Intelligent flood adaptative contex-aware system

par Jie Sun

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Kun-Mean Hou.

Le président du jury était Jérôme Euzenat.

Le jury était composé de Nadine Lefort-Piat, Robert Laurini, Catherine Roussey, Gil de Sousa, Jean-Pierre Chanet.

Les rapporteurs étaient Nadine Lefort-Piat, Robert Laurini.

  • Titre traduit

    Système sensible et adaptatif au contexte pour la gestion intelligente de crues


  • Résumé

    A l’avenir, l'agriculture et l'environnement vont pouvoir bénéficier de plus en plus de données hétérogènes collectées par des réseaux de capteurs sans fil (RCSF). Ces données alimentent généralement des outils d’aide à la décision (OAD). Dans cette thèse, nous nous intéressons spécifiquement aux systèmes sensibles et adaptatifs au contexte basés sur un RCSF et un OAD, dédiés au suivi de phénomènes naturels. Nous proposons ainsi une formalisation pour la conception et la mise en œuvre de ces systèmes. Le contexte considéré se compose de données issues du phénomène étudié mais également des capteurs sans fil (leur niveau d’énergie par exemple). Par l’utilisation des ontologies et de techniques de raisonnement, nous visons à maintenir le niveau de qualité de service (QdS) des données collectées (en accord avec le phénomène étudié) tant en préservant le fonctionnement du RCSF. Pour illustrer notre proposition, un cas d'utilisation complexe, l'étude des inondations dans un bassin hydrographique, est considéré. Cette thèse a produit un logiciel de simulation de ces systèmes qui intègre un système de simulation multi-agents (JADE) avec un moteur d’inférence à base de règles (Jess).


  • Résumé

    In the future, agriculture and environment will rely on more and more heterogeneous data collected by wireless sensor networks (WSN). These data are generally used in decision support systems (DSS). In this dissertation, we focus on adaptive context-aware systems based on WSN and DSS, dedicated to the monitoring of natural phenomena. Thus, a formalization for the design and the deployment of these kinds of systems is proposed. The considered context is established using the data from the studied phenomenon but also from the wireless sensors (e.g., their energy level). By the use of ontologies and reasoning techniques, we aim to maintain the required quality of service (QoS) level of the collected data (according to the studied phenomenon) while preserving the resources of the WSN. To illustrate our proposal, a complex use case, the study of floods in a watershed, is described. During this PhD thesis, a simulator for context-aware systems which integrates a multi-agent system (JADE) and a rule engine (Jess) has been developed.Keywords: ontologies, rule-based inferences, formalization, heterogeneous data, sensors data streams integration, WSN, limited resources, DSS, adaptive context-aware systems, QoS, agriculture, environment.


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