Critical factors for success in university-industry research projects

This study provides insight into the reality of university-industry technology transfer through the assessment of some of the most influential factors for success or failure in research contracts. This widespread mechanism of technology transfer is examined in the light of exhaustive information and experience gathered from 30 interviews with qualified university researchers. The interviewees, who have been directly involved in collaborative projects with industry partners, have deeply described both sound and unsatisfactory cooperation cases, in order to explore which relevant circumstances have led to success or failure. The analysis drives to conclude that there are some features (beyond technological ones) related to the corporate partner's strategic and functional characteristics, which come to be decisive for success. For example, company's real interest and involvement during the technology transfer process, its capacity to assimilate new knowledge and a confident attitude towards the university research group are identified to be key elements for attaining an effective technology transfer. In this contribution, the importance of these aspects is contextualised and summarised in a model for successful technology transfer

Modelo de integración de tecnologías para la provisión de servicios móviles basados en localización y contexto

A las siguientes generaciones de servicios móviles se les presupone un alto grado de adaptación a la identidad, objetivos, situación física y tecnológica de sus usuarios. Este paradigma de diseño de servicios, que aprovecha el conocimiento del “contexto” de las entidades inmersas en el entorno, y que se considera derivado y habilitador del concepto de computación ubicua, presenta aún numerosos retos tecnológicos, sociales y de negocio para su puesta en operación y posterior generalización de uso. Esta Tesis profundiza en algunos (pocos) de estos (muchos) aspectos. El argumento principal que vertebra todo el trabajo es la gestión cooperativa de las tecnologías - actuales y futuras- de comunicaciones y de sensorización, para la adquisición y razonamiento de parámetros contextuales (especialmente, para la gestión del cálculo de la posición). La creciente penetración de las redes inalámbricas (cada vez con más capacidades de autoconfiguración y mantenimiento) y la miniaturización de los sensores y su integración en el entorno y en los dispositivos de usuario, sugiere que la gestión coordinada de todos los elementos tecnológicos puede mejorar la completitud, fiabilidad, continuidad y disponibilidad de la información contextual, desde el punto de vista de la aplicación que la consume o necesita. Esta Tesis introduce el problema de la gestión cooperativa del contexto a partir de un ejercicio de análisis de evolución de la oferta de servicios móviles en el período 2003- 2008 (Capítulo 2). Gracias a una actividad sistemática de vigilancia tecnológica en tecnologías y servicios móviles, durante los últimos cinco años se ha recogido información mensual de sobre los nuevos servicios móviles, hasta conformar una base de datos que contiene más de setecientas aplicaciones. Los datos se han procesado, primeramente, con el objetivo averiguar cómo es y cómo ha evolucionado la oferta de servicios móviles en los últimos años y, en lo que más directamente concierne a esta Tesis, para estudiar hasta qué punto se incorporan características atribuidas a los servicios contextuales en el diseño de las aplicaciones. En particular, se ha prestado una atención especial a los servicios basados en localización (LBS), que habitualmente combinan el uso de la información de posición con preferencias o pertenencia a grupos. Para ellos, se ha elaborado una taxonomía que permite su evaluación en términos de características funcionales, tecnología y aspectos de negocio. Posteriormente, se ha utilizado una definición “funcional” del concepto de “adaptación al contexto” para analizar el nivel de uso de parámetros contextuales en cada uno de los servicios recogidos en la Tesis. De este análisis se constata un aumento general de las características de personalización (manejo de identidad, perfil, preferencias o pertenencia a grupos) en los servicios móviles, y la aún incipiente combinación de otros parámetros de contexto (posición o información ambiental, conocimiento