Resource usage analysis of logic programs via abstract interpretation using sized types

We present a novel general resource analysis for logic programs based on sized types. Sized types are representations that incorporate structural (shape) information and allow expressing both lower and upper bounds on the size of a set of terms and their subterms at any position and depth. They also allow relating the sizes of terms and subterms occurring at different argument positions in logic predicates. Using these sized types, the resource analysis can infer both lower and upper bounds on the resources used by all the procedures in a program as functions on input term (and subterm) sizes, overcoming limitations of existing resource analyses and enhancing their precision. Our new resource analysis has been developed within the abstract interpretation framework, as an extension of the sized types abstract domain, and has been integrated into the Ciao preprocessor, CiaoPP. The abstract domain operations are integrated with the setting up and solving of recurrence equations for inferring both size and resource usage functions. We show that the analysis is an improvement over the previous resource analysis present in CiaoPP and compares well in power to state of the art systems.

Quality-optimization algorithm based on stochastic dynamic programming for MPEG DASH video streaming

In contrast to traditional push-based protocols, adaptive streaming techniques like Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) fix attention on the client, who dynamically requests different-quality portions of the content to cope with a limited and variable bandwidth but aiming at maximizing the quality perceived by the user. Since DASH adaptation logic at the client is not covered by the standard, we propose a solution based on Stochastic Dynamic Programming (SDP) techniques to find the optimal request policies that guarantee the users' Quality of Experience (QoE). Our algorithm is evaluated in a simulated streaming session and is compared with other adaptation approaches. The results show that our proposal outperforms them in terms of QoE, requesting higher qualities on average.

UAS See-and-Avoid Strategy using a Fuzzy Logic Controller Optimized by Cross-Entropy in Scaling Factors and Membership Functions.

This work aims to develop a novel Cross-Entropy (CE) optimization-based fuzzy controller for Unmanned Aerial Monocular Vision-IMU System (UAMVIS) to solve the seeand-avoid problem using its accurate autonomous localization information. The function of this fuzzy controller is regulating the heading of this system to avoid the obstacle, e.g. wall. In the Matlab Simulink-based training stages, the Scaling Factor (SF) is adjusted according to the specified task firstly, and then the Membership Function (MF) is tuned based on the optimized Scaling Factor to further improve the collison avoidance performance. After obtained the optimal SF and MF, 64% of rules has been reduced (from 125 rules to 45 rules), and a large number of real flight tests with a quadcopter have been done. The experimental results show that this approach precisely navigates the system to avoid the obstacle. To our best knowledge, this is the first work to present the optimized fuzzy controller for UAMVIS using Cross-Entropy method in Scaling Factors and Membership Functions optimization.

Using the Cross-Entropy Method for Control Optimization: A Case Study of See-and-Avoid on Unmanned Aerial Vehicles

This paper presents an adaptation of the Cross-Entropy (CE) method to optimize fuzzy logic controllers. The CE is a recently developed optimization method based on a general Monte-Carlo approach to combinatorial and continuous multi-extremal optimization and importance sampling. This work shows the application of this optimization method to optimize the inputs gains, the location and size of the different membership functions' sets of each variable, as well as the weight of each rule from the rule's base of a fuzzy logic controller (FLC). The control system approach presented in this work was designed to command the orientation of an unmanned aerial vehicle (UAV) to modify its trajectory for avoiding collisions. An onboard looking forward camera was used to sense the environment of the UAV. The information extracted by the image processing algorithm is the only input of the fuzzy control approach to avoid the collision with a predefined object. Real tests with a quadrotor have been done to corroborate the improved behavior of the optimized controllers at different stages of the optimization process.

