Multi-sensor data fusion in mobile devices for the identification of Activities of Daily Living

Following the recent advances in technology and the growing use of mobile devices such as smartphones, several solutions may be developed to improve the quality of life of users in the context of Ambient Assisted Living (AAL). Mobile devices have different available sensors, e.g., accelerometer, gyroscope, magnetometer, microphone and Global Positioning System (GPS) receiver, which allow the acquisition of physical and physiological parameters for the recognition of different Activities of Daily Living (ADL) and the environments in which they are performed. The definition of ADL includes a well-known set of tasks, which include basic selfcare tasks, based on the types of skills that people usually learn in early childhood, including feeding, bathing, dressing, grooming, walking, running, jumping, climbing stairs, sleeping, watching TV, working, listening to music, cooking, eating and others. On the context of AAL, some individuals (henceforth called user or users) need particular assistance, either because the user has some sort of impairment, or because the user is old, or simply because users need/want to monitor their lifestyle. The research and development of systems that provide a particular assistance to people is increasing in many areas of application. In particular, in the future, the recognition of ADL will be an important element for the development of a personal digital life coach, providing assistance to different types of users. To support the recognition of ADL, the surrounding environments should be also recognized to increase the reliability of these systems. The main focus of this Thesis is the research on methods for the fusion and classification of the data acquired by the sensors available in off-the-shelf mobile devices in order to recognize ADL in almost real-time, taking into account the large diversity of the capabilities and characteristics of the mobile devices available in the market. In order to achieve this objective, this Thesis started with the review of the existing methods and technologies to define the architecture and modules of the method for the identification of ADL. With this review and based on the knowledge acquired about the sensors available in off-the-shelf mobile devices, a set of tasks that may be reliably identified was defined as a basis for the remaining research and development to be carried out in this Thesis. This review also identified the main stages for the development of a new method for the identification of the ADL using the sensors available in off-the-shelf mobile devices; these stages are data acquisition, data processing, data cleaning, data imputation, feature extraction, data fusion and artificial intelligence. One of the challenges is related to the different types of data acquired from the different sensors, but other challenges were found, including the presence of environmental noise, the positioning of the mobile device during the daily activities, the limited capabilities of the mobile devices and others. Based on the acquired data, the processing was performed, implementing data cleaning and feature extraction methods, in order to define a new framework for the recognition of ADL. The data imputation methods were not applied, because at this stage of the research their implementation does not have influence in the results of the identification of the ADL and environments, as the features are extracted from a set of data acquired during a defined time interval and there are no missing values during this stage. The joint selection of the set of usable sensors and the identifiable set of tasks will then allow the development of a framework that, considering multi-sensor data fusion technologies and context awareness, in coordination with other information available from the user context, such as his/her agenda and the time of the day, will allow to establish a profile of the tasks that the user performs in a regular activity day. The classification method and the algorithm for the fusion of the features for the recognition of ADL and its environments needs to be deployed in a machine with some computational power, while the mobile device that will use the created framework, can perform the identification of the ADL using a much less computational power. Based on the results reported in the literature, the method chosen for the recognition of the ADL is composed by three variants of Artificial Neural Networks (ANN), including simple Multilayer Perceptron (MLP) networks, Feedforward Neural Networks (FNN) with Backpropagation, and Deep Neural Networks (DNN). Data acquisition can be