Modelado robusto para la extracción de información en entornos biofísicos y críticos

Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Informática, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, leída el 12/07/2018The era of information and Big Data is an environment where multiple devices, always connected, generate huge volumes of information (paradigm of the Internet of Things). This paradigm is present in different areas: the Smart Cities, sport tracking, lifestyle, or health. The goal of this thesis is the development and implementation of a Robust predictive modeling methodology using low cost wearable devices in biophysical and critical scenarios. In this manuscript we present a multilevel architecture that covers from the on-node data processing, up to the data management in Data Centers. The methodology applies energy aware optimization techniques at each level of the network. And the decision system makes use of data from different sources leading to expert decision system...La era de la información y el Big Data, se sustenta en un entorno en el que múltiples dispositivos, siempre conectados, generan ingentes volúmenes de información (paradigma del Internet de las Cosas). Este paradigma ha llegado diversos entornos: las denominadas ciudades inteligentes, monitorización deportiva, estilo de vida, o salud. El objetivo de esta tesis es el desarrollo e implementación de una metodología de modelado predictivo robusto mediante dispositivos wearable de bajo coste en entornos biofísicos y críticos. A lo largo de este manuscrito se presenta una arquitectura multinivel que abarca desde el tratamiento de los datos en los dispositivos sensores hasta el manejo de éstos en centros de datos. La metodología cubre la optimización energética a todos los niveles con consciencia del estado de la red. Y el sistema de decisión hace uso de datos de distintas fuentes para conformar un sistema experto de decisión...Fac. de InformáticaTRUEunpu

A cyber-physical approach to combined HW-SW monitoring for improving energy efficiency in data centers

High-Performance Computing, Cloud computing and next-generation applications such e-Health or Smart Cities have dramatically increased the computational demand of Data Centers. The huge energy consumption, increasing levels of CO2 and the economic costs of these facilities represent a challenge for industry and researchers alike. Recent research trends propose the usage of holistic optimization techniques to jointly minimize Data Center computational and cooling costs from a multilevel perspective. This paper presents an analysis on the parameters needed to integrate the Data Center in a holistic optimization framework and leverages the usage of Cyber-Physical systems to gather workload, server and environmental data via software techniques and by deploying a non-intrusive Wireless Sensor Net- work (WSN). This solution tackles data sampling, retrieval and storage from a reconfigurable perspective, reducing the amount of data generated for optimization by a 68% without information loss, doubling the lifetime of the WSN nodes and allowing runtime energy minimization techniques in a real scenario

La precarización del Trabajo Social a través del voluntariado social: nuevos modos sociales de regulación en la relación capital-trabajo en el contexto puertorriqueño 2014-15

The precarization of social work through social volunteerism is scarcely studied in Puerto Rico. To explain how affects the volunteering like precarious factor in the profession, we used the theories of the French School of Regulation and the McDonaldization. These theories study the socio-institutional relations since its crystallization. As part of this crystallization it also explain the dynamics of State assuming public policies to shift their responsibilities to the private sphere. Social responsibilities become the subject of explicit international competition. Jessop (1993) calls this: “hollowed out” Shumpeterian workfare state. This type of state crystallized and systematized from public policies and the normalization of economic trends, such as laws governing incorporation. In order to understand this we use the speech analysis technique on Law number 261 of 2004 and the public debate to preapproval of it. In Puerto Rico this law, also known as the Volunteer Act of Puerto Rico, regulates social volunteering. In this process, social volunteering is established as a new working relationship simultaneously creating new bureaucratic institutions and private nonprofit organizations are created. New ways of working are justified through discourses of citizen participation and social responsibility. This has an effect of savings and profits for the capitalist classes, in this case resulting into economic and social losses for social workers.La precarización del trabajo social mediante el voluntariado social es un tema poco estudiado en Puerto Rico. Utilizamos teorías de la Escuela de la Regulación Francesa y la mcdonaldización de Ritzer (2007) para explicar cómo incide el voluntariado en la precarización de la profesión. Estas teorías estudian las relaciones socioinstitucionales desde su cristalización. Además, explican las dinámicas del Estado asumiendo políticas públicas para desplazar sus responsabilidades a la esfera privada. Jessop (1993) le llama a esto: Ahuecamiento shumpeteriano del Estado benefactor. Estas dinámicas se cristalizan y sistematizan a partir de políticas públicas y la normalización de las nuevas tendencias económicas. Observamos este proceso haciendo un análisis crítico del discurso (Van Dijk, 1999) de la Ley 261 del 2004 y del debate público de preaprobación de la misma. Esta Ley regula el voluntariado social en Puerto Rico y es conocida como Ley del Voluntariado de Puerto Rico. Observamos que el voluntariado social se instituye como nueva forma de trabajo y fomenta nuevas relaciones burocráticas entre instituciones y organizaciones privadas del tercer sector. Las nuevas formas de trabajo se justifican a través de discursos de participación ciudadana y responsabilidad social. Esto tiene un efecto de ahorros y ganancias para las clases capitalistas, tornándose en pérdidas económicas y sociales para los y las trabajadores/as sociales en este caso

Robust and accurate modeling approaches for migraine Per-Patient prediction from ambulatory data

Migraine is one of the most wide-spread neurological disorders, and its medical treatment represents a high percentage of the costs of health systems. In some patients, characteristic symptoms that precede the headache appear. However, they are nonspecific, and their prediction horizon is unknown and pretty variable; hence, these symptoms are almost useless for prediction, and they are not useful to advance the intake of drugs to be effective and neutralize the pain. To solve this problem, this paper sets up a realistic monitoring scenario where hemodynamic variables from real patients are monitored in ambulatory conditions with a wireless body sensor network (WBSN). The acquired data are used to evaluate the predictive capabilities and robustness against noise and failures in sensors of several modeling approaches. The obtained results encourage the development of per-patient models based on state-space models (N4SID) that are capable of providing average forecast windows of 47 min and a low rate of false positives

