Latest revision as of 16:25, 26 January 2021

Abstract

Connected objects of everyday living have made their way into our lives. Known as Internet of Things, the various technologies inspire a vast variety of applications. One of the pioneer applications is the concept and development of a smart home. This is now spreading outdoors; making vehicles, buildings, and even large cities smart. Moreover, the technology is getting more personal as well – as wearing smart clothes and other self-tracking devices become increasingly common and popular. This is often referred to as the quantified self.One particular case of a smart environment is ambient assisted living, which is designed to enhance elderly people’s day-to-day life. Such a ubiquitous and unobtrusive computer system can also be ported to other domains and age groups. For instance, the tracking of daily activities can also help younger adults to improve their lifestyle. Everyone can be encouraged to maintain a healthy lifestyle, perform sufficient physical activity, and make more informed decisions about their mobility. These are direct factors in preventing health risks, such as metabolic diseases like the type 2 diabetes, and allow a better control over respiratory diseases like the asthma.Driven by these ideas, this thesis explores the possibilities of a web-based platform with a semantic rule-based reasoning. The thesis details the work on technical improvements, enhancements in activity recognition, extensions for data analysis, and a mobility-oriented application.Following a user-centric approach, a real life deployment of the described technologies is necessary. Two use cases are examined. First, I enhanced and built upon a pre-existing system, which consists of sensors and a gateway placed into elderly participants' homes. The second use case is the deployment of a mobile phone application for active mobility assistance. Collecting relevant and timely data, the application then outputs a level of recommendation for every type of mobility. The recommendations are based on each user’s exercise tracking device, which incorporates their goals, their profiles, and other publicly available data sources such as weather and air quality.This thesis describes the outcomes and lessons learnt from these deployments. In addition, this thesis provides an in-depth discussion as well as analytical insights on the results of the deployments.; Les objets connectés de la vie courante ont trouvé leur chemin dans notre quotidien. Connu sous le terme d'Internet des choses, une pluralité de technologies inspire une vaste variété des cas d'utilisation. Une des applications innovatrices est le concept et le développement de la maison intelligente. Actuellement, ce concept est en train de s'étendre vers l'extérieur ; il rend futés des véhicules, bâtiments et même des villes entières. De plus, la technologie devient aussi plus personnelle - comme le port des vêtements futés et d'autres appareils pour l'autosurveillance personnelle devient de plus en plus courant et populaire. Ce phénomène est souvent appelée le soi quantifié.Un cas particulier de l'environnement futé est l'assistance à l'autonomie à domicile (ambient assisted living) conçue pour améliorer la qualité de la vie quotidienne des personnes âgées. Un tel système informatique, omniprésent et discret, peut être porté dans d'autres domaines et tranches d'âge. Par exemple, le suivi des activités du quotidien peut aider jeune adultes à améliorer leur mode de vie. Tout le monde peut être encouragé à maintenir un mode de vie sain, à exercer une activité physique suffisante et prendre les décisions fondées quant à la mobilité. Ce sont les facteurs direct contribuant à la prévention des risques de santé, tel que les maladies métaboliques comme le diabète de type 2 ; et permettent un meilleur maîtrise des maladies respiratoires comme l'asthme.Dirigée par ces idées, cette thèse explore les possibilités d'une plate-forme web avec un raisonnement sémantique basé sur les règles. La thèse détaille le travail sur les améliorations techniques, avancements dans la reconnaissance d'activités, les extensions pour l'analyse des données et une application orientée mobilité.Suivant l'approche centrée utilisateur, un déploiement dans les conditions réelles est necessary. Deux cas d'utilisation sont abordés. Le premier est l'amélioration du système existant, consistant des capteurs et d'une passerelle tous placés dans le domicile de la personne âgée. Le deuxième cas est le déploiement d'une application pour téléphones portables pour l'assistance à la mobilité active. En collectant les donnés relevantes et actuelles, l'application affiche un niveau de recommandation personnalisée pour chaque type de mobilité. Ces recommandations sont basées sur l'appareil de soi quantifié qui incorpore les objectifs personnels, le profil et autres données librement accessible, tel que la météo ou la qualité d'air.Cette thèse décrit les sorties et les leçons tirées des déploiements de ces technologies. Cette thèse apporte une discussion et des analyses des résultats de ces déploiements.

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