DUARTE, Paulo Artur de Sousa. Uma abordagem dirigida por modelos para a configuração de aquisição de contexto intermediada por middleware. 2014. 138 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação)-Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2014. / Submitted by Anderson Silva Pereira (anderson.pereiraaa@gmail.com) on 2017-01-09T21:23:17Z No. of bitstreams: 1 2014_dis_pasduarte.pdf: 5643936 bytes, checksum: 20434743dc1b912e4ace216181c03c1e (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2017-01-11T15:37:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_dis_pasduarte.pdf: 5643936 bytes, checksum: 20434743dc1b912e4ace216181c03c1e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-11T15:37:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_dis_pasduarte.pdf: 5643936 bytes, checksum: 20434743dc1b912e4ace216181c03c1e (MD5) Previous issue date: 2014 / Context-aware mobile (CAM) applications retrieve contextual information from the environment in which they run in order to achieve a specific goal (e.g., interface adaptation, content recommendation). Features such as device heterogeneity, scarce resources and sensors diversity improve the complexity of development to this kind of software. Recent way to deal with such development issues is the adoption of two combined approaches: (i) middleware platforms and (ii) principles of MDE paradigm (e.g., Model-Driven Engineering). These approaches aim at reducing the total development time of CAM applications by using code generation from higher-level models, and increasing the potential applications through the use of services provide by middleware platforms. Thus, this dissertation proposes an approach to generate code that configures the acquisition of context in Android mobile applications. Based on MDE, we created the DSL (Domain-Specific Language)ContextRuleML, which allows the developer to model the contextual rules of a CAM application in a higher-level notation. A configuration tool, named CRiTICAL, uses the models produced with the DSL to generate an initial structure of a CAM application that uses an existing middleware platform to acquisition of context called LoCCAM. The tool also generates the configuration and the automated installation of LoCCAM and its components based on generated model. Two evaluations were made. First, a usability evaluation was realized by 14 volunteers. Second, a performance evaluation compares response time and memory used by the code generated by CRITiCAL against code written by a specialist in development with LoCCAM, without using our solution. / As aplicações móveis e sensíveis ao contexto se caracterizam por capturar a informação contextual do ambiente em que estão inseridas para utilizá-la de acordo com um objetivo específico (e.g., adaptação de interface, recomendação de conteúdo). A heterogeneidade dos dispositivos, a limitação de recursos dos mesmos e o acesso a sensores aumentam a complexidade do desenvolvimento deste tipo de software. Uma forma recente de se lidar com tais problemas de desenvolvimento é a adoção combinada de plataformas de middleware com os princípios do paradigma MDE (Model-Driven Engineering). O objetivo é tanto de reduzir o tempo de desenvolvimento com a geração de código a partir de modelos como de aumentar as potencialidades dos aplicativos através do uso dos serviços providos pelas plataformas de middleware. Seguindo essa tendência, essa dissertação propõe uma abordagem de geração de código de configuração de aquisição de contexto em aplicações móveis Android com duas principais contribuições: a DSL (Domain-Specific Language) ContextRuleML e a Ferramenta CRITiCAL. A DSL ContextRuleML permite ao um desenvolvedor modelar em alto nível as informações contextuais e as regras contextuais de uma aplicação sensível ao contexto. A CRITiCAL é uma ferramenta de configuração para aplicações móveis que utiliza os modelos produzidos com a DSL para a geração de um esqueleto inicial de um aplicativo móvel e sensível ao contexto. O código gerado invoca métodos de uma plataforma de middleware de aquisição de contexto: o LoCCAM. A ferramenta também gera a configuração e a instalação automatizada do LoCCAM e de seus componentes com base no modelo gerado. A validação da abordagem compreendeu duas etapas. A primeira foi uma avaliação de usabilidade da ferramenta realizada com 14 voluntários da área da omputação. A segunda foi uma avaliação de desempenho que comparava em termos de tempo de resposta e memória utilizada o código gerado pela CRITiCAL com o código escrito de forma manual por um especialista em desenvolvimento utilizando o LoCCAM.

