Traitement continu des requêtes dépendantes de la localisation dans des environnements intérieurs

Cet article développe une représentation de données spatiales d’un environnement intérieur dit “indoor” qui tient compte des dimensions contextuelles centrées sur l’utilisateur et aborde les enjeux de gestion de données mobiles. Un modèle de données “indoor” hiérarchique et sensible au contexte est proposé. Cette conception hiérarchique favorise un traitement adaptatif et efficace des requêtes dépendantes de la localisation. Un langage de requêtes continues est développé et illustré par des exemples de requêtes. Cette approche de modélisation est complétée par le développement d’algorithmes de traitement continu des requêtes de recherche de chemin hiérarchique et des requêtes de zone sur des objets mobiles en “indoor”. Une étude expérimentale des solutions développées a été menée pour évaluer la performance et le passage à l’échelle à l’égard des propriétés intrinsèques des solutions proposées

Hybrid feature selection based on principal component analysis and grey wolf optimizer algorithm for Arabic news article classification

The rapid growth of electronic documents has resulted from the expansion and development of internet technologies. Text-documents classification is a key task in natural language processing that converts unstructured data into structured form and then extract knowledge from it. This conversion generates a high dimensional data that needs further analusis using data mining techniques like feature extraction, feature selection, and classification to derive meaningful insights from the data. Feature selection is a technique used for reducing dimensionality in order to prune the feature space and, as a result, lowering the computational cost and enhancing classification accuracy. This work presents a hybrid filter-wrapper method based on Principal Component Analysis (PCA) as a filter approach to select an appropriate and informative subset of features and Grey Wolf Optimizer (GWO) as wrapper approach (PCA-GWO) to select further informative features. Logistic Regression (LR) is used as an elevator to test the classification accuracy of candidate feature subsets produced by GWO. Three Arabic datasets, namely Alkhaleej, Akhbarona, and Arabiya, are used to assess the efficiency of the proposed method. The experimental results confirm that the proposed method based on PCA-GWO outperforms the baseline classifiers with/without feature selection and other feature selection approaches in terms of classification accuracy

Spatial models for context-aware indoor navigation systems: A survey

This paper surveys indoor spatial models developed for research fields ranging from mobile robot mapping, to indoor location-based services (LBS), and most recently to context-aware navigation services applied to indoor environments. Over the past few years, several studies have evaluated the potential of spatial models for robot navigation and ubiquitous computing. In this paper we take a slightly different perspective, considering not only the underlying properties of those spatial models, but also to which degree the notion of context can be taken into account when delivering services in indoor environments. Some preliminary recommendations for the development of indoor spatial models are introduced from a context-aware perspective. A taxonomy of models is then presented and assessed with the aim of providing a flexible spatial data model for navigation purposes, and by taking into account the context dimensions

