Context Aware System for Future Homes

Lim, Tae-Hun; Lee, Jin-Heung; Shin, Sang-Uk

doi:10.1007/978-3-540-72575-6_34

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“…Las redes neuronales están compuestas de nodos neuronas. Lim et al (2007) utilizan un algoritmo de red neuronal para razonar en el entorno de un smart home. Los datos recogidos por los sensores se almacenan en forma de casos, que después son utilizados para entrenar con un algoritmo de red neuronal; el resultado se aplica a un CBR.…”

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

Barbolla¹

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PRÓLOGO "Pensar, analizar, inventar […], no son actos anómalos, son la normal respiración de la inteligencia. Glorificar el ocasional cumplimiento de esa función, atesorar antiguos y ajenos pensamientos, recordar con incrédulo estupor que el doctor universalis pensó, es confesar nuestra languidez o nuestra barbarie."Jorge Luis Borges, Ficciones, 1941. Extracto de "Pierre Menard, autor del Quijote".Desocupado lector: después de haber llenado unas cuantas páginas con hipótesis, afirmaciones, descripciones, conclusiones, etc. (cuya calidad y utilidad no intentaré defender, que para eso ya la juzgará quien corresponda y, si resiste, usted mismo), siento en este punto una zozobra interna al saberme iniciando quizás las únicas palabras en las que se entretendrán los más (o los menos) que abran esta Tesis. Algunos -como he hecho yo misma, tantas veces -buscarán husmear en la circunstancia de la autora, para ver si se asimila a la suya y por si, por un casual, encuentran en ella algún aliento. Otros, leerán en diagonal y con desdén, y pensarán -como también he pensado yo en muchas ocasiones -que los volcados de sentimientos y la nominación de sujetos, uno tras otro, acaso sean impropios en este tipo de textos. Y los de más allá, entenderán que es de recibo, al filo de atracar en Ítaca, agradecer (aunque sea pudorosamente) a aquellos que hicieron que el viaje haya resultado "rico en experiencias y en conocimiento" y, en conclusión, hermoso."Si poco mérito tiene esta Tesis", ni siquiera me puedo atribuir todo. El que tenga, va a medias con el profesor D. José Ramón Casar, al que admiro y aprecio por gran maestro y mejor persona. Digamos que, en resumen, esto se gestó y materializó bajo su mirada atenta, su inteligencia aguda, sus ánimos incansables y su paciencia (infinita) para resolver mis preguntas, que muchas veces ni siquiera existían. Asumo las carencias del resultado, él poco más ha podido hacer. Ahora, si la carrera académica es lo que sigue en mi vida, dudo que haya podido dar con un modelo más completo y mejor. Y si no lo es, también.En este tiempo, he tenido la gran fortuna de contar con el apoyo y la amistad del profesor D. Javier Portillo, estupendo enseñante y meritorio fabricante de chascarrillos; del profesor D. Juan Besada, con el que me disputo el primer premio al despiste; del profesor D. Gonzalo de Miguel, ejemplo de trabajador metódico; y del canarión más simpático, el profesor-piloto-realizador D. José Miguel Canino. Todos me han regalado más de una lección.Por otra parte, Paula Tarrío ha compartido conmigo lo bueno y lo malo, la salud y… el despacho. Positiva y lista como ninguna, le agradezco sinceramente el agradable día a día y el apoyo (también técnico) durante la elaboración de esta Tesis. Sofía Aparicio, Henar Martín y Josué Iglesias tienen merecido lugar en estas líneas, tanto por lo personal como por la ayuda prestada para hacer realidad más de alguna idea etérea.Asimismo, unos cuantos otrora estudiantes (ya insignes graduados) han colaborado de diferentes maneras a consolidar este trabajo de...

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

Barbolla¹

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“… razonamiento borroso y soportado por técnicas de inteligencia artificial (IA) [Cheung et al, 2005], como redes neuronales artificiales [Lim et al, 2007]  razonamiento basado en casos [Corchado et al, 2008b] [Ma et al, 2005.…”

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“…Las redes neuronales artificiales son una aproximación al aprendizaje que se basa en recrear las propiedades en los sistemas neuronales biológicos a través de modelos matemáticos, con el objetivo de obtener razonamientos similares a los del cerebro humano por su capacidad de abstracción y su robustez [Lim et al, 2007]. Lim et al, (2007) utilizan un algoritmo de red neuronal para razonar en el entorno de un smart home. Los datos recogidos por los sensores se almacenan en forma de casos, que después son utilizados para entrenar con un algoritmo de red neuronal; el resultado se aplica a un motor de razonamiento CBR.…”

Section: Sistemas De Razonamientounclassified

Sistema multiagente sensible al contexto

Nieto¹

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Sistema Multiagente sensible al contexto x 2.7. Conclusiones Capítulo 3. Tecnología de agentes 3.1. Introducción a los agentes 3.2. Los sistemas multiagente 3.2.1. La tecnología de agentes y la computación sensible al contexto 3.3. Tipos de arquitecturas de agentes 3.3.1. Arquitectura deliberativa BDI 3.4. Sistemas de razonamiento 3.4.1. Razonamiento basado en casos 3.4.2. Agentes CBR-BDI 3.5. Sistemas de planificación 3.5.1. Método CPM de planificación 3.5.2. Planificación basada en casos (CBP) 3.6. Herramientas para la Ingeniería del Software Orientada a Agentes 3.7. Conclusiones Capítulo 4. Arquitectura HoCCAC 4.1. Introducción 4.2. Arquitectura propuesta 4.3. Interacción entre agentes y dispositivos en el sistema 4.4. Descripción del modelo de datos 4.5. Soluciones proporcionadas por el agente intérprete 4.6. Diseño del agente intérprete 4.7. Conclusiones Capítulo 5. Caso de estudio 5.1. Introducción 5.2. Descripción del caso de estudio 5.3. Modelo de contexto 5.4. Análisis y diseño 5.4.1. Modelo de roles 5.4.2. Casos de uso Índice Sistema Multiagente sensible al contexto xi 5.4.3. Diseño SysML 5.4.3.1. Diagramas de definición de bloques 5.4.3.2. Diagramas de secuencia 5.4.3.3. Diagramas de interacción 5.4.3.4. Diagramas de estado 5.5. Ejemplo de planificación 5.6. Conclusiones y resultados obtenidos Capítulo 6. Conclusiones y trabajo futuro 6.1. Conclusiones 6.2. Contribuciones de la investigación 6.3. Trabajo futuro Capítulo 7. Conclusions and future work 7.1. Conclusions 7.2. Contributions of this study 7.3. Future work Capítulo 8. Overview 8.1. Introduction 8.2. Context-aware computing 8.3. HoCCAC Multiagent system 8.3.1. Interaction between agents and devices in the system 8.3.2. Description of the data model 8.3.3. Solutions provided by the Interpreter Agent 8.3.4. Task planning with the CPM method 8.3.5. Interpreter Agent Design 8.4. Applying HoCCAC to plan task the COPD patient in context-aware environment 8.5. Results and conclusions Bibliografía Apéndice A. Tecnologías inalámbricas A.1. ZigBee Índice Sistema Multiagente sensible al contexto xii A.2. Wi-Fi A.3. Identificación por Radiofrecuencia A.4. Near Field Communication A.4.1. Estándares de comunicación NFC A.4.2. Definición de tipo de registro RTD

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