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Human interactions are fundamentally based on normative principles. Particularly in social contexts, human behaviours are affected by social norms. Individuals expect certain behaviours from other people, who are perceived to have an obligation to act according to the expected behaviour. Giving robots the ability to interact with humans, on human terms, is an open challenge. People are more willing to accept robotic systems in daily life when the robots engage in socially desirable behaviours with benevolent interaction styles. Furthermore, allowing robots to reason in social situations, which involve a set of social norms generating expectations, may improve the dynamics of human-robot interactions and the self-evaluation processes of robot's behaviours.

L’attuale realt`a imprenditoriale `e fortemente influenzata dalla dinamicit`a dei mercati e dai continui progressi tecnologici. Queste tendenze trovano pratica realizzazione nel modello di organizzazione flessibile, che punta a massimizzare la capacit`a di rispondere con efficacia alle sfide della complessit`a ambientale. La conoscenza, considerata un nuovo fattore di produzione, diventa un elemento chiave nei processi aziendali. Sempre di pi`u, negli ultimi anni `e cresciuta la consapevolezza delle imprese dell’effettivo valore di una corretta gestione della conoscenza. L’uso di strumenti propri del Knowledge Management nelle organizzazioni `e divenuto una pratica comune. Una caratteristica fondamentale della conoscenza, inoltre, `e l’essere strettamente legata alla capacit`a di compiere azioni. Solo chi conosce `e infatti capace di prendere le giuste decisioni ed agire di conseguenza. Prendere decisioni riguardanti sistemi complessi (come per esempio, gestire attivit`a organizzative e processi industriali o controllare dispositivi robotici in ambienti dinamici) `e un compito che, molto spesso, va oltre le capacit`a cognitive umane. Questo `e dovuto al fatto che le variabili che influenzano il sistema sono, generalmente, soggette a complesse interdipendenze. Per questo motivo predire il risultato finale pu`o risultare piuttosto complicato. Il giudizio di un esperto umano, dunque, si discosta dalla decisione ottima al crescere della complessit`a dei processi decisionali. In quelle situazioni in cui la precisione `e fondamentale, la qualit`a delle decisioni `e molto importante. Una sfida per la comunit`a scientifica `e infatti riuscire ad elaborare tecniche e modelli per superare il limite umano. Nella tesi presentata vengono affrontati essenzialmente due grossi problemi riguardanti le organizzazioni dell’Information and Communication Technology: il riuso del software e la selezione dei progetti aziendali. Il riuso del software (Software Reuse) non `e semplicemente un problema tecnico ma anche e soprattutto un problema di gestione della conoscenza. Il Riuso `e comunemente definito come un ulteriore utilizzo o un ripetuto uso di un artefatto. Un nuovo prodotto pu`o, quindi, essere realizzato utilizzando una serie di elementi (nel caso in esame, possono essere componenti software o hardware) prodotti in precedenza. Gestire in maniere efficiente la conoscenza aziendale permette, per esempio, di trovare possibili candidati per il riuso da un’apposita repository. La selezione dei progetti aziendali (Project Selection) riguarda la scelta della migliore tra le alternative possibili sulla base di un’analisi costi/benefici. Per decidere quali tra i progetti proposti `e pi`u conveniente sviluppare, occorre tenere in considerazione determinati fattori. Ogni progetto, infatti, ha una propria complessit`a e specifiche caratteristiche, per esempio vantaggi e svantaggi, benefici tangibili e non, costi, impegno di risorse umane e cosi via. La presente tesi propone un sistema per la gestione della conoscenza che affronta diversi aspetti del Knowledge Management, dalla rappresentazione della conoscenza ai processi decisionali (Decision Making). In particolare, `e mostrato come le ontologie sono applicabili ed effettivi mezzi per supportare la rappresentazione della conoscenza; come sia possibile ricercare componenti software riutilizzabili utilizzando un sistema esperto basato su regole; ed infine come le reti Bayesiane e i sistemi Fuzzy possono integrare conoscenza utile per il supporto alle decisioni in condizioni di incertezza. Il modello di ragionamento incerto che propongo tiene in considerazioni sia la vaghezza e la soggettivit`a del giudizio umano che l’aleatoriet`a di alcuni eventi che sono intrisecamente legati al mondo degli affari. Per questo motivo, sono state implementate tecniche di ragionamento fuzzy, tramite le quali il sistema deduce la complessit`a di un progetto software considerando una serie di fattori che influenzano un progetto. Inoltre, la realizzazione di una rete bayesiana permette di stimare la fattibilit`a di un dato progetto a partire dall’evidenza derivata dal ragionamento fuzzy. Il lavoro di ricerca condotto in questi anni di dottorato ed in questa tesi illustrato, ha portato alla realizzazione di Kromos, un sistema prodotto in collaborazione con il Dipartimento di Ingegneria Informatica dell’Universit`a di Palermo e di Sicilia e-Innovazione, una societ`a della Regione Sicilia finalizzata all’informatizzazione degli uffici della Pubblica Amministrazione. The modern business world is characterized by dynamic markets and continuous technological advances. To cope with these trends, organizations must become more flexible. The knowledge, considered as a new factor of production, becomes a key element in business processes. In the last few years, the enterprises awareness about the worth of a correct knowledge management is grown exponentially. The use of Knowledge Management tools within the organization is became a best practice. The knowledge, additionally, is strictly linked to the capability to perform effective actions. Who knows is able to make a correct decision and to act consequently. Making decisions concerning complex systems (e.g., the management of organizational activities, industrial processes or the control of robotic device in complex environment etc...) often is a task that exceeds human cognitive capabilities. This is because many variables of the system are involved in complex interdependencies and predicting the total outcome may be very difficult. The human intuitive judgment and decision making become far from optimal to grow of complexity of the decision process. In many situations the quality of decisions is important, overcoming the deficiencies of human judgment is an important issue in the scientific community. Two main problems concerning ICT enterprises are deeply addressed in this dissertation: Software Reuse and Project Selection. Software Reuse is not only a technology problem but fundamentally a knowledge management problem. Reuse can be defined as further use or repeated use of an artefact. A new product is created by taking applicable assets from the asset base. A correct knowledge management allows finding candidate assets for reuse from asset base. Project Selection concerns the choose of the best among alternative proposals on the basis of cost-benefit analysis. In order to decide which of the proposed projects should be selected, a number of factors must be considered. In fact, each project has its own complexity and includes environmental advantages and disadvantages, tangible and intangible benefits, costs, allocation of human and hardware resources and many others. In this thesis, I present a novel fusion of Artificial Intelligence techniques in order to cope different aspects of knowledge management from knowledge representation to decision making. I show how the ontologies are applicable and effective means for supporting knowledge representation, how to find reusable software components by means of a rule based expert system and how the Bayesian networks and Fuzzy systems can be integrate knowledge to support decision processes under uncertainty. I proposed a model for uncertainty reasoning, in order to cope not only to the unpredictability of some events that are intrinsically linked to the market environment, but also to overcome the vagueness and subjectivities of human judgments. This model is based on a fuzzy reasoning, which allows evaluating the complexity of an ICT projects unifying the contribution of several factors that complicate a project, and on a Bayesian network able to estimate the feasibility of a project on the basis of the evidence derived from fuzzy reasoning. This research was applied to the realization of Kromos, a product of collaboration between the Computer Engineering Department of Palermo University and the Sicilian local Government ICT society, Sicilia e-Innovazione.

Multimodal authentication systems represent an emerging trend for information security. These systems could replace conventional mono-modal biometric methods using two or more features for robust biometric authentication tasks. They employ unique combinations of measurable physical characteristics: fingerprint, facial features, iris of the eye, voice print, hand geometry, vein patterns, and so on. Since these traits are hardly imitable by other persons, the aim of these multibiometric systems is to achieve a high reliability to determine or verify person's identity. In this paper a multimodal biometric system using two different fingerprints is proposed. The matching module integrates fuzzy logic methods for matching score fusion. Experimental trials using both decision level fusion and matching score level fusion were performed. Experimental results show an improvement of 6.7% using the matching score level fusion rather then a mono-modal authentication system