performed with standard methods. After the acquisition, the data must be processed at the data processing stage, which includes data cleaning and feature extraction methods. The data cleaning method used for motion and magnetic sensors is the low pass filter, in order to reduce the noise acquired; but for the acoustic data, the Fast Fourier Transform (FFT) was applied to extract the different frequencies. When the data is clean, several features are then extracted based on the types of sensors used, including the mean, standard deviation, variance, maximum value, minimum value and median of raw data acquired from the motion and magnetic sensors; the mean, standard deviation, variance and median of the maximum peaks calculated with the raw data acquired from the motion and magnetic sensors; the five greatest distances between the maximum peaks calculated with the raw data acquired from the motion and magnetic sensors; the mean, standard deviation, variance, median and 26 Mel- Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) of the frequencies obtained with FFT based on the raw data acquired from the microphone data; and the distance travelled calculated with the data acquired from the GPS receiver. After the extraction of the features, these will be grouped in different datasets for the application of the ANN methods and to discover the method and dataset that reports better results. The classification stage was incrementally developed, starting with the identification of the most common ADL (i.e., walking, running, going upstairs, going downstairs and standing activities) with motion and magnetic sensors. Next, the environments were identified with acoustic data, i.e., bedroom, bar, classroom, gym, kitchen, living room, hall, street and library. After the environments are recognized, and based on the different sets of sensors commonly available in the mobile devices, the data acquired from the motion and magnetic sensors were combined with the recognized environment in order to differentiate some activities without motion, i.e., sleeping and watching TV. The number of recognized activities in this stage was increased with the use of the distance travelled, extracted from the GPS receiver data, allowing also to recognize the driving activity. After the implementation of the three classification methods with different numbers of iterations, datasets and remaining configurations in a machine with high processing capabilities, the reported results proved that the best method for the recognition of the most common ADL and activities without motion is the DNN method, but the best method for the recognition of environments is the FNN method with Backpropagation. Depending on the number of sensors used, this implementation reports a mean accuracy between 85.89% and 89.51% for the recognition of the most common ADL, equals to 86.50% for the recognition of environments, and equals to 100% for the recognition of activities without motion, reporting an overall accuracy between 85.89% and 92.00%. The last stage of this research work was the implementation of the structured framework for the mobile devices, verifying that the FNN method requires a high processing power for the recognition of environments and the results reported with the mobile application are lower than the results reported with the machine with high processing capabilities used. Thus, the DNN method was also implemented for the recognition of the environments with the mobile devices. Finally, the results reported with the mobile devices show an accuracy between 86.39% and 89.15% for the recognition of the most common ADL, equal to 45.68% for the recognition of environments, and equal to 100% for the recognition of activities without motion, reporting an overall accuracy between 58.02% and 89.15%. Compared with the literature, the results returned by the implemented framework show only a residual improvement. However, the results reported in this research work comprehend the identification of more ADL than the ones described in other studies. The improvement in the recognition of ADL based on the mean of the accuracies is equal to 2.93%, but the maximum number of ADL and environments previously recognized was 13, while the number of ADL and environments recognized with the framework resulting from this research is 16. In conclusion, the framework developed has a mean improvement of 2.93% in the accuracy of the recognition for a larger number of ADL and environments than previously reported. In the future, the achievements reported by this PhD research may be considered as a start point of the development of a personal digital life coach, but the number of ADL and environments recognized