TY  - THES
A1  - Abdelwahab Hussein Abdelwahab Elsayed, Ahmed
T1  - Probabilistic, deep, and metric learning for biometric identification from eye movements
N2  - A central insight from psychological studies on human eye movements is that eye movement patterns are highly individually characteristic. They can, therefore, be used as a biometric feature, that is, subjects can be identified based on their eye movements. This thesis introduces new machine learning methods to identify subjects based on their eye movements while viewing arbitrary content. The thesis focuses on probabilistic modeling of the problem, which has yielded the best results in the most recent literature. The thesis studies the problem in three phases by proposing a purely probabilistic, probabilistic deep learning, and probabilistic deep metric learning approach. In the first phase, the thesis studies models that rely on psychological concepts about eye movements. Recent literature illustrates that individual-specific distributions of gaze patterns can be used to accurately identify individuals. In these studies, models were based on a simple parametric family of distributions. Such simple parametric models can be robustly estimated from sparse data, but have limited flexibility to capture the differences between individuals. Therefore, this thesis proposes a semiparametric model of gaze patterns that is flexible yet robust for individual identification. These patterns can be understood as domain knowledge derived from psychological literature. Fixations and saccades are examples of simple gaze patterns. The proposed semiparametric densities are drawn under a Gaussian process prior centered at a simple parametric distribution. Thus, the model will stay close to the parametric class of densities if little data is available, but it can also deviate from this class if enough data is available, increasing the flexibility of the model. The proposed method is evaluated on a large-scale dataset, showing significant improvements over the state-of-the-art. Later, the thesis replaces the model based on gaze patterns derived from psychological concepts with a deep neural network that can learn more informative and complex patterns from raw eye movement data. As previous work has shown that the distribution of these patterns across a sequence is informative, a novel statistical aggregation layer called the quantile layer is introduced. It explicitly fits the distribution of deep patterns learned directly from the raw eye movement data. The proposed deep learning approach is end-to-end learnable, such that the deep model learns to extract informative, short local patterns while the quantile layer learns to approximate the distributions of these patterns. Quantile layers are a generic approach that can converge to standard pooling layers or have a more detailed description of the features being pooled, depending on the problem. The proposed model is evaluated in a large-scale study using the eye movements of subjects viewing arbitrary visual input. The model improves upon the standard pooling layers and other statistical aggregation layers proposed in the literature. It also improves upon the state-of-the-art eye movement biometrics by a wide margin. Finally, for the model to identify any subject — not just the set of subjects it is trained on — a metric learning approach is developed. Metric learning learns a distance function over instances. The metric learning model maps the instances into a metric space, where sequences of the same individual are close, and sequences of different individuals are further apart. This thesis introduces a deep metric learning approach with distributional embeddings. The approach represents sequences as a set of continuous distributions in a metric space; to achieve this, a new loss function based on Wasserstein distances is introduced. The proposed method is evaluated on multiple domains besides eye movement biometrics. This approach outperforms the state of the art in deep metric learning in several domains while also outperforming the state of the art in eye movement biometrics.
N2  - Die Art und Weise, wie wir unsere Augen bewegen, ist individuell charakteristisch. Augenbewegungen können daher zur biometrischen Identifikation verwendet werden. Die Dissertation stellt neuartige Methoden des maschinellen Lernens zur Identifzierung von Probanden anhand ihrer Blickbewegungen während des Betrachtens beliebiger visueller Inhalte vor. Die Arbeit konzentriert sich auf die probabilistische Modellierung des Problems, da dies die besten Ergebnisse in der aktuellsten Literatur liefert. Die Arbeit untersucht das Problem in drei Phasen.
In der ersten Phase stützt sich die Arbeit bei der Entwicklung eines probabilistischen Modells auf Wissen über Blickbewegungen aus der psychologischen Literatur. Existierende Studien haben gezeigt, dass die individuelle Verteilung von Blickbewegungsmustern verwendet werden kann, um Individuen genau zu identifizieren. Existierende probabilistische Modelle verwenden feste Verteilungsfamilien in Form von parametrischen Modellen, um diese Verteilungen zu approximieren. Die Verwendung solcher einfacher Verteilungsfamilien hat den Vorteil, dass sie robuste Verteilungsschätzungen auch auf kleinen Mengen von Beobachtungen ermöglicht. Ihre Flexibilität, Unterschiede zwischen Personen zu erfassen, ist jedoch begrenzt. Die Arbeit schlägt daher eine semiparametrische Modellierung der Blickmuster vor, die flexibel und dennoch robust individuelle Verteilungen von Blickbewegungsmustern schätzen kann. Die modellierten Blickmuster können als Domänenwissen verstanden werden, das aus der psychologischen Literatur abgeleitet ist. Beispielsweise werden Verteilungen über Fixationsdauern und Sprungweiten (Sakkaden) bei bestimmten Vor- und Rücksprüngen innerhalb des Textes modelliert. Das semiparametrische Modell bleibt nahe des parametrischen Modells, wenn nur wenige Daten verfügbar sind, kann jedoch auch vom parametrischen Modell abweichen, wenn genügend Daten verfügbar sind, wodurch die Flexibilität erhöht wird. Die Methode wird auf einem großen Datenbestand evaluiert und zeigt eine signifikante Verbesserung gegenüber dem Stand der Technik der Forschung zur biometrischen Identifikation aus Blickbewegungen.
Später ersetzt die Dissertation die zuvor untersuchten aus der psychologischen Literatur abgeleiteten Blickmuster durch ein auf tiefen neuronalen Netzen basierendes Modell, das aus den Rohdaten der Augenbewegungen informativere komplexe Muster lernen kann. Tiefe neuronale Netze sind eine Technik des maschinellen Lernens, bei der in komplexen, mehrschichtigen Modellen schrittweise abstraktere Merkmale aus Rohdaten extrahiert werden. Da frühere Arbeiten gezeigt haben, dass die Verteilung von Blickbewegungsmustern innerhalb einer Blickbewegungssequenz informativ ist, wird eine neue Aggrgationsschicht für tiefe neuronale Netze eingeführt, die explizit die Verteilung der gelernten Muster schätzt. Die vorgeschlagene Aggregationsschicht für tiefe neuronale Netze ist nicht auf die Modellierung von Blickbewegungen beschränkt, sondern kann als Verallgemeinerung von existierenden einfacheren Aggregationsschichten in beliebigen Anwendungen eingesetzt werden. Das vorgeschlagene Modell wird in einer umfangreichen Studie unter Verwendung von Augenbewegungen von Probanden evaluiert, die Videomaterial unterschiedlichen Inhalts und unterschiedlicher Länge betrachten. Das Modell verbessert die Identifikationsgenauigkeit im Vergleich zu tiefen neuronalen Netzen mit Standardaggregationsschichten und existierenden probabilistischen Modellen zur Identifikation aus Blickbewegungen.
Damit das Modell zum Anwendungszeitpunkt beliebige Probanden identifizieren kann, und nicht nur diejenigen Probanden, mit deren Daten es trainiert wurde, wird ein metrischer Lernansatz entwickelt. Beim metrischen Lernen lernt das Modell eine Funktion, mit der die Ähnlichkeit zwischen Blickbewegungssequenzen geschätzt werden kann. Das metrische Lernen bildet die Instanzen in einen neuen Raum ab, in dem Sequenzen desselben Individuums nahe beieinander liegen und Sequenzen verschiedener Individuen weiter voneinander entfernt sind. Die Dissertation stellt einen neuen metrischen Lernansatz auf Basis tiefer neuronaler Netze vor. Der Ansatz repäsentiert eine Sequenz in einem metrischen Raum durch eine Menge von Verteilungen. Das vorgeschlagene Verfahren ist nicht spezifisch für die Blickbewegungsmodellierung, und wird in unterschiedlichen Anwendungsproblemen empirisch evaluiert. Das Verfahren führt zu genaueren Modellen im Vergleich zu existierenden metrischen Lernverfahren und existierenden Modellen zur Identifikation aus Blickbewegungen.
