Interpretation of the pressuremeter test using numerical models based on deformation tensor equations

The pressuremeter test in boreholes has proven itself as a useful tool in geotechnical explorations, especially comparing its results with those obtained from a mathematical model ruled by a soil representative constitutive equation. The numerical model shown in this paper is aimed to be the reference framework for the interpretation of this test. The model analyses variables such as: the type of response, the initial state, the drainage regime and the constitutive equations. It is a model of finite elements able to work with a mesh without deformation or one adapted to it.

Effect of control method on impedance-based interactions in a buck converter

All the interconnected regulated systems are prone to impedance-based interactions making them sensitive to instability and transient-performance degradation. The applied control method affects significantly the characteristics of the converter in terms of sensitivity to different impedance interactions. This paper provides for the first time the whole set of impedance-type internal parameters and the formulas according to which the interaction sensitivity can be fully explained and analyzed. The formulation given in this paper can be utilized equally either based on measured frequency responses or on predicted analytic transfer functions. Usually, the distributed dc-dc systems are constructed by using ready-made power modules without having thorough knowledge on the actual power-stage and control-system designs. As a consequence, the interaction characterization has to be based on the frequency responses measureable via the input and output terminals. A buck converter with four different control methods is experimentally characterized in frequency domain to demonstrate the effect of control method on the interaction sensitivity. The presented analytical models are used to explain the phenomena behind the changes in the interaction sensitivity.

Knowledge-based models for adaptive traffic management systems

This paper describes a general approach for real time traffic management support using knowledge based models. Recognizing that human intervention is usually required to apply the current automatic traffic control systems, it is argued that there is a need for an additional intelligent layer to help operators to understand traffic problems and to make the best choice of strategic control actions that modify the assumption framework of the existing systems.

Seismic soil-interaction on earth retaining structures. Performance-based seismic design of a Retaining Wall

The design of containment walls suffering seismic loads traditionally has been realized with methods based on pseudoanalitic procedures such as Mononobe- Okabe's method, which it has led in certain occasions to insecure designs, that they have produced the ruin of many containment walls suffering the action of an earthquake. A method is proposed in this papers for the design of containment walls in different soils, suffering to the action of an earthquake, based on the Performance-Based Seismic Design.

Nonlinear models for lateral dynamics of railway vehicles on bridges subject to wind action

The study of lateral dynamics of running trains on bridges is of importance mainly for the safety of the traffic, and may be relevant for laterally compliant bridges. These studies require threedimensional coupled vehicle-bridge models, wheree consideration of wheel to rail contact is a key aspect. Furthermore, an adequate evaluation of safety of rail traffic requires nonlinear models. A nonlinear coupled model is proposed here for vehicle-structure vertical and lateral dynamics. Vehicles are considered as fully three-dimensional multibody systems including gyroscopic terms and large rotation effects. The bridge structure is modeled by means of finite elements which may be of beam, shell or continuum type and may include geometric or material nonlinearities. The track geometry includes distributed track alignment irregularities. Both subsystems (bridge and vehicles) are described with coordinates in absolute reference frames, as opposed to alternative approaches which describe the multibody system with coordinates relative to the base bridge motion. The wheelrail contact employed is a semi-Hertzian model based on realistic wheel-rail profiles. It allows a detailed geometrical description of the contact patch under each wheel including multiple-point contact, flange contact and uplift. Normal and tangential stresses in each contact are integrated at each time-step to obtain the resultant contact forces. The models have been implemented within an existing finite element analysis software with multibody capabilities, Abaqus (Simulia Ltd., 2010). Further details of the model are presented in Antolín et al. (2012). Representative applications are presented for railway vehicles under lateral wind action on laterally compliant viaducts, showing the relevance of the nonlinear wheel-rail contact model as well as the interaction between bridge and vehicle.

Cooperative Multi-robot Patrolling: A study of distributed approaches based on mathematical models of game theory to protect infrastructures

El principio de Teoría de Juegos permite desarrollar modelos estocásticos de patrullaje multi-robot para proteger infraestructuras criticas. La protección de infraestructuras criticas representa un gran reto para los países al rededor del mundo, principalmente después de los ataques terroristas llevados a cabo la década pasada. En este documento el termino infraestructura hace referencia a aeropuertos, plantas nucleares u otros instalaciones. El problema de patrullaje se define como la actividad de patrullar un entorno determinado para monitorear cualquier actividad o sensar algunas variables ambientales. En esta actividad, un grupo de robots debe visitar un conjunto de puntos de interés definidos en un entorno en intervalos de tiempo irregulares con propósitos de seguridad. Los modelos de partullaje multi-robot son utilizados para resolver este problema. Hasta el momento existen trabajos que resuelven este problema utilizando diversos principios matemáticos. Los modelos de patrullaje multi-robot desarrollados en esos trabajos representan un gran avance en este campo de investigación. Sin embargo, los modelos con los mejores resultados no son viables para aplicaciones de seguridad debido a su naturaleza centralizada y determinista. Esta tesis presenta cinco modelos de patrullaje multi-robot distribuidos e impredecibles basados en modelos matemáticos de aprendizaje de Teoría de Juegos. El objetivo del desarrollo de estos modelos está en resolver los inconvenientes presentes en trabajos preliminares. Con esta finalidad, el problema de patrullaje multi-robot se formuló utilizando conceptos de Teoría de Grafos, en la cual se definieron varios juegos en cada vértice de un grafo. Los modelos de patrullaje multi-robot desarrollados en este trabajo de investigación se han validado y comparado con los mejores modelos disponibles en la literatura. Para llevar a cabo tanto la validación como la comparación se ha utilizado un simulador de patrullaje y un grupo de robots reales. Los resultados experimentales muestran que los modelos de patrullaje desarrollados en este trabajo de investigación trabajan mejor que modelos de trabajos previos en el 80% de 150 casos de estudio. Además de esto, estos modelos cuentan con varias características importantes tales como distribución, robustez, escalabilidad y dinamismo. Los avances logrados con este trabajo de investigación dan evidencia del potencial de Teoría de Juegos para desarrollar modelos de patrullaje útiles para proteger infraestructuras. ABSTRACT Game theory principle allows to developing stochastic multi-robot patrolling models to protect critical infrastructures. Critical infrastructures protection is a great concern for countries around the world, mainly due to terrorist attacks in the last decade. In this document, the term infrastructures includes airports, nuclear power plants, and many other facilities. The patrolling problem is defined as the activity of traversing a given environment to monitoring any activity or sensing some environmental variables If this activity were performed by a fleet of robots, they would have to visit some places of interest of an environment at irregular intervals of time for security purposes. This problem is solved using multi-robot patrolling models. To date, literature works have been solved this problem applying various mathematical principles.The multi-robot patrolling models developed in those works represent great advances in this field. However, the models that obtain the best results are unfeasible for security applications due to their centralized and predictable nature. This thesis presents five distributed and unpredictable multi-robot patrolling models based on mathematical learning models derived from Game Theory. These multi-robot patrolling models aim at overcoming the disadvantages of previous work. To this end, the multi-robot patrolling problem was formulated using concepts of Graph Theory to represent the environment. Several normal-form games were defined at each vertex of a graph in this formulation. The multi-robot patrolling models developed in this research work have been validated and compared with best ranked multi-robot patrolling models in the literature. Both validation and comparison were preformed by using both a patrolling simulator and real robots. Experimental results show that the multirobot patrolling models developed in this research work improve previous ones in as many as 80% of 150 cases of study. Moreover, these multi-robot patrolling models rely on several features to highlight in security applications such as distribution, robustness, scalability, and dynamism. The achievements obtained in this research work validate the potential of Game Theory to develop patrolling models to protect infrastructures.

Region-based moving object detection using spatially conditioned nonparametric models in a GPU

A novel GPU-based nonparametric moving object detection strategy for computer vision tools requiring real-time processing is proposed. An alternative and efficient Bayesian classifier to combine nonparametric background and foreground models allows increasing correct detections while avoiding false detections. Additionally, an efficient region of interest analysis significantly reduces the computational cost of the detections.

