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Uma abordagem baseada em modelos para especificação e detecção de situações em sistemas sensíveis ao contexto

Mielke, Izon Thomaz 25 January 2013 (has links)
Made available in DSpace on 2016-12-23T14:33:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Diss ITM 1.pdf: 288787 bytes, checksum: 7ec6ca50c8c58631a8efb146dc08e482 (MD5) Previous issue date: 2013-01-25 / Aplicações sensíveis ao contexto usam informações contextuais para customizar serviços de acordo com as situações e as necessidades dos seus usuários. Um dos desafios associados ao desenvolvimento deste tipo de aplicação está em especificar os modelos conceituais que representam as situações de interesse da aplicação. O objetivo desta dissertação é propor uma metodologia orientada a modelos para auxiliar o desenvolvimento de aplicações sensíveis ao contexto, com foco na especificação e detecção de situações contextuais. Para atingir este objetivo, o trabalho propõe uma linguagem gráfica de modelagem de situações, chamada SML (Situation Modeling Language), que permite especificar diferentes tipos de situação considerando aspectos como composição de situações e inferência temporal. A fim de permitir a detecção de situações, os modelos descritos em SML podem ser utilizados para gerar uma implementação baseada em regras que observa contexto e controla o ciclo de vida das situações de interesse da aplicação. O trabalho descreve como os elementos especificados em SML são transformados em código a ser executado pela máquina de regras Drools. Finalmente, para apoiar o desenvolvimento de aplicações sensíveis ao contexto, são propostas ferramentas que auxiliam o processo de modelagem e de transformação do modelo em código. Os conceitos envolvidos na construção de SML e na geração automática de código são exemplificados por meio de um cenário de detecção de fraudes bancárias / Context-aware applications manipulate context information to adapt services according to the users current situation and needs. One of the challenges of developing context-aware applications refers to the specification of the conceptual models that represent the situations of interest. The objective of this thesis is to propose a model-driven methodology to assist the development of context-aware applications, focusing on the specification and the detection of contextual situations. To achieve this goal, the work proposes a graphical language for modeling situations, coined SML (Situation Modeling Language), which allows the user to specify situation types considering aspects such as composition of situations and their temporal reasoning. In order to allow situation detection, the models described in SML can be used to generate a rule-based implementation, which is capable of observing context and controlling situations lifecycle. The work describes how the elements specified in SML are transformed into code to be executed in the Drools rule engine. Finally, to support the development of applications, we propose tools to assist the modeling phase, as well as the implementation phase, by means of code generation. The concepts involved in the design of SML and the transformations of SML models to Drools code are exemplified by means of a banking scenario for detecting fraudsusceptible behavior

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