Significant developments in microprocessor and sensor technology make wirelessly connected small computing devices widely available / hence they are being used frequently to collect data from the environment. In this study, we construct a framework in order to extract high level information in an environment containing such pervasive computing devices. In the framework, raw data originating from wireless sensors are collected using an event driven system and converted to simple events for transmission over a network to a central processing unit. We also utilize complex event processing approach incorporating temporal constraints, aggregation and sequencing of events in order to define complex events for extracting high level information from the collected simple events. We develop a prototype using easily accessible hardware and set it up in a classroom within our university. The results demonstrate the feasibility of our approach, ease of deployment and successful application of the complex event processing framework.

Long wait times are a global issue in the healthcare sector, particularly in Canada. Despite numerous research findings on wait time management, the issue persists. This is partly because for a given hospital, the data required to conduct wait times analysis is currently scattered across various information systems. Moreover, such data is usually not accurate (because of possible human errors), imprecise and late. The whole situation contributes to the current state of wait times. This thesis proposes a location-aware business process management system for real-time care process monitoring. More precisely, the system enables an improved visibility of process execution by gathering, as processes execute, accurate and granular process information including wait time measurements. The major contributions of this thesis include an architecture for the system, a prototype taking advantages of commercial real-time location system combined with a business process management system to accurately measure wait times, as well as a case study based on a real cardiology process from an Ontario hospital.

Les progrès de la technologie des capteurs, des communications sans fil et de l'Internet des Objets ont favorisé le développement des réseaux de capteurs multimédias. Ces derniers sont composés de capteurs interconnectés capables de fournir de façon omniprésente un suivi fin d’un espace connecté. Grâce à leurs propriétés, les réseaux de capteurs multimédias ont suscité un intérêt croissant ces dernières années des secteurs académiques et industriels et ont été adoptés dans de nombreux domaines d'application (tels que la maison intelligente, le bureau intelligent, ou la ville intelligente). L'un des avantages de l'adoption des réseaux de capteurs multimédias est le fait que les données collectées (vidéos, audios, images, etc.) à partir de capteurs connexes contiennent des informations sémantiques riches (en comparaison avec des capteurs uniquement scalaires) qui permettent de détecter des événements complexes et de mieux gérer les exigences du domaine d'application. Toutefois, la modélisation et la détection des événements dans les reséaux de capteurs multimédias restent une tâche difficile à réaliser, car la traduction de toutes les données multimédias collectées en événements n'est pas simple.Dans cette thèse, un framework complet pour le traitement des événements complexes dans les réseaux de capteurs multimédias est proposé pour éviter les algorithmes codés en dur et pour permettre une meilleure adaptation aux évolution des besoins d’un domaine d'application. Le Framework est appelé CEMiD et composé de :• MSSN-Onto: une ontologie nouvellement proposée pour la modélisation des réseaux de capteurs,• CEMiD-Language: un langage original pour la modélisation des réseaux de capteurs multimédias et des événements à détecter, et• GST-CEMiD: un moteur de traitement d'événement complexe basé sur un pipeline sémantique.Le framework CEMiD aide les utilisateurs à modéliser leur propre infrastructure de réseau de capteurs et les événements à détecter via le langage CEMiD. Le moteur de détection du framework prend en entrée le modèle fourni par les utilisateurs pour initier un pipeline de détection d'événements afin d'extraire des données multimédias correspondantes, de traduire des informations sémantiques et de les traduire automatiquement en événements. Notre framework est validé par des prototypes et des simulations. Les résultats montrent que notre framework peut détecter correctement les événements multimédias complexes dans un scénario de charge de travail élevée (avec une latence de détection moyenne inférieure à une seconde). / The dramatic advancement of low-cost hardware technology, wireless communications, and digital electronics have fostered the development of multifunctional (wireless) Multimedia Sensor Networks (MSNs). Those latter are composed of interconnected devices able to ubiquitously sense multimedia content (video, image, audio, etc.) from the environment. Thanks to their interesting features, MSNs have gained increasing attention in recent years from both academic and industrial sectors and have been adopted in wide range of application domains (such as smart home, smart office, smart city, to mention a few). One of the advantages of adopting MSNs is the fact that data gathered from related sensors contains rich semantic information (in comparison with using solely scalar sensors) which allows to detect complex events and copes better with application domain requirements. However, modeling and detecting events in MSNs remain a difficult task to carry out because translating all gathered multimedia data into events is not straightforward and challenging.In this thesis, a full-fledged framework for processing complex events in MSNs is proposed to avoid hard-coded algorithms. The framework is called Complex Event Modeling and Detection (CEMiD) framework. Core components of the framework are:• MSSN-Onto: a newly proposed ontology for modeling MSNs,• CEMiD-Language: an original language for modeling multimedia sensor networks and events to be detected, and• GST-CEMiD: a semantic pipelining-based complex event processing engine.CEMiD framework helps users model their own sensor network infrastructure and events to be detected through CEMiD language. The detection engine of the framework takes all the model provided by users to initiate an event detection pipeline for extracting multimedia data feature, translating semantic information, and interpret into events automatically. Our framework is validated by means of prototyping and simulations. The results show that our framework can properly detect complex multimedia events in a high work-load scenario (with average detection latency for less than one second).

La notion de contexte est fondamentale dans le champ de l’informatique ubiquitaire. En particulier lorsque des services assistent un utilisateur dans ses activités quotidiennes. Parce qu’elle implique plusieurs disciplines, une maison équipée d’informatique ubiquitaire dédiée au maintien à domicile de personnes âgées demande l’implication d’une variété d’intervenants, tant pour concevoir et développer des services d’assistance, que pour déployer et maintenir l’infrastructure sous-jacente. Cette grande diversité d’intervenants correspond à une diversité de contextes. Ces différents contextes sont généralement étudiés séparément, empêchant toute synergie. Cette thèse présente une méthodologie permettant d’unifier la conception et le développement de services sensibles au contexte et de répondre aux besoins de tout type d’intervenant. Dans un premier temps, nous traitons les besoins des intervenants concernant l’infrastructure de capteurs/actionneurs : installation, maintenance et exploitation. Le modèle d’infrastructure de capteurs et un ensemble de règles en résultant permettent de superviser en continu l’infrastructure et de détecter des dysfonctionnements. Cette supervision simplifie le processus de développement d’applications, en faisant abstraction des problèmes d’infrastructure. Dans un second temps, nous analysons un large éventail de services d’assistance domiciliaire dédié aux personnes âgées, en considérant la variété des besoins des intervenants. Grâce à cette analyse, nous généralisons l’approche de modèle d’infrastructure à tout type de services. Notre méthodologie permet de définir des services de façon unifiée, à travers un langage dédié, appelé Maloya, exprimant des règles manipulant les concepts d’état et d’évènement. Nous avons développé un compilateur de notre langage vers un langage événementiel dont l’exécution s’appuie sur un moteur de traitement d’évènements complexes (CEP). Nous avons validé notre approche en définissant un large éventail de services d’assistance à la personne, à partir de services existants, et concernant l’ensemble des intervenants du domaine. Nous avons compilé et exécuté les services Maloya sur un moteur de traitement d’évènements complexes. Les performances obtenues en terme de latence et d’occupation mémoire sont satisfaisantes pour le domaine et compatible avec une exécution 24 heures sur 24 sur le long terme. / The notion of context is fundamental to the field of pervasive computing, and in particular when such services are dedicated to assist a user in his daily activities. Being at the crossroad of various fields, a context-aware home dedicated to aging in place involves a variety of stakeholders to design and develop assistive services, as well as to deploy and maintain the underlying infrastructure. This considerable diversity of stakeholders raises correspondingly diverse context dimensions : each service relies on specific contexts (e.g., sensor status for a maintenance service, fridge usage for a meal activity recognition service). Typically, these contexts are considered separately, preventing any synergy. This dissertation presents a methodology for unifying the design and development of various domestic context-aware services, which addresses the requirements of all the stakeholders. In a first step, we handle the needs of stakeholders concerned by the sensors infrastructure : installers, maintainers and operators. We define an infrastructure model of a home and a set of rules to continuously monitor the sensor infrastructure and raise failure when appropriate. This continuous monitoring simplifies application development by abstracting it from infrastructure concerns. In a second step, we analyze a range of services for aging in place, considering the whole diversity of stakeholders. Based on this analysis, we generalize the approach developed for the infrastructure to all assistive services. Our methodology allows to define unified services, in the form of rules processing events and states. To express such rules, we define a domain-specific design language, named Maloya. We developed a compiler from our langage using as a backend an event processing language, which is executed on a complex event processing (CEP) engine. To validate our approach, we define a wide range of assistive services with our language, which reimplement existing deployed services belonging to all of the stakeholders. These Maloya services were deployed and successfully tested for their effectiveness in performing the specific tasks of the stakeholders. Latency and memory consumption performance turned out to be fully compatible with a 24/7 execution in the long run.

