2 Intelligent Environments' Special

2 Intelligent Environments' Special Features

As mentioned above, unlike current computing systems, where the user has to learn how to use the technology, in Intelligent Environments the environment adapts its behavior to the user. This swapping of roles entails that Intelligent Environments have some special features that must be taken into account in the process of learning; we list these in the following sections.

2.1 Importance of the user
Users are the focus of any development in Intelligent Environments, and the fact thatthe environment is technologically rich must not translate into any extra effort on behalf of the users to obtain the benefits of an Intelligent Environment (Dooley et al, 2006; Muller, 2004). This implies that the data acquisition process and feedback obtainingprocess have to be carried out as unobtrusively as possible (Rutishauser et al, 2005); for example, by means of sensors installed in standard devices. The concept of an ideal proactive environment suggests an environment where the interaction with the user is carried out through standard devices such as switches or remote controls, but when this is not possible, friendly multimodal interfaces are considered (Turunen et al, 2007; Partala et al, 2006; Coen, 1998). In that sense, being aware of our system's need to interact with the user, we have developed a Human-Computer Interaction system (IPUBS) which facilitates interaction with the system without demanding that the user learn how to use PDAs, a computer mouse or keyboard or how to navigate through a
complicated computer program.

2.2 Collected Data
The data collected from the sensors will inuence the learning process globally; all patterns will depend upon the data captured. Therefore, the data collected from sensors demands a thorough analysis, covering many di_erent factors that can inuence the learning process.

Transformation of the collected data.

Collecting data correctly is an important task in order to be able to extract meaningful information from that set of data.
The data will be collected in a continuous way from different information sources. Integrating data from different sources usually presents many challenges, because different sources will use different styles of record keeping, and different devices may also be of different types (e.g., digital vs analog). Moreover, as in other areas, noisy data, with missing or inaccurate values, will be common, so finding out how to deal appropriately with that is another obstacle.
It is also necessary to consider the meaning of the collected data. Sometimes the raw data will not be meaningful enough, and so a combination of different sources of raw data will be necessary in order to infer and recognize meaningful activities.
For example, in order to infer “Michael has gone into the bathroom" we will have to combine the raw data of “There is a motion in the corridor", “RFID in the bathroom door detects that Michael is passing through the door" and “There is motion inside the bathroom".

Spatio-temporal aspects
As we have mentioned above, in Intelligent Environments the interaction between the user and the environment must ideally be by means of standard devices.Thus, electronic items such as lights, television, kettle, etc., as well as furniture (sofa, bed, and so forth) are fitted with sensors. The location of those devices provide us valuable spatial information as to where a user's actions take place. Additionally, other sensors, such as motion sensors, which can be distributed in all rooms, can also provide valuable information that help us to identify broad regions (such as the kitchen) where the activities take place.
It is important to understand that handling temporal information is one of the most challenging aspects in Intelligent Environments. This is not only because the user's actions happen during a specific time, but because most often, the user's actions are themselves related in terms of time (for instance, Michael goes into the bathroom 10-15 minutes after he gets up).
Nature of the collected data
Finally, one of the most important factors to consider is the nature of the data once it is collected and transformed. Different types of sensors provide information of different types and that can be used for different purposes in the learning process. Thus, our system considers three main di_erent groups of sensors.
- (type O) Sensors installed in objects (devices, furniture, domestic appliances, etc). These sensors provide direct information about the actions of the users. For example, a sensor installed in the bedroom lamp may indicate when that lamp was
switched on and off.
- (type C) Context sensors. These sensors provide information about context, but not about user actions directly. Temperature, light and smoke sensors are examples of type C sensors.
- (type M) Motion sensors. These sensors can be used to infer where the user is (in the bedroom, outside the house, or elsewhere).