Extending the expressiveness of fuzzy logic languages

En el trabajo que aquí presentamos se incluye la base teórica (sintaxis y semántica) y una implementación de un framework para codificar el razonamiento de la representación difusa o borrosa del mundo (tal y como nosotros, seres humanos, entendemos éste). El interés en la realización de éste trabajo parte de dos fuentes: eliminar la complejidad existente cuando se realiza una implementación con un lenguaje de programación de los llamados de propósito general y proporcionar una herramienta lo suficientemente inteligente para dar respuestas de forma constructiva a consultas difusas o borrosas. El framework, RFuzzy, permite codificar reglas y consultas en una sintaxis muy cercana al lenguaje natural usado por los seres humanos para expresar sus pensamientos, pero es bastante más que eso. Permite representar conceptos muy interesantes, como fuzzificaciones (funciones usadas para convertir conceptos no difusos en difusos), valores por defecto (que se usan para devolver resultados un poco menos válidos que los que devolveríamos si tuviésemos la información necesaria para calcular los más válidos), similaridad entre atributos (característica que utilizamos para buscar aquellos individuos en la base de datos con una característica similar a la buscada), sinónimos o antónimos y, además, nos permite extender el numero de conectivas y modificadores (incluyendo modificadores de negación) que podemos usar en las reglas y consultas. La personalización de la definición de conceptos difusos (muy útil para lidiar con el carácter subjetivo de los conceptos borrosos, donde nos encontramos con que cualificar a alguien de “alto” depende de la altura de la persona que cualifica) es otra de las facilidades incluida. Además, RFuzzy implementa la semántica multi-adjunta. El interés en esta reside en que introduce la posibilidad de obtener la credibilidad de una regla a partir de un conjunto de datos y una regla dada y no solo el grado de satisfacción de una regla a partir de el universo modelado en nuestro programa. De esa forma podemos obtener automáticamente la credibilidad de una regla para una determinada situación. Aún cuando la contribución teórica de la tesis es interesante en si misma, especialmente la inclusión del modificador de negacion, sus multiples usos practicos lo son también. Entre los diferentes usos que se han dado al framework destacamos el reconocimiento de emociones, el control de robots, el control granular en computacion paralela/distribuída y las busquedas difusas o borrosas en bases de datos. ABSTRACT In this work we provide a theoretical basis (syntax and semantics) and a practical implementation of a framework for encoding the reasoning and the fuzzy representation of the world (as human beings understand it). The interest for this work comes from two sources: removing the existing complexity when doing it with a general purpose programming language (one developed without focusing in providing special constructions for representing fuzzy information) and providing a tool intelligent enough to answer, in a constructive way, expressive queries over conventional data. The framework, RFuzzy, allows to encode rules and queries in a syntax very close to the natural language used by human beings to express their thoughts, but it is more than that. It allows to encode very interesting concepts, as fuzzifications (functions to easily fuzzify crisp concepts), default values (used for providing results less adequate but still valid when the information needed to provide results is missing), similarity between attributes (used to search for individuals with a characteristic similar to the one we are looking for), synonyms or antonyms and it allows to extend the number of connectives and modifiers (even negation) we can use in the rules. The personalization of the definition of fuzzy concepts (very useful for dealing with the subjective character of fuzziness, in which a concept like tall depends on the height of the person performing the query) is another of the facilities included. Besides, RFuzzy implements the multi-adjoint semantics. The interest in them is that in addition to obtaining the grade of satisfaction of a consequent from a rule, its credibility and the grade of satisfaction of the antecedents we can determine from a set of data how much credibility we must assign to a rule to model the behaviour of the set of data. So, we can determine automatically the credibility of a rule for a particular situation. Although the theoretical contribution is interesting by itself, specially the inclusion of the negation modifier, the practical usage of it is equally important. Between the different uses given to the framework we highlight emotion recognition, robocup control, granularity control in parallel/distributed computing and flexible searches in databases.

