordnet (sofern die Diplom- bzw. Masterarbeit einem
dieser Unterrichtsfächer zuzuordnen ist).

Es werden nur Diplom- bzw. Masterarbeiten bewertet, die im Zeitraum vom
1. Januar 2022 bis zum
31. Dezember 2022 fertiggestellt wurden. Als Fertigstellungstermin gilt der Tag
der Ausstellung des Gutachtens/Beurteilung (lt. ZEUS). Die Einreichfrist für die
Verleihung des Preises endet am 
30. April 2023.

Der Antrag ist beim Geschäftsführer des Förderverein Technische Fakultät an der
Universität Klagenfurt einzureichen und soll folgendes beinhalten:

 * Diplom- bzw. Masterarbeit (in elektronischer Form als PDF-Datei).
 * Gutachten des Betreuers der Masterarbeit.
 * Allfällige Software (oder Verweise auf existierende Software).
 * Eine kurze Zusammenfassung (max. eine Seite), die so geschrieben sein soll,
   dass sie auch für Nicht-ExpertInnen verständlich ist!

Beurteilungskriterien für die Zuerkennung des Preises sind strikt fachlicher
qualitätsbezogener Natur. Sie umfassen die Aspekte:

 * wissenschaftlicher Gehalt,
 * Innovationsgehalt und Umsetzbarkeit,
 * Klarheit der Darstellung und Qualität der Ausführung.

Die Zuerkennung des Preises erfolgt durch eine Jury per Vorstandsbeschluß. Die
Jury besteht i.a. aus:

 * dem Obmann des Förderverein Technische Fakultät an der Universität Klagenfurt
   (Vorsitz),
 * Vertretern der TEWI-Institute der Universität Klagenfurt und
 * Vertretern der institutionellen Mitglieder des Förderverein Technische
   Fakultät an der Universität Klagenfurt.

Der Geschäftsführer des Förderverein Technische Fakultät an der Universität
Klagenfurt kann zu den Sitzungen der Jury als nichtstimmberechtigtes Mitglied
beigezogen werden. Die Sitzungen der Jury sind geschlossene Sitzungen und die
Entscheidungen der Jury sind endgültig. Der Rechtsweg ist ausgeschlossen.

Die Preisverleihung findet üblicherweise im Rahmen einer TEWI-Veranstaltung
statt.



POSTED IN NEWS | KOMMENTARE DEAKTIVIERT FÜR ROLAND-MITTERMEIR-PREIS:
AUSSCHREIBUNG 2022


FROHE WEIHNACHTEN UND VIEL ERFOLG FÜR 2023!

POSTED ON 21. DEZEMBER 2022 BY MARGIT LETTER

Der Förderverein Technische Fakultät an der Alpen-Adria-Universität Klagenfurt
wünscht allen Mitgliedern ein frohes Weihnachtsfest und einen guten Start in ein
erfolgreiches Jahr 2023!

Aktuelle Hinweise

 * Bisherige Preisträger und aktuelle Ausschreibung zum Roland-Mittermeir-Preis
 * Übersicht TEWI-Best-Performer
 * Aktuelle TEWI-Kolloquien
 * Aktuelle Stellenausschreibungen



POSTED IN NEWS | KOMMENTARE DEAKTIVIERT FÜR FROHE WEIHNACHTEN UND VIEL ERFOLG
FÜR 2023!


ENGINEERING SERVERLESS WORKFLOW APPLICATIONS IN FEDERATED FAAS

POSTED ON 8. NOVEMBER 2022 BY MARGIT LETTER

November 29, 2022 | 10:00 am (CET) | Room: S.2.69 | | Alpen-Adria-Universität
Klagenfurt

Ass. Prof. Sashko Ristov | Computer Science Department, University of Innsbruck

Abstract: Function-as-a-Service (FaaS) is the latest paradigm of cloud computing
in which developers deploy their codes as serverless functions, while the entire
underlying platform and infrastructure is completely managed by cloud providers.
Each cloud provider offers a huge set of cloud services and many libraries to
simplify development and deployment, but only inside their clouds, often in a
single cloud region. With such „help“ of cloud providers, users are locked to
use resources and services of the selected cloud provider, which are often
limited. Moreover, such heterogeneous and distributed environment of multiple
cloud regions and providers challenge scientists to engineer cloud applications,
often in a form of serverless workflows. In this talk, I will present our design
principle „code once, run everywhere, with everything“. In particular, I will
present challenges and our approaches and techniques how to program, model,
orchestrate, and run distributed serverless workflow applications in federated
FaaS.