Parameter-based mechanism for unifying user interaction, applications and communication protocols

In the smart building control industry, creating a platform to integrate different communication protocols and ease the interaction between users and devices is becoming increasingly important. BATMP is a platform designed to achieve this goal. In this paper, the authors describe a novel mechanism for information exchange, which introduces a new concept, Parameter, and uses it as the common object among all the BATMP components: Gateway Manager, Technology Manager, Application Manager, Model Manager and Data Warehouse. Parameter is an object which represents a physical magnitude and contains the information about its presentation, available actions, access type, etc. Each component of BATMP has a copy of the parameters. In the Technology Manager, three drivers for different communication protocols, KNX, CoAP and Modbus, are implemented to convert devices into parameters. In the Gateway Manager, users can control the parameters directly or by defining a scenario. In the Application Manager, the applications can subscribe to parameters and decide the values of parameters by negotiating. Finally, a Negotiator is implemented in the Model Manager to notify other components about the changes taking place in any component. By applying this mechanism, BATMP ensures the simultaneous and concurrent communication among users, applications and devices.

A Semantic Approach to Problem-Based Learning with Conceptual Models

El aprendizaje basado en problemas se lleva aplicando con éxito durante las últimas tres décadas en un amplio rango de entornos de aprendizaje. Este enfoque educacional consiste en proponer problemas a los estudiantes de forma que puedan aprender sobre un dominio particular mediante el desarrollo de soluciones a dichos problemas. Si esto se aplica al modelado de conocimiento, y en particular al basado en Razonamiento Cualitativo, las soluciones a los problemas pasan a ser modelos que representan el compotamiento del sistema dinámico propuesto. Por lo tanto, la tarea del estudiante en este caso es acercar su modelo inicial (su primer intento de representar el sistema) a los modelos objetivo que proporcionan soluciones al problema, a la vez que adquieren conocimiento sobre el dominio durante el proceso. En esta tesis proponemos KaiSem, un método que usa tecnologías y recursos semánticos para guiar a los estudiantes durante el proceso de modelado, ayudándoles a adquirir tanto conocimiento como sea posible sin la directa supervisión de un profesor. Dado que tanto estudiantes como profesores crean sus modelos de forma independiente, estos tendrán diferentes terminologías y estructuras, dando lugar a un conjunto de modelos altamente heterogéneo. Para lidiar con tal heterogeneidad, proporcionamos una técnica de anclaje semántico para determinar, de forma automática, enlaces entre la terminología libre usada por los estudiantes y algunos vocabularios disponibles en la Web de Datos, facilitando con ello la interoperabilidad y posterior alineación de modelos. Por último, proporcionamos una técnica de feedback semántico para comparar los modelos ya alineados y generar feedback basado en las posibles discrepancias entre ellos. Este feedback es comunicado en forma de sugerencias individualizadas que el estudiante puede utilizar para acercar su modelo a los modelos objetivos en cuanto a su terminología y estructura se refiere. ABSTRACT Problem-based learning has been successfully applied over the last three decades to a diverse range of learning environments. This educational approach consists of posing problems to learners, so they can learn about a particular domain by developing solutions to them. When applied to conceptual modeling, and particularly to Qualitative Reasoning, the solutions to problems are models that represent the behavior of a dynamic system. Therefore, the learner's task is to move from their initial model, as their first attempt to represent the system, to the target models that provide solutions to that problem while acquiring domain knowledge in the process. In this thesis we propose KaiSem, a method for using semantic technologies and resources to scaffold the modeling process, helping the learners to acquire as much domain knowledge as possible without direct supervision from the teacher. Since learners and experts create their models independently, these will have different terminologies and structure, giving rise to a pool of models highly heterogeneous. To deal with such heterogeneity, we provide a semantic grounding technique to automatically determine links between the unrestricted terminology used by learners and some online vocabularies of the Web of Data, thus facilitating the interoperability and later alignment of the models. Lastly, we provide a semantic-based feedback technique to compare the aligned models and generate feedback based on the possible discrepancies. This feedback is communicated in the form of individualized suggestions, which can be used by the learner to bring their model closer in terminology and structure to the target models.