y gestión recursos cercanos, información de actividad/estado del usuario, etc.). Entre los servicios que presentan un mayor grado de adaptación al contexto, están algunas redes sociales móviles, que coordinan el uso de identidad, preferencias, estado lógico y posición para encontrar amigos o compartir información. Incluso si es evidente que los servicios móviles cada vez presentan más posibilidades de personalización, el mercado aún está lejos de ofrecer servicios “completamente” basados en contexto. Entre los muchos factores que condicionan el desarrollo comercial de este tipo de servicios (modelos de negocio y de coste complejos, o aspectos relacionados con la privacidad, por ejemplo), los tecnológicos y de diseño determinan sin duda el ritmo de generación de los servicios, sus funcionalidades y la consecución de una experiencia de usuario positiva (en términos de calidad de servicio). En este punto, parece que existe una ausencia de metodologías consistentes dirigidas a apoyar el proceso de diseño de los sistemas o aplicaciones contextuales. En vista de esta situación, una de las contribuciones principales de esta Tesis es un marco de análisis funcional que sirva de ayuda durante el proceso de diseño del sistema. El marco de análisis se materializa en una propuesta de arquitectura de fusión de tecnologías multicapa (Capítulo 4), concebida para combinar los datos procedente de diferentes fuentes de contexto para proporcionar a las aplicaciones información suficiente, que optimice el uso de recursos e infiera las decisiones correctas que proporcionen una determinada calidad de servicio. La arquitectura propuesta adapta y amplía la tradicional del Joint Directors of Laboratories (JDL), añadiendo conceptos y funciones específicas para los servicios contextuales. Su objetivo es definir cómo instanciar correctamente una “imagen de contexto” suficiente, una composición lógica de características (posición, temperatura, actividad, etc.) que ofrecen una visión simplificada de la realidad del usuario, de acuerdo a las necesidades de información que la aplicación contextual define. Esta aproximación a la gestión del contexto se fundamenta, además, en varias ideas: - “El contexto como un concepto granular, dinámico y jerárquico”. La recogida e inferencia de la información de contexto es un proceso costoso. Evidentemente, no todas las aplicaciones (o incluso la misma aplicación durante diferentes estados de operación) necesitan la misma información ni el mismo nivel de “precisión” en cada uno de los estimadores que compondrán la “imagen de contexto”. Asumiremos, pues, que el modelado de la información de contexto deberá realizarse de manera jerárquica, relacionando las características que componen la “imagen de contexto” de menor a mayor nivel de abstracción y considerando la precisión con la que debe obtenerse la información en cada nivel. En tiempo de operación, esta aproximación permitirá minimizar el coste de construcción y posterior instanciación de la imagen de contexto en términos de recursos (de infraestructura y de terminal), capturando y procesando sólo la información necesaria. - “La calidad de contexto como un problema de reconocimiento de patrones”. El problema de decisión sobre el contexto se asimila aquí a uno de clasificación, en el que las aplicaciones o sistemas contextuales definen un conjunto de patrones (que pueden ser dinámicos y adaptables), representativos de situaciones o “contextos” de su interés. Dichos patrones se anidarán, considerando su granularidad, para facilitar el proceso de razonamiento posterior. La aplicación buscará obtener una determinada calidad de servicio de cara al usuario final, que dependerá de la probabilidad de recibir la estimación correcta de contexto (resultado del proceso de clasificación) y, en consecuencia, de actuar como el usuario necesita o espera. - “La calidad de servicio como calidad de contexto”. El objetivo final del proceso de fusión es proporcionar a la aplicación suficiente información para tomar una decisión correcta que garantice una determinada “calidad de servicio”. Asumiremos que dicha calidad de servicio es dependiente de la capacidad del sistema de conseguir una cierta “calidad de contexto”. Sobre estas premisas, las operaciones que se detallan en la arquitectura de fusión propuesta se agrupan en tres sistemas funcionales (desglosados en subsistemas): 1) El