KW  - probabilistic deep metric learning
KW  - probabilistic deep learning
KW  - biometrics
KW  - eye movements
KW  - biometrische Identifikation
KW  - Augenbewegungen
KW  - probabilistische tiefe neuronale Netze
KW  - probabilistisches tiefes metrisches Lernen
Y1  - 2019
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-467980
ER  - 
TY  - THES
A1  - AbuJarour, Mohammed
T1  - Enriched service descriptions: sources, approaches and usages
Y1  - 2011
CY  - Potsdam
ER  - 
TY  - THES
A1  - Al-Areqi, Samih Taha Mohammed
T1  - Semantics-based automatic geospatial service composition
T1  - Semantikbasierte automatische Komposition von GIS-Diensten
N2  - Although it has become common practice to build applications based on the reuse of existing components or services, technical complexity and semantic challenges constitute barriers to ensuring a successful and wide reuse of components and services. In the geospatial application domain, the barriers are self-evident due to heterogeneous geographic data, a lack of interoperability and complex analysis processes.
Constructing workflows manually and discovering proper services and data that match user intents and preferences is difficult and time-consuming especially for users who are not trained in software development. Furthermore, considering the multi-objective nature of environmental modeling for the assessment of climate change impacts and the various types of geospatial data (e.g., formats, scales, and georeferencing systems) increases the complexity challenges.
Automatic service composition approaches that provide semantics-based assistance in the process of workflow design have proven to be a solution to overcome these challenges and have become a frequent demand especially by end users who are not IT experts. In this light, the major contributions of this thesis are:
(i) Simplification of service reuse and workflow design of applications for climate impact analysis by following the eXtreme Model-Driven Development (XMDD) paradigm.
(ii) Design of a semantic domain model for climate impact analysis applications that comprises specifically designed services, ontologies that provide domain-specific vocabulary for referring to types and services, and the input/output annotation of the services using the terms defined in the ontologies.
(iii) Application of a constraint-driven method for the automatic composition of workflows for analyzing the impacts of sea-level rise. The application scenario demonstrates the impact of domain modeling decisions on the results and the performance of the synthesis algorithm.
N2  - Obwohl es gängige Praxis geworden ist, Anwendungen basierend auf der Wiederverwendung von existierenden Komponenten oder Diensten zu bauen, stellen technische Komplexität und semantische Herausforderungen Hindernisse beim Sicherstellen einer erfolgreichen und breiten Wiederverwendungen von Komponenten und Diensten. In der geowissenschaftlichen Anwendungsdomäne sind die Hindernisse durch heterogene geografische Daten, fehlende Interoperabilität und komplexe Analyseprozessen besonders offensichtlich.
Workflows manuell zu konstruieren und passende Dienste und Daten zu finden, welche die Nutzerabsichten und -präferenzen abdecken, ist schwierig und zeitaufwändig besonders für Nutzer, die nicht in der Softwareentwicklung ausgebildet sind. Zudem erhöhen die verschiedenen Zielrichtungen der Umweltmodellierung für die Bewertung der Auswirkungen von Klimaänderungen und die unterschiedlichen Typen geografischer Daten (z.B. Formate, Skalierungen, und Georeferenzsysteme) die Komplexität.
Automatische Dienstkompositionsansätze, die Semantik-basierte Unterstützung im Prozess des Workflowdesigns zur Verfügung stellen, haben bewiesen eine Lösung zur Bewältigung dieser Herausforderungen zu sein und sind besonders von Endnutzern, die keine IT-Experten sind, eine häufige Forderung geworden. Unter diesem Gesichtspunkt sind die Hauptbeiträge dieser Doktorarbeit:
I. Vereinfachung der Wiederverwendung von Diensten und des Workflowdesigns von Klimafolgenanalysen durch Anwendung des Paradigma des eXtreme Model-Driven Development (XMDD)
II. Design eines semantischen Domänenmodells für Anwendungen der Klimafolgenanalysen, welches speziell entwickelte Dienste, Ontologien (die domänen-spezifisches Vokabular zur Verfügung stellen, um Typen und Dienste zu beschreiben), und Eingabe-/Ausgabe-Annotationen der Dienste (unter Verwendung von Begriffen, die in den Ontologien definiert sind) enthält.