Research that involves human-beings depends on the data collection. As technology solutions become popular in the context of healthcare, researchers highlight the need for monitoring and caring patients in situ. Human Activity Recognition (HAR) is a research field that combines two areas: Ubiquitous Computing and Artificial Intelligence. HAR is daily applied in several service sectors including military, security (surveillance), health and entertainment. A HAR system aims to identify and recognize the activities and actions a user performs, in real time or not. Ambient sensors (e.g. cameras) and wearable devices (e.g. smartwatches) collect information about users and their context (e.g. localization, time, companions). This data is processed by machine learning algorithms that extract information and classify the corresponding activity. Although there are several works in the literature related to HAR systems, most studies focusing on elderly users are limited and do not use, as ground truth, data collected from elder volunteers. Databases and sensors reported in the literature are geared towards a generic audience, which leads to loss in accuracy and robustness when targeted at a specific audience. Considering this gap, this work presents a Human Activity Recognition system and corresponding database focusing on the elderly, raising requirements and guidelines for supportive HAR system and the selection of sensor devices. The system evaluation was carried out checking the accuracy of the activity recognition process, defining the best statistical features and classification algorithms for the Elderly Activity Recognition System (EARS). The results suggest that EARS is a promising supportive technology for the elderly, having an accuracy of 98.37% with KNN (k = 1). / Pesquisas e serviços no campo da saúde se valem da coleta, em tempo real ou não, de dados de ordem física, psicológica, sentimental, comportamental, entre outras, de pacientes ou participantes em experimentos: o objetivo é melhorar tratamentos e procedimentos. As soluções tecnológicas estão se tornando populares no contexto da saúde, pesquisadores da área de saúde destacam a necessidade de monitoramento e cuidado dos pacientes in situ. O campo de pesquisa de Reconhecimento de Atividade Humana (sigla em inglês HAR, Human Activity Recognition) envolve as áreas de computação ubíqua e de inteligência artificial, sendo aplicado nos mais diversos domínios. Com o uso de sensores como câmeras, microfones e acelerômetros, entre outros, um sistema HAR tem por tarefa identificar as atividades que uma pessoa realiza em um determinado momento. As informações coletadas pelos sensores e os dados do usuário são processados por algoritmos de aprendizado de máquina para identificar a atividade humana realizada. Apesar de existirem vários trabalhos na literatura de sistemas HAR, poucos são voltados para o público ancião. Bases de dados e sensores reportados em trabalhos relacionados são voltadas para um público genérico, perdendo precisão e robustez quando se trata de um público específico. Diante dessa lacuna, este trabalho propõe um sistema de Reconhecimento de Atividade Humana voltado para o idoso, levantando requisitos para o sistema HAR assistido e selecionando os dispositivos sensores. Um banco de dados HAR com dados coletados de voluntários mais velhos também é fornecido e disponibilizado. A avaliação do sistema foi realizada verificando a acurácia do processo de reconhecimento da atividade, definindo as melhores características estatísticas e algoritmos de classificação para o sistema de reconhecimento de atividades do idoso. Os resultados sugerem que esse sistema é uma tecnologia de suporte promissora para idosos, tendo uma acurácia de 98.37% com KNN (k = 1).

