Obhajoby tezí disertační práce v roce 2011

Mgr. Jaroslav Bayer

Záměr disertační práce:

Hlavní zájem doktorské práce představují metody a nástroje pro dolování znalostí z dat (Knowledge Discovery in Databases) v oblasti vzdělávání.
Výsledky výzkumu v této oblasti mají široké uplatnění – od předvídání hodnocení studentů až po efektivní tvorbu rozvrhů a rezervací místností. Cílem je nabídnout metody a nástroje pro hledání odpovědí na netriviální dotazy ohledně řízení výuky za účelem zvýšení efektivity vyučování nebo alokování zdrojů (místností, vyučujících, seminárních skupin). Lze očekávat, že výzkum pomocí metod dobývání znalostí odhalí řadu skrytých a užitečných vztahů, důležitých závislostí či vzorů.
Za tímto účelem je průběžně implementován nový nástroj s webovým rozhraním pro metody dobývání znalostí a strojového učení. Součástí je datový sklad. Výsledkem bude škálovatelný framework,který implementuje metody strojového učení s podporou začlenění funkcí již existujících nástrojů.
Výsledky práce by měly být užitečné jak pro učitele při zlepšování svých kurzů a předmětů, tak pro management fakulty/školy, nebo studenty při plánování svých studií.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. Petr Kosina

Záměr disertační práce:

Záměrem práce je studovat nové techniky z oblasti získávání informací z proudů dat, dále možnosti jejich aplikace a jejich přizpůsobení se novým situacím. Práce se věnuje zejména dvěma tématům.
Prvním je systém využívající metaučení z dat, které se určitým způsobem mění a obsahují opakující se koncepty neboli části dat, které mohou být popsány modelem naučeným na datech vyskytnuvších se již dříve. Systém je schopen vybrat vhodný klasifikátor pro příchozí data na základě záznamů, které ještě nebyly označkovány. A právě metaučení spolu s využitím kontextových informací jsou jedněmi z možností, jak využít takové záznamy k rychlejší adaptaci na změnu. Další předností systému je použití již naučených klasifikátorů, protože už z počátku jsou jejich predikce důvěryhodnější. Naším záměrem je se dále věnovat tomuto systému, rozvíjet ho a testovat na reálných datech. Mezi plánovaná rozšíření patří úprava a použití různých klasifikačních metod a taktéž metod pro klasifikaci, která využívá data pouze z jedné třídy.
Druhým tématem je vytvoření nové klasifikační metody odvozující pravidla z proudů dat. Tato technika zobecňuje rozhodovací stromy a její výhodou je především modularita, protože každé pravidlo je nezávislé na ostatních a může být interpretováno samostatně. Tato vlastnost je velmi slibná pro použití u již zmíněných dat obsahujících změnu (drift), protože je možné přizpůsobit pouze podmnožinu pravidel na rozdíl od nutnosti změny celého stromu.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Michail Tsikerdekis

Záměr disertační práce:

Becoming more and more widespread social networks have a tremendous potential to significantly improve the way that we communicate with others than through traditional communication channels but they could also prove to be more damaging to our personal lives if we fail to come up with proper design guidelines for them. There is a need for multidisciplinary software engineering that will allow the designers of social networking media to view far ahead into the future and evolution of a social network. They need to be able to predict what kind of interactions will take place and even alter the digital environment in order to achieve the wanted interactions while at the same time avoiding any unwanted ones that could negatively impact the online community. This proposed Ph.D. Thesis aims to provide software engineers with a starting point towards this goal by identifying the most frequent and common theories that describe online interactions and behaviors that we see today and form a set of application design guidelines that could be of use to them. Furthermore current methodologies and principles that are used in the software architectural design on the Internet, will be evaluated through this process and strengths and weaknesses related to the user interactions will be revealed and final recommendations will be made.
Teze disertační práce byly obhájeny.

RNDr. Petr Glos

Záměr disertační práce:

Masarykova univerzita postupně buduje nový univerzitní kampus v Bohunicích (UKB), který je vybaven řadou technologií pro zajištění provozu budov, komfortu a bezpečnosti jejich uživatelů. Zmíněné technologie jsou monitorovány a řízeny systémem BMS MU (Building Management System pro UKB). Tento systém umožňuje ukládání dat provozu technologií do relační databáze. Z těchto dat lze analyzovat a vyhodnocovat jak historii parametrů prostředí budov a místností (např. teploty, vlhkosti) a historii provozu jednotlivých technologií budov (např. teploty a tlaky v jednotlivých částech vytápění a vzduchotechniky), tak i historii poruchových a havarijních stavů.
Pochopitelným cílem a snahou Správy UKB, která je pověřena zajištěním provozu a správy budov UKB, je dosažení co nejnižších nákladů na provoz UKB a zajištění splnění požadavků uživatelů na provoz a využívání jednotlivých budov a místností. Náklady na provoz zvyšují poruchy či havárie, ale i nehospodárný provoz jednotlivých technologií (přetápění, nadměrné chlazení a zvlhčování, nadbytečný provoz osvětlení apod.). Prostřednictvím detekce a vizualizace anomálií a vizualizace dat provozu budov a technologií lze zmíněné nehospodárnosti odhalovat a následně provádět opatření vedoucí k nápravě a tedy snížení provozních nákladů. Detekce anomálií provozu technologií umožní detekovat potenciální poruchové či problémové stavy technologií a následně pak optimalizovat provoz těchto technologií. Využití GIS poskytne možnosti lokalizace anomálie v prostoru až na úroveň prvku technologie a místnosti a zobrazení souvisejících dat. Vzhledem k výši provozních nákladů UKB mají jakákoliv opatření znamenající úsporu provozních nákladů velký finanční dopad.
Cílem disertační práce je vytvoření nástrojů a postupů pro optimalizaci provozu budov a technologií s využitím metod dobývání znalostí a geografických informačních systémů s důrazem na detekci a vizualizaci anomálií provozu budov a technologií.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. Jan Krčál

Záměr disertační práce:

Formální verifikace a hodnocení výkonnosti jsou dva vzájemně se doplňující části formální analýzy stochastických modelů. V práci se zaměřujeme na stochastické systémy řízené diskrétními událostmi, což jsou modely se spojitým časem, které jsou řízeny souběžně očekávanými událostmi. Tyto modely jsou používány jak pro analýzu počítačových systémů, tak také pro modelování průmyslových, finančních nebo biologických procesů. V textu definujeme tři důležité zástupce této třídy, Markovovy řetězce se spojitým časem, semi-Markovské procesy a zobecněné semi-Markovské procesy. Vlastnosti těchto systémů mohou být specifikovány pomocí logik pro spojitý čas, jako např. CSL, PTCTL, asCSL nebo CSL^TA. Alternativnou jsou deterministické časové automaty, schopné vyjádřit vlastnosti pro verifikaci, stejně jako míry pro hodnocení výkonu. Jedním z cílů navrhované doktorské práce je rozšířit specifikační formalismus deterministických časových automatů a také model zobecněných semi-Markovovských procesů, abychom obohatili třídu otázek, které tímto dokážeme zkoumat. Také chceme poskytnout lepší algoritmy pro specifikace pomocí časových automatů a nalézt hranice jejich skutečné použitelnosti. A konečně, chceme využít metody simulace pro formální verifikaci systémů řízených diskrétními událostmi. Dosavadní práci v tomto směru většinou chybí nezbytná preciznost.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. Jan Křetínský

Záměr disertační práce:

Pravděpodobnostní systémy reálného času se poslední dobou dostávají do centra pozornosti jak ve výzkumných tak i prakticky orientovaných komunitách. Vinou jejich rostoucí velikosti je nezbytné analýzu jejich korektnosti a výkonu automatizovat. Zamýšleným zaměřením budoucí disertační práce jsou proto formální metody pro modelování a analýzu těchto systémů, rovněž tak i jejich specifikace a výkonnostní míry. Zejména se jedná o metodu ověřování modelu těchto systémů a jejich herních rozšíření vzhledem k nejrůznějším krtitériím. Nedávné výsledky naznačují, že v tomto ohledu je pole stále nedoorané.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. Adam Rambousek

