A survey of user-centred approaches for smart home transfer learning and new user home automation adaptation

Recent smart home applications enhance the quality of people's home experiences by detecting their daily activities and providing them services that make their daily life more comfortable and safe. Human activity recognition is one of the fundamental tasks that a smart home should accomplish. However, there are still several challenges for such recognition in smart homes, with the target home adaptation process being one of the most critical, since new home environments do not have sufficient data to initiate the necessary activity recognition process. The transfer learning approach is considered the solution to this challenge, due to its ability to improve the adaptation process. This paper endeavours to provide a concrete review of user-centred smart homes along with the recent advancements in transfer learning for activity recognition. Furthermore, the paper proposes an integrated, personalised system that is able to create a dataset for target homes using both survey and transfer learning approaches, providing a personalised dataset based on user preferences and feedback

A survey of user-centred approaches for smart home transfer learning and new user home automation adaptation

Recent smart home applications enhance the quality of people's home experiences by detecting their daily activities and providing them services that make their daily life more comfortable and safe. Human activity recognition is one of the fundamental tasks that a smart home should accomplish. However, there are still several challenges for such recognition in smart homes, with the target home adaptation process being one of the most critical, since new home environments do not have sufficient data to initiate the necessary activity recognition process. The transfer learning approach is considered the solution to this challenge, due to its ability to improve the adaptation process. This paper endeavours to provide a concrete review of user-centred smart homes along with the recent advancements in transfer learning for activity recognition. Furthermore, the paper proposes an integrated, personalised system that is able to create a dataset for target homes using both survey and transfer learning approaches, providing a personalised dataset based on user preferences and feedback

Temporal reasoning for intuitive specification of context-awareness

One of the most important challenges of the creation of intelligent environments is the specifications of what intelligent behaviours the system will exhibit. The processing of these situations can be computationally demanding. We report on the advances of the specification of a rule-based language which allows for the natural expression of situations of interest as those which occur on Intelligent Environments. The language focuses on quasi real-time situations and includes new temporal operators which allow a natural reference to time instants and to intervals. We explained how the system is implemented and how the system was validated within a Smart Office scenario

Using argumentation to manage users' preferences

Argumentation has provided a means to deal with inconsistent knowledge. We explore the potential of argumentation to handle conflicting user preferences. Classical preference handling methods in Artificial Intelligence (AI) lack the ability to handle ambiguity and the evolution of preferences over time. Previous experiments conducted by the authors indicate the usefulness of argumentation systems to handle Ambient Intelligence (AmI) examples with the aforementioned characteristics. This paper explores a generalized framework that can be applied to handle user preferences in AmI. The paper provides an overall preference handling architecture which can be used to extend current argumentation systems. We show how the proposed system can handle multiple users with the introduction of personalised preference functions. We illustrate how user preferences can be handled in realistic ways in AmI environments (such as smart homes), by showing how the system can make decisions based on inhabitants’ preferences on lighting, healthy eating and leisure

Contexts and context-awareness revisited from an intelligent environments perspective

Context is a useful concept somehow unconsciously used by humans in daily life problem-solving. Recently several subareas of computer science have been increasingly trying to rely on this concept to design systems with practical use in certain predefined circumstances. The perception is that imbuing in the system certain context-awareness qualities can support intelligent decision-making in specific practical situations. Despite a significant number of implemented systems which aim at providing context-awareness there is a lack of commonly accepted and used methodologies and tools. At the root of this, is the lack of agreement on a set of good principles or standards which can act as a guide to the scientific community and the developers interested in this class of systems. There have been some extensive surveys on the use of context, still there is no theoretical corpus emerging which we can use to discuss the essential concepts making up the fabric of contexts and its use by system developers. Here we attempted such enterprise at a level which is more formal than popular surveys, in a way that is not implementation dependent and in a way that highlights key concepts of relevance to developers. We reassessed first the basic concepts identifying the need to more prominently consider system beneficiaries’ satisfaction. We then transfer explicitly these values to a more formal outline of the basic components and the operations which emerge as relevant. We identify and highlight the tasks of context activation, comparison, influence, construction, and interaction. We hint at how these may work in practice and explained these through examples. We show how the theory is flexible enough by generalizing it to multiusers so that optimization of global preferences and expectations is used to drive system development and system behaviour

Reasoning with user's preferences in ambient assisted living environments

Understanding the importance of preference management in ambient intelligent environments is key to providing systems that are better prepared to meet users' expectations. Preferences are fundamental in decision making, so it is an essential element in developing systems that guides the choices of the users. These choices can be decided through argument(s) which are known to have various strengths, as one argument can rely on more certain or vital information than the other. The analysis of survey conducted on preferences handling techniques in Artificial Intelligence (AmI), indicates that most of existing techniques lack the ability to handle ambiguity and/or the evolution of preferences over time. Further investigation identified argumentation technique as a feasible solution to complement existing work. Argumentation provides a means to deal with inconsistent knowledge and we explored its potentials to handle conflicting users preferences by applying to it several real world scenarios. The exploration demonstrates the usefulness of argumentation in handling conflicting preferences and inconsistencies, and provides effective ways to manage, reason and represents user's preferences. Using argumentation technique, this research provide a practical implementation of a system to manage conflicting situations, along with a simple interface that aids the flow of preferences from users to the system, so as to provide services that are better aligned with the users' behaviour. This thesis also describes the functionalities of the implemented system, and illustrates the functions by solving some of the complexities in users' preferences in a real smart home. The system detects potential conflict(s), and solves them using a redefined precedence order among some preference criteria. The research further show how the implemented Hybrid System is capable of interacting with external source's data. The system was used to access and filter live data (groceries products) of a UK supermarket chain store, through their application programming interface (API), and advise users on their eating habits, based on their set preference(s)

