A Phased Model for Network Selection based on Context

Projecte realitzat en col.laboració amb Fraunhofer FOKUS. TU BerlinL’accés a Internet s’ha convertit avui en dia en una necessitat degut a la facilitat i comoditat que ens produeix poder enviar un mail, fer una transferència bancària, consultar informació de tot tipus des de qualsevol lloc. El major ús de totes aquestes aplicacions, juntament amb les múltiples possibilitats de connexió que ens ofereixen les xarxes WiFi, WIMAX, UMTS entre d’altres, fan que sigui objecte d’estudi millorar l’eficiència i donar més facilitats a l’usuari. Una vegada que l’usuari selecciona una xarxa per tenir accés a Internet, els requeriments i capacitats i la qualitat de la mateixa van canviant atenent als canvis produïts en l’entorn. El que aquí ens interessa és saber quina xarxa és la millor en cada moment tenint en compte els esmentats canvis. D’aquesta manera això fitxa les bases en la creació d’un sistema capaç d’autogestionar‐se i autoconfigurar‐se. El principal objectiu d’estudi és el desenvolupament d’un mecanisme de decisió que executi de forma semblant a un handover vertical, un canvi de xarxa automàtic. D’aquesta manera l’usuari té l’avantatge de gaudir de la xarxa que li proporcioni millor connexió possible atenent als canvis de l’entorn a cada instant. Per una altra banda, l’usuari pot treballar sense haver de preocupar‐se de la connectivitat amb independència del lloc on es trobi, de si està en moviment, dels requeriments de l’aplicació a executar, etc. Dintre de l’àmbit de les comunicacions autonòmiques l’actual recerca de les xarxes cognitives (cognitive networks) és el mitjà adequat per desenvolupar aquesta tasca. Les xarxes cognitives apareixen com a resposta a la limitació de l’espectre i a la ineficiència del seu ús. La característica principal d’aquestes xarxes és que poden adaptar dinàmicament els seus paràmetres com a resposta de les necessitats dels usuaris o dels canvis en les condicions de l’entorn. Així mateix aquestes xarxes tenen la capacitat d’aprendre de les adaptacions realitzades i aprofitar aquest coneixement per prendre futures decisions basades en la experiència. L’escenari en el que es centra el nostre treball és l’anomenat Always Best Connected, concepte que es refereix no només a que l’usuari estigui sempre connectat, sinó connectat de la millor manera possible. Per portar a terme tot l’esmentat previament hem estudiat les característiques de diferents models procedents d’àrees com: autonomic communications, autonomic computing, robòtica i informàtica. A més a més hem intentat extreure influències procedents de camps originalment no tan lligats a les tecnologies, com són la psicologia i la pedagogia, per tal de intentar aprofundir en el desenvolupament d’aquests sistemes amb l’ajuda de models utilitzats pels humans. Les característiques més valuoses que hem trobat són la simplicitat, l’ús de context, la capacitat d’aprenentatge i la reconfigurabilitat. De cada model s’han extret trets valuosos pel posterior disseny de la nostra solució. Aquests models van des d’una solució robòtica basada en un simple esquema “reb‐tracta‐actua” desenvolupat a mitjans dels 80, fins a les darreres aportacions oferides per universitats i centres de investigació i desenvolupament en el camp de les comunicacions autònomes. En quant a tasques i blocs comuns, trobem pràcticament en tots els models estudiats els següents mòduls: captació de dades (sensing) i monotorització, anàlisi, ús de context o informació de l’entorn, presa de decisions, aprenentatge i execució. El bloc sensing és la via que utilitza el sistema per apreciar la realitat física de l’exterior. Mitjançant múltiples tipus de dades mesurades, així com moviment, xarxes disponibles, mètriques i topologies utilitza data‐aggregation per eliminar informació redundant. El mòdul d’anàlisi és el responsable de trobar els mecanismes necessaris per interpretar les dades rebudes, filtrar‐les i correlar‐les per tal de descriure una situació. Aquest bloc fa ús d’ontologies per representar i compartir el model de la realitat adquirit amb totes les entitats amb les que està interrelacionat. Finalment avalua l’impacte de les decisions preses i coordina les interaccions entre els diferents sistemes autonòmics. Quan parlem de context ens referim a un terme essencial en la presa de decisions. Aquest terme és utilitzat per donar un millor coneixement sobre la informació de que es disposa, tenint en compte les circumstàncies de cada cas. El terme context i el seu comportament són el centre d’estudi de diferents projectes desenvolupats per la Unió Europea com són: Ambient Networks, SPICE, E2R (End to End Reconfigurability) i MobiLife. En tots ells la utilització del context es fa en diferents capes i diferents ontologies. La recerca d’aquests projectes europeus englobats en el Sixth Framework Programme tenen com a finalitat utilitzar el context de les situacions per tal de donar un millor producte als usuaris finals. La presa de decisions està formada per un grup de regles associades a un conjunt d’accions emmagatzemades dintre d’una base de dades. Aquest mòdul proveeix al sistema dels mecanismes i algoritmes necessaris per trobar l’acció a realitzar en cada moment. Aquí juga un factor important la interpretació de les dades rebudes en base al context i al coneixement de la situació per aconseguir la decisió idònia. L’aprenentatge dintre d’aquest sistema és vist com un conjunt de mecanismes que utilitza l’experiència per predir accions futures. Aquesta capacitat és important per millorar el rendiment i l’efectivitat de decisions passades i descobrir noves relacions per a la construcció d’un millor coneixement. Com a darrer bloc considerem la funció d’execució com la més senzilla, que només du a terme les decisions preses anteriorment. Una vegada executada l’acció indicada, informa pertinentment als usuaris o administradors del resultat de les accions realitzades. Hem de destacar que el Phased Model for Network Selection based on context està composat per quatre blocs: Sensing, Anàlisi‐Presa de decisions, Aprenentatge i Execució. El que destaca respecte dels models prèviament avaluats és la construcció d’un bloc capaç d’analitzar i prendre decisions simultàniament. Això és degut a l’estreta col∙laboració entre ambdós mòduls amb l’objectiu d’agilitzar el rendiment. També cal remarcar el continu feedback loop entre aquest complex mòdul i la base de dades que emmagatzema la nova informació aportada pel bloc d’aprenentatge. Una vegada dissenyat el model proposat, faltaria implementar pràcticament una solució i simular la viabilitat del sistema. En aquest sentit són molts els estudis teòrics fets dins aquest camp, però encara no s’ha trobat resultat pràctic