III. Anwendungen einer Constraint-getriebenen Methode für die automatische Komposition von Workflows zum Analysieren der Auswirkungen des Meeresspiegelanstiegs. Das Anwendungsszenario demonstriert die Auswirkung von Domänenmodellierungsentscheidungen auf die Ergebnisse und die Laufzeit des Synthesealgorithmus.
KW  - geospatial services
KW  - service composition
KW  - scientific workflows
KW  - semantic domain modeling
KW  - ontologies
KW  - climate impact analysis
KW  - GIS-Dienstkomposition
KW  - Wissenschaftlichesworkflows
KW  - semantische Domänenmodellierung
KW  - Ontologien
KW  - Klimafolgenanalyse
Y1  - 2017
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-402616
ER  - 
TY  - THES
A1  - Al-Saffar, Loay Talib Ahmed
T1  - Analysing prerequisites, expectations, apprehensions, and attitudes of University students studying computer science
Y1  - 2016
ER  - 
TY  - THES
A1  - Al-Saffar, Loay Talib Ahmed
T1  - Analysing prerequisites, expectations, apprehensions, and attitudes of university students studying Computer science
T1  - Analyse von Voraussetzungen, Erwartungen, Haltungen, Einstellungen und Befürchtungen von Bachelor-Studierenden der Informatik
N2  - The main objective of this dissertation is to analyse prerequisites, expectations, apprehensions, and attitudes of students studying computer science, who are willing to gain a bachelor degree. The research will also investigate in the students’ learning style according to the Felder-Silverman model. These investigations fall in the attempt to make an impact on reducing the “dropout”/shrinkage rate among students, and to suggest a better learning environment. 
The first investigation starts with a survey that has been made at the computer science department at the University of Baghdad to investigate the attitudes of computer science students in an environment dominated by women, showing the differences in attitudes between male and female students in different study years. Students are accepted to university studies via a centrally controlled admission procedure depending mainly on their final score at school. This leads to a high percentage of students studying subjects they do not want. Our analysis shows that 75% of the female students do not regret studying computer science although it was not their first choice. And according to statistics over previous years, women manage to succeed in their study and often graduate on top of their class. We finish with a comparison of attitudes between the freshman students of two different cultures and two different university enrolment procedures (University of Baghdad, in Iraq, and the University of Potsdam, in Germany) both with opposite gender majority.  
The second step of investigation took place at the department of computer science at the University of Potsdam in Germany and analyzes the learning styles of students studying the three major fields of study offered by the department (computer science, business informatics, and computer science teaching). Investigating the differences in learning styles between the students of those study fields who usually take some joint courses is important to be aware of which changes are necessary to be adopted in the teaching methods to address those different students. It was a two stage study using two questionnaires; the main one is based on the Index of Learning Styles Questionnaire of B. A. Solomon and R. M. Felder, and the second questionnaire was an investigation on the students’ attitudes towards the findings of their personal first questionnaire. Our analysis shows differences in the preferences of learning style between male and female students of the different study fields, as well as differences between students with the different specialties (computer science, business informatics, and computer science teaching). 
The third investigation looks closely into the difficulties, issues, apprehensions and expectations of freshman students studying computer science. The study took place at the computer science department at the University of Potsdam with a volunteer sample of students. The goal is to determine and discuss the difficulties and issues that they are facing in their study that may lead them to think in dropping-out, changing the study field, or changing the university.  The research continued with the same sample of students (with business informatics students being the majority) through more than three semesters. Difficulties and issues during the study were documented, as well as students’ attitudes, apprehensions, and expectations.  Some of the professors and lecturers opinions and solutions to some students’ problems were also documented. Many participants had apprehensions and difficulties, especially towards informatics subjects. Some business informatics participants began to think of changing the university, in particular when they reached their third semester, others thought about changing their field of study. Till the end of this research, most of the participants continued in their studies (the study they have started with or the new study they have changed to) without leaving the higher education system.