Multi-sensor background subtraction by fusing multiple region-based probabilistic classifiers

In the recent years, the computer vision community has shown great interest on depth-based applications thanks to the performance and flexibility of the new generation of RGB-D imagery. In this paper, we present an efficient background subtraction algorithm based on the fusion of multiple region-based classifiers that processes depth and color data provided by RGB-D cameras. Foreground objects are detected by combining a region-based foreground prediction (based on depth data) with different background models (based on a Mixture of Gaussian algorithm) providing color and depth descriptions of the scene at pixel and region level. The information given by these modules is fused in a mixture of experts fashion to improve the foreground detection accuracy. The main contributions of the paper are the region-based models of both background and foreground, built from the depth and color data. The obtained results using different database sequences demonstrate that the proposed approach leads to a higher detection accuracy with respect to existing state-of-the-art techniques.

Dynamic topic-based adaptation of language models: a comparison between different approaches

This paper presents a dynamic LM adaptation based on the topic that has been identified on a speech segment. We use LSA and the given topic labels in the training dataset to obtain and use the topic models. We propose a dynamic language model adaptation to improve the recognition performance in "a two stages" AST system. The final stage makes use of the topic identification with two variants: the first on uses just the most probable topic and the other one depends on the relative distances of the topics that have been identified. We perform the adaptation of the LM as a linear interpolation between a background model and topic-based LM. The interpolation weight id dynamically adapted according to different parameters. The proposed method is evaluated on the Spanish partition of the EPPS speech database. We achieved a relative reduction in WER of 11.13% over the baseline system which uses a single blackground LM.

Automatic physical activity pattern recognition and meal intake modelling in type 1 diabetes for their inclusion in artificial pancreas systems

