Skip to main content
Login | Suomeksi | På svenska | In English

Master's theses

Collections

Recent Submissions

  • Cognition-aware Dwell Time Modeling: Evaluating Relevance and Usefulness 
    Pritom Kumar, Das (2024)
    Many researchers use dwell time, a measure of engagement with information, as a universal measure of importance in judging the relevance and usefulness of information. However, it may not fully account for individual cognitive variations. This study investigates how individual differences in cognitive abilities, specifically working memory and processing speed, can significantly impact dwell time. We examined the browsing behavior of 20 individuals engaged in information-intensive tasks, measuring their cognitive abilities, tracking their web page visits, and asses their perceived relevance and usefulness of the information encountered. Our findings shows a clear connection between working memory, processing speed, and dwell time. Based on this finding, we developed a model that combines both cognitive abilities and dwell time to predict the relevance and usefulness of web pages. Interestingly, our analysis reveals that cognitive abilities, particularly fluid intelligence, significantly influence dwell time. This highlights the importance of incorporating individual cognitive differences into prediction models to improve their accuracy. Thus, personalized services that set dwell time thresholds based on individual users' cognitive abilities could provide more accurate estimations of what users find relevant and useful.
  • Vuodenaikaisvaihtelun vaikutus kaupunkivesien fysikaalis-kemiallisiin ominaisuuksiin ja piileväyhteisöön 
    Hynynen, Laura (2024)
    Kaupunkien virtavedet ovat tärkeä osa kaupunkiympäristöä. Ihmistoiminta ja vettä läpäisemätön maanpinta vaikuttavat kuitenkin veden laatuun, ja ilmastomuuttujat säätelevät kuormituksen mekanismia ja määrää. Kylmätalvisilla alueilla muutokset ilmasto-olosuhteissa luovat vesiin vuodenaikaisvaihtelua. Tässä tutkimuksessa tarkastellaan tätä vaihtelua kaupunkiympäristössä. Näytteitä kerättiin seitsemästä pääkaupunkiseudun virtavedestä talven, kevään ja alkukesän 2023 aikana. Kentällä vesistä mitattiin sähkönjohtokyky, lämpötila ja pH, ja laboratoriossa määritettiin kiintoaineen ja liuenneen aineen määrä, veden väri sekä ravinnepitoisuudet. Piilevänäytteistä valmistetuista kestopreparaateista tunnistettiin jokaisesta 500 piileväyksilöä. Aineistoon lisättiin myös ilmastotiedot. Ajallisia muutoksia tarkasteltiin kuvaajien avulla, ja muuttujien välisiä yhteyksiä R studiossa Spearmanin korrelaatiokertoimen, yleistetyn lineaarisen sekamallin, pääkomponenttianalyysin sekä redundanssianalyysin avulla. Tutkimusjakso voitiin jakaa kylmään ja lämpimään kauteen. Kylmällä kaudella vaihteleva sademäärä ja lumiolosuhteet olivat yhteydessä veden korkeaan sähkönjohtokykyyn ja nitraattipitoisuuteen, minkä lisäksi veden fysikaalis kemiallinen laatu vaihteli runsaasti. Talvi- ja kevättulvat vaikuttivat tähän merkittävästi. Lämpimän kauden aikana muutokset olivat vähäisiä, ja ne olivat yhteydessä erityisesti ajoittaisiin vesisateisiin. Piileväyhteisössä lajirunsaus oli suurimmillaan kylmällä kaudella, mutta lajiston similariteetti vaihteli alueellisesti merkittävästi. Lämpimällä kaudella muutokset olivat yhtenäisempiä. Piilevälajiston muutokset olivat yhteydessä veden fysikaalis-kemialliseen vaihteluun, erityisesti veden nitraattipitoisuuteen, joka oli suurimmillaan kylmän kauden aikaan. Pääkaupunkiseudun kaupunkien virtavesien vuodenaikaisseurantaa on tehty hyvin vähän, ja tulokset luovat tärkeän vertailukohdan tulevaisuuden tutkimuksille. Jatkossa tutkimusta tulisi suorittaa kaikkina vuodenaikoina ja useamman vuoden ajan. Piilevien osalta tutkimus avaa keskustelun uudelle tutkimussuunnalle, jossa piilevien avulla voitaisiin tarkastella virtavesiä myös kylminä aikoina. Jatkuvalla ja monipuolisella seurannalla voidaan edistää kaupunkien virtavesien hyvinvointia.
  • Ympäristötekijöiden vaikutus piilevien ekologisiin ryhmiin ja piileväyhteisöihin eri taksonomiatasoilla 
    Erfving, Natalia (2024)
    Benttisiä piileviä hyödynnetään virtavesien veden laadun ja ekologisen tilan seurannassa. Vesistöjen tilaa voidaan arvioida muun muassa erilaisten piileväindeksien avulla tai tarkastelemalla lajiston koostumusta. Tällaiset menetelmät perustuvat usein lajien herkkyyteen, koska tarkin mahdollinen taksonominen taso on nähty parhaana ympäristön tilan seurannassa. Piileväyksilöiden tunnistus lajitasolle voi kuitenkin olla haastavaa, minkä vuoksi myös korkeamman taksonomisen tason hyödyntämistä on tutkittu. Lajien herkkyyden sijaan ympäristön tilan seurannassa voidaan käyttää myös lajien piirteitä ja piirteiden perusteella määritettyjä ekologisia ryhmiä. Tässä tutkimuksessa testattiin, miten maantieteelliset ja paikalliset ympäristötekijät