N2  - Thema der Dissertation ist die Untersuchung von Voraussetzungen, Erwartungen, Haltungen, Einstellungen und Befürchtungen von Bachelor Studierenden der Informatik. Darüber hinaus werden in der vorliegenden Analyse anhand des Solomon/Felder-Modells Lerntypen unter den Informatik-Studierenden untersucht mit dem Ziel, mittels einer vorteilhafter gestalteten Lernumgebung zur Lernwirksamkeit und zur Reduktion der Abbrecherquote beizutragen.
Zunächst werden anhand einer Vergleichsstudie zwischen Informatik-Studierenden an der Universität Bagdad und an der Universität Potsdam sowie jeweils zwischen männlichen und weiblichen Studierenden Unterschiede in der Wahrnehmung des Fachs herausgearbeitet. Hierzu trägt insbesondere das irakische Studienplatzvergabeverfahren bei, das den Studierenden nur wenig Freiheiten lässt, ein Studienfach zu wählen mit dem Ergebnis, dass viele Studierende, darunter überwiegend weibliche Studierende, gegen ihre Absicht Informatik studieren. Dennoch arrangieren sich auch die weiblichen Studierenden mit dem Fach und beenden das Studium oft mit Best-Noten.
Der zweite Teil der Dissertation analysiert Lernstile von Studierenden des Instituts für Informatik der Universität Potsdam auf der Grundlage des Modells von Solomon/Felder mit dem Ziel, Hinweise für eine verbesserte Gestaltung der Lehrveranstaltungen zu gewinnen, die Lernende in der für sie geeigneten Form anspricht. Die Ergebnisse zeigen die Schwierigkeit, dieses Ziel zu erreichen, denn sowohl männliche und weibliche Studierende als auch Studierende von Informatik, Wirtschaftsinformatik und Lehramt Informatik weisen deutliche Unterschiede in den präferierten Lernstilen auf.
In einer dritten qualitativen Studie wurden mit Studierenden von Informatik, Wirtschaftsinformatik und Lehramt Informatik Interviews über einen Zeitraum der ersten drei Studiensemester geführt, um einen detaillierten Einblick in Haltungen, Einstellungen und Erwartungen zum Studium zu gewinnen sowie Probleme zu ermitteln, die möglicherweise zum Abbruch des Studiums oder zum Wechsel des Fachs oder der Universität führen können.
KW  - computer science education
KW  - dropout
KW  - changing the university
KW  - changing the study field
KW  - Computer Science
KW  - business informatics
KW  - study problems
KW  - tutorial section
KW  - higher education
KW  - teachers
KW  - professors
KW  - Informatikvoraussetzungen
KW  - Studentenerwartungen
KW  - Studentenhaltungen
KW  - Universitätseinstellungen
KW  - Bachelorstudierende der Informatik
KW  - Abbrecherquote
KW  - Wirtschaftsinformatik
KW  - Informatik
KW  - Universität Potsdam
KW  - Universität Bagdad
KW  - Probleme in der Studie
KW  - Lehrer
KW  - Professoren
KW  - Theoretischen Vorlesungen
KW  - Programmierung
KW  - Anleitung
KW  - Hochschulsystem
KW  - Informatik-Studiengänge
KW  - Didaktik der Informatik
Y1  - 2016
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-98437
ER  - 
TY  - THES
A1  - Albrecht, Alexander
T1  - Understanding and managing extract-transform-load systems
Y1  - 2013
ER  - 
TY  - THES
A1  - Alnemr, Rehab
T1  - Reputation object representation model for enabling reputation interoperability
Y1  - 2011
CY  - Potsdam
ER  - 
TY  - THES
A1  - Alsadeh, Ahmad
T1  - Augmented secure neighbor discovery: aligning security, privacy and usability
Y1  - 2013
CY  - Potsdam
ER  - 
TY  - THES
A1  - Andjelkovic, Marko
T1  - A methodology for characterization, modeling and mitigation of single event transient effects in CMOS standard combinational cells
T1  - Eine Methode zur Charakterisierung, Modellierung und Minderung von SET Effekten in kombinierten CMOS-Standardzellen
N2  - With the downscaling of CMOS technologies, the radiation-induced Single Event Transient (SET) effects in combinational logic have become a critical reliability issue for modern integrated circuits (ICs) intended for operation under harsh radiation conditions. The SET pulses generated in combinational logic may propagate through the circuit and eventually result in soft errors. It has thus become an imperative to address the SET effects in the early phases of the radiation-hard IC design. In general, the soft error mitigation solutions should accommodate both static and dynamic measures to ensure the optimal utilization of available resources. An efficient soft-error-aware design should address synergistically three main aspects: (i) characterization and modeling of soft errors, (ii) multi-level soft error mitigation, and (iii) online soft error monitoring. Although significant results have been achieved, the effectiveness of SET characterization methods, accuracy of predictive SET models, and efficiency of SET mitigation measures are still critical issues. Therefore, this work addresses the following topics: (i) Characterization and modeling of SET effects in standard combinational cells, (ii) Static mitigation of SET effects in standard combinational cells, and (iii) Online particle detection, as a support for dynamic soft error mitigation.
