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Vol. 12. Núm. 3.
Páginas 260-269 (julio - septiembre 2015)
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Vol. 12. Núm. 3.
Páginas 260-269 (julio - septiembre 2015)
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Sistema Distribuido de Detección de Sismos Usando una Red de Sensores Inalámbrica para Alerta Temprana.
Quake Detection System Using Smartphone-based Wireless Sensor Network For Early Warning.
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Ana Zambrano Vizuete
Autor para correspondencia
anzamvi@posgrado.upv.es

Autor para correspondencia.
, Israel Pérez Llopis, Carlos Palau Salvador, Manuel Esteve Domingo
Departamento de Comunicaciones, Universitat Politècnica de València, Camino de Vera, no14, 46022, Valencia, España
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Resumen

El detectar eventos disruptivos usando sensores COTS como los utilizados en smartphones representa un gran desafío pero también una oportunidad interesante. En este artículo se presenta una arquitectura de sistema de tiempo real crítico, jerárquica y distribuida, que hace uso de smartphones que actúan como sensores a través de una aplicación de bajo consumo de energía que convierte a sus acelerómetros en acelerógrafos. Los smartphones desplegados forman una red de sensores que detecta, analiza y notifica un pico sísmico. El sistema optimiza cálculos distribuidos y capacidades de comunicación en smartphones para proveer tiempo extra para alertas tempranas en escenarios de desastre de tipo sísmico, aunque puede ser empleada como solución a otros desastres naturales. Se propone una solución innovadora de bajo coste que realiza análisis tanto espaciales como temporales, no presentes en otros trabajos, lo cual lo hace más preciso y personalizable permitiendo adaptarse a las características geográficas de la zona, de red, y recursos tanto humanos como monetarios. La arquitectura ha sido validada mediante una extensa evaluación, consiguiendo como resultado notificaciones tempranas que adelantan en decenas de segundos el pico máximo del sismo en la zona del epicentro y aún más para zonas más alejadas; y la considerable reducción de falsas alarmas. Adicionalmente la arquitectura propuesta incluye una administración post-evento que mejora la capacidad operativa, logística y de telecomunicaciones desde un solo nivel central, y al mismo tiempo, mantiene al usuario informado de centros de refugios cercanos, mejores rutas, rutas seguras para una mejor decisión.

Palabras clave:
Acelerómetros
Arquitectura
Detección Distribuida
Integración Multi-sensor
Tiempo real.
Abstract

Detecting disruptive events using COTS sensors like the ones embedded in smartphones is a difficult challenge but also an interesting opportunity. In this paper, we present a distributed, reliable, hierarchical and hard real-time system architecture of smartphones acting as opportunistic sensor nodes. Using a low energy-consumption application, we have used the smartphones inertial sensor as an accelerograph. The deployed smartphones and the application form a low-cost wireless sensor network, that detects, analyses and notifies a seismic-peak. The systems optimizes the distributed calculations in the smartphones; communication capabilities and integration in order to provide extra time for early warning in disaster scenarios (e.g. earthquakes), although the architecture may be extended to other disruptive and rare events. We propose an innovative real-time solution which considers time and spatial analyses, not present in another works, making it more precise and customizable, coupling it to the features of the geographical zone, network and resources, so as providing evidence of the feasibility of earthquake early warning using a distributed network of cell phones. The architecture has been validated by extensive evaluation and the most relevant result has been the improvement in notifications delivery about a seismic-peak 12seconds earlier than previous works in the epicenter zone, and a reduction in the number of false positives. Additionally the proposed architecture includes a post-event management to help users and strengthen coordination between aid-agencies in order to optimize human resources and time to implement measures in order to eliminate negative effects on the population.

