Environmental informatics with computational intelligence methods in mechanical engineering problems

In this thesis, we identify appropriate tools in modern data technologies, such as Computational Intelligence, and develop methodologies for real world engineering problem solving. The main application domain of this thesis is the atmospheric environment. In particular, we address the problem of assessing the air quality of urban environments, taking into account the current legislation (2008/50/EC). We develop a harmonized framework consisting of computational intelligence methods, and apply this methodology in order to analyze air quality data of two European cities (Thessaloniki, Greece and Helsinki, Finland). Furthermore, we expand our approach by forecasting airborne pollen concentrations, whereas we demonstrate the development of innovative quality of life information services, by utilizing medical databases, thus turning numeric forecasts of pollen concentrations into personalized symptoms forecast. Furthermore, we develop and apply a methodology for creating electricity use profiles, utilizing electricity consumption data. Finally, we utilize data monitored during wear experiments in order to develop a model to estimate the friction coefficient. The primary conclusion of this thesis is the ability of computational intelligence methods to support new innovative services.Στα πλαίσια της παρούσας διατριβής, αναπτύσσουμε και εφαρμόζουμε μεθοδολογίες υπολογιστικής νοημοσύνης για την επίλυση προβλημάτων μηχανολόγου μηχανικού. Κύρια θεματική περιοχή είναι το ατμοσφαιρικό περιβάλλον, ενώ παράλληλα παρουσιάζονται και δύο νέες εφαρμογές από την θεματικές περιοχές της ενέργειας και της τριβολογίας. Ξεκινώντας από το πρόβλημα της αποτίμησης της ποιότητας αέρα αστικών κέντρων, αναπτύσσουμε μία εναρμονισμένη μεθοδολογία που απαντά στις απαιτήσεις της υφιστάμενης νομοθεσίας (2008/50/EC), και την εφαρμόζουμε στην περίπτωση δύο Ευρωπαϊκών πόλεων (Θεσσαλονίκη, Ελλάδα και Ελσίνκι, Φινλανδία). Επεκτείνοντας την αρχική προσέγγιση προβλέπουμε συγκεντρώσεις βιολογικών ατμοσφαιρικών ρύπων, ενώ παράλληλα επιδεικνύουμε την ανάπτυξη καινοτόμων υπηρεσιών ενημέρωσης, αξιοποιώντας νέα δεδομένα αλλεργικών συμπτωμάτων (βιολογικών ρύπων), μετατρέποντας την πρόβλεψη αριθμητικής συγκέντρωσης σε εξατομικευμένη πρόβλεψη συμπτωμάτων. Η διατριβή ολοκληρώνεται με την ανάπτυξη και την εφαρμογή μεθοδολογίας δημιουργίας και απόδοσης προφίλ κατανάλωσης ηλεκτρικής ενέργειας, αξιοποιώντας πραγματικές καταναλώσεις. Τέλος, χρησιμοποιούμε τριβολογικά δεδομένα από πειράματα φθοράς, με στόχο την εκτίμηση του συντελεστή τριβής από μία σειρά μεταβλητών που καταγράφονται κατά τη διάρκεια του πειράματος. Βασικό, συμπέρασμα της διατριβής είναι η αναγνώριση της καταλληλότητας των μεθοδολογιών υπολογιστικής νοημοσύνης για την ανάπτυξη νέων καινοτόμων υπηρεσιών

Investigation of Medication Dosage Influences from Biological Weather

Part 20: Informatics and Intelligent Systems Applications for Quality of Life information Services (ISQLIS) WorkshopInternational audienceAirborne pollen has been associated with allergic symptoms in sensitized individuals, whereas atmospheric pollution indisputably aggravates the impact on the overall quality of life. Therefore, it is of major importance to correlate, forecast and disseminate information concerning high concentration levels of allergic pollen types and air pollutants to the public, in order to safeguard the quality of life of the population. In this study, we investigate the relationship between the Defined Daily Dose (DDD) given to patients in a triggered allergy reaction and the different levels of air pollutants and pollen types. By profiling specific atmospheric conditions, specialists may define the need for medication to individuals suffering from pollen allergy, not only according to their personal medical record but also to the existing air quality observations. Paper results indicate some interesting interrelationships between the use of medication and atmospheric quality conditions and shows that the forecasting of daily medication is possible with the aid of proper algorithms

Personalized Information Services for Quality of Life: The Case of Airborne Pollen Induced Symptoms

Part 20: Informatics and Intelligent Systems Applications for Quality of Life information Services (ISQLIS) WorkshopInternational audienceAllergies due to airborne pollen affect approximately 15-20% of European citizens; therefore, the provision of health related services concerning pollen-induced symptoms can improve the overall quality of life. In this paper, we demonstrate the development of personalized quality of life services by adopting a data-driven approach. The data we use consist of allergic symptoms reported by citizens as well as detailed pollen concentrations of the most allergenic taxa. We apply computational intelligence methods in order to develop models that associate pollen concentration levels with allergic symptoms on a personal level. The results for the case of Austria, show that this approach can result to accurate and reliable models; we report a correlation coefficient up to r=0.70 (average of 102 citizens). We conclude that some of these models could serve as the basis for personalized health services