Avui en dia, dur a terme estudis ambientals requereix una gran quantitat de dades i de temps, la qual cosa dificulta l’adopció dels principis de sostenibilitat en el disseny dels productes. A més, ha augmentat l’externalització dels impactes ambientals, el que afavoreix el desplaçament de les tasques de fabricació cap a països amb regulacions ambientals menys severes. Per tant, el desenvolupament de polítiques ambientals senzilles i eficaces s'ha convertit en un repte. L'objectiu d'aquesta tesi és desenvolupar un conjunt de mètodes sistemàtics per a l'avaluació i optimització de mètriques ambientals des d'una perspectiva sostenible tant a escala macroeconòmica com a escala industrial. Amb aquest fi, en primer lloc realitzem una anàlisi estadística multivariable utilitzant dades ambientals amb l’objectiut d'avaluar la relació entre les diferents mètriques ambientals i per identificar patrons d'impacte ambiental de països. Això ens permet identificar les mètriques ambientals més representatives que reduiran la quantitat de dades necessària per a l'elaboració d'estudis ambientals. A més, hem desenvolupat un model d'optimització multiobjetiu per identificar quins sectors d'una economia han de regular-se en primer lloc per reduir l'impacte mediambiental a nivell global provocant els mínims canvis possibles en aquesta economia. L'ús combinat d'aquestes eines aclareix com es generen els impactes ambientals i com dissenyar polítiques ambientals senzilles i eficaces tant a escala industrial com global. / Hoy en día, realizar estudios ambientales requiere una gran cantidad de datos y de tiempo, lo que dificulta la adopción de los principios de sostenibilidad en el diseño de productos. Además, hay un aumento en la externalización de impactos ambientales que favorece el traslado de la fabricación a países con regulaciones ambientales menos severas. Por lo tanto, el desarrollo de políticas ambientales sencillas y eficaces se ha convertido en un reto. El objetivo de esta tesis es desarrollar un conjunto de métodos sistemáticos para la evaluación y optimización de métricas ambientales desde una perspectiva sostenible tanto a escala macroeconómica como a escala industrial. Para ello, en primer lugar realizamos un análisis estadístico multivariante utilizando datos ambientales con el fin de evaluar la relación entre las diferentes métricas ambientales y para identificar patrones de impacto ambiental de países. Esto nos permite identificar las métricas ambientales más representativas que reducirán la cantidad de datos necesaria para la elaboración de estudios ambientales. Además, hemos desarrollado un modelo de optimización multiobjetivo para identificar que sectores de una economía deben regularse en primer lugar con el fin de reducir el impacto medioambiental a nivel global provocando los mínimos cambios posibles en dicha economía. El uso combinado de estas herramientas clarifica cómo se generan los impactos ambientales y cómo diseñar políticas ambientales sencillas y eficaces tanto a escala industrial como global. / Nowadays, conducting environmental studies has become data intensive and time consuming which hinders the widespread adoption of sustainability principles in the design of products. In addition, there is an increase in externalization of environmental impacts which favors the displacement of manufacturing tasks to countries with softer environmental regulations. Therefore, the development of simple and effective environmental policies has become a challenging task. The aim of this thesis is to develop a set of systematic methods for assessing and optimizing environmental metrics from a sustainable perspective at both, the macroeconomic and engineering scales. To this end, we first conduct a multivariate statistical analysis using environmental data in order to assess relationships between environmental metrics and to identify environmental impact patterns of countries. This allows us to identify proxy environmental metrics which will reduce the amount of data required for the implementation of environmental studies. Moreover, we develop a multi-objective optimization model to identify which economic sectors must be regulated first in order to reduce the environmental impact at a global scale with minimum changes in an economy. The combined use of these tools sheds light on how the environmental impacts are generated and how to design environmental policies in a simple and effective way at engineering and global scales.