Fault management techniques for systems with SRAM-based FPGAs

Las Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) SRAM se construyen sobre una memoria de configuración de tecnología RAM Estática (SRAM). Presentan múltiples características que las hacen muy interesantes para diseñar sistemas empotrados complejos. En primer lugar presentan un coste no-recurrente de ingeniería (NRE) bajo, ya que los elementos lógicos y de enrutado están pre-implementados (el diseño de usuario define su conexionado). También, a diferencia de otras tecnologías de FPGA, pueden ser reconfiguradas (incluso en campo) un número ilimitado de veces. Es más, las FPGAs SRAM de Xilinx soportan Reconfiguración Parcial Dinámica (DPR), la cual permite reconfigurar la FPGA sin interrumpir la aplicación. Finalmente, presentan una alta densidad de lógica, una alta capacidad de procesamiento y un rico juego de macro-bloques. Sin embargo, un inconveniente de esta tecnología es su susceptibilidad a la radiación ionizante, la cual aumenta con el grado de integración (geometrías más pequeñas, menores tensiones y mayores frecuencias). Esta es una precupación de primer nivel para aplicaciones en entornos altamente radiativos y con requisitos de alta confiabilidad. Este fenómeno conlleva una degradación a largo plazo y también puede inducir fallos instantáneos, los cuales pueden ser reversibles o producir daños irreversibles. En las FPGAs SRAM, los fallos inducidos por radiación pueden aparecer en en dos capas de arquitectura diferentes, que están físicamente superpuestas en el dado de silicio. La Capa de Aplicación (o A-Layer) contiene el hardware definido por el usuario, y la Capa de Configuración contiene la memoria de configuración y la circuitería de soporte. Los fallos en cualquiera de estas capas pueden hacer fracasar el sistema, lo cual puede ser ás o menos tolerable dependiendo de los requisitos de confiabilidad del sistema. En el caso general, estos fallos deben gestionados de alguna manera. Esta tesis trata sobre la gestión de fallos en FPGAs SRAM a nivel de sistema, en el contexto de sistemas empotrados autónomos y confiables operando en un entorno radiativo. La tesis se centra principalmente en aplicaciones espaciales, pero los mismos principios pueden aplicarse a aplicaciones terrenas. Las principales diferencias entre ambas son el nivel de radiación y la posibilidad de mantenimiento. Las diferentes técnicas para la gestión de fallos en A-Layer y C-Layer son clasificados, y sus implicaciones en la confiabilidad del sistema son analizados. Se proponen varias arquitecturas tanto para Gestores de Fallos de una capa como de doble-capa. Para estos últimos se propone una arquitectura novedosa, flexible y versátil. Gestiona las dos capas concurrentemente de manera coordinada, y permite equilibrar el nivel de redundancia y la confiabilidad. Con el objeto de validar técnicas de gestión de fallos dinámicas, se desarrollan dos diferentes soluciones. La primera es un entorno de simulación para Gestores de Fallos de C-Layer, basado en SystemC como lenguaje de modelado y como simulador basado en eventos. Este entorno y su metodología asociada permite explorar el espacio de diseño del Gestor de Fallos, desacoplando su diseño del desarrollo de la FPGA objetivo. El entorno incluye modelos tanto para la C-Layer de la FPGA como para el Gestor de Fallos, los cuales pueden interactuar a diferentes niveles de abstracción (a nivel de configuration frames y a nivel físico JTAG o SelectMAP). El entorno es configurable, escalable y versátil, e incluye capacidades de inyección de fallos. Los resultados de simulación para algunos escenarios son presentados y comentados. La segunda es una plataforma de validación para Gestores de Fallos de FPGAs Xilinx Virtex. La plataforma hardware aloja tres Módulos de FPGA Xilinx Virtex-4 FX12 y dos Módulos de Unidad de Microcontrolador (MCUs) de 32-bits de propósito general. Los Módulos MCU permiten prototipar Gestores de Fallos de C-Layer y A-Layer basados en software. Cada Módulo FPGA implementa un enlace de A-Layer Ethernet (a través de un switch Ethernet) con uno de los Módulos MCU, y un enlace de C-Layer JTAG con el otro. Además, ambos Módulos MCU intercambian comandos y datos a través de un enlace interno tipo UART. Al igual que para el entorno de simulación, se incluyen capacidades de inyección de fallos. Los resultados de pruebas para algunos escenarios son también presentados y comentados. En resumen, esta tesis cubre el proceso completo desde la descripción de los fallos FPGAs SRAM inducidos por radiación, pasando por la identificación y clasificación de técnicas de