Aaltodoc

Aaltodoc is the institutional repository of Aalto University.

Aaltodoc has a new updated appearance. Instructions for searching and more information is available here.

Otakaari 1 grandhall. Photo: Esa Kapila
 

Communities in DSpace

Select a community to browse its collections.

Now showing 1 - 13 of 13

Recent Submissions

Kasvojentunnistusjärjestelmien huijaaminen ja huijauksilta puolustautuminen
(2026-02-22) Nurminen, Olli
School of Science | Bachelor's thesis
Kandidaatintyössä tehdään kirjallisuuskatsaus kasvojentunnistusjärjestelmien huijausmenetelmiin ja huijauksien havaitsemismenetelmiin. Tavoitteena on selvittää millaisia huijauksia kasvojentunnistusjärjestelmiä vastaan on, miten tehokkaita ne ovat, ja miten niitä vastaan voidaan puolustautua. Työssä käsittellään fyysisiä ja digitaalisia hyökkäyksiä ja niiltä puolustautumista. Fyysiset hyökkäykset sisältävät yksinkertaiset valokuva- ja videohyökkäykset sekä edistyneemmät laastarihyökkäyksen, silmälasien kehykset, silikonimaskin ja infrapunavalon hyödyntämisen. Digitaalisia hyökkäyksiä ovat kasvojen morfaus, aineistomyrkytys ja syväväärennökset. Hyökkäykset ovat hyvin tehokkaita järjestelmiä vastaan, joissa ei ole mitään huijauksenhavaitsemismenetelmää käytössä. Puolustusmenetelmiä ovat muun muassa elävyyden tunnistaminen ja adversiaalisien esimerkkien lisääminen koulutusaineistoon. Eri puolustusmentelmillä on omat vahvuutensa ja ne toimivat erittäin hyvin tiettyjä hyökkäyksiä vastaan. Tehokas puolustautuminen vaatii useamman puolustusmenetelmän yhdistämistä. Hyökkäykset kehittyvät sitä mukaan, kun niiltä pystytään puolustautumaan. Imitointihyökkäykset ovat kohdistettu yksittäiseen henkilöön ja vaativat teknistä osaamista. Tavallisen henkilön ei tarvitse olla kovin huolissaan tällaisen kohteeksi joutumisesta. järjestelmien kehittäjien on tärkeää tiedostaa haavoittuvuudet ja huomioida ne järjestelmien suunnittelussa.
Koneoppimisen hyödyntäminen tuotanto automaatiossa
(2025-12-08) Taipale, Eero
School of Engineering | Bachelor's thesis
Tämä kandidaatintyö on kirjallisuuskatsaus, jossa käsitellään koneoppimisen hyödyntä-mistä tuotantoautomaation yhteydessä. Aineisto koostuu pääosin viimeaikaisista tieteelli-sistä artikkeleista, alan raportoinneista sekä teollisuuden sovelluksia esittelevistä julkai-suista. Työssä esitellään keskeiset koneoppimisen menetelmät, joita sovelletaan teollisis-sa prosesseissa, kuten valvottu ja valvomaton oppiminen sekä vahvistusoppiminen. Li-säksi työssä tarkastellaan näiden menetelmien tyypillisiä käyttökohteita tuotantoautomaa-tion ympäristössä, esimerkiksi kunnossapidon ennakointi, laadunvalvonta, prosessin op-timointi, poikkeamien tunnistus ja robottien ohjaus. Työn tavoitteena on koota ja jäsentää tietoa koneoppimisen sovelluksista tuotantoauto-maation eri osa-alueilla sekä arvioida, millaisia hyötyjä ja haasteita menetelmiin liittyy. Erityistä huomiota kiinnitetään datan saatavuuteen ja laatuun, mallien integroitavuuteen olemassa oleviin automaatiojärjestelmiin, reaaliaikavaatimuksiin sekä turvallisuus- ja luotettavuusnäkökulmiin. Lisäksi työssä tarkastellaan lyhyesti mallien tulkittavuutta ja sen merkitystä teollisessa päätöksenteossa. Työ toteutetaan kirjallisuustutkimuksena, jossa eri tutkimusten tuloksia vertaillaan ja yhdistetään. Kirjallisuuskatsauksen perusteella koneoppimisen avulla voidaan parantaa tuotantojärjestelmien tehokkuutta, laatua ja käytettävyyttä, mutta onnistunut käyttöönotto edellyttää huolellista suunnittelua, riittävää dataa ja tiivistä yhteistyötä data-analytiikan ja automaatiotekniikan asiantuntijoiden välillä.
Pienydinvoiman turvallisuus: Oppeja muilta turvallisuuskriittisiltä aloilta
(2026-02-17) Brade, Elias
School of Science | Bachelor's thesis
Tämän opinnäytetyön tavoitteena oli selvittää, miten pienten modulaaristen ydinvoimaloiden (SMR, engl. small modular reactor) turvallisuussuunnittelussa voitaisiin soveltaa muiden turvallisuuskriittisten alojen turvallisuusoppeja. Työ tehtiin perehtymällä ilmailun, merialueiden öljyn- ja kaasunporauksen sekä terveydenhuollon onnettomuusraportteihin ja turvallisuusoppeihin. SMR-laitosten suurin eroavaisuus verrattuna perinteisiin ydinvoimalaitoksiin on lisääntynyt passiivinen turvallisuus. Ne voidaan suunnitella siten, ettei sähköä tai käyttäjää tarvita reaktorin turvallisuuden varmistamiseksi. Tekniikka ei kuitenkaan poista inhimillisten tekijöiden merkitystä. SMR-laitosten alhainen miehitys, mahdollinen etäohjaus ja muut SMR-voimaloiden erityispiirteet tuovat uusia haasteita turvallisuuskulttuuriin ja inhimillisen virheen torjuntaan verrattuna tavanomaisiin voimalaitoksiin. Ilmailu keskeinen oppi oli miehistön resurssienhallintakoulutus ja skenaarioihin perustuva simulaatiokoulutus, jotka parantavat tiimityötä ja päätöksentekoa häiriötilanteissa. Terveydenhuollosta ja ilmailusta keskeinen oppi oli oikeudenmukainen ja syyllistämätön organisaatiokulttuuri. Merellisen öljyn- ja kaasunporauksen turvallisuusoppi on kaikkien kohteessa toimivien tahojen yhteinen sitoutuminen turvallisuuden kehittämiseen ja selkeä vastuunjako. Johtopäätös oli, että SMR-laitosten turvallisuuden kehittämisessä voidaan soveltaa muiden alojen käytäntöjä yhdistettynä ydinvoiman omaan säätelyyn ja tekniikkaan. Useaa työssä käsiteltyä turvallisuusoppia edellytetään sääntelyssä ja sovelletaan jo valmiiksi ydinvoimaloiden turvallisuusjärjestelmässä.