Keywords:
Accelerometers
Architecture
Distributed detection
Multisensor integration
Real Time.
Referencias
[Aguiar et al., 2010]
Aguiar R.; García E.; Villamarín J.; “Leyes de Atenuación para Sismos Corticales y de Subducción Para el Ecuador”; Revista Ciencia; Escuela Politécnica del Ejercito; Vol 13.1; 1-18; 2010.
[Allen, 2011]
Allen, R., 2011. “Seconds Before the Big One: Progress in Earthquake Alarms Scientific American 2011 Permanent Address: http://www.scientificamerican.com/article.cfm?id=tsunami-seconds-before-the-big-one.
[Beauval et al., 2010]
C. Beauval, H. Yepes, W. Bakun, J. Egred, A. Alvarado, J.C. Singaucho.
Historical Earthquakes in the Sierra of Ecuador (1587-1996).
Geophysical Journal International, 181 (2010), pp. 1613-1633
[Bimal and Khushbu, 2010]
Bimal, G., Khushbu, S., 2010. Analysis of The Emerging Android Market. Master Thesis – San José State University - Department Of General Engineering.
[Developer and Android, 2015]
Developer Android. Available at: http://developer.android.com/about/dashboards/index.html.
[Bormann et al., 2012]
Bormann, P., Engdahl, B., and Kind, R., 2012. Seismic Wave Propagation and Earth models. In P. Bormann (Ed.), New Manual of Seismological Observatory Practice 2 (NMSOP2) (pp. 1-105).
[Carreño et al., 1999]
Carreño, E.; Bravo, B.; Suarez, A. y Tordesillas, M. ; Registro y Tratamiento de Acelerogramas; Física de la Tierra; ISSN: 0214-4557; 1999.
[Enrique de Lucas, 2010]
Enrique de Lucas; Manuel Javier Miguel García; Algoritmos de Triggering para Detección de Eventos y Su Aplicación Para Detección de Dust Devils Sobre FPGAS; Universidad Complutense de Madrid -Facultad de Informática; 2010.
[Chandy et al., 2009]
Chandy, R., Rita, A. and Skjellu, Q., 2009. QuakeCast: Distributed Seismic Early Warning. Caltech Undergraduate Research Journal Winter 2011.
[Cheng, 2011]
Cheng, G., 2011. How to Convert 3-Axis Directions and Swap X-Y Axis of Accelerometer Data within Android(Driver. FreeScale, Document Number AN4317.
[Cisco Systems, 5208]
Cisco Systems, Inc, 2014. Cisco Visual Networking Index: Global Mobile Data Traffic Forecast Update 2013-2018 Available at: http://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/service-provider/visual-networking-index-vni/white_paper_c11-520862.html.
[Cochran, 1963]
W.G. Cochran.
Sampling Techniques.
2nd Edition, John Wiley and Sons, Inc, (1963),
[Coulouris et al., 2143]
Coulouris, G.; Dollimore, J.; Kindberg, T. ; Blair, G. Distributed System: Concepts and Design, Addison Wesley, 2011, ISBN 978-0-13-214301.
[Ervasti et al., 2011]
Ervasti, M., Dashti, S., Reilly, J., Bray, J.D., Bayen, A., Glaser, S., 2011. IShake: Mobile Phones as Seismic Sensors – User Study Findings. Proceedings of the 10th international Conference on Mobile and Ubiquitous Multimedia, NUM 11, 43-52.
[Faulkner et al., 2011]
Faulkner, M., Olson, M., Chandy, R., Krause, J., Chandy, M., Krause, A., 2011. The next big one: Detecting earthquakes and other rare events from community-based sensors. ACM/IEEE International Conference on Information Processing in Sensor Networks IPSN’11, 10.
[Finazzi and Fasso, 2014]
Finazzi, F.; Fasso, A., 2014, Earthquake monitoring using volunteer smartphone-based sensor networks, Proceedings of the METMA VII and GRASPA14 Conference. Torino (IT).
[Gelenbe and Wu, 2012]
E. Gelenbe, F.J. Wu.
Large scale simulation for human evacuation and rescue.
Computers and Mathematics with Applications, 64 (2012), pp. 3869-3880
[Google, 2015]
Google Cloud Plataform-official Site. Available at http://cloud.google.com/.
[Gorbil and Gelenbe, 2011]
Gorbil, G., Gelenbe, E., 2011, Opportunistic Communications for Emergency Support Systems, Proceedings of the 2nd International Conference on Ambient Systems, Networks and Technologies, the 8th International Conference on Mobile Web information Systems, Niagara Falls, Canada, 19-21,2011.
[Herron and Latimer, 2011]
Herron, D. and Latimer, R., 2011, First Steps in Seismic Interpretation, ISBN 978-1-56080-280-8, Vol.16, Chapter 6.
[Hunkeler et al., 2008]
Hunkeler, U., Truonh, H.L. and Standford-Clark, A., 2008. MQTT-S A publish/subscribe protocol for Wireless Sensor Networks. Communication Systems Software and Middleware and Workshops, 978-1-4244-1796-4, 791-798.
[IGEPN, 2011]
Instituto Geofísico de la Escuela Politécnica Nacional del Ecuador (IGEPN), 2011 Informe sísmico para el Ecuador Available: http://www.igepn.edu.ec/images/collector/collection/informes-de-actividad-sismica/informe_ssmico_para_el_ao_2011_final.pdf.
[Kontogiannis and Kossiavelou, 1999]
T. Kontogiannis, Z. Kossiavelou.
Stress and team performance: principles and challenges for intelligent decision aids.
Safety Science., 33 (1999), pp. 103-106
[Kruskal and Wallis, 2004]
W. Kruskal, W.A. Wallis.
Use of Ranks in One-Criterion Variance Analysis.
Journal of the American Statistical Association, 3 (2004),
[Kwapisz et al., 2010]
R. Kwapisz, G. Weiss, S. Moore.
Activity Recognition using Cell Phone Accelerometers.
SIGKDD Explorations, 12 (2010), pp. 74-82
[Mohan et al., 2008]
Mohan, P., Padmanabhan, V.N., and Ramjee, R., 2008, Nericell: rich monitoring of road and traffic conditions using mobile smartphones. In SenSys’08: Proceedings of the 6th ACM conference on Embedded network sensor systems.
[Raghu Gantl et al., 2011]
Raghu Gantl, K., Fan Ye, and Hui Lei, 2011, Mobile Crowdsensing: Current State and Future Challenges, IEEE Communications Magazine – November 2011, 32-39.
[Robusto, 1957]
C. Robusto.
The cosine-Haversine formula.
The American mathematical Monthly, (1957), pp. 38-40
[STGR, 2012]
Secretaría Técnica de Gestión de Riesgos Ecuador (STGR), 2012. (last visited January 2013). Guía para la incorporación de la variable de riesgo en la Gestión integral de nuevos proyectos de infraestructura. 99-108, Available: http://www.gestionderiesgos.gob.ec/.
[Sharma et al., 2010]
B. Sharma, A. Klumar, V.M. Murthy.
Evaluation of Seismic Events Detection Algorithms.
Journal Geological Society of India, 75 (2010), pp. 533-538
[Sheng et al., 2005]
X. Sheng, Y. Zhang, D. Pham, G. Lambaré.
Antileakage Fourier transform for seismic data regulation.
Geophysics, 70 (2005), pp. 87-95
[Suzuki et al., 2007]
Suzuki, M., Saruwatari, S., Kurata, N. and Morikawa, H., 2007. Demo Abstract: A High-Density Earthquake Monitoring System Using Wireless Sensor Networks. Proceedings of the 5th international conference on Embedded networked sensor systems, 373-374.
[Geological Survey, 2013]
U.S. Geological Survey (USGS), 2013. Earthquake Hazards Program. http://earthquake.usgs.gov/earthquakes/world/world_deaths.php.
[Warapon et al., 2011]
Warapon, N., Triyason, T., Angsuchotmetee, C., Tilkanont, P., 2011, Emergency Service Warning System Using SIP for Integrated Media, Networked Computing and Advanced Information Management (NCM), 2010 Sixth International, 978-89-88678-26-8, 312-317.
[Wasserman, 2010]
Wasserman, A. I; 2010; Software Engineering Issues for Mobile Application Development FoSER 10, Proceedings of the FSE/SDP workshop on Future of software engineering research; pp.397-400. USA.
[Wood and Neumann, 1931]
Wood, H.O. and Neumann, F., 1931. Modified Mercalli Intensity Scale. Bulletin of the Seismological Society of America 21, 4, 277-283.
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