own-publications.bib

@misc{habil-spontaneous-authentication,
  author = {Rene Mayrhofer},
  title = {Ubiquitous Computing Security: Authenticating Spontaneous Interactions},
  month = {September},
  year = {2008},
  note = {Habilitation thesis, University of Vienna},
  abstract = {This habilitation thesis (``Sammelhabilitation'') collects and summarises
	original research by the author, primarily in the area of security
	for spontaneous interaction. Spontaneous interaction is one of the
	key aspects of ubiquitous computing, and securing such spontaneous
	interactions between devices that typically communicate over wireless
	and therefore invisible channels requires human-verifiable authentication.
	Sub-topics discussed in this thesis include interaction methods,
	cryptographic protocols, and sensor data analysis.
	
	The thesis consists of two parts: Part~I defines the focus of this
	specific research area, methodically reviews the current state of
	the field, puts the collected publications into perspective, and
	summarises the author's contributions. Part~II contains reproductions
	of the twelve publications collected in this thesis.},
  day = {15},
  documenturl = {http://www.mayrhofer.eu.org/downloads/publications/Habil-Authenticating-Spontaneous-Interactions.pdf},
  pubtype = {thesis},
  school = {University of Vienna, Austria}
}
@phdthesis{phd-contextprediction,
  author = {Rene Mayrhofer},
  title = {An Architecture for Context Prediction},
  school = {Johannes Kepler University of Linz, Austria},
  year = {2004},
  month = {October},
  abstract = {Pervasive Computing is a new area of research with increasing prominence;
	it is situated at the intersection between human/computer interaction,
	embedded and distributed systems and networking technology. Its declared
	aim is a holistic design of computer systems, which is often described
	as the disappearance of computer technology into the periphery of
	daily life. One central aspect of this vision is a partial replacement
	of explicit, obtrusive interfaces for human/computer interaction
	that demand exclusive user attention with implicit ones embedded
	into real-world artifacts that allow intuitive and unobtrusive use.
	This kind of interaction with computer systems suits human users
	better, but necessitates an adaption of such systems to the respective
	context in which they are used. Context is, in this regard, understood
	as any information about the current situation of a person, place
	or object that is relevant to the user interaction. Context-based
	interaction, which is pursued by the design and implementation of
	context-sensitive systems, is therefore one of the building blocks
	of Pervasive Computing. Within the last five years, a number of seminal
	publications on the recognition of current context from a combination
	of different sensors have been written within this field.
	
	This dissertation tackles the next logical step after the recognition
	of the current context: the prediction of future contexts. The general
	concept is the prediction of abstract contexts to allow computer
	systems to proactively prepare for future situations. This kind of
	high-level context prediction allows an integral consideration of
	all ascertainable aspects of context, in contrast to the autonomous
	prediction of individual aspects like the geographical position of
	the user. It allows to consider patterns and interrelations in the
	user behavior which are not apparent at the lower levels of raw sensor
	data. The present thesis analyzes prerequisites for user-centered
	prediction of context and presents an architecture for autonomous,
	background context recognition and prediction, building upon established
	methods for data based prediction like the various instances of Markov
	models. Especial attention is turned to implicit user interaction
	to prevent disruptions of users during their normal tasks and to
	continuous adaption of the developed systems to changed conditions.
	Another considered aspect is the economical use of resources to allow
	an integration of context prediction into embedded systems. The developed
	architecture is being implemented in terms of a flexible software
	framework and evaluated with recorded real-world data from everyday
	situations. This examination shows that the prediction of abstract
	contexts is already possible within certain limits, but that there
	is still room for future improvements of the prediction quality.},
  day = {23},
  documenturl = {http://www.mayrhofer.eu.org/downloads/publications/PhD-ContextPrediction-2004.pdf},
  kurzfassung = {Pervasive Computing ist eine neue, zunehmend an Bedeutung gewinnende
	Forschungsrichtung an der Ber\"uhrungsstelle zwischen Benutzerinteraktion,
	eingebetteten und verteilten Systemen und Netzwerktechnologien. Das
	erkl\"arte Ziel ist eine holistische Gestaltung von Computertechnologie,
	oft gleichge- setzt mit dem “Verschwinden” derselben in den Hintergrund
	des t\"aglichen Lebens. Ein zentraler Aspekt bei der Verfolgung dieses
	Ziels ist die Reduktion expliziter, vereinnahmender Schnittstellen
	zur Mensch-Maschine Interaktion zugunsten impliziter, in Alltagsgegenst\"anden
	verankerter. W\"ahrend erstere die Aufmerksamkeit von Benutzern binden,
	erlauben letzere eine intuitive und unaufdringliche Benutzung. Diese
	dem Menschen eher entgegenkommende Form des Umgangs mit Computersystemen
	erfordert jedoch die Anpassung solcher Systeme an den jeweiligen
	Kontext, in dem sie betrieben werden. Kontext wird hierbei, wie in
	diesem Zusammenhang \"ublich, als die Ansammlung von f\"ur die Benutzerinteraktion
	relevanter Information \"uber die aktuelle Situation einer Person,
	eines Ortes oder eines Objekts verstanden. Die sogenannte kontextbezogene
	Interaktion, manifestiert durch den Entwurf und die Konstruktion
	kontextsensitiver Systeme, ist daher einer der Grundpfeiler von Pervasive
	Computing. Im Zuge dieser wissenschaftlichen Sto{\ss}richtung entstanden
	innerhalb der letzten f\"unf Jahre entscheidende Arbeiten zur Erkennung
	des aktuellen Kontext anhand verschiedenartigster Sensoren, die in
	Kombination miteinander ein m\"oglichst breit gestreutes Modell der
	realen Welt liefern sollen.
	
