Smart homes are residences equipped with information and communication technologies that anticipate and respond to the needs of the occupants. Despite the numerous research and industrial efforts, today only few expensive smart homes have been built and sold. The reason behind this slow uptake is the technology-driven approach characterizing existing solutions. The doctoral Thesis aims at demonstrating that a smart home can provide functionalities designed with a user-centered approach, taking into account ergonomic considerations about domestic activity and human cognition. This is achieved in collaboration with cognitive ergonomists, which help "minding the gap" between human context and machine-understandable context. Using off-the-shelf and lightweight instrumentation (also minimizing privacy concerns), extending existing context modeling, reasoning and management tools and following the Ubiquitous Computing principles, the doctoral work led to the following achievements: (i) the inter-disciplinary design of suitable functionalities, in collaboration with cognitive ergonomists; (ii) the design of a context-aware system that captures and reasons about uncertain contextual information in a distributed fashion; (ii) the realization of a working prototype that demonstrates the provision of energy-saving and comfort-preserving functionalities.

L'évolution des systèmes pendant leur vie opérationnelle est incontournable. Les systèmes sûrs de fonctionnement doivent évoluer pour s'adapter à des changements comme la confrontation à de nouveaux types de fautes ou la perte de ressources. L'ajout de cette dimension évolutive à la fiabilité conduit à la notion de résilience informatique. Parmi les différents aspects de la résilience, nous nous concentrons sur l'adaptativité. La sûreté de fonctionnement informatique est basée sur plusieurs moyens, dont la tolérance aux fautes à l'exécution, où l'on attache des mécanismes spécifiques (Fault Tolerance Mechanisms, FTMs) à l'application. A ce titre, l'adaptation des FTMs à l'exécution s'avère un défi pour développer des systèmes résilients. Dans la plupart des travaux de recherche existants, l'adaptation des FTMs à l'exécution est réalisée de manière préprogrammée ou se limite à faire varier quelques paramètres. Tous les FTMs envisageables doivent être connus dès le design du système et déployés et attachés à l'application dès le début. Pourtant, les changements ont des origines variées et, donc, vouloir équiper un système pour le pire scénario est impossible. Selon les observations pendant la vie opérationnelle, de nouveaux FTMs peuvent être développés hors-ligne, mais intégrés pendant l'exécution. On dénote cette capacité comme adaptation agile, par opposition à l'adaptation préprogrammée. Dans cette thèse, nous présentons une approche pour développer des systèmes sûrs de fonctionnement flexibles dont les FTMs peuvent s'adapter à l'exécution de manière agile par des modifications à grain fin pour minimiser l'impact sur l'architecture initiale. D'abord, nous proposons une classification d'un ensemble de FTMs existants basée sur des critères comme le modèle de faute, les caractéristiques de l'application et les ressources nécessaires. Ensuite, nous analysons ces FTMs et extrayons un schéma d'exécution générique identifiant leurs parties communes et leurs points de variabilité. Après, nous démontrons les bénéfices apportés par les outils et les concepts issus du domaine du génie logiciel, comme les intergiciels réflexifs à base de composants, pour développer une librairie de FTMs adaptatifs à grain fin. Nous évaluons l'agilité de l'approche et illustrons son utilité à travers deux exemples d'intégration : premièrement, dans un processus de développement dirigé par le design pour les systèmes ubiquitaires et, deuxièmement, dans un environnement pour le développement d'applications pour des réseaux de capteurs.

Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'intelligence ambiante (Ambient Intelligence - AMI). Les systèmes d'intelligence ambiante sont des systèmes interactifs composés de plusieurs éléments hétérogènes. D'un point de vue matériel, les composants de ces systèmes peuvent être divisés en deux catégories principales : les capteurs, que le système utilise pour observer son environnement, et les effecteurs, à travers lesquels le système agit sur son environnement afin d'exécuter des tâches spécifiques. D'un point de vue fonctionnel, l'objectif des systèmes d'intelligence ambiante est d'activer certains effecteurs, sur la base des mesures réalisées par des capteurs. Toutefois, les capteurs et les effecteurs peuvent subir des défaillances. Notre motivation dans cette thèse est de munir les systèmes ambiants de capacités d'auto-détection des pannes, pour leur permettre de vérifier de manière autonome si les actions prévues ont été effectuées correctement par les effecteurs. Pour résoudre ce problème, on pourrait appliquer des techniques classiques en automatique, et ainsi prédéterminer des boucles de régulation ad-hoc utilisant les capteurs disponibles. Cependant, une particularité des systèmes ambiants est leur ouverture : les ressources physiques (principalement les capteurs et effecteurs) ne sont pas nécessairement connues au moment de la conception, mais elles sont plutôt découvertes dynamiquement lors de l'exécution. En conséquence, ces boucles de régulation ne peuvent pas être établies à l'avance. Nous proposons une nouvelle approche dans laquelle la stratégie de détection de défaillances dans un système ambiant est déterminée dynamiquement lors de l'exécution. Pour cela, les couplages entre capteurs et effecteurs ne sont pas déterminés par le concepteur du système, mais déduits automatiquement lors de l'exécution. Ceci est rendu possible par la modélisation des caractéristiques des capteurs, des effecteurs, ainsi que des phénomènes physiques (que nous appelons effets) qui sont attendus dans l'environnement ambiant quand une action donnée est effectuée par un effecteur. Ces effets sont utilisés lors du fonctionnement du système pour lier les effecteurs (produisant les effets) avec les capteurs correspondants (détectant les effets). Nous introduisons une plateforme de détection des pannes qui génère à l'exécution un modèle de prédiction des valeurs attendues sur les capteurs. Ce modèle, de nature hétérogène (il mêle flots de données et automates finis) est exécuté par un outil adapté (ModHel'X) de façon à fournir les valeurs attendues à chaque instant. Notre plateforme compare alors ces valeurs avec les valeurs réellement mesurées de façon à détecter les défaillances.

L'habitat intelligent est l'objet de nombreux travaux de recherche. Il permet d'assister des personnes âgées ou handicapées, d'améliorer le confort, la sécurité ou encore d'économiser de l'énergie. Aujourd'hui, l'informatique ubiquitaire se développe et s'intègre dans l'habitat intelligent notamment en apportant la sensibilité au contexte. Malheureusement, comprendre ce qui se passe dans une maison n'est pas toujours facile. Dans cette thèse, nous explicitons comment le contexte peut permettre de déployer des services adaptés aux activités et aux besoins des habitants. La compréhension du contexte passe par l'installation de capteurs mais aussi par l'abstraction des données brutes en données intelligibles facilement exploitables par des humains et des services. Nous mettons en avant une architecture multi-couches de fusion de données permettant d'obtenir des données contextuelles de niveaux d'abstraction différents. La mise en place des couches basses y est présentée en détail avec l'application de la théorie des fonctions de croyance pour l'abstraction de données brutes issues de capteurs. Enfin, sont présentés le déploiement d'un prototype nous ayant permis de valider notre approche, ainsi que les services déployés.

