Investigating the Effect of Micro-Quadcopter Flight on UAS Instruction

This paper examines student perceptions of micro-quadcopter flights in a higher education setting through a case study format. The purpose of the flight activity discussed is to allow students to familiarize themselves with quadcopter flight characteristics, as early as possible, at their own pace in a low stress environment. Through a series of interviews with students who had taken a course where this activity was performed it was found that students enjoyed the activity and found it engaging. Some students felt that the activity provided them confidence for later courses, and many felt that it helped teach basic quadcopter control. It was also found that if the activity is repeated in later courses it should include some form of directed activity, instead of focusing on “free flight”. Several students brought up another activity in the course, simulator flights, and these are briefly discussed. Future work should look to find if these activities have a positive effect on student flight performance

Testing and development of causal relationships within the Balanced Scorecard in practice: a case study of Avinor

Temaet for denne masteroppgaven er testing og utvikling av årsak-virkning-sammenhenger innenfor balansert målstyring. Balansert målstyring er et verktøy for strategisk virksomhetsstyring som har vunnet stor utbredelse i både privat og offentlig sektor. Et av hovedelementene i balansert målstyring er strategikartet, der strategiske delmål plasseres i en årsak-virkning-sammenheng (kausal sammenheng) som samlet sett skal beskrive virksomhetens strategi og verdiskapningsprosess. Hvert strategiske delmål er representert med en eller flere styringsparametere, og gjennomføringen av strategiske initiativer skal sette virksomheten i stand til å kunne nå de strategiske delmålene. Mye tyder på at mange virksomheter sliter med å utnytte informasjonen de får fra sitt målstyringssystem. En av hovedårsakene til dette er at man mislykkes med å utvikle og validere de antatte årsakvirkning-sammenhengene i målstyringssystemet. Der forskningslitteraturen understreker viktigheten av at man utvikler og tester disse sammenhengene, så synes både konsulenter og praktikere å nedtone dette aspektet. Det er imidlertid lite forskning som har sett på hvordan virksomheter arbeider med dette i praksis. Formålet med denne oppgaven er derfor å belyse hvordan en virksomhet som benytter balansert målstyring arbeider med å utvikle, teste og videreutvikle årsak-virkning-sammenhengene i sitt målstyringssystem. For å kunne belyse dette har jeg tatt utgangspunkt i eksisterende forskning, og forsøkt å identifisere hva som er best practice i utvikling, testing og videreutvikling av årsak-virkning-sammenhengene i balansert målstyring. Dette har dannet grunnlaget for teoretiske proposisjoner som beskriver best practice for denne prosessen. Videre har det blitt gjennomført dybdeintervjuer av tre ansatte som sitter tett på bruken av balansert målstyring i Avinor, som er en stor norsk virksomhet som benytter balansert målstyring. Intervjuene har blitt supplert med sekundærdata som styringskort, strategikart og handlingsplaner. Resultatene fra datainnsamlingen har deretter blitt sammenlignet med de teoretiske proposisjonene. Funnene indikerer at de mange årsak-virkning-sammenhengene som ligger til grunn for balansert målstyring kan være problematiske. Det er et betydelig avvik mellom de teoretiske proposisjonene og måten Avinor arbeider med utvikling, testing og videreutvikling av årsak-virkning-sammenhengene i sitt målstyringssystem. Avinor har store utfordringer når det kommer til sammenhengen mellom de strategiske delmålene. De finner det til tider utfordrende å etablere utsagnskraftige styringsparametere, og informasjonen fra målstyringssystemet benyttes i varierende grad i prioriteringen av strategiske tiltak. Årsak-virkning-sammenhengene testes ikke i det hele tatt ved hjelp av kvantitative metoder, og i den grad sammenhenger testes, så er det ved hjelp av kvalitative vurderinger.This master’s thesis studies testing and development of causal relationships within the Balanced Scorecard. The Balanced Scorecard is a strategic performance management system used extensively in both private and public sector. A key element of the Balanced Scorecard is the strategy map where strategic objectives are linked in a causal relationship that is supposed to describe the organizations strategy and value creation process. One or more key performance indicators represent the strategic objectives. The purpose of the strategic initiatives is to enable the organization to achieve their strategic objectives. It is suggested that few organizations fully utilize the information they get from their performance management system. One of the main reasons for this is that they fail to develop and validate the hypothesis of the causal relationships in their management system. Research literature emphasise the importance of developing and testing these relationships. However, both consultants and practitioners seem to fade down the importance of this aspect. Few studies have examined how organizations are developing and testing the causal relationships in practice. Hence, the purpose of this study is to examine how an organization that has implemented the Balanced Scorecard is developing, testing and evolving the causal relationships within their management system. To examine this issue I have tried to identify best practice for developing, testing and evolving the causal relationships within the Balanced Scorecard based on existing research. This has formed the basis for theoretical propositions describing best practice for this process. Further, I have conducted individual interviews with employees working with the Balanced Scorecard in Avinor, a large Norwegian public company using the Balanced Scorecard. Secondary data like scorecards, strategy maps and an action plan have supplemented the interview data. The results from the data collection have been compared with the theoretical propositions. The results indicates that the many causal relationships within the Balanced Scorecard could be problematic. There is a considerable discrepancy between the theoretical propositions and the way Avinor is developing, testing and evolving the causal relationships within their management system. Avinor is having difficulties establishing the causal relationship between the strategic objectives. They find it difficult to establish key performance indicators that is truly representing the strategic objectives and the information from the scorecard is used only to a certain degree in prioritizing strategic initiatives. They do not use quantitative methods in the testing of the causal relationships and if there is any testing of the causal relationships, it is based on qualitative evaluations.M-Ø