Metodología para la discriminación de focos sonoros en la evaluación del impacto acústico de infraestructuras aeroportuarias

En el presente trabajo se va a evaluar la afección producida por infraestructuras aeroportuarias con medidas ‘in situ’, pues es la única forma de confirmar el cumplimiento o no de los valores exigidos por el RD 1367/2007. El citado documento será el de aplicación en el estudio, ya que al considerarse los aeropuertos como Infraestructura de Interés General del Estado no son aplicables las normativas autonómicas ni locales. Se detallan las técnicas de estudio y los resultados obtenidos para la detección de ruido de aeronaves mediante información del LAeq medido y el nivel en bandas de un tercio de octava (dB). La detección se realiza por umbralización y no compara los resultados con ninguna otra fuente como puedan ser radares o información de la ruta de vuelo de las aeronaves ni focalización de fuentes sonoras (arrays de micrófonos). Se detallará cada uno de los pasos tenidos en cuenta para la realización del programa así como el motivo de elección de las variables del sistema según resultados presentados por cada una de ellas. Se presentará una pequeña guía de usuario para el manejo del software implementado así como el manual de programador con los pasos seguidos para crear el ejecutable y el código del programa.Ingeniería Técnica de Telecomunicación, especialidad Sonido e ImagenTelekomunikazio Ingeniaritza Teknikoa. Soinua eta Irudia Berezitasun

Adaptive compressed sensing at the fingertip of Internet-of-Things sensors: An ultra-low power activity recognition

With the proliferation of wearable devices in the Internet-of-Things applications, designing highly power-efficient solutions for continuous operation of these technologies in life-critical settings emerges. We propose a novel ultra-low power framework for adaptive compressed sensing in activity recognition. The proposed design uses a coarse-grained activity recognition module to adaptively tune the compressed sensing module for minimized sensing/transmission costs. We pose an optimization problem to minimize activity-specific sensing rates and introduce a polynomial time approximation algorithm using a novel heuristic dynamic optimization tree. Our evaluations on real-world data shows that the proposed autonomous framework is capable of generating feedback with -80% confidence and improves power reduction performance of the state-of-the-art approach by a factor of two.Depto. de Arquitectura de Computadores y AutomáticaFac. de InformáticaTRUEpu

Power transmission and workload balancing policies in eHealth mobile cloud computing scenarios

The Internet of Things (IoT) holds big promises for healthcare, especially in proactive personal eHealth. Prediction of symptomatic crises in chronic diseases in the IoT scenario leads to the deployment of ambulatory monitoring systems. These systems place a major concern in the amount of data to be processed and the intelligent management of the energy consumption. The huge amount of data generated for these systems require high computing capabilities only available in Data Centers. This paper presents a real case of prediction in the eHealth scenario, devoted to neurological disorders. The presented case study focuses on the migraine headache, a disease that affects around 15% of the European population. This paper extrapolates results from real data and simulations in a study where migraine patients are monitored using an unobtrusive Wireless Body Sensor Network. Low-power techniques are applied in monitorization nodes. Techniques such us: on-node signal processing and radio policies to make node’s autonomy longer and save energy, have been applied. Workload balancing policies are carried out in the coordinator nodes and Data Centers to reduce the computational burden in these facilities and minimize its energy consumption. Our results draw average savings of € 288 million in this eHealth scenario applied only to 2% of European migraine sufferers; in addition to savings of € 1272 million due to the benefits of the migraine prediction

Arquitecturas dinámica de redes inalámbricas en banda libre para la ejemplificación de conceptos de transmisión en aplicaciones de “Internet Of Things”

Este proyecto de innovación educativa propone una metodología práctica y un equipamiento novedoso para la docencia de la asignatura de Redes y Servicios de Telecomunicación II impartida en tercer curso del Grado en Ingeniería Electrónica de Comunicaciones. Mediante la incorporación de elementos prácticos a la docencia como los recogidos en este proyecto, se pretende ahondar en los conceptos de uso espectral, acceso a un canal compartido, enrutamiento, topología de red, relación consumo vs. potencia de transmisión, etc. desde una perspectiva práctica que facilite el aprendizaje y despierte la curiosidad del alumnado. Para ello, se propondrá un despliegue de nodos inalámbricos, y un entorno de programación de éstos, que permita la evaluación de los contenidos antes descritos

A cyber-physical approach to combined HW-SW monitoring for improving energy efficiency in data centers

High-Performance Computing, Cloud computing and next-generation applications such e-Health or Smart Cities have dramatically increased the computational demand of Data Centers. The huge energy consumption, increasing levels of CO2 and the economic costs of these facilities represent a challenge for industry and researchers alike. Recent research trends propose the usage of holistic optimization techniques to jointly minimize Data Center computational and cooling costs from a multilevel perspective. This paper presents an analysis on the parameters needed to integrate the Data Center in a holistic optimization framework and leverages the usage of Cyber-Physical systems to gather workload, server and environmental data via software techniques and by deploying a non-intrusive Wireless Sensor Net- work (WSN). This solution tackles data sampling, retrieval and storage from a reconfigurable perspective, reducing the amount of data generated for optimization by a 68% without information loss, doubling the lifetime of the WSN nodes and allowing runtime energy minimization techniques in a real scenario