Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2015-10-26T10:10:03Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Paulo César Ferreira Melo - 2014.pdf: 3222791 bytes, checksum: f18cd58c678bb5d11f8bd0cabb32f099 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-10-26T13:03:05Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Paulo César Ferreira Melo - 2014.pdf: 3222791 bytes, checksum: f18cd58c678bb5d11f8bd0cabb32f099 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-26T13:03:05Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Paulo César Ferreira Melo - 2014.pdf: 3222791 bytes, checksum: f18cd58c678bb5d11f8bd0cabb32f099 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2014-10-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Recent advances in ubiquitous computing have contributed to the rise of an emerging category of mobile devices that have computational and sensing capabilities, such as smartphones and wearable devices. The widespread use of these devices connected by communication networks contribute to the evolution of the Internet of Things. The presence of these mobile devices increases the chance for the development of applications using the sensing ability of these devices to measure, and understand the environmental indicators. Furthemore, data sensed by these applications can be shared among different mobile devices, giving rise to a paradigm called mobile crowdsensing. The complexity of applications in this domain is associated with factors such as interoperability between different mobile devices, data identification and capture from these devices, and adaptation of their use in heterogeneous and dynamic environments. Software engineering approaches such as Model-Driven Engineering (MDE) and, more specifically, models at runtime are an effective way of dealing with this complexity. We propose the use of an approach based on models at runtime for creating and processing mobile crowdsensing queries.We show how this approach can be used by defining a domain-specific modeling language for the mobile crowdsensing domain, called CSML. We built and validated the CSML metamodel which captures the main aspects of the domain, and its execution environment, which consists of an execution engine for models described in CSML, called CSVM. This approach facilitates the specification of mobile crowdsensing queries, also enabling their dynamic change during their processing. / Recentes avanços na computação ubíqua colaboraram para a ascensão de uma categoria emergente de dispositivos móveis que apresentam capacidades computacionais e de sensoriamento, tais como smartphones e dispositivos vestíveis. A proliferação desses dispositivos e sua conexão por meio de redes de comunicação contribui para a evolução da Internet das Coisas. A presença desses dispositivos móveis aumenta a oportunidade para o desenvolvimento de aplicações que utilizam sua capacidade de sensoriamento a fim de medir, inferir e entender os indicadores do ambiente. Por sua vez, os dados sensoriados por essas aplicações podem ser compartilhados entre diferentes dispositivos móveis, dando origem ao paradigma denominado CrowdSensing móvel. A complexidade de aplicações pertencentes ao domínio de CrowdSensing móvel está associada a fatores como interoperabilidade entre diferentes dispositivos móveis, identificação e captação de dados provenientes desses dispositivos e adaptação de seu uso em ambientes heterogêneos e dinâmicos. Abordagens baseadas na Engenharia Dirigida por Modelos (MDE), como modelos em tempo de execução constituem uma forma de lidar com complexidade desse domínio de aplicações. Neste trabalho propomos o uso de uma abordagem dirigida por modelos em tempo de execução para criação e processamento de consultas de crowdsensing móvel que são um importante elemento de aplicações de crowdsensing. Mostramos como essa abordagem pode ser empregada por meio da definição de uma linguagem de modelagem específica para o domínio de crowdsensing móvel, denominada CSML. Neste sentido, construímos e validamos o metamodelo da CSML, que captura os principais aspectos do domínio e seu ambiente de execução, que consiste em uma máquina de execução de modelos descritos em CSML, denominada CSVM . Essa abordagem dirigida por modelos facilita a especificação de consultas de crowdsensing móvel, além de possibilitar a alteração dinâmica dessas consultas durante seu processamento.