sekä valuma-alueen maanpeite vaikuttavat virtavesien piilevälajistoon. Tarkastelu tehtiin laji- ja sukutasolla sekä piilevien piirteitä ja ekologista luokittelua hyödyntämällä. Tavoitteena oli selvittää, miten ympäristömuuttujat vaikuttavat eri vastemuuttuja-aineistoihin, miten hyvin aineistojen vaihtelua pystytään selittämään, ja milloin mitäkin vasteaineiston muotoa kannattaa käyttää. Tutkimuksessa oli 51 virtaveden havaintopaikkaa Etelä-, Kaakkois- ja Itä-Suomesta. Havaintopaikoilta määritettiin veden kemiallinen ja fysikaalinen laatu, uoman ympäristöön liittyviä muuttujia sekä piilevälajisto laji- ja sukutasolla. Lisäksi määritettiin havaintopaikkojen valuma-alueiden maanpeitteiden suhteelliset osuudet. Piilevät luokiteltiin ekologisiin ryhmiin Rimetin ja Bouchezin menetelmän mukaan. Vasteaineistoja oli kolme: lajitason aineisto, sukutason aineisto ja luokitteluaineisto. Selittävien muuttujien ja vastemuuttujien välisiä suhteita tarkasteltiin Spearmanin järjestyskorrelaatiokertoimen avulla. Ympäristömuuttujien vastetta piilevien piirteisiin ja ekologisiin ryhmiin sekä lajirunsauteen ja sukujen runsauteen testattiin yleistetyn lineaarisen mallin (GLM) avulla. Ympäristömuuttujien vaikutusta eri piileväaineistojen koostumukseen testattiin redundanssianalyysin (RDA) ja hajonnan osituksen avulla. Ympäristömuuttujilla pystyttiin selittämään hyvin laji- ja sukutason aineistojen koostumusta. Sukutason aineiston koostumusta pystyttiin selittämään RDA:n avulla paremmin kuin lajitason aineistoa. Ympäristömuuttujilla ei kuitenkaan pystytty selittämään kovin hyvin lajirunsautta tai sukujen runsautta. Ekologiset ryhmät ja lajien piirteet menestyivät hyvin korrelaatioanalyysissä ja yleistetyissä lineaarisissa malleissa, mutta huonosti etenkin hajonnan osituksessa. Korrelaatioanalyysissä ja GLM:ssä vastemuuttujista ekologisia ryhmiä ja piilevien piirteitä pystyttiin selittämään huomattavasti paremmin kuin lajirunsautta ja sukujen runsautta. Kokonaisfosforipitoisuus oli yhteydessä etenkin liikkuvien lajien osuuteen. Maanpeitemuodoista rakennetut alueet ja maatalousalueet selittivät hyvin liikkuvien lajien osuutta, joten liikkuvien lajien osuudella voidaan hyvin indikoida ihmistoiminnan vaikutuksia virtavesiin. Parhaiten ympäristömuuttujilla pystyttiin selittämään korkeaa profiilia ja kolonioita muodostavien lajien osuutta. Näiden osuutta etenkin johtokyky selitti hyvin. Tutkimuksen perusteella virtavesien tilaa voidaan tutkia suhteellisen luotettavasti piilevälajien ja -sukujen sekä piilevälajiston piirteiden ja ekologisten ryhmien avulla. Parhaan mahdollisen tuloksen saavuttamiseksi vastemuuttuja-aineiston muoto kannattaa valita tutkimuskysymysten ja -menetelmien mukaan.
  • Assessing the use of individual tree level terrestrial laser scanning data for tree microhabitat predictions 
    Becker, Eemil (2024)
    Tree microhabitats are important in assessing forest biodiversity and ecological value. Knowledge of what types of forests and trees bear the most microhabitats can be useful in sustainable forest management and conservation. Based on research that has been done on assessing the main drivers of microhabitats, tree age, size and developmental stage have been established as the main driving factors for microhabitats. Terrestrial laser scanning data has been used in microhabitat modelling, either at forest stand scale, or by directly detecting certain microhabitats from the data using machine learning. However, high precision individual tree level architectural data facilitated by terrestrial laser scanning and quantitative structure modelling has not yet been tested in microhabitat related research. In this thesis I use the detailed tree-level information that the quantitative structure models provide to determine whether high precision tree architectural data improves the modelling performance of tree microhabitats. Terrestrial laser scanning data was collected from ten plots in a hardwood riparian forest area near Leipzig, Germany. Two tree microhabitat inventories from these ten plots collected in the winter of 2020-2021 and January 2023 respectively as reference data sets. Running increasingly complex models for predicting microhabitat richness for the two datasets I found that 1) While the performance gets better with addition of more tree structural variables, the difference was not substantial between models using only variables attainable by less labour-intensive methods and models with more complex, TLS-derived variables. 