La diabetes comprende un conjunto de enfermedades metabólicas que se caracterizan por concentraciones de glucosa en sangre anormalmente altas. En el caso de la diabetes tipo 1 (T1D, por sus siglas en inglés), esta situación es debida a una ausencia total de secreción endógena de insulina, lo que impide a la mayoría de tejidos usar la glucosa. En tales circunstancias, se hace necesario el suministro exógeno de insulina para preservar la vida del paciente; no obstante, siempre con la precaución de evitar caídas agudas de la glucemia por debajo de los niveles recomendados de seguridad. Además de la administración de insulina, las ingestas y la actividad física son factores fundamentales que influyen en la homeostasis de la glucosa. En consecuencia, una gestión apropiada de la T1D debería incorporar estos dos fenómenos fisiológicos, en base a una identificación y un modelado apropiado de los mismos y de sus sorrespondientes efectos en el balance glucosa-insulina. En particular, los sistemas de páncreas artificial –ideados para llevar a cabo un control automático de los niveles de glucemia del paciente– podrían beneficiarse de la integración de esta clase de información. La primera parte de esta tesis doctoral cubre la caracterización del efecto agudo de la actividad física en los perfiles de glucosa. Con este objetivo se ha llevado a cabo una revisión sistemática de la literatura y meta-análisis que determinen las respuestas ante varias modalidades de ejercicio para pacientes con T1D, abordando esta caracterización mediante unas magnitudes que cuantifican las tasas de cambio en la glucemia a lo largo del tiempo. Por otro lado, una identificación fiable de los periodos con actividad física es un requisito imprescindible para poder proveer de esa información a los sistemas de páncreas artificial en condiciones libres y ambulatorias. Por esta razón, la segunda parte de esta tesis está enfocada a la propuesta y evaluación de un sistema automático diseñado para reconocer periodos de actividad física, clasificando su nivel de intensidad (ligera, moderada o vigorosa); así como, en el caso de periodos vigorosos, identificando también la modalidad de ejercicio (aeróbica, mixta o de fuerza). En este sentido, ambos aspectos tienen una influencia específica en el mecanismo metabólico que suministra la energía para llevar a cabo el ejercicio y, por tanto, en las respuestas glucémicas en T1D. En este trabajo se aplican varias combinaciones de técnicas de aprendizaje máquina y reconocimiento de patrones sobre la fusión multimodal de señales de acelerometría y ritmo cardíaco, las cuales describen tanto aspectos mecánicos del movimiento como la respuesta fisiológica del sistema cardiovascular ante el ejercicio. Después del reconocimiento de patrones se incorpora también un módulo de filtrado temporal para sacar partido a la considerable coherencia temporal presente en los datos, una redundancia que se origina en el hecho de que en la práctica, las tendencias en cuanto a actividad física suelen mantenerse estables a lo largo de cierto tiempo, sin fluctuaciones rápidas y repetitivas. El tercer bloque de esta tesis doctoral aborda el tema de las ingestas en el ámbito de la T1D. En concreto, se propone una serie de modelos compartimentales y se evalúan éstos en función de su capacidad para describir matemáticamente el efecto remoto de las concetraciones plasmáticas de insulina exógena sobre las tasas de eleiminación de la glucosa atribuible a la ingesta; un aspecto hasta ahora no incorporado en los principales modelos de paciente para T1D existentes en la literatura. Los datos aquí utilizados se obtuvieron gracias a un experimento realizado por el Institute of Metabolic Science (Universidad de Cambridge, Reino Unido) con 16 pacientes jóvenes. En el experimento, de tipo ‘clamp’ con objetivo variable, se replicaron los perfiles individuales de glucosa, según lo observado durante una visita preliminar tras la ingesta de una cena con o bien alta carga glucémica, o bien baja. Los seis modelos mecanísticos evaluados constaban