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}
}