Bioenergy and links to agriculture & LULUCF in a Nordic context

publishedVersio

Investigating the Effect of Micro-Quadcopter Flight on UAS Instruction

This paper examines student perceptions of micro-quadcopter flights in a higher education setting through a case study format. The purpose of the flight activity discussed is to allow students to familiarize themselves with quadcopter flight characteristics, as early as possible, at their own pace in a low stress environment. Through a series of interviews with students who had taken a course where this activity was performed it was found that students enjoyed the activity and found it engaging. Some students felt that the activity provided them confidence for later courses, and many felt that it helped teach basic quadcopter control. It was also found that if the activity is repeated in later courses it should include some form of directed activity, instead of focusing on “free flight”. Several students brought up another activity in the course, simulator flights, and these are briefly discussed. Future work should look to find if these activities have a positive effect on student flight performance

Deep Learning for Station Keeping of AUVs

Denne oppgaven undersøker mulighetene for å anvende maskinlæring, mer spesifikt dyp læring, for å holde et autonomt undervannsfartøy i en fast ønsket posisjon (eng: station keeping). Dette er en videreføring av forarbeidet som ble gjort av Knudsen på temaet [10]. Bruken av dyp læring i denne oppgaven omhandler utviklingen av et tilstrekkelig kontrolldesign for å oppnå station keeping, som betyr at fartøyet holdes konstant i alle seks frihetsgrader (6-DOF, eng: six degrees of freedom). Station keeping egenskaper er ekstremt viktig for å kunne gjennomføre undervannsoperasjoner effektivt. Undervanns kontrolldesign er komplisert, noe som er mye grunnet det komplekse undervannsmiljøet. Miljøet resulterer i ikke-lineær kontroll siden fartøyet er sensitiv til strømning og hydraulisk motstand. Dette gjør at klassiske model-baserte kontrolldesign er vanskelig å anvende. Disse vanskelighetene, sammen med den raske utviklingen som har vært i kunstig intelligens, har skapt en stor interesse rundt mulighetene for å bruke maskinlæringsteknikker i undervanns kontrolldesign. For å utvikle samt trene en kontroller basert på maskinlæring for station keeping brukes en dynamisk modell av en BlueROV2, som er et lite fjernstyrt undervannsfartøy. Fartøyet blir kontrollert i 6-DOF ved å foreslå bruken av et todelt kontrolldesign som består av en Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algoritme og en Proportional-Derivative (PD) kontroller. For å trene kontrolleren brukes to simuleringsmiljøer, Gazebo og Robot Operating System (ROS), sammen med maskinlæringsrammeverket TensorFlow. I simulering har BlueROV2en ikke en fysisk tilkobling til en operatør, noe som gjør at det er antatt at den opptrer som et autonomt undervannsfartøy. Resultatene fra simulering viser at det er mulig å tilstrekkelig trene en maskinlæringsalgoritme for å oppnå station keeping i 6-DOF. Dette blir gjort ved å bruke DDPG algoritmen til å kontrollere thrust bidraget i jag x og svai y, og PD kontrolleren til å kontrollere thrust bidraget i hiv z, stamp φ, rull θ og gir ψ. Ved å validere resultatene viser det seg at station keeping blir oppnådd med avvik i størrelsesordenen 0.01 meter i simulering og 0.1 meter for det virkelige systemet. Hovedgrunnen til forskjellene er at den dynamiske modellen ikke er helt eksakt samt mangler i det virkelige posisjonssystemet. Arbeidet med denne oppgaven har også resultert i et abstract til IEEE Oceans 2019 konferansen i Seattle. Bidraget finnes i Appendix B

An educational game for enhanced medical imaging interpretation skills

In the field of medicine, medical imaging is a tool of significance. It is a noninvasive diagnostic method and an instrument for guiding surgical equipment inside the patient. There exist different types of image modalities and technologies for different areas of medicine. What they all have in common, is that in order to utilize the tools to its full potential, practice and training are required. This thesis evaluates the current state of medical imaging interpretation learning software. The goal is to improve previous work and expand available software to further enhance how medical staff can practice medical imaging interpretation. Emphasis is put on game elements and its ability to encourage users to learn. A software system, Medical Imaging Interpretation Courseware (MIIC), was chosen to be used as the basis for a new platform to reach the goal. MIIC implements classroom-centered training and an admin interface to help the creation of exercises. The admin interface was improved to make collecting and generating image-based questions simpler and more efficient for the administrators. A new application was created with a focus on compatibility with all platforms, especially mobile devices for easy access. The application utilizes game elements like scoring to motivate the users to continuously strive to increase their high score, and improve their skill in medical imaging interpretation. The application was tested on a group of medical students, and the results showed that most users found the game elements motivating and perceived the application as useful. The test users reported that the application would be beneficial as a supplement to their already existing training program

Bioenergy and links to agriculture & LULUCF in a Nordic context

publishedVersio