Monitoring Architecture to collect measurement data and medical patient control through mobile devices

Patients constant monitoring is considered one of the most relevant aspects in healthcare. The development of a framework to communicate information between mobile and biometric devices allows constant monitoring of the patient, is viewed as a solution to healthcare issues. In this paper, we define an important element in framework design like that: a group of ontologies called MoMOntology that represent the ontologies of mobile monitoring process and allow collecting data from biometrics devices. An overlay-based solution is implemented between network elements in order to build an efficient and highly functional communication platform. In order to develop mobile monitoring applications, we define a MobiPattern for each module generation; and finally, we develop a framework compounded by an application for the patient on the mobile phone and an application for doctors on the personal computer.Patients constant monitoring is considered one of the most relevant aspects in healthcare. The development of a framework to communicate information between mobile and biometric devices allows constant monitoring of the patient, is viewed as a solution to healthcare issues. In this paper, we define an important element in framework design like that: a group of ontologies called MoMOntology that represent the ontologies of mobile monitoring process and allow collecting data from biometrics devices. An overlay-based solution is implemented between network elements in order to build an efficient and highly functional communication platform. In order to develop mobile monitoring applications, we define a MobiPattern for each module generation; and finally, we develop a framework compounded by an application for the patient on the mobile phone and an application for doctors on the personal computer

Using a Communication Model to Collect Measurement Data through Mobile Devices

Wireless systems and services have undergone remarkable development since the first mobile phone system was introduced in the early 1980s. The use of sensors in an Ambient Intelligence approach is a great solution in a medical environment. We define a communication architecture to facilitate the information transfer between all connected devices. This model is based in layers to allow the collection of measurement data to be used in our framework monitoring architecture. An overlay-based solution is built between network elements in order to provide an efficient and highly functional communication platform that allows the connection of a wide variety of devices and technologies, and serves also to perform additional functions such as the possibility to perform some processing in the network that may help to improve overall performance.Wireless systems and services have undergone remarkable development since the first mobile phone system was introduced in the early 1980s. The use of sensors in an Ambient Intelligence approach is a great solution in a medical environment. We define a communication architecture to facilitate the information transfer between all connected devices. This model is based in layers to allow the collection of measurement data to be used in our framework monitoring architecture. An overlay-based solution is built between network elements in order to provide an efficient and highly functional communication platform that allows the connection of a wide variety of devices and technologies, and serves also to perform additional functions such as the possibility to perform some processing in the network that may help to improve overall performance

Using a Communication Model to Collect Measurement Data through Mobile Devices

Wireless systems and services have undergone remarkable development since the first mobile phone system was introduced in the early 1980s. The use of sensors in an Ambient Intelligence approach is a great solution in a medical environment. We define a communication architecture to facilitate the information transfer between all connected devices. This model is based in layers to allow the collection of measurement data to be used in our framework monitoring architecture. An overlay-based solution is built between network elements in order to provide an efficient and highly functional communication platform that allows the connection of a wide variety of devices and technologies, and serves also to perform additional functions such as the possibility to perform some processing in the network that may help to improve overall performance.Wireless systems and services have undergone remarkable development since the first mobile phone system was introduced in the early 1980s. The use of sensors in an Ambient Intelligence approach is a great solution in a medical environment. We define a communication architecture to facilitate the information transfer between all connected devices. This model is based in layers to allow the collection of measurement data to be used in our framework monitoring architecture. An overlay-based solution is built between network elements in order to provide an efficient and highly functional communication platform that allows the connection of a wide variety of devices and technologies, and serves also to perform additional functions such as the possibility to perform some processing in the network that may help to improve overall performance

