A framework for abstraction and virtualization of sensors in mobile context-aware computing

110 p.[EN] The latest mobile devices available nowadays are leading to the development of a new generation of mobile applications that are able to react to context. Context- awareness requires data from the environment, usually collected by means of sensors embedded in mobile devices or connected to them through wireless networks. Developers of mobile applications are faced with several challenges when it comes to the creation of context-aware applications. Sensor and device heterogeneity stand out among these challenges. In order to assist designers, we propose a layered conceptual framework for sensor abstraction and virtualization, called Igerri. Its main objective is to facilitate the development of context-aware applications independently of the specific sensors available in the user environment. To avoid the need to directly manage physical sensors, a layered structure of virtual and abstract sensors is conceived. Two software components, based on the proposed framework, have been designed in order to test Igerris robustness. The first one processes the information from the successive sensor layers and generates high-level context information. The second is responsible for managing network aspects and real time settings. This implementation has been tested using a representative context-aware application in different scenarios. The results obtained show that the implementation, and therefore the conceptual framework, is suitable for dealing with context information and hiding sensor programming.[EU] Gaur egungo gailu mugikor puntakoenek inguruneari erantzuteko gai diren aplikazio mugikorren garapenean oinarritzen dira. Testuingurua nabaritzeko ingurunearen informazioa behar da, zeina gailu mugikorretan txertatutako sentsoreen edo haririk gabeko sareen bitartez biltzen den. Aplikazio mugikorren garatzaileek erronka askori aurre egin behar izaten diete testuingurua kontuan hartzen duten aplikazioak garatzerakoan. Erronka na- gusien artean, sentsoreen eta gailuen heterogeneotasuna izaten dira. Garatzaileei laguntzeko asmoz, Igerri izeneko sentsoreen abstrakzio eta birtualizaziorako marko kontzeptual bat proposatzen dugu. Bere helburu nagusia, testuinguruaren aplikazio hautemangarrien garapena erraztea da, erabiltzailearen ingurunean dauden sentsore espezifikoak edozein direla ere. Sentsore fisikoak zuzenean ma- nipulatu behar izatea saihesteko, sentsore birtual eta abstraktuen egitura bat asmatu da. Igerri-ren sendotasuna egiaztatzeko, proposatutako markoan oinarritutako bi software osagai diseinatu dira. Lehenak, sentsore geruzen informazio geruzak prozesatu eta maila altuko testuinguru informazioa ematen du. Bigarrenak, sare aukerak kudeatu eta sentsoreen konfigurazioa denbora errealean burutzen ditu. Inplementazio hau testuingurua hautemateko gai eta adierazgarria den aplikazio batekin egoera desberdinetan frogatu da. Lortutako emaitzek erakusten dute inplementazioa, eta ondorioz marko kontzeptuala ere, aproposa dela testuinguruaren informazioa erabiltzeko eta sentsoreen programazioa ezkutatzeko.[ES] Los dispositivos móviles disponibles en la actualidad facilitan el desarrollo de una nueva generación de aplicaciones móviles que son capaces de reaccionar al contexto. La computación sensible al contexto requiere datos del entorno que normalmente se obtienen por medio de sensores embebidos en dispositivos móviles o conectados a ellos a través de redes inalámbricas. Los desarrolladores de aplicaciones móviles se enfrentan a varios retos para crear aplicaciones sensibles al contexto. Entre estos retos destaca la necesidad de tratar la heterogeneidad de los sensores y de los dispositivos móviles. Con el fin de ayudar a los desarrolladores, esta tesis propone un marco conceptual para la abstracción multinivel y la virtualización de sensores, llamado Igerri. Su principal objetivo es facilitar el desarrollo de aplicaciones sensibles al contexto independientemente de los sensores específicos que se encuentren en el entorno. Para evitar la necesidad de manipular directamente los sensores físicos, se ha concebido una estructura multinivel de sensores virtuales y abstractos. Se han diseñado dos componentes software basados en el marco propuesto para comprobar la robustez de Igerri. El primero procesa la información de la estructura multinivel de sensores y genera información de contexto de alto nivel. El segundo es responsable de administrar, en tiempo real, las opciones de red y la configuración de los sensores. Esta implementación ha sido probada en diferentes escenarios usando una aplicación representativa y sensible al contexto. Los resultados obtenidos muestran que la implementación, y por tanto el marco conceptual que le da soporte, es adecuada para tratar la información de contexto y ocultar los problemas de programación de los sensores.Borja Gamecho held a PhD scholarship from the Research Staff Training Programme of the Basque Government from 2011 to 2014. This work also has been supported by the Department of Education, Universities and Research of the Basque Government under Grant IT395-10, by the Ministry of Economy and Competitiveness of the Spanish Government and by the European Regional Development Fund (project TIN2014-52665-C2-1)

