Smart Environment Vectorization : An Approach to Learning of User Lighting Preferences

The automation of smart environment systems is one of the main goals of smart home researching. This paper focus on learning user lighting preference, considering a working field like a standard office. A review of the smart environment and devices setup is done, showing a real configuration for test purposes. Suitable learning machine techniques are exposed in order to learn these preferences, and suggest the actions the smart environment should execute to satisfy the user preferences. Learning machine techniques proposed are fed with a database, so a proposal for the vectorization of data is described and analyzed.Ministerio de Educación y Ciencia TSI2006-13390-C02-02Junta de Andalucía TIC-214

A study on saving energy in artificial lighting by making smart use of wireless sensor networks and actuators

This article is focused on adapting lighting conditions to user lighting preferences. A theoretical analysis of lighting conditions is carried out, and a case study is shown by means of the setup of an experimental environment and an empirical analysis of lighting conditions. Finally, a methodology for saving energy, which adjusts luminance to user preferences, is presented, and a study of the consump-tion results is given.Ministerio de Educación y Ciencia TSI2006-13390-C02-02Junta de Andalucía TIC-214

The effi ciency of the spanish social protection system in poverty reduction

El objetivo de este trabajo es evaluar el nivel de eficiencia de las comunidades autónomas españolas (CCAA) frente al problema de la reducción de la pobreza en sus dos vertientes, incidencia e intensidad, en el año 2000, utilizando el Panel de Hogares de la Unión Europea. Para tal fin, se emplea como técnica de estimación de la eficiencia el análisis envolvente de datos (DEA). Al identificar las comunidades eficientes, los slacks en inputs y outputs de las comunidades ineficientes, y los grupos de referencia de estas últimas, el análisis envolvente de datos se presenta como una de las técnicas más útiles a considerar para mejorar el nivel de eficiencia. El trabajo ofrece a los gestores una herramienta que les permite conocer qué parte de la ineficiencia es debida a la mala utilización de los recursos y cuáles podrían ser las posibles líneas de actuación para mejorar la eficiencia en términos de reducción de la pobrezaThe aim of this study is to evaluate the level of efficiency of the Spanish Regions (CCAA) addressing the problem of reduction poverty on the two fronts: incidence and intensity, in 2000 using the Household Panel Survey. For this end, data envelopment analysis (DEA) is used as a technique to estimate the efficiency. By identifying efficient communities, the slack in inputs and outputs of inefficient regions and the reference group of these regions, Data Envelopment Analysis is presented as one of the most useful techniques for the improvement of the level of efficiency. The paper offers managers a tool that enables them to discover which part of the inefficiency is due to the misuse of resources and which lines of action may be taken to improve efficiency in terms of poverty reduction

Energy-saving policies in grid computing and smart environments

Texto completo descargado desde TeseoThis work studies the problem of energy consumption growth in two spheres: Grid-Computing and Smart Environments. These problems are tackled through the establishment of energy-saving policies developed for each environment in order to save the maximum energy as possible. In the Grid-Computing environment, seven energypolicies were designed in an attempt to minimize energy consumption through shutting resources down and booting them. It is proved that approximately 40% of energy can be saved. Efficiency of various grid locations was compared using Data Envelopment Analysis methodology. In Smart Environments where sensors perceive lighting conditions, the energy-saving policy adjusts lighting in order to satisfy user preferences and prevents energy from being wasted. A set of wireless sensors were deployed on two offices at the department of Computer Languages and Systems. The dataset created over several months was employed to extract information about user lighting preferences, from the application of which it is proven that around 70% of energy can be saved in lighting appliances.Premio Extraordinario de Doctorado U

Técnicas de predicción de destinos geográficos futuros en desplazamientos de personas

El desarrollo de este trabajo de investigación se orientará hacia un sector cada vez más amplio de usuarios que dispongan y utilicen frecuentemente dispositivos móviles con capacidades de gestión de base de datos y localización por GPS. Cuanta más capacidad tenga el dispositivo más posibles aplicaciones con conocimiento del contexto futuro podrán implantarse. Aunque las propuestas de esta tesis se pueden aplicar a sistemas de localización diferentes, en la implementación nos centramos en la predicción de recorridos urbanos e inter-urbanos rastreados por receptores GPS. Éstos no permiten el seguimiento en espacios sin visión directa sobre los satélites, por lo que quedan fuera de este trabajo la predicción de destinos en interiores. Nuestra propuesta, al usar como soporte mapas personales creados por el propio usuario al desplazarse diariamente, no necesitará de ningún GIS por lo que será utilizable en lugares donde no exista cartografía detallada, como por ejemplo en mares y océanos. El público objetivo de las predicciones de destino serán personas con todo tipo de hábitos de desplazamientos y que utilicen cualquier medio de transporte en el que puedan utilizarse dispositivos electrónicos (quedan por tanto fuera de nuestra hipótesis los aviones). Capítulo 2: Metodología off-line. Se propondrá una metodología para la recuperación de la información, su preprocesado y los algoritmos de extracción de conocimiento a partir de trazas de movimiento aportadas por diferentes voluntarios. Los objetivos de este capítulo son por una parte estudiar los métodos existentes para extraer los destinos frecuentes y las rutas seguidas, aportar nuevos algoritmos que mejoren los resultados, proponer una metodología con fases bien diferenciadas y estudiar los aspectos prácticos para poder desarrollar una metodología on-line realista. Capítulo 3: Modelo de Markov Oculto sobre "Mapa Soporte" . Basándonos en las rutas que genera un usuario, creamos un mapa personal que nos permite utilizarlo aplicando un Modelo Oculto de Markov (HMM). El mapa personal disminuye en gran medida la cantidad de información utilizada por lo que lo estudiamos para aplicarlo en dispositivos móviles. Capítulo 4: Similitud de recorridos. Las medidas de similitud existentes entre recorridos no se adaptan a nuestras necesidades por lo que propondremos nuevas métricas que permiten comparar tanto recorridos finalizados entre sí como recorridos no finalizados con aquellos que sí lo han hecho, lo que nos permite predecir rutas y destinos. Capítulo 5: Resultados. Revisaremos los resultados obtenidos aplicando la metodología off-line y evaluaremos los modelos de predicción utilizando rutas mediante similitudes y "Mapas soporte" a través de HMM, comparando las dos alternativas. Capítulo 6: Predicción on-line. Una vez comprobados los resultados de los diferentes modelos de predicción, trataremos su implementación en un dispositivo móvil para permitir la predicción en tiempo real. Además se propondrán técnicas para reducir el consumo innecesario de baterías, mejorando la disponibilidad de los servicios de predicción. Capítulo 7: Aplicaciones. Mostraremos las aplicaciones definidas para nuestro sistema de predicción on-line, de modo que se destaque la utilidad del sistema de predicción on-line propuesto. Capítulo 8: Conclusiones y trabajo futuro. En este capítulo se presentan las conclusiones de esta tesis doctoral y las líneas de investigación abiertas sobre las que se trabajaremos en los próximos años. Apéndice A: Sistema GPS Describiremos de forma breve en este apéndice el funcionamiento del Global Positioning System y la estructura de las sentencias NMEA. Apéndice B: Currículum. En este apéndice incluimos las publicaciones y los proyectos en los que hemos participado durante la elaboración de este trabajo. Bibliografía: Tras los dos apéndices, incluimos la bibliografía utilizada en la elaboración del documento