A data-driven framework for air quality sensor networks

In this article, we present our research vision of a framework for obtaining quality data in air quality monitoring networks using low-cost sensors (LCSs). The use of LCS networks is gaining increasing acceptance in many IoT air quality applications. However, data quality and reliability issues are...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Ferrer Cid, Pau|||0000-0003-2112-8516, Paredes Ahumada, Juan Antonio, Allka, Xhensilda|||0000-0003-2187-9985, Guerrero Zapata, Manel|||0000-0002-7983-2525, Barceló Ordinas, José María|||0000-0002-9738-2425, García Vidal, Jorge|||0000-0001-5969-1182
Tipo de recurso: artículo
Fecha de publicación:2024
País:España
Institución:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Repositorio:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Idioma:inglés
OAI Identifier:oai:upcommons.upc.edu:2117/408849
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/2117/408849
https://dx.doi.org/10.1109/IOTM.001.2300112
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Internet of things
Machine learning
Air quality
Sensor networks
Data quality
Internet de les coses
Aprenentatge automàtic
Aire -- Qualitat
Xarxes de sensors
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació::Telemàtica i xarxes d'ordinadors
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic
id ES_a8d2ca7a84e67da20f127cb528cba23f
oai_identifier_str oai:upcommons.upc.edu:2117/408849
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
spelling A data-driven framework for air quality sensor networksFerrer Cid, Pau|||0000-0003-2112-8516Paredes Ahumada, Juan AntonioAllka, Xhensilda|||0000-0003-2187-9985Guerrero Zapata, Manel|||0000-0002-7983-2525Barceló Ordinas, José María|||0000-0002-9738-2425García Vidal, Jorge|||0000-0001-5969-1182Internet of thingsMachine learningAir qualitySensor networksData qualityInternet de les cosesAprenentatge automàticAire -- QualitatXarxes de sensorsÀrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació::Telemàtica i xarxes d'ordinadorsÀrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàticIn this article, we present our research vision of a framework for obtaining quality data in air quality monitoring networks using low-cost sensors (LCSs). The use of LCS networks is gaining increasing acceptance in many IoT air quality applications. However, data quality and reliability issues are a major barrier to widespread adoption, which means that the pre-processing tasks that are critical to achieving the required levels of data quality are crucial aspects of LCS network designs. The proposed framework takes advantage of a layered architecture, which has also proven useful in other fields, and from which we show the challenges and state-of-the-art techniques for obtaining quality data. In addition, we show its usefulness in application cases, including a real case with data measured by a LCS deployment measuring O 3 in the area of Barcelona, Spain.This work is supported by Grant PID2022-138155OB-I00 funded by MCIN/AEI/ 10.13039/501100011033 and by “ERDF A way of making Europe”, CDTI MIG20221061, by regional project 2021SGR-01059, and with the support of Secretaria d’Universitats i Recerca de la Generalitat de Catalunya i del Fons Social Europeu.Peer ReviewedInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)20242024-01-1120242024-05-30journal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501AMhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aainfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/2117/408849https://dx.doi.org/10.1109/IOTM.001.2300112reponame:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPCinstname:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)InglésengAgencia Estatal de Investigación http://doi.org/10.13039/501100011033 Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023 PID2022-138155OB-I00 TECNICAS BASADAS EN DATOS PARA MEJORAR LA CALIDAD DE LA INFORMACION EN REDES DE NODOS IOTopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessoai:upcommons.upc.edu:2117/4088492026-05-27T15:37:01Z
dc.title.none.fl_str_mv A data-driven framework for air quality sensor networks
title A data-driven framework for air quality sensor networks
spellingShingle A data-driven framework for air quality sensor networks
Ferrer Cid, Pau|||0000-0003-2112-8516
Internet of things
Machine learning
Air quality
Sensor networks
Data quality
Internet de les coses
Aprenentatge automàtic
Aire -- Qualitat
Xarxes de sensors
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació::Telemàtica i xarxes d'ordinadors
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic
title_short A data-driven framework for air quality sensor networks
title_full A data-driven framework for air quality sensor networks
title_fullStr A data-driven framework for air quality sensor networks
title_full_unstemmed A data-driven framework for air quality sensor networks
title_sort A data-driven framework for air quality sensor networks
dc.creator.none.fl_str_mv Ferrer Cid, Pau|||0000-0003-2112-8516
Paredes Ahumada, Juan Antonio
Allka, Xhensilda|||0000-0003-2187-9985
Guerrero Zapata, Manel|||0000-0002-7983-2525
Barceló Ordinas, José María|||0000-0002-9738-2425
García Vidal, Jorge|||0000-0001-5969-1182
author Ferrer Cid, Pau|||0000-0003-2112-8516
author_facet Ferrer Cid, Pau|||0000-0003-2112-8516
Paredes Ahumada, Juan Antonio
Allka, Xhensilda|||0000-0003-2187-9985
Guerrero Zapata, Manel|||0000-0002-7983-2525
Barceló Ordinas, José María|||0000-0002-9738-2425
García Vidal, Jorge|||0000-0001-5969-1182
author_role author
author2 Paredes Ahumada, Juan Antonio
Allka, Xhensilda|||0000-0003-2187-9985
Guerrero Zapata, Manel|||0000-0002-7983-2525
Barceló Ordinas, José María|||0000-0002-9738-2425
García Vidal, Jorge|||0000-0001-5969-1182
author2_role author
author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Internet of things
Machine learning
Air quality
Sensor networks
Data quality
Internet de les coses
Aprenentatge automàtic
Aire -- Qualitat
Xarxes de sensors
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació::Telemàtica i xarxes d'ordinadors
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic
topic Internet of things
Machine learning
Air quality
Sensor networks
Data quality
Internet de les coses
Aprenentatge automàtic
Aire -- Qualitat
Xarxes de sensors
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació::Telemàtica i xarxes d'ordinadors
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic
description In this article, we present our research vision of a framework for obtaining quality data in air quality monitoring networks using low-cost sensors (LCSs). The use of LCS networks is gaining increasing acceptance in many IoT air quality applications. However, data quality and reliability issues are a major barrier to widespread adoption, which means that the pre-processing tasks that are critical to achieving the required levels of data quality are crucial aspects of LCS network designs. The proposed framework takes advantage of a layered architecture, which has also proven useful in other fields, and from which we show the challenges and state-of-the-art techniques for obtaining quality data. In addition, we show its usefulness in application cases, including a real case with data measured by a LCS deployment measuring O 3 in the area of Barcelona, Spain.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024
2024-01-11
2024
2024-05-30
dc.type.none.fl_str_mv journal article
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
AM
http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.openaire.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
format article
dc.identifier.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/2117/408849
https://dx.doi.org/10.1109/IOTM.001.2300112
url https://hdl.handle.net/2117/408849
https://dx.doi.org/10.1109/IOTM.001.2300112
dc.language.none.fl_str_mv Inglés
eng
language_invalid_str_mv Inglés
language eng
dc.relation.none.fl_str_mv Agencia Estatal de Investigación http://doi.org/10.13039/501100011033 Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023 PID2022-138155OB-I00 TECNICAS BASADAS EN DATOS PARA MEJORAR LA CALIDAD DE LA INFORMACION EN REDES DE NODOS IOT
dc.rights.none.fl_str_mv open access
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.openaire.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv open access
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
publisher.none.fl_str_mv Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
instname:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
instname_str Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
reponame_str UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
collection UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869415931473559552
score 15.812455

Similares en LA Referencia