Bio: Dr. Sashko Ristov is Assistant Professor at the Computer Science Department
of University of Innsbruck, Austria. His research interests include engineering
distributed applications and systems in federated clouds, in particular
automation, simulation, performance modeling, and optimization of serverless
workflow applications.



Dr. Ristov has a PhD degree in computer science in 2012 from Ss. Cyril and
Methodius University, Skopje, North Macedonia, where he was Assistant professor
(2013-2016). He was also Postdoctoral University Assistant at the Distributed
and Parallel Systems Group, Computer Science Department, University of
Innsbruck, in the period 2016-2022.



POSTED IN TEWI-KOLLOQUIUM | KOMMENTARE DEAKTIVIERT FÜR ENGINEERING SERVERLESS
WORKFLOW APPLICATIONS IN FEDERATED FAAS


DON’T TREAT THE SYMPTOM, FIND THE CAUSE! EFFICIENT AI METHODS FOR (INTERACTIVE)
DEBUGGING

POSTED ON 22. OKTOBER 2022 BY CHRISTIAN TIMMERER

October 25, 2022 | 09:00 – 11:00 am (CET) | HS 11 | Patrick Rodler |
Alpen-Adria-Universität Klagenfurt

Abstract: In the modern world, we are permanently using, leveraging, interacting
with, and relying upon systems of ever higher sophistication, ranging from our
cars, recommender systems in eCommerce, and networks when we go online, to
integrated circuits when using our PCs and smartphones, security-critical
software when accessing our bank accounts, and spreadsheets for financial
planning and decision making. The complexity of these systems coupled with our
high dependency on them implies both a non-negligible likelihood of system
failures, and a high potential that such failures have significant negative
effects on our everyday life. For that reason, it is a vital requirement to keep
the harm of emerging failures to a minimum, which means minimizing the system
downtime as well as the cost of system repair. This is where model-based
diagnosis comes into play.

Model-based diagnosis is a principled, domain-independent approach that can be
generally applied to troubleshoot systems of a wide variety of types, including
all the ones mentioned above. It exploits and orchestrates techniques for
knowledge representation, automated reasoning, heuristic problem solving,
intelligent search, learning, stochastics, statistics, decision making under
uncertainty, as well as combinatorics and set theory to detect, localize, and
fix faults in abnormally behaving systems.   

In this talk, we will give an introduction to the topic of model-based
diagnosis, point out the major challenges in the field, and discuss a selection
of approaches from our research addressing these challenges. For instance, we
will present methods for the optimization of the time and memory performance of
diagnosis systems, show efficient techniques for a semi-automatic debugging by
interacting with a user or expert, and demonstrate how our algorithms can be
effectively leveraged in important application domains such as scheduling or the
Semantic Web.



Bio: Patrick Rodler is a postdoctoral researcher at the Department of Artificial
Intelligence and Cybersecurity (AICS), University of Klagenfurt. He holds MSc
degrees in Technical Mathematics and Computer Science, and received his PhD
degree in Computer Science in 2015 from the University of Klagenfurt. As a
researcher, he co-authored more than 50 papers, published in prestigious
journals such as Web Semantics, Knowledge-Based Systems, Artificial
Intelligence, or Information Sciences, and gave 30 talks at renowned venues such
as the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), the European
Conference on Artificial Intelligence (ECAI), or the Int’l Conference on
Knowledge Representation and Reasoning (KR). As a teacher, he was responsible
for 26 university courses and lectures, and in 2018 he was awarded a
university-wide prize for excellent teaching by the University of Klagenfurt.
His research interests include artificial intelligence in general, and
model-based diagnosis, intelligent search, heuristic problem solving, as well as
knowledge representation and reasoning in particular.



