Dissertação

{pt_PT=Perfis de Utilizador para Casas Inteligentes} {} EVALUATED

{pt=As casas inteligentes têm como principal objetivo melhorar o conforto, a segurança e permitir poupanças energéticas aos seus habitantes. No entanto, a utilidade das casas inteligentes depende da facilidade com que os utilizadores conseguem tirar proveito das funcionalidades existentes. Com esta dissertação, introduzimos um método que permite ao utilizador definir um ou mais perfis, explicitando as suas preferências pessoais como, por exemplo, valor da temperatura, nível de luminosidade, estado das persianas, som ambiente e canal de TV preferido. Quando um utilizador entra numa dada divisão da casa, o sistema configura automaticamente essa divisão para satisfazer da melhor forma possível as suas preferências. O sistema lida, de forma autónoma, com os conflitos entre preferências de utilizadores, caso se encontrem diversos utilizadores na mesma divisão. Adicionalmente, efetua pequenos ajustes aos perfis dos utilizadores, sempre que identifica que os utilizadores alteram manualmente os valores das suas preferências. As contribuições desta dissertação incluem o estudo sobre a literatura relevante relacionada com a configuração de casas inteligentes, deteção de conflitos, resolução de conflitos e estratégias de machine learning. Propomos uma abordagem prática para configurar uma casa inteligente apoiada por um mecanismo de resolução de conflitos que maximiza a satisfação dos utilizadores. Os mecanismos propostos, o sistema desenvolvido e a interface de utilizador criada, foram avaliados através de um contexto de simulação e conduzindo diversos testes de usabilidade. A solução implementada segue a abordagem DomoBus., en=Smart homes main goal is to improve the comfort, security and allow energetic savings to its inhabitants. However, the usefulness of smart homes strongly depends on how easy users can take advantage of its existing functionalities. In this thesis, we introduce user profiles, a method that accurately captures user preferences, such as temperature, room luminance, shutter status, volume or preferred TV channel. When a user enters any room of the house, the proposed solution will configure the room automatically to satisfy in the best way possible the user preferences. In order to do that, if there are several users in the same room, the system deals autonomously with conflicts between preferences. Additionally, the system identifies manual actions performed by the users and uses that to automatically make small adjustments to their profiles. The contributions of this dissertation include a review on relevant literature on smart home configuration methods, conflict detection, conflict resolution and machine learning strategies. We provide a practical approach to configure a smart home backed by a conflict resolution mechanism that maximizes user satisfaction. The proposed mechanisms, the developed system and its user interface, were evaluated through a simulation context and conducting usability tests. The implemented solution follows the DomoBus approach.}
{pt=Casas Inteligentes, Perfis de Utilizador, Resolução de Conflitos, Machine Learning, DomoBus, en=Smart Homes, User Profiles, Conflict Resolution, Machine Learning, DomoBus}

Novembro 3, 2017, 10:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Renato Jorge Caleira Nunes

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar