A study of existing Ontologies in the IoT-domain

Several domains have adopted the increasing use of IoT-based devices to collect sensor data for generating abstractions and perceptions of the real world. This sensor data is multi-modal and heterogeneous in nature. This heterogeneity induces interoperability issues while developing cross-domain applications, thereby restricting the possibility of reusing sensor data to develop new applications. As a solution to this, semantic approaches have been proposed in the literature to tackle problems related to interoperability of sensor data. Several ontologies have been proposed to handle different aspects of IoT-based sensor data collection, ranging from discovering the IoT sensors for data collection to applying reasoning on the collected sensor data for drawing inferences. In this paper, we survey these existing semantic ontologies to provide an overview of the recent developments in this field. We highlight the fundamental ontological concepts (e.g., sensor-capabilities and context-awareness) required for an IoT-based application, and survey the existing ontologies which include these concepts. Based on our study, we also identify the shortcomings of currently available ontologies, which serves as a stepping stone to state the need for a common unified ontology for the IoT domain.Comment: Submitted to Elsevier JWS SI on Web semantics for the Internet/Web of Thing

Let Opportunistic Crowdsensors Work Together for Resource-efficient, Quality-aware Observations

International audienceOpportunistic crowdsensing empowers citizens carrying hand-held devices to sense physical phenomena of common interest at a large and fine-grained scale without requiring the citizens' active involvement. However, the resulting uncontrolled collection and upload of the massive amount of contributed raw data incur significant resource consumption, from the end device to the server, as well as challenge the quality of the collected observations. This paper tackles both challenges raised by opportunistic crowdsensing, that is, enabling the resource-efficient gathering of relevant observations. To achieve so, we introduce the BeTogether middleware fostering context-aware, collaborative crowdsensing at the edge so that co-located crowdsensors operating in the same context, group together to share the work load in a cost- and quality-effective way. We evaluate the proposed solution using an implementation-driven evaluation that leverages a dataset embedding nearly 1 million entries contributed by 550 crowdsensors over a year. Results show that BeTogether increases the quality of the collected data while reducing the overall resource cost compared to the cloud-centric approach

Faire concorder innovations technologiques et sociétales : le design social d'une application collaborative pour le suivi du bruit en milieu urbain

International audienceMobile Phone Sensing offers a great opportunity toward the large scale monitoring of urban phenomena, such as the exposure of the population to environmental noise. Our research aims to make available a supporting mobile application together with the associated platform for the analysis of the contributed observations. The technological issues arising have been partly solved but a gap remains between the need for the massive collection of relevant data, and the quantity and accuracy of the measurements that are actually gathered. This paper presents our iterative research process to tackle this challenge, which combines technological innovation and social design. The presented research results contribute to a better understanding of why and how people use mobile phone sensing applications; the results also inform how to best leverage mobile crowd-sensing in the development of smart cities and how it may serve addressing urban challenges related to, e.g., public health or urban planning.Le recueil de données via les smartphones ouvre des perspectives importantes pour le suivi à grande échelle de phénomènes urbains, dont l'exposition de la population au bruit. Notre recherche vise à rendre disponible une application pour smartphone et sa plateforme associée, pour l'analyse et la gestion des observations recueillies. Si les défis technologiques ont en partie été levés, un écart significatif persiste entre, d'une part la nécessité d'un recueil massif de données significatives et, d'autre part la quantité et la précision des données de mesure actuellement produites et récoltées. Cet article présente notre processus de recherche itératif qui, afin de relever ces défis, combine innovations technologiques et design social. Les résultats présentés ici contribuent à une meilleure compréhension des raisons et conditions dans lesquelles le public utilise des applications mobiles de recueil de données; les résultats nous informent également sur les possibilités d'amélioration du crowd-sensing via smartphones pour le développement de projets de villes intelligentes et pour la santé publique et l'aménagement urbain