On a daily basis humans interact with an increasing variety of personal electronic devices, ranging from laptops, tablets, smartphones, and e-readers to shared devices such as projected displays and interactive, digital tabletops. An emerging area of study focuses on understanding how these devices can be used together to support collaborative work. Where prior research has shown benefits of devices used individually, there is currently a lack of understanding of how devices should be used in conjunction to optimize a group's performance. In particular, the research presented in this dissertation combines qualitative and quantitative analyses of group work in three empirical studies to link the use of shared and personal devices to changes in group performance and process. In the first study, participants performed an optimization task with either a single, shared projected display or with the shared, projected display and personal laptops. Analyses of study data indicated that when personal displays were present, group performance was improved for the optimization task ($p = 0.025$). However, personal devices also reduced a group's ability to coordinate ($p = 0.016$). Additionally, when personal devices were present, individuals primarily used those devices instead of dividing time between their laptops and the shared display. To further investigate the support that shared displays provide groups, and in particular, how shared displays might support group work in multi-display settings, a follow-up study was conducted. The second study investigated how two different types of shared displays supported group work. In particular, shared workspaces, which allowed multiple users to simultaneously interact with shared content, and status displays, which provided awareness of the overall problem state to groups, were investigated. While no significant impact on group performance was observed between the two shared display types, qualitative analysis of groups working in these conditions provided insight into how the displays supported collaborative activities. Shared workspace displays provided a visual reference that aided individuals in grounding communication with their collaborators. On the other hand, status displays enabled the monitoring of a group's overall task progress. Regardless of which display was present, an individual's gaze and body position relative to the shared display supported the synchronization of group activities. Finally, where the previous two studies identified collaborative activities that were supported by the use of shared and personal displays, the experimental task performed by participants did not explore the transfer of task materials between shared and personal devices or alternative personal and shared devices. The third study addressed these limitations through the adoption of a new experimental task that enabled the exploration of how the manipulation of task artefacts supported collaborative activities, and alternative shared and personal devices in the form of interactive digital tabletops and tablet computers. In particular, the third study compared how personal and shared displays supported sensemaking groups working under three conditions: with shared, digital tables, with shared digital tables plus personal tablets, and with only personal tablets. Quantitative analyses revealed that the presence of the shared, digital tabletop significantly improved a group's ability to perform the sensemaking task ($p = 0.019$). Further, qualitative analyses revealed that the table supported key sensemaking activities: the prioritization of task materials, the ability to compare data, and the formation of group hypotheses. This dissertation makes four primary contributions to the field of Computer Supported Cooperative Work. First, it identifies cases where the presence of shared and personal displays provide performance benefits to groups, and through qualitative analyses links these performance benefits to group processes. Second, observed uses are grounded in an established process model, and used to identify collaborative activities that are supported by personal and shared devices. Third, equity of participation on shared displays is found to positively correlate ($p = 0.028$), and equity of participation on personal displays is found to negatively correlate ($p = 0.01$) with group performance for sensemaking tasks. Fourth, the method for studying group process and performance based on teamwork and taskwork provides a useful foundation for future studies of collaborative work.

The care of individuals with concerns about development, health, and wellness is often a difficult, complicated task and may rely on a team of diverse caregivers. There are many decisions that caregivers must make to help ensure that the best care and health monitoring are administered. For my dissertation work, I have explored the use of embedded capture and access to support decision-making for caregivers. Embedded capture and access integrates simple and unobtrusive capture and useful access, including trending information and rich data, into existing work practices. I hypothesized that this technology encourages more frequent access to evidence, increased collaboration amongst caregivers, and decisions made with higher confidence. I have explored this technology through real world deployments of new embedded capture and access applications in two domains. For the first domain, I have developed two applications to support decision-making for caregivers administering therapy to children with autism. The first application, Abaris, supports therapists working with a single child in a home setting, and the second application, Abaris for Schools, extends the ideas of Abaris for use in a school setting for many teachers working with multiple children. The second domain I have explored is decision-making for parents of newborn children. In particular, I developed and evaluated embedded capture and access technology to support parents, pediatricians, and secondary childcare providers in making decisions about whether a child s development is progressing normally in order to promote the earlier detection of developmental delays.

This dissertation proposes principles for the design of ubiquitous health monitoring applications that support reflection and learning in context of diabetes management. Due to the high individual differences between diabetes cases, each affected individual must find the optimal combination of lifestyle alterations and medication through reflective analysis of personal diseases history. This dissertation advocates using technology to enable individuals' proactive engagement in monitoring of their health. In particular, it proposes promoting individuals' engagement in reflection by exploiting breakdowns in individuals' routines or understanding; supporting continuity in thinking that leads to a systematic refinement of ideas; and supporting articulation of thoughts and understanding that helps to transform insights into knowledge. The empirical evidence for these principles was gathered thought the deployment studies of three ubiquitous computing applications that help individuals with diabetes in management of their diseases. These deployment studies demonstrated that technology for reflection helps individuals achieve their personal disease management goals, such as diet goals. In addition, they showed that using technology helps individuals embrace a proactive attitude towards their health indicated by their adoption of the internal locus of control.