Sistema de Adquisición de Contexto, que engloba todos los procesos y actividades de sensorización y preprocesado de datos, extracción de características y fusión; 2) El Sistema de Instanciación de la Imagen de Contexto, que incluye las tareas de composición de la imagen, agrupación de características (features) y clasificación, además de funciones de predicción y seguimiento para soporte a la fusión; y 3) Razonamiento y Decisión, que considera las actividades de interacción con el entorno (descubrimiento y gestión de sensores, gestión de comunicaciones, etc.), con el usuario (decisión de la adecuación de la interacción, gestión de perfiles y preferencias, etc.) y con las aplicaciones, para garantizar la realimentación que garantice una cierta “calidad de contexto”. Posteriormente, la arquitectura de fusión se aplica para construir un modelo de fusión dirigido a gestionar la estimación de la posición (Capítulo 5), siempre proporcionando a la aplicación información correcta y suficiente para su operación con un coste mínimo en términos de consumo de recursos de red y de dispositivos móviles. El modelo de fusión propondrá una solución para las condiciones de contorno impuestas, que determinarán la combinación de tecnologías utilizadas y algoritmos. La propuesta pasará por gestionar y emplear cooperativamente, por ejemplo, a) tecnologías multicelulares (por ejemplo, WiFi y Bluetooth) complementaria, competitiva y cooperativamente, b) tecnologías microcelulares (como RFID HF) con otras multicelulares y c) tecnologías multimicrocelulares (motes ZigBee) con tecnologías multicelulares. El diseño de la arquitectura y del posterior modelo ha llevado a implementar una plataforma de servicios de adquisición de contexto (Capítulo 6), denominada CASanDRA (Framework for Managing Context Acquisition Services and Decision and Reasoning Algorithms), cuya misión es aislar el proceso de adquisición de contexto del de funcionamiento de las aplicaciones o sistemas contextuales que lo requieran. En CASanDRA se han integrado interfaces para diferentes sensores y tecnologías (de parámetros ambientales, biométricos y de movimiento), y se han implementado diversos algoritmos de fusión para posicionamiento (sobre WiFi, Bluetooth, RFID HF y ZigBee) siguiendo las directrices del modelo de fusión propuesto. La configuración, estabilidad y capacidad de integración de CASanDRA con diferentes plataformas de provisión de servicios contextuales, se ha probado con el diseño e implementación de propuestas concretas en dos entornos de aplicación (Capítulo 7): un prototipo desplegado en una feria de muestras y un sistema piloto de provisión de servicios asistenciales en el hogar, dirigidos a personas de edad avanzada. Ambas experiencias han servido para realimentar tanto la arquitectura y el modelo de fusión como el de la plataforma de adquisición, experimentar los problemas de diseño de los servicios contextuales y ahondar en el desarrollo de algunas ideas de aplicación. Los servicios móviles actuales aún están lejos de implementar los conceptos teóricos de adaptación al usuario y a su circunstancia y entorno sin requerir la continua intervención de éste. Esta Tesis propone encarar el problema del diseño de sistemas y aplicaciones basadas en contexto como uno de fusión de sensores, en el que es necesario definir cómo coordinar la adquisición de contexto a partir de fuentes heterogéneas. Siguiendo esta línea de trabajo, se ha propuesto un modelo de fusión funcional, que ha sido parcialmente demostrado con la implementación de CASanDRA. La aproximación de fusión en capas hace posible incluir el concepto de “calidad de contexto” como elemento regulador del proceso de adquisición, para garantizar que la aplicación satisface sus necesidades informativas, al mismo tiempo que se optimiza el consumo de recursos. Este aspecto es fundamental si se tiene en cuenta que, en un futuro, varias (quizás muchas) aplicaciones basadas en contexto con diferentes “misiones” y por ende, con diferentes necesidades informativas, podrán coexistir sobre la misma infraestructura, e interaccionar con el usuario a través del mismo dispositivo. El sistema de gestión subyacente deberá gestionar el proceso de adquisición para proporcionar a cada aplicación la información que necesita (ni más, ni menos), con el fin de optimizar su funcionamiento y, como consecuencia, la experiencia de usuario

Enhancing the Performance of Propagation Model-Based Positioning Algorithms

Object localization in wireless networks through Received Signal Strength (RSS) measurements requires a precise estimation of the signal attenuation model in order to produce meaningful results. The popular lognormal channel model, widely adopted to describe the signal strength attenuation as a function of the distance between nodes, turns out to be too simplistic when applied to a real scenario. In this paper, we analyze two possible improvements to this model: on one hand, we build a different channel model for each reference node in the network, with the aim of tackling the anisotropy of the environment. On the other hand, we explicitly append to the lognormal model a term to account for walls attenuation. A thorough experimental testbed demonstrates the potentials of the two approaches, with the second one being especially useful to counteract the effect of the limited sensitivity of practical wireless receivers

Designing a Framework to Handle Context Information

In the recent years, a number of context-aware frameworks have been proposed to facilitate the development of context-aware applications. From the experience gained, in this paper we explore the design principles that contextaware platforms should conform to, the functionalities they have to provide and the technologies and tools that can be used for their implementation. Subsequently, we propose a context-aware framework and describe the architecture it adopts, making our own technological selection from the options previously identified

Mobile Indoor Augmented Reality. Exploring applications in hospitality environments.

Augmented reality (AR) is been increasingly used in mobile devices. Most of the available applications are set to work outdoors, mainly due to the availability of a reliable positioning system. Nevertheless, indoor (smart) spaces offer a lot of opportunities of creating new service concepts. In particular, in this paper we explore the applicability of mobile AR to hospitality environments (hotels and similar establishments). From the state-of-the-art of technologies and applications, a portfolio of services has been identified and a prototype using off-the-shelf technologies has been designed. Our objective is to identify the next technological challenges to overcome in order to have suitable underlying infrastructures and innovative services which enhance the traveller?s experience

CASanDRA: A framework to provide Context Acquisition Services ANd Reasoning Algorithms for Ambient Intelligence Applications

The development of ambient intelligence (AmI) applications usually implies dealing with complex sensor access and context reasoning tasks, which may significantly slow down the application development cycle when vertically assumed. To face this issue, we present CASanDRA, a middleware which provides easily consumable context information about a given user and his environment, retrieving and fusing data from personal mobile devices and external sensors. The framework is built following a layered service oriented approach. The output data from every CASanDRA's layer are fully accessible through semantic interfaces; this allows AmI applications to retrieve raw context features, aggregated context data and complex `images of context', depending on their information needs. Moreover, different query modes -subscription, event-based, continuous and on-demand- are available. The current `mobile-assisted' version of CASanDRA is composed by a CASanDRA Server, developed on an applications container and hosting the system intelligence, and CASanDRA Lite, a mobile client bundling a set of sensor level acquisition services. How an AmI application may be effortlessly built on CASanDRA is described in the paper through the design of an `Ambient Home Care Monitor'

Real time calibration for RSS indoor positioning systems

Due to the random characteristics of the indoor propagation channel, received signal strength-based localization systems usually need to be manually calibrated once and again to guarantee their best performance. Calibration processes are costly in terms of time and resources, so they should be eliminated or reduced to a minimum. In this direction, this paper presents an optimization algorithm to automatically calibrate a propagation channel model by using a Least Mean Squares technique: RSS samples gathered in a number of reference points (with known positions) are used by a LMS algorithm to calculate those values for the channel model's constants that minimize the error computed by a hyperbolic triangulation positioning algorithm. Preliminary results on simulated and real data show that the localization error in distance is effectively reduced after a number of training samples. The LMS algorithm's simplicity and its low computational and memory costs make it adequate to be used in real systems

Analysis of key aspects to manage Wireless Sensor Networks in Ambient Assisted Living environments

Wireless Sensor Networks (WSN) based on ZigBee/IEEE 802.15.4 will be key enablers of non-invasive, highly sensitive infrastructures to support the provision of future ambient assisted living services. This paper addresses the main design concerns and requirements when conceiving ambient care systems (ACS), frameworks to provide remote monitoring, emergency detection, activity logging and personal notifications dispatching services. In particular, the paper describes the design of an ACS built on top of a WSN composed of Crossbow's MICAz devices, external sensors and PDAs enabled with ZigBee technology. The middleware is integrated in an OSGi framework that processes the acquired information to provide ambient services and also enables smart network control. From our experience, we consider that in a future, the combination of ZigBee technology together with a service oriented architecture may be a versatile approach to AAL services offering, both from the technical and business points of view

Dynamic chanel model LMS updating for RSS-based localization

Received signal strength-based localization systems usually rely on a calibration process that aims at characterizing the propagation channel. However, due to the changing environmental dynamics, the behavior of the channel may change after some time, thus, recalibration processes are necessary to maintain the positioning accuracy. This paper proposes a dynamic calibration method to initially calibrate and subsequently update the parameters of the propagation channel model using a Least Mean Squares approach. The method assumes that each anchor node in the localization infrastructure is characterized by its own propagation channel model. In practice, a set of sniffers is used to collect RSS samples, which will be used to automatically calibrate each channel model by iteratively minimizing the positioning error. The proposed method is validated through numerical simulation, showing that the positioning error of the mobile nodes is effectively reduced. Furthermore, the method has a very low computational cost; therefore it can be used in real-time operation for wireless resource-constrained nodes

Enhancing Interaction With Smart Objects Throught Mobile Devices

Interaction with smart objects can be accomplished with different technologies, such as tangible interfaces or touch computing, among others. Some of them require the object to be especially designed to be 'smart', and some other are limited in the variety and complexity of the possible actions. This paper describes a user-smart object interaction model and prototype based on the well known event-condition-action (ECA) reasoning, which can work, to a degree, independently of the intelligence embedded into the smart object. It has been designed for mobile devices to act as mediators between users and smart objects and provides an intuitive means for personalization of object's behavior. When the user is close to an object, this one publishes its 'event & action' capabilities to the user's device. The user may accept the object's module offering, which will enable him to configure and control that object, but also its actions with respect to other elements of the environment or the virtual world. The modular ECA interaction model facilitates the integration of different types of objects in a smart space, giving the user full control of their capabilities and facilitating creative mash-uping to build customized functionalities that combine physical and virtual action