La détection d’évènements complexes dans les flux d’évènements est un domaine qui a récemment fait surface dans le ecommerce. Notre partenaire industriel Cdiscount, parmi les sites ecommerce les plus importants en France, vise à identifier en temps réel des scénarios de navigation afin d’analyser le comportement des clients. Les objectifs principaux sont la performance et la mise à l’échelle : les scénarios de navigation doivent être détectés en moins de quelques secondes, alorsque des millions de clients visitent le site chaque jour, générant ainsi un flux d’évènements massif.Dans cette thèse, nous présentons Auros, un système permettant l’identification efficace et à grande échelle de scénarios de navigation conçu pour le eCommerce. Ce système s’appuie sur un langage dédié pour l’expression des scénarios à identifier. Les règles de détection définies sont ensuite compilées en automates déterministes, qui sont exécutés au sein d’une plateforme Big Data adaptée au traitement de flux. Notre évaluation montre qu’Auros répond aux exigences formulées par Cdiscount, en étant capable de traiter plus de 10,000 évènements par seconde, avec une latence de détection inférieure à une seconde. / Pattern detection over streams of events is gaining more and more attention, especially in the field of eCommerce. Our industrial partner Cdiscount, which is one of the largest eCommerce companies in France, aims to use pattern detection for real-time customer behavior analysis. The main challenges to consider are efficiency and scalability, as the detection of customer behaviors must be achieved within a few seconds, while millions of unique customers visit the website every day,thus producing a large event stream. In this thesis, we present Auros, a system for large-scale an defficient pattern detection for eCommerce. It relies on a domain-specific language to define behavior patterns. Patterns are then compiled into deterministic finite automata, which are run on a BigData streaming platform. Our evaluation shows that our approach is efficient and scalable, and fits the requirements of Cdiscount.

On assiste ces dernières années à une explosion des usages dans l’Internet des objets. La démocratisation de ce monde de capteurs est le fruit, d’une part de la baisse drastique des coûts dans l’informatique embarquée, d’autre part d’un support logiciel toujours plus mature. Que ce soit au niveau des protocoles et des réseaux (CoAP, IPv6, etc) ou de la standardisation des supports de développement, notamment sur microprocesseurs ATMEL, les outils à disposition permettent chaque jour une plus grande homogénéisation dans la communication entre des capteurs toujours plus variés. Cette diversification rassemble chaque jour des utilisateurs aux attentes et aux domaines de compétence différents, avec chacun leur propre compréhension des objets connectés. La complexification des réseaux de capteurs, confrontée à cette nécessité d’adresser des usages fondamentalement différents, pose problème. Sur la base d’un même réseau de capteurs hétéroclite, il est crucial de pouvoir répondre aux besoins de chacun des utilisateurs, sans réclamer d’eux une maîtrise du réseau de capteurs dépassant exagérément leur domaine de compétence. L’outil décrit dans ce document se propose d’adresser cette problématique au travers d’un moteur de requête dédié au traitement des données issus des capteurs. Pour ce faire, il repose sur une modélisation des capteurs au sein de différents contextes, chacun à même de répondre à un besoin utilisateur précis. Sur la base de ce modèle est mis à disposition un langage dédié pour le traitement des événements complexes issus des données mesurées par les capteurs. L’implémentation de cet outil permet en outre d’interagir avec d’éventuelles fonctionnalités d’actuation du réseau de capteurs. / Usages of the internet of things experience an exponential growth these last few years. As a matter of fact, this is the result of, on one hand the significantly lowercosts in embedded computing systems, on the other hand the maturing of the software layers. From protocols and networks (CoAP, IPv6, etc) to standardization of ATMEL microcontrollers, tools at hand allow a better communication between more and more various sensors. This diversification gather every day users with different needs, expectations and fields of expertise, each one of them having his own approch, his own understanding of the connected things. The main issue concerns the complexity of the sensor networks, with regard to this necessity to address deeply different usages. Based on a single heterogeneous sensor network, it is critical to be able to meet the needs of each user, without having them to master the network beyond their own field of expertise. The tool described in this document aims at addressing this issue via a query engine dedicated to the processing of data collected from the sensors. Towards this end, it relies on a modelling of the sensors within several contexts, each of them reflecting a specific usage. On this basis a domain-specific language is provided, allowing complex event processing over the data monitored by the sensors. Furthermore, the implementation of this tool allows to interact with optional actuation functionalities of the sensor network.

