Gestion de bout en bout de la qualité de contexte pour l'internet des objets : le cadriciel QoCIM

Cette thèse se situe dans le cadre du projet INCOME (INfrastructure de gestion de COntexte Multi-Échelle pour l'Internet des Objets) financé par l'ANR (Appel INFRA 2011). L'objectif de ce projet est de fournir un cadriciel pour le développement et le déploiement d'un gestionnaire de contexte. Les entités logicielles d'acquisition, de traitement, de dissémination et de présentation d'informations de contexte, qui constituent un gestionnaire de contexte, doivent être construites et déployées au-dessus d'infrastructures technologiques hétérogènes et interconnectées. Ainsi, les cibles incluent les réseaux de capteurs, les systèmes ambiants, les dispositifs mobiles ou encore les serveurs du cloud, et de façon plus globale l'Internet des Objets (IoT). Les travaux menés dans cette thèse concernent plus particulièrement la gestion " de bout en bout " de la Qualité de Contexte (QoC) au sein de cette nouvelle génération de gestionnaires de contexte à déployer sur l'IoT à grande et multiples échelles. La qualité de l'information de contexte relevant de critères tels que la précision, la fraîcheur, la complétude, la granularité... Par gestion de la QoC, nous faisons référence à l'ensemble des opérations qui, tout le long du cycle de vie d'une information de contexte, permettent de gérer sa qualification, mais également d'influer, en fonction de cette qualité, sur sa dissémination et sa livraison aux applications sensibles au contexte. Actuellement des solutions de gestion de la QoC existent mais restent ad hoc à des environnements ambiants particuliers ou des applications spécifiques. Elles s'avèrent inadéquates en termes d'ouverture, de généricité et de calculabilité pour des environnements fortement hétérogènes et dynamiques tels que l'IoT où il n'y a plus de couplages forts et figés entre producteurs ou consommateurs d'informations de contexte. QoCIM (QoC Information Model) constitue le cœur de notre contribution. Il s'agit d'un méta-modèle dédié qui permet, de façon unifiée et ouverte, de définir des critères de QoC simples et composites. Basées sur QoCIM, des opérations de gestion de la QoC ont été identifiées et spécifiées. Elles permettent d'associer des critères de QoC, sous forme de métadonnées, à l'information de contexte, de caractériser les métriques et les unités pour leur valuation, d'inférer des critères de QoC de plus haut niveau d'abstraction, ou encore d'exprimer des conditions de filtrage portant sur de tels critères et/ou leurs valeurs. Un outillage logiciel d'édition de modèles QoCIM et une API en Java sont proposés aux développeurs pour facilement intégrer la gestion de tout critère de QoC lors du développement d'entités d'acquisition, de traitement, de livraison et de propagation d'informations de contexte et des applications sensibles au contexte. L'utilisation de ce cadriciel a été expérimentée, à la fois en phases de conception et d'exécution, sur un scénario de pollution urbaine. Des évaluations de performances ont été également menées et ont montré que le surcoût apporté par la prise en considération des niveaux de QoC pour le routage des informations de contexte était acceptable. Enfin, une solution d'auto-(re)configuration des opérations de gestion de la QoC a été également conçue et prototypée.The objective of the ANR INCOME project is to provide a framework for the development and the deployment of a context manager. A context manager is composed of software entities, which acquire, process, disseminate or deliver context data. These software entities have to be built and deployed over interconnected heterogeneous ICT infrastructures, which include sensor networks, ambient systems, mobile devices, cloud servers and, more generally, the Internet of Things (IoT). Related to this project, the research work presented in this thesis concerns more specifically the end-to-end management of Quality of Context (QoC) within the new generation of context managers that have to be deployed at large and multiple scales over the IoT. Quality of context data refers to criteria like accuracy, freshness, completeness or granularity. As for QoC management, it deals with all the operations that allow, throughout the life cycle of context data, to manage their qualification, but also to impact, according to this quality, on its dissemination and delivery to context-aware applications. Current QoC management solutions are dedicated to particular ambient environments or to specific applications. They are limited in terms of openness, genericity and computationability, properties required by greatly heterogeneous and dynamic IoT-based environments, in which producers and consumers of context data are no more static and highly coupled. Our contribution relies on QoCIM (QoC Information Model), a meta-model dedicated to define, in a uniform and open way, any atomic or composite QoC criterion. Based on QoCIM, some QoC management operations have been identified and specified. These operations allow to associate criteria of QoC, in the form of metadata, with the information of context; to characterize the metrics and units for their valuation; to infer QoC criteria of a higher level of abstraction; or even to express filtering conditions for such criteria or their values. A software tool for editing QoCIM models and a Java API are provided to developers to easily implement the management of any QoC criterion for their software entities that acquire, process, deliver or propagate context data, or their context-sensititive application. The use of this framework was experimented, both at design time and at run time, on a scenario related to urban pollution. Benchmarking was also led and showed that the additional cost brought when considering QoC in context information routing was acceptable. Finally, a solution for self-(re)configuring QoC management operations was also designed and prototyped

Extending Ambient Intelligence to the Internet of Things: New Challenges for QoC Management

International audienceQuality of Context (QoC) awareness is recognized as a key point for the success of context-aware computing solutions. At a time where the Internet of Things, Cloud Computing, and Ambient Intelligence paradigms bring together new opportunities for more complex context computation, the next generation of Multiscale Distributed Context Managers (MDCM) is facing new challenges concerning QoC management. This paper presents how our QoCIM framework can help application developers to manage the whole QoC life-cycle by providing genericity, openness and uniformity. Its usages are illustrated, both at design time and at runtime, in the case of an urban pollution context- and QoC-aware scenario

QoCIM : A Meta-model for Quality of Context

International audienceIn the last decade, several works proposed their own list of quality of context (QoC) criteria. This article relates a comparative study of these successive propositions. The result is that no consensus has been reached about the semantic and the comprehensiveness of QoC criteria. Facing this situation, the QoCIM meta-model offers a generic, computable and expressive solution to handle and to exploit any QoC criterion within distributed context managers and context-aware applications. For validation purposes, QoCIM is successfully applied to the modelling of a set of simple and composite QoC criteria

Autophagy plays an important role in protecting Pacific oysters from OsHV-1 and Vibrio aestuarianus infections.

Recent mass mortality outbreaks around the world in Pacific oysters, Crassostrea gigas, have seriously affected the aquaculture economy. Although the causes for these mortality outbreaks appear complex, infectious agents are involved. Two pathogens are associated with mass mortality outbreaks, the virus ostreid herpesvirus 1 (OsHV-1) and the bacterium Vibrio aestuarianus. Here we describe the interactions between these 2 pathogens and autophagy, a conserved intracellular pathway playing a key role in innate immunity. We show for the first time that autophagy pathway is present and functional in Pacific oysters and plays an important role to protect animals from infections. This study contributes to better understand the innate immune system of Pacific oysters.This work was partially funded through the EU project Bivalife (FP7 KBBE, contract n 266157), the Poitou Charentes Region and DPMA (Direction des p^eches maritimes et de l’aquaculture, AESTU project). David Rubinsztein is aWellcome Trust Prinicipal Research Fellow.This is the final published version. It first appeared at http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/15548627.2015.1017188

A non-rigid registration method for mouse whole body skeleton registration

Micro-CT/PET imaging scanner provides a powerful tool to study tumor in small rodents in response to therapy. Accurate image registration is a necessary step to quantify the characteristics of images acquired in longitudinal studies. Small animal registration is challenging because of the very deformable body of the animal often resulting in different postures despite physical restraints. In this paper, we propose a non-rigid registration approach for the automatic registration of mouse whole body skeletons, which is based on our improved 3D shape context non-rigid registration method. The whole body skeleton registration approach has been tested on 21 pairs of mouse CT images with variations of individuals and time-instances. The experimental results demonstrated the stability and accuracy of the proposed method for automatic mouse whole body skeleton registration

An improved 3D shape context registration method for non-rigid surface registration

3D shape context is a method to define matching points between similar shapes as a pre-processing step to non-rigid registration. The main limitation of the approach is point mismatching, which includes long geodesic distance mismatch and neighbors crossing mismatch. In this paper, we propose a topological structure verification method to correct the long geodesic distance mismatch and a correspondence field smoothing method to correct the neighbors crossing mismatch. A robust 3D shape context model is proposed and further combined with thin-plate spline model for non-rigid surface registration. The method was tested on phantoms and rat hind limb skeletons from micro CT images. The results from experiments on mouse hind limb skeletons indicate that the approach is robust

Réduction de dimension en apprentissage supervisé (applications à l'étude de l'activité cérébrale)

L'objectif de ce travail est de développer une méthode capable de déterminer automatiquement l'état de vigilance chez l'humain. Les applications envisageables sont multiples. Une telle méthode permettrait par exemple de détecter automatiquement toute modification de l'état de vigilance chez des personnes qui doivent rester dans un état de vigilance élevée (par exemple, les pilotes ou les personnels médicaux).Dans ce travail, les signaux électroencéphalographiques (EEG) de 58 sujets dans deux états de vigilance distincts (état de vigilance haut et bas) ont été recueillis à l'aide d'un casque à 58 électrodes posant ainsi un problème de classification binaire. Afin d'envisager une utilisation de ces travaux sur une application du monde réel, il est nécessaire de construire une méthode de prédiction qui ne nécessite qu'un faible nombre de capteurs (électrodes) afin de limiter le temps de pose du casque à électrodes ainsi que son coût. Au cours de ces travaux de thèse, plusieurs approches ont été développées. Une première approche propose d'utiliser un pré-traitement des signaux EEG basé sur l'utilisation d'une décomposition en ondelettes discrète des signaux EEG afin d'extraire les contributions de chaque fréquence dans le signal. Une régression linéaire est alors effectuée sur les contributions de certaines de ces fréquences et la pente de cette régression est conservée. Un algorithme génétique est utilisé afin d'optimiser le choix des fréquences sur lesquelles la régression est réalisée. De plus, cet algorithme génétique permet la sélection d'une unique électrode.Une seconde approche est basée sur l'utilisation du Common Spatial Pattern (CSP). Cette méthode permet de définir des combinaisons linéaires des variables initiales afin d'obtenir des signaux synthétiques utiles pour la tâche de classification. Dans ce travail, un algorithme génétique ainsi que des méthodes de recherche séquentielle ont été proposés afin de sélectionner un sous groupes d'électrodes à conserver lors du calcul du CSP.Enfin, un algorithme de CSP parcimonieux basé sur l'utilisation des travaux existant sur l'analyse en composantes principales parcimonieuse a été développé.Les résultats de chacune des approches sont détaillés et comparés. Ces travaux ont aboutit sur l'obtention d'un modèle permettant de prédire de manière rapide et fiable l'état de vigilance d'un nouvel individu.The aim of this work is to develop a method able to automatically determine the alertness state of humans. Such a task is relevant to diverse domains, where a person is expected or required to be in a particular state. For instance, pilots, security personnel or medical personnel are expected to be in a highly alert state, and this method could help to confirm this or detect possible problems. In this work, electroencephalographic data (EEG) of 58 subjects in two distinct vigilance states (state of high and low alertness) were collected via a cap with $58$ electrodes. Thus, a binary classification problem is considered. In order to use of this work on a real-world applications, it is necessary to build a prediction method that requires only a small number of sensors (electrodes) in order to minimize the time needed by the cap installation and the cap cost. During this thesis, several approaches have been developed. A first approach involves use of a pre-processing method for EEG signals based on the use of a discrete wavelet decomposition in order to extract the energy of each frequency in the signal. Then, a linear regression is performed on the energies of some of these frequencies and the slope of this regression is retained. A genetic algorithm (GA) is used to optimize the selection of frequencies on which the regression is performed. Moreover, the GA is used to select a single electrode .A second approach is based on the use of the Common Spatial Pattern method (CSP). This method allows to define linear combinations of the original variables to obtain useful synthetic signals for the task classification. In this work, a GA and a sequential search method have been proposed to select a subset of electrode which are keep in the CSP calculation.Finally, a sparse CSP algorithm, based on the use of existing work in the sparse principal component analysis, was developed.The results of the different approaches are detailed and compared. This work allows us to obtaining a reliable model to obtain fast prediction of the alertness of a new individual.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF