Rapid Prototyping Infrastructure for Wearable Computing Applications

This thesis deals with the implementation of a framework to build context-sensitive wearable computing applications that enables a rapid-prototyping approach during development. Special technical demands for such a framework in an industrial setting are worked out and an abstraction for modelling information in the environment is introduced. An existing framework for context-aware applications in a pervasive computing environment is examined where problems arise when transferring it to the wearable computing domain. This motivates a specialized approach customized to the conditions in an industrial environment. As a last point an evaluation of the framework by its use in the development of a wearable computing solution is performed leading to a final assessment of its value

Proceedings of the First PhD Symposium on Sustainable Ultrascale Computing Systems (NESUS PhD 2016)

Proceedings of the First PhD Symposium on Sustainable Ultrascale Computing Systems (NESUS PhD 2016) Timisoara, Romania. February 8-11, 2016.The PhD Symposium was a very good opportunity for the young researchers to share information and knowledge, to present their current research, and to discuss topics with other students in order to look for synergies and common research topics. The idea was very successful and the assessment made by the PhD Student was very good. It also helped to achieve one of the major goals of the NESUS Action: to establish an open European research network targeting sustainable solutions for ultrascale computing aiming at cross fertilization among HPC, large scale distributed systems, and big data management, training, contributing to glue disparate researchers working across different areas and provide a meeting ground for researchers in these separate areas to exchange ideas, to identify synergies, and to pursue common activities in research topics such as sustainable software solutions (applications and system software stack), data management, energy efficiency, and resilience.European Cooperation in Science and Technology. COS

Run-time compilation techniques for wireless sensor networks

Wireless sensor networks research in the past decade has seen substantial initiative,support and potential. The true adoption and deployment of such technology is highly dependent on the workforce available to implement such solutions. However, embedded systems programming for severely resource constrained devices, such as those used in typical wireless sensor networks (with tens of kilobytes of program space and around ten kilobytes of memory), is a daunting task which is usually left for experienced embedded developers.Recent initiative to support higher level programming abstractions for wireless sensor networks by utilizing a Java programming paradigm for resource constrained devices demonstrates the development benefits achieved. However, results have shown that an interpreter approach greatly suffers from execution overheads. Run-time compilation techniques are often used in traditional computing to make up for such execution overheads. However, the general consensus in the field is that run-time compilation techniques are either impractical, impossible, complex, or resource hungry for such resource limited devices.In this thesis, I propose techniques to enable run-time compilation for such severely resource constrained devices. More so, I show not only that run-time compilation is in fact both practical and possible by using simple techniques which do not require any more resources than that of interpreters, but also that run-time compilation substantially increases execution efficiency when compared to an interpreter

Metadata-driven data integration

Cotutela: Universitat Politècnica de Catalunya i Université Libre de Bruxelles, IT4BI-DC programme for the joint Ph.D. degree in computer science.Data has an undoubtable impact on society. Storing and processing large amounts of available data is currently one of the key success factors for an organization. Nonetheless, we are recently witnessing a change represented by huge and heterogeneous amounts of data. Indeed, 90% of the data in the world has been generated in the last two years. Thus, in order to carry on these data exploitation tasks, organizations must first perform data integration combining data from multiple sources to yield a unified view over them. Yet, the integration of massive and heterogeneous amounts of data requires revisiting the traditional integration assumptions to cope with the new requirements posed by such data-intensive settings. This PhD thesis aims to provide a novel framework for data integration in the context of data-intensive ecosystems, which entails dealing with vast amounts of heterogeneous data, from multiple sources and in their original format. To this end, we advocate for an integration process consisting of sequential activities governed by a semantic layer, implemented via a shared repository of metadata. From an stewardship perspective, this activities are the deployment of a data integration architecture, followed by the population of such shared metadata. From a data consumption perspective, the activities are virtual and materialized data integration, the former an exploratory task and the latter a consolidation one. Following the proposed framework, we focus on providing contributions to each of the four activities. We begin proposing a software reference architecture for semantic-aware data-intensive systems. Such architecture serves as a blueprint to deploy a stack of systems, its core being the metadata repository. Next, we propose a graph-based metadata model as formalism for metadata management. We focus on supporting schema and data source evolution, a predominant factor on the heterogeneous sources at hand. For virtual integration, we propose query rewriting algorithms that rely on the previously proposed metadata model. We additionally consider semantic heterogeneities in the data sources, which the proposed algorithms are capable of automatically resolving. Finally, the thesis focuses on the materialized integration activity, and to this end, proposes a method to select intermediate results to materialize in data-intensive flows. Overall, the results of this thesis serve as contribution to the field of data integration in contemporary data-intensive ecosystems.Les dades tenen un impacte indubtable en la societat. La capacitat d’emmagatzemar i processar grans quantitats de dades disponibles és avui en dia un dels factors claus per l’èxit d’una organització. No obstant, avui en dia estem presenciant un canvi representat per grans volums de dades heterogenis. En efecte, el 90% de les dades mundials han sigut generades en els últims dos anys. Per tal de dur a terme aquestes tasques d’explotació de dades, les organitzacions primer han de realitzar una integració de les dades, combinantles a partir de diferents fonts amb l’objectiu de tenir-ne una vista unificada d’elles. Per això, aquest fet requereix reconsiderar les assumpcions tradicionals en integració amb l’objectiu de lidiar amb els requisits imposats per aquests sistemes de tractament massiu de dades. Aquesta tesi doctoral té com a objectiu proporcional un nou marc de treball per a la integració de dades en el context de sistemes de tractament massiu de dades, el qual implica lidiar amb una gran quantitat de dades heterogènies, provinents de múltiples fonts i en el seu format original. Per això, proposem un procés d’integració compost d’una seqüència d’activitats governades per una capa semàntica, la qual és implementada a partir d’un repositori de metadades compartides. Des d’una perspectiva d’administració, aquestes activitats són el desplegament d’una arquitectura d’integració de dades, seguit per la inserció d’aquestes metadades compartides. Des d’una perspectiva de consum de dades, les activitats són la integració virtual i materialització de les dades, la primera sent una tasca exploratòria i la segona una de consolidació. Seguint el marc de treball proposat, ens centrem en proporcionar contribucions a cada una de les quatre activitats. La tesi inicia proposant una arquitectura de referència de software per a sistemes de tractament massiu de dades amb coneixement semàntic. Aquesta arquitectura serveix com a planell per a desplegar un conjunt de sistemes, sent el repositori de metadades al seu nucli. Posteriorment, proposem un model basat en grafs per a la gestió de metadades. Concretament, ens centrem en donar suport a l’evolució d’esquemes i fonts de dades, un dels factors predominants en les fonts de dades heterogènies considerades. Per a l’integració virtual, proposem algorismes de rescriptura de consultes que usen el model de metadades previament proposat. Com a afegitó, considerem heterogeneïtat semàntica en les fonts de dades, les quals els algorismes de rescriptura poden resoldre automàticament. Finalment, la tesi es centra en l’activitat d’integració materialitzada. Per això proposa un mètode per a seleccionar els resultats intermedis a materialitzar un fluxes de tractament intensiu de dades. En general, els resultats d’aquesta tesi serveixen com a contribució al camp d’integració de dades en els ecosistemes de tractament massiu de dades contemporanisLes données ont un impact indéniable sur la société. Le stockage et le traitement de grandes quantités de données disponibles constituent actuellement l’un des facteurs clés de succès d’une entreprise. Néanmoins, nous assistons récemment à un changement représenté par des quantités de données massives et hétérogènes. En effet, 90% des données dans le monde ont été générées au cours des deux dernières années. Ainsi, pour mener à bien ces tâches d’exploitation des données, les organisations doivent d’abord réaliser une intégration des données en combinant des données provenant de sources multiples pour obtenir une vue unifiée de ces dernières. Cependant, l’intégration de quantités de données massives et hétérogènes nécessite de revoir les hypothèses d’intégration traditionnelles afin de faire face aux nouvelles exigences posées par les systèmes de gestion de données massives. Cette thèse de doctorat a pour objectif de fournir un nouveau cadre pour l’intégration de données dans le contexte d’écosystèmes à forte intensité de données, ce qui implique de traiter de grandes quantités de données hétérogènes, provenant de sources multiples et dans leur format d’origine. À cette fin, nous préconisons un processus d’intégration constitué d’activités séquentielles régies par une couche sémantique, mise en oeuvre via un dépôt partagé de métadonnées. Du point de vue de la gestion, ces activités consistent à déployer une architecture d’intégration de données, suivies de la population de métadonnées partagées. Du point de vue de la consommation de données, les activités sont l’intégration de données virtuelle et matérialisée, la première étant une tâche exploratoire et la seconde, une tâche de consolidation. Conformément au cadre proposé, nous nous attachons à fournir des contributions à chacune des quatre activités. Nous commençons par proposer une architecture logicielle de référence pour les systèmes de gestion de données massives et à connaissance sémantique. Une telle architecture consiste en un schéma directeur pour le déploiement d’une pile de systèmes, le dépôt de métadonnées étant son composant principal. Ensuite, nous proposons un modèle de métadonnées basé sur des graphes comme formalisme pour la gestion des métadonnées. Nous mettons l’accent sur la prise en charge de l’évolution des schémas et des sources de données, facteur prédominant des sources hétérogènes sous-jacentes. Pour l’intégration virtuelle, nous proposons des algorithmes de réécriture de requêtes qui s’appuient sur le modèle de métadonnées proposé précédemment. Nous considérons en outre les hétérogénéités sémantiques dans les sources de données, que les algorithmes proposés sont capables de résoudre automatiquement. Enfin, la thèse se concentre sur l’activité d’intégration matérialisée et propose à cette fin une méthode de sélection de résultats intermédiaires à matérialiser dans des flux des données massives. Dans l’ensemble, les résultats de cette thèse constituent une contribution au domaine de l’intégration des données dans les écosystèmes contemporains de gestion de données massivesPostprint (published version