gestión de fallos, y por la propuesta de arquitecturas de Gestores de Fallos, para finalmente validarlas por simulación y pruebas. El trabajo futuro está relacionado sobre todo con la implementación de Gestores de Fallos de Sistema endurecidos para radiación. ABSTRACT SRAM-based Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) are built on Static RAM (SRAM) technology configuration memory. They present a number of features that make them very convenient for building complex embedded systems. First of all, they benefit from low Non-Recurrent Engineering (NRE) costs, as the logic and routing elements are pre-implemented (user design defines their connection). Also, as opposed to other FPGA technologies, they can be reconfigured (even in the field) an unlimited number of times. Moreover, Xilinx SRAM-based FPGAs feature Dynamic Partial Reconfiguration (DPR), which allows to partially reconfigure the FPGA without disrupting de application. Finally, they feature a high logic density, high processing capability and a rich set of hard macros. However, one limitation of this technology is its susceptibility to ionizing radiation, which increases with technology scaling (smaller geometries, lower voltages and higher frequencies). This is a first order concern for applications in harsh radiation environments and requiring high dependability. Ionizing radiation leads to long term degradation as well as instantaneous faults, which can in turn be reversible or produce irreversible damage. In SRAM-based FPGAs, radiation-induced faults can appear at two architectural layers, which are physically overlaid on the silicon die. The Application Layer (or A-Layer) contains the user-defined hardware, and the Configuration Layer (or C-Layer) contains the (volatile) configuration memory and its support circuitry. Faults at either layers can imply a system failure, which may be more ore less tolerated depending on the dependability requirements. In the general case, such faults must be managed in some way. This thesis is about managing SRAM-based FPGA faults at system level, in the context of autonomous and dependable embedded systems operating in a radiative environment. The focus is mainly on space applications, but the same principles can be applied to ground applications. The main differences between them are the radiation level and the possibility for maintenance. The different techniques for A-Layer and C-Layer fault management are classified and their implications in system dependability are assessed. Several architectures are proposed, both for single-layer and dual-layer Fault Managers. For the latter, a novel, flexible and versatile architecture is proposed. It manages both layers concurrently in a coordinated way, and allows balancing redundancy level and dependability. For the purpose of validating dynamic fault management techniques, two different solutions are developed. The first one is a simulation framework for C-Layer Fault Managers, based on SystemC as modeling language and event-driven simulator. This framework and its associated methodology allows exploring the Fault Manager design space, decoupling its design from the target FPGA development. The framework includes models for both the FPGA C-Layer and for the Fault Manager, which can interact at different abstraction levels (at configuration frame level and at JTAG or SelectMAP physical level). The framework is configurable, scalable and versatile, and includes fault injection capabilities. Simulation results for some scenarios are presented and discussed. The second one is a validation platform for Xilinx Virtex FPGA Fault Managers. The platform hosts three Xilinx Virtex-4 FX12 FPGA Modules and two general-purpose 32-bit Microcontroller Unit (MCU) Modules. The MCU Modules allow prototyping software-based CLayer and A-Layer Fault Managers. Each FPGA Module implements one A-Layer Ethernet link (through an Ethernet switch) with one of the MCU Modules, and one C-Layer JTAG link with the other. In addition, both MCU Modules exchange commands and data over an internal UART link. Similarly to the simulation framework, fault injection capabilities are implemented. Test results for some scenarios are also presented and discussed. In summary, this thesis covers the whole process from describing the problem of radiationinduced faults in SRAM-based FPGAs, then identifying and classifying fault management techniques, then proposing Fault Manager architectures and finally validating them by simulation and test. The proposed future work is mainly related to the implementation of radiation-hardened System Fault Managers.