by the framework should be increased and the experiments should be performed with different types of devices (i.e., smartphones and smartwatches), and the data imputation and other machine learning methods should be explored in order to attempt to increase the reliability of the framework for the recognition of ADL and its environments.Após os recentes avanços tecnológicos e o crescente uso dos dispositivos móveis, como por exemplo os smartphones, várias soluções podem ser desenvolvidas para melhorar a qualidade de vida dos utilizadores no contexto de Ambientes de Vida Assistida (AVA) ou Ambient Assisted Living (AAL). Os dispositivos móveis integram vários sensores, tais como acelerómetro, giroscópio, magnetómetro, microfone e recetor de Sistema de Posicionamento Global (GPS), que permitem a aquisição de vários parâmetros físicos e fisiológicos para o reconhecimento de diferentes Atividades da Vida Diária (AVD) e os seus ambientes. A definição de AVD inclui um conjunto bem conhecido de tarefas que são tarefas básicas de autocuidado, baseadas nos tipos de habilidades que as pessoas geralmente aprendem na infância. Essas tarefas incluem alimentar-se, tomar banho, vestir-se, fazer os cuidados pessoais, caminhar, correr, pular, subir escadas, dormir, ver televisão, trabalhar, ouvir música, cozinhar, comer, entre outras. No contexto de AVA, alguns indivíduos (comumente chamados de utilizadores) precisam de assistência particular, seja porque o utilizador tem algum tipo de deficiência, seja porque é idoso, ou simplesmente porque o utilizador precisa/quer monitorizar e treinar o seu estilo de vida. A investigação e desenvolvimento de sistemas que fornecem algum tipo de assistência particular está em crescente em muitas áreas de aplicação. Em particular, no futuro, o reconhecimento das AVD é uma parte importante para o desenvolvimento de um assistente pessoal digital, fornecendo uma assistência pessoal de baixo custo aos diferentes tipos de pessoas. pessoas. Para ajudar no reconhecimento das AVD, os ambientes em que estas se desenrolam devem ser reconhecidos para aumentar a fiabilidade destes sistemas. O foco principal desta Tese é o desenvolvimento de métodos para a fusão e classificação dos dados adquiridos a partir dos sensores disponíveis nos dispositivos móveis, para o reconhecimento quase em tempo real das AVD, tendo em consideração a grande diversidade das características dos dispositivos móveis disponíveis no mercado. Para atingir este objetivo, esta Tese iniciou-se com a revisão dos métodos e tecnologias existentes para definir a arquitetura e os módulos do novo método de identificação das AVD. Com esta revisão da literatura e com base no conhecimento adquirido sobre os sensores disponíveis nos dispositivos móveis disponíveis no mercado, um conjunto de tarefas que podem ser identificadas foi definido para as pesquisas e desenvolvimentos desta Tese. Esta revisão também identifica os principais conceitos para o desenvolvimento do novo método de identificação das AVD, utilizando os sensores, são eles: aquisição de dados, processamento de dados, correção de dados, imputação de dados, extração de características, fusão de dados e extração de resultados recorrendo a métodos de inteligência artificial. Um dos desafios está relacionado aos diferentes tipos de dados adquiridos pelos diferentes sensores, mas outros desafios foram encontrados, sendo os mais relevantes o ruído ambiental, o posicionamento do dispositivo durante a realização das atividades diárias, as capacidades limitadas dos dispositivos móveis. As diferentes características das pessoas podem igualmente influenciar a criação dos métodos, escolhendo pessoas com diferentes estilos de vida e características físicas para a aquisição e identificação dos dados adquiridos a partir de sensores. Com base nos dados adquiridos, realizou-se o processamento dos dados, implementando-se métodos de correção dos dados e a extração de características, para iniciar a criação do novo método para o reconhecimento das AVD. Os métodos de imputação de dados foram excluídos da implementação, pois não iriam influenciar os resultados da identificação das AVD e dos ambientes, na medida em que são utilizadas as características extraídas de um conjunto de dados adquiridos durante um intervalo de tempo definido. A seleção dos sensores utilizáveis, bem como das AVD identificáveis, permitirá o desenvolvimento de um método que, considerando o uso de tecnologias para a fusão de dados adquiridos com múltiplos sensores em coordenação com outras informações relativas ao contexto do utilizador, tais como a agenda do utilizador, permitindo estabelecer um perfil de tarefas que o utilizador realiza diariamente. Com base nos