Many disciplines spend considerable resources studying behavior. Tools range from pen-and-paper observation to biometric sensing. A tool's appropriateness depends on the goal and justification of the study, the observable context and feature set of target behaviors, the observers' resources, and the subjects' tolerance to intrusiveness. We present two systems: Viz-A-Vis and Tableau Machine. Viz-A-Vis is an analytical tool appropriate for onsite, continuous, wide-coverage and long-term capture, and for objective, contextual, and detailed analysis of the physical actions of subjects who consent to overhead video observation. Tableau Machine is a creative artifact for the home. It is a long-lasting, continuous, interactive, and abstract Art installation that captures overhead video and visualizes activity to open opportunities for creative interpretation. We focus on overhead video observation because it affords a near one-to-one correspondence between pixels and floor plan locations, naturally framing the activity in its spatial context. Viz-A-Vis is an information visualization interface that renders and manipulates computer vision abstractions. It visualizes the hidden structure of behavior in its spatiotemporal context. We demonstrate the practicality of this approach through two user studies. In the first user study, we show an important search performance boost when compared against standard video playback and against the video cube. Furthermore, we determine a unanimous user choice for overviewing and searching with Viz-A-Vis. In the second study, a domain expert evaluation, we validate a number of real discoveries of insightful environmental behavior patterns by a group of senior architects using Viz-A-Vis. Furthermore, we determine clear influences of Viz-A-Vis over the resulting architectural designs in the study. Tableau Machine is a sensing, interpreting, and painting artificial intelligence. It is an Art installation with a model of perception and personality that continuously and enduringly engages its co-occupants in the home, creating an aura of presence. It perceives the environment through overhead cameras, interprets its perceptions with computational models of behavior, maps its interpretations to generative abstract visual compositions, and renders its compositions through paintings. We validate the goal of opening a space for creative interpretation through a study that included three long-term deployments in real family homes.

El uso creciente de dispositivos móviles, infraestructuras inalámbricas e Internet está cambiando nuestra vida diaria, no solo la manera en que nos comunicamos o compartimos información, sino también cómo nos relacionamos con el entorno. A través de nuestras interacciones con estas tecnologías, accedemos y generamos una membrana de información que se cierne sobre los espacios donde vivimos y que visitamos. Sin embargo, esta capa de información solo modela de manera imperfecta la realidad debido a una digitalización tosca y a limitaciones tecnológicas, que hacen peligrar la interacción humana. Por otro lado, la presencia de esta información geográfica ubicua generada por los usuarios abre nuevas perspectivas para la comprensión de las actividades humanas en el espacio y el tiempo. Esta tesis acepta el reto de investigar estos aspectos de las interacciones humanas con la información geográfica ubicua. Con un enfoque cualitativo y cuantitativo, discernimos las implicaciones de la integración de información geográfica ubicua y las resultantes estrategias de los usuarios para hacer frente a la incertidumbre espacial. Entonces, explotamos esta contribución para analizar enfoques novedosos con el objetivo de inferir actividades espacio-temporales de individuos y grupos respetando su privacidad. Demostramos la aplicabilidad de nuestras soluciones en los ámbitos de la investigación de mercados y el urbanismo. / The increasing use of mobile devices, wireless infrastructures, and the Internet is changing our daily lives, not only in the way we communicate with each other or share information but also how we relate to the environment. Through our interactions with these technologies we access and generate an informational membrane, hovering over the spaces we live in and visit. However, this information layer only imperfectly models the reality due to coarse digitization and technological limitations, challenging the human interaction. On the other hand, the presence of this user-generated ubiquitous geographic information opens novel perspectives in understanding human activities over space and time. This thesis takes on the challenge of exploring these aspects of human interactions with ubiquitous geographic information. Through qualitative lenses, we discern the implications of the integration of ubiquitous geographic information and the resulting users strategies to cope with spatial uncertainty. Then, we exploit this contribution to explore novel approaches to infer individuals and groups time-space activities with respect to their privacy. We demonstrate the applicability of our solutions in the domains of market research and urbanism.

Zugl.: Saarbrücken, Univ., Diss., 2006