The Balanced Cross-Layer Design Routing Algorithm in Wireless Sensor Networks Using Fuzzy Logic

Recently, the cross-layer design for the wireless sensor network communication protocol has become more and more important and popular. Considering the disadvantages of the traditional cross-layer routing algorithms, in this paper we propose a new fuzzy logic-based routing algorithm, named the Balanced Cross-layer Fuzzy Logic (BCFL) routing algorithm. In BCFL, we use the cross-layer parameters’ dispersion as the fuzzy logic inference system inputs. Moreover, we give each cross-layer parameter a dynamic weight according the value of the dispersion. For getting a balanced solution, the parameter whose dispersion is large will have small weight, and vice versa. In order to compare it with the traditional cross-layer routing algorithms, BCFL is evaluated through extensive simulations. The simulation results show that the new routing algorithm can handle the multiple constraints without increasing the complexity of the algorithm and can achieve the most balanced performance on selecting the next hop relay node. Moreover, the Balanced Cross-layer Fuzzy Logic routing algorithm can adapt to the dynamic changing of the network conditions and topology effectively.

Vision-Based Tracking, Odometry and Control for UAV Autonomy

El principal objetivo de este trabajo es proporcionar una solución en tiempo real basada en visión estéreo o monocular precisa y robusta para que un vehículo aéreo no tripulado (UAV) sea autónomo en varios tipos de aplicaciones UAV, especialmente en entornos abarrotados sin señal GPS. Este trabajo principalmente consiste en tres temas de investigación de UAV basados en técnicas de visión por computador: (I) visual tracking, proporciona soluciones efectivas para localizar visualmente objetos de interés estáticos o en movimiento durante el tiempo que dura el vuelo del UAV mediante una aproximación adaptativa online y una estrategia de múltiple resolución, de este modo superamos los problemas generados por las diferentes situaciones desafiantes, tales como cambios significativos de aspecto, iluminación del entorno variante, fondo del tracking embarullado, oclusión parcial o total de objetos, variaciones rápidas de posición y vibraciones mecánicas a bordo. La solución ha sido utilizada en aterrizajes autónomos, inspección de plataformas mar adentro o tracking de aviones en pleno vuelo para su detección y evasión; (II) odometría visual: proporciona una solución eficiente al UAV para estimar la posición con 6 grados de libertad (6D) usando únicamente la entrada de una cámara estéreo a bordo del UAV. Un método Semi-Global Blocking Matching (SGBM) eficiente basado en una estrategia grueso-a-fino ha sido implementada para una rápida y profunda estimación del plano. Además, la solución toma provecho eficazmente de la información 2D y 3D para estimar la posición 6D, resolviendo de esta manera la limitación de un punto de referencia fijo en la cámara estéreo. Una robusta aproximación volumétrica de mapping basada en el framework Octomap ha sido utilizada para reconstruir entornos cerrados y al aire libre bastante abarrotados en 3D con memoria y errores correlacionados espacialmente o temporalmente; (III) visual control, ofrece soluciones de control prácticas para la navegación de un UAV usando Fuzzy Logic Controller (FLC) con la estimación visual. Y el framework de Cross-Entropy Optimization (CEO) ha sido usado para optimizar el factor de escala y la función de pertenencia en