POSTED IN TEWI-KOLLOQUIUM | KOMMENTARE DEAKTIVIERT FÜR DON’T TREAT THE SYMPTOM,
FIND THE CAUSE! EFFICIENT AI METHODS FOR (INTERACTIVE) DEBUGGING


THE ROLE OF MACHINE LEARNING IN FLUID NETWORK CONTROL AND DATA PLANES

POSTED ON 12. OKTOBER 2022 BY MARGIT LETTER

Thursday, October 20, 2022 | 04:00 pm (CET) | Online via Zoom, please register
here:

Prof. Dr. Christian Rothenberg | University of Campinas, Brazil



Abstract: As the network softwarization trend started by SDN and NFV keeps
evolving, the hardware/software continuum becomes more relevant than ever,
offering new offloading/acceleration opportunities at node and network-wide
scales. This talk will review evolving transformations behind network
softwarization with a special focus on network refactoring and offloading trends
leading to “fluid networks planes”, characterized by multiple candidate options
for the specific HW/SW embodiment and the location of chained network functions,
from the edge to core, from one administrative provider to another, from
programmable silicon to portable lightweight virtualized containers. The talk
will overview concrete examples from the literature with a special focus on the
role of Machine Learning to assist key (automated) decision-making steps.
 Lastly, the talk will conclude with a glimpse on ongoing ML work applied to
Youtube video QoE prediction in live 5G networks.





Bio: Christian Rothenberg is Associate Professor (tenure-track) and head of the
Information & Networking Technologies Research & Innovation Group (INTRIG) at
the School of Electrical and Computer Engineering (FEEC) of the University of
Campinas (UNICAMP), where he received his Ph.D. in Electrical and Computer
Engineering in 2010. From 2010 to 2013, he worked as Senior Research Scientist
in the areas of IP systems and networking, leading SDN research at CPQD R&D
Center in Telecommunications, Campinas, Brazil. He holds the Telecommunication
Engineering degree from the Technical University of Madrid (ETSIT – UPM), Spain,
and the M.Sc. (Dipl. Ing.) degree in Electrical Engineering and Information
Technology from the Darmstadt University of Technology (TUD), Germany, 2006.
Christian has contributed to 07 international patents, co-authored three books,
and over 200 scientific publications, including top-tier scientific journals and
networking conferences such as SIGCOMM and INFOCOM, altogether featuring 10 000+
citations (h-index: 30+, i10-index: 70+). 



POSTED IN TEWI-KOLLOQUIUM | KOMMENTARE DEAKTIVIERT FÜR THE ROLE OF MACHINE
LEARNING IN FLUID NETWORK CONTROL AND DATA PLANES


FÖRDERVEREIN TECHNISCHE FAKULTÄT AN DER UNIVERSITÄT KLAGENFURT VERGIBT
ROLAND-MITTERMEIR-PREIS

POSTED ON 20. SEPTEMBER 2022 BY MARGIT LETTER

Klagenfurt, Österreich / 16. September 2022 – Der Roland-Mittermeir-Preis
prämiert die besten Masterarbeiten aller Studien der technischen Fakultät an der
Universität Klagenfurt. Antragsberechtigt sind Absolventinnen und Absolventen
aller Studienrichtungen der Technischen Fakultät der Universität Klagenfurt, die
Mitglied beim Förderverein sind und deren Masterarbeit mit “Sehr Gut” beurteilt
wurde. D.h. Absolventinnen und Absolventen der folgenden Masterstudien:
Informatik, Informationsmanagement, Informationstechnik, Technische Mathematik
bzw. Lehramtsstudien mit einem Unterrichtsfach der TEWI zugeordnet (sofern die
Masterarbeit einem dieser Unterrichtsfächer zuzuordnen ist).

Beurteilungskriterien für die Zuerkennung des Preises sind strikt fachlicher
qualitätsbezogener Natur. Sie umfassen die Aspekte: wissenschaftlicher Gehalt,
Innovationsgehalt und Umsetzbarkeit, Klarheit der Darstellung und Qualität der
Ausführung. Die Zuerkennung des Preises erfolgt durch eine Jury per
Vorstandsbeschluss. Der Roland-Mittermeir-Preis ist mit € 1.500,– dotiert.

