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.

Submitted by JÚLIO HEBER SILVA (julioheber@yahoo.com.br) on 2017-05-19T17:39:41Z No. of bitstreams: 2 Tese - Leandro Alexandre Freitas - 2017.pdf: 10640805 bytes, checksum: 61b69f91cb32e17075d698eecf19b8c4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-05-22T10:42:45Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Tese - Leandro Alexandre Freitas - 2017.pdf: 10640805 bytes, checksum: 61b69f91cb32e17075d698eecf19b8c4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-22T10:42:45Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese - Leandro Alexandre Freitas - 2017.pdf: 10640805 bytes, checksum: 61b69f91cb32e17075d698eecf19b8c4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-04-04 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG / The growth and popularization of wireless connectivity and of mobile devices has allowed the development of smart spaces that were previously only envisaged in the approach proposed by Mark Weiser. These smart spaces are composed of many computational resources, such as devices, services and applications, along with users, who must be able to associate with these features. However, programming these environments is a challenging task, since smart spaces have a dynamic nature, resources are heterogeneous, and it is necessary that interactions between users and devices are coordinated with one another. In this work, we present a new approach for smart spaces programming using Models@RunTime. In this regard, we propose a high level modeling language, called Smart Spaces Modeling Language (2SML), in which the user is able to model the smart space with all elements that can be part of it. Such models are developed by the users, interpreted and effected in the physical space by a model execution engine, called Smart Space Virtual Machine (2SVM), whose development is part of this work. / O crescimento e a popularização cada vez maior da conectividade sem fio e dos dispositivos móveis, tem permitido a construção de espaços inteligentes que antes eram vislumbrados apenas na proposta de computação ubíqua do cientista da Xerox PARK, Mark Weiser. Esses espaços inteligentes são compostos por diversos recursos computacionais, como dispositivos, serviços e aplicações, além de usuários, que devem ser capazes de se associar a esses recursos. Entretanto, a programação destes ambientes é uma tarefa desa- fiadora, uma vez que os espaços inteligentes possuem uma natureza dinâmica, os recursos se apresentam de forma heterogênea e é necessário que as interações entre usuários e dispositivos sejam coordenadas. Neste trabalho desenvolvemos uma nova abordagem para programação de espaços inteligentes, por meio de modelos em tempo de execução. Para isso, propomos uma linguagem de modelagem de alto nível, denominada Smart Space Modeling Language (2SML), em que o usuário é capaz de modelar o espaço inteligente com todos os elementos que dele podem fazer parte. Esse modelo desenvolvido pelo usuá- rio é interpretado e realizado no espaço físico por uma máquina de execução de modelos, denominada Smart Space Virtual Machine (2SVM), cujo desenvolvimento é parte deste trabalho.