de: a) submodelos de doble compartimento para las masas de trazadores de glucosa, b) un submodelo de único compartimento para reflejar el efecto remoto de la insulina, c) dos tipos de activación de este mismo efecto remoto (bien lineal, bien con un punto de corte), y d) diversas condiciones iniciales. ABSTRACT Diabetes encompasses a series of metabolic diseases characterized by abnormally high blood glucose concentrations. In the case of type 1 diabetes (T1D), this situation is caused by a total absence of endogenous insulin secretion, which impedes the use of glucose by most tissues. In these circumstances, exogenous insulin supplies are necessary to maintain patient’s life; although caution is always needed to avoid acute decays in glycaemia below safe levels. In addition to insulin administrations, meal intakes and physical activity are fundamental factors influencing glucose homoeostasis. Consequently, a successful management of T1D should incorporate these two physiological phenomena, based on an appropriate identification and modelling of these events and their corresponding effect on the glucose-insulin balance. In particular, artificial pancreas systems –designed to perform an automated control of patient’s glycaemia levels– may benefit from the integration of this type of information. The first part of this PhD thesis covers the characterization of the acute effect of physical activity on glucose profiles. With this aim, a systematic review of literature and metaanalyses are conduced to determine responses to various exercise modalities in patients with T1D, assessed via rates-of-change magnitudes to quantify temporal variations in glycaemia. On the other hand, a reliable identification of physical activity periods is an essential prerequisite to feed artificial pancreas systems with information concerning exercise in ambulatory, free-living conditions. For this reason, the second part of this thesis focuses on the proposal and evaluation of an automatic system devised to recognize physical activity, classifying its intensity level (light, moderate or vigorous) and for vigorous periods, identifying also its exercise modality (aerobic, mixed or resistance); since both aspects have a distinctive influence on the predominant metabolic pathway involved in fuelling exercise, and therefore, in the glycaemic responses in T1D. Various combinations of machine learning and pattern recognition techniques are applied on the fusion of multi-modal signal sources, namely: accelerometry and heart rate measurements, which describe both mechanical aspects of movement and the physiological response of the cardiovascular system to exercise. An additional temporal filtering module is incorporated after recognition in order to exploit the considerable temporal coherence (i.e. redundancy) present in data, which stems from the fact that in practice, physical activity trends are often maintained stable along time, instead of fluctuating rapid and repeatedly. The third block of this PhD thesis addresses meal intakes in the context of T1D. In particular, a number of compartmental models are proposed and compared in terms of their ability to describe mathematically the remote effect of exogenous plasma insulin concentrations on the disposal rates of meal-attributable glucose, an aspect which had not yet been incorporated to the prevailing T1D patient models in literature. Data were acquired in an experiment conduced at the Institute of Metabolic Science (University of Cambridge, UK) on 16 young patients. A variable-target glucose clamp replicated their individual glucose profiles, observed during a preliminary visit after ingesting either a high glycaemic-load or a low glycaemic-load evening meal. The six mechanistic models under evaluation here comprised: a) two-compartmental submodels for glucose tracer masses, b) a single-compartmental submodel for insulin’s remote effect, c) two types of activations for this remote effect (either linear or with a ‘cut-off’ point), and d) diverse forms of initial conditions.