Nanopower CMOS transponders for UHF and microwave RFID systems

At first, we present an analysis and a discussion of the design options and tradeoffs for a passive microwave transponder. We derive a set of criteria for the optimization of the voltage multiplier, the power matching network and the backscatter modulator in order to optimize the operating range. In order to match the strictly power requirements, the communication protocol between transponder and reader has been chosen in a convenient way, in order to make the architecture of the passive transponder very simple and then ultra-low-power. From the circuital point of view, the digital section has been implemented in subthreshold CMOS logic with very low supply voltage and clock frequency. We present different solutions to supply power to the transponder, in order to keep the power consumption in the deep sub-µW regime and to drastically reduce the huge sensitivity of the subthreshold logic to temperature and process variations. Moreover, a low-voltage and low-power EEPROM in a standard CMOS process has been implemented. Finally, we have presented the implementation of the entire passive transponder, operating in the UHF or microwave frequency range

Using a communication model to collect measurement data through mobile devices

Wireless systems and services have undergone remarkable development since the first mobile phone system was introduced in the early 1980s. The use of sensors in an Ambient Intelligence approach is a great solution in a medical environment. We define a communication architecture to facilitate the information transfer between all connected devices. This model is based in layers to allow the collection of measurement data to be used in our framework monitoring architecture. An overlay-based solution is built between network elements in order to provide an efficient and highly functional communication platform that allows the connection of a wide variety of devices and technologies, and serves also to perform additional functions such as the possibility to perform some processing in the network that may help to improve overall performance