Towards adaptive autosar : a system-level approach

International audienceThe automotive industry has recently agreed upon the embedded software standard AUTOSAR, whichstructures an application into reusable components that can be deployed according to a given configuration. However, this configuration is fixed at design-time, with no support for dynamically adding, migrating and/or removing components to adapt the system at runtime. In this paper, we present the design and implementation of ASLA (Adaptive System-Level in AUTOSAR) a framework that provides runtime adaptation to AUTOSAR. We believe that our approach opens up new functionalities for vehiclesoftware platforms and can be leveraged in therecent initiative Adaptive AUTOSAR

MOOC Défis technologiques des villes intelligentes participatives Session 2. Contributions aux activités de fin de semaine 2 : Des vélos connectés pour de meilleures pistes cyclables et de nombreux services

1 documentRappel de l’énoncé de l’activitéUne ville souhaite connaître la fréquentation et l’état de ses pistes cyclables afin de mieux les maintenir, intervenir plus vite en cas de dégradation, mieux les éclairer pour en améliorer la sécurité et pouvoir mieux planifier les tracés des prochaines pistes. Pour cela, une solution envisagée est d’équiper les vélos en libre service de capteurs communicants et de collecter les données au long des parcours.Quels sont, selon vous, les points de vigilance à avoir ? Quels seraient les moyens de collecter ces informations ? Pour chaque moyen de collecte envisagé, analyser leurs caractéristiques au vu des besoins d’une telle application (fiabilité, coût, couverture, délais, etc.).Synthèse des contributions : Tout d’abord un grand merci aux participants pour leurs contributions à cet exercice et pour les débats qui ont été menés sur le fil de discussion dédié à cette activité. Les discussions ont couvert un large spectre et à ce sens, il nous semble que les participants se sont bien interrogés sur l’ensemble des points de vigilance à avoir avant d’envisager un tel déploiement, que ce soit d’un point de vue technique mais aussi sociétal, environnemental et humain. Il faut avant tout bien cibler l’objectif et savoir ce qu’on veut tirer et pour qui. Pour la ville ? Pour le citoyen ? Pour l’environnement ? Et estimer le rapport coût/bénéfice. Les contributeurs ont bien pensé à impliquer les utilisateurs dans le process global. Voici pour résumer ce qui est ressorti des discussions. Que les participants nous pardonnent si nous ne sommes pas exhaustifs dans cette restitution, nous y reprenons surtout les points les plus récurrents

Social Middleware for Civic Engagement

International audienceCivic engagement refers to any collective action towards the identification and solving of public issues. Current civic technologies are traditional Web-or mobile-based platforms that make difficult, or just impossible, the participation of citizens via different communication technologies. Moreover, connected objects sensing physical-world data can nourish participatory processes by providing physical evidence to citizens; however, leveraging these data is not direct and still a time-consuming process for civic technologies developers. This paper introduces the concept of social middleware for civic engagement. Social middleware allows citizens to engage in participatory processes-supported by civic technologies-via their favorite communication tools, and to interact not only with other citizens but also with relevant connected objects and software platforms. The mission of social middleware goes beyond the connection of all these heterogeneous entities. It aims at easing the implementation of distributed applications oriented toward civic engagement by featuring dedicated built-in services

Détection des Obstacles à la Collaboration dans une Plateforme Participative en ligne : Une Étude de cas

International audienceMassive online participatory platforms are an essential tool for involving citizens in public decision-making on a large scale, both in terms of the number of participating citizens and their geographical distribution. However, engaging a sufficiently large number of citizens, as well as collecting adequate contributions, require special attention in the functionalities implemented by the platform. This paper empirically analyzes the existing flaws in participatory platforms and their impact on citizen participation. We focus specifically on the citizen consultation "République Numérique" (Digital Republic) to identify issues arising from the interactions between users on the supporting platform. We chose this consultation because of the high number of contributors and contributions, and the various means of interaction it proposes. Through an analysis of the available data, we highlight that contributions tend to be concentrated around a small set of proposals and contributors. This leads us to formulate a number of recommendations for the design of participatory platforms regarding the management of contributions, from their organization to their presentation to users. CCS CONCEPTS • Applied computing → E-government; • Human-centered computing → Empirical studies in interaction design; Collaborative and social computing systems and tools; • General and reference → Empirical studies

MOOC Villes Intelligentes : défis technologiques et sociétaux - Session 2 - Contributions aux activités de fin de semaines 1 et 3 : Applications numériques au service de la ville intelligente

1 documentCe document regroupe les contributions aux activités de fin de semaines 1 et 3 du MOOC « Défis technologiques des villes intelligentes participatives » qui étaient centrées sur la conception d’applications numériques au service de la ville intelligente. De nombreuses applications ou services numériques peuvent être mis en place pour faciliter la vie du citoyen et fluidifier le fonctionnement et la gestion des villes et de leurs ressources. Quelques exemples de services ont été cités lors des différentes séquences de la première semaine du MOOC comme l’utilisation des technologies RFID et capteurs sans fil pour optimiser la collecte et le recyclage des déchets, ou encore, mieux gérer les consommations d’eau et d’électricité. On peut également mentionner les services liés à la gestion intelligente du transport.Un recensement de villes intelligentes et de services numériques urbains a été élaboré à l’occasion de l’édition 2016 de ce MOOC : en annexe de ce document, vous pouvez retrouver cette liste, complétée par de nouveaux exemples proposés par des participants de la session 2017 du MOOC.L’activité proposée dans la session 2017 consistait à co-concevoir collectivement un - voire plusieurs - service(s) numérique(s) contribuant à la réalisation de la ville intelligente tout en promouvant la participation citoyenne

Let Opportunistic Crowdsensors Work Together for Resource-efficient, Quality-aware Observations

International audienceOpportunistic crowdsensing empowers citizens carrying hand-held devices to sense physical phenomena of common interest at a large and fine-grained scale without requiring the citizens' active involvement. However, the resulting uncontrolled collection and upload of the massive amount of contributed raw data incur significant resource consumption, from the end device to the server, as well as challenge the quality of the collected observations. This paper tackles both challenges raised by opportunistic crowdsensing, that is, enabling the resource-efficient gathering of relevant observations. To achieve so, we introduce the BeTogether middleware fostering context-aware, collaborative crowdsensing at the edge so that co-located crowdsensors operating in the same context, group together to share the work load in a cost- and quality-effective way. We evaluate the proposed solution using an implementation-driven evaluation that leverages a dataset embedding nearly 1 million entries contributed by 550 crowdsensors over a year. Results show that BeTogether increases the quality of the collected data while reducing the overall resource cost compared to the cloud-centric approach

MOOC Villes Intelligentes : défis technologiques et sociétaux - Session 1 - Contribution aux activités de fin de semaine 2 : des vélos connectés pour de meilleures pistes cyclables et de nombreux services

1 documentActivité 1 : Des vélos connectés pour de meilleures pistes cyclables. Rappel de l’énoncé de l’activitéUne ville souhaite connaître la fréquentation et l’état des pistes cyclables de sa ville afin de mieux les maintenir, intervenir plus vite en cas de dégradation, mieux les éclairer pour en améliorer la sécurité et pouvoir mieux planifier les tracés des prochaines pistes. Pour cela, une solution envisagée est d’équiper les vélos en libre service de capteurs communicants et de collecter les données au long des parcours. Quels sont, selon vous, les points de vigilance à avoir ? Quels seraient les moyens de collecter ces informations ? Pour chaque moyen de collecte envisagé, analyser leurs caractéristiques au vu des besoins d’une telle application (fiabilité, coût, couverture, délais, etc.).Activité 2 : Des vélos connectés pour de nombreux services. Rappel de l’énoncé de l’activité. En allant au-delà de la solution étudiée dans l’activité précédente (activité 1 - semaine 2), on se rend compte que déployer une telle infrastructure de capteurs sur les vélos permettrait d’offrir différents services autour des vélos communicants. On peut ainsi mentionner la détection d’accidents de vélos en quasi temps-réel pour une intervention plus rapide des secours, ou encore la localisation des vélos volés. Selon vous, quels sont les nouveaux besoins posés par une utilisation de l’infrastructure partagée entre différentes applications ainsi que les mécanismes additionnels à mettre en place ? Discutez également l’intérêt (coût, gain, redondance, etc) - ou non - du déploiement d’une telle infrastructure par rapport aux autres réseaux de la ville tels les réseaux wifi publics et privés ou les réseaux de téléphonie mobile