Kết quả (Việt) 1:

Tính năng đặc biệt môi trường thông minh 2Như đã đề cập ở trên, không giống như các hệ thống máy tính hiện tại, nơi người dùng có để tìm hiểu làm thế nào để sử dụng công nghệ, trong thông minh môi trường môi trường điều chỉnh hành vi của nó cho người dùng. Này trao đổi vai trò đòi hỏi môi trường thông minh có một số tính năng đặc biệt phải được đưa vào tài khoản trong quá trình học tập; chúng tôi liệt kê trong các phần sau.2.1 tầm quan trọng của người sử dụngNgười sử dụng là chủ đề của bất kỳ sự phát triển trong môi trường thông minh và thực tế môi trường là công nghệ phong phú không phải dịch sang bất kỳ nỗ lực nhiều thay mặt cho người dùng để có được những lợi ích của một môi trường thông minh (Dooley et al, 2006; Muller, 2004). Điều này ngụ ý rằng các dữ liệu mua lại quá trình và phản hồi obtainingprocess phải được thực hiện unobtrusively càng tốt (Rutishauser et al, 2005); Ví dụ, bằng phương tiện của các bộ cảm biến được cài đặt trong các thiết bị tiêu chuẩn. Khái niệm về một môi trường lý tưởng chủ động cho thấy một môi trường nơi mà sự tương tác với người dùng được thực hiện thông qua các thiết bị chuẩn như thiết bị chuyển mạch hoặc điều khiển từ xa, nhưng khi điều này là không thể, thân thiện với giao diện đa phương thức được coi là (Turunen et al, năm 2007; Partala et al, 2006; Coen, năm 1998). Trong đó ý nghĩa, đang được nhận thức của chúng tôi hệ thống cần tương tác với người dùng, chúng tôi đã phát triển một hệ thống máy tính của con người tương tác (IPUBS) tạo điều kiện cho sự tương tác với hệ thống mà không đòi hỏi người sử dụng tìm hiểu làm thế nào để sử dụng PDA, một con chuột máy tính hoặc bàn phím hoặc làm thế nào để điều hướng qua mộtchương trình máy tính phức tạp. 2.2 thu thập dữ liệuCác dữ liệu thu thập từ các cảm biến sẽ inuence trình học tập toàn cầu; Tất cả các mẫu sẽ phụ thuộc vào các dữ liệu bị bắt. Do đó, các dữ liệu thu thập từ các cảm biến nhu cầu một phân tích toàn diện, bao gồm nhiều yếu tố di_erent có thể inuence trình học tập.Chuyển đổi của các dữ liệu thu thập được. Thu thập dữ liệu một cách chính xác là một nhiệm vụ quan trọng để có thể trích xuất các thông tin có ý nghĩa từ đó tập hợp các dữ liệu. Các dữ liệu sẽ được thu thập một cách liên tục từ các nguồn thông tin khác nhau. Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau thường trình bày nhiều thách thức, bởi vì nhiều nguồn khác nhau sẽ sử dụng các phong cách khác nhau của hồ sơ lưu giữ và thiết bị khác nhau cũng có thể loại khác nhau (ví dụ: kỹ thuật số vs tương tự). Hơn nữa, như trong các lĩnh vực khác, ồn ào dữ liệu, với các giá trị thiếu hoặc không chính xác sẽ được phổ biến, vì vậy việc tìm hiểu làm thế nào để đối phó một cách thích hợp với điều đó là một trở ngại.Nó cũng là cần thiết để xem xét ý nghĩa của dữ liệu thu thập. Đôi khi các dữ liệu thô sẽ không đủ ý nghĩa, và do đó một sự kết hợp của nhiều nguồn khác nhau của dữ liệu thô sẽ được cần thiết để suy ra và nhận ra các hoạt động có ý nghĩa.Ví dụ: để suy luận "Michael đã đi vào phòng tắm" chúng ta sẽ phải kết hợp các dữ liệu thô của "Không có một chuyển động trong hành lang", "RFID ở cửa phòng tắm phát hiện rằng Michael đi qua cánh cửa" và "Không có chuyển động bên trong phòng tắm". Các khía cạnh nhất Như chúng tôi đã đề cập ở trên, trong thông minh môi trường tương tác giữa người dùng và môi trường lý tưởng phải thông qua thiết bị chuẩn. Vì vậy, hàng điện tử như đèn, truyền hình, ấm đun nước, vv, cũng như đồ nội thất (sofa, giường, và vv.) được trang bị bộ cảm biến. Vị trí của những thiết bị cung cấp thông tin không gian có giá trị như nơi người dùng hành động diễn ra. Ngoài ra, thiết bị cảm ứng, chẳng hạn như cảm biến chuyển động, có thể được phân phối ở tất cả các phòng, cũng có thể cung cấp thông tin giá trị giúp chúng tôi để xác định các khu vực rộng lớn (chẳng hạn như bếp) nơi các hoạt động diễn ra. Nó là quan trọng để hiểu rằng việc xử lý thông tin thời gian là một trong những khía cạnh thách thức nhất trong môi trường thông minh. Điều này là không chỉ vì hành động của người dùng xảy ra trong một thời gian cụ thể, nhưng bởi vì thông thường, những hành động của người sử dụng mình có liên quan về thời gian (ví dụ, Michael đi vào phòng tắm 10-15 phút sau khi ông được lên).Bản chất của các dữ liệu thu thập đượcCuối cùng, một trong những yếu tố quan trọng nhất để xem xét là tính chất của dữ liệu khi nó được thu thập và chuyển đổi. Các loại khác nhau của bộ cảm biến cung cấp các thông tin của các loại khác nhau và có thể được sử dụng cho các mục đích khác nhau trong quá trình học tập. Vì vậy, Hệ thống của chúng tôi sẽ xem xét ba chính di_erent nhóm của cảm biến.-cảm biến (type O) được cài đặt trong các đối tượng (thiết bị, nội thất, đồ gia dụng nội địa, vv). Các bộ cảm biến cung cấp trực tiếp thông tin về các hành động của người dùng. Ví dụ:, một cảm biến được cài đặt trong các đèn phòng ngủ có thể cho thấy là khi đó đènbật và tắt.-bộ cảm biến (loại C) bối cảnh. Các bộ cảm biến cung cấp thông tin về bối cảnh, nhưng không phải là về hành động người dùng trực tiếp. Bộ cảm biến nhiệt độ, ánh sáng và khói là ví dụ về loại C cảm biến.-cảm biến chuyển động (loại M). Cảm biến này có thể được sử dụng để suy luận cho người dùng ở đâu (ở phòng ngủ bên ngoài nhà, hoặc ở nơi khác).