resultados obtidos na literatura, o método escolhido para o reconhecimento das AVD são as diferentes variantes das Redes Neuronais Artificiais (RNA), incluindo Multilayer Perceptron (MLP), Feedforward Neural Networks (FNN) with Backpropagation and Deep Neural Networks (DNN). No final, após a criação dos métodos para cada fase do método para o reconhecimento das AVD e ambientes, a implementação sequencial dos diferentes métodos foi realizada num dispositivo móvel para testes adicionais. Após a definição da estrutura do método para o reconhecimento de AVD e ambientes usando dispositivos móveis, verificou-se que a aquisição de dados pode ser realizada com os métodos comuns. Após a aquisição de dados, os mesmos devem ser processados no módulo de processamento de dados, que inclui os métodos de correção de dados e de extração de características. O método de correção de dados utilizado para sensores de movimento e magnéticos é o filtro passa-baixo de modo a reduzir o ruído, mas para os dados acústicos, a Transformada Rápida de Fourier (FFT) foi aplicada para extrair as diferentes frequências. Após a correção dos dados, as diferentes características foram extraídas com base nos tipos de sensores usados, sendo a média, desvio padrão, variância, valor máximo, valor mínimo e mediana de dados adquiridos pelos sensores magnéticos e de movimento, a média, desvio padrão, variância e mediana dos picos máximos calculados com base nos dados adquiridos pelos sensores magnéticos e de movimento, as cinco maiores distâncias entre os picos máximos calculados com os dados adquiridos dos sensores de movimento e magnéticos, a média, desvio padrão, variância e 26 Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) das frequências obtidas com FFT com base nos dados obtidos a partir do microfone, e a distância calculada com os dados adquiridos pelo recetor de GPS. Após a extração das características, as mesmas são agrupadas em diferentes conjuntos de dados para a aplicação dos métodos de RNA de modo a descobrir o método e o conjunto de características que reporta melhores resultados. O módulo de classificação de dados foi incrementalmente desenvolvido, começando com a identificação das AVD comuns com sensores magnéticos e de movimento, i.e., andar, correr, subir escadas, descer escadas e parado. Em seguida, os ambientes são identificados com dados de sensores acústicos, i.e., quarto, bar, sala de aula, ginásio, cozinha, sala de estar, hall, rua e biblioteca. Com base nos ambientes reconhecidos e os restantes sensores disponíveis nos dispositivos móveis, os dados adquiridos dos sensores magnéticos e de movimento foram combinados com o ambiente reconhecido para diferenciar algumas atividades sem movimento (i.e., dormir e ver televisão), onde o número de atividades reconhecidas nesta fase aumenta com a fusão da distância percorrida, extraída a partir dos dados do recetor GPS, permitindo também reconhecer a atividade de conduzir. Após a implementação dos três métodos de classificação com diferentes números de iterações, conjuntos de dados e configurações numa máquina com alta capacidade de processamento, os resultados relatados provaram que o melhor método para o reconhecimento das atividades comuns de AVD e atividades sem movimento é o método DNN, mas o melhor método para o reconhecimento de ambientes é o método FNN with Backpropagation. Dependendo do número de sensores utilizados, esta implementação reporta uma exatidão média entre 85,89% e 89,51% para o reconhecimento das AVD comuns, igual a 86,50% para o reconhecimento de ambientes, e igual a 100% para o reconhecimento de atividades sem movimento, reportando uma exatidão global entre 85,89% e 92,00%. A última etapa desta Tese foi a implementação do método nos dispositivos móveis, verificando que o método FNN requer um alto poder de processamento para o reconhecimento de ambientes e os resultados reportados com estes dispositivos são inferiores aos resultados reportados com a máquina com alta capacidade de processamento utilizada no desenvolvimento do método. Assim, o método DNN foi igualmente implementado para o reconhecimento dos ambientes com os dispositivos móveis. Finalmente, os resultados relatados com os dispositivos móveis reportam uma exatidão entre 86,39% e 89,15% para o reconhecimento das AVD comuns, igual a 45,68% para o reconhecimento de ambientes, e igual a 100% para o reconhecimento de atividades sem movimento, reportando uma exatidão geral entre 58,02% e 89,15%. Com base nos resultados relatados na literatura, os resultados do método desenvolvido mostram uma melhoria residual, mas os resultados desta Tese identificam mais AVD que os demais estudos disponíveis na literatura. A melhoria no reconhecimento das AVD com base na média das exatidões é igual a 2,93%, mas o número máximo de AVD e ambientes reconhecidos pelos estudos disponíveis na literatura é 13, enquanto o número de AVD e ambientes reconhecidos com o método implementado é 16. Assim, o método desenvolvido tem uma melhoria de 2,93% na exatidão do reconhecimento num maior número de AVD e ambientes. Como trabalho futuro, os resultados reportados nesta Tese podem ser considerados um ponto de partida para o desenvolvimento de um assistente digital pessoal, mas o número de ADL e ambientes reconhecidos pelo método deve ser aumentado e as experiências devem ser repetidas com diferentes tipos de dispositivos móveis (i.e., smartphones e smartwatches), e os métodos de imputação e outros métodos de classificação de dados devem ser explorados de modo a tentar aumentar a confiabilidade do método para o reconhecimento das AVD e ambientes

Efficient Management of Flexible Functional Splits in 5G Second Phase Networks

The fifth mobile network generation (5G), which offers better data speeds, reduced latency, and a huge number of network connections, promises to improve the performance of the cellular network in practically every way available. A portion of the network operations are deployed in a centralized unit in the 5G radio access network (RAN) partially centralized design. By centralizing these functions, operational expenses are decreased and coordinating strategies are made possible. To link centralized units (CU) and distributed units (DU), and the DU to remote radio units (RRU), both the midhaul and fronthaul networks must have higher capacity. The necessary fronthaul capacity is also influenced by the fluctuating instantaneous user traffic. Consequently, the 5G RAN must be able to dynamically change its centralization level to the user traffic to maximize its performance. To try to relieve this fronthaul capacity it has been considered a more flexible distribution between the base band unit (BBU) (or CU and DU if enhanced common public radio interface (eCPRI) is considered) and the RRU. It may be challenging to provide high-speed data services in crowded areas, particularly when there is imperfect coverage or significant interference. Because of this, the macrocell deployment is insufficient. This problem for outdoor users could be resolved by the introduction of low-power nodes with a limited coverage area. In this context, this MSc dissertation explores, in an urban micro cell scenario model A (UMi_A) for three frequency bands (2.6 GHz, 3.5 GHz, and 5.62 GHz), the highest data rate achievable when a numerology zero is used. For this, it was necessary the implementation of the UMi_A in the 5G-air-simulator. Allowing the determination of the saturation level using the results for the packet loss ratio (PLR=2%). By assuming Open RAN (O-RAN) and functional splitting, the performance of two schedulers in terms of quality-of-service (QoS) were also studied. The QoS-aware modified largest weighted delay first (M-LWDF) scheduler and the QoS-unaware proportional fair (PF) scheduler. PLR was evaluated for both schedulers, whilst analyzing the impact of break point distance while changing the frequency band. The costs, revenues, profit in percentage terms, and other metrics were also estimated for the PF and M-LWDF schedulers when used video (VID) and video plus best effort (VID+BE), with or without consideration of the functional splits 7.2 and 6, for the three frequency bands. One concluded that the profit in percentage terms with functional split option 7.2 applied is always slightly higher than with functional split option 6. It reaches a maximum profit of 366.92% in the case of the M-LWDF scheduler, and 305.51% in the case of the PF scheduler, at a cell radius of 0.4 km for the 2.6 GHz frequency band, considering a price of the traffic of 0.0002 €/min.A quinta geração de redes móveis (5G), oferece ritmos de transmissão melhorados, atraso extremo-a-extremo reduzido, e um vasto número de ligações de rede. A 5G promete melhorar o desempenho das redes celulares em praticamente todos os aspectos relevantes. Uma parte da operação da rede é colocada numa unidade centralizada na rede de acesso de rádio (RAN) 5G com dimensionamento parcialmente centralizado. Ao centralizar estas funções, os custos operacionais decrescem, viabilizando-se as estratégias de coordenação. Para ligar as unidades centralizadas e unidades distribuídas, e por sua vez, unidades distribuidas e unidades de rádio remotas, ambos os midhaul e fronthaul devem ter uma capacidade mais elevada. A capacidade da fronthaul necessária é também influenciada pela flutuação do tráfego instantâneo dos utilizadores. Consequentemente, a RAN 5G