Submitted by Silvana Teresinha Dornelles Studzinski (sstudzinski) on 2015-06-05T18:10:26Z No. of bitstreams: 1 MarcusLewisMartinsl.pdf: 1147305 bytes, checksum: 8ab191e523bbdb499dac8c71ef4d9bf9 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-06-05T18:10:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MarcusLewisMartinsl.pdf: 1147305 bytes, checksum: 8ab191e523bbdb499dac8c71ef4d9bf9 (MD5) Previous issue date: 2011-05 / Nenhuma / Este trabalho apresenta o FrameTrail, um framework para o desenvolvimento de aplicações orientadas a trilhas. O FrameTrail se propõe a padronizar a manipulação de trilhas independente do seu domínio de aplicação, ou seja, o framework disponibiliza uma série de funcionalidades que gerenciam a trilha de uma entidade, sem limitar o tipo de contexto e quais os dados específicos das entidades que as aplicações desenvolvidas com base nele manipulam. Além de apresentar os componentes internos da arquitetura do FrameTrail, é também apresentada a estrutura de provedores externos que o framework disponibiliza para que as aplicações possam tratar de trilhas sem a necessidade de seguir um modelo de tecnologia pré-estabelecido. Através desses provedores cada aplicação pode definir quais são as informações relevantes para os seus contextos, assim como permite a parametrização da maneira de como os seus dados serão armazenados. A dissertação também descreve o protótipo desenvolvido do FrameTrail, assim como os estudos de caso desenvolvidos para a sua validação e como eles foram direcionados para aproveitar o melhor as funcionalidades providas pelo framework. / This paper presents the FrameTrail, a framework for developing trail oriented applications. The FrameTrail aims to standardize the manipulation of trails regardless of its scope. The framework provides a number of features that manage the entity’s trail, without limiting the type of context and what the specifics information of the entities that applications developed based on this can handle. We present the internal components of the architecture of FrameTrail and also presents the structure of external providers. This external providers provides the framework so that applications can address the trails without the need to follow a technology model pre-established. Each of these providers can define which information relevant to their contexts, as well as lets you customize the way of how your data will be stored. The dissertation also describes the prototype of FrameTrail, as well as case studies designed to validate him and how they were directed to use the most of the functionalities provided by the framework.

LEMOS, Fabrício Dias Alves. Uma abordagem para inserção de sensibilidade ao contexo em técnicas de recomendação baseadas em conhecimento. 2012. 102 f. : Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Ceará, Centro de Ciências, Departamento de Computação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Fortaleza-CE, 2012. / Submitted by guaracy araujo (guaraa3355@gmail.com) on 2016-06-22T17:58:58Z No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) / Approved for entry into archive by guaracy araujo (guaraa3355@gmail.com) on 2016-06-22T18:00:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-22T18:00:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) Previous issue date: 2012 / O principal desafio de um Sistema de Recomendação é conseguir identificar e recomendar itens que tenham maior chance de corresponder aos interesses de seus usuários que, em geral, possuem uma natureza bastante subjetiva e heterogênea. É importante, então, que os Sistemas de Recomendação possam recomendar itens personalizados a partir da identificação do perfil de cada usuário. Entretanto, muitas vezes, o perfil do usuário não é suficiente para que o sistema consiga identificar completamente seus interesses. A utilização do sistema em um contexto diferente do habitual pode acarretar em um resultado insatisfatório para a recomendação, sendo necessária sua adaptação ao novo contexto. Este trabalho propõe uma abordagem para inserção de sensibilidade ao contexto em Sistemas de Recomendação, a qual utiliza, além do contexto do usuário, o próprio contexto dos itens recomendados. Para tal, técnicas de recomendação baseadas em conhecimento são adaptadas para incluir regras de domínio com caráter contextual. A abordagem proposta é utilizada na concepção de um sistema de recomendação de fotos sensível ao contexto que explora o contexto do usuário e o contexto de geração das fotos para a realização da recomendação. Através do sistema desenvolvido, a abordagem é validada a partir de experimentos com usuários, nos quais são avaliados a qualidade da recomendação e os ganhos obtidos com a utilização das informações contextuais.

