Increased Robustness in Context Detection and Reasoning using Uncertainty Measures - Concept and Application

In this paper we report on a novel recurrent fuzzy classification method for robust detection of context activities in an environment using either single or distributed sensors. The proposed method utilizes uncertainty measures for improvement of detection, fusion and aggregation of context knowledge. To calculate the uncertainty measure we propose the use of simple and recurrent fuzzy systems. We applied the method in a real application to recognize various applause (and non applause) situations, e.g. during a conference. Measurements were taken from mobile phone sensors (microphone, acceleration if available) and acceleration sensory attached to a board marker. We show that we are able to improve robustness of detection using our novel uncertainty measures by ~30% on average. We also show that the use of multiple phones and distributed recognition in most cases allows to achieve a recognition rate between 90% and 100%

Gestion de la qualité de contexte pour l'intelligence ambiante

L'informatique sensible au contexte vise à réduire la quantité d'informations explicites qu'un utilisateur doit fournir pour que le système accomplisse la tâche souhaitée. Ceci est particulièrement vrai dans le domaine récent de l'intelligence ambiante où les objets de la vie courante deviennent capables de déclencher une action ou un échange spontané d'informations, sans interaction avec l'utilisateur. Les progrès techniques en matière de réseaux de communication sans fil, d'équipements mobiles individuels, de capteurs et de logiciels embarqués, rendent aujourd'hui possibles des services aux usagers dépendants du contexte, mais les applications concrètes demeurent encore très limitées. Les travaux existants dans la littérature décomposent la gestion de contexte en quatre fonctionnalités: la collecte, l'interprétation, la détection de situations et l'utilisation pour l'adaptation. L'élément discriminant des solutions existantes est la qualité des informations abstraites obtenues par inférence et devant caractériser les situations de l'utilisateur. Les limites de ces solutions sont le manque de composition aisée des informations de contexte, le passage à l'échelle, tant en termes de quantité d'informations de contexte que de nombre d'applications clientes, l'absence de garantie sur la cohérence et la qualité des informations de contexte, et le manque de solutions intergicielles permettant de libérer le concepteur d'applications des aspects liés à la gestion de contexte. Nous nous intéressons dans cette thèse à la gestion de la qualité de contexte (QoC) dans un environnement ambiant. Les problématiques de gestion de la qualité de contexte sont multiples: choisir la méthode adéquate pour la gestion du contexte, extraire la qualité associée au contexte, interpréter et analyser la qualité de contexte pour les applications sensibles au contexte. Nous proposons de répondre à ces problématiques en intégrant la qualité de contexte au sein de la plateforme de gestion de contexte COSMOS (http://picoforge.lntevrv.fr/proiects/svn/cosmos) de l'équipe MARGE (http://www-inf.itsudparis.eu/MARGE) de Télécom SudParis. Afin d'effectuer cette intégration, nous avons conçu des éléments spécifiques à la qualité de contexte et avons mis en place une gestion fine et efficiente de cette qualité en limitant le surcoût associé. Nous proposons également un processus de conception basé sur l'ingénierie dirigée par les modèles afin de générer les éléments requis à la gestion de la qualité de contexte. Nous avons validé nos contributions à l'aide de deux applications fonctionnant sur téléphone mobile : une application de "vente flash" dans un centre commercial et une application de détection de localisation sur un campus. Les tests de performances que nous avons effectués permettent de comparer les résultats avec et sans la prise en compte de la QoC et montrent le faible coût de la gestion de la qualité par rapport aux améliorations apportées aux applications sensibles au contexteContext-aware computing aims to reduce the amount of explicit information required from a user for a system to perform a task. This is particularly true in the recent domain of ambient intelligence where everyday life objects are able to trigger an action or a spontaneous information exchange, without any interaction with the user. Technical advances in wireless communication, personal mobile devices, sensors and embedded software make context-aware services possible, but concrete applications are still very limited. The solutions proposed in the literature decompose context management into four functions: acquisition, interpretation, situation detection and application adaptation. The differentiating element in these proposals is the quality of the high-level context information obtained by inference and characterising the situation of the user. The limits of these solutions are the difficulty for composing context information scalability in terms of the quantity of context information and of the number of client applications, the absence of guarantee on the consistency of context information and the lack of middleware solutions able to free the designer of context-aware applications from the management of context data. In this thesis, we are interested in the management of the quality of context information (QoC) in an ambient environment. There are several key issues in QoC management: choosing the adequate method for context management, extracting the quality associated to the context, analysing and interpreting the quality of the context with regard to the requirements of context-aware applications. We propose to answer these questions by integrating QoC management into the COSMOS context management framework (http://picoforge.int-evry.fr/projects/svn/cosmos) developed by the MARGE team (http://www-inf.itsudparis.eu/MARGE) of Télécom SudParis.For this purpose, we have designed the necessary components dedicated to QoC management and we have implemented the mechanisms allowing a fine-grain manipulation of the QoC together with a limitation of the associated overhead. We also propose a design process based on model-driven engineering in order to automatically generate the elements responsible of QoC management. We validate our contributions through the development of two prototype applications running on mobile phones: a Flash sale offer application to be used in malls and a location detection application proposed to the students of a campus. The performance tests we have conducted allow to compare the results obtained with and without taking into account the QoC and show the low overhead associated to QoC manaqement with regard to the benefits brought to context-aware applications and servicesEVRY-INT (912282302) / SudocSudocFranceF