Patrones y procesos espaciales en poblaciones y comunidades vegetales: nuevas herramientas e hipótesis

Generalmente los patrones espaciales de puntos en ecología, se definen en el espacio bi-dimensional, donde cada punto representado por el par ordenado (x,y), resume la ubicación espacial de una planta. La importancia de los patrones espaciales de plantas radica en que proceden como respuesta ante importantes procesos ecológicos asociados a la estructura de una población o comunidad. Tales procesos incluyen fenómenos como la dispersión de semillas, la competencia por recursos, la facilitación, respuesta de las plantas ante algún tipo de estrés, entre otros. En esta tesis se evalúan los factores y potenciales procesos subyacentes, que explican los patrones de distribución espacial de la biodiversidad vegetal en diferentes ecosistemas como bosque mediterráneo, bosque tropical y matorral seco tropical; haciendo uso de nuevas metodologías para comprobar hipótesis relacionadas a los procesos espaciales. En este trabajo se utilizaron dos niveles ecológicos para analizar los procesos espaciales, el nivel de población y el nivel de comunidad, con el fin de evaluar la importancia relativa de las interacciones intraespecíficas e interespecíficas. Me centré en el uso de funciones estadísticas que resumen los patrones de puntos para explorar y hacer inferencias a partir de datos espaciales, empezando con la construcción de un nuevo modelo nulo para inferir variantes del síndrome de dispersión de una planta parásita en España central. Se analizó la dependencia de los patrones espaciales tanto de los hospedantes afectados como de los no-afectados y se observó fuerte dependencia a pequeña y mediana distancia. Se utilizaron dos funciones (kernel) para simular la dispersión de la especie parásita y se identificó consistencia de estos modelos con otros síndromes de dispersión adicionalmente a la autodispersión. Un segundo tema consistió en desarrollar un método ANOVA de dos vías? para patrones de puntos replicados donde el interés se concentró en evaluar la interacción de dos factores. Este método se aplicó a un caso de estudio que consitió en analizar la influencia de la topografía y la altitud sobre el patrón espacial de un arbusto dominante en matorral seco al sur del Ecuador, cuyos datos provienen de patrones de puntos replicados basados en diseño. Partiendo de una metodología desarrollada para procesos uni-factoriales, se construyó el método para procesos bi-factoriales y así poder evaluar el efecto de interacción. Se observó que la topografía por sí sola así como la interacción con la altitud presentaron efecto significativo sobre la formación del patrón espacial. Un tercer tema fue identificar la relación entre el patrón espacial y el síndrome de dispersión de la comunidad vegetal en el bosque tropical de la Isla de Barro Colorado (BCI), Panamá. Muchos estudios se han desarrollado en este bosque tropical y algunos han analizado la relación síndrome-patrón espacial, sin embargo lo novedoso de nuestro estudio es que se evaluaron un conjunto amplio de modelos (114 modelos) basados en procesos que incorporan la limitación de la dispersión y la heterogeneidad ambiental, y evalúan el efecto único y el efecto conjunto, para posteriormente seleccionar el modelo de mejor ajuste para cada especie. Más de la mitad de las especies presentaron patrón espacial consistente con el efecto conjutno de la limitación de la dispersión y heterogeneidad ambiental y el porcentaje restante de especies reveló en forma equitativa el efecto único de la heterogeneidad ambiental y efecto único de limitación de la dispersión. Finalmente, con la misma información del bosque tropical de BCI, y para entender las relaciones que subyacen para mantener el equilibrio de la biodiversidad, se desarrolló un índice de dispersión funcional local a nivel de individuo, que permita relacionar el patrón espacial con cuatro rasgos funcionales clave de las especies. Pese a que muchos estudios realizados involucran esta comunidad con la teoría neutral, se encontró que el ensamble de la comunidad de BCI está afectado por limitaciones de similaridad y de hábitat a diferentes escalas. ABSTRACT Overall the spatial point patterns in ecology are defined in two-dimensional space, where each point denoted by the (x,y) ordered pair, summarizes the spatial location of a plant. The spatial point patterns are essential because they arise in response to important ecological processes, associated with the structure of a population or community. Such processes include phenomena as seed dispersal, competition for resources, facilitation, and plant response to some type of stress, among others. In this thesis, some factors and potential underlying processes were evaluated in order to explain the spatial distribution patterns of plant biodiversity. It was done in different ecosystems such as Mediterranean forest, tropical forest and dry scrubland. For this purpose new methodologies were used to test hypothesis related to spatial processes. Two ecological levels were used to analyze the spatial processes, at population and community levels, in order to assess the relative importance of intraspecific and interspecific interactions. I focused on the use of spatial statistical functions to summarize point patterns to explore and make inferences from spatial data, starting with the construction of a new null model to infer variations about the dispersal syndrome of a parasitic plant in central Spain. Spatial dependence between point patterns in a multivariate point process of affected and unaffected hosts were analyzed and strong dependence was observed at small and medium distance. Two kernel functions were used to simulate the dispersion of parasitic plant and consistency of these models with other syndromes was identified, in addition to ballistic dispersion. A second issue was to analyze altitude and topography effects on the spatial population structure of a dominant shrub in the dry ecosystem in southern Ecuador, whose data come from replicated point patterns design-based. Based on a methodology developed for uni-factorial process, a method for bi-factorial processes was built to assess the interaction effect. The topography alone and interacting with altitude showed significant effect on the spatial pattern of shrub. A third issue was to identify the relationship between the spatial pattern and dispersal syndromes of plant community in the tropical forest of Barro Colorado Island (BCI), Panamá. Several studies have been developed in this tropical forest and some focused on the spatial pattern-syndrome relationship; however the novelty of our study is that a large set of models (114 models) including dispersal limitation and environmental heterogeneity were evaluated, used to identify the only and joint effect to subsequently select the best fit model for each species. Slightly more than fifty percent of the species showed spatial pattern consistent with only the dispersal limitation, and the remaining percentage of species revealed the only effect of environmental heterogeneity and habitat-dispersal limitation joined effect, equitably. Finally, with the same information from the tropical forest of BCI, and to understand the relationships underlying for balance of biodiversity, an index of the local functional dispersion was developed at the individual level, to relate the spatial pattern with four key functional traits of species. Although many studies involve this community with neutral theory, the assembly of the community is affected by similarity and habitat limitations at different scales.

Self-adaptive strategy based on fuzzy control systems for improving performance in wireless sensors networks

The solutions to cope with new challenges that societies have to face nowadays involve providing smarter daily systems. To achieve this, technology has to evolve and leverage physical systems automatic interactions, with less human intervention. Technological paradigms like Internet of Things (IoT) and Cyber-Physical Systems (CPS) are providing reference models, architectures, approaches and tools that are to support cross-domain solutions. Thus, CPS based solutions will be applied in different application domains like e-Health, Smart Grid, Smart Transportation and so on, to assure the expected response from a complex system that relies on the smooth interaction and cooperation of diverse networked physical systems. The Wireless Sensors Networks (WSN) are a well-known wireless technology that are part of large CPS. The WSN aims at monitoring a physical system, object, (e.g., the environmental condition of a cargo container), and relaying data to the targeted processing element. The WSN communication reliability, as well as a restrained energy consumption, are expected features in a WSN. This paper shows the results obtained in a real WSN deployment, based on SunSPOT nodes, which carries out a fuzzy based control strategy to improve energy consumption while keeping communication reliability and computational resources usage among boundaries.

Accessible interaction solution based on confidence for the deployment of pervasive sensitive services in intelligent environments

Los servicios basados en las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) están cada vez más presentes en la vida de las personas. El avance de las TIC en términos técnicos y de aceptación social ha dado lugar la creación de nuevos modelos de provisión de servicios. Estos modelos de servicio implican una mayor integración con las actividades de las personas de forma que ya no solo están presentes en su ámbito profesional o de espacio ciudadano sino también en un ámbito más íntimo relacionado con su propia identidad. Así en la actualidad es común encontrar servicios conocedores del estado de salud de las personas, sus hábitos domésticos, su ideología, etc. Por tanto el análisis de los servicios actuales no puede limitarse a una componente técnica sino que es más necesario que nunca la inclusión de aspectos más relacionados con la forma de ser y sentir de sus usuarios. De esta forma no solo se garantizará la corrección técnica de sus funcionalidades sino que también se fomentará la generación de soluciones cívicamente seguras y respetuosas tanto con los derechos como con la forma de ser y sentir de sus usuarios. Desde el punto de vista de ingeniería, la perspectiva del usuario se ha englobado históricamente bajo el concepto de aceptación tecnológica. Dentro de este ámbito se puede interpretar que soluciones respetuosas y adaptadas a los usuarios fomentarán la aceptación por parte de éstos. La aceptación de una solución es algo deseable si bien es difícil de asegurar. Esta dificultad es debida al desconocimiento del número de variables que afectan a la aceptación de soluciones tecnológicas y a la dificultad de optimización de las variables conocidas. En esta tesis doctoral se estudia y caracteriza una de las variables que afecta a la aceptación de los servicios actuales: la confianza. Se define la confianza en términos psicológicos caracterizándola para permitir su uso en los métodos propios de la ingeniería. Además se proponen distintas herramientas que facilitan la optimización de la confianza en servicios cuya complejidad convierte a esta variable en una cuestión básica para mejorar la aceptación. Como contexto de trabajo para la tesis se ha escogido un servicio de salud desplegado en un hogar. Este escenario presenta una serie de restricciones de aceptación relativas a la tecnología utilizada para la creación de los servicios y la forma en que éstos gestionan la información adquirida del usuario. Se trata de servicios altamente sensibles y deslocalizados que pueden afectar a la percepción del usuario sobre el entorno, el hogar, y generar temores o rechazos que impidan su adopción final como solución válida. Una vez definido el marco genérico de trabajo, el objetivo principal de esta tesis doctoral se concreta en contribuir al fomento de la aceptación de nuevos servicios de salud pervasivos y personalizados y su despliegue en entornos inteligentes domésticos mediante un marco de diseño que promueva un estado psicológico de confianza en los usuarios. Para lograr abordar correctamente este objetivo se han proporcionado una serie de resultados tanto a nivel conceptual como tecnológico y experimental. En concreto se ha ofrecido una caracterización completa del sentimiento de confianza desde un punto de vista de ingeniería y una definición del concepto de servicio sensible deslocalizado o pervasivo. Además se ofrece un método para la inclusión del Diseño de Interacción, herramienta muy relacionada con la mejora de las variables de aceptación de tecnología, en los procesos de ingeniería de este tipo de servicios mediante un conjunto de patrones de interacción Persona – Entorno Inteligente. Finalmente se ha proporcionado el desarrollo de una arquitectura software para garantizar el correcto despliegue de estos servicios sensibles pervasivos en espacios inteligentes de una forma confiable. La discusión de los resultados obtenidos sugiere la extensión del modelo a diferentes servicios de la Sociedad de la Información que manejen datos sensibles tanto en el contexto del Hogar Digital como otros contextos donde el usuario realice actividades cotidianas, como los espacios de trabajo o los centros educativos. Las líneas de trabajo futuras contemplan la necesidad inminente de aplicar los resultados a desarrollos en curso, dentro de proyectos de investigación en los que participa el autor así como el desarrollo de nuevas líneas de investigación orientadas a la generación de nuevos espacios y tecnologías de interacción como el Colegio Digital, juguetes del futuro, sistemas de visualización confiables o sistemas de seguridad basados en el estado de las personas.