Submitted by William Justo Figueiro (williamjf) on 2015-06-18T23:11:45Z No. of bitstreams: 1 33.pdf: 1765508 bytes, checksum: d921fbdef8015531446e414c52c66bf9 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-06-18T23:11:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 33.pdf: 1765508 bytes, checksum: d921fbdef8015531446e414c52c66bf9 (MD5) Previous issue date: 2012 / Nenhuma / Este trabalho elabora de uma arquitetura de software que contempla dentro de dispositivos móveis na plataforma Android, a coleta de informações de contexto físico de localização (informações que são apenas coletadas em ambientes externos) e geração de contexto lógico de localização (informações que precisam de um processamento dos dados para ser encontradas em ambientes internos), estas informações são armazenadas em uma estrutura Web Semântica a qual sofrerá inferências para gerar mais um contexto lógico de recomendação de uso de recursos disponíveis no dispositivo móvel e anteriormente utilizados pelo usuário em um dado instante e local. A funcionalidade desta arquitetura será verificada com a construção de um protótipo na plataforma Android. Um dos desafios deste trabalho será coletar o contexto lógico de localização do dispositivo em locais internos, como prédios e casas, onde a intensidade do sinal do sistema de posicionamento global (GPS) é insuficiente para ser identificada, portanto neste trabalho será utilizado sensores acelerômetro e giroscópio presentes nos dispositivos móveis para calcular seu deslocamento. A localização interna será integrada a localização externa, formando um percurso contínuo. As informações coletadas no contexto físico são armazenadas em uma ontologia dentro do dispositivo móvel e sincronizadas com um servidor remoto. Outro desafio deste trabalho é o desenvolvimento de um agente de software que através dos dados armazenados na ontologia local, faz inferências nos dados armazenados na forma de Web Semântica e disponibiliza recomendações de uso de um determinado recurso, fundamentado apenas nos dados históricos de utilização destes recursos, relacionando a aproximação em determinado local com a frequência no tempo em relação ao mesmo horário do dia ou ao mesmo dia da semana e ao mesmo dia do mês. O armazenamento do contexto coletado, em uma estrutura Web Semântica, possibilita a união destas informações com demais informações coletadas de outros dispositivos contendo contextos que caracterizem um equipamento, um indivíduo ou uma sociedade. O resultado esperado da arquitetura apresentada neste trabalho, será o maior grau possível de precisão na posição geográfica identificada e a coerência das recomendações de uso de recursos disponíveis no dispositivo móvel em um dado instante e local. / This paper elaborates a software architecture that addresses within mobile devices on the Android platform, collecting information from the physical context of location (only information that is collected outdoors) and generation of logical context of location (information they need processing of the data to be found indoors) and stores this information in a Semantic Web structure which suffer inferences to generate a context logical of recommendation to use resources available on the mobile device and used previously by the user at a given time and local. The functionality of this architecture will be test by construction a prototype on the Android platform. One of the challenges of this work will be to collect the context of logical device location in indoor locations such as buildings and houses where the signal strength of the Global Positioning System (GPS) is insufficient to be identified, so this work will be used and accelerometer sensors gyroscope present in mobile devices to calculate your speed and direction. The location will be integrated inside the external location, forming a continuous path. The information collected in the physical context is stored in the ontology within the mobile device and synchronized with a remote server. Another challenge of this work is the development of a software agent that through data stored in the ontology on device, makes inferences on the data stored in the form of Web Semantic and provides recommendations for use of a given resource, based only on historical data of these resources by relating the approach in a certain place with the frequency in time over the same time of day or the same day of the week and the same day of the month. The architecture of this work is being called and Context Manager is integrated with the other two studies did not present this work: a Semantic Desktop with the task of identifying a resource that is being used to send and manager context; and Context's Federation, serving as a remote server, with the task of receiving context data collected by the context manager. The storage of context collected in a Web Semantic structure enables the union of this information with other context information that characterize a device, an individual or a society. The expected outcome of the architecture presented here will be the greatest possible degree of accuracy in the identified geographical position and consistency of recommendations for the use of resources available on the mobile device at a given time and place.