2) Comparing the performance metrics between the two datasets showed that the models performed very differently between the inventories, suggesting that microhabitat inventory data collection is susceptible to subjectivity, and the surveys are prone to having observer biases. These discrepancies between the datasets further reinforce the established consensus that tree microhabitats are hard to detect. Difficulties with creating reliable reference data sets, along with the inherently random nature of tree microhabitat occurrence can make microhabitat modelling difficult. This thesis concludes that high precision tree structural data might not increase the microhabitat prediction power in a way that justifies the cost. The results support the established consensus that microhabitat occurrence is mainly driven by tree size and living status. Variables such as species, tree neighbourhood metrics and stand level metrics were not included in this study, but should be researched more, as for example, tree structural characteristics and compartmentalization capacity vary between tree species. Additionally, based on the findings in this thesis, further effort into the standardisation of microhabitat inventories and their collection should be done. There should be little to no room for interpretation regarding the typologies of microhabitats and their related field work methodologies, leading to less observer biases and more comparable and comprehensive data.
  • Topographic Influences on GNSS Jamming Signals: A Simulation Study in Finland 
    Lahtinen, Hanna (2024)
    Satellite positioning is vulnerable to interference due to the power of satellite signals. Satellite signals are exceptionally weak when they arrive to the Earth and therefore susceptible to radio frequency interference (RFI). This makes even low-power interference effective, possibly for radius of several kilometers. Global Navigation Satellite System (GNSS) services, such as positioning, navigation and timing services (PNT), are widely used among our society by civilians and authorities. Critical infrastructures, such as money transfer and electricity transmission networks, rely on accurate timing data provided by GNSS’s atomic clocks. These services are under a serious threat by RFI —intentionally created or not. In the areas that GNSS jamming signal can cover, the PNT services are most likely degraded or entirely unavailable. The easiest way to intentionally create RFI is to create jamming interference by broadcasting empty signal on satellite signal frequency with simple jamming radio devices aka jammers. Jammers disturb GNSS services by blocking entire positioning data or deteriorating positioning accuracy which leads to inaccurate location information. Jamming is an emerging global threat for GNSS services since jammers can be easily bought online, even though jamming is illegal in Europe and many other regions. Incentives for jamming differ by the user group of jamming equipment. Civilian jamming is mostly done with low-power jammers for protecting privacy by hiding location information and it is normally done without further knowledge about the effects for the surrounding environment. The more severe threat is done with high-power jamming equipment by professionals. This kind of interference has motives for either disturbance or denial of GNSS services or to defend against different location-based measures. Jamming and RFI are significant parts of electronic warfare. This study tested the usability of MATLAB’s RF Toolbox on simulating jamming signals horizontally in different topographies across Finland to demonstrate how spatially effective jamming actually is. Used jamming signals were simulated with four different powers on Galileo’s E1 and GPS’s L1 signal (1575.42 MHz) to exemplify the effects of different power interference. The simulations and inspection of signal propagation were done with MATLAB by visualizing the expected power of jamming signal and calculating propagation loss for receiver matrix above digital elevation model (DEM). The used method was not able to calculate propagation values for varying power and exact values for signal attenuation of jamming signal cannot be calculated with MATLAB. RFI is illegal in Finland, therefore field work is not possible for this kind of study. This study highlights the hindering or blocking effect of topography on jamming signal propagation alongside with the effectiveness of different jammer power levels. Signals obey signal propagation models, but topographic characteristics, such as hills, have an ability to hinder the propagation. The results emphasize the spatial effects of even low-power jammers that are used by civilians and accentuates the significance of topography to signal propagation. Effective jamming over different topographic characteristics can be conducted with even 500 mW jammer and increase of jammer power is able to cover extensive areas of irregular terrain. The most vulnerable areas to GNSS jamming are open, unbuilt areas. However, the impact of locally bounded urban jamming scenario is also severe to the population and infrastructures of the area.

Yhteystiedot

HELSINGIN YLIOPISTO