FONTELES, André Sales. Um framework para aquisição adaptativa e fracamente acoplada de informação contextual para dispositivos móveis. 2013. 96 f. Dissertação (Mestrado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2013. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-07-08T18:31:04Z No. of bitstreams: 1 2013_dis_asfonteles.pdf: 3450400 bytes, checksum: 30d4ac8e77c80d859fc10cf484e2ba15 (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-07-13T12:41:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_dis_asfonteles.pdf: 3450400 bytes, checksum: 30d4ac8e77c80d859fc10cf484e2ba15 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-13T12:41:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_dis_asfonteles.pdf: 3450400 bytes, checksum: 30d4ac8e77c80d859fc10cf484e2ba15 (MD5) Previous issue date: 2013 / Mobile devices, such as smartphones and tablets, with a number of sensors have become commonplace in our daily lives. This scenario promotes applications from these platforms to increasingly access contextual information of the environment, the user and the system, which adapt accordingly or offer relevant services. This behavior is known as context-awareness. Several infrastructures have been created to help in the development of context-aware applications. These infrastructures facilitate the acquisition and management of contextual information. However, many of them are not appropriated to the heterogeneous and particular environment of mobile devices. This work presents an infrastructure for context acquisition called CAM (Context Acquisition Manager). CAM is a framework designed for use in sensor rich mobile devices. Among its main features are the loosely coupling with the applications that use it and the possibility of adapting in deployment time or execution time. The deployment adaptation allows a developer to customize what features will be included in the installation of the framework. The adaptation in execution time allow the framework to enable or disable its features according to applications requirements. To evaluate this work we developed a context-sensitive application as a proof of concept that uses the framework CAM. Through the development of this application, it was possible to notice a clear separation between the context acquisition code, wrapped by the framework, and the application code. A prototype of another application in which tests were performed on the dynamic adaptation mechanism of the framework was also developed. In this experiment, the impact of the adaptation on the resources of the device was investigated, which showed an increased economy in memory and CPU. / Dispositivos móveis, tais como smartphones e tablets, dotados de uma série de sensores se tornaram comuns no nosso dia a dia. Esse cenário propiciou que aplicações dessas plataformas acessassem cada vez mais informações contextuais do ambiente, do sistema e do usuário para se adaptar de acordo ou oferecer serviços relevantes. Aplicações dotadas desse comportamento são conhecidas como sensíveis ao contexto. Várias infraestruturas já foram criadas para auxiliar no desenvolvimento de aplicações desse tipo. Essas infraestruturas facilitam a aquisição e o gerenciamento de informações contextuais. Todavia, muitas delas não são apropriadas para o ambiente de execução heterogêneo e peculiar dos dispositivos móveis. Esse trabalho de dissertação de mestrado apresenta uma infraestrutura para aquisição de contexto chamada CAM (Context Acquisition Manager). CAM é um framework projetado para utilização em dispositivos móveis dotados de sensores embarcados. Entre suas principais ca-racterísticas estão o fraco acoplamento entre ele e as aplicações que o utilizam e a possibilidade de adaptação no momento de implantação ou de execução. A adaptação na implantação permite ao desenvolvedor personalizar quais características serão incluídas na instalação do framework. Já a adaptação em tempo de execução permite desabilitar ou habilitar partes do framework conforme a demanda. Para avaliação desse trabalho foi desenvolvida uma aplicação sensível ao contexto como prova de conceito que utiliza o framework CAM. Através do desenvolvimento dela, foi possível perceber a clara separação entre o código de aquisição de contexto, encapsulado no framework, do código de uma aplicação que o utiliza. Também foi desenvolvido um protótipo de uma outra aplicação, no qual foram realizados testes do mecanismo de adaptação dinâmica do framework. No experimento foi analisado o impacto da adaptação na utilização do processador e da memória primária do dispositivo, que mostrou um aumento na economia de ambos.