Predictable mapping of streaming applications on multiprocessors

Het ontwerp van nieuwe consumentenelektronica wordt voortdurend complexer omdat er steeds meer functionaliteit in deze apparaten ge¨integreerd wordt. Een voorspelbaar ontwerptraject is nodig om deze complexiteit te beheersen. Het resultaat van dit ontwerptraject zou een systeem moeten zijn, waarin iedere applicatie zijn eigen taken binnen een strikte tijdslimiet kan uitvoeren, onafhankelijk van andere applicaties die hetzelfde systeem gebruiken. Dit vereist dat het tijdsgedrag van de hardware, de software, evenals hun interactie kan worden voorspeld. Er wordt vaak voorgesteld om een heterogeen multi-processor systeem (MPSoC) te gebruiken in moderne elektronische systemen. Een MP-SoC heeft voor veel applicaties een goede verhouding tussen rekenkracht en energiegebruik. Onchip netwerken (NoCs) worden voorgesteld als interconnect in deze systemen. Een NoC is schaalbaar en het biedt garanties wat betreft de hoeveelheid tijd die er nodig is om gegevens te communiceren tussen verschillende processoren en geheugens. Door het NoC te combineren met een voorspelbare strategie om de processoren en geheugens te delen, ontstaat een hardware platform met een voorspelbaar tijdsgedrag. Om een voorspelbaar systeem te verkrijgen moet ook het tijdsgedrag van een applicatie die wordt uitgevoerd op het platform voorspelbaar en analyseerbaar zijn. Het Synchronous Dataflow (SDF) model is erg geschikt voor het modelleren van applicaties die werken met gegevensstromen. Het model kan vele ontwerpbeslissingen modelleren en het is mogelijk om tijdens het ontwerptraject het tijdsgedrag van het systeem te analyseren. Dit proefschrift probeert om applicaties die gemodelleerd zijn met SDF grafen op een zodanige manier af te beelden op een NoC-gebaseerd MP-SoC, dat garanties op het tijdsgedrag van individuele applicaties gegeven kunnen worden. De doorstroomsnelheid van een applicatie is vaak een van de belangrijkste eisen bij het ontwerpen van systemen voor applicaties die werken met gegevensstromen. Deze doorstroomsnelheid wordt in hoge mate be¨invloed door de beschikbare ruimte om resultaten (gegevens) op te slaan. De opslagruimte in een SDF graaf wordt gemodelleerd door de pijlen in de graaf. Het probleem is dat er een vaste grootte voor de opslagruimte aan de pijlen van een SDF graaf moet worden toegewezen. Deze grootte moet zodanig worden gekozen dat de vereiste doorstroomsnelheid van het systeem gehaald wordt, terwijl de benodigde opslagruimte geminimaliseerd wordt. De eerste belangrijkste bijdrage van dit proefschrift is een techniek om de minimale opslagruimte voor iedere mogelijke doorstroomsnelheid van een applicatie te vinden. Ondanks de theoretische complexiteit van dit probleem presteert de techniek in praktijk goed. Doordat de techniek alle mogelijke minimale combinaties van opslagruimte en doorstroomsnelheid vindt, is het mogelijk om met situaties om te gaan waarin nog niet alle ontwerpbeslissingen zijn genomen. De ontwerpbeslissingen om twee taken van een applicatie op ´e´en processor uit te voeren, zou bijvoorbeeld de doorstroomsnelheid kunnen be¨invloeden. Hierdoor is er een onzekerheid in het begin van het ontwerptraject tussen de berekende doorstroomsnelheid en de doorstroomsnelheid die daadwerkelijk gerealiseerd kan worden als alle ontwerpbeslissingen zijn genomen. Tijdens het ontwerptraject moeten de taken waaruit een applicatie is opgebouwd toegewezen worden aan de verschillende processoren en geheugens in het systeem. Indien meerdere taken een processor delen, moet ook de volgorde bepaald worden waarin deze taken worden uitgevoerd. Een belangrijke bijdrage van dit proefschrift is een techniek die deze toewijzing uitvoert en die de volgorde bepaalt waarin taken worden uitgevoerd. Bestaande technieken kunnen alleen omgaan met taken die een ´e´en-op-´e´en relatie met elkaar hebben, dat wil zeggen, taken die een gelijk aantal keren uitgevoerd worden. In een SDF graaf kunnen ook complexere relaties worden uitgedrukt. Deze relaties kunnen omgeschreven worden naar een ´e´en-op-´e´en relatie, maar dat kan leiden tot een exponenti¨ele groei van het aantal taken in de graaf. Hierdoor kan het onmogelijk worden om in een beperkte tijd alle taken aan de processoren toe te wijzen en om de volgorde te bepalen waarin deze taken worden uitgevoerd. De techniek die in dit proefschrift wordt gepresenteerd, kan omgaan met de complexe relaties tussen taken in een SDF graaf zonder de vertaling naar de ´e´en-op-´e´en relaties te maken. Dit is mogelijk dankzij een nieuwe, effici¨ente techniek om de doorstroomsnelheid van SDF grafen te bepalen. Nadat de taken van een applicatie toegewezen zijn aan de processoren in het hardware platform moet de communicatie tussen deze taken op het NoC gepland worden. In deze planning moet voor ieder bericht dat tussen de taken wordt verstuurd, worden bepaald welke route er gebruikt wordt en wanneer de communicatie gestart wordt. Dit proefschrift introduceert drie strategie¨en voor het versturen van berichten met een strikte tijdslimiet. Alle drie de strategie¨en maken maximaal gebruik van de beschikbare vrijheid die moderne NoCs bieden. Experimenten tonen aan dat deze strategie¨en hierdoor effici¨enter omgaan met de beschikbare hardware dan bestaande strategie¨en. Naast deze strategie¨en wordt er een techniek gepresenteerd om uit de ontwerpbeslissingen die gemaakt zijn tijdens het toewijzen van taken aan de processoren alle tijdslimieten af te leiden waarbinnen de berichten over het NoC gecommuniceerd moeten worden. Deze techniek koppelt de eerder genoemde techniek voor het toewijzen van taken aan processoren aan de drie strategie¨en om berichten te versturen over het NoC. Tenslotte worden de verschillende technieken die in dit proefschrift worden ge¨introduceerd gecombineerd tot een compleet ontwerptraject. Het startpunt is een SDF graaf die een applicatie modelleert en een NoC-gebaseerd MP-SoC platform met een voorspelbaar tijdsgedrag. Het doel van het ontwerptraject is het op een zodanige manier afbeelden van de applicatie op het platform dat de doorstroomsnelheid van de applicatie gegarandeerd kan worden. Daarnaast probeert het ontwerptraject de hoeveelheid hardware die gebruikt wordt te minimaliseren. Er wordt een experiment gepresenteerd waarin drie verschillende multimedia applicaties (H.263 encoder/decoder en een MP3 decoder) op een NoCgebaseerd MP-SoC worden afgebeeld. Dit experiment toont aan dat de technieken die in dit proefschrift worden voorgesteld, gebruikt kunnen worden voor het ontwerpen van systemen met een voorspelbaar tijdsgedrag. Hiermee is het voorgestelde ontwerptraject het eerste traject dat een met een SDF-gemodelleerde applicatie op een NoC-gebaseerd MP-SoC kan afbeelden, terwijl er garanties worden gegeven over de doorstroomsnelheid van de applicatie

