MiR-EO: Middleware Reflexivo para la Emergencia Ontológica en Ambientes Inteligentes

In a Smart Environment (AmI), the devices that participate must exchange knowledge permanently, for which they must understand and manage a common language. The ontologies in an AmI are an ideal tool for this, making possible the communication between the intelligent objects that are part of the environment. These ontologies must be distributed, heterogeneous and dynamic, since they must adapt to the changes, needs and services of the AmI. This article proposes the implementation of a middleware that allows the ontological emergence, to manage all the knowledge that can be generated in an AmI. This middleware, called MiR-EO, is implemented as a reflective middleware, which manages its own ontological framework, made up of meta-ontologies that model the elements that must contain the ontologies of an AmI, andenables the ontological emergence process.  En un Ambiente Inteligente (AmI), los dispositivos que participan deben intercambiar conocimiento permanentemente, para lo cual deben entenderse y manejar un lenguaje común, para el logro de la interoperabilidad semántica. Las ontologías en un AmI constituyen una herramienta ideal para ello, posibilitando la comunicación entre los objetos inteligentes que forman parte del ambiente. Estas ontologías deben ser distribuidas, heterogéneas y dinámicas ya que deben adaptarse a los cambios, necesidades y servicios del AmI. Este artículo propone la implementación de un middleware que permite la emergencia ontológica, con el fin de gestionar todo el conocimiento que se puede generar en un AmI. El middleware, llamado MiR-EO, se implementa como un middleware reflexivo, que maneja su propio marco ontológico, conformado por meta-ontologías que modelan los elementos que deben contener las ontologías de un AmI, y posibilitan el proceso de emergencia ontológica. &nbsp

Emergencia ontológica basada en análisis de contexto, como servicio para ambientes inteligentes

En los Ambientes Inteligentes (AmI) existen dispositivos inteligentes que interactúan entre sí en el cumplimiento de sus tareas, que necesitan entender su contexto para poder ofrecer servicios adecuados a sus usuarios. Un AmI para aprendizaje en la nube (AmICL) es aquel que facilita la ubicación y uso de servicios educativos disponibles en la nube, que serán puestos a disposición de los usuarios (Profesores y Estudiantes), derivando en una mejora en sus procesos de enseñanza-aprendizaje. Uno de los aspectos fundamentales para su desarrollo, es la consciencia contextual. Este trabajo integra un AmICL basado en Sistema Multi-Agentes, con servicios de Consciencia de Contexto, enriqueciendo el modelo Semántico de AmICL a través de una base de conocimiento ontológica que permite a los agentes de AmICL tomar decisiones adaptadas al momento. Particularmente, a través de procesos de minería ontológica y el uso de meta-ontologías, para hacer emerger modelos ontológicos adecuados al contexto.An Intelligent Environment (IE) is composed by intelligent devices that interact with each other in carrying out their task, and they need to understand their contexts to provide adequate services to their users. An IE for Learning in the Cloud (IECL) is one that facilitates the location and use of educational services available in the cloud, which will be made available to users (teachers and students), resulting in an improvement of their teaching-learning process. One of the fundamental aspects for the development of IECLs, it is the contextual awareness. This paper integrates an IECL, based on Multi-Agent Systems, with services of Context Awareness, which enrich the Semantic Model of the IECL, characterized by an ontological knowledge base, which allows the agents of AmICL to take decisions adapted to the context. Particularly, through processes of ontological mining and using meta-ontologies, emerge ontological models appropriate to the context

Modelado de interacciones sensibles al contexto mediante reglas en ambientes inteligentes