Evaluation of battery recycling processes using exentropy: A novel multi-dimensional circularity indicator of materials concentration and energy preservation
(2026) Vierunketo, Minerva
School of Chemical Engineering | Doctoral thesis (article-based) | Defence date: 2026-03-13
The linear economy model dominates the consumption in our current society, which causes damage to e.g., critical resources and the environment. Thus, the transition from a linear economy into circular one is crucial and proper end-of-life (EoL) strategies are needed. To measure CE, several circularity indicators have been developed. However, the issue at hand is that the current productivity indicators focus mainly on one dimension at a time and therefore, indicators lack a consensus in the analysis and comparison of different technological solutions. Therefore, in this thesis, a newly developed multidimensional circularity indicator called “exentropy” (χ) is presented to account simultaneously for material concentration action and useful energy utilization of transformative stages using statistical entropy analysis (SEA) and exergy analysis (ExA), respectively. To provide a proof-of-concept of χ, a leaching reagent in a hydrometallurgical lithium-ion battery (LIB) recycling process was studied and optimized under the concentrations of 0.1 M, 1 M, and 2 M. χ was also used to compare a pyrometallurgical, a hydrometallurgical, and a direct LIB recycling process, and evaluate different LIB electrochemical discharge units using NaCl, Na2SO4, and Na2CO3. All the studied systems were simulated with HSC Chemistry® process simulation software to obtain mass and energy flows for the calculation of SEA, ExA, and χ. With the electrochemical discharge system, a weighting factor was applied for SEA to consider the irreversible loss of materials due to corrosion of batteries. The results showed that in the process optimization and comparison, SEA identified 0.1 M LiOH and pyrometallurgical process the optimal ones. On the contrary, ExA identified these two scenarios the least optimal. Exergy preservation was the best in the 2 M LiOH and hydrometallurgical systems. According to χ, the optimal systems were the 1 M LiOH and the direct recycling process. In discharge systems, exergy is not significantly destroyed, but it was discovered that corrosion preserves exergy by producing highly concentrated H2 from the water splitting reaction by inhibiting the production of O2. However, corrosion is not useful according to SEA. χ identified Na2CO3 as the most promising electrolyte over NaCl and Na2SO4, indicating that corrosion in electrochemical discharge systems is inefficient from the perspective of circularity despite the production of highly concentrated H2 gas. The overall results imply that there is indeed a need for more robust analysis using multidimensional indicators. In general, χ could identify the processes that offered the most useful compromises for material and useful energy preservation, which is a step closer to the circular economy goals.
Dissolution and regeneration of cellulose: Towards plastic-free films via systematic engineering: A versatile toolbox for processing regenerated cellulose films
(2026) Ahokas, Pauliina
School of Chemical Engineering | Doctoral thesis (article-based) | Defence date: 2026-03-13
Fossil-based plastics, especially in the packaging sector, create significant environmental and health burdens. They lead to persistent waste, marine pollution, and the accumulation of micro- and nanoplastics in organisms. These impacts highlight the urgent need for renewable alternatives that combine functionality and sustainability. While cellulose-based materials offer a biodegradable option to replace fossil-based films, current films lack flexibility and barrier properties required for demanding applications such as food packaging. This thesis addresses these challenges by engineering regenerated cellulose films through systematic design strategies using non-derivatizing solvent systems, ensuring preservation of the unique cellulose backbone and its inherent biodegradability. Three complementary approaches were explored: 1) increasing material utilization via hemicellulose-rich kraft pulps; 2) enhancing mechanical performance through controlled pulp blending; and 3) improving film functionality predictably by systematic plasticizer mixing. These strategies enabled precise control over dissolution, rheology, and film formation, supported by predictive regression models explaining up to 98% of the property variation. Hemicellulose retention improved process efficiency and film strength, while mixture design enhanced elasticity and toughness through multi-level molecular effects. Plasticizer choice and optimization achieved up to 50% higher strength and barrier improvements of 89% (water vapor) and 93% (oxygen) compared to traditional glycerol-plasticized films, surpassing commercial cellophane benchmarks. Predictive regression models enabled a data-driven approach to material design. These findings demonstrate that regenerated cellulose films can be tailored to meet packaging requirements while remaining biodegradable and structurally faithful to native cellulose. This work provides a scalable pathway toward plastic-free films, aligning with global circular economy goals and advancing cellulose-based materials as viable replacements for certain conventional plastics.