QUEIROZ FILHO, Carlos Alberto Batista de. Um mecanismo de tratamento de excessões sensível ao contexo para sistemas ubíquos orientados a tarefas. 2012. 96 f. Dissertação (Mestrado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2012. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-07-11T11:44:28Z No. of bitstreams: 1 2012_dis_cabqueirozfilho.pdf: 1970524 bytes, checksum: 4c0037e9a7ae7b752cee99522d45b0b2 (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-07-14T15:27:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_dis_cabqueirozfilho.pdf: 1970524 bytes, checksum: 4c0037e9a7ae7b752cee99522d45b0b2 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-14T15:27:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_dis_cabqueirozfilho.pdf: 1970524 bytes, checksum: 4c0037e9a7ae7b752cee99522d45b0b2 (MD5) Previous issue date: 2012 / The main purpose of ubiquitous computing is to provide information and features needed to help people in their daily tasks, proactively and transparently, at any time and anywhere. The development of ubiquitous systems involves a set of challenging requirements, including: context awareness, which allows systems to adapt their behavior to respond appropriately in the face of environmental changes, and dependability, which is related to the ability of systems provide a service which offer strong indications that are reliable. Regarding the attributes of dependability, neglecting them can bring grievances from small to severe risks to the physical integrity of the users. Exception handling is a major fault tolerance techniques used in software development to achieve greater levels of dependability. This technique, even though it is widely used in traditional software development, it is still not widely used in the development of ubiquitous systems. This is due to challenging requirements and characteristics of this type of system, among which we highlight the sensitivity to the context and distribution, which can make the necessary possibilities of handling exceptions in a system as a whole is greater than the sum of possibilities for exception handling of the parts that compose it. Therefore, this dissertation aims to propose a mechanism for exception handling context-sensitive ubiquitous systems for task-oriented. The proposed mechanism is available through a framework called foreheads, which allows the reuse mechanism. By using this framework, system functionality can be implemented on an abstraction task, which responds appropriately to changes in context, detecting and treating exceptional situations. To validate the proposed mechanism was implemented a prototype system of parking control ubiquitous as a proof of concept, which focuses on demonstration of how the tasks are implemented that make up this system and how they are defined exceptions contextual and their handlers. / O principal propósito da Computação Ubíqua é o fornecimento de informações e funcionalidades necessárias para ajudar as pessoas em suas tarefas cotidianas, de maneira proativa e transparente, a qualquer instante e em qualquer lugar. O desenvolvimento de sistemas ubíquos envolve um conjunto de requisitos desafiadores, dentre eles: sensibilidade ao contexto, que permite que os sistemas adaptem o seu comportamento para responder de forma apropriada diante de mudanças do ambiente; e dependabilidade, que está relacionado à capacidade dos sistemas de prestarem um serviço os quais ofereçam fortes indícios de que são confiáveis. Em relação aos atributos de dependabilidade, negligenciá-los pode trazer desde pequenas insatisfações até graves riscos à integridade física dos usuários. O tratamento de exceções é uma das principais técnicas de tolerância a faltas empregadas no desenvolvimento de software para atingir maiores níveis de dependabilidade. Essa técnica, apesar de já ser amplamente utilizada no desenvolvimento de software tradicional, ainda é pouco empregada no desenvolvimento de sistemas ubíquos. Isso ocorre em virtude das características e requisitos desafiadores desse tipo de sistema, dentre os quais se destacam a sensibilidade ao contexto e a distribuição, a qual pode fazer com que as possibilidades necessárias de tratamento de exceções de um sistema como um todo seja maior do que a soma das possibilidades de tratamento de exceções das partes que o compõe. Portanto, essa dissertação tem como objetivo propor um mecanismo de tratamento de exceções sensível ao contexto para sistemas ubíquos orientados a tarefas. O mecanismo proposto é disponibilizado através de um framework, denominado FRonTES, que permite a reutilização do mecanismo. Através da utilização desse framework, funcionalidades do sistema podem ser implementadas sob uma abstração de tarefa, que responde de maneira adequada a mudanças de contexto, detectando e tratando situações excepcionais. Para a validação do mecanismo proposto foi implementado um protótipo de sistema de controle de estacionamento ubíquo como uma prova de conceito, que foca na demonstração de como são implementadas as tarefas que compõem esse sistema e como são definidas as exceções contextuais e seus tratadores.