Knowledge representation and management in indoor mobile environments

Les systèmes d'information mobiles et ambiants liés à la localisation et à la navigation évoluent progressivement vers des environnements à petite échelle. La nouvelle frontière scientifique et technologique concerne les applications qui assistent les utilisateurs dans leurs déplacements et activités au sein d’espaces bâtis dits «indoor» (e.g., aéroports, musées, bâtiments). La recherche présentée par cette thèse développe une représentation de données spatiales d'un environnement «indoor» qui tient compte des dimensions contextuelles centrées sur l'utilisateur et aborde les enjeux de gestion de données mobiles. Un modèle de données «indoor» hiérarchique et sensible au contexte est proposé. Ce modèle intègre différentes dimensions du contexte en plus de la localisation des entités concernées, telles que le temps et les profils des utilisateurs. Ce modèle est basé sur une structure arborescente dans laquelle l'information spatiale est représentée à différents niveaux d'abstraction. Cette conception hiérarchique favorise un traitement adaptatif et efficace des Requêtes Dépendantes de la Localisation (RDL) qui sont considérées comme des éléments clés pour le développement des différentes catégories de services de géolocalisation sensibles au contexte. Un langage de requêtes continues est développé et illustré par des exemples de requêtes RDL. Ce langage exploite le concept des granules spatiales, et permet de représenter les requêtes continues et dépendantes de la localisation en prenant compte des préférences de l'utilisateur au moment de l'exécution.Cette approche de modélisation est complétée par le développement d'une architecture générique pour le traitement continu des requêtes RDL et par la conception et la mise en oeuvre de plusieurs algorithmes qui permettent un traitement efficace des requêtes dépendantes de la localisation sur des objets mobiles en «indoor». Plusieurs algorithmes de traitement continu des requêtes de recherche de chemin hiérarchique et des requêtes de zone appliquées à des objets statiques et/ou en mouvement sont présentés. Ces algorithmes utilisent une approche hiérarchique et incrémentale afin d'exécuter efficacement les requêtes RDL continues. Un prototype encapsulant le modèle de données hiérarchique, les opérateurs et les contraintes introduits dans le langage de requête ainsi que les différents algorithmes et méthodes pour la manipulation de requêtes RDL a été développé comme une extension du SGBD Open Source PostgreSQL. Une étude expérimentale des solutions développées a été menée pour étudier la performance et le passage à l'échelle à l'égard des propriétés intrinsèques des solutions proposées.The range of applications in ambient information systems progressively evolves from large to small scale environments. This is particularly the case for applications that assist humans in navigation-related activities in indoor spaces (e.g., airports, museums, office buildings). The research presented by this Ph.D. dissertation develops a data and knowledge representation of an indoor environment that takes into account user-centred contextual dimensions and mobile data management issues. We introduce a hierarchical, context-dependent, and feature-based indoor spatial data model. This model takes into account additional contextual dimensions such as time, user profiles, and real-time events. The model is based on a tree structure in which location information is represented at different levels of abstraction. The hierarchical design favours performance and scalability of location-dependent query processing. A query grammar is developed and implemented on top of that model. This query language supports continuous location-dependent queries and takes into account user preferences at execution time. The concept of location granules is introduced at the query execution and presentation levels.This modelling approach is complemented by the development of a generic architecture for continuous query processing. Several algorithms for location dependent query processing over indoor moving objects have been designed and implemented. These algorithms include path searches and range queries applied to both static and moving objects. They are based on an incremental approach in order to execute continuous location-dependent queries.The operators and constraints introduced in the query language and the algorithms for location-dependent query processing have been implemented as a database extension of the open source DBMS PostgreSQL, and where the hierarchical network-based indoor data model has been developed at the logical level. Several experiments have been conducted to evaluate the scalability and performance of the whole framework

Adaptive Rehabilitation Bots in Serious Games

In recent years, we have witnessed a growing adoption of serious games in telerehabilitation by taking advantage of advanced multimedia technologies such as motion capture and virtual reality devices. Current serious game solutions for telerehabilitation suffer form lack of personalization and adaptiveness to patients’ needs and performance. This paper introduces “RehaBot”, a framework for adaptive generation of personalized serious games in the context of remote rehabilitation, using 3D motion tracking and virtual reality environments. A personalized and versatile gaming platform with embedded virtual assistants, called “Rehab bots”, is created. Utilizing these rehab bots, all workout session scenes will include a guide with various sets of motions to direct patients towards performing the prescribed exercises correctly. Furthermore, the rehab bots employ a robust technique to adjust the workout difficulty level in real-time to match the patients’ performance. This technique correlates and matches the patterns of the precalculated motions with patients’ motions to produce a highly engaging gamified workout experience. Moreover, multimodal insights are passed to the users pointing out the joints that did not perform as anticipated along with suggestions to improve the current performance. A clinical study was conducted on patients dealing with chronic neck pain to prove the usability and effectiveness of our adjunctive online physiotherapy solution. Ten participants used the serious gaming platform, while four participants performed the traditional procedure with an active program for neck pain relief, for two weeks (10 min, 10 sessions/2 weeks). Feasibility and user experience measures were collected, and the results of experiments show that patients found our game-based adaptive solution engaging and effective, and most of them could achieve high accuracy in performing the personalized prescribed therapies