Long wait times are a global issue in the healthcare sector, particularly in Canada. Despite numerous research findings on wait time management, the issue persists. This is partly because for a given hospital, the data required to conduct wait times analysis is currently scattered across various information systems. Moreover, such data is usually not accurate (because of possible human errors), imprecise and late. The whole situation contributes to the current state of wait times. This thesis proposes a location-aware business process management system for real-time care process monitoring. More precisely, the system enables an improved visibility of process execution by gathering, as processes execute, accurate and granular process information including wait time measurements. The major contributions of this thesis include an architecture for the system, a prototype taking advantages of commercial real-time location system combined with a business process management system to accurately measure wait times, as well as a case study based on a real cardiology process from an Ontario hospital.

Concevoir les produits complexes tels que les avions, les hélicoptères, et les lanceurs requière l'utilisation de processus standardisés ayant des fondements robustes. Ces processus doivent être exécutés dans le contexte d'environnements collaboratifs interorganisationnels souvent dynamiques. Dans ce manuscrit, nous présentons un cadre formel qui assure une interopérabilité continue dans le temps pour les processus inter-organisationnels dans les environnements dynamiques. Nous proposons un langage de modélisation déclaratif pour définir des contrats qui capturent les objectifs de chaque partenaire intervenant dans la collaboration. Les modèles de contrats construits avec ce langage sous-spécifient les objectifs de la collaboration en limitant les détails capturés durant la phase de construction du contrat. Cette sous-spécification réduit le couplage entre les partenaires de la collaboration. Néanmoins, moins de couplage implique l'apparition de certaines inadéquations quand les processus des partenaires vont s'échanger des messages lors de la phase d'exécution. Par conséquent, nous développons un algorithme de médiation automatique qui est bien adapté pour les environnements dynamiques. Nous conduisons des évaluations de performance sur cet algorithme qui vont démontrer son efficience par rapport aux approches de médiation existantes. Ensuite, nous étendons notre cadre avec un ensemble d'opérations d'administration qui permettent la réalisation de modifications sur l'environnement collaboratif. Nous développons un algorithme qui évalue l'impact des modifications sur les partenaires. Cet algorithme va ensuite décider si la modification doit être réalisée à l'instant ou bien retardée en attendant que des conditions appropriées sur la configuration de l'environnement dynamique soient satisfaites. Pour savoir comment atteindre ces conditions, nous utilisons l'algorithme de planning à base de graphe. Cet algorithme détermine l'ensemble des opérations qui doivent être exécutées pour atteindre ces conditions / Designing complex products such as aircrafts, helicopters and launchers must rely on well-founded and standardized processes. These processes should be executed in the context of dynamic cross-organizational collaboration environments. In this dissertation, we present a formal framework that ensures sustainable interoperability for cross-organizational processes in dynamic environments. We propose a declarative modeling language to define contracts that capture the objectives of each partner in the collaboration. Contract models built using this language under-specify the objectives of the collaboration by limiting the details captured at design-time. This under-specification decreases the coupling between partners in the collaboration. Nevertheless, less coupling leads to the creation of mismatches when partners’ processes will exchange messages at run-time. Accordingly, we develop an automatic mediation algorithm that is well adapted for dynamic environments. We conduct a thorough evaluation of this algorithm in the context of dynamic environments and compare it with existing mediation approaches which will prove its efficiency. We then extend our framework with a set of management operations that help realize the modifications on the collaboration environment at run-time. We develop an algorithm that assesses the impact of modifications on the partners in the collaboration environment. Then, this algorithm decides if the modification can be realized or should be postponed to wait for appropriate conditions. In order to figure out how to reach these appropriate conditions, we use the planning graph algorithm. This algorithm determines the raw set of management operations that should be executed in order to realize these conditions. A raw set of management operations cannot be executed by an engine unless its operations are encapsulated in the right workflow patterns. Accordingly, we extend this planning algorithm in order to generate an executable workflow from the raw set of operations. We evaluate our extension against existing approaches regarding the number and the nature of workflow patterns considered when generating the executable workflow. Finally, we believe that monitoring contributes in decreasing the coupling between partners in a collaboration environment