LIMA, Rafael de. CatchML: uma linguagem de domínio específico para modelagem do tratamento de exceção sensível ao contexto. 2013. 111 f. Dissertação (Mestrado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2013. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-07-12T15:18:44Z No. of bitstreams: 1 2013_dis_rlima.pdf: 1916774 bytes, checksum: 8d3c896a97a4692523fcd35305e73f1e (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-07-20T13:54:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_dis_rlima.pdf: 1916774 bytes, checksum: 8d3c896a97a4692523fcd35305e73f1e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-20T13:54:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_dis_rlima.pdf: 1916774 bytes, checksum: 8d3c896a97a4692523fcd35305e73f1e (MD5) Previous issue date: 2013 / In ubiquitous systems, due to the complexity added by the use of contextual information, the application of context aware exception handling (CAEH) techniques has many challenges and in the literature several approaches have been found to define concepts and abstractions useful for modeling CAEH. However, only one of these approaches proposes a method for specification and verification of models in the field of ubiquitous systems, which provides a tool for specifying the CAEH model using a Java API, and also generates an error report to a text file. The disadvantage of this approach is that the designer should strive to understand programming details that are irrelevant to the analysis process of the exceptional behavior of the system. Then, this work aims to propose a domain specific language for modeling CAEH, which provides abstractions and constructors that allow to express relevant concepts and make the task of designing CAEH models simpler and more intuitive. In addition, the language is integrated with the tool mentioned before that allows automatic model verification. The errors generated by the verifier are now shown directly in the source code making their identification and correction easier for the designer. In order to evaluate the language, a case study is conducted to provide evidence of its viability as an alternative to modeling CAEH. / Em sistemas ubíquos, devido à complexidade inserida pela utilização de informações contextuais, a aplicação de técnicas de tratamento de exceção sensível ao contexto (TESC) tem sido objeto de estudo para muitos pesquisadores. Na literatura são encontradas diversas abordagens que definem conceitos e abstrações úteis para modelagem de TESC. Entretanto, apenas uma dessas abordagens propõe um método para especificação e verificação de modelos no domínio de sistemas ubíquos o qual fornece uma ferramenta para especificação do modelo de TESC através de uma API Java, e gera ainda um relatório de erros em um arquivo texto. A desvantagem dessa abordagem é que o projetista deve se esforçar para entender detalhes de programação irrelevantes ao processo de análise do comportamento excepcional do sistema. Esta dissertação tem portanto como objetivo propor uma linguagem de domínio específico para modelagem de TESC, com o intuito de oferecer abstrações e construtores que permitem expressar conceitos pertinentes e tornar a tarefa de projetar modelos de TESC mais simples e intuitiva. Além disso, a linguagem é integrada com a ferramenta citada anteriormente, o que permite realizar a verificação do modelo de forma automática. Os erros gerados pelo verificador são mostrados agora diretamente no código do modelo facilitando a identificação e correção dos mesmos pelo projetista. A fim de avaliar a linguagem, um estudo de caso é realizado para fornecer indícios de sua viabilidade como alternativa para modelagem de TESC.

