Submitted by Rodrigo Falcão (rmfalcao@gmail.com) on 2018-01-13T19:37:07Z No. of bitstreams: 1 Falcao_Dissertacao_MMCC_01082014.pdf: 8131725 bytes, checksum: 25806ae5c08dfe9783aca609ee2c3582 (MD5) / Approved for entry into archive by NUBIA OLIVEIRA (nubia.marilia@ufba.br) on 2018-01-15T16:24:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Falcao_Dissertacao_MMCC_01082014.pdf: 8131725 bytes, checksum: 25806ae5c08dfe9783aca609ee2c3582 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-15T16:24:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Falcao_Dissertacao_MMCC_01082014.pdf: 8131725 bytes, checksum: 25806ae5c08dfe9783aca609ee2c3582 (MD5) / As empresas gastam muito dinheiro em publicidade para aumentar as suas vendas, entretanto a razão entre o que é investido e o que efetivamente gera vendas é baixa. Aumentar a utilidade dos anúncios é um desafio constante em publicidade que visa incrementar o retorno dos investimentos dos anunciantes, reduzir os desperdícios e elevar suas receitas. Publicidade ubíqua é o nome dado ao emprego de técnicas de computação ubíqua para solucionar problemas na área de publicidade, e um dos aspectos mais importantes de computação ubíqua é sensibilidade ao contexto. Cupons de desconto são uma forma de propaganda bastante popular. Estudos indicam que elementos contextuais (e.g. distância entre o consumidor e a loja, valor do desconto) influenciam a utilidade de cupons físicos (medida pela taxa de resgate) e que há sinergia entre eles. Esta pesquisa objetiva avaliar a influência do uso de contexto na utilidade de cupons de desconto para restaurantes de fast food distribuídos através de smartphones. Para isto, foi realizada, de forma incremental, a modelagem do contexto, partindo de um levantamento dos elementos contextuais do domínio. Este levantamento foi revisado e em seguida submetido à opinião de consumidores reais, que avaliaram a relevância de cada elemento contextual, apontaram novos elementos e apresentaram relações relevantes entre eles. A identificação dos elementos contextuais, suas relevâncias e suas relações deram origem a uma representação de contexto que foi chamada de Modelo de Sinergia Contextual. A partir da modelagem, foram realizadas três avaliações experimentais: primeiro, um estudo preliminar de sete dias com cinco voluntários, que instalaram protótipos em seus smartphones para perceberem os cupons; depois, um experimento in vivo de trinta dias com dez participantes, através do uso de protótipos; e, finalmente, um experimento in virtuo com setenta participantes, realizado por meio de uma aplicação web. Este experimento final permitiu concluir que o uso de contexto aumenta a taxa de resgate de cupons de desconto no domínio investigado. / Companies spend too much money on advertising in order to increase their sales, but the ratio between investiments and sales is low. Raising ads usefulness, such as discount coupons, is a constant challange in advertising that intents to increase the return of investiments, to reduce waste and to increase incoming. Ubiquitous advertising is the given name of ubiquitous computing usage on advertising issues, and context sensitiveness is a core aspect of ubiquitous computing. Researches reveal contextual elements (e.g. distance between customer and store, discount size) influence physical coupons usefulness (measured by redemption rate) and there is synergy between them. This work aims to assess the influence of context-sensitivity use on discount coupons for fast food restaurants delivered through smartphones. For this, an incremental context modeling was performed, starting from a domain’s contextual elements elicitation. This elicitation was reviewed and then evaluated by real customers through a web survey. These customers rated contextual elements by relevance, identified new ones and relationships among them. Contextual elements, their relevance and their relationships was the inception of a context representation called Contextual Synergy Model. From the modeling, three experimental evaluations were executed: first, a seven-day preliminar study with five volunteers which installed and used apps (prototypes) on their devices to receive coupons; then a thirty-day in vivo experiment with ten participants using mobile apps (prototypes); and finally a in virtuo experiment with seventy participants through the use of a web application. In the end, these assessments revealed context increases coupons’ redemption rate in the observed domain.