Záměr disertační práce:

V práci je popsán návrh systému pro práci se zdroji znalostí v elektronické podobě, nejvíce používanými zdroji jsou v současné době slovníky, ontologie a sémantické sítě. Práce obsahuje také přehled existujících nástrojů v příbuzných oblastech. Dále práce popisuje vývoj a plán dalšího vývoje platformy, která usnadňuje tvorbu aplikací pro práci se zdroji znalostí (aplikace pro psaní slovníků, editaci sémantických sítí apod.).
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. Vojtěch Bystrý

Záměr disertační práce:

Biologické sekvence obecně a primárně potom proteinové sekvence, kódují 3-D objekty, takže i sekvenčně vzdálené pozice se mohou dostat do vzájemné blízkosti a naopak sekvenčně následující aminokyseliny mohou mít velmi rozdílnou funkci a kontext v rámci výsledného proteinu. Díky tomu obsahují proteinové sekvence nelineární, vzájemně se prolínající vzory, které je obtížné odhalit. Dobré statistické a informatické modely pro popis lineárních vzorů a závislostí na krátkou vzdálenost již existují, přidání analýzy interakcí na dlouhou vzdálenost a komplexních závislostí by mělo vylepšit přesnost těchto modelů.
Cílem práce je vyvinout a otestovat model, který je schopen vytvářet i komplexní vazby v biologických sekvencích. Obzvláště hledáme takové modely, které dokážou popsat prolínající a překrývající se vzory. Námi navrhovaný „context switching model“, který se skládá z dvou či více jednoduchých modelů, které si navzájem mohou libovolně předávat kontrolu, by měl takovéto vzory v sekvenci odhalit.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. Martin Drašar

Záměr disertační práce:

Vysoká kapacita, využití a heterogenita současných vysokorychlostních sítí představuje problém pro ty, kteří se je snaží udržet bezpečné. Běžně využívané metody detekce útoků, které analyzují data v jednotlivých paketech a hledají známé útočné vzory (signatury), přestávají dostačovat. Zpracování jednotlivých paketů v multigigabitových sítích je výpočetně velmi náročné a využití signatur znamená, že tyto metody detekce nejsou schopny odhalit neznámý typ útoků a jsou tak vždy alespoň o krok pozadu za útočníky.
Behaviorální analýza síťového provozu má potenciál omezení těchto metod překonat. Jejím základem je odklon od analýzy jednotlivých paketů směrem k analýze agregovaných síťových dat. Tato agregace může mít různé formy, jako je využívání pouze hlaviček paketů, NetFlow, aj. Cílem je v síťovém provozu detekovat odchylky, které by ukazovaly na probíhající útok.
Existuje celá řada různých přístupů k detekci odchylek v síťovém provozu, které sahají od statistických metod, přes strojové učení (bayesovské sítě, PCA, Markovovy modely, clusterování), klasifikační systémy (fuzzy logika, neuronové sítě, genetické algoritmy, rozhodovací stromy), až po heuristiky větší či menší sofistikovanosti. Tyto metody dosáhly významných výsledků v oblasti detekce různých typů síťových útoků, avšak je zde stále ještě velký prostor pro zlepšování. Tato práce poukazuje na řadu nedostatků, které brání tomu, aby zkoumané metody mohly být použity jako komplexní systémy pro ochranu multigigabitových sítí. Zároveň přichází s návrhem na vytvoření detekční metody, která bude kromě vlastní detekce schopna využívat i výstupy ostatních metod pro zpřesnění výsledků. Tato metoda by neměla mít problémy ostatních metod, nebo by je měla mít v mnohem menší míře.
Cílem této práce je nalezení popisu třídy slovníkových útoků proti autentizaci SSH z pohledu sítě, na kterou se útočí. Popis této třídy bude použit pro vytvoření detekčního nástroje založeného na metodě detekce útoků prostřednictvím analýzy aspektů síťového provozu. Metodou pro nalezení popisu této třídy bude využívání zaznamenaných i simulovaných útoků a sledování popsatelných deviací. Očkávanými přínosy práce jsou pokrok v oblasti detekce síťových útoků (nejen proti SSH) prostřednictvím analýzy agregovaných síťových dat, odhalení omezení tohoto typu detekce v závislosti na míře agregace a pokrok v oblasti tvorby obtížně odhalitelných síťových útoků.
Očekávanými výstupy jsou pak kromě výše zmíněného nástroje i data, která bude možné využít pro testování schopností ostatních detekčních nástrojů.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. Vojtěch Kovář