Kết quả (Việt) 2:

2 Tính năng đặc biệt môi trường thông minh '

Như đã đề cập ở trên, không giống như các hệ thống máy tính hiện tại, nơi mà người dùng phải học cách sử dụng công nghệ này, trong các môi trường thông minh môi trường thích ứng hành vi của nó cho người sử dụng. Trao đổi này của vai trò đòi hỏi rằng các môi trường thông minh có một số tính năng đặc biệt mà phải được đưa vào tài khoản trong quá trình học tập; chúng tôi danh sách này trong các phần sau.

2.1 Tầm quan trọng của người dùng
Người dùng là trọng tâm của bất kỳ phát triển trong môi trường thông minh, và thực tế thatthe môi trường là công nghệ giàu không phải dịch sang bất kỳ nỗ lực thay mặt cho những người sử dụng để có được những lợi ích của một Intelligent Môi trường (Dooley et al, 2006; Muller, 2004). Điều này ngụ ý rằng quá trình thu thập dữ liệu và thông tin phản hồi obtainingprocess phải được thực hiện như kín đáo càng tốt (Rutishauser et al, 2005); ví dụ, bằng các phương tiện của các cảm biến được cài đặt trong các thiết bị tiêu chuẩn. Khái niệm về một môi trường chủ động lý tưởng cho một môi trường mà sự tương tác với người sử dụng được thực hiện thông qua các thiết bị tiêu chuẩn như công tắc hoặc điều khiển từ xa, nhưng khi điều này là không thể, giao diện đa phương thức thân thiện đang xem xét (Turunen et al, 2007; Partala et al, 2006; Coen, 1998). Trong ý nghĩa đó, nhận thức được nhu cầu hệ thống của chúng tôi để tương tác với người sử dụng, chúng tôi đã phát triển một hệ thống tương tác người-máy tính (IPUBS) tạo điều kiện tương tác với hệ thống mà không đòi hỏi người sử dụng học cách sử dụng PDA, một con chuột máy tính hoặc bàn phím hoặc làm thế nào để điều hướng thông qua một
chương trình máy tính phức tạp.

2.2 thu thập dữ liệu
các dữ liệu thu thập được từ các cảm biến sẽ inuence quá trình học tập trên toàn cầu; tất cả các mẫu sẽ phụ thuộc vào các dữ liệu bị bắt. Do đó, các dữ liệu thu thập được từ các cảm biến đòi hỏi một sự phân tích kỹ lưỡng, bao gồm nhiều yếu tố di_erent có thể inuence quá trình học tập.