Un modèle pour l'ossature logicielle d'un habitat intelligent

Le vieillissement de la population augmente le nombre de personnes qui sont hébergées à cause de déficits cognitifs ou physiques engendrés par la maladie ou le vieillissement normal. L’habitat intelligent a pour but d’augmenter l’autonomie de la personne en adaptant son environnement immédiat pour combler ses incapacités. Maintenir cette population à domicile requiert de lui offrir un environnement qui pallie cette problématique. Réaliser un tel environnement suppose l’analyse d’informations issues de capteurs dans le domicile, de relier les capteurs entre eux, d’envoyer les informations appropriées vers les intervenants et de générer des interventions personnalisées à travers les effecteurs du domicile. C’est cette analyse qui formera l’ossature logicielle de l’habitat intelligent; un des objectifs de ce mémoire ainsi que la construction d’un prototype de l’habitat intelligent. La mission principale de l’habitat intelligent est d’apporter une aide à des activités effectuées par le résident, puis de détecter et d’empêcher des situations dangereuses. Pour le système qui sera créé, ce sont les services généraux offerts, les acteurs utilisateurs, les contraintes de personnalisation du système et les contraintes de sécurité qui formeront l’ossature logicielle. La simulation logicielle est une façon de prouver un concept. Dans ce cas-ci, un prototype est construit et donne les principaux services de l’habitat intelligent. Ces services sont actuellement dans un contexte d’éléments de remplacement. Des spécifications abstraites complètent l’ossature du logiciel

Building utilisation analytics: human occupancy counting and thermal comfort prediction with ambient sensing