Záměr disertační práce:

Automatická syntaktická analýza je jednou ze základních úloh zpracování přirozeného jazyka a může být s výhodou využívána pokročilejšími aplikacemi zpracování jazyka, jako jsou např. dialogové systémy nebo inteligentní vyhledávání. V současnosti je však reálné využití nástrojů syntaktické analýzy v navazujících aplikacích spíše méně časté. Práce se snaží identifikovat příčiny tohoto stavu a navrhnout řešení vedoucí k efektivnějšímu využívání nástrojů syntaktické analýzy v aplikacích. Mezi konkrétní cíle patří návrh jednodušších syntaktických formalismů vhodných pro konkrétní aplikace, návrh aplikačně orientovaných metrik kvality syntaktické analýzy a aplikačně orientovaný vývoj nástrojů syntaktické analýzy s využitím informací z lexikálních databází, jako jsou valenční slovníky nebo sémantické sítě. Výzkum je převážně orientován na češtinu, nicméně dosažené výsledky budou relevantní i pro velké množství dalších jazyků, zejména pro rodinu jazyků slovanských.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. Radek Krejčí

Záměr disertační práce:

S rostoucím počtem bezpečnostních hrozeb již začínáme brát otázky síťové bezpečnosti vážněji. Hlavní oblastí dnešních metod a nástrojů pro zajištění síťové bezpečnosti je na jedné straně ochrana serverů a pracovních stanic uživatelů a na druhé straně bezpečnost zejména rozsáhlých sítí poskytovatelů připojení k Internetu. Oblast domácích sítí je z bezpečnostního hlediska podceňována. Právě oblast domácích sítí, sítí automatizačních systémů a senzorových sítí, však ve spojení s nastupujícím trendem chytrých domácností a inteligentních budov, nabývá na důležitosti.
Plánujeme využít metody a nástroje pro monitorování sítě a analýzu chování síťového provozu, které poskytují náhled na to, co se uvnitř sítě skutečně děje. Záměrem disertační práce je upravit v současnosti používané nástroje a metody monitorování sítí pro potřeby a omezující požadavky domácích sítí a sítí automatizačních systémů včetně senzorových sítí. Tyto metody se v současnosti využívají zejména v rozsáhlých sítích. Výzkum bude dále zahrnovat identifikaci a vytváření profilů běžného a škodlivého chování síťových zařízení anebo detekci neznámých a potenciálně nebezpečných zařízení v síti.
V disertační práci lze s výhodou využít zkušenosti a znalosti z oblasti bezpečnostního monitorování vysokorychlostních sítí nabyté během řešení projektu Liberouter. Zejména jeho část FlowMon, sonda pro monitorování síťových toků, může sloužit jako základ při vývoji nástrojů monitorujících chování sítí v rámci systémů inteligentních budov.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. Tomáš Homola

Záměr disertační práce:

S tím, jak roste na Internetu i v soukromých úložištích objem obrazových a jiných multimediálních dat, roste s ním i potřeba identifikace obrázků pomocí dotazů typu „dotaz je obsažen v odpovědi“, a to ještě rychleji, než dotazů na podobnost obrázků celých. Vyhledávání pod-obrázků nachází uplatnění v mnoha oborech informatiky, ale také v jiných vědních oborech i v běžném životě. Naneštěstí je vyhledávání pod-obrázků na základě obsahu s sebou nese řadu uspokojivě nevyřešených problémů, jmenujme například obrovské množství vysoce komplexních dat a nalezení místa v obraze, ve kterém je pod-obrázek nalezen. Co se týče dat, rozpoznáváme základní dva základní druhy přístupu k vyhledávání pod-obrázků pomocí obsahu: ty založené na globálních nebo na lokálních znacích, přičemž oba reprezentují obecně používané metody k zakódování obrazových dat pro potřeby vyhledávání. V textu práce nediskutujme pouze datovou reprezentaci a indexační techniky, ale i vhodné podobnostní funkce. A především v této práci ukazujeme, že při tvorbě kvalitního, výkonného, obecného a škálovatelného systému pro vyhledávání v pod-obrázcích vstupuje do hry více aspektů. Tato práce si klade za cíl navrhnout novou metodu přibližného podobnostního hledání pod-obrázků, založenou na globálních či lokálních znacích (nebo jejich kombinaci), která bude zohledňovat všechny výše zmíněné aspekty.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. Petr Jarušek

Záměr disertační práce:

Hlavním cílem vzdělávání je připravit studenty na život. Jinými slovy, připravit je na řešení velké škály různorodých problémů. Ale co jsou tyto problémy zač? Jak je lidé řeší? Jak můžeme měřit jejich obtížnost? A jak můžeme využít řešení problmů pro zlepšení výuky? Toto jsou hlavní otázky, které se chystáme zodpovědět v naší práci. Tato práce má dva hlavní cíle. Naším prvním cílem je vyvinout výpočetní model lidského chování při řešení problémů. Model pracuje se stavovým prostorem problémů a doufáme, že díky němu lépe porozumíme, jak lidé řeší problémy a co je činí těžkými. Naším druhým cílem je vyvinout učebního tutora postaveného na doporučování vhodně těžkých problémů. Abychom vyhodnotili kvalitu navrženého modelu a tutora, zrealizujmeme rozsáhlý experiment s tutorem, do kterého chceme zapojit několik set účastníků. Na základě sebraných dat upravíme výpočetní model a vyhodnotíme kvalitu doporučujících algoritmů tutora.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. Jiří Filipovič

Záměr disertační práce:

Počítačová simulace různých fizikálních procesů je v centru pozornost od doby prvních počítačl. Umužňuje nám modelovat fyzikální děje in silico, tedy bez časově náročných, nákladných nebo nebezpečných experimentů. S tím, jak rostla poslední desetiletí výkonnost počítačů, bylo možné simulovat slořitější fyzikální vlastnosti, rozsáhlejší fyzikální systémy nebo delší vývoj systému. Navíc, je-li k dispozici počítačový systém schopný přepočítávat simulaci na dostatečné frekvenci, je možná i simulace v reálném čase umožňující uživateli přímou interakci s modelovaným systémem. Několik lidských smyslů může interagovat se simulací s rozdílným dopadem na požadovanou frekcenci jejího přepočítávání. Pokud je simulace graficky vizualizována, je k navození plynulého dojmu zapotřebí okolo 25Hz. Na druhou stranu, požadujeme-li vizualizaci haptickou, je zapotřebí okolo 1kHz, což vyžaduje v principu více výpočetního výkonu. V navrhovaných tezích se zaměřujeme na simulaci interkace s měkkými tkáněmi použitelné pro chirurgické simulátory. Simulace deformací je velmi výpočetně náročná, uvažujeme-li realistické fyzikální vlastnosti modelovaného deformovatelného objektu. Společně s požadavkem na obnovovací frekvenci pro haptiku je daná úloha extrémně náročná i pro současné počítače. Proto se plánujeme zaměřit na výpočetní aspekty simulace měkkých tkání. Detailněji, (i) vylepšili jsme model publikovaný Peterlíkem a Matyskou založený na předpočítávání, který umožňuje provézt nejnáročnější části simulace před jejím započetím a (ii) představili jsme GPU akceleraci nejnáročnější části naší simulace. Dále plánujeme zobecnit GPU akceleraci tak, aby byla použitelná pro širokou škálu modelů a vyvinout automatický nástroj asistující při hledání efektivní GPU implementace.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. Pavel Karas

Záměr disertační práce:

Urychlení algoritmů pro zpracování obrazu na GPU Zpracování obrazu je rychle se rozvíjející odvětví vycházející z matematiky a informatiky. Komunita uživatelů je široká: Řadí se k ní nejen běžní uživatelé digitálních fotoaparátů, ale také astronomové analyzující data z automatizovaných dalekohledů a kosmických sond, lékaři zabývající se metodami magnetické rezonance (MRI) či výpočetní tomografie (CT) a nebo biologové pracující s optickými mikroskopy. Nároky uživatelů na obrazovou kvalitu, ať už ve smyslu rozlišení, poměru signálu k šumu či dynamického rozsahu, stále stoupají. Aby potřeby uživatelů mohly být uspokojeny, jak zařízení pro pořizování obrazu, tak algoritmy pro zpracování obrazu procházejí neustálým vývojem. Na druhou stranu, komplexní metody zpracování obrazu mohou být velmi zdlouhavé a jejich výpočet může být náročný i pro současné počítače. Nedílnou součástí těchto metod je tudíž optimalizace, aby tyto mohly být počítany v rozumném čase. Hlavním cílem této disertace bude urychlování algoritmů pro zpracování obrazu, s důrazem na velká data. V naší laboratoři, Centru analýzy biomedicínského obrazu (CABO), se zaměřujeme na optickou mikroskopii, a tudíž pracujeme s velkými 3D obrazy. Je tedy nezbytné mít k dispozici nástroje pro zpracování takových dat. Pro implementaci jsem si vybral platformu GPU, protože je vhodná nejen pro testování, ale nabízí značné možnosti pro urychlení výpočetně náročných algoritmů. Jako výstup budou tyto metody implementovány v jazyce CUDA a zahrnuty do knihovny i3dalgo, kterou vyvíjíme v naší laboratoři. Protože algoritmy budou aplikovány v optické mikroskopii, zvolil jsem si pro studium následující metody, důležité pro tuto oblast: REKONSTRUKCE OBRAZU. Konvoluce a dekonvoluce jsou dvě příbuzné metody používané pro rekonstrukci obrazu. Konvoluce je využívána v našem online simulátoru fluorescenčního mikroskopu CytoPacq. Naopak dekonvoluce je nezbytná při rekonstrukci originálního obrazu z pořízeného degradovaného snímku. SEGMENTACE OBRAZU. Segmentace je zásadní součástí zpracování obrazu v biomedicínských aplikacích. Ve své práci se chci zaměřit na segmentační algoritmy založené na metodách matematické morfologie (viz níže). Tyto metody mohou být velmi časově náročné a jejich implementace na GPU není vždy triviální. METODY MATEMATICKÉ MORFOLOGIE. Implementace základních algoritmů, jako např. dilatace, eroze, otevření a uzavření, byly již podrobně zkoumány a popsány v literatuře. Proto se chci zaměřit na pokročilé algoritmy, jako je watershed, morfologická rekonstrukce a operátory založené na morfologické rekonstrukci. Tyto algoritmy se často používají v segmentaci obrazu, jak pro předzpracování, tak pro samotnou segmentaci.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. Zuzana Nevěřilová

Záměr disertační práce:

