Requirements Engineering of Emergency Center's Response Plan

Tutkimus perustui Tekesin turvallisuusteknologiaohjelmaan ja sen alla toteutettuun SSMC/DDKM-projektiin. Tutkimuksen tavoitteena oli olla tukena suuronnettomuuksien mallintamisessa ja tutkia mallintamista, BPMN-prosessinotaatiota sekä mallinnustyökaluja. Tutkimuksen puolessa välissä varsinaiseksi tutkimusongelmaksi muodostui vastesuunnitelman vaatimusmääritelmä. Alkuperäisenä tavoitteena oli pyrkimys simuloida vasteita. Simulointi kuitenkin unohdettiin, koska valitun mallinnustyökalun simulointiominaisuudet eivät siihen riittäneet. Tutkimuksen tuloksena syntyi mallintamiseen, BPMN-kieleen ja työkaluihin liittyvää tietoutta, esimerkiksi miten muut viranomaiset mallintavat ja mitä julkisen hallinnon tietohallinnon neuvottelukunta suosittelee. Tuloksena syntyi myös arvio BPMN-standardista sekä arvio notaatiota toteuttavasta työkalusta, Tibcosta. Näistä saatua tietoutta sovellettiin vastesuunnitelman vaatimusmäärittelyyn ja sen tuloksena saatiin prosessikuvaus vastesuunnitelmalla painotettuna, alustava asiakasvaatimusten listaus vastesuunnitelmasta ja ehdotelma jatkotoimenpiteistä

Assessment of Crop Yield Prediction Capabilities of CNN Using Multisource Data

The growing abundance of digitally available spatial, geological, and climatological data opens up new opportunities for agricultural data-based input–output modeling. In our study, we took a convolutional neural network model previously developed on Unmanned Aerial Vehicle (UAV) image data only and set out to see whether additional inputs from multiple sources would improve the performance of the model. Using the model developed in a preceding study, we fed field-specific data from the following sources: near-infrared data from UAV overflights, Sentinel-2 multispectral data, weather data from locally installed Vantage Pro weather stations, topographical maps from National Land Survey of Finland, soil samplings, and soil conductivity data gathered with a Veris MSP3 soil conductivity probe. Either directly added or encoded as additional layers to the input data, we concluded that additional data helps the spatial point-in-time model learn better features, producing better fit models in the task of yield prediction. With data of four fields, the most significant performance improvements came from using all input data sources. We point out, however, that combining data of various spatial or temporal resolution (i.e., weather data, soil data, and weekly acquired images, for example) might cause data leakage between the training and testing data sets when training the CNNs and, therefore, the improvement rate of adding additional data layers should be interpreted with caution.acceptedVersionPeer reviewe

Assessment of Cloud Cover in Sentinel-2 Data Using Random Forest Classifier

In this paper, a novel cloud coverage assessment method for the Sentinel-2 data is presented. The method is based on the Random Forest classifier and the target values used in the training process are obtained by comparing the NDVI indexes calculated from the satellite and the UAV data. The developed method is shown to outperform the Sentinel Cloud Probability Mask (CLDPRB) and Scene Classification (SCL) data layers in detecting cloudy areas.acceptedVersionPeer reviewe

Erikoissairaanhoidon episodien laskeminen kansallisessa tilastoinnissa : Arviointihankkeen loppuraportti

Benchmarking-hank

Rauhaniemen kansankylpylän peruskorjaus huomioiden esteettömyys

Tämän työn tarkoitus on selvittää mitä asioita, määräyksiä ja asetuksia pitää ottaa huomioon tuodessaan esteettömyys Rauhaniemen kansankylpylään. Rauhaniemen kansankylpylän sauna on yksi Tampereen vanhimpia yleisiä saunoja järven rannalla. Sauna on ollut toiminnassa vuodesta 1957 lähtien. Nykyiset tilat ovat huonossa kunnossa ja esteettömyyttä ei ole otettu huomioon. Lähtökohta oli miettiä ja löytää mahdollisimman toimiva esteetön ratkaisu. Ratkaisulla mahdollistettaisiin mahdollisimman monille ihmisille palveluja Rauhaniemen kansankylpylässä. Esim. pyörätuolilla saunaan ja uimaan. Työssä selvitettiin käsitteet design for all, esteettömyys ja saavutettavuus. Tämän työn tarkoitus on olla apuna lopullisen peruskorjaussuunnitelman luomisessa, jonka TaTU ry toimittaa Tampereen kaupungille.Rauhaniemi Public bath is one of the oldest public saunas in Tampere by the lake. Rauhaniemi Public bath has been in operation since 1957. The existing facilities are in poor condition, and accessibility is not taken into account. The purpose of this thesis was to add accessibility in Rauhaniemi Public bath. The starting point was to think about and find the optimum solution for different people. When designing the bath services for disabled people many details have to be taken into consideration e.g. access to sauna in a wheelchair. The end result has to be functional. In this thesis were found out the issues, codes and regulations which must be taken into account. A proposal for Rauhaniemi Public bath renovation considering accessibility was formulated

Requirements Engineering of Emergency Center's Response Plan

Tutkimus perustui Tekesin turvallisuusteknologiaohjelmaan ja sen alla toteutettuun SSMC/DDKM-projektiin. Tutkimuksen tavoitteena oli olla tukena suuronnettomuuksien mallintamisessa ja tutkia mallintamista, BPMN-prosessinotaatiota sekä mallinnustyökaluja. Tutkimuksen puolessa välissä varsinaiseksi tutkimusongelmaksi muodostui vastesuunnitelman vaatimusmääritelmä. Alkuperäisenä tavoitteena oli pyrkimys simuloida vasteita. Simulointi kuitenkin unohdettiin, koska valitun mallinnustyökalun simulointiominaisuudet eivät siihen riittäneet. Tutkimuksen tuloksena syntyi mallintamiseen, BPMN-kieleen ja työkaluihin liittyvää tietoutta, esimerkiksi miten muut viranomaiset mallintavat ja mitä julkisen hallinnon tietohallinnon neuvottelukunta suosittelee. Tuloksena syntyi myös arvio BPMN-standardista sekä arvio notaatiota toteuttavasta työkalusta, Tibcosta. Näistä saatua tietoutta sovellettiin vastesuunnitelman vaatimusmäärittelyyn ja sen tuloksena saatiin prosessikuvaus vastesuunnitelmalla painotettuna, alustava asiakasvaatimusten listaus vastesuunnitelmasta ja ehdotelma jatkotoimenpiteistä

The role of applications and their vendors in evolution of software ecosystems

The most recent trends in the electronic commerce research have suggested that forming an ecosystem around a platform would create a winning solution. The ecosystem, consisting of vendors and external actors, would create competitive advantage for the platform owner. Furthermore, the sheer number of the actors has been used as the measure of the ecosystem’s well-being against competing ecosystems. Whereas a number of studies has been devoted to analyse the well-being indicators or structures of software ecosystems and the importance of complementors and complements are acknowledged, there is lack of studies addressing how the complementors affect into the evolution of ecosystems. This conceptual analysis aims to open discussion on this topic by using the mobile application ecosystems—such as Google Play or Apple’s iOS—as the case subject. While the results suggest some implications for the platform owners and complementors, more work is needed.acceptedVersionPeer reviewe

Crop Yield Prediction Using Multitemporal UAV Data and Spatio-Temporal Deep Learning Models

publishedVersionPeer reviewe

Conceptual design of an autonomous rover with ground penetrating radar : Application in characterizing soils using deep learning

In the pursuit to make agricultural production efficient, the earliest farmers used data in the form of notes of observations. In the current age of data,it has become easier to collect data over a wide spectrum of parameters. There are numerous sensing technologies for measuring processes and parameters over the field surface, typically mounted on satellites, aerial (drone), ground vehicle and static platforms. In the latest understanding, soil is gaining increasing attention and recognition for its significance in not only increasing productivity but also stabilizing the environment. However, characterizing soil in a field is not trivial, especially when required toaccess the deeper layers and quantifying the essential contents –water, nutrients and organic matter. This paper presents a short review of applications of ground penetrating radars (GPR) in measuring soil content and structure. The focusis ondeeplearning constructs that have been used for interpreting and establishing correlations. The review serves to inform design considerations for a planned autonomous rover that will be used for surveying field soils in the Satakunta region of FinlandacceptedVersionPeer reviewe