Submitted by Rodrigo Falcão (rmfalcao@gmail.com) on 2018-01-13T19:37:07Z No. of bitstreams: 1 Falcao_Dissertacao_MMCC_01082014.pdf: 8131725 bytes, checksum: 25806ae5c08dfe9783aca609ee2c3582 (MD5) / Approved for entry into archive by NUBIA OLIVEIRA (nubia.marilia@ufba.br) on 2018-01-15T16:24:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Falcao_Dissertacao_MMCC_01082014.pdf: 8131725 bytes, checksum: 25806ae5c08dfe9783aca609ee2c3582 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-15T16:24:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Falcao_Dissertacao_MMCC_01082014.pdf: 8131725 bytes, checksum: 25806ae5c08dfe9783aca609ee2c3582 (MD5) / As empresas gastam muito dinheiro em publicidade para aumentar as suas vendas, entretanto a razão entre o que é investido e o que efetivamente gera vendas é baixa. Aumentar a utilidade dos anúncios é um desafio constante em publicidade que visa incrementar o retorno dos investimentos dos anunciantes, reduzir os desperdícios e elevar suas receitas. Publicidade ubíqua é o nome dado ao emprego de técnicas de computação ubíqua para solucionar problemas na área de publicidade, e um dos aspectos mais importantes de computação ubíqua é sensibilidade ao contexto. Cupons de desconto são uma forma de propaganda bastante popular. Estudos indicam que elementos contextuais (e.g. distância entre o consumidor e a loja, valor do desconto) influenciam a utilidade de cupons físicos (medida pela taxa de resgate) e que há sinergia entre eles. Esta pesquisa objetiva avaliar a influência do uso de contexto na utilidade de cupons de desconto para restaurantes de fast food distribuídos através de smartphones. Para isto, foi realizada, de forma incremental, a modelagem do contexto, partindo de um levantamento dos elementos contextuais do domínio. Este levantamento foi revisado e em seguida submetido à opinião de consumidores reais, que avaliaram a relevância de cada elemento contextual, apontaram novos elementos e apresentaram relações relevantes entre eles. A identificação dos elementos contextuais, suas relevâncias e suas relações deram origem a uma representação de contexto que foi chamada de Modelo de Sinergia Contextual. A partir da modelagem, foram realizadas três avaliações experimentais: primeiro, um estudo preliminar de sete dias com cinco voluntários, que instalaram protótipos em seus smartphones para perceberem os cupons; depois, um experimento in vivo de trinta dias com dez participantes, através do uso de protótipos; e, finalmente, um experimento in virtuo com setenta participantes, realizado por meio de uma aplicação web. Este experimento final permitiu concluir que o uso de contexto aumenta a taxa de resgate de cupons de desconto no domínio investigado. / Companies spend too much money on advertising in order to increase their sales, but the ratio between investiments and sales is low. Raising ads usefulness, such as discount coupons, is a constant challange in advertising that intents to increase the return of investiments, to reduce waste and to increase incoming. Ubiquitous advertising is the given name of ubiquitous computing usage on advertising issues, and context sensitiveness is a core aspect of ubiquitous computing. Researches reveal contextual elements (e.g. distance between customer and store, discount size) influence physical coupons usefulness (measured by redemption rate) and there is synergy between them. This work aims to assess the influence of context-sensitivity use on discount coupons for fast food restaurants delivered through smartphones. For this, an incremental context modeling was performed, starting from a domain’s contextual elements elicitation. This elicitation was reviewed and then evaluated by real customers through a web survey. These customers rated contextual elements by relevance, identified new ones and relationships among them. Contextual elements, their relevance and their relationships was the inception of a context representation called Contextual Synergy Model. From the modeling, three experimental evaluations were executed: first, a seven-day preliminar study with five volunteers which installed and used apps (prototypes) on their devices to receive coupons; then a thirty-day in vivo experiment with ten participants using mobile apps (prototypes); and finally a in virtuo experiment with seventy participants through the use of a web application. In the end, these assessments revealed context increases coupons’ redemption rate in the observed domain.

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6092_1.pdf: 1754951 bytes, checksum: 29f0cd3115cc36a8a890dbc3a4def5bb (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / Freqüentemente, pessoas precisam, para realização de sua tarefa, de determinado conhecimento que só pode ser obtido através de experiência e prática, que elas podem não possuir. Elas podem economizar tempo e esforço se puderem interagir, informalmente, com outras pessoas que já possuam esse conhecimento. A colaboração informal facilita a troca de experiências e permite o reuso de conhecimento entre os indivíduos. Sistemas de Recomendação de Especialistas (SRE) podem ser usados para promover a colaboração informal através da identificação de especialistas que possam ajudar indivíduos na realização de suas tarefas. No entanto, os SRE existentes são centrados no especialista, em vez do usuário, e não levam em consideração o contexto dos envolvidos na recomendação. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um SRE que utiliza o contexto do usuário e do especialista para fazer recomendações mais ajustadas às necessidades do primeiro e, dessa maneira, facilitar a colaboração informal: o ICARE (Intelligent Context Awareness for Recommending Experts). Para tanto, é preciso entender o contexto das pessoas e como determinar as suas especialidades, definir as informações contextuais que devem ser consideradas e um processo de aquisição das especialidades e, finalmente, definir uma heurística de classificação dos especialistas a recomendar de acordo com o contexto de especialista e usuário. As principais contribuições deste trabalho são a inserção de sensibilidade a contexto no processo de recomendação de especialistas, uma ausência identificada nos sistemas existentes, e o desenvolvimento de um SRE sensível ao contexto. No experimento realizado, a sensibilidade a contexto do ICARE foi aprovada e os resultados gerados pelas recomendações realizadas foram bem avaliados pelos participantes

Submitted by Santos Davilene (davilenes@ufba.br) on 2016-05-25T14:13:14Z No. of bitstreams: 1 Falcao_Dissertacao_MMCC_01082014.pdf: 8200381 bytes, checksum: b9473677ba0d01645a9c8c4f103b1161 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-25T14:13:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Falcao_Dissertacao_MMCC_01082014.pdf: 8200381 bytes, checksum: b9473677ba0d01645a9c8c4f103b1161 (MD5) / As empresas gastam muito dinheiro em publicidade para aumentar as suas vendas, entretanto a razão entre o que é investido e o que efetivamente gera vendas é baixa. Aumentar a utilidade dos anúncios é um desafio constante em publicidade que visa incrementar o retorno dos investimentos dos anunciantes, reduzir os desperdícios e elevar suas receitas. Publicidade ubíqua é o nome dado ao emprego de técnicas de computação ubíqua para solucionar problemas na área de publicidade, e um dos aspectos mais importantes de computação ubíqua é sensibilidade ao contexto. Cupons de desconto são uma forma de propaganda bastante popular. Estudos indicam que elementos contextuais (e.g. distância entre o consumidor e a loja, valor do desconto) influenciam a utilidade de cupons físicos (medida pela taxa de resgate) e que há sinergia entre eles. Esta pesquisa objetiva avaliar a influência do uso de contexto na utilidade de cupons de desconto para restaurantes de fast food distribuídos através de smartphones. Para isto, foi realizada, de forma incremental, a modelagem do contexto, partindo de um levantamento dos elementos contextuais do domínio. Este levantamento foi revisado e em seguida submetido à opinião de consumidores reais, que avaliaram a relevância de cada elemento contextual, apontaram novos elementos e apresentaram relações relevantes entre eles. A identificação dos elementos contextuais, suas relevâncias e suas relações deram origem a uma representação de contexto que foi chamada de Modelo de Sinergia Contextual. A partir da modelagem, foram realizadas três avaliações experimentais: primeiro, um estudo preliminar de sete dias com cinco voluntários, que instalaram protótipos em seus smartphones para perceberem os cupons; depois, um experimento invivo de trinta dias com dez participantes, através do uso de protótipos; e, finalmente, um experimento in virtuo com setenta participantes, realizado por meio de uma aplicação web. Este experimento final permitiu concluir que o uso de contexto aumenta a taxa de resgate de cupons de desconto no domínio investigado.

Submitted by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-09T14:10:24Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação Adriano Tito.pdf: 3370866 bytes, checksum: fafacaf4a32455e59fa2cd1eac5524cd (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-09T14:10:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação Adriano Tito.pdf: 3370866 bytes, checksum: fafacaf4a32455e59fa2cd1eac5524cd (MD5) Previous issue date: 2013-08-23 / Nas últimas décadas, o trânsito em cidades de médio e grande porte, bem como os transtornos causados direta ou indiretamente por este, tem se tornado um problema crescente no cotidiano de qualquer cidadão. Isto tem contribuído para a ineficiência do transporte público, onde uma das principais barreiras é a ausência de informações aos usuários. Em tempos onde soluções tecnológicas para tarefas diárias estão sendo amplamente disponibilizadas, surgem como uma possível solução os Sistemas de Informação ao Usuário do transporte coletivo, que têm por finalidade fornecer informações aos passageiros e apoiar suas decisões. A maioria dos sistemas com esse propósito utiliza informações estáticas ou auxiliadas por transmissores GPS instalados nos veículos. Este trabalho tem por objetivo desenvolver um sistema de recomendação de rotas de transporte público por ônibus, denominado RecRoute, que considera informações contextuais dos usuários, condições climáticas, temporais e do trânsito para recomendar rotas de ônibus aos passageiros, apoiando-os em suas tomadas de decisão. No experimento realizado com o RecRoute os resultados gerados pelas recomendações foram bem avaliados pelos participantes. Sendo assim, espera-se prover informações de grande relevância para os usuários de transporte coletivo urbano, melhorando a qualidade do transporte público por ônibus e incentivando o uso deste tipo de meio de transporte.

Submitted by Marta Toyoda (1144061@mackenzie.br) on 2018-10-09T17:35:37Z No. of bitstreams: 2 FERNÃO REGES DOS SANTOS.pdf: 10887220 bytes, checksum: 81802dbbf102c4b0d48578ac5d1471a4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2018-10-25T14:45:35Z (GMT) No. of bitstreams: 2 FERNÃO REGES DOS SANTOS.pdf: 10887220 bytes, checksum: 81802dbbf102c4b0d48578ac5d1471a4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-25T14:45:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 FERNÃO REGES DOS SANTOS.pdf: 10887220 bytes, checksum: 81802dbbf102c4b0d48578ac5d1471a4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-08-23 / The evolution of models and systems that implement the concepts of Ubiquitous and Pervasive Computing, particularly in applications that integrates Context-Aware Computing and mobile computing for personal use, presents opportunities and challenges in the educational field. Parallel to this evolution and in a complementary way, the models of computational intelligence are established as important tools for Internet-based services (solutions that combine applications and services on demand) and support decision systems applying personification to access information in large volumes of data (Big Data platforms). From this scenario, this research proposes a computational model that combines different artificial intelligence methods to aid the personalization of the teaching process considering interaction in context sensitive computing environments. This computational model is, mainly, a proposal of computation with focus on the perspective of the student to participate of educational tasks in different places. As a central element to support the process of customization and adaptability of student interaction, this research presents a computational model that combines Artificial Neural Networks, Genetic Algorithms, Multiagent Systems and Context-Aware Computing. During the investigation of the dynamics of the computational model, an integration of the central model, a set of rules of the Multiagent System and an implementation of the proposed Architecture for Context- Aware Computing were elaborated. The cognitive structure was observed while using by a group of users in different locations. The observed results reinforce the dynamics proposed in this research as a viable model for personalization of interactions with intelligent environments. / A evolução dos sistemas que aplicam os conceitos de computação ubíqua e pervasiva, principalmente em aplicações de ambientes inteligentes que integram computação sensível ao contexto e computação móvel de uso pessoal, apresenta possibilidades e desafios no campo educacional. De forma complementar, os modelos de inteligência computacional se estabelecem como importantes ferramentas em serviços baseados em Internet (soluções que combinam aplicações e serviços sob demanda) e sistemas de suporte a decisão, propiciando personificação no acesso à informação em elevados volumes de dados (processamento de Big Data). A partir deste cenário, esta pesquisa propõe um modelo de computação que combina diferentes métodos de inteligência artificial para auxiliar a personalização do processo de aprendizado considerando interação em ambientes de computação sensível ao contexto. Este modelo computacional é, principalmente, uma proposta de computação com foco na perspectiva do estudante para participação de tarefas educacionais em diferentes locais providos de inteligência de ambiente. Como elemento central de apoio ao processo de personalização e adaptatividade da interação do estudante, esta pesquisa propõe um modelo computacional que combina Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Genéticos, Sistemas Multiagentes e Computação Sensível ao Contexto. Durante a investigação da dinâmica do modelo computacional, foi elaborada uma implementação resumida do modelo central, um conjunto de regras do sistema multiagente e uma implementação da arquitetura proposta para Computação Sensível ao Contexto. A estrutura cognitiva resultante foi observada durante a utilização por um grupo de usuários voluntários em diferentes localidades. Os resultados observados reforçam a dinâmica proposta nesta pesquisa como um modelo viável para personalização das interações com ambientes inteligentes.

O processo de digitalização da TV em diversos países do mundo tem contribuído para o aumento do volume de programas de TV, o que gera uma sobrecarga de informação. Consequentemente, o usuário está enfrentando dificuldade para encontrar os programas de TV favoritos dentre as várias opções disponíveis. Diante deste cenário, os sistemas de recomendação destacam-se como uma possível solução. Tais sistemas são capazes de filtrar itens relevantes de acordo com as preferências do usuário ou de um grupo de usuários que possuem perfis similares. Entretanto, em diversas recomendações o interesse do usuário pode depender do seu contexto. Assim, torna-se importante estender as abordagens tradicionais de recomendação personalizada por meio da exploração do contexto do usuário, o que poderá melhorar a qualidade das recomendações. Para isso, este trabalho descreve uma infraestrutura de software de suporte ao desenvolvimento e execução de sistemas de recomendação sensíveis ao contexto para TV Digital Interativa - intitulada de PersonalTVware. A solução proposta fornece componentes que implementam técnicas avançadas para recomendação de conteúdo e processamento de contexto. Com isso, os desenvolvedores de sistemas de recomendação concentram esforços na lógica de apresentação de seus sistemas, deixando questões de baixo nível para o PersonalTVware gerenciar. As modelagens de usuário, e do contexto, essenciais para o desenvolvimento do PersonalTVware, são representadas por padrões de metadados flexíveis usados na TV Digital Interativa (MPEG-7 e TV-Anytime), e suas devidas extensões. A arquitetura do PersonalTVware é composta por dois subsistemas: dispositivo do usuário e provedor de serviços. A tarefa de predição de preferências contextuais é baseada em métodos de aprendizagem de máquina, e a filtragem de informação sensível ao contexto tem como base a técnica de filtragem baseada em conteúdo. O conceito de perfil contextual também é apresentado e discutido. Para demonstrar e validar as funcionalidades do PersonalTVware em um cenário de uso, foi desenvolvido um sistema de recomendação sensível ao contexto como estudo de caso. / The process of digitalization of TV in several countries around the world has, contributed to increase the volume of TV programs offered and it leads, to information overload problem. Consequently, the user facing the difficulty to find their favorite TV programs in view of various available options. Within this scenario, the recommender systems stand out as a possible solution. These systems are capable of filtering relevant items according to the user preferences or the group of users who have similar profiles. However, the most of the recommender systems for Interactive Digital TV has rarely take into consideration the users contextual information in carrying out the recommendation. However, in many recommendations the user interest may depend on the context. Thus, it becomes important to extend the traditional approaches to personalized recommendation of TV programs by exploiting the context of user, which may improve the quality of the recommendations. Therefore, this work presents a software infrastructure in an Interactive Digital TV environment to support context-aware personalized recommendation of TV programs entitled PersonalTVware. The proposed solution provides components which implement advanced techniques to recommendation of content and context management. Thus, developers of recommender systems can concentrate efforts on the presentation logic of their systems, leaving low-level questions for the PersonalTVware managing. The modeling of user and context, essential for the development of PersonalTVware, are represented by granular metadata standards used in the Interactive Digital TV field (MPEG-7 and TV-Anytime), and its extensions required. The PersonalTVware architecture is composed by two subsystems: the users device and the service provider. The task of inferring contextual preferences is based on machine learning methods, and context-aware information filtering is based on content-based filtering technique. The concept of contextual user profile is presented and discussed. To demonstrate the functionalities in a usage scenario a context-aware recommender system was developed as a case study applying the PersonalTVware.

O processo de digitalização da TV em diversos países do mundo tem contribuído para o aumento do volume de programas de TV, o que gera uma sobrecarga de informação. Consequentemente, o usuário está enfrentando dificuldade para encontrar os programas de TV favoritos dentre as várias opções disponíveis. Diante deste cenário, os sistemas de recomendação destacam-se como uma possível solução. Tais sistemas são capazes de filtrar itens relevantes de acordo com as preferências do usuário ou de um grupo de usuários que possuem perfis similares. Entretanto, em diversas recomendações o interesse do usuário pode depender do seu contexto. Assim, torna-se importante estender as abordagens tradicionais de recomendação personalizada por meio da exploração do contexto do usuário, o que poderá melhorar a qualidade das recomendações. Para isso, este trabalho descreve uma infraestrutura de software de suporte ao desenvolvimento e execução de sistemas de recomendação sensíveis ao contexto para TV Digital Interativa - intitulada de PersonalTVware. A solução proposta fornece componentes que implementam técnicas avançadas para recomendação de conteúdo e processamento de contexto. Com isso, os desenvolvedores de sistemas de recomendação concentram esforços na lógica de apresentação de seus sistemas, deixando questões de baixo nível para o PersonalTVware gerenciar. As modelagens de usuário, e do contexto, essenciais para o desenvolvimento do PersonalTVware, são representadas por padrões de metadados flexíveis usados na TV Digital Interativa (MPEG-7 e TV-Anytime), e suas devidas extensões. A arquitetura do PersonalTVware é composta por dois subsistemas: dispositivo do usuário e provedor de serviços. A tarefa de predição de preferências contextuais é baseada em métodos de aprendizagem de máquina, e a filtragem de informação sensível ao contexto tem como base a técnica de filtragem baseada em conteúdo. O conceito de perfil contextual também é apresentado e discutido. Para demonstrar e validar as funcionalidades do PersonalTVware em um cenário de uso, foi desenvolvido um sistema de recomendação sensível ao contexto como estudo de caso. / The process of digitalization of TV in several countries around the world has, contributed to increase the volume of TV programs offered and it leads, to information overload problem. Consequently, the user facing the difficulty to find their favorite TV programs in view of various available options. Within this scenario, the recommender systems stand out as a possible solution. These systems are capable of filtering relevant items according to the user preferences or the group of users who have similar profiles. However, the most of the recommender systems for Interactive Digital TV has rarely take into consideration the users contextual information in carrying out the recommendation. However, in many recommendations the user interest may depend on the context. Thus, it becomes important to extend the traditional approaches to personalized recommendation of TV programs by exploiting the context of user, which may improve the quality of the recommendations. Therefore, this work presents a software infrastructure in an Interactive Digital TV environment to support context-aware personalized recommendation of TV programs entitled PersonalTVware. The proposed solution provides components which implement advanced techniques to recommendation of content and context management. Thus, developers of recommender systems can concentrate efforts on the presentation logic of their systems, leaving low-level questions for the PersonalTVware managing. The modeling of user and context, essential for the development of PersonalTVware, are represented by granular metadata standards used in the Interactive Digital TV field (MPEG-7 and TV-Anytime), and its extensions required. The PersonalTVware architecture is composed by two subsystems: the users device and the service provider. The task of inferring contextual preferences is based on machine learning methods, and context-aware information filtering is based on content-based filtering technique. The concept of contextual user profile is presented and discussed. To demonstrate the functionalities in a usage scenario a context-aware recommender system was developed as a case study applying the PersonalTVware.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6399.pdf: 3835370 bytes, checksum: e339d088e39b9b0db075e5a04bc27858 (MD5) Previous issue date: 2014-08-28 / Currently the Internet is one of the biggest media in the world, turning and accelerating forms of publishing and content consumption. At the same time, users have become more demanding for the content and the consumption of large amount of information that the Web provides. Since its inception, the Internet has gone through some phases, showing that the changes take place according to the requirements of users, such as the evolution of the Web to Web 2.0 which is marked by the interaction, collaboration and communication among users, who can publish and share their own content on the Internet. This reality has led to the need to build applications that support the large amount of information to users and different devices, arranged in multiple contexts of use, increasing the demand for software in Ubiquitous Computing, in which access to applications occurs anywhere, anytime and from different devices. The construction and maintenance of specific versions of applications for each context of use have become difficult due to the diversity of devices, users, access networks and other factors to be considered. Moreover, it is necessary for applications to be developed so that the compatibility of the contextual features of the environment in which they operate is maintained and does not impair the interaction of users. Motivated to overcome these challenges this work presents an architecture for Dynamic Discovery of Context-Sensitive Web Services that supports the creation of ubiquitous applications adaptive to different contexts. Applications driven by this architecture meet varying access networks in different contexts. The proposed architecture is based on the concepts of Service Oriented Architecture. The proposed architecture was evaluated with a case study and experimentation with users. The computational support that employs the proposed architecture has the advantage of discovering services at run time and can vary according to the context of the access network. / Atualmente a Internet é um dos maiores meios de comunicação do mundo, transformando e acelerando as formas de publicação e consumo de conteúdo. Ao mesmo tempo, usuários têm se tornado mais exigentes pelo conteúdo e pelo consumo do grande volume de informação que a Web proporciona. Desde a sua criação, a Internet passou por algumas fases, mostrando que as mudanças acontecem de acordo com as exigências dos usuários, como por exemplo, a evolução da Web para Web 2.0 que é marcada pela interação, colaboração e comunicação entre os usuários, estes podendo publicar e compartilhar seus próprios conteúdos na Internet. Esta realidade tem levado à necessidade de construir aplicações que fornecem suporte à grande quantidade de informações para usuários e dispositivos distintos, dispostos em múltiplos contextos de uso, aumentando a demanda por aplicações ubíquas, onde os acessos ocorrem de qualquer lugar, a qualquer momento e a partir de diferentes dispositivos. A construção e manutenção de versões específicas das aplicações para cada contexto de uso tornaram-se difíceis devido à diversidade de dispositivos, usuários, redes de acesso e outros fatores a serem considerados. Além disso, é necessário que as aplicações sejam desenvolvidas mantendo a compatibilidade com as características contextuais do ambiente em que operam, não prejudicando a interação dos usuários. Motivados em vencer estes desafios essa dissertação apresenta uma arquitetura para descoberta dinâmica de serviços sensível ao contexto que apoia a criação de aplicações ubíquas adaptativas a diferentes contextos. As aplicações conduzidas por esta arquitetura atendem a variação de redes de acesso em diferentes contextos. A arquitetura proposta foi baseada nos conceitos da Arquitetura Orientada a Serviços. A arquitetura proposta foi avaliada com um estudo de caso e uma experimentação com usuários. O apoio computacional que a arquitetura proposta emprega traz a vantagem da descoberta de serviços em tempo de execução e que pode variar de acordo com o contexto da rede de acesso.

Submitted by Luiz Felipe Barbosa (luiz.fbabreu2@ufpe.br) on 2015-03-09T13:59:48Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Gilson Medeiros de Oliveira Júnior.pdf: 2514749 bytes, checksum: 5cb30bafc7935aa9accc6f4541777d22 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-09T13:59:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Gilson Medeiros de Oliveira Júnior.pdf: 2514749 bytes, checksum: 5cb30bafc7935aa9accc6f4541777d22 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-02-26 / A mobilidade urbana é uma questão preocupante que vem ganhando bastante atenção nos últimos anos, principalmente, devido a alguns fatores como, a proximidade da realização de eventos internacionais como a Copa do Mundo de Futebol de 2014 e as Olimpíadas de 2016, além do aumento no número de carros, a má qualidade do transporte público urbano, a falta de infra-estrutura viária e o aumento da demanda do transporte público, graças ao aumento populacional. Aliado a resolução ou a amenização desses problemas está o crescimento tecnológico, principalmente no que diz respeito a tecnologia móvel, através da popularização e do uso de dispositivos como: smartphones e tablets, por exemplo. Esse crescimento tecnológico torna a computação cada vez mais presente na vida e no cotidiano das pessoas e, com isso, surge um novo paradigma da computação chamado de Computação Ubíqua. Nesse cenário de utilização de tecnologia móvel e da Computação Ubíqua, destacam-se as aplicações sensíveis ao contexto, que podem ser acessadas em qualquer lugar e a qualquer momento, levando em consideração informações estáticas e dinâmicas dos seus usuários. Essas aplicações, na maioria das vezes, precisam de uma infra estrutura distribuída especializadas provida através de middleware para o gerenciamento (processamento, aquisição e armazenamento) de informações contextuais. Este trabalho propõe uma arquitetura de middleware que busca prover suporte ao desenvolvimento de aplicações ubíquas e sensíveis ao contexto. A arquitetura proposta foi definida após o estudo do estado da arte e dos requisitos necessários para o desenvolvimento desse novo tipo de aplicações. A arquitetura é baseada, principalmente, na criação e acoplamento de componentes, tornando fácil sua extensão e manutenção. A implementação da arquitetura proposta é validada através da desenvolvimento de um middleware chamado UbiMid que atua no domínio dos sistemas inteligentes de transporte público, desenvolvido no âmbito do projeto UbiBus.

Made available in DSpace on 2014-07-29T14:57:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao-rodrigohs.pdf: 1383844 bytes, checksum: b3fda2012ce5a20dc390677f308520e3 (MD5) Previous issue date: 2012-05-29 / Context models that describe dynamic context-aware scenarios usually need to be frequently updated. Some examples of situations that motivate these updates are the appearance of new services and context providers, the mobility of the entities described in these models, among others. Generally, updates on models imply redevelopment of the architectural components of context-aware systems based on these models. However, as these updates in dynamic scenarios tend to be more frequent, it is desirable that they occur at runtime. This dissertation presents an infrastructure for dynamic management of context models based on the fundamentals of complex event processing, or CEP. This infrastructure allows the fundamental abstractions from which a model is built to be updated at runtime. As these updates can impact systems based on the updated models, this dissertation identifies and analyzes these impacts, which are reproduced in a case study that aims to evaluate the proposed infrastructure by demonstrating how it deals with the impacts mentioned. / Modelos contextuais que descrevem cenários de computação sensível ao contexto dinâmicos normalmente precisam ser frequentemente atualizados. Alguns exemplos de situações que motivam essas atualizações são o surgimento de novos serviços e provedores de informações contextuais, a mobilidade das entidades descritas nesses modelos, dentre outros. Normalmente, atualizações em modelos implicam em redesenvolvimento dos componentes arquiteturais dos sistemas sensíveis ao contexto baseados nesses modelos. Porém, como em cenários dinâmicos essas atualizações tendem a ser mais frequentes, é desejável que elas ocorram em tempo de execução. Essa dissertação apresenta uma infraestrutura para gerenciamento dinâmico de modelos de contexto baseada nos fundamentos de processamento complexo de eventos, ou CEP. Essa infraestrutura permite que as abstrações fundamentais a partir das quais um modelo é construído sejam atualizadas em tempo de execução. Como essas atualizações podem causar impactos nos sistemas baseados nos modelos atualizados, essa dissertação identifica e analisa esses impactos, os quais são reproduzidos em um estudo de caso que tem como finalidade avaliar a infraestrutura proposta através da demonstração de como ela lida com os impactos mencionados.