FLC. Todas las soluciones basadas en visión en este trabajo han sido probadas en test reales. Y los conjuntos de datos de imágenes reales grabados en estos test o disponibles para la comunidad pública han sido utilizados para evaluar el rendimiento de estas soluciones basadas en visión con ground truth. Además, las soluciones de visión presentadas han sido comparadas con algoritmos de visión del estado del arte. Los test reales y los resultados de evaluación muestran que las soluciones basadas en visión proporcionadas han obtenido rendimientos en tiempo real precisos y robustos, o han alcanzado un mejor rendimiento que aquellos algoritmos del estado del arte. La estimación basada en visión ha ganado un rol muy importante en controlar un UAV típico para alcanzar autonomía en aplicaciones UAV. ABSTRACT The main objective of this dissertation is providing real-time accurate robust monocular or stereo vision-based solution for Unmanned Aerial Vehicle (UAV) to achieve the autonomy in various types of UAV applications, especially in GPS-denied dynamic cluttered environments. This dissertation mainly consists of three UAV research topics based on computer vision technique: (I) visual tracking, it supplys effective solutions to visually locate interesting static or moving object over time during UAV flight with on-line adaptivity approach and multiple-resolution strategy, thereby overcoming the problems generated by the different challenging situations, such as significant appearance change, variant surrounding illumination, cluttered tracking background, partial or full object occlusion, rapid pose variation and onboard mechanical vibration. The solutions have been utilized in autonomous landing, offshore floating platform inspection and midair aircraft tracking for sense-and-avoid; (II) visual odometry: it provides the efficient solution for UAV to estimate the 6 Degree-of-freedom (6D) pose using only the input of stereo camera onboard UAV. An efficient Semi-Global Blocking Matching (SGBM) method based on a coarse-to-fine strategy has been implemented for fast depth map estimation. In addition, the solution effectively takes advantage of both 2D and 3D information to estimate the 6D pose, thereby solving the limitation of a fixed small baseline in the stereo camera. A robust volumetric occupancy mapping approach based on the Octomap framework has been utilized to reconstruct indoor and outdoor large-scale cluttered environments in 3D with less temporally or spatially correlated measurement errors and memory; (III) visual control, it offers practical control solutions to navigate UAV using Fuzzy Logic Controller (FLC) with the visual estimation. And the Cross-Entropy Optimization (CEO) framework has been used to optimize the scaling factor and the membership function in FLC. All the vision-based solutions in this dissertation have been tested in real tests. And the real image datasets recorded from these tests or available from public community have been utilized to evaluate the performance of these vision-based solutions with ground truth. Additionally, the presented vision solutions have compared with the state-of-art visual algorithms. Real tests and evaluation results show that the provided vision-based solutions have obtained real-time accurate robust performances, or gained better performance than those state-of-art visual algorithms. The vision-based estimation has played a critically important role for controlling a typical UAV to achieve autonomy in the UAV application.