LEMOS, Fabrício Dias Alves. Uma abordagem para inserção de sensibilidade ao contexo em técnicas de recomendação baseadas em conhecimento. 2012. 102 f. Dissertação (Mestrado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2012. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-08-04T12:16:49Z No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-08-05T15:45:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-05T15:45:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) Previous issue date: 2012 / O principal desafio de um Sistema de Recomendação é conseguir identificar e recomendar itens que tenham maior chance de corresponder aos interesses de seus usuários que, em geral, possuem uma natureza bastante subjetiva e heterogênea. É importante, então, que os Sistemas de Recomendação possam recomendar itens personalizados a partir da identificação do perfil de cada usuário. Entretanto, muitas vezes, o perfil do usuário não é suficiente para que o sistema consiga identificar completamente seus interesses. A utilização do sistema em um contexto diferente do habitual pode acarretar em um resultado insatisfatório para a recomendação, sendo necessária sua adaptação ao novo contexto. Este trabalho propõe uma abordagem para inserção de sensibilidade ao contexto em Sistemas de Recomendação, a qual utiliza, além do contexto do usuário, o próprio contexto dos itens recomendados. Para tal, técnicas de recomendação baseadas em conhecimento são adaptadas para incluir regras de domínio com caráter contextual. A abordagem proposta é utilizada na concepção de um sistema de recomendação de fotos sensível ao contexto que explora o contexto do usuário e o contexto de geração das fotos para a realização da recomendação. Através do sistema desenvolvido, a abordagem é validada a partir de experimentos com usuários, nos quais são avaliados a qualidade da recomendação e os ganhos obtidos com a utilização das informações contextuais.

GOMES, Francisco Anderson de Almada. Um serviço de offloading de dados contextuais com suporte à privacidade. 2017. 95 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017. / Submitted by Jonatas Martins (jonatasmartins@lia.ufc.br) on 2017-05-26T13:43:05Z No. of bitstreams: 1 2017_dis_faagomes.pdf: 5747766 bytes, checksum: 678be7c6e0c8e999826aa6d7060bebb5 (MD5) / Approved for entry into archive by Jairo Viana (jairo@ufc.br) on 2017-05-26T17:04:18Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_dis_faagomes.pdf: 5747766 bytes, checksum: 678be7c6e0c8e999826aa6d7060bebb5 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-26T17:04:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_dis_faagomes.pdf: 5747766 bytes, checksum: 678be7c6e0c8e999826aa6d7060bebb5 (MD5) Previous issue date: 2017 / Mobile devices became a common tool in our daily routine. Mobile applications are demanding access to contextual information increasingly. For instance, applications require user’s environment data as well as their profiles in order to adapt themselves (interfaces, services, content) according to this context data. Mobile applications with this behavior are known as context-aware applications. Several software infrastructures have been created to help the development of this applications. However, it was verified that most of them do not store history of the contextual data, since mobile devices are resource constrained. They are not built taking into account the privacy of contextual data either, due the fact that applications may expose contextual data without user consent. This dissertation addresses these topics by extending an existing middleware platform that help the development of mobile context-aware applications. This work present a service named COP (Contextual data Offloading service with Privacy Support) and is based in: (i) a context model, (ii) a privacy policy and (iii) synchronization policies. The COP aims to store and process the contextual data generated from several mobile devices, using the computational power of the cloud. To evaluate this work we developed an application that uses both the migration and the privacy mechanism of the contextual data of the COP. Other two experiments were made. The first experiment evaluated the impact of contextual filter processing in mobile device and remote environment, in which the processing time and energy consumption were measured. In this experiment was possible to conclude that the migration of data from mobile device to a remote environment is advantageous. The second experiment evaluated the energy consumption to send contextual data. / Dispositivos móveis tornaram-se uma ferramenta comum no dia a dia das pessoas. Aplicações móveis cada vez mais exigem o acesso às informações contextuais. Por exemplo, aplicações requerem os dados do ambiente do usuário, bem como dos seus perfis, a fim de se adaptarem (interfaces, serviços, conteúdo) de acordo com esses dados de contexto. Aplicações com esse comportamento são conhecidas como aplicações sensíveis ao contexto. Várias infraestruturas de software foram criadas para ajudar no desenvolvimento