Ontology based data warehousing for mining of heterogeneous and multidimensional data sources

Heterogeneous and multidimensional big-data sources are virtually prevalent in all business environments. System and data analysts are unable to fast-track and access big-data sources. A robust and versatile data warehousing system is developed, integrating domain ontologies from multidimensional data sources. For example, petroleum digital ecosystems and digital oil field solutions, derived from big-data petroleum (information) systems, are in increasing demand in multibillion dollar resource businesses worldwide. This work is recognized by Industrial Electronic Society of IEEE and appeared in more than 50 international conference proceedings and journals

Investigation of an intelligent personalised service recommendation system in an IMS based cellular mobile network

Success or failure of future information and communication services in general and mobile communications in particular is greatly dependent on the level of personalisations they can offer. While the provision of anytime, anywhere, anyhow services has been the focus of wireless telecommunications in recent years, personalisation however has gained more and more attention as the unique selling point of mobile devices. Smart phones should be intelligent enough to match user’s unique needs and preferences to provide a truly personalised service tailored for the individual user. In the first part of this thesis, the importance and role of personalisation in future mobile networks is studied. This is followed, by an agent based futuristic user scenario that addresses the provision of rich data services independent of location. Scenario analysis identifies the requirements and challenges to be solved for the realisation of a personalised service. An architecture based on IP Multimedia Subsystem is proposed for mobility and to provide service continuity whilst roaming between two different access standards. Another aspect of personalisation, which is user preference modelling, is investigated in the context of service selection in a multi 3rd party service provider environment. A model is proposed for the automatic acquisition of user preferences to assist in service selection decision-making. User preferences are modelled based on a two-level Bayesian Metanetwork. Personal agents incorporating the proposed model provide answers to preference related queries such as cost, QoS and service provider reputation. This allows users to have their preferences considered automatically

Intelligent Sensor Networks

In the last decade, wireless or wired sensor networks have attracted much attention. However, most designs target general sensor network issues including protocol stack (routing, MAC, etc.) and security issues. This book focuses on the close integration of sensing, networking, and smart signal processing via machine learning. Based on their world-class research, the authors present the fundamentals of intelligent sensor networks. They cover sensing and sampling, distributed signal processing, and intelligent signal learning. In addition, they present cutting-edge research results from leading experts

Recent advances in petri nets and concurrency

CEUR Workshop Proceeding

Analysis and Decision-Making with Social Media

abstract: The rapid advancements of technology have greatly extended the ubiquitous nature of smartphones acting as a gateway to numerous social media applications. This brings an immense convenience to the users of these applications wishing to stay connected to other individuals through sharing their statuses, posting their opinions, experiences, suggestions, etc on online social networks (OSNs). Exploring and analyzing this data has a great potential to enable deep and fine-grained insights into the behavior, emotions, and language of individuals in a society. This proposed dissertation focuses on utilizing these online social footprints to research two main threads – 1) Analysis: to study the behavior of individuals online (content analysis) and 2) Synthesis: to build models that influence the behavior of individuals offline (incomplete action models for decision-making). A large percentage of posts shared online are in an unrestricted natural language format that is meant for human consumption. One of the demanding problems in this context is to leverage and develop approaches to automatically extract important insights from this incessant massive data pool. Efforts in this direction emphasize mining or extracting the wealth of latent information in the data from multiple OSNs independently. The first thread of this dissertation focuses on analytics to investigate the differentiated content-sharing behavior of individuals. The second thread of this dissertation attempts to build decision-making systems using social media data. The results of the proposed dissertation emphasize the importance of considering multiple data types while interpreting the content shared on OSNs. They highlight the unique ways in which the data and the extracted patterns from text-based platforms or visual-based platforms complement and contrast in terms of their content. The proposed research demonstrated that, in many ways, the results obtained by focusing on either only text or only visual elements of content shared online could lead to biased insights. On the other hand, it also shows the power of a sequential set of patterns that have some sort of precedence relationships and collaboration between humans and automated planners.Dissertation/ThesisDoctoral Dissertation Computer Science 201