A Novel Approach to Context-Aware Content-Based Middleware

La computación ubicua está extendiendo su aplicación desde entornos específicos hacia el uso cotidiano; el Internet de las cosas (IoT, en inglés) es el ejemplo más brillante de su aplicación y de la complejidad intrínseca que tiene, en comparación con el clásico desarrollo de aplicaciones. La principal característica que diferencia la computación ubicua de los otros tipos está en como se emplea la información de contexto. Las aplicaciones clásicas no usan en absoluto la información de contexto o usan sólo una pequeña parte de ella, integrándola de una forma ad hoc con una implementación específica para la aplicación. La motivación de este tratamiento particular se tiene que buscar en la dificultad de compartir el contexto con otras aplicaciones. En realidad lo que es información de contexto depende del tipo de aplicación: por poner un ejemplo, para un editor de imágenes, la imagen es la información y sus metadatos, tales como la hora de grabación o los ajustes de la cámara, son el contexto, mientras que para el sistema de ficheros la imagen junto con los ajustes de cámara son la información, y el contexto es representado por los metadatos externos al fichero como la fecha de modificación o la de último acceso. Esto significa que es difícil compartir la información de contexto, y la presencia de un middleware de comunicación que soporte el contexto de forma explícita simplifica el desarrollo de aplicaciones para computación ubicua. Al mismo tiempo el uso del contexto no tiene que ser obligatorio, porque si no se perdería la compatibilidad con las aplicaciones que no lo usan, convirtiendo así dicho middleware en un middleware de contexto. SilboPS, que es nuestra implementación de un sistema publicador/subscriptor basado en contenido e inspirado en SIENA [11, 9], resuelve dicho problema extendiendo el paradigma con dos elementos: el Contexto y la Función de Contexto. El contexto representa la información contextual propiamente dicha del mensaje por enviar o aquella requerida por el subscriptor para recibir notificaciones, mientras la función de contexto se evalúa usando el contexto del publicador y del subscriptor. Esto permite desacoplar la lógica de gestión del contexto de aquella de la función de contexto, incrementando de esta forma la flexibilidad de la comunicación entre varias aplicaciones. De hecho, al utilizar por defecto un contexto vacío, las aplicaciones clásicas y las que manejan el contexto pueden usar el mismo SilboPS, resolviendo de esta forma la incompatibilidad entre las dos categorías. En cualquier caso la posible incompatibilidad semántica sigue existiendo ya que depende de la interpretación que cada aplicación hace de los datos y no puede ser solucionada por una tercera parte agnóstica. El entorno IoT conlleva retos no sólo de contexto, sino también de escalabilidad. La cantidad de sensores, el volumen de datos que producen y la cantidad de aplicaciones que podrían estar interesadas en manipular esos datos está en continuo aumento. Hoy en día la respuesta a esa necesidad es la computación en la nube, pero requiere que las aplicaciones sean no sólo capaces de escalar, sino de hacerlo de forma elástica [22]. Desgraciadamente no hay ninguna primitiva de sistema distribuido de slicing que soporte un particionamiento del estado interno [33] junto con un cambio en caliente, además de que los sistemas cloud actuales como OpenStack u OpenNebula no ofrecen directamente una monitorización elástica. Esto implica que hay un problema bilateral: cómo puede una aplicación escalar de forma elástica y cómo monitorizar esa aplicación para saber cuándo escalarla horizontalmente. E-SilboPS es la versión elástica de SilboPS y se adapta perfectamente como solución para el problema de monitorización, gracias al paradigma publicador/subscriptor basado en contenido y, a diferencia de otras soluciones [5], permite escalar eficientemente, para cumplir con la carga de trabajo sin sobre-provisionar o sub-provisionar recursos. Además está basado en un algoritmo recientemente diseñado que muestra como añadir elasticidad a una aplicación con distintas restricciones sobre el estado: sin estado, estado aislado con coordinación externa y estado compartido con coordinación general. Su evaluación enseña como se pueden conseguir notables speedups, siendo el nivel de red el principal factor limitante: de hecho la eficiencia calculada (ver Figura 5.8) demuestra cómo se comporta cada configuración en comparación con las adyacentes. Esto permite conocer la tendencia actual de todo el sistema, para saber si la siguiente configuración compensará el coste que tiene con la ganancia que lleva en el throughput de notificaciones. Se tiene que prestar especial atención en la evaluación de los despliegues con igual coste, para ver cuál es la mejor solución en relación a una carga de trabajo dada. Como último análisis se ha estimado el overhead introducido por las distintas configuraciones a fin de identificar el principal factor limitante del throughput. Esto ayuda a determinar la parte secuencial y el overhead de base [26] en un despliegue óptimo en comparación con uno subóptimo. Efectivamente, según el tipo de carga de trabajo, la estimación puede ser tan baja como el 10 % para un óptimo local o tan alta como el 60 %: esto ocurre cuando se despliega una configuración sobredimensionada para la carga de trabajo. Esta estimación de la métrica de Karp-Flatt es importante para el sistema de gestión porque le permite conocer en que dirección (ampliar o reducir) es necesario cambiar el despliegue para mejorar sus prestaciones, en lugar que usar simplemente una política de ampliación. ABSTRACT The application of pervasive computing is extending from field-specific to everyday use. The Internet of Things (IoT) is the shiniest example of its application and of its intrinsic complexity compared with classical application development. The main characteristic that differentiates pervasive from other forms of computing lies in the use of contextual information. Some