With advancement in sensors and the Internet of Things, gathering spatiotemporal information from one’s surroundings has become more convenient. There are multiple phenomenological behaviours, such as indoor comfort and occupancy trends, that can be inferred from this information. There are multiple advantages to having an accurate indoor occupancy prediction, including better understanding of space-room utilisation, which can be used to further inform energy consumption reduction, human indoor comfort optimisation and security enhancement. We use non-intrusive ambient sensors to infer indoor occupancy patterns. Non-intrusive ambient sensors are utilised because they are commonly available in building management systems (BMSs). Machine learning techniques are applied and data-driven approaches are implemented to identify indoor human occupancy and predict comfort.These facilitate the decision-making tasks for building management professionals and are used in real-time monitoring. Our preliminary study with multiple ambient sensors reveals that carbon dioxide is one of the best predictors of indoor human occupancy. We design a seasonal trend decomposition algorithm by implementing pervasive sensing and leveraging carbon dioxide data from BMS sensors. The first model is seasonal decomposition for human occupancy counting (SD-HOC), a customised feature transformation decomposition prediction model. This provides a novel way to estimate the number of people within a closed space, using one carbon dioxide sensor. SD-HOC integrates a time lag and line of best fit model in the preprocessing algorithms and customises different regression algorithms for each subcomponent, to predict each respective human occupancy component value. Utilising several machine learning techniques, a set of prediction values for each component is obtained. Finally, additive decomposition is used to reconstruct the prediction value for human indoor occupancy. We improve the algorithm to cover multiple buildings with different contexts and locations and develop a large Room Utilisation Prediction with carbon dioxide sensor (RUP). RUP improves SD-HOC and is able to predict a larger number of occupants, up to three hundred, using data from a single carbon dioxide sensor. RUP de-noises and pre-processes the carbon dioxide data. We use multiple variants of seasonal decomposition techniques and feature factorisation for both occupant and carbon dioxide datasets, and develop a zero pattern adjustment model to increase the accuracy. We run our model in two different locations that have different contexts.The prediction accuracy results outweigh the state-of-the-art techniques for time series decomposition and regression. RUP is a reliable model for any building with adequate historical data. In the real world, this condition is not always feasible, due to several limitations such as a new building only having limited historical data, or government/military buildings that have strictly controlled access to historical ambient sensor data. One way to solve this problem is by implementing a transfer learning technique with SD-HOC. We design a semi-supervised domain adaptation method for carbon dioxide - human occupancy counter (DA-HOC) to estimate the number of people within one room, by using a carbon dioxide sensor with a limited number of training labels (as little as one day of historical data). The DA-HOC model is trained using data from a source domain that has a more complete set of training labels, and transferred to predict the occupancy of a much larger room of the target domain, with very little training data. We enhance DA-HOC into DA-HOC++ and successfully experiment with the model to transfer the knowledge from one room to five different rooms in different countries. Moving beyond indoor human occupancy, each occupant’s comfort is also a crucial problem that needs to be considered. Indoor comfort prediction is crucial for energy efficiency cost adjustment, human productivity and non-wastage of resources. Maintaining human indoor comfort levels at acceptable values is one of the primary goals in any building and room utilisation. The main problem is that everybody has a different level of acceptance of what is comfortable. We implement a machine learning algorithm to predict the thermal comfort for each occupant. Our model successfully achieves a respectable accuracy of comfort prediction to help the BMS adjust the temperature. This thesis presents several contributions in machine learning for indoor human occupancy and comfort prediction. This research implements and extends existing data mining techniques to solve problems on time series prediction. The solutions are scalable and can also work with minimal sets of historical training data with a transfer learning method. The research contributions in this thesis present multiple occupancy algorithms for both indoor human occupancy and thermal comfort. We believe that this research provides a big step towards building a robust solution for smart homes and smart buildings, in which the buildings are more aware of their occupants and can adapt to their needs

Dependable compositions : a formal approach

Design processes for most engineering disciplines are based on component reuse. In much the same way as the need for customizable reuse of software fueled the growth and development of object-oriented programming languages over module-based languages, the same driving force for component-based solutions is leading to object-oriented languages being transcended by component-based composition languages. Existing declarative programming languages are ideally suited to the construction of software components, but are inappropriate for specifying compositions of components in a high level manner. Indeed several composition environments exist that are built on top of object-oriented languages though they fail to supply the level of abstraction required to specify compositions of components. This is particularly true when the components are black boxes. In order to reuse a black box component, an accurate and unambiguous description of the component's functionality must exist. It is doubtful that natural language can fulfil this requirement. This thesis advocates a formal approach to specifying a component and demonstrates that this approach will aid in the composition and verification of component based systems. The thesis presents a general solution to the problem by defining the formal semantics for a composition of components. Building on this work, a formal definition of exceptional component behaviour is provided along with a formal reasoning about component dependability. These then form the basis for the formal definition of a composition specification language and theoretical declarative compositional programming language. Such a language would afford the programmer the tools required to construct a dynamic composition of components.EThOS - Electronic Theses Online ServiceGBUnited Kingdo

Scaling into Ambient Intelligence

Envision the situation that high quality information and entertainment is easily accessible to anyone, anywhere, at any time, and on any device. How realistic is this vision? And what does it require from the underlying technology? Ambient Intelligence (AmI) integrates concepts ranging from ubiquitous computing to autonomous and intelligent systems. An AmI environment will be highly dynamic in many aspects. Underlying technology must be very flexible to cope with this dynamism. Scalability of technology is only one crucial aspect. This paper explores scalability from the processing, the communication, and the software perspectives