An Adaptive Architecture for Ambient Intelligence Based on Meta-modeling, Smart Agents, and Wireless Sensor Networks

Restrepo, Silvia Elena; Pezoa, Jorge E.; Carranza, Demetrio Arturo Ovalle

doi:10.1109/tla.2014.7014521

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“…Un metamodelo genérico de Inteligencia Ambiental (AmI, del inglés "Ambient Intelligence") que incluye los modelos más relevantes para el diseño e implementación de sistemas AmI reales es presentado en (Restrepo et al, 2014). Esta investigación comprende la definición de (i) un modelo de contexto, que contiene información sobre las variables que definen el estado del entorno; (ii) un modelo de adaptación, que permite al sistema ofrecer servicios a la medida de los usuarios y del contexto; (iii) un modelo de usuario, que resume la información personal específica de cada usuario; y (iv) un modelo de dominio, que define el conocimiento y vocabulario específico de la aplicación a diseñar.…”

Section: Antecedentesunclassified

Evaluación del Desempeño basado en Métricas de un Sistema Pedagógico Multi-Agente, Ubicuo Sensible al Contexto y Apoyado en Ontologías

2016

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ResumenSe presenta la evaluación de desempeño de un Sistema Multi-Agente Ubicuo (U-SMA) de aprendizaje electrónico (e-learning). La metodología de evaluación está basada en cuatro ejes correspondientes a las inferencias ontológicas, los servicios de conocimiento sensibles al contexto (awareness), la aplicación móvil y el desempeño general del U-SMA utilizando métricas cualitativas y cuantitativas. Los resultados permiten concluir que las recomendaciones realizadas a partir de inferencias ontológicas son muy acertadas, que los servicios de conocimiento sensibles al contexto tuvieron gran aceptación dentro de la población encuestada, que la funcionalidad de la aplicación móvil fue muy satisfactoria, y que la evaluación del desempeño general del U-SMA arrojó altos índices de escalabilidad para un número de usuarios concurrentes en aumento y un tiempo de respuesta con crecimiento lineal. Los resultados evidencian las bondades de integrar computación ubicua, sensibilidad al contexto, adaptación al perfil del estudiante, servicios de conocimiento sensibles al contexto, así como, una representación basada en ontologías. Palabras clave: evaluación del desempeño; aprendizaje electrónico; SMA ubicuos y pedagógicos; sistemas sensibles al contexto; métricas cuantitativas Evaluation of Metrics-based Performance of a Ubiquitous E-Learning Multi-Agent Context-Aware System, using Ontologies AbstractThe performance evaluation of a ubiquitous e-learning multi-agent system (U-MAS) is presented. The methodology is mainly based on four axes corresponding to ontological inferences, the context-awareness services, the mobile application and the overall performance of the U-MAS using qualitative and quantitative metrics. The results obtained suggest that the recommendations from ontological inferences are very successful, that the awareness services had great acceptance within the surveyed population of students, that the functionality concerning the mobile application was very satisfactory, and that the general performance evaluation of the U-SMA offers high levels of scalability for an increase number of concurrent users and with linear growth response. The results demonstrate the benefits of integrating ubiquitous computing, context-awareness services, adaptation to the student profile, as well as, a knowledge representation based on ontologies.

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Section: Antecedentesunclassified

Evaluación del Desempeño basado en Métricas de un Sistema Pedagógico Multi-Agente, Ubicuo Sensible al Contexto y Apoyado en Ontologías

2016

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“…Otros modelos, se centran en acotar el espacio personal, con el uso de herramientas como simuladores [25]. También existen servicios basados en agentes inteligentes, que toman la información de entrada de sensores de redes inalámbricas [26].…”

Section: Oportunidadunclassified

Muysca : sistema de enriquecimiento del perfil de una persona en el marco de un campus inteligente

Delgado¹

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Muysca desarrolla mecanismos de extracción de características basados en la ubicación y los datos transaccionales para permitir el enriquecimiento del perfil de las personas. Al realizar un análisis del estado del arte, caracterizamos diferentes servicios clave en el marco de un campus inteligente. Realizamos implementaciones de algunos componentes de la arquitectura de referencia: Quysqua Smart- UJ. Muysca se diseñó utilizando el Ciclo de Diseño Básico de Ingeniería para el caso de referencia, asociado a los servicios: asistencia a clase, actividades frecuentes y preferencias y gustos temáticos.

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Ambient Intelligence Model for Monitoring, Alerting and Adaptively Recommending Patient’s Health-Care Agenda Based on User Profile

Patiño

Ovalle

2019

Digital Human Modeling and Applications in Health, Safety, Ergonomics and Risk Management. Healthcare Applications

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An Adaptive Architecture for Ambient Intelligence Based on Meta-modeling, Smart Agents, and Wireless Sensor Networks

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Evaluación del Desempeño basado en Métricas de un Sistema Pedagógico Multi-Agente, Ubicuo Sensible al Contexto y Apoyado en Ontologías

Evaluación del Desempeño basado en Métricas de un Sistema Pedagógico Multi-Agente, Ubicuo Sensible al Contexto y Apoyado en Ontologías

Muysca : sistema de enriquecimiento del perfil de una persona en el marco de un campus inteligente

Ambient Intelligence Model for Monitoring, Alerting and Adaptively Recommending Patient’s Health-Care Agenda Based on User Profile

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