Knowledge representation and management in indoor mobile environments

Les systèmes d'information mobiles et ambiants liés à la localisation et à la navigation évoluent progressivement vers des environnements à petite échelle. La nouvelle frontière scientifique et technologique concerne les applications qui assistent les utilisateurs dans leurs déplacements et activités au sein d’espaces bâtis dits «indoor» (e.g., aéroports, musées, bâtiments). La recherche présentée par cette thèse développe une représentation de données spatiales d'un environnement «indoor» qui tient compte des dimensions contextuelles centrées sur l'utilisateur et aborde les enjeux de gestion de données mobiles. Un modèle de données «indoor» hiérarchique et sensible au contexte est proposé. Ce modèle intègre différentes dimensions du contexte en plus de la localisation des entités concernées, telles que le temps et les profils des utilisateurs. Ce modèle est basé sur une structure arborescente dans laquelle l'information spatiale est représentée à différents niveaux d'abstraction. Cette conception hiérarchique favorise un traitement adaptatif et efficace des Requêtes Dépendantes de la Localisation (RDL) qui sont considérées comme des éléments clés pour le développement des différentes catégories de services de géolocalisation sensibles au contexte. Un langage de requêtes continues est développé et illustré par des exemples de requêtes RDL. Ce langage exploite le concept des granules spatiales, et permet de représenter les requêtes continues et dépendantes de la localisation en prenant compte des préférences de l'utilisateur au moment de l'exécution.Cette approche de modélisation est complétée par le développement d'une architecture générique pour le traitement continu des requêtes RDL et par la conception et la mise en oeuvre de plusieurs algorithmes qui permettent un traitement efficace des requêtes dépendantes de la localisation sur des objets mobiles en «indoor». Plusieurs algorithmes de traitement continu des requêtes de recherche de chemin hiérarchique et des requêtes de zone appliquées à des objets statiques et/ou en mouvement sont présentés. Ces algorithmes utilisent une approche hiérarchique et incrémentale afin d'exécuter efficacement les requêtes RDL continues. Un prototype encapsulant le modèle de données hiérarchique, les opérateurs et les contraintes introduits dans le langage de requête ainsi que les différents algorithmes et méthodes pour la manipulation de requêtes RDL a été développé comme une extension du SGBD Open Source PostgreSQL. Une étude expérimentale des solutions développées a été menée pour étudier la performance et le passage à l'échelle à l'égard des propriétés intrinsèques des solutions proposées.The range of applications in ambient information systems progressively evolves from large to small scale environments. This is particularly the case for applications that assist humans in navigation-related activities in indoor spaces (e.g., airports, museums, office buildings). The research presented by this Ph.D. dissertation develops a data and knowledge representation of an indoor environment that takes into account user-centred contextual dimensions and mobile data management issues. We introduce a hierarchical, context-dependent, and feature-based indoor spatial data model. This model takes into account additional contextual dimensions such as time, user profiles, and real-time events. The model is based on a tree structure in which location information is represented at different levels of abstraction. The hierarchical design favours performance and scalability of location-dependent query processing. A query grammar is developed and implemented on top of that model. This query language supports continuous location-dependent queries and takes into account user preferences at execution time. The concept of location granules is introduced at the query execution and presentation levels.This modelling approach is complemented by the development of a generic architecture for continuous query processing. Several algorithms for location dependent query processing over indoor moving objects have been designed and implemented. These algorithms include path searches and range queries applied to both static and moving objects. They are based on an incremental approach in order to execute continuous location-dependent queries.The operators and constraints introduced in the query language and the algorithms for location-dependent query processing have been implemented as a database extension of the open source DBMS PostgreSQL, and where the hierarchical network-based indoor data model has been developed at the logical level. Several experiments have been conducted to evaluate the scalability and performance of the whole framework

Représentation et gestion des connaissances dans les environnements intérieurs mobiles

The range of applications in ambient information systems progressively evolves from large to small scale environments. This is particularly the case for applications that assist humans in navigation-related activities in indoor spaces (e.g., airports, museums, office buildings). The research presented by this Ph.D. dissertation develops a data and knowledge representation of an indoor environment that takes into account user-centred contextual dimensions and mobile data management issues. We introduce a hierarchical, context-dependent, and feature-based indoor spatial data model. This model takes into account additional contextual dimensions such as time, user profiles, and real-time events. The model is based on a tree structure in which location information is represented at different levels of abstraction. The hierarchical design favours performance and scalability of location-dependent query processing. A query grammar is developed and implemented on top of that model. This query language supports continuous location-dependent queries and takes into account user preferences at execution time. The concept of location granules is introduced at the query execution and presentation levels.This modelling approach is complemented by the development of a generic architecture for continuous query processing. Several algorithms for location dependent query processing over indoor moving objects have been designed and implemented. These algorithms include path searches and range queries applied to both static and moving objects. They are based on an incremental approach in order to execute continuous location-dependent queries.The operators and constraints introduced in the query language and the algorithms for location-dependent query processing have been implemented as a database extension of the open source DBMS PostgreSQL, and where the hierarchical network-based indoor data model has been developed at the logical level. Several experiments have been conducted to evaluate the scalability and performance of the whole framework.Les systèmes d'information mobiles et ambiants liés à la localisation et à la navigation évoluent progressivement vers des environnements à petite échelle. La nouvelle frontière scientifique et technologique concerne les applications qui assistent les utilisateurs dans leurs déplacements et activités au sein d’espaces bâtis dits «indoor» (e.g., aéroports, musées, bâtiments). La recherche présentée par cette thèse développe une représentation de données spatiales d'un environnement «indoor» qui tient compte des dimensions contextuelles centrées sur l'utilisateur et aborde les enjeux de gestion de données mobiles. Un modèle de données «indoor» hiérarchique et sensible au contexte est proposé. Ce modèle intègre différentes dimensions du contexte en plus de la localisation des entités concernées, telles que le temps et les profils des utilisateurs. Ce modèle est basé sur une structure arborescente dans laquelle l'information spatiale est représentée à différents niveaux d'abstraction. Cette conception hiérarchique favorise un traitement adaptatif et efficace des Requêtes Dépendantes de la Localisation (RDL) qui sont considérées comme des éléments clés pour le développement des différentes catégories de services de géolocalisation sensibles au contexte. Un langage de requêtes continues est développé et illustré par des exemples de requêtes RDL. Ce langage exploite le concept des granules spatiales, et permet de représenter les requêtes continues et dépendantes de la localisation en prenant compte des préférences de l'utilisateur au moment de l'exécution.Cette approche de modélisation est complétée par le développement d'une architecture générique pour le traitement continu des requêtes RDL et par la conception et la mise en oeuvre de plusieurs algorithmes qui permettent un traitement efficace des requêtes dépendantes de la localisation sur des objets mobiles en «indoor». Plusieurs algorithmes de traitement continu des requêtes de recherche de chemin hiérarchique et des requêtes de zone appliquées à des objets statiques et/ou en mouvement sont présentés. Ces algorithmes utilisent une approche hiérarchique et incrémentale afin d'exécuter efficacement les requêtes RDL continues. Un prototype encapsulant le modèle de données hiérarchique, les opérateurs et les contraintes introduits dans le langage de requête ainsi que les différents algorithmes et méthodes pour la manipulation de requêtes RDL a été développé comme une extension du SGBD Open Source PostgreSQL. Une étude expérimentale des solutions développées a été menée pour étudier la performance et le passage à l'échelle à l'égard des propriétés intrinsèques des solutions proposées

A Fine-grained Context-dependent Model for Indoor Spaces

The notion of context has been recently recognised as a key element in the development of context-aware information systems. Context varies according to application constraints, but also integrates the way users act in the environment and the interfaces they use to interact. Amongst many applications, indoor navigation systems strongly rely on context-based information to adapt their services accordingly. Still, these systems need the design and development of flexible and dynamic spatial data models that will be able to provide appropriate data and services to mobile users acting in the environment. The preliminary research presented in this paper introduces a fi ne-grained and multi-layered spatial model that provides a flexible representation of an indoor space, and also takes into account the objects supported and acting in the environment. The modelling approach integrates diff erent levels of granularity, from micro to macro levels, according to available positioning techniques, the infrastructure, device capabilities and user preferences

Un modèle de données pour les requêtes sensibles au contexte dans les environnements "indoor"

Continuous location-dependent queries can be considered as key elements for the development of different categories of location-based and context-aware services. Most work on location-dependent query processing focuses, however, on outdoor environments. The aim of this research is to study location- and context-aware services and queries in indoor environments (e.g., houses, commercial malls, etc.), with a special focus on navigation-related queries (i.e., mainly path search, range, and nearest neighbour queries). This paper presents a hierarchical and context-dependent spatial data model, which leads to the consideration of other context dimensions besides the location of the involved entities, such as time and user profiles. Moreover, the semantics of a continuous-based query language for location-dependent queries is presented. Some motivating examples of location-dependent queries are illustrated, which show the power of the query grammar proposed