Submitted by Kleber Silva (kleberbs@ufba.br) on 2017-07-21T21:56:38Z No. of bitstreams: 1 andre_2016_CEAPG Copy.pdf: 7829168 bytes, checksum: 152763ea87b62d786c38c101ba9b0461 (MD5) / Approved for entry into archive by NUBIA OLIVEIRA (nubia.marilia@ufba.br) on 2017-07-24T17:50:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 andre_2016_CEAPG Copy.pdf: 7829168 bytes, checksum: 152763ea87b62d786c38c101ba9b0461 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-24T17:50:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 andre_2016_CEAPG Copy.pdf: 7829168 bytes, checksum: 152763ea87b62d786c38c101ba9b0461 (MD5) / O número de aplicações móveis e sensíveis ao contexto aumenta a cada dia. Estas aplicações precisam ser testadas para assegurar um nível adequado de qualidade. Quando aplicação móvel depende de informações de contexto, sejam elas obtidas via sensores físicos e/ou virtuais, a complexidade e o custo relativos a etapa de testes aumenta consideravelmente,pois, os sensores fornecem à aplicação um volume maior e mais diverso tradicionais.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:52:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nos dias atuais, para aumentar a produtividade de suas atividades, as organizações usam a informação estrategicamente para disseminar e compartilhar o conhecimento por toda a organização. Isto é feito por meio das competências de seus membros e das fontes de informação disponíveis na organização. No entanto, este conhecimento se encontra disperso, concentrando-se em determinados indivíduos ou unidades organizacionais, dificultando o acesso e a obtenção da informação. Visando resolver este problema, nosso trabalho propõe CoLORS, um sistema de recomendação de oportunidades de aprendizado sensível a contexto que promove o compartilhamento do conhecimento por meio dos materiais, especialistas e situações similares. Esta recomendação acontece quando as pessoas não possuem determinada competência exigida pela atividade que estão executando. Os diferenciais em relação aos sistemas de recomendação tradicionais são: atribuição de semântica às informações por meio da construção de ontologias, que unificam conceitos relacionados com o gerenciamento de contexto, com a organização e seus processos, com a gestão de competências, com a aprendizagem organizacional e com a gestão do tempo; a análise do contexto do usuário e a utilização de parâmetros de consulta e de ordenação para restringir a busca dos caminhos do grafo RDF/OWL da ontologia que estão relacionados com a lacuna de competência do usuário e para atribuir uma ordem de relevância às oportunidades de aprendizado recomendadas. Alguns cenários de testes foram desenvolvidos para validar as idéias propostas neste documento e ilustrar a aplicabilidade do protótipo de sistema de recomendação implementado

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6092_1.pdf: 1754951 bytes, checksum: 29f0cd3115cc36a8a890dbc3a4def5bb (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / Freqüentemente, pessoas precisam, para realização de sua tarefa, de determinado conhecimento que só pode ser obtido através de experiência e prática, que elas podem não possuir. Elas podem economizar tempo e esforço se puderem interagir, informalmente, com outras pessoas que já possuam esse conhecimento. A colaboração informal facilita a troca de experiências e permite o reuso de conhecimento entre os indivíduos. Sistemas de Recomendação de Especialistas (SRE) podem ser usados para promover a colaboração informal através da identificação de especialistas que possam ajudar indivíduos na realização de suas tarefas. No entanto, os SRE existentes são centrados no especialista, em vez do usuário, e não levam em consideração o contexto dos envolvidos na recomendação. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um SRE que utiliza o contexto do usuário e do especialista para fazer recomendações mais ajustadas às necessidades do primeiro e, dessa maneira, facilitar a colaboração informal: o ICARE (Intelligent Context Awareness for Recommending Experts). Para tanto, é preciso entender o contexto das pessoas e como determinar as suas especialidades, definir as informações contextuais que devem ser consideradas e um processo de aquisição das especialidades e, finalmente, definir uma heurística de classificação dos especialistas a recomendar de acordo com o contexto de especialista e usuário. As principais contribuições deste trabalho são a inserção de sensibilidade a contexto no processo de recomendação de especialistas, uma ausência identificada nos sistemas existentes, e o desenvolvimento de um SRE sensível ao contexto. No experimento realizado, a sensibilidade a contexto do ICARE foi aprovada e os resultados gerados pelas recomendações realizadas foram bem avaliados pelos participantes

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-02-21T16:47:42Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) dvsTeseBiblioteca.pdf: 6571192 bytes, checksum: eb7914e5ffef25b8f01ff92d9a60c164 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-21T16:47:42Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) dvsTeseBiblioteca.pdf: 6571192 bytes, checksum: eb7914e5ffef25b8f01ff92d9a60c164 (MD5) Previous issue date: 2016-07-21 / FACEPE / Traditionally, single-domain recommender systems (SDRS) have achieved good results in recommending relevant items for users in order to solve the information overload problem. However, cross-domain recommender systems (CDRS) have emerged aiming to enhance SDRS by achieving some goals such as accuracy improvement, diversity, addressing new user and new item problems, among others. Instead of treating each domain independently, CDRS use knowledge acquired in a source domain (e.g. books) to improve the recommendation in a target domain (e.g. movies). Likewise SDRS research, collaborative filtering (CF) is considered the most popular and widely adopted approach in CDRS, because its implementation for any domain is relatively simple. In addition, its quality of recommendation is usually higher than that of content-based filtering (CBF) algorithms. In fact, the majority of the cross-domain collaborative filtering RS (CD-CFRS) can give better recommendations in comparison to single domain collaborative filtering recommender systems (SD-CFRS), leading to a higher users’ satisfaction and addressing cold-start, sparsity, and diversity problems. However, CD-CFRS may not necessarily be more accurate than SD-CFRS. On the other hand, context-aware recommender systems (CARS) deal with another relevant topic of research in the recommender systems area, aiming to improve the quality of recommendations too. Different contextual information (e.g., location, time, mood, etc.) can be leveraged in order to provide recommendations that are more suitable and accurate for a user depending on his/her context. In this way, we believe that the integration of techniques developed in isolation (cross-domain and contextaware) can be useful in a variety of situations, in which recommendations can be improved by information from different sources as well as they can be refined by considering specific contextual information. In this thesis, we define a novel formulation of the recommendation problem, considering both the availability of information from different domains (source and target) and the use of contextual information. Based on this formulation, we propose the integration of cross-domain and context-aware approaches for a novel recommender system (CD-CARS). To evaluate the proposed CD-CARS, we performed experimental evaluations through two real datasets with three different contextual dimensions and three distinct domains. The results of these evaluations have showed that the use of context-aware techniques can be considered as a good approach in order to improve the cross-domain recommendation quality in comparison to traditional CD-CFRS. / Tradicionalmente, “sistemas de recomendação de domínio único” (SDRS) têm alcançado bons resultados na recomendação de itens relevantes para usuários, a fim de resolver o problema da sobrecarga de informação. Entretanto, “sistemas de recomendação de domínio cruzado” (CDRS) têm surgido visando melhorar os SDRS ao atingir alguns objetivos, tais como: “melhoria de precisão”, “melhor diversidade”, abordar os problemas de “novo usuário” e “novo item”, dentre outros. Ao invés de tratar cada domínio independentemente, CDRS usam conhecimento adquirido em um domínio fonte (e.g. livros) a fim de melhorar a recomendação em um domínio alvo (e.g. filmes). Assim como acontece na área de pesquisa sobre SDRS, a filtragem colaborativa (CF) é considerada a técnica mais popular e amplamente utilizada em CDRS, pois sua implementação para qualquer domínio é relativamente simples. Além disso, sua qualidade de recomendação é geralmente maior do que a dos algoritmos baseados em filtragem de conteúdo (CBF). De fato, a maioria dos “sistemas de recomendação de domínio cruzado” baseados em filtragem colaborativa (CD-CFRS) podem oferecer melhores recomendações em comparação a “sistemas de recomendação de domínio único” baseados em filtragem colaborativa (SD-CFRS), aumentando o nível de satisfação dos usuários e abordando problemas tais como: “início frio”, “esparsidade” e “diversidade”. Entretanto, os CD-CFRS podem não ser mais precisos do que os SD-CFRS. Por outro lado, “sistemas de recomendação sensíveis à contexto” (CARS) tratam de outro tópico relevante na área de pesquisa de sistemas de recomendação, também visando melhorar a qualidade das recomendações. Diferentes informações contextuais (e.g. localização, tempo, humor, etc.) podem ser utilizados a fim de prover recomendações que são mais adequadas e precisas para um usuário dependendo de seu contexto. Desta forma, nós acreditamos que a integração de técnicas desenvolvidas separadamente (de “domínio cruzado” e “sensíveis a contexto”) podem ser úteis em uma variedade de situações, nas quais as recomendações podem ser melhoradas a partir de informações obtidas em diferentes fontes além de refinadas considerando informações contextuais específicas. Nesta tese, nós definimos uma nova formulação do problema de recomendação, considerando tanto a disponibilidade de informações de diferentes domínios (fonte e alvo) quanto o uso de informações contextuais. Baseado nessa formulação, nós propomos a integração de abordagens de “domínio cruzado” e “sensíveis a contexto” para um novo sistema de recomendação (CD-CARS). Para avaliar o CD-CARS proposto, nós realizamos avaliações experimentais através de dois “conjuntos de dados” com três diferentes dimensões contextuais e três domínios distintos. Os resultados dessas avaliações mostraram que o uso de técnicas sensíveis a contexto pode ser considerado como uma boa abordagem a fim de melhorar a qualidade de recomendações de “domínio cruzado” em comparação às recomendações de CD-CFRS tradicionais.

Submitted by Diogo Barreiros (diogo.barreiros@ufba.br) on 2017-06-12T17:22:46Z No. of bitstreams: 1 andre_2016_CEAPG.pdf: 7833011 bytes, checksum: 86edf4d590dbbdf5d10fe1f966f694e4 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-06-29T11:47:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 andre_2016_CEAPG.pdf: 7833011 bytes, checksum: 86edf4d590dbbdf5d10fe1f966f694e4 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-29T11:47:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 andre_2016_CEAPG.pdf: 7833011 bytes, checksum: 86edf4d590dbbdf5d10fe1f966f694e4 (MD5) / O n´umero de aplica¸c˜oes m´oveis e sens´ıveis ao contexto aumenta a cada dia. Estas aplica¸c˜oes precisam ser testadas para assegurar um n´ıvel adequado de qualidade. Quando a aplica¸c˜ao m´ovel depende de informa¸c˜oes de contexto, sejam elas obtidas via sensores f´ısicos e/ou virtuais, a complexidade e o custo relativos `a etapa de testes aumenta consideravelmente, pois os sensores fornecem `a aplica¸c˜ao um volume maior e mais diverso de dados em compara¸c˜ao com a inser¸c˜ao direta pelo usu´ario, como ocorre nas aplica¸c˜oes tradicionais. Existem abordagens que almejam a gera¸c˜ao de casos de teste com informa¸c˜oes de contexto para estes aplicativos. Algumas delas utilizam modelos de contexto da aplica¸c˜ao para gerar casos de teste, ou ent˜ao usam padr˜oes de eventos de contexto. Estas abordagens possuem uma desvantagem no tipo de informa¸c˜ao que ´e gerada, cujo formato geralmente ´e uma s´erie de dados de sensores em baixo n´ıvel, como conjuntos de coordenadas GPS. Dados de contexto de alto n´ıvel, como a chegada, presen¸ca e sa´ıda de uma reuni˜ao, por exemplo, n˜ao s˜ao considerados por estas abordagens. Esta pesquisa tem como objetivo investigar como a gera¸c˜ao sistem´atica de casos de teste com dados de contexto em alto n´ıvel de abstra¸c˜ao pode ajudar o testador de aplicativos m´oveis. Nesta disserta¸c˜ao propomos um m´etodo (denominado CEmanTIKA Test Creator) para gera¸c˜ao de casos de teste onde o testador confecciona de forma sistem´atica os dados de contexto para os casos de teste. Para apoiar o testador na gera¸c˜ao dos casos de teste, combinamos os dados de contexto obtidos nos modelos de contexto da aplica¸c˜ao com padr˜oes de defeitos em fontes de contexto. Para avaliar a proposta implementamos um prot´otipo dentro da ferramenta de modelagem de contexto CEManTIKA CASE e integramos os casos de teste gerados ao simulador de contexto Context Simulator. Realizamos um estudo emp´ırico com uma abordagem qualitativa na qual participantes volunt´arios executaram o m´etodo proposto em uma aplica¸c˜ao m´ovel de teste denominada NoCamInMeeting. Ao analisar os dados obtidos, conclu´ımos que a abordagem gera casos de teste com boa cobertura, embora com alguma redundˆancia, e tamb´em que a divis˜ao sistem´atica das tarefas para a gera¸c˜ao dos casos de teste ajuda os testadores a poupar tempo e esfor¸co.

MARINHO, Fabiana Gomes. PRECISE - Um processo de verificação formal para modelos de características de aplicações móveis e sensíveis ao contexto. 2012. 181 f. Tese (Doutorado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2012. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-07-12T19:42:02Z No. of bitstreams: 1 2012_tese_fgmarinho.pdf: 5103390 bytes, checksum: dd5da728cc7af5f3e122c8c7afaf49aa (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-07-25T11:39:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_tese_fgmarinho.pdf: 5103390 bytes, checksum: dd5da728cc7af5f3e122c8c7afaf49aa (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-25T11:39:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_tese_fgmarinho.pdf: 5103390 bytes, checksum: dd5da728cc7af5f3e122c8c7afaf49aa (MD5) Previous issue date: 2012 / SPLc have been used to develop different types of applications, including the ones that run on mobile devices and are able to adapt when the context elements in which they are located change. These applications can change due to variations in their execution environment and inconsistent adaptations can occur, compromising the expected behavior. Then there is a need for creating a verification process to check the correctness and consistency of these SPLs as well as to check the correctness of both derived products and adapted products from these SPLs. Thus, this work proposes PRECISE - A Formal Verification Process for Feature Models of Mobile and Context-Aware Applications. PRECISE helps to identify defects in the variability modeling of an SPL for mobile and context-aware applications, minimizing problems that can take place during the execution of products generated from this SPL. It is worth noting that PRECISE is defined based on a formal specification and a set of well-formedness properties developed using First-Order Logic, which are prerequisites for the achievement of an unambiguous variability modeling. To evaluate PRECISE, a validation is performed from the formal specification and well-formedness properties defined in the process. This validation intends to show that PRECISE is able to identify defects, anomalies and inconsistencies in a variability model of an SPL for mobile and context-aware applications. In this validation, five different techniques are used: UML Profile, OCL, Propositional Logic, Prolog and Simulation. While minimizing the defects and inconsistencies in the variability models of an SPL, PRECISE still