A qualitative calculus for moving point objects constrained by networks

Continu bewegende objecten vormen een belangrijk studieobject in een groot aantal domeinen. Enkele voorbeelden zijn: een bioloog die het verplaatsinggedrag van een kudde dieren wil bestuderen, een verkeersplanner die de bewegingen van auto’s wil volgen en een sportwetenschapper die de onderlinge interacties van voetballers tijdens een wedstrijd wil analyseren. Vanuit geometrisch standpunt, concentreren de meeste toepassingen zich op de positionele beweging van het voorwerp zelf waardoor bewegende objecten meestal tot punten worden vereenvoudigd. De recente evoluties in diverse plaatsbepalingstechnieken (GPS, GSM, ...) laten toe grote hoeveelheden dergelijke bewegende puntobjecten op te meten en op te slaan. Er is al heel wat onderzoek verricht in het genereren, indexeren, en modelleren en bevragen van bewegende objecten in tijdruimtelijke databanken. Redeneren over de relaties tussen bewegende puntobjecten echter vormt nog maar sinds kort het voorwerp van onderzoek, vooral het redeneren binnen een kwalitatief kader. Nieuwe technieken binnen informatiesystemen, zoals Geografische Informatiesystemen (GIS), zouden echter veel meer kwalitatieve methodes moeten hanteren. Aangezien mensen verkiezen te communiceren in kwalitatieve termen, zouden dergelijke systemen dichter komen bij de manier waarop informatie wordt meegedeeld. Wat GIS betreft, passen deze ideeën volledig binnen het onderzoeksdomein van de Naïeve Geografie (Naive Geography). Door hun populariteit, wordt een GIS niet alleen meer door domeinspecialisten gebruikt (b.v. Google Earth, systemen voor autonavigatie). Het gebruik van kwalitatieve methodes binnen informatiesystemen zou de toegankelijkheid moeten verzekeren voor een brede waaier gebruikers. Aangezien redeneren over bewegingen een belangrijk onderdeel vormt van het alledaagse menselijke kennisvermogen, is er een duidelijke behoefte om een kwalitatieve ‘bewegingscalculus’ te ontwikkelen. In het domein van kwalitatief ruimtelijk redeneren is Mereotopologie het meest onderzochte studiegebied. Volgens het 9-Intersectie Model (9-Intersection Model) echter zijn er slechts twee triviale topologische relaties tussen twee puntobjecten: de objecten zijn ofwel co-incident ofwel disjunct. Aangezien bewegende objecten in de realiteit meestal niet samenvallen, en topologische modellen geen verder onderscheid kunnen maken tussen disjuncte objecten, zijn deze calculi in het geval van bewegende puntobjecten niet expressief genoeg. Een typisch voorbeeld is het geval waar twee vliegtuigen zich in een gescheiden relatie bevinden. Het is noodzakelijk om te weten of deze beide vliegtuigen in deze relatie kunnen blijven, zoniet kunnen de gevolgen catastrofaal zijn. De Kwalitatieve Traject Calculus (Qualitative Trajectory Calculus: QTC), geïntroduceerd door Van de Weghe, is op dit vlak expressiever. QTC beschrijft en redeneert over kwalitatieve relaties tussen disjuncte continu bewegende puntobjecten. In Van de Weghe, worden twee soorten QTC geïntroduceerd. De basiscalculus (QTC-Basic: QTCB) beschrijft de onderlinge relaties tussen bewegende puntobjecten met behulp van afstandsvergelijkingen, terwijl QTC-Dubbel Kruis (QTC-Double Cross: QTCC) de relaties beschrijft via een referentieframe bestaande uit drie referentielijnen in de vorm van een dubbel kruis. Moreira et al. maken een onderscheid tussen twee soorten bewegende objecten: voorwerpen die in de vrije ruimte kunnen bewegen (b.v. een vogel die door de lucht vliegt) en voorwerpen die in hun bewegingsvrijheid beperkt worden (b.v. een trein kan enkel op het spoorwegnetwerk bewegen). Een groot aantal bewegingen worden duidelijk begrensd door een netwerk (binnenschepen kunnen enkel varen op kanalen en sommige rivieren, auto’s rijden op straatnetwerken, enz.). Daarom is de hoofddoelstelling van dit proefschrift het uitbreiden van de QTC theorie naar objecten die enkel op netwerken kunnen bewegen. Met andere woorden, het doel is een kwalitatieve calculus op te stellen die het mogelijk maakt om relaties tussen bewegende puntobjecten die enkel op netwerken kunnen bewegen te beschrijven en te onderzoeken: De Kwalitative Traject Caculus op Netwerken (QTCN). Een tweede doelstelling bestaat erin om een eerste aanzet te geven tot de taalkundige en cognitieve bruikbaarheid en geschiktheid van QTC