dessas aplicações. No entanto, foi verificado que a maioria delas não possui um histórico dos dados contextuais, uma vez que os dispositivos móveis são limitados em recursos de armazenamento. Também foi verificado que a maioria delas não é construída levando em conta a privacidade dos dados contextuais, o que pode levar à exposição desses dados sem o consentimento do usuário. Esta dissertação aborda tais tópicos, estendendo uma plataforma de middleware existente que ajuda o desenvolvimento de aplicativos móveis e sensíveis ao contexto. Este trabalho apresenta um serviço denominado COP (Contextual data Offloading service with Privacy Support) e é baseado em: (i) um modelo de contexto, (ii) uma política de privacidade e (iii) em políticas de sincronização de dados. O COP visa armazenar e processar os dados contextuais gerados a partir de vários dispositivos móveis, utilizando o poder computacional da nuvem. Para avaliar este trabalho foi desenvolvida uma aplicação que utiliza tanto a migração como o mecanismo de privacidade dos dados contextuais do COP. Outros dois experimentos foram feitos. O primeiro experimento avaliou o impacto da execução de filtros contextuais no dispositivo móvel e no ambiente remoto, em que foi medido o tempo e gasto energético desse processamento. Nesse experimento foi possível concluir que a migração de dados de um dispositivo móvel para um ambiente remoto é vantajosa. O segundo experimento avaliou o gasto energético para o envio dos dados contextuais.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Many alternatives have been employed in order to process all the data generated by current applications in a timely manner. One of these alternatives, the Apache Hadoop, combines parallel and distributed processing with the MapReduce paradigm in order to provide an environment that is able to process a huge data volume using a simple programming model. However, Apache Hadoop has been designed for dedicated and homogeneous clusters, a limitation that creates challenges for those who wish to use the framework in other circumstances. Often, acquiring a dedicated cluster can be impracticable due to the cost, and the acquisition of reposition parts can be a threat to the homogeneity of a cluster. In these cases, an option commonly used by the companies is the usage of idle computing resources in their network, however the original distribution of Hadoop would show serious performance issues in these conditions. Thus, this study was aimed to improve Hadoop’s capacity of adapting to pervasive and shared environments, where the availability of resources will undergo variations during the execution. Therefore, context-awareness techniques were used in order to collect information about the available capacity in each worker node and distributed communication techniques were used to update this information on scheduler. The joint usage of both techniques aimed at minimizing and/or eliminating the overload that would happen on shared nodes, resulting in an improvement of up to 50% on performance in a shared cluster, when compared to the original distribution, and indicated that a simple solution can positively impact the scheduling, increasing the variety of environments where the use of Hadoop is possible. / Diversas alternativas têm sido empregadas para o processamento, em tempo hábil, da grande quantidade de dados que é gerada pelas aplicações atuais. Uma destas alternativas, o Apache Hadoop, combina processamento paralelo e distribuído com o paradigma MapReduce para fornecer um ambiente capaz de processar um grande volume de informações através de um modelo de programação simplificada. No entanto, o Apache Hadoop foi projetado para utilização em clusters dedicados e homogêneos, uma limitação que gera desafios para aqueles que desejam utilizá-lo sob outras circunstâncias. Muitas vezes um cluster dedicado pode ser inviável pelo custo de aquisição e a homogeneidade pode ser ameaçada devido à dificuldade de adquirir peças de reposição. Em muitos desses casos, uma opção encontrada pelas empresas é a utilização dos recursos computacionais ociosos em sua rede, porém a distribuição original do Hadoop apresentaria sérios problemas de desempenho nestas condições. Sendo assim, este estudo propôs melhorar a capacidade do Hadoop em adaptar-se a ambientes, pervasivos e compartilhados, onde a disponibilidade de recursos sofrerá variações no decorrer da execução. Para tanto, utilizaram-se técnicas de sensibilidade ao contexto para coletar informações sobre a capacidade disponível nos nós trabalhadores e técnicas de comunicação distribuída para atualizar estas informações no escalonador. A utilização conjunta dessas técnicas teve como objetivo a minimização e/ou eliminação da sobrecarga que seria causada em nós com compartilhamento, resultando em uma melhora de até 50% no desempenho em um cluster compartilhado, quando comparado com a distribuição original, e indicou que uma solução simples pode impactar positivamente o escalonamento, aumentando a variedade de ambientes onde a utilização do Hadoop é possível.