Classificação de atividades físicas através do uso do acelerómetro do smartphone

Dissertação de natureza científica realizada para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia de redes de comunicação e MultimédiaOs smartphones desempenham hoje um papel ubíquo no acesso e processamento de informação, sendo que, na sua grande maioria, possuem uma miríade de sensores integrados que os torna capazes de gerar informação de elevada precisão e rigor. A monitorização do exercício físico apresenta-se como uma das novas tendências possibilitada pela utilização destes dispositivos. Sensores de movimento, como o acelerómetro, possibilitam a caraterização de movimento. Este trabalho pretende estudar esta temática e desenvolver uma aplicação para o sistema operativo Android, que tira partido dos sensores embutidos nos smartphones e das tecnologias web, com o objetivo de realizar classificação de atividades. A solução desenvolvida é feita com base na arquitetura cliente-servidor. A aplicação cliente realiza a aquisição de dados, visualização e gravação do sinal obtido através do acelerómetro do smartphone e a aplicação servidor recebe a informação adquirida pelo cliente, processa-a e classifica-a. De modo a ser possível classificar movimentos em atividades foi realizada uma extensa análise dos sinais adquirido por forma a perceber quais as caraterísticas mais distintivas e formulou-se o problema em análise do paradigma da aprendizagem supervisionada tendo sido estudados vários tipos de classificadores. O estudo de utilização já realizado, usou um cenário típico de utilização, posicionando o smartphone junto à cintura dentro do bolso frontal direito, na tentativa de simular condições o mais naturais possíveis. A exploração preliminar da extração de caraterísticas tanto no domínio da frequênciaxcomo no domínio do tempo e classificadores paramétricos e não paramétricos permitiu obter resultados preliminares que demonstram que a classificação de atividades é realizada com elevada precisão ( > 95%).Abstract: Nowadays, smartphones play an ubiquitous role in accessing and processing information, most of them having a myriad of integrated sensors that makes them capable of generating information with high accuracy and precision. The monitoring of physical exercises presents itself as one of the new trends, made possible by the use of devices like smartphones. Motion sensors such as the accelerometer enable live motion measurement. This paper intends to study this issue and develop an application for the Android operating system, which takes advantage of sensors embedded in smartphones and web technologies, with the goal to classify multiple physical activities. The developed solution is based on client-server architecture. The client application performs data acquisition, visualization and recording of the signal obtained by the smartphone's accelerometer and the server application receives the information acquired by the client, processes it and classifies it. In order for the application to be able to classify multiple movements throughout the activity performed by the user, an extensive analysis of the acquired signals was carried out to understand its most distinctive features. We used a supervised approach with the goal of reviewing the best techniques that should be useful for achieving the classification with the lowest error. For the signals acquisition the smartphone was positioned along the waist, inside the right front pocket in na attempt to simulate conditions as natural as possible. The study explored features extracted in both time and frequency domain, and parametric and non-parametric classifiers. Preliminary results demonstrate that the classification of activities can be done with remarkable accuracy ( > 95%)