Next-Generation Networks (NGNs) will converge the existing fixed and wireless networks. These networks rely on the IMS (IP Multimedia Subsystem), introduced by the 3GPP. The presence service came into being in instant messaging applications. A user¿s presence information consists in any context that is necessary for applications to handle and adapt the user's communications. The presence service is crucial in the IMS to deploy ubiquitous services. SIMPLE is the standard protocol for handling presence and instant messages. This protocol disseminates users' presence information through subscriptions, notifications and publications. SIMPLE generates much signaling traffic for constantly disseminating presence information and maintaining subscriptions, which may overload network servers. This issue is even more harmful to the IMS due to its centralized servers. A key factor in the success of NGNs is to provide users with always-on services that are seamlessly part of their daily life. Personalizing these services according to the users' needs is necessary for the success of these services. To this end, presence information is considered as a crucial tool for user-based personalization. This thesis can be briefly summarized through the following contributions: We propose filtering and controlling the rate of presence publications so as to reduce the information sent over access links. We probabilistically model presence information through Markov chains, and analyzed the efficiency of controlling the rate of publications that are modeled by a particular Markov chain. The reported results show that this technique certainly reduces presence overload. We mathematically study the amount of presence traffic exchanged between domains, and analyze the efficiency of several strategies for reducing this traffic. We propose an strategy, which we call Common Subscribe (CS), for reducing the presence traffic exchanged between federated domains. We compare this strategy traffic with that generated by other optimizations. The reported results show that CS is the most efficient at reducing presence traffic. We analyze the load in the number of messages that several inter-domain traffic optimizations cause to the IMS centralized servers. Our proposed strategy, CS, combined with an RLS (i.e., a SIMPLE optimization) is the only optimization that reduces the IMS load; the others increase this load. We estimate the efficiency of the RLS, thereby concluding that the RLS is not efficient under certain circumstances, and hence this optimization is discouraged. We propose a queuing system for optimizing presence traffic on both the network core and access link, which is capable to adapt the publication and notification rate based on some quality conditions (e.g, maximum delay). We probabilistically model this system, and validate it in different scenarios. We propose, and implement a prototype of, a fully-distributed platform for handling user presence information. This approach allows integrating Internet Services, such as HTTP or VoIP, and optimizing these services in an easy, user-personalized way. We have developed SECE (Sense Everything, Control Everything), a platform for users to create rules that handle their communications and Internet Services proactively. SECE interacts with multiple third-party services for obtaining as much user context as possible. We have developed a natural-English-like formal language for SECE rules. We have enhanced SECE for discovering web services automatically through the Web Ontology Language (OWL). SECE allows composing web services automatically based on real-world events, which is a significant contribution to the Semantic Web. The research presented in this thesis has been published through 3 book chapters, 4 international journals (3 of them are indexed in JCR), 10 international conference papers, 1 demonstration at an international conference, and 1 national conference / Next-Generation Networks (NGNs) son las redes de próxima generación que soportaran la convergencia de redes de telecomunicación inalámbricas y fijas. La base de NGNs es el IMS (IP Multimedia Subsystem), introducido por el 3GPP. El servicio de presencia nació de aplicaciones de mesajería instantánea. La información de presencia de un usuario consiste en cualquier tipo de información que es de utilidad para manejar las comunicaciones con el usuario. El servicio de presencia es una parte esencial del IMS para el despliegue de servicios ubicuos. SIMPLE es el protocolo estándar para manejar presencia y mensajes instantáneos en el IMS. Este protocolo distribuye la información de presencia de los usuarios a través de suscripciones, notificaciones y publicaciones. SIMPLE genera mucho tráfico por la diseminación constante de información de presencia y el mantenimiento de las suscripciones, lo cual puede saturar los servidores de red. Este problema es todavía más perjudicial en el IMS, debido al carácter centralizado de sus servidores. Un factor clave en el éxito de NGNs es proporcionar a los usuarios servicios ubicuos que esten integrados en su vida diaria y asi interactúen con los usuarios constantemente. La personalización de estos servicios basado en los usuarios es imprescindible para el éxito de los mismos. Para este fin, la información de presencia es considerada como una herramienta base. La tesis realizada se puede resumir brevemente en los siguientes contribuciones: Proponemos filtrar y controlar el ratio de las publicaciones de presencia para reducir la cantidad de información enviada en la red de acceso. Modelamos la información de presencia probabilísticamente mediante cadenas de Markov, y analizamos la eficiencia de controlar el ratio de publicaciones con una cadena de Markov. Los resultados muestran que este mecanismo puede efectivamente reducir el tráfico de presencia. Estudiamos matemáticamente la cantidad de tráfico de presencia generada entre dominios y analizamos el rendimiento de tres estrategias para reducir este tráfico. Proponemos una estrategia, la cual llamamos Common Subscribe (CS), para reducir el tráfico de presencia entre dominios federados. Comparamos el tráfico generado por CS frente a otras estrategias de optimización. Los resultados de este análisis muestran que CS es la estrategia más efectiva. Analizamos la carga en numero de mensajes introducida por diferentes optimizaciones de tráfico de presencia en los servidores centralizados del IMS. Nuestra propuesta, CS, combinada con un RLS (i.e, una optimización de SIMPLE), es la unica optimización que reduce la carga en el IMS. Estimamos la eficiencia del RLS, deduciendo que un RLS no es eficiente en ciertas circunstancias, en las que es preferible no usar esta optimización. Proponemos un sistema de colas para optimizar el tráfico de presencia tanto en el núcleo de red como en la red de acceso, y que puede adaptar el ratio de publicación y notificación en base a varios parametros de calidad (e.g., maximo retraso). Modelamos y analizamos este sistema de colas probabilísticamente en diferentes escenarios. Proponemos una arquitectura totalmente distribuida para manejar las información de presencia del usuario, de la cual hemos implementado un prototipo. Esta propuesta permite la integracion sencilla y personalizada al usuario de servicios de Internet, como HTTP o VoIP, asi como la optimizacón de estos servicios. Hemos desarrollado SECE (Sense Everything, Control Everything), una plataforma donde los usuarios pueden crear reglas para manejar todas sus comunicaciones y servicios de Internet de forma proactiva. SECE interactúa con una multitud de servicios para conseguir todo el contexto possible del usuario. Hemos desarollado un lenguaje formal que parace como Ingles natural para que los usuarios puedan crear sus reglas. Hemos mejorado SECE para descubrir servicios web automaticamente a través del lenguaje OWL (Web Ontology Language).

Soil moisture and vegetation biomass are two essential parameters from a scienti c and economical point of view. On one hand, they are key for the understanding of the hydrological and carbon cycle. On the other hand, soil moisture is essential for agricultural applications and water management, and vegetation biomass is crucial for regional development programs. Several remote sensing techniques have been used to measure these two parameters. However, retrieving soil moisture and vegetation biomass with the required accuracy, and the appropriate spatial and temporal resolutions still remains a major challenge. The use of Global Navigation Satellite Systems (GNSS) reflected signals as sources of opportunity for measuring soil moisture and vegetation biomass is assessed in this PhD Thesis. This technique, commonly known as GNSS-Reflectometry (GNSS-R), has gained increasing interest among the scienti c community during the last two decades due to its unique characteristics. Previous experimental works have already shown the capabilities of GNSS-R to sense small reflectivity changes on the surface. The use of the co- and cross-polarized reflected signals was also proposed to mitigate nuisance parameters, such as soil surface roughness, in the determination of soil moisture. However, experimental evidence of the suitability of that technique could not be demonstrated. This work analyses from a theoretical and an experimental point of view the capabilities of polarimetric observations of GNSS reflected signals for monitoring soil moisture and vegetation biomass. The Thesis is structured in four main parts. The fi rst part examines the fundamental aspects of the technique and provides a detailed review of the GNSS-R state of the art for soil moisture and vegetation monitoring. The second part deals with the scattering models from land surfaces. A comprehensive description of the formation of scattered signals from rough surfaces is provided. Simulations with current state of the art models for bare and vegetated soils were performed in order to analyze the scattering components of GNSS reflected signals. A simpli ed scattering model was also developed in order to relate in a straightforward way experimental measurements to soil bio-geophysical parameters. The third part reviews the experimental work performed within this research. The development of a GNSS-R instrument for land applications is described, together with the three experimental campaigns carried out in the frame of this PhD Thesis. The analysis of the GNSS-R and ground truth data is also discussed within this part. As predicted by models, it was observed that GNSS scattered signals from natural surfaces are a combination of a coherent and an incoherent scattering components. A data analysis technique was proposed to separate both scattering contributions. The use of polarimetric observations for the determination of soil moisture was demonstrated to be useful under most soil conditions. It was also observed that forests with high levels of biomass could be observed with GNSS reflected signals. The fourth and last part of the Thesis provides an analysis of the technology perspectives. A GNSS-R End-to-End simulator was used to determine the capabilities of the technique to observe di erent soil reflectivity conditions from a low Earth orbiting satellite. It was determined that high accuracy in the estimation of reflectivity could be achieved within reasonable on-ground resolution, as the coherent scattering component is expected to be the predominant one in a spaceborne scenario. The results obtained in this PhD Thesis show the promising potential of GNSS-R measurements for land remote sensing applications, which could represent an excellent complementary observation for a wide range of Earth Observation missions such as SMOS, SMAP, and the recently approved ESA Earth Explorer Mission Biomass. / La humedad del suelo y la biomasa de la vegetaci on son dos parametros clave desde un punto de vista tanto cient co como econ omico. Por una parte son esenciales para el estudio del ciclo del agua y del carbono. Por otra parte, la humedad del suelo es esencial para la gesti on de las cosechas y los recursos h dricos, mientras que la biomasa es un par ametro fundamental para ciertos programas de desarrollo. Varias formas de teledetección se han utilizado para la observaci on remota de estos par ametros, sin embargo, su monitorizaci on con la precisi on y resoluci on necesarias es todav a un importante reto tecnol ogico. Esta Tesis evalua la capacidad de medir humedad del suelo y biomasa de la vegetaci on con señales de Sistemas Satelitales de Posicionamiento Global (GNSS, en sus siglas en ingl es) reflejadas sobre la Tierra. La t ecnica se conoce como Reflectometr í a GNSS (GNSS-R), la cual ha ganado un creciente inter es dentro de la comunidad científ ca durante las dos ultimas d ecadas. Experimentos previos a este trabajo ya demostraron la capacidad de observar cambios en la reflectividad del terreno con GNSS-R. El uso de la componente copolar y contrapolar de la señal reflejada fue propuesto para independizar la medida de humedad del suelo de otros par ametros como la rugosidad del terreno. Sin embargo, no se pudo demostrar una evidencia experimental de la viabilidad de la t ecnica. En este trabajo se analiza desde un punto de vista te orico y experimental el uso de la informaci on polarim etrica de la señales GNSS reflejadas sobre el suelo para la determinaci on de humedad y biomasa de la vegetaci on. La Tesis se estructura en cuatro partes principales. En la primera parte se eval uan los aspectos fundamentales de la t ecnica y se da una revisi on detallada del estado del arte para la observaci on de humedad y vegetaci on. En la segunda parte se discuten los modelos de dispersi on electromagn etica sobre el suelo. Simulaciones con estos modelos fueron realizadas para analizar las componentes coherente e incoherente de la dispersi on de la señal reflejada sobre distintos tipos de terreno. Durante este trabajo se desarroll o un modelo de reflexi on simpli cado para poder relacionar de forma directa las observaciones con los par ametros geof sicos del suelo. La tercera parte describe las campañas experimentales realizadas durante este trabajo y discute el an alisis y la comparaci on de los datos GNSS-R con las mediciones in-situ. Como se predice por los modelos, se comprob o experimentalmente que la señal reflejada est a formada por una componente coherente y otra incoherente. Una t ecnica de an alisis de datos se propuso para la separacióon de estas dos contribuciones. Con los datos de las campañas experimentales se demonstr o el bene cio del uso de la informaci on polarim etrica en las señales GNSS reflejadas para la medici on de humedad del suelo, para la mayor a de las condiciones de rugosidad observadas. Tambi en se demostr o la capacidad de este tipo de observaciones para medir zonas boscosas densamente pobladas. La cuarta parte de la tesis analiza la capacidad de la t ecnica para observar cambios en la reflectividad del suelo desde un sat elite en orbita baja. Los resultados obtenidos muestran que la reflectividad del terreno podr a medirse con gran precisi on ya que la componente coherente del scattering ser a la predominante en ese tipo de escenarios. En este trabajo de doctorado se muestran la potencialidades de la t ecnica GNSS-R para observar remotamente par ametros del suelo tan importantes como la humedad del suelo y la biomasa de la vegetaci on. Este tipo de medidas pueden complementar un amplio rango de misiones de observaci on de la Tierra como SMOS, SMAP, y Biomass, esta ultima recientemente aprobada para la siguiente misi on Earth Explorer de la ESA.

La idea básica de detección de defectos basada en vibraciones en Monitorización de la Salud Estructural (SHM), es que el defecto altera las propiedades de rigidez, masa o disipación de energía de un sistema, el cual, altera la respuesta dinámica del mismo. Dentro del contexto de reconocimiento de patrones, esta tesis presenta una metodología híbrida de razonamiento para evaluar los defectos en las estructuras, combinando el uso de un modelo de la estructura y/o experimentos previos con el esquema de razonamiento basado en el conocimiento para evaluar si el defecto está presente, su gravedad y su localización. La metodología involucra algunos elementos relacionados con análisis de vibraciones, matemáticas (wavelets, control de procesos estadístico), análisis y procesamiento de señales y/o patrones (razonamiento basado en casos, redes auto-organizativas), estructuras inteligentes y detección de defectos. Las técnicas son validadas numérica y experimentalmente considerando corrosión, pérdida de masa, acumulación de masa e impactos. Las estructuras usadas durante este trabajo son: una estructura tipo cercha voladiza, una viga de aluminio, dos secciones de tubería y una parte del ala de un avión comercial. / The basic premise of vibration-based damage detection in Structural Health Monitoring is that the damage will alter the stiffness, mass or energy dissipation properties of a system, which, in turn, will alter the measured dynamic response of the system. Within the context of pattern recognition, this thesis presents a hybrid reasoning methodology for damage assessment of structures, combining the use of a model of the structure and/or previous experiments with a knowledge-based reasoning scheme to evaluate if damage is present, its severity and its location. The methodology involves some elements related to vibration analysis, mathematics (wavelets, statistical process control), signal/pattern analysis/processing (knowledge-based reasoning, self organizing maps), smart structures and damage detection. Approaches are numerically and experimentally validated considering corrosion, mass reduction, adding masses, and impact loads. Structures used along all this work are: a cantilever truss, an aluminium beam, two pipe sections and a portion of a wing aircraft.

Introspecció sobre la dinàmica dels agents té un important impacte en decisions individuals i cooperatives en entorns multi-agent. Introspecció, una habilitat cognitiva provinent de la metàfora "agent", permet que els agents siguin conscients de les seves capacitats per a realitzar correctament les tasques. Aquesta introspecció, principalment sobre capacitats relacionades amb la dinàmica, proporciona als agents un raonament adequat per a assolir compromisos segurs en sistemes cooperatius. Per a tal fi, les capacitats garanteixen una representació adequada i explícita de tal dinàmica. Aquest enfocament canvia i millora la manera com els agents poden coordinar-se per a portar a terme tasques i com gestionar les seves interaccions i compromisos en entorns cooperatius. L'enfocament s'ha comprovat en escenaris on la coordinació és important, beneficiosa i necessària. Els resultats i les conclusions són presentats ressaltant els avantatges de la introspecció en la millora del rendiment dels sistemes multi-agent en tasques coordinades i assignació de tasques. / Introspective reasoning on physical agents' dynamics will have an important impact on both individual and cooperative decisions in multi-agent environments. Introspection, a cognitive ability coming from the agent metaphor, allows agents to be aware of their capabilities to perform correctly the tasks proposed by other agents. Introspection, mainly on capabilities related to dynamics, provides agents a reliable reasoning for achieving sure commitments in cooperative systems. To that end, control-grounded capabilities guarantee an appropriate and explicit agent-oriented representation of the physical agents' dynamics.This approach changes and improves the way how agents can coordinate with each other to perform the proposed tasks and how they manage their interactions and commitments in cooperative environments. The approach is tested on several scenarios where coordination is relevant, beneficial and necessary. Experimental results and conclusions emphasizing the advantages of introspection in the improvement of multi-agent performance in coordinated tasks and task allocation problems are presented.

El aumento de la competencia en el área de la fabricación moderna ha propiciado una mayor preocupación por la reducción de los costes, por el aumento de la calidad del producto y por la reducción progresiva del tiempo entre el concepto y la producción. Estas exigencias, vinculadas a la complejidad creciente de los requerimientos funcionales de los productos y los sistemas productivos, han contribuido de manera sustancial en los últimos años, a un mayor interés en el estudio de las dimensiones y las tolerancias asistidas por ordenador. La revisión bibliográfica muestra que existen muy pocos estudios donde se relacione en el ámbito del diseño conceptual, la acotación funcional y la modelación del ensamble, orientado al análisis y/o síntesis de tolerancias.Motivado por estos aspectos, en esta tesis se plantea el desarrollo de un modelo orientado a los sistemas CAD, que permita una caracterización y representación de los requerimientos funcionales y las tolerancias en la etapa de especificación del proceso de diseño; y el desarrollo de un método para la modelación del ensamble que posibilite un análisis primario de las cadenas de cotas en el diseño conceptual. De esta forma se contribuye a que la toma de decisiones vinculadas a las tolerancias se encuentre en las etapas primarias del proceso de diseño.Para satisfacer esta necesidad, se caracterizó a los requerimientos funcionales y las tolerancias en la etapa de especificación del proceso de diseño, a través de una estructura funcional en tres dimensiones que permite capturar la intención del diseñador. Esta estructura permite clasificar los diferentes requerimientos y estudiarlos de una manera sistemática, utilizando el análisis de la jerarquía, la descomposición y el chequeo de las dependencias funcionales. Para lograr una adecuada representación de los requerimientos funcionales y las tolerancias, se propone un conjunto de matrices que permiten la captura de la intención del diseñador. Para vincular de forma coherente a los requerimientos funcionales expresados en la estructura funcional y la modelación del ensamble mecánico en el diseño conceptual, se creó un método gráfico denominado "método de la burbuja" que permite realizar el análisis primario de las cadenas de cotas en el diseño conceptual. Este método se define a través de un conjunto de símbolos que soporta el lenguaje gráfico, cuyo funcionamiento está impuesto por una serie de reglas y secuencias que garantizan una adecuada representación del modelo, siguiendo una lógica algorítmica. Se desarrollaron varios casos con el objetivo de obtener la validación del modelo propuesto.En la investigación, el estudio de los requerimientos funcionales está restringido hacia aquellos requerimientos relacionados directamente con la forma geométrica y dimensional del producto. Dentro de la acotación funcional, la investigación se inscribe en la síntesis de cotas -distribución de cotas. / The competition increasing in the area of modern production has promoted a bigger concern for the costs reduction, quality increasing of the product and the time progressive reduction between the concept and production. These demands, linked to the growing complexity of the product functional requirements and productive systems, they have contributed in a substantial way in the last years to a bigger interest in the study of the computer-aided dimensions and tolerances. The bibliographical revision shows that very few studies exist which relates, in the environment of the conceptual design, the functional dimensioning and the assemblies modelling guided to the analysis and/or tolerances synthesis.Motivated by these aspects, this thesis show the model development guided to the CAD systems, that allows a characterization and representation of the functional requirements and the tolerances in the specification stage of design process. And the development of an assembly modelling method, which facilitates a primary analysis of the chains of tolerances in the conceptual design. This method contributed to make the tolerances linked decisions in the primary stages of design process.To satisfy this necessity, it was characterized the functional requirements and the tolerances in the specification stage of design process, through the three-dimensional functional structure which allows to capture the designer's intention. This structure allows to classify the different requirements and to study them in a systematic manner, using the hierarchy analysis, decomposition and control of functional dependences. To achieve an appropriate representation of functional requirements and tolerances, it has developed a one matrices group for the capture of the designer's intention.To link in a coherent manner, the functional requirements of the functional structure and the mechanical assemblies modelling in the conceptual design, it has developed a graphical method named "bubble method" that allows to carry out the tolerances chains primary analysis in the conceptual design. This method is defined through the group of symbols that supports the graphical language such operation is imposed by a series of rules and sequences that guarantee an appropriate representation of the model, following a logical algorithm. Several cases were developed to obtain the validation of proposed model.The study of functional requirements developed in this investigation is restricted to those directly related to the geometrical and dimensional product form. Within the functional tolerances, the investigation belongs to the tolerance synthesis (tolerance distribution) field.

This thesis verses about the research conducted in the topic of speaker recognition in real conditions like as meeting rooms, telephone quality speech and radio and TV broadcast news. The main objective is concerned to the automatic detection and the classification of speakers into a smart-room scenario. Acoustic speaker recognition is the application of a machine to identify an individual from a spoken sentence. It aims at processing the acoustic signals to convert them in symbolic descriptions corresponding to the identity of the speakers. For the last several years, speaker recognition in real situation has been attracting a substantial research attention becoming one of the spoken language technologies adding quality improvement, or enrichment, of recording transcriptions. In real conditions and particularly, the human activity that takes place in meeting-rooms or class-rooms, compared to other domains exhibits an increased complexity and a challenging problem due to the spontaneity of speech, reverberation effects, the presence of overlapped speech, room setup and channel variability or a rich assortment of acoustic events, either produced by the humans or by objects handled by them. Therefore, the determination of both the identity of speakers and their position in time may help to detect and describe that human activity and to provide machine context awareness. We first seek to improve traditional modeling approaches for speaker identification and verification, which are based on Gaussian Mixture Models, through multi-decision and multi-channel processing strategies, in smart-room scenario. We put emphasis in studying speaker and channel variability techniques such as Maximum a Posteriori Adaptation, Nuisance Attribute Projection, Joint Factor Analysis, or score normalization; aiming to find out strategies and techniques to deal with such drawback. Moreover, we describe a novel speaker verification algorithm that makes use of adapted features from automatic speech recognition. In a second line of research, related to speaker detection in continuous audio stream, where the optimum number of speakers of their identities are unknown a priory. We developed and adapted some of the previous speaker recognition techniques to a baseline speaker diarization system based upon Hidden Markov Models and Agglomerative Hierarchical Clustering. We evaluate the application of TDOA feature dynamics and other features in order to improve clustering initialization in the AHC or the detection and handling of speaker overlaps; we assess the impact and synergies with technologies like as Speech Activity Detection and Acoustic Event Detection integrated with the diarization system; and we propose and compare new methods as spectral clustering. Moreover, the adaptation of the diarization system to broadcast news domain and to the speaker tracking task is also addressed. Finally, the fusion and combination with video and image modalities is also highlighted across this thesis work, in both speaker identification and tracking approaches. Techniques such as Matching Weighting or Particle Filter are proposed in order to combine scores and likelihoods from different modalities. Results provided demonstrate that these information sources can play also an important role in the automatic person recognition task, adding complementary knowledge to the traditional acoustic spectrum-based recognition systems and thus improving their accuracy. This thesis work was performed in the framework of several international and national projects, among them the CHIL EU project and the Catalan founded project Tecnoparla; and in the participation in technology evaluations such as CLEAR, NIST Rich Transcription (RT), NIST Speaker Recognition Evaluation (SRE) and the Spanish tracking evaluation Albayzin. / Esta tesis resume el trabajo realizado en el área de reconocimiento de hablantes en condiciones reales tales como reuniones en salas, en conversaciones de calidad telefónica y en el dominio de programas de tv y radio. El principal objetivo se centra en la detección automática y clasificación de hablantes en una sala inteligente. El reconocimiento automático del hablante se define como el uso de una maquina para identificar a un individuo a través de su voz. El objetivo es el procesamiento de la señal acústica para convertirla en descripciones simbólicas que se correspondan con las identidades de los hablantes. Durante los últimos años, el reconocimiento del hablante en situaciones reales ha atraído una sustancial atención de los investigadores convirtiéndose en una de las tecnologías del habla capaz de aportar calidad, o enriquecer, las transcripciones de grabaciones de audio. En condiciones reales y en concreto, la actividad humana que tiene lugar en salas de reuniones o clases docentes, comparada con la de otros dominios exhibe una mayor complejidad y es un problema arduo debido a la espontaneidad del habla, los efectos reverberantes, la presencia de solapamientos entre locutores, la configuración de la sala y la variabilidad de canal o la gran cantidad de eventos acústicos, tanto producidos por las personas como por objetos. Es evidente que discernir tanto la identidad del hablante como su posición en tiempo puede ayudar a describir la actividad y proporcionar el conocimiento y percepción de la situación por parte de la máquina. En el inicio se busca la mejora de los sistemas tradicionales de modelado para las tareas de identificación y verificación, basados en modelos de mezcla de Gaussianas, a través de estrategias de decisión múltiple y procesamiento multi-canal en salas inteligentes. El estudio se centra en técnicas de variabilidad del hablante y de canal tales como adaptación Maximum a Posteriori, proyecciones Nuisance Attribute, análisis factorial, o normalización de puntuaciones; intentando encontrar estrategias para atacar dicha problemática. Además, se describe un original método para la tarea de verificación del hablante que utiliza características adaptadas a través de un reconocedor automático del habla. Una segunda línea de investigación se relaciona con la detección automática en audio de múltiples hablantes, dónde tanto su número y sus identidades son desconocidas de antemano. En ella se desarrollan y adaptan algunas de las anteriores técnicas a un sistema estándard de diarización basado en modelos ocultos de Markov y clustering jerárquico aglomerado de los datos. Evaluamos la aplicación de la dinámica dada por características basadas en retardos entre sensores (TDOA) con intención de mejorar el clustering o la detección y tratamiento de los solapamientos entre hablantes; evaluamos el impacto y las sinergias creadas con tecnologías como la detección del habla y la detección de eventos acústicos, integrándolas con el diarizador y se propone un nuevo método basado en clustering espectral. Además se adapta el sistema de diarización tanto para el procesamiento de programas de radio y televisión como para el seguimiento de locutores específicos. A lo largo del trabajo se resalta la fusión y combinación con las modalidades de vídeo e imagen, tanto en diarización como en seguimiento de hablantes. Técnicas basadas en ponderación según acierto o en filtros de partículas se proponen para combinar puntuaciones y probabilidades generadas por cada modalidad. Esta tesis se realizó en el contexto de varios proyectos internacionales y nacionales, entre los que se encuentra el proyecto europeo CHIL y el proyecto Catalán Tecnoparla; y en la participación en evaluaciones de tecnología como CLEAR, NIST Rich Transcription (RT), NIST Speaker Recognition Evaluation (SRE) y la evaluación española Albayzin en seguimiento.

During the past years, the adoption of Learning Management System (LMS) to support an e-learning process has been continuously growing. Hence, a potential need and meaningful factor to provide a personalized support, within the context of these systems, has been the identification of particular characteristics of students to provide adaptations of the system’s elements to the individual traits. One particular characteristic that has been little studied in a personalized e-learning process are the learning disabilities (LD) of students. Dyslexia is a common LD in Spanish-speaking university students, which is specifically referred to the manifestation of different difficulties in reading. Dyslexia requires special attention by higher educational institutions to detect, assess, and assist affected students during their learning process. Thereby, an open challenge has been identified from this implication: How to include Spanish-speaking university students with dyslexia and/or reading difficulties in an e-learning process? / Una necesidad potencial y un factor significativo para proporcionar un soporte personalizado, en el contexto de los Sistemas de Gestión del Aprendizaje (LMS), ha sido la identificación de las características de los estudiantes con el fin de proporcionar adaptaciones de los elementos del sistema a los rasgos individuales. Una característica particular que ha sido poco estudiada en un proceso de e-learning son las dificultades de aprendizaje (LD) de los estudiantes. La dislexia es una LD común en estudiantes universitarios de habla española, que se refiere específicamente a la manifestación de diferentes dificultades en la lectura. La dislexia requiere atención especial por las instituciones de educación superior para detectar, evaluar y asistir a los estudiantes afectados durante su proceso de aprendizaje. De este modo, un desafío abierto ha sido identificado: ¿Cómo incluir a los estudiantes universitarios de habla española con dislexia y/o dificultades de lectura en un proceso de e-learning?

In Wireless Multimedia Sensor Networks (WMSNs) the lifetime of battery operated visual nodes is limited by their energy consumption, which is proportional to the energy required for sensing, processing, and transmitting the data. The energy consumed in multimedia sensor nodes is much more than in the scalar sensors; a multimedia sensor captures images or acoustic signals containing a huge amount of data while in the scalar sensors a scalar value is measured (e.g., temperature). On the other hand, given the large amount of data generated by the visual nodes, both processing and transmitting image data are quite costly in terms of energy in comparison with other types of sensor networks. Accordingly, energy efficiency and prolongation of the network lifetime has become a key challenge in design and implementation of WMSNs. Clustering in sensor networks provides energy conservation, network scalability, topology stability, reducing overhead and also allows data aggregation and cooperation in data sensing and processing. Wireless Multimedia Sensor Networks (WMSNs) are characterized for directional sensing, the Field of View (FoV), in contrast to scalar sensors in which the sensing area usually is uniform and non-directional. Therefore, clustering and the other coverage-based techniques designed for WSNs, do not satisfy WMSNs. In WMSNs, sensor management policies are needed to assure balance between the opposite requirements imposed by the wireless networking and vision processing tasks. While reducing energy consumption by limiting data transmissions is the primary challenge of energy-constrained visual sensor networks, the quality of the image data and application, QoS, improve as the network provides more data. In such an environment, the optimization methods for sensor management developed for wireless sensor networks are hard to apply to multimedia sensor networks. Such sensor management policies usually employ the clustering methods which form clusters based on sensor neighbourhood or radiocoverage. But, as it was mentioned, because of the main difference between directional sensing region of multimedia sensors and the sensing range of scalar sensors, these schemes designed for WSNs, do not have efficiency for WMSNs. Moreover, sensor management strategies of WSNs do not consider the eventdriven nature of multimedia sensor networks, nor do they consider the unpredictability of data traffic caused by a monitoring procedure. This thesis, first, present a novel clustering mechanism based on the overlapping of the FoV of multimedia nodes. The proposed clustering method establishes clusters with grouping nodes that their FoVs overlap at least in a minimum threshold area. Two styles of cluster membership are offered by the mechanism depending on the desired network application; Single Cluster Membership (SCM) and Multi Cluster Membership (MCM). The name of MCM comes from the fact that a node may belong to multiple clusters, if its FoV intersects more than one cluster-head (CH) and satisfies the threshold area while in SCM each node belongs to exactly one cluster. Then, the proposed node management schemes designed for WMSNs are presented; the node selection and scheduling schemes manage the acts of the multimedia sensor nodes in a collaborative manner in clusters with employing the mentioned clustering method. Intra-Cluster Cooperation (ICC) and Intra&Inter-Cluster Cooperation (IICC) use the SCM and MCM clusters respectively. The monitoring period is optimized and the sensing region is divided among clusters and multimedia tasks are performed applying cooperation within and between clusters. The objective is conserving the residual energy of nodes to prolong the network lifetime. Finally, a hybrid architecture for WMSNs in order to energy efficient collaborative surveillance is proposed. The proposed mechanism employs a mixed random deployment of acoustic and visual sensor nodes. Acoustic sensors detect and localize the occurred event/object(s) in a duty-cycled manner by sampling the received signals and then trigger the visual sensor nodes covering the objects to monitor them. Hence, visual sensors are warily scheduled to be awakened just for monitoring the object(s) detected in their domain, otherwise they save their energy. Section B. 4 of Chapter I introduces the contributions of this thesis.

Since its discovery in 1928, Raman spectroscopy (RS) has produced a revolution in the fields of analytical chemistry and molecular detection. Thanks to the latest technical advances, the expectations of the applicability of RS in biology have increased. Most recently, RS emerged as an important candidate technology to detect and monitor the evolution of the biochemical content in biomedical samples non-invasively and with high specificity. However, the inherent properties of Raman scattering have limited its full exploitation for biomedical applications. In the past decade, Surface Enhanced Raman Scattering (SERS) and multivariate analysis have emerged as possible solutions for overcoming the low efficiency and the complexity of the Raman signals obtained from biological material. Until 2009, only a few studies had been reported using multivariate approaches, and these techniques were only employed to group different types of samples. Moreover, although the SERS effect was demonstrated for cells, SERS probes were not used in their full capacity to study complex biological processes inside cells. This thesis is a step towards combining and using statistical analysis and SERS to expand the applicability of RS in biochemistry: from single molecule to cell and tissue level. This mehtodology could reveal novel insights, otherwise inaccessible using previous techniques. Specifically, we began studying the changes in Raman spectra of a single DNA molecule and a RBC under stretching employing optical tweezers. SERS and statistical techniques such as 2D correlation and PCA were used to reveal important structural properties of those biological materials. An experiment to study intracellular pH changes in glioma cells after Photodynamic Treatment (PDT) was performed by using SERS probes embedded in the cells. The evolution in the SERS spectra was analyzed using 2D correlation. To the best of our knowledge, this study represents the first use of the 2D correlation technique to study cellular SERS spectra. Furthermore, more complex systems were investigated, to reveal the molecular evolution of cells or tissues undergoing a biochemical process. PCA was used to study how lipid metabolism varied in different breast cancer cell lines depending on the degree of malignancy. However, PCA does not provide meaningful components that could be assigned directly to molecular Raman spectra. Consequently, Multivariate Curve Resolution (MCR) was proposed and applied to extract physically and chemically meaningful molecular components that changed in cancer cells during the Epithelial to Mesenchymal transition (EMT). We monitored the retina composition ex-vivo when neuroinflammation was induced. Our study was the first application of MCR to decompose and monitor the molecular content of biological tissue with RS. Biomarkers for the early detection of neuroinflammation processes were identified and monitored. This is the first step in establising of a non-invasive and rapid screening technique for the early detection of multiple sclerosis or other neurodegenerative diseases in patients. Finally, the flexibility of MCR-ALS algorithm was exploited to remove the presence of background signals in Raman spectra of cytological studies that mask and degrade the results of a statistical analysis. Application of MCR-ALS enabled identification of molecular components that play an important role in the progression of breast cancer cells towards bone metastasis. This research demonstrated a powerful method that adds a new dimension to the field of analytical chemistry. Sensitive and highly specific information can be extracted non-invasively, rapidly, and without sample preparation. The samples can be monitored in vivo, quantifying molecular components difficult or impossible to obtain with current technology. / Desde que se descubrió la espectroscopia de Raman (ER) en 1928, esta técnica ha producido una revolución en el área de química analítica. Gracias a los últimos avances técnicos, las expectativas de aplicar ER en biomedicina han aumentado. La posibilidad de detectar y monitorizar la evolución del contenido bioquímico en muestras biomédicas de forma no invasiva con alta especificidad se ha convertido en una visión a perseguir. Sin embargo, las propiedades inherentes a la dispersión Raman han inhibido su completa explotación para aplicaciones biomédicas. En la última década, Surface Enhanced Raman spectroscopy (SERS) y el análisis multivariante se han erigido como posibles soluciones para superar la baja eficiencia y la complejidad de las señales Raman de material biológico. Hasta 2009, estas técnicas no habían sido explotadas para su uso en aplicaciones biomédicas. La presente tesis representa un paso hacia la combinación y el uso de análisis estadísticos y SERS para expandir la aplicabilidad de la ER en bioquímica: desde moléculas individuales hasta células y tejidos. Nuevos descubrimientos inaccesibles a técnicas bioquímicas usadas habitualmente, se han podido revelar con esta metodología. En concreto, empezamos estudiando cambios en el espectro Raman de una molécula individual de ADN y un glóbulo rojo (RBC) sometidos a diferentes estiramientos por medio de pinzas ópticas. Se han utilizado SERS y técnicas estadísticas como correlación 2D (2DC) y Análisis de Componentes Principales (PCA) para revelar importantes propiedades estructurales de esos materiales biológicos. Se realizó un experimento para estudiar los cambios de pH intracelulares en células gliales después del tratamiento fotodinámico (PDT) utilizando sondas SERS implantadas en el interior de las células. La evolución del espectro SERS fue analizado utilizando 2DC. Hasta donde sabemos, este estudio representa el primer uso de la técnica 2DC para estudiar espectros SERS celulares. Además, se han investigado sistemas más complejos para revelar la evolución molecular de células y tejidos a lo largo de un proceso bioquímico. Con este objetivo, se utilizó el PCA para estudiar el metabolismo lipídico en diferentes líneas celulares de cáncer de mama relacionándolo con su grado de malignidad. No obstante, el PCA no proporciona componentes significativos que podrían ser asignados directamente a espectros moleculares Raman. En consecuencia, se propuso la Multivariate Curve Resolution (MCR) para extraer componentes moleculares con significado físico y químico que cambiaban en las células cancerígenas durante la transición epitelio-mesenquima (EMT). En otra aplicación, se monitorizó la composición de la retina ex-vivo cuando se inducía una neuroinflamación. Nuestro estudio representaba la primera aplicación de MCR para descomponer y monitorizar el contenido molecular de un tejido biológico con ER. Se identificaron biomarcadores para la detección precoz de procesos neuroinflamatorios. Esto representa el primer paso hacia el establecimiento de una técnica no-invasiva y de diagnostico temprano de esclerosis múltiple u otras enfermedades neurodegenerativas en pacientes. Finalmente, se explotó la flexibilidad del algoritmo MCR-ALS para eliminar la presencia de ruido de fondo en el espectro de Raman para estudios citológicos que enmascaran y degradan los resultados del análisis estadístico. Gracias a eso, se pudieron identificar nuevos componentes moleculares que ejercían un papel muy importante en la progresión de células de cáncer de mama hacia la metástasis ósea. Esta investigación ha revelado un potente método que añade una nueva dimensión al campo de la química analítica. Se ha podido extraer información con alta especificidad y sensibilidad de forma no invasiva, rápida y sin preparación especial de la muestra. Las muestras pueden ser monitorizadas in vivo, cuantificando sus componentes moleculares difíciles o imposibles de extraer con la tecnología actual.