Um ambiente inteligente é um sistema de computação ubíqua e sensível ao contexto onde os sistemas computacionais embutidos no ambiente, a comunicação entre dispositivos e o ambiente, e a acessibilidade aos serviços do ambiente são transparentes ao usuário. O presente trabalho tem como objetivo propor um modelo para ambientes inteligentes baseado em serviços web semânticos, em que os serviços disponíveis para os dispositivos do ambiente são proporcionados como serviços web e a interação dispositivo - ambiente é feita em um contexto de computação móvel, onde a disponibilidade dos serviços e a informação de contexto do dispositivo mudam freqüentemente. No modelo proposto todas as funcionalidades do ambiente são fornecidas como serviços. Estes serviços são descobertos e executados automaticamente com a finalidade de ajudar o usuário a desenvolver tarefas específicas, permitindo ao usuário se concentrar nas tarefas e não na interação com o ambiente. O modelo se fundamenta na oferta de serviços dirigida pela tarefa a ser desenvolvida, o que é conhecido como Task-driven Computing. Por outro lado, para a automação do processo de descoberta e execução dos serviços é necessário ter uma especificação não ambígua da semântica dos serviços. Empregamos para isso a ontologia WSMO (Web Services Modeling Ontology) que fornece os elementos necessários para a descrição dos serviços disponíveis no ambiente e o contexto do dispositivo. Finalmente, como prova de conceitos do modelo proposto, foi implementado um ambiente inteligente para uma biblioteca. A ativação de um ambiente inteligente baseado no modelo proposto se baseia na definição de ontologias, descrição semântica dos serviços no ambiente e a implementação de serviços web tradicionais. / A smart environment is a system computing ubiquitous computing and context awareness, in which the computational systems embedded in the environment, the communication between devices and the environment, and the accessibility to services are transparent to the users. The aim of this work is to propose a semantic web services based model for smart environments, in which services are offered to devices as web services and the device - environment interactions are based on a mobile computing environment, in which the contextual information and availability of services change frequently. In the proposed model all functionalities in the environment are offered as services. These services are automatically discovered and executed to support the user in a specific task, allowing to the user to focus on his task and not in the interactions with the environment. The model is based on a task-driven offer of services and on task-driven computing. To automate the discovery and execution of services, we need a nonambiguous specification of the semantic of services. We use the WSMO ontology (Web Services Modeling Ontology), which provides the required elements for description of the services in the environment and the context device. Finally, as a conceptual proof of the proposed model, we implemented a smart environment for a library. In the proposed model the activation of a smart environment is based in the ontologies definition, semantic description of the services.

Um ambiente inteligente é um sistema de computação ubíqua e sensível ao contexto onde os sistemas computacionais embutidos no ambiente, a comunicação entre dispositivos e o ambiente, e a acessibilidade aos serviços do ambiente são transparentes ao usuário. O presente trabalho tem como objetivo propor um modelo para ambientes inteligentes baseado em serviços web semânticos, em que os serviços disponíveis para os dispositivos do ambiente são proporcionados como serviços web e a interação dispositivo - ambiente é feita em um contexto de computação móvel, onde a disponibilidade dos serviços e a informação de contexto do dispositivo mudam freqüentemente. No modelo proposto todas as funcionalidades do ambiente são fornecidas como serviços. Estes serviços são descobertos e executados automaticamente com a finalidade de ajudar o usuário a desenvolver tarefas específicas, permitindo ao usuário se concentrar nas tarefas e não na interação com o ambiente. O modelo se fundamenta na oferta de serviços dirigida pela tarefa a ser desenvolvida, o que é conhecido como Task-driven Computing. Por outro lado, para a automação do processo de descoberta e execução dos serviços é necessário ter uma especificação não ambígua da semântica dos serviços. Empregamos para isso a ontologia WSMO (Web Services Modeling Ontology) que fornece os elementos necessários para a descrição dos serviços disponíveis no ambiente e o contexto do dispositivo. Finalmente, como prova de conceitos do modelo proposto, foi implementado um ambiente inteligente para uma biblioteca. A ativação de um ambiente inteligente baseado no modelo proposto se baseia na definição de ontologias, descrição semântica dos serviços no ambiente e a implementação de serviços web tradicionais. / A smart environment is a system computing ubiquitous computing and context awareness, in which the computational systems embedded in the environment, the communication between devices and the environment, and the accessibility to services are transparent to the users. The aim of this work is to propose a semantic web services based model for smart environments, in which services are offered to devices as web services and the device - environment interactions are based on a mobile computing environment, in which the contextual information and availability of services change frequently. In the proposed model all functionalities in the environment are offered as services. These services are automatically discovered and executed to support the user in a specific task, allowing to the user to focus on his task and not in the interactions with the environment. The model is based on a task-driven offer of services and on task-driven computing. To automate the discovery and execution of services, we need a nonambiguous specification of the semantic of services. We use the WSMO ontology (Web Services Modeling Ontology), which provides the required elements for description of the services in the environment and the context device. Finally, as a conceptual proof of the proposed model, we implemented a smart environment for a library. In the proposed model the activation of a smart environment is based in the ontologies definition, semantic description of the services.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Ubiquitous computing foresees the support to human activities in the most possible integrated environment known by the professional. On this perspective, a major area of its application is the Health System as the health of the future provides the use of ubiquitous computing as a way to automate and optimize the clinical activities. Addressing the problem of rejection of computer systems in health due to the remoteness of the way clinicians perform their tasks, the project "ClinicSpace" proposes a prototype of a tool that enables clinicians to customize and better manage their daily tasks. One of the big challenges is how to model human activities in computer systems, respecting the way that each individual performs them. This way, the contribution of this work is to propose a modeling of the main tasks performed in the clinical hospital settings by clinical professionals with the way that each individual performs the work. Once created the task, the medical professionals can reuse them for the definition and creation of other tasks they may judge necessary. An architecture manages the tasks in the most automatic way possible to undermine the control that the owner must maintain to the environment. Thus, it is expected to reduce the degree of rejection found in computerized systems of hospitals and clinics. The interface developed uses mechanisms provided by the End-user programming to facilitate the use of the clinical professional and Task-driven Computing. Case studies were simulated to demonstrate the feasibility of the proposal. Field tests may only be made after the release of the prototype of the architecture of the management and execution of tasks; however, this work is outside the scope of this dissertation. / A Computação Ubíqua prevê o suporte às atividades humanas da forma mais integrada possível ao ambiente conhecido pelo profissional. Nessa perspectiva, uma das grandes áreas de aplicação é a Saúde, já que o Sistema de Saúde do futuro prevê o uso da Computação Ubíqua como forma de otimizar e automatizar as atividades clínicas. Focando o problema de rejeição dos sistemas computacionais na Saúde devido ao distanciamento destes da forma como os clínicos executam suas tarefas, o projeto ClinicSpace propõe a prototipação de uma ferramenta que permita aos clínicos a personalização e gerenciamento de suas tarefas diárias. Um dos grandes desafios enfrentados é como modelar atividades humanas em sistemas computacionais, respeitando a forma individualizada com que cada pessoa as realiza. Nesse sentido, a contribuição desse trabalho é a proposta de uma ferramenta-piloto que permite ao profissional programar e compor suas tarefas, a partir de uma modelagem das principais tarefas clínicas executadas nos ambientes hospitalares por profissionais clínicos, respeitando a forma individual que cada profissional as realiza. Uma vez criadas as tarefas, os profissionais clínicos podem reutilizá-las para a definição e reuso na criação de outras tarefas que julgarem necessário. Uma arquitetura gerencia a execução das tarefas da forma mais automática possível para não comprometer o controle que o profissional deve manter sobre o ambiente. Assim, espera-se reduzir o grau de rejeição encontrado nos sistemas informatizados dos hospitais e clínicas. A interface de programação de tarefas pelo profissional desenvolvida utiliza mecanismos providos pela Programação Orientada ao Usuário-Final com o objetivo de facilitar a utilização do sistema pelo profissional clínico e pela Computação Orientada a Atividades. Estudos de casos foram simulados para demonstrar a viabilidade da proposta. Testes de campo somente poderão ser realizados após a disponibilização do protótipo da arquitetura de gerenciamento e execução das tarefas, porém, esse trabalho está fora do escopo dessa dissertação.

Currently, Pervasive Computing is focused on the development of programmable and interactive environments, which are intended to help the user in daily activities. The health system of the future envisages the use of Pervasive Computing as a way of optimizing and automating clinical activities. Under such perspective, the present study has tried to add, in a middleware for pervasive environment management, the supporting for management and accomplishment of clinical tasks (pervasive applications that help physicians perform their activities), fulfilling some requirements of activities-oriented computing, and creating a tool that will help physicians in their daily tasks. In modeling of the tasks management system, the middleware EXEHDA Execution Environment for Highly Distributed Applications has been used to manage the pervasive environment where tasks will be performed. Due to the flexible features of EXEHDA, as the integration of new services, the supporting of the middleware to the new tasks management was added as a new subsystem, composed by the services that implement the new features. So, the main contribution of present study was the modeling of the architecture for the new subsystem of EXEHDA, responsible for management of tasks in pervasive environment. As a secondary contribution, was developed a prototype of the core of this new subsystem (a service for managing tasks), already providing same integration within other services modeled for the architecture. This prototype can be used, during the course of the ClinicSpaces Project, as a basis for testing and evaluation of other services and to facilitate the participation of professionals from other areas in the project. / Atualmente, a Computação Pervasiva está direcionada ao desenvolvimento de ambientes programáveis e interativos, os quais auxiliarão o usuário em suas atividades diárias. O sistema de saúde do futuro prevê o uso da Computação Pervasiva como forma de otimizar e automatizar as atividades clínicas. Tendo em vista essa perspectiva, neste trabalho buscou-se adicionar, a um middleware de gerenciamento do ambiente pervasivo, o suporte ao gerenciamento e à execução de tarefas clínicas (aplicações pervasivas que auxiliam o clínico a realizar suas atividades), atendendo a alguns requisitos da computação orientada a atividades, e criando uma ferramenta para auxiliar os clínicos em suas atividades diárias. Na modelagem do sistema de gerenciamento de tarefas, o middleware EXEHDA Execution Environment for Highly Distributed Applications foi utilizado para gerenciar o ambiente pervasivo no qual as tarefas irão executar. Devido às características flexíveis do EXEHDA quanto à integração de novos serviços, o suporte do middleware ao gerenciamento de tarefas foi adicionado através de um novo subsistema, composto pelos serviços que implementam as novas funcionalidades. Portanto, a principal contribuição deste trabalho foi a modelagem da arquitetura do novo subsistema do EXEHDA, responsável pelo gerenciamento de tarefas no ambiente pervasivo. Como contribuição secundária, foi desenvolvido um protótipo do núcleo desse novo subsistema (um serviço para gerenciamento de tarefas), já prevendo certa interação com os demais serviços modelados para a arquitetura. Esse protótipo poderá ser usado, durante o andamento do projeto ClinicSpaces, como base para teste e avaliação dos outros serviços, bem como, para facilitar a participação de profissionais de outras áreas no prosseguimento do projeto.

To improve the system usability and assist the user during the execution of their daily clinical tasks, were designed new components and services to realize the task inference in the ClinicSpace architecture. The ClinicSpace project, currently being developed by the GMob of the PPGI/UFSM, aims to build a pilot tool that allows the modeling of the clinical tasks by the physician and their automatic management. To model and develop an inference service to this architecture is the main goal of the work described in the current dissertation. To realize the task inference, were used the task execution history of each user together with the present characteristics of the environment during the tasks executions. In this way, is possible to trace the profile of each user, knowing which functionalities will be necessary for him in the near future. With the capture of the environment information during the task execution, was used the C4.5 algorithm to infer, foresee, the next task to be executed. Together with the constant environment monitoring, were detected patterns that allows suppose the future execution of a task, helping the system utilization. The system presents the inferred tasks as suggestion in the graphical interface to not take automatic decisions, taking the user role, predicting a general improvement in the system usability. To validate the developed architecture, were made performance analyses of the inference mechanism, resulting in a small interference of the execution time of the whole system. / De forma a melhorar a usabilidade do sistema e auxiliar o usuário durante a execução de suas tarefas clínicas cotidianas foram projetados novos componentes e serviços para realizar a inferência de tarefas na arquitetura ClinicSpace. O projeto ClinicSpace, em desenvolvimento no GMob do PPGI/UFSM, visa construir uma ferramenta-piloto que permita a programação das atividades clínicas pelo próprio médico e o gerenciamento automático destas. Modelar e implementar um serviço de inferência para essa arquitetura é o objetivo principal do trabalho descrito nesta dissertação. Como base para a inferência das tarefas de cada usuário, utilizou-se o histórico de execução de tarefas juntamente com as características presentes no ambiente durante a execução. Dessa forma, é possível traçar o perfil de cada usuário, conhecendo-se quais funcionalidades serão necessárias a ele no futuro. A partir da captura de informações do ambiente durante a execução das tarefas, foi utilizado o algoritmo C4.5 para inferir, prever, a próxima tarefa a ser executada. Em conjunto com o constante monitoramento do ambiente são detectados os padrões que levam a supor a execução futura de uma tarefa, auxiliando na utilização do sistema. A partir da tarefa inferida, o sistema a apresenta como sugestão na interface gráfica de forma a não tomar decisões automáticas em substituição ao papel do usuário, prevendo-se uma melhoria geral na usabilidade do sistema. Como forma de validação da arquitetura desenvolvida foram feitas análises de desempenho do mecanismo de inferência, obtendo-se o resultado de baixa interferência nos tempos de execução do sistema como um todo.