Für die Ausschreibung des Roland-Mittermeir-Preises 2019, 2020 und 2021 wurde
aus den zahlreichen Einreichungen jeweils eine Gewinnerin ermittelt.

Studienjahr 2019: Frau Mag.a DDIin Dr.in Kerstin Maier BSc BSc

„Solving the Combined Cell Layout Problem with Exact Approaches“

Studienjahr 2020: Frau Dipl.-Ing.in Kathrin Spendier BSc

„Advanced Bayesian Statistical Methods for Fast Prediction of Human Motion in
Cooperative Human-Robot Interaction using Space-Time Models

Studienjahr 2021: Frau Dipl.-Ing.in Teresa Rauscher BSc

„Modelling and simulation of nonlinear wave propagation in ultrasound imaging“



Roland-Mittermeir-Preis (v.l.n.r.): C. Timmerer (Geschäftsführer), K. Maier
(2019), T. Rauscher (2021), K. Spendier (2020), M. Kollienz (Vorstandsmitglied,
Raiffeisen Rechenzentrum)

Der Preis wurde in einer gemeinsamen Veranstaltung mit den
TEWI-Schüler*innenpreisen und den Best Performer Awards am 16. September 2022
übergeben.

Rückfragen: Christian Timmerer (Geschäftsführer), Institut für
Informationstechnologie (ITEC), Universität Klagenfurt, Universitätsstraße 65 –
67, A-9020 Klagenfurt, Telefon: ++43 463/2700-3621, Email:
christian.timmerer@aau.at

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Über den Förderverein Technische Fakultät

Der Förderverein Technische Fakultät an der Universität Klagenfurt verfolgt das
Ziel, die Technische Fakultät bei der Erfüllung ihrer Aufgaben in Forschung und
Lehre zu fördern und die Arbeit der Mitglieder, Studierenden und Absolvent*innen
zu unterstützen. Ein weiteres wesentliches Ziel ist die Intensivierung des
Erfahrungs- und Erkenntnisaustausches zwischen Wissenschaft und Praxis. Mit fast
200 Mitgliedern ist er der anzahlstärkste (Förder-)Verein im Umfeld der
Universität Klagenfurt.

Über die Universität Klagenfurt

Die Universität Klagenfurt hat sich seit ihrer Gründung anno 1970 als eine von
sechs staatlichen Universitäten mit breitem Fächerspektrum in Österreich
etabliert. Mehr als 12.000 Studierende lernen und forschen an der Universität
Klagenfurt, etwas mehr als 2.000 davon kommen aus dem Ausland. Etwa 1.500
Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter streben nach qualitativen Höchstleistungen in
Lehre und Forschung. In den Times Higher Education World University Rankings
2022, die den Anspruch hegen, die 1.400 besten Universitäten weltweit zu reihen,
rangiert sie in der Platzgruppe 351-400, Platz 5 in Österreich. Im Ranking der
besten jungen Universitäten der Welt unter 50 Jahren (The Young University
Rankings 2022) findet man sie auf Platz 77 weltweit (von 790 gelisteten
Universitäten). Im Fachbereich Computer Science belegt die Universität
Klagenfurt in der Platzgruppe 201-250 den vierten Rang unter den
österreichischen Universitäten. Eines ihrer Forschungsstärkefelder sind
„Vernetzte und autonome Systeme“.



POSTED IN NEWS | KOMMENTARE DEAKTIVIERT FÜR FÖRDERVEREIN TECHNISCHE FAKULTÄT AN
DER UNIVERSITÄT KLAGENFURT VERGIBT ROLAND-MITTERMEIR-PREIS


MODELLING AND SIMULATION OF NONLINEAR WAVE PROPAGATION IN ULTRASOUND IMAGING

POSTED ON 20. SEPTEMBER 2022 BY MARGIT LETTER

… ist der Titel des Roland-Mittermeir-Preises 2021 und wurde vom Förderverein
Technische Fakultät mit EUR 1.500,00 ausgezeichnet. Der Autorin und
Preisträgerin, Frau Dipl.-Ing.in Teresa Rauscher BSc, wurde der Preis im Rahmen
einer TEWI-Veranstaltung (gemeinsam mit der Vergabe der TEWI-Schüler*innenpreise
und Best Performer Awards) am 16. September 2022 übergeben und die Arbeit wird
hier kurz vorgestellt:

Ultraschallbildgebung – für die meisten bekannt aus der Frauenheilkunde – ist
ein komplexes Zusammen- spiel von physikalischen Prinzipien und
Signalverarbeitungsmethoden. Es basiert auf hochfrequenten Schallwellen, die
uber eine Sonde in den Körper geschickt werden und dort vom Gewebe
unterschiedlich stark reflektiert oder gestreut werden, um so ein Bild zu
erhalten. Bei hohen Intensitäten zeigen die Schallwellen ein starkes
nichtlineares Verhalten. Dieses wird zurzeit aber noch nicht genutzt, sondern im
Gegenteil durch lineare Modelle angenähert. Sofern man diese Nichtlinearitäten
aber richtig abbildet, kann die Qualität der Bilder enorm verbessert werden und
auch weitere Anwendungen wie beispielsweise Tissue Harmonic Imaging oder
therapeutischer Ultraschall können davon profitieren. 

In meiner Masterarbeit habe ich mich eben genau mit der Modellierung dieser
Nichtlinearitäten bei der Ausbreitung von Ultraschallwellen beschäftigt. Ziel
war es, ein drei dimensionales Modell fur die nicht- lineare Wellenausbreitung
im Wasser ausgehend von einer rechteckige Sonde zu entwickeln und dieses auch zu
implementieren. Durch die Zusammenarbeit mit GE Healthcare in Zipf,
Oberösterreich, konnte ich einen sehr wertvollen praktischen Einblick erhalten
und deren Messungen mit den Simulationen vergleichen, um die Genauigkeit des
entwickelten Modells zu verifizieren. 

Um Nichtlinearitäten abzubilden, muss man in das Feld der nichtlinearen Akustik
eintauchen und auf nichtlineare partielle Differentialgleichungen zurückgreifen,
in diesem Fall auf die KZK-Gleichung. Die KZK-Gleichung ist eine parabolische
Differentialgleichung, die die nichtlineare Ausbreitung von gerichteten Wellen
abbilden kann. Die Berechnung von drei dimensionaler fokussierter nichtlinearer
Schallwellenausbreitung ist zeitlich noch recht aufwändig, was uns auch zu einer
der größten Herausforderungen bringt, denn Ultraschallbildgebung findet in
Echtzeit statt. 

Um die Berechnung also zu beschleunigen, benötigt man Approximationen. Also
denkt man sofort an Linearisierung, doch Ziel ist es gerade diese
Nichtlinearitäten abzubilden. Damit mussten andere Ideen her. 

Grundlegend basiert das entwickelte Modell auf einem Operator
Splittingverfahren. Dies ist eine Methode zur einzelnen Berücksichtigung der
Terme in der Gleichung, wodurch diese für eine sehr kleine Schrittweite parallel
gelöst und dann nach jedem Schritt wieder zusammengefugt werden können. Durch
diese mögliche Parallelisierung kann man Rechenzeit gewinnen und verliert bei
entsprechender Schritt weite kaum an Genauigkeit. 

Außerdem hat jede Ultraschallsonde eine bestimmte Geometrie, in diesem Fall
rechteckig. Dadurch kann das zugrunde liegende Eigenwertproblem fur den Laplace
Operator in der KZK-Gleichung explizit gelöst werden. Mithilfe der
Eigen-funktionen und einem entsprechenden Ansatz kann man dies auf eine
Cosinustransformation zurückführen und somit einen Teil der Gleichung im
Frequenzbereich lösen und vernachlässigbare Anteile herausfiltern. 

Spannend sind natürlich die Ergebnisse. Um dies zu untersuchen, wurde das Modell
diskretisiert. Implizite Zeitschritt-verfahren wurden entwickelt, um die
Stabilität zu gewährleisten. Dann wurde es in MATLAB implementiert, die
simulierten und gemessenen Wellen wurden in unterschiedlichen Tiefen verglichen
und insgesamt konnte eine sehr gute Übereinstimmung festgestellt wreden. Bei
Messungen sprechen wir von akustischen Messungen, die mithilfe eines Hydrophones
in einem Wassertank bei GE Healthcare in Zipf durchgefuhrt wurden. Auch die
Rechenzeit konnte vor allem durch die genannten Annäherungen signifikant
reduziert werden. 

Damit konnte im Rahmen dieser Masterarbeit ein effizientes Modell entwickelt und
implementiert werden, um die nichtlineare Wellenausbreitung bei der
Ultraschallbildgebung abzubilden. 



POSTED IN NEWS | KOMMENTARE DEAKTIVIERT FÜR MODELLING AND SIMULATION OF
NONLINEAR WAVE PROPAGATION IN ULTRASOUND IMAGING


ADVANCED BAYESIAN STATISTICAL METHODS FÜR FAST PREDICTION OF HUMAN MOTION IN
COOPERATIVE HUMAN-ROBOT INTERACTION USING SPACE-TIME MODELS

POSTED ON 20. SEPTEMBER 2022 BY MARGIT LETTER

… ist der Titel des Roland-Mittermeir-Preises 2020 und wurde vom Förderverein
Technische Fakultät mit EUR 1.500,00 ausgezeichnet. Der Autorin und
Preisträgerin, Frau Dipl.-Ing.in Kathrin Spendier BSc, wurde der Preis im Rahmen
einer TEWI-Veranstaltung (gemeinsam mit der Vergabe der TEWI-Schüler*innenpreise
und Best Performer Awards) am 16. September 2022 übergeben und die Arbeit wird
hier kurz vorgestellt:

The increasing demand for collaborative robot systems in industrial applications
has led to new and interesting research areas in the field of personal safety.
By guaranteeing personal safety, the common working area must be monitored
completely by sensors. For this purpose, there are a large number of
standard-certified safety devices such as laser scanners or safety light
curtains. In addition to the classic safety devices, imaging systems are also
tested for their suitability in practical applications. The project comprises
the modelling of spatially and temporally variable data in an industrial
context. To improve safety between humans and robots, safety devices have to be
installed at suitable positions in the room. These sensors have to be analysed
in space and time and evaluated on the basis of statistical methods or models,
the overall uncertainty should be evaluated. The thesis consists of
theoretically processing statistical models to analyze and model human-robot
interaction. Among other things, the calculation of the minimum distance between
the human and the robot should ensure a safe human-robot relationship.


It is also important to pay attention to the technical specifications and
standards which must be fullfilled by the JOANNEUM RESEARCH ROBOTICS institute.
These technical specifications, in conjunction with the safety requirements, are
relevant to the collaborative operation of industrial robots. In order to gain
the most precise understanding of the safety of robot systems, the corresponding
standards must be worked through. In particular, space-time models for
three-dimensional data are examined and processed, which provide information
about the safety of human-robot collaboration. The goal is to predict human
motion in order to guarantee a confident working atmosphere between a human and
the robot. The focus in this work is the usage of Gaussian processes in
connection with the efficient Integrated Nested Laplace Approximation (INLA)
method, which will be used for model estimation. The developed models are
generated on the basis of existing data, with processing of existing R packages.
If packages in R are not available yet, suitable algorithms are implemented. The
implementation includes data preparation, model estimation and the corresponding
application of the model to the data. Finally, a corresponding toolbox is to be
set up in R for the robot safety. This is followed by an assessment of the
quality and precision of the models and methods from a statistical perspective.
The output is very satisfactory and the collected data can be used for further
data analysis and human motion predictions.

This project is planned in cooperation with the JOANNEUM RESEARCH institute
ROBOTICS on risk models for autonomous robots in a shared work environment with
humans. The practical aspects, corresponding implementations and graphical
creations are completely done in R.



POSTED IN NEWS | KOMMENTARE DEAKTIVIERT FÜR ADVANCED BAYESIAN STATISTICAL
METHODS FÜR FAST PREDICTION OF HUMAN MOTION IN COOPERATIVE HUMAN-ROBOT
INTERACTION USING SPACE-TIME MODELS

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