La Inteligencia Ambiental (AmI) propone la creación de entornos o ambientes inteligentes que se adapten a las necesidades, gustos e intereses de la gente que vive en ellos. Su principal objetivo es crear espacios constituidos por interfaces inteligentes e intuitivas integradas en objetos cotidianos con los que el usuario interacciona de forma natural y sin esfuerzo. Estas interfaces poseen capacidad para reconocer la presencia de diferentes usuarios, y modificar su comportamiento en función de la identidad de dicho usuario, sus necesidades y las características del contexto o entorno donde se encuentren. Dentro del campo de AmI, esta tesis se centra en el modelado de las interacciones que tienen lugar en este tipo de entornos. Para ello se hace necesario el estudio de un modelo, basado en una relación unívoca Tag-Objeto, en el que los objetos puedan tener asociadas más de una característica (en un único Tag), siendo el usuario el que decida con cuál de ellas interactúa a través de su terminal, teniendo en cuenta también los recursos disponibles en él y el historial de interacciones previas. Un entorno inteligente, además de contener objetos aumentados con Tag RFID, estará ubicado en una localización específica, es decir, en una zona geográfica bien definida. Esta característica hace posible otro tipo de interacciones, aquellas basadas en la localización. Así, un entorno o espacio inteligente no solamente proporcionará servicios al usuario cuando interaccione con alguno de los objetos que tiene definidos, sino que también es capaz de ofrecer otros servicios al usuario basándose simplemente en su localización. OBCAS propone una solución para el modelado de interacciones sensibles al contexto mediante reglas en ambientes inteligentes en la que las reglas no van a estar definidas de forma independiente, sino que van a formar parte del comportamiento de un conjunto de agentes. OBCAS está compuesto por un sistema multi-agente que tendrá un componente en el lado servidor y otro en el lado móvil. Todos los agentes que componen este sistema se comunican utilizando el protocolo FIPA y utilizando en el lenguaje de contenido el modelo ontológico definido en OBCAS-Ontology (Kernel). El kernel es una ontología cuya función es la representación e integración de los diferentes modelos (ontologías) y sus relaciones, de forma que representen a todos los elementos o artefactos que participan en la hipótesis para el modelado de escenarios y el desarrollo de aplicaciones NFC ubicuas y sensibles al contexto. Este sistema puede ser utilizado en cualquier aplicación en la que se realicen interacciones sensibles al contexto, y para verificar su eficacia se ha desarrollado AGATHA, un sistema de alarmas que monitoriza el cumplimiento de un conjunto de restricciones que están asociadas a ciertos usuarios. Esta aplicación ha demostrado la rapidez con la que el sistema es capaz de reaccionar y adaptarse al contexto del usuario, evitando por ejemplo que un agresor se acerque a una víctima o que un anciano se pierda.Ambient Intelligence (AmI) proposes the creation of smart environments able to adapt to the needs, tastes and interests of the people living in them. Its main objective is to create spaces constituted by intelligent and intuitive interfaces embedded in everyday objects with which the user interacts naturally and effortlessly. These interfaces have the capacity to recognize the presence of different users, and modify their behavior depending on the user's identity, needs and characteristics of the context or environment. Within the field of AmI, this thesis is focused on the modeling of the interactions that take place in these environments. In order to do so, it is necessary to study a model based on an univocal Tag-Object relationship, where objects can have associated more than one characteristic (to one tag), and the user decides which one to interact with through its terminal. The resources available in the terminal, and the history of previous interactions are also considered. A smart environment contains objects augmented with RFID Tag, and it is located in a specific location, i.e. a well-defined geographical area. This feature makes possible other interactions, those based on location. Hence, a space or smart environment not only provide intelligent services to the user when interacting with any of the objects that have been defined, but it is also able to provide the user with other services based simply on its location. OBCAS proposes a solution for modeling context-sensitive interactions in smart environments through rules, in which the rules will not be defined independently, but they will be part of the behavior of a set of agents. OBCAS comprises a multi-agent system that will have a component on the server side and another one on the mobile side. All agents making up the system use the FIPA protocol, and the ontological model OBCAS-Ontology (Kernel). The Kernel is an ontology whose function is the representation and integration of the different models (ontologies) and their relationships, so representing all the elements or artifacts involved in the scenario modeling and the development of ubiquitous and context-awareness NFC application. This system can be used in any application with context-aware interactions. In order to verify its efficacy has been developed AGATHA, an alarm system which monitors the performance of a set of constraints that are associated with certain users. This application has demonstrated the speed with which the system is able to react and adapt to the context of the user, e.g. preventing the approaching of an attacker to a victim

Un Modelo de Recomendación de Productos utilizando Redes Sociales implementado en Tecnologías de la Web Semántica

Este trabajo es una propuesta de un Modelo de Recomendación de Productos que utiliza para su implementación tecnologías de la Web Semántica tomando como entrada datos de los usuarios de la red social Facebook. La solución tecnológica se basa en emplear herramientas de la web semántica, debido a que esta tecnología permite una mejor gestión y estructuración de datos, a través del desarrollo de una ontología e inclusión de un motor de razonamiento para realizar inferencias mediante reglas. El Modelo de Recomendación de Productos se basa en los Modelos de Representación Basado en Conocimiento de Rueda Morales, de Razonamiento Automático de Estrategias de Marketing de Yiqing, et al. y de Caracterización de Usuarios de Orozco, et al. Para la implementación del Modelo de Recomendación implicó el desarrollo de las ontologías, formalizadas en el lenguaje OWL, del Perfil del Usuario basado en el Modelo de Caracterización de Usuarios, y de Productos para la empresa de estudio Aisha Modas (marca de ropa para mujer), y la definición de reglas a través de Protégé formalizadas en el lenguaje SWRL, para el razonamiento del modelo, las que fueron integradas a las ontologías del Perfil de Usuario y de Productos. Protégé cuenta con un motor de razonamiento que realizó las inferencias del modelo y el resultado obtenido se mostró en la web Aisha Modas. Palabras clave: Redes Sociales, Modelo de Recomendación, Ontologías, Reglas de inferencia.--- This work is a proposal of a Model Product recommendation for implementation using Semantic Web technologies taking as input data of users of social network Facebook. The technological solution is based on using semantic web tools, because this technology allows better management and data structuring, through the development of an ontology and inclusion of a reasoning engine to make inferences using rules. The Model Product Recommendation is based on the models Based on Knowledge Representation by Morales Rueda, Automated Reasoning of Marketing Strategies by Yiqing, et al. and Characterization of users by Orozco, et al. To implement the recommendation model, it required to develop ontologies, formalized on OWL language, of the user profile based on the Model Characterization Users and products for the enterprise of study Aisha Modas (clothing brand for women) and the definition of rules through Protégé formalized on SWRL language for reasoning model, that were integrated to ontologies User Profile and Products. Protégé has a reasoning engine that execute inference of model and the result was shown in the web Aisha Modas. Keywords: Social Networks Model Recommendation, ontologies, rules of inference.Tesi

UNA PROPUESTA DE PLANIFICACIÓN REACTIVA PARA DESCUBRIR Y COMPONER DINÁMICAMENTE RUTAS DE APRENDIZAJE

Este artículo muestra cómo las técnicas de planificación y las tecnologías de la web semántica se pueden utilizar para la composición dinámica de rutas de aprendizaje en ambientes de educación virtual. El objetivo principal de este trabajo es proponer cómo un tipo particular de planificación automática, llamada planificación reactiva, puede componer de manera dinámica, una secuencia subordinada de objetos de aprendizaje (ruta de aprendizaje), asociados a un objetivo específico de un usuario. Esta propuesta pretendeenfrentar conjuntamente el comportamiento incierto de los objetos de aprendizaje y la heterogeneidad semántica asociada a su descripción

Plataformas para la creación de mashups sensibles al contexto en entornos de inteligencia ambiental

En el Capítulo 1 se verá la definición de formal de AmI, su visión, los requisitos básicos de tecnología, los requisitos para el desarrollo de aplicaciones y servicios, y además algunas aplicaciones prácticas existentes. En el Capítulo 2 se estudiarán las aplicaciones sensibles al contexto como un componente más de la AmI, se verán distintas definiciones de contexto, una taxonomía de elementos de contexto y formas de representación de información contextual. En el Capítulo 3 se trataran los mashups dando su definición, arquitectura básica, técnicas y tecnologías de soporte como así también herramientas existentes en el mercado para su creación. En el Capítulo 4 se presentan tres plataformas/arquitecturas incipientes para el desarrollo de mashups sensibles al contexto. Por último en el capítulo 5 se presenta la discusión del presente trabajo.Facultad de Informátic

WICC 2016 : XVIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

Actas del XVIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2016), realizado en la Universidad Nacional de Entre Ríos, el 14 y 15 de abril de 2016.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

WICC 2017 : XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

Actas del XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2017), realizado en el Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA), el 27 y 28 de abril de 2017.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Mobiware: Middleware Móvil y Fiable para el Internet del Futuro

El objetivo del proyecto es la creación de un sistema que facilite la implementación de aplicaciones sensibles al contexto, proporcionando una solución simplificada ante problemas comunes derivados de la comunicación entre dispositivos heterogéneos.Blasco Roca, M. (2011). Mobiware: Middleware Móvil y Fiable para el Internet del Futuro. http://hdl.handle.net/10251/15491Archivo delegad

Análisis y resolución de los problemas asociados al diseño de sistemas de IOT

Al momento de diseñar un sistema de IoT, sin importar si se parte desde un sistema existente que trabaja de forma offline, o si se desea crear un sistema desde sus inicios, se presentarán los siguientes desafíos: En primer lugar, los sistemas de IoT pueden estar conformados por una amplia variedad de dispositivos, cada uno utilizando diferentes protocolos de comunicación y medios físicos para el establecimiento de la misma. Además, los dispositivos podrían encontrarse en ubicaciones geográficas muy distantes, en las que estén regidos por diferentes sistemas legales, y en las cuales la estructura de costos asociada a la conectividad entre los mismos sea muy diferente. Por otra parte, la selección del hardware asociado a cada dispositivo puede variar dependiendo de los riesgos asociados a la actividad en la que se los involucre; de los costos asociados a la adquisición, instalación y mantenimiento en la región geográfica donde se los despliegue; de los protocolos de comunicación que se deseen utilizar; del nivel de calidad deseada en el desempeño de cada dispositivo; y de otros factores técnicos o comerciales. La selección de las tecnologías de Software a utilizar en cada dispositivo podría depender de factores similares a aquellos mencionados en la selección del hardware. Además de estudiar las necesidades particulares de cada dispositivo, debe analizarse la arquitectura general del sistema de IoT. Esta arquitectura debe contemplar las diferentes formas de conectar a los dispositivos entre sí; las jerarquías de dispositivos; los servidores Web involucrados; los proveedores de servicios que serán contratados; los medios de almacenamiento, procesamiento y publicación de la información; las personas involucradas y los demás componentes internos o externos que interactúan en el sistema. Todas las consideraciones mencionadas previamente deben realizarse dentro de un marco de trabajo que garantice la privacidad y seguridad de la información tratada. Es por ello que en algunas regiones geográficas se han establecido diferentes legislaciones asociadas al tema, las cuales deben ser consideradas desde el comienzo del diseño del sistema de IoT. No obstante, si las reglas establecidas en las legislaciones no fueran lo suficientemente claras o completas (o incluso, inexistentes), pueden tomarse como fundamentos los estándares internacionales sobre privacidad y seguridad de los datos, en hardware y software. En este artículo, se presenta una línea de investigación que aborda el Análisis y Resolución de los Problemas Asociados al Diseño de Sistemas de IoT.Red de Universidades con Carreras en Informátic