Durant la dernière décennie, les architectures orientées services (SOA) d'une part et la gestion des processus business (BPM) d'autre part ont beaucoup évolué et semblent maintenant en train de converger vers un but commun qui est de permettre à des organisations complètement hétérogènes de partager de manière flexible leurs ressources dans le but d'atteindre des objectifs communs, et ce, à travers des schémas de collaboration avancée. Ces derniers permettent de spécifier l'interconnexion des processus métier de différentes organisations. La nature dynamique et la complexité de ces processus posent des défis majeurs quant à leur bonne exécution. Certes, les langages de description de chorégraphie aident à réduire cette complexité en fournissant des moyens pour décrire des systèmes complexes à un niveau abstrait. Toutefois, rien ne garantit que des situations erronées ne se produisent pas suite, par exemple, à des interactions "mal" spécifiées ou encore des comportements malhonnêtes d'un des partenaires. Dans ce manuscrit, nous proposons une approche décentralisée qui permet la supervision de chorégraphies au moment de leur exécution et la détection instantanée de violations de séquences d'interaction. Nous définissons un modèle de propagation hiérarchique pour l'échange de notifications externes entre les partenaires. Notre approche permet une génération optimisée de requêtes de supervision dans un environnement événementiel, et ce, d'une façon automatique et à partir de tout modèle de chorégraphie / Cross-organizational service-based processes are increasingly adopted by different companies when they can not achieve goals on their own. The dynamic nature of these processes poses various challenges to their successful execution. In order to guarantee that all involved partners are informed about errors that may happen in the collaboration, it is necessary to monitor the execution process by continuously observing and checking message exchanges during runtime. This allows a global process tracking and evaluation of process metrics. Complex event processing can address this concern by analyzing and evaluating message exchange events, to the aim of checking if the actual behavior of the interacting entities effectively adheres to the modeled business constraints. In this thesis, we present an approach for decentralized monitoring of cross-organizational choreographies. We define a hierarchical propagation model for exchanging external notifications between the collaborating parties. We also propose a runtime event-based approach to deal with the problem of monitoring conformance of interaction sequences. Our approach allows for an automatic and optimized generation of rules. After parsing the choreography graph into a hierarchy of canonical blocks, tagging each event by its block ascendancy, an optimized set of monitoring queries is generated. We evaluate the concepts based on a scenario showing how much the number of queries can be significantly reduced

With the introduction of Wireless Multimedia Sensor Networks, large-scale remote outdoor surveillance applications where the majority of the cameras will be battery-operated are envisioned. These are the applications where the frequency of incidents is too low to employ permanent staffing such as monitoring of land and marine border, critical infrastructures, bridges, water supplies, etc. Given the inexpensive costs of wireless resource constrained camera sensors, the size of these networks will be significantly larger than the traditional multi-camera systems. While large number of cameras may increase the coverage of the network, such a large size along with resource constraints poses new challenges, e.g., localization, classification, tracking or reactive behavior. This dissertation proposes a framework that transforms current multi-camera networks into low-cost and reactive systems which can be used in large-scale remote surveillance applications. Specifically, a remote surveillance system framework with three components is proposed: 1) Localization and tracking of objects / 2) Classification and identification of objects / and 3) Reactive behavior at the base-station. For each component, novel lightweight, storage-efficient and real-time algorithms both at the computation and communication level are designed, implemented and tested under a variety of conditions. The results have indicated the feasibility of this framework working with limited energy but having high object localization/classification accuracies. The results of this research will facilitate the design and development of very large-scale remote border surveillance systems and improve the systems effectiveness in dealing with the intrusions with reduced human involvement and labor costs.