Scaling Up Delay Tolerant Networking

Delay Tolerant Networks (DTN) introduce a networking paradigm based on store, carry and forward. This makes DTN ideal for situations where nodes experience intermittent connectivity due to movement, less than ideal infrastructure, sparse networks or other challenging environmental conditions. Standardization efforts focused around the Bundle Protoocol (BP) (RFC 5050) aim to provide a generic set of protocols and technologies to build DTNs. However, there are several challenges when trying to apply the BP to the Internet as a whole that are tackled in this thesis: There is no DTN routing mechanism that can work in Internet-scale networks. Similarly, available discovery mechanisms for opportunistic contacts do not scale to the Internet. This work presents a solution offering pull-based name resolution that is able to represent the flat unstructured BP namespace in a distributed data structure and leaves routing through the Internet to the underlying IP layer. A second challenge is the large amount of data stored by DTN nodes in large-scale applications. Reconciling two large sets of data during an opportunistic contact without any previous state in a space efficient manner is a non-trivial problem. This thesis will present a very robust solution that is almost as efficient as Bloom filters while being able to avoid false positives that would prevent full reconciliation of the sets. Lastly, when designing networks that are based on agents willing to carry information, incentives are an important factor. This thesis proposes a financially sustainable system to incentive users to participate in a DTN with their private smartphones. A user study is conducted to get a lead on the main motivational factors that let people participate in a DTN. The study gives some insight under what conditions relying on continuous motivation and cooperation from private users is a reasonable assumption when designing a DTN.Delay Tolerant Networks (DTN) sind ein Konzept für Netzwerke, das auf der Idee beruht, Datenpakete bei Bedarf längere Zeit zu speichern und vor der Weiterleitung an einen anderen Knoten physikalisch zu transportieren. Diese Vorgehensweise erlaubt den Einsatz von DTN in Netzen, die häufige Unterbrechungen aufweisen. Mit dem Bundle Protocol (BP) (RFC 5050) wird ein Satz von Standardprotokollen für DTNs entwickelt. Wenn man das BP im Internet einsetzen möchte ergeben sich einige Herausforderungen: Es existiert kein DTN Routingverfahren, das skalierbar genug ist um im Internet eingesetzt zu werden. Das Gleiche trifft auf verfügbare Discovery Mechanismen für opportunistische Netze zu. In dieser Arbeit wird ein verteilter, reaktiver Mechanismus zur Namensauflösung im DTN vorgestellt, der den flachen, unstrukturierten Namensraum des BP abbilden kann und es ermöglicht das Routing komplett der IP Schicht zu überlassen. Eine weitere Herausforderung ist die große Menge an Nachrichten, die Knoten puffern müssen. Die effiziente Synchronisierung von zwei Datensets während eines opportunistischen Kontaktes, ohne Zustandsinformationen, ist ein komplexes Problem. Diese Arbeit schlägt einen robusten Algorithmus vor, der die Effizienz eines Bloom Filters hat, dabei jedoch die False Positives vermeidet, die normalerweise eine komplette Synchronisation verhindern würden. Ein DTN basiert darauf, dass Teilnehmer Daten puffern und transportieren. Wenn diese Teilnehmer z.B. private User mit Smarpthones sind, ist es essentiell diese Benutzer zu einer dauerhaften Teilnahme am Netzwerk zu motivieren. In dieser Arbeit wird ein finanziell tragfähiges System entwickelt, welches Benutzer für eine Teilnahme am DTN belohnt. Eine Benutzerstudie wurde durchgeführt, um herauszufinden, welche Faktoren Benutzer motivieren und unter welchen Umständen davon auszugehen ist, dass Benutzer wenn man das BP im Internet einsetzen möchte dauerhaft in einem DTN kooperieren und Resourcen zur Verfügung stellen

Personality Identification from Social Media Using Deep Learning: A Review

Social media helps in sharing of ideas and information among people scattered around the world and thus helps in creating communities, groups, and virtual networks. Identification of personality is significant in many types of applications such as in detecting the mental state or character of a person, predicting job satisfaction, professional and personal relationship success, in recommendation systems. Personality is also an important factor to determine individual variation in thoughts, feelings, and conduct systems. According to the survey of Global social media research in 2018, approximately 3.196 billion social media users are in worldwide. The numbers are estimated to grow rapidly further with the use of mobile smart devices and advancement in technology. Support vector machine (SVM), Naive Bayes (NB), Multilayer perceptron neural network, and convolutional neural network (CNN) are some of the machine learning techniques used for personality identification in the literature review. This paper presents various studies conducted in identifying the personality of social media users with the help of machine learning approaches and the recent studies that targeted to predict the personality of online social media (OSM) users are reviewed