classical applications do not use any contextual information whatsoever. Others, on the other hand, use only part of the contextual information, which is integrated in an ad hoc fashion using an application-specific implementation. This information is handled in a one-off manner because of the difficulty of sharing context across applications. As a matter of fact, the application type determines what the contextual information is. For instance, for an imaging editor, the image is the information and its meta-data, like the time of the shot or camera settings, are the context, whereas, for a file-system application, the image, including its camera settings, is the information and the meta-data external to the file, like the modification date or the last accessed timestamps, constitute the context. This means that contextual information is hard to share. A communication middleware that supports context decidedly eases application development in pervasive computing. However, the use of context should not be mandatory; otherwise, the communication middleware would be reduced to a context middleware and no longer be compatible with non-context-aware applications. SilboPS, our implementation of content-based publish/subscribe inspired by SIENA [11, 9], solves this problem by adding two new elements to the paradigm: the context and the context function. Context represents the actual contextual information specific to the message to be sent or that needs to be notified to the subscriber, whereas the context function is evaluated using the publisher’s context and the subscriber’s context to decide whether the current message and context are useful for the subscriber. In this manner, context logic management is decoupled from context management, increasing the flexibility of communication and usage across different applications. Since the default context is empty, context-aware and classical applications can use the same SilboPS, resolving the syntactic mismatch that there is between the two categories. In any case, the possible semantic mismatch is still present because it depends on how each application interprets the data, and it cannot be resolved by an agnostic third party. The IoT environment introduces not only context but scaling challenges too. The number of sensors, the volume of the data that they produce and the number of applications that could be interested in harvesting such data are growing all the time. Today’s response to the above need is cloud computing. However, cloud computing applications need to be able to scale elastically [22]. Unfortunately there is no slicing, as distributed system primitives that support internal state partitioning [33] and hot swapping and current cloud systems like OpenStack or OpenNebula do not provide elastic monitoring out of the box. This means there is a two-sided problem: 1) how to scale an application elastically and 2) how to monitor the application and know when it should scale in or out. E-SilboPS is the elastic version of SilboPS. I t is the solution for the monitoring problem thanks to its content-based publish/subscribe nature and, unlike other solutions [5], it scales efficiently so as to meet workload demand without overprovisioning or underprovisioning. Additionally, it is based on a newly designed algorithm that shows how to add elasticity in an application with different state constraints: stateless, isolated stateful with external coordination and shared stateful with general coordination. Its evaluation shows that it is able to achieve remarkable speedups where the network layer is the main limiting factor: the calculated efficiency (see Figure 5.8) shows how each configuration performs with respect to adjacent configurations. This provides insight into the actual trending of the whole system in order to predict if the next configuration would offset its cost against the resulting gain in notification throughput. Particular attention has been paid to the evaluation of same-cost deployments in order to find out which one is the best for the given workload demand. Finally, the overhead introduced by the different configurations has been estimated to identify the primary limiting factor for throughput. This helps to determine the intrinsic sequential part and base overhead [26] of an optimal versus a suboptimal deployment. Depending on the type of workload, this can be as low as 10% in a local optimum or as high as 60% when an overprovisioned configuration is deployed for a given workload demand. This Karp-Flatt metric estimation is important for system management because it indicates the direction (scale in or out) in which the deployment has to be changed in order to improve its performance instead of simply using a scale-out policy.

Soundscape quality analysis by fuzzy logic: A field study in Cordoba, Argentina

This research studies urban soundscapes through the comparative analysis of twelve public open spaces in the city of Córdoba (Argentina), taken as case studies. The work aims to examine selection of indicators and assessment tools intended to characterize soundscape quality. The field study was carried out through surveys and acoustic and psychoacoustic indicators, that are used together to objectively describe the sound quality of urban spaces. The study shows that, while there is a relationship of these indicators with the sound quality of the spaces, this is not linear. Their relative importance or influence depends on the interrelations occurring between the parameters studied. A model analyzing and correlating the parameters with the sound quality, based on the postulates of fuzzy logic, was applied as a tool of analysis, and it was seen to achieve a very close approximation to the subjective or perceptual response of the inhabitants. This close match between the model results and the perceptual response of the users confirms the fuzzy model as an effective tool for the study, not only of soundscapes, but also for those situations in which objective parameters must be related to the perceptual response of users.