	In dieser Dissertation wird der n\"achste logische Schritt einer eingehenderen
	Betrachtung unterzogen: die Vorhersage zuk\"unftiger Kontexte. Der
	generelle Ansatz ist dabei die Vorhersage abstrakter Kontexte mit
	dem Ziel, Computersysteme auf zuk\"unftig eintretende Situationen
	proaktiv vorbereiten zu k\"onnen. Diese Vorhersage von Kontext auf
	abstrakter Ebene erlaubt gegen\"uber der unabh\"angigen Vorhersage
	einzelner Aspekte — wie exemplarisch der geographischen Position
	des Benutzers — eine gemeinsame Betrachtung aller erfassbaren Aspekte.
	Dadurch wird eine Auswertung von Mustern und Zusammenh\"angen im
	Benutzerverhalten, die auf niedrigeren Betrachtungsebenen nicht erkennbar
	sind, erm\"oglicht. Die vorliegende Arbeit analysiert die Bedingungen
	f\"ur benutzergerechte Vorhersage von Kontext und entwickelt, aufbauend
	auf bereits bekannten Methoden zur datenbasierten Vorhersage wie
	beispielsweise den verschiedenartigen Auspr\"agungen von Markov Modellen,
	eine Architektur zur automatischen, im Hintergrund ablaufenden Kontexterkennung
	und -vorhersage. Besonderes Augenmerk wird dabei auf implizite Benutzerinteraktion
	ohne Unterbrechung der Benutzer w\"ahrend ihrer normalen T\"atigkeiten
	und auf best\"andige Adaption der entwickelten Systeme aufgrund sich
	\"andernder Rahmenbedingungen gelegt. Ein weiterer Aspekt ist der
	sparsame Umgang mit Ressourcen zur m\"oglichen Integration von Kontextvorhersage
	in eingebettete Systeme. Die entwickelte Architektur wird anschlie{\ss}end
	in Form eines flexiblen Software-Frameworks umgesetzt und mit aufgezeichneten
	Daten aus allt\"aglichen Situationen evaluiert. Diese Betrachtung
	zeigt, dass die Vorhersage abstrakter Kontexte in Grenzen bereits
	m\"oglich ist, jedoch noch Raum f\"ur Verbesserungen der Vorhersagequalit\"at
	in zuk\"unftigen Arbeiten offen bleibt.},
  pubtype = {thesis}
}
@mastersthesis{thesis-snn,
  author = {Rene Mayrhofer},
  title = {A New Approach to a Fast Simulation of Spiking Neural Networks},
  school = {Johannes Kepler University of Linz, Austria},
  year = {2002},
  month = {July},
  abstract = {Spiking Neural Networks are considered as a new computation paradigm,
	representing the next generation of Artificial Neural Networks by
	offering more flexibility and degrees of freedom for modeling computational
	elements. Although this type of Neural Networks is rather new and
	there exists only a vague knowledge about its features, it is clearly
	more powerful than its predecessor, not only being able to simulate
	Artificial Neural Networks in real time but also offering new computational
	elements that were not available previously. Unfortunately, the simulation
	of Spiking Neural Networks currently involves the use of continuous
	simulation techniques which do not scale easily to large networks
	with many neurons.
	
	In this diploma thesis, a new model for Spiking Neural Networks is
	introduced; it allows the use of fast discrete event simulation techniques
	and possibly offers enormous advantages in terms of simulation flexibility
	and scalability without restricting the qualitative computational
	power. As a proof of concept, the new model has been implemented
	in a prototype simulation framework, written platform-independently
	in Java. This simulation framework utilizes solely discrete event
	simulation and has been successfully used to emulate typical Artificial
	Neural Networks and to simulate a biologically inspired filter model.
	The results of the conducted example simulations are presented and
	possible directions for future research are given. Additionally,
	a few advanced techniques regarding the use of discrete event simulation,
	which offers some new opportunities, are shortly discussed.},
  day = {31},
  documenturl = {http://www.mayrhofer.eu.org/downloads/publications/DiplomaThesis-2002-screen.pdf},
  kurzfassung = {Spikende Neuronale Netzwerke werden aufgrund ihrer verbesserten Flexibilit\"at
	und erh\"ohten Anzahl von Freiheitsgraden gerne als ein neues Berechnungs-Paradigma
	angesehen – sie stellen den direkten Nachfolger der K\"unstlichen
	Neuronalen Netzwerke dar. Obwohl die Eigenschaften dieses neuen Typs
	Neuronaler Netzwerke derzeit nur in begrenztem Ma{\ss}e bekannt sind,
	ist er dennoch eindeutig leistungsf\"ahiger als sein Vorg\"anger;
	au{\ss}er der m\"oglichen Simulation K\"unstlicher Neuronaler Netzwerke
	in Echtzeit k\"onnen neue, zuvor unbekannte Berechnungselemente in
	der Modellierung verwendet werden. Allerdings erfordern aktuelle
	Implementierung zur Simulation Spikender Neuronaler Netzwerke bisher
	den Einsatz kontinuierlicher Simulationstechniken, durch die Skalierbarkeit
	auf gro{\ss}e Netzwerke mit vielen Neuronen erschweren.
	
	Diese Diplomarbeit f\"uhrt ein neues Modell f\"ur Spikende Neuronale
	Netzwerke ein, welches die Anwendung von schneller, diskreter ereignisbasierter
	Simulation erlaubt; dadurch entstehen m\"oglicherweise enorme Vorteile
	in Flexibilit\"at und Skalierbarkeit, ohne die qualitative Berechnungsleistung
	zu mindern. Das neue Modell wurde au{\ss}erdem in einem Plattform-unabh\"angigen,
	in Java geschriebenen Prototyp-Simulationsframework implementiert.
	Durch die ausschlie{\ss}liche Verwendung diskreter ereignisbasierter
	Simulation beweist das Framework die Funktionsf\"ahigkeit des neuen
	Konzepts – es wurde bereits erfolgreich zur Emulation von Standardtypen
	K\"unstlicher Neuronaler Netzwerke sowie zur Simulation eines biologisch
	inspirierten Filter-Modells eingesetzt. Die Resultate dieser Simulationen
	werden in folgenden Kapiteln pr\"asentiert und m\"ogliche Richtungen
	f\"ur zuk\"unftige Weiterentwicklungen angegeben. Zus\"atzlich werden
	einige erweiterte Techniken bez\"uglich des Einsatzes diskreter ereignisbasierter
	Simulation angegeben, um die durch das neue Konzept entstandenen
	M\"oglichkeiten nutzen zu k\"onnen.},
  pubtype = {thesis}
}