Současné počítačové programy pro zpracování přirozeného jazyka jsou často méně úspěšné, než se od nich očekávalo, z důvodu chybějící obecné znalosti světa při zpracování. Běžně totiž v textu nenajdeme ta nejobecnější tvrzení a pravidla, o kterých autor textu předpokládá, že je adresát zná. Tuto znalost v práci nazývám common sense knowledge. Teze disertační práce navrhují vytvoření aplikace, která podpoří zpracování textu pomocí zdrojů common sense knowledge a odvozování. První kapitola uvádí do problematiky z pohledu kognitivní vědy, reprezentace znalostí a umělé inteligence. Druhá kapitola obsahuje jednak soupis zdrojů common sense knowledge (encyklopedie a výkladové slovníky, ontologie, speciální kolekce), jednak programy, které takové zdroje využívají, mnohdy spolu s odvozováním. Třetí kapitola shrnuje dosavadní práci a vysvětluje vztah dosavadní práce k tématu tezí. Ve čtvrté kapitole je navrženo nejprve studium zdrojů popsaných v 2. kapitole. Dále navrhuji postup vytváření aplikace a hodnocení její kvality.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. Zdeněk Matěj

Záměr disertační práce:

V několika posledních letech nastal pokrok součástek zpracovávajících digitální data natolik výrazný, že se analogové zpracování nahrazuje číslicovým. V detektorové technice tento proces začal od určování energie detekovaných částic, jde vlastně o určení amplitudy příslušného impulsu u detektorů citlivých k jednomu druhu záření. Obtížnějším úkolem se ukázalo určit navíc typ detekované částice, což je nutné, je-li detektor, jako v našem případě stilben citlivý nejen k neutronům, ale i k fotonům. Typ detekované částice se určuje z poněkud rozdílného časového průběhu neutronového a fotonového impulsu. Digitalizace přinesla do detektorové techniky nové perspektivy ve zrychlení zpracování impulzů, což znamená zkrácení doby trvání drahých experimentů. Dále jde o podstatné zmenšení aparatury a to znamená možnost přenesení měření z laboratorních podmínek např. do běžného pracovního prostředí, do úložiště radioaktivního odpadu apod. Cílem mojí práce je prozkoumat tyto možnosti a zhotovit funkční model digitálního dvoj-parametrického spektrometrického systému pro směsné pole záření neutronů a gama. Práce byla inspirována spoluprací FI MU na projektu zabývajícím se výše uvedenou problematikou.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. Jiří Materna

Záměr disertační práce:

Cílem práce je navrhnout metodologii budování doménově nezávislého valenčního lexikonu češtiny založeného na formalismu nazvaném Frame Semantics a vytvořit jádro takového lexikonu, které bude obsahovat nejčastější česká slova nesoucí informaci o sémantickém rámci. Tyto rámce budou exemplifikovány ve speciálním korpusu. Základním předpokladem zamýšlené metody je možnost použití většiny rámců z anglického FrameNetu i pro češtinu. Tento předpoklad vychází z faktu, že rámce FrameNetu mají povahu sémantických tříd odkazujících k prototypickým situacím, nicméně je třeba ho empiricky ověřit. Mezi úkoly, které si práce klade za cíl vyřešit tedy patří mimo jiné zodpovězení otázky typologických rozdílů mezi češtinou a angličtinou (zejména ve vztahu k valencím), a především navržení způsobu řešení jazykových odlišností. Pro řešení problému vytváření nových rámců specifických pro češtinu a pro zajištění konzistence mezi rámci v češtině hodlám použít korpusovou lingvistiku. Konkrétně bych rád prozkoumal vztah mezi rámci FrameNetu a rámci vytvářenými v projektu CPA (Corpus Pattern Analysis) za účelem navržení korpusovými daty řízené metodologie pro vytváření konzistentních rámců s maximálním pokrytím reálných textů. Jedním z cílů projektu Berkeley FrameNetu je exemplifikace všech rámců na korpusových datech. Za tímto účelem plánuji pro český FrameNet vytvořit poloautomatický nástroj sloužící k identifikaci rámců a sémantických rolí v sémanticky neoznačkovaném textu.
Teze disertační práce byly obhájeny.