Since the standard digital libraries are widely used in the design of radiation-hard ICs, the characterization of SET effects in standard cells and the availability of accurate SET models for the Soft Error Rate (SER) evaluation are the main prerequisites for efficient radiation-hard design. This work introduces an approach for the SPICE-based standard cell characterization with the reduced number of simulations, improved SET models and optimized SET sensitivity database. It has been shown that the inherent similarities in the SET response of logic cells for different input levels can be utilized to reduce the number of required simulations. Based on characterization results, the fitting models for the SET sensitivity metrics (critical charge, generated SET pulse width and propagated SET pulse width) have been developed. The proposed models are based on the principle of superposition, and they express explicitly the dependence of the SET sensitivity of individual combinational cells on design, operating and irradiation parameters. In contrast to the state-of-the-art characterization methodologies which employ extensive look-up tables (LUTs) for storing the simulation results, this work proposes the use of LUTs for storing the fitting coefficients of the SET sensitivity models derived from the characterization results. In that way the amount of characterization data in the SET sensitivity database is reduced significantly.
The initial step in enhancing the robustness of combinational logic is the application of gate-level mitigation techniques. As a result, significant improvement of the overall SER can be achieved with minimum area, delay and power overheads. For the SET mitigation in standard cells, it is essential to employ the techniques that do not require modifying the cell structure. This work introduces the use of decoupling cells for improving the robustness of standard combinational cells. By insertion of two decoupling cells at the output of a target cell, the critical charge of the cell’s output node is increased and the attenuation of short SETs is enhanced. In comparison to the most common gate-level techniques (gate upsizing and gate duplication), the proposed approach provides better SET filtering. However, as there is no single gate-level mitigation technique with optimal performance, a combination of multiple techniques is required. This work introduces a comprehensive characterization of gate-level mitigation techniques aimed to quantify their impact on the SET robustness improvement, as well as introduced area, delay and power overhead per gate. By characterizing the gate-level mitigation techniques together with the standard cells, the required effort in subsequent SER analysis of a target design can be reduced. The characterization database of the hardened standard cells can be utilized as a guideline for selection of the most appropriate mitigation solution for a given design.
As a support for dynamic soft error mitigation techniques, it is important to enable the online detection of energetic particles causing the soft errors. This allows activating the power-greedy fault-tolerant configurations based on N-modular redundancy only at the high radiation levels. To enable such a functionality, it is necessary to monitor both the particle flux and the variation of particle LET, as these two parameters contribute significantly to the system SER. In this work, a particle detection approach based on custom-sized pulse stretching inverters is proposed. Employing the pulse stretching inverters connected in parallel enables to measure the particle flux in terms of the number of detected SETs, while the particle LET variations can be estimated from the distribution of SET pulse widths. This approach requires a purely digital processing logic, in contrast to the standard detectors which require complex mixed-signal processing. Besides the possibility of LET monitoring, additional advantages of the proposed particle detector are low detection latency and power consumption, and immunity to error accumulation.