deve ser capaz de alterar dinamicamente o seu nível de centralização para o tráfego de utilizadores, com objetivo de maximizar o seu desempenho. Para tentar aliviar o aumento da capacidade suportada pelo fronthaul, tem sido considerada uma distribuição mais flexível entre a unidade de banda base, BBU (ou unidade central e unidade distribuída se a interface de rádio pública comum melhorada, eCPRI, for considerada), e a unidade de rádio remota, RRU. Em áreas densamente povoadas, pode ser um desafio fornecer serviços de dados de elevada velocidade, particularmente quando existe uma cobertura deficiente ou interferência significativa. Por este motivo, o desenvolvimento de macrocélulas pode ser insuficiente, mas este problema para utilizadores em ambiente de exterior pode ser mitigado com a introdução de nós de potência reduzida com uma área de cobertura limitada. Neste contexto, esta dissertação de mestrado explora, num cenário urbano de microcélulas caracterizado pelo modelo A (UMi_A) para três bandas de frequência (2.6 GHz, 3.5 GHz, e 5.62 GHz), o débito binário máximo que se pode alcançar quando se utiliza numerologia zero. Para tal, foi necessária a implementação do UMi_A no 5G - air - simulator. Determinou-se o nivel de saturação, considerandose os resultados para a taxa de perda de pacotes (PLR=2%). Estudou-se o desempenho de dois escalonadores de pacotes em termos de qualidade de serviço (QoS), assumindo-se o OpenRAN (O-RAN) e as divisões funcionais (functionalsplitting). Um dos escalonadores é ciente da QoS, e é de atraso máximo-superior ponderado primeiro (M-LWDF), enquanto que o outro não é ciente da QoS, e é de justiça proporcional (PF). Avaliou-se o PLR para ambos os escalonadores de pacotes, estudando-se o impacto da distância de ponto de quebra (breakpointdistance), variando-se a banda de frequências. Foram também estimados os custos, proveitos, o lucro (em percentagem), e outras metricas, para os escalonadores PF e M-LWDF, considerando o vídeo (VID) e vídeo mais besteffort (VID+BE) como aplicações, com ou sem a consideração das divisões funcionais 7.2 e 6, para as três bandas de frequência. Concluiu-se que o lucro em termos percentuais, com a escolha da opção de divisão funcional 7.2, é sempre ligeiramente mais elevado do que com a opção de divisão funcional 6. Atingese um lucro máximo de 366,92% no caso do escalonador M-LWDF, e de 305,51% no caso do escalonador PF, para um raio de célula de 0,4 km, para a banda de frequência de 2,6 GHz, considerando-se um preço do tráfego de 0,0002 €/min

Is the timed-up and go test feasible in mobile devices? A systematic review

The number of older adults is increasing worldwide, and it is expected that by 2050 over 2 billion individuals will be more than 60 years old. Older adults are exposed to numerous pathological problems such as Parkinson’s disease, amyotrophic lateral sclerosis, post-stroke, and orthopedic disturbances. Several physiotherapy methods that involve measurement of movements, such as the Timed-Up and Go test, can be done to support efficient and effective evaluation of pathological symptoms and promotion of health and well-being. In this systematic review, the authors aim to determine how the inertial sensors embedded in mobile devices are employed for the measurement of the different parameters involved in the Timed-Up and Go test. The main contribution of this paper consists of the identification of the different studies that utilize the sensors available in mobile devices for the measurement of the results of the Timed-Up and Go test. The results show that mobile devices embedded motion sensors can be used for these types of studies and the most commonly used sensors are the magnetometer, accelerometer, and gyroscope available in off-the-shelf smartphones. The features analyzed in this paper are categorized as quantitative, quantitative + statistic, dynamic balance, gait properties, state transitions, and raw statistics. These features utilize the accelerometer and gyroscope sensors and facilitate recognition of daily activities, accidents such as falling, some diseases, as well as the measurement of the subject's performance during the test execution.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

In silico mapping of essential residues in the catalytic domain of PDE5 responsible for stabilization of its commercial inhibitors

Phosphodiesterase type 5 (PDE5) is an important enzyme associated with the hydrolysis of cyclic guanosine monophosphate (cGMP) to guanosine monophosphate (GMP). Due to the relevant role of second messenger cGMP as a mediator in many physiological processes, efforts have been converged to find a safe pharmacological approach, seeking a specific, selective and potent inhibitor of the PDE5 enzyme. There are five commercial drugs with potential for clinical use: tadalafil, sildenafil, avanafil, udenafil and vardenafil. Here, we applied molecular modeling to obtain different profiles of protein-ligand interactions by adopting distinct PDE5 structures, specifically PDBid:1XOZ and two extracted from molecular dynamics (MD) simulations. The results generated by molecular docking showed several possibilities for inhibitor interactions with the catalytic pocket. Tadalafil, sildenafil and vardenafil were clearly stabilized by Gln817 via a well-oriented hydrogen bond. Another set of different interactions, such as polar, hydrophobic, pi-stacking, metal-ligand and electrostatic, were responsible for accommodating avanafil and udenafil. All of the ligands are discussed in detail with consideration of the distinct protein structures, and a profile of the probability of residue-ligand contact is suggested, with the most frequently observed being: Tyr612, His613, Ser661, Thr723, Asp724, Asp764, Leu765, Val782 and Phe786. The molecular interactions displayed herein confirm findings achieved by previous authors and also present new contacts. In addition, the discussion can help researchers obtain a molecular basis for planning new selective PDE5 inhibitors, as well as explain an inhibitor's experimental assays by considering the specific interactions occurring at the catalytic site874CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO - CNPQFUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULO - FAPESP470374/2013-62010/16947-9; 2013/05475-7; 2013/08293-7; 2013/22360-9; 2017/26687-3; 2017/02201-

Internet of Things-based care monitoring for the elderly and those with special needs

As a society, we should provide support and care for individuals who are advanced in age or have special needs. We must offer them the opportunity to lead a safe and comfortable life. Sometimes, addressing simple things can mitigate critical problems. For instance, an improperly functioning heating system can put the users’ lives at risk, and a gas leak can prove fatal if not detected in time. Hence, this study aims to identify solutions that can help prevent accidents in such vulnerable populations. To achieve this, a safety device equipped with essential sensors continuously monitors the living environment of people with special needs. If there are any anomalies, the system will immediately alert the concerned family members and competent security authorities, ensuring a quick and efficient response to potential emergencies. The proposed safety device aims to provide extra protection and peace of mind for special care individuals. By implementing such safety measures, we can make significant strides in promoting the well-being and safety of vulnerable populations.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

ENOC : rede-em-chip expansível

Orientador: Luiz Carlos Pessoa AlbiniCoorientador: Marco Antonio Zanata AlvesTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa : Curitiba, 10/02/2018Inclui referências: p. 71-81Resumo: Os sistemas multiprocessados integrados em chip têm emergido como uma importante tendência para projetos de sistemas em chip. Estes sistemas são formados por vários elementos de processamento conectados originalmente por um barramento compartilhado. Este barramento possui restrições à crescente integração de mais elementos de processamento em um único chip, pois não permite a comunicação paralela e à medida que os elementos aumentam o barramento apresenta menor desempenho na comunicação devido a capacidade fixa. A rede em chip, do inglês Network-on-Chip (NoC), é uma alternativa ao barramento que permite a comunicação paralela e escalável entre os diferentes elementos de processamento de um chip. Tradicionalmente, a NoC é composta por interligações metálicas entre os roteadores e cada roteador é ligado a um elemento de processamento, a comunicação acontece por encaminhamento de pacotes seguindo um determinado algoritmo de roteamento. Esta comunicação pode ser estendida de ligações metálicas para ligações sem fio principalmente para mitigar a latência resultante dos diversos saltos necessários para comunicar elementos de processamento de um chip, em especial dos mais distantes, uma vez que na comunicação sem fio o pacote é transmitido com apenas um salto. Entretanto, há sobrecustos em utilizar esta tecnologia, e por isto várias pesquisas abordam a interligação de apenas regiões do chip, e não todos os elementos. Mesmo com a evolução das formas de comunicação em um chip, a capacidade de um sistema em chip estava limitada aos seus elementos inseridos em momento de fabricação. Esta tese