Chuyển đổi các dữ liệu thu thập được.

Thu thập dữ liệu một cách chính xác là một nhiệm vụ quan trọng để có thể lấy thông tin có ý nghĩa từ đó tập hợp các dữ liệu .
Các dữ liệu sẽ được thu thập một cách liên tục từ các nguồn thông tin khác nhau. Tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau thường xuất hiện với rất nhiều thách thức, bởi vì các nguồn khác nhau sẽ sử dụng phong cách khác nhau của hồ sơ lưu giữ, và các thiết bị khác nhau cũng có thể được các loại khác nhau (ví dụ, kỹ thuật số vs analog). Hơn nữa, như trong các lĩnh vực khác, dữ liệu ồn ào, với giá trị bị thiếu hoặc không chính xác, sẽ được phổ biến, vì vậy việc tìm hiểu làm thế nào để đối phó một cách thích hợp với đó là trở ngại khác.
Nó cũng là cần thiết để xem xét ý nghĩa của dữ liệu thu thập được. Đôi khi các dữ liệu thô sẽ không có ý nghĩa đủ, và do đó, một sự kết hợp của các nguồn dữ liệu khác nhau liệu sẽ là cần thiết để suy luận và nhận ra hoạt động có ý nghĩa.
Ví dụ, để suy ra "Michael đã đi vào phòng tắm" chúng ta sẽ có để kết hợp các dữ liệu thô của "có một chuyển động trong hành lang", "RFID trong cửa phòng vệ sinh phát hiện rằng Michael đang đi qua cánh cửa" và "Không chuyển động bên trong phòng tắm".

khía cạnh không-thời gian
Như chúng tôi đã đề cập ở trên , trong các môi trường minh sự tương tác giữa người sử dụng và môi trường lý tưởng phải bằng các phương tiện của devices.Thus chuẩn, mặt hàng điện tử như đèn, truyền hình, ấm đun nước, vv, cũng như đồ nội thất (sofa, giường, vv) là trang bị cảm biến. Các vị trí của các thiết bị cung cấp cho chúng tôi thông tin không gian có giá trị như là nơi hành động của người dùng diễn ra. Ngoài ra, cảm biến khác, chẳng hạn như cảm biến chuyển động, có thể được phân phối tại tất cả các phòng, cũng có thể cung cấp thông tin có giá trị giúp chúng ta xác định các khu vực rộng lớn (như nhà bếp), nơi các hoạt động diễn ra.
Điều quan trọng là phải hiểu rằng việc xử lý thời gian thông tin là một trong những khía cạnh thách thức nhất trong các môi trường thông minh. Đây không chỉ là bởi vì hành động của người sử dụng xảy ra trong một thời gian cụ thể, nhưng vì thường xuyên nhất, hành động của người dùng được tự liên quan về thời gian (ví dụ, Michael đi vào phòng tắm 10-15 phút sau khi ông đứng dậy).
Bản chất của các dữ liệu thu thập
Cuối cùng, một trong những yếu tố quan trọng nhất để xem xét là bản chất của dữ liệu khi nó được thu thập và chuyển đổi. Các loại khác nhau của cảm biến cung cấp thông tin của các loại khác nhau và có thể được sử dụng cho các mục đích khác nhau trong quá trình học tập. Do đó, hệ thống của chúng tôi xem xét ba nhóm di_erent chính của cảm biến.
- (Type O) Bộ cảm biến được cài đặt trong các đối tượng (các thiết bị, đồ nội thất, đồ dùng gia đình, vv). Những cảm biến cung cấp thông tin trực tiếp về các hành động của người sử dụng. Ví dụ, một bộ cảm biến được cài đặt trong các đèn phòng ngủ có thể cho biết khi đèn được
bật và tắt.
- Cảm biến Context (loại C). Những cảm biến cung cấp thông tin về bối cảnh, nhưng không phải về hành động của người sử dụng trực tiếp. Nhiệt độ, ánh sáng và cảm biến khói là những ví dụ của các cảm biến loại C.
- (Loại M) cảm biến chuyển động. Những cảm biến này có thể được sử dụng để suy ra nơi người dùng là (trong phòng ngủ, bên ngoài nhà, hoặc ở nơi khác).