The results achieved in this thesis can serve as a basis for establishment of an overall soft-error-aware database for a given digital library, and a comprehensive multi-level radiation-hard design flow that can be implemented with the standard IC design tools. The following step will be to evaluate the achieved results with the irradiation experiments.
N2  - Mit der Verkleinerung der Strukturen moderner CMOS-Technologien sind strahlungsinduzierte Single Event Transient (SET)-Effekte in kombinatorischer Logik zu einem kritischen Zuverlässigkeitsproblem in integrierten Schaltkreisen (ICs) geworden, die für den Betrieb unter rauen Strahlungsbedingungen (z. B. im Weltraum) vorgesehen sind. Die in der Kombinationslogik erzeugten SET-Impulse können durch die Schaltungen propagieren und schließlich in Speicherelementen (z.B. Flip-Flops oder Latches) zwischengespeichert werden, was zu sogenannten Soft-Errors  und folglich zu Datenbeschädigungen oder einem Systemausfall führt. Daher ist es in den frühen Phasen des strahlungsharten IC-Designs unerlässlich geworden, die SET-Effekte systematisch anzugehen. Im Allgemeinen sollten die Lösungen zur Minderung von Soft-Errors sowohl statische als auch dynamische Maßnahmen berücksichtigen, um die optimale Nutzung der verfügbaren Ressourcen sicherzustellen. Somit sollte ein effizientes Soft-Error-Aware-Design drei Hauptaspekte synergistisch berücksichtigen: (i) die Charakterisierung und Modellierung von Soft-Errors, (ii) eine mehrstufige-Soft-Error-Minderung und (iii) eine Online-Soft-Error-Überwachung. Obwohl signifikante Ergebnisse erzielt wurden, sind die Wirksamkeit der SET-Charakterisierung, die Genauigkeit von Vorhersagemodellen und die Effizienz der Minderungsmaßnahmen immer noch die kritischen Punkte. 
Daher stellt diese Arbeit die folgenden Originalbeiträge vor: 
• Eine ganzheitliche Methodik zur SPICE-basierten Charakterisierung von SET-Effekten in kombinatorischen Standardzellen und entsprechenden Härtungskonfigurationen auf Gate-Ebene mit reduzierter Anzahl von Simulationen und reduzierter SET-Sensitivitätsdatenbank.
• Analytische Modelle für SET-Empfindlichkeit (kritische Ladung, erzeugte SET-Pulsbreite und propagierte SET-Pulsbreite), basierend auf dem Superpositionsprinzip und Anpassung der Ergebnisse aus SPICE-Simulationen.
• Ein Ansatz zur SET-Abschwächung auf Gate-Ebene, der auf dem Einfügen von zwei Entkopplungszellen am Ausgang eines Logikgatters basiert, was den Anstieg der kritischen Ladung und die signifikante Unterdrückung kurzer SETs beweist.
• Eine vergleichende Charakterisierung der vorgeschlagenen SET-Abschwächungstechnik mit Entkopplungszellen und sieben bestehenden Techniken durch eine quantitative Bewertung ihrer Auswirkungen auf die Verbesserung der SET-Robustheit einzelner Logikgatter.
• Ein Partikeldetektor auf Basis von Impulsdehnungs-Invertern in Skew-Größe zur Online-Überwachung des Partikelflusses und der LET-Variationen mit rein digitaler Anzeige.
Die in dieser Dissertation erzielten Ergebnisse können als Grundlage für den Aufbau einer umfassenden Soft-Error-aware-Datenbank für eine gegebene digitale Bibliothek und eines umfassenden mehrstufigen strahlungsharten Designflusses dienen, der mit den Standard-IC-Designtools implementiert werden kann. Im nächsten Schritt werden die mit den Bestrahlungsexperimenten erzielten Ergebnisse ausgewertet.
KW  - Single Event Transient
KW  - radiation hardness design
KW  - Single Event Transient
KW  - Strahlungshärte Entwurf
Y1  - 2022
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-534843
ER  - 
TY  - THES
A1  - Apfelbache, Rémy
T1  - Tolerierbare Inkonsistenzen in Konzeptbeschreibungen
Y1  - 2009
CY  - Potsdam
ER  -