apresenta a ENoC, uma rede em chip expansível capaz de interligar sistemas em chip distintos reconfigurando-se para oferecer uma visão única de sistema com processamento paralelo distribuído por passagem de mensagem. A arquitetura e a comunicação na ENoC são apresentadas juntamente com uma discussão sobre o uso de sistema operacional e organização da memória. A avaliação é realizada por meio de simulações e análise de desempenho. A segurança da comunicação entre os chips é discutida e sistemas de criptografias são avaliados para manter a confidencialidade da informação. Com os resultados dos experimentos concluímos que a ENoC é uma abordagem adequada para a expandir os recursos entre chips e que cada sistema de criptografia possui vantagens e desvantagens próprias para proteger a comunicação sem fio entre as ENoCs, e a escolha de qual criptossistema é uma decisão de projeto. Palavras-chave: sistema em chip, rede em chip, criptografia.Abstract: Multiprocessor Systems-on-Chip has emerged as an important trend for System-on-Chip designs. These systems consists in several processing elements interconnected, originally, by a shared bus. This bus has restrictions to the increasing integration of many processing elements in a single chip, due to does not allow the parallel communication and as the elements increase the bus presents fewer communication performance because its capacity is fixed. The Network-on-Chip (NoC) is an alternative to the bus that allows parallel and scalable communication among all processing elements on chip. Traditionally, the NoC is made up of metallic wired interconnecting the routers and each router is connected to a processing element, the communication is performed by packets routing following a routing algorithm. This communication may be extended from metal wired links to wireless links, mainly to mitigate the latency from several needed hops to communicate processing elements, in special, the more distant ones, once in wireless communication the packet is transmitted by a single hop. However, there are additional costs in using this technology, and for this reason several researches focus on interconnecting only chip regions, not all elements. Even with the evolution of communication on NoC, the capacity of a system-on-chip was limited to its elements at manufacture time. This thesis presents the ENoC, an Expansible Network-on-Chip capable of interconnecting distinct reconfigurable SoCs to provide a single system view with parallel processing distributed by message passing. The architecture and communication of ENoC are presented within a discussion of operational system and memory organization. The evaluation is performed by simulation and performance analysis. The security of inter-chip communication is discussed and cryptography systems are evaluated to offer a confidentiality of the information. With the results, we conclude that the ENoC is a suitable approach to expand the resources between chips and that each encryption system has its own advantages and disadvantages in order to protect the wireless inter-chip communication, in such way, the choice of which criptosystem is a design decision. Keywords: system-on-chip, network-on-chip, cryptography

Aplicação móvel e plataforma Web para suporte à estimação de gasto energético em actividade física

Esta dissertação descreve os trabalhos de investigação realizados na construção de uma plataforma informática para motivação para a realização de exercício físico, com recurso a técnicas de medição de energia dispendida no decurso do exercício, medição de distância percorrida e medição do tempo de salto de um indivíduo. Estas características encontram-se implementadas numa aplicação móvel, implementada sobre um telefone do tipo Smartphone e usando os sensores deste dispositivo, enquanto que outra parte da plataforma, uma aplicação usando tecnologias Web, gere o registo e as atividades dos utilizadores. Esta dissertação descreve ainda os trabalhos de validação das aplicações implementadas, e apresenta as conclusões sobre estes trabalhos.This dissertation describes the research work performed for the design and implementation of a physical exercise motivation platform, using energy expenditure techniques, measurement of the travelled distance, and the time of flight of a jump. These measurements are implemented in an application designed for a Smartphone, using the sensors available in many of these devices. The platform is also composed of an application using Web technologies, that records and manages the users and their activities. This dissertation describes also the validation procedures for the results given by the applications, and presents the relevant conclusions