SEAbIRD : adaptable daily living activity identification from sensor data streams

"Active Aging es una propuesta que tiene como objetivo mejorar la calidad de vida a medida que una persona envejece. Uno de los principales casos de uso de este concepto es la aplicación de productos y servicios basados en tecnología; este enfoque es conocido como Ambient Assisted Living (AAL). Una tarea importante realizada por AAL es el descubrimiento de las actividades de la vida diaria (ADL) del usuario que utilizan datos recuperados de los sensores instalados en un hogar activo. Aún así, no existe mucha investigación sobre la implementación de un sistema para el descubrimiento de ADL que contemple factores como la configuración personalizada, la falla de sensores y la privacidad del usuario. En este trabajo, identificamos los principales requisitos que debe tener un sistema de descubrimiento de ADL. Luego, proponemos un esquema de descubrimiento de ADL que soporte estas necesidades. Finalmente, exploramos la aplicación de modelos de descubrimiento de ADL adaptables y tolerantes a fallas de sensores sobre los datos correspondientes de un usuario real. Esta exploración evidencia que nuestros modelos propuestos pueden adaptarse a los escenarios mencionados anteriormente y aún así tener un desempeño sobresaliente en el proceso de descubrimiento de actividades."--Tomado del Formato de Documento de Grado.

• Autores: Molano Pulido, José Francisco
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/34155
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/34155
• Palabra clave: Automatización de viviendas - Investigaciones; Redes de sensores inalámbricos - Investigaciones; Tecnología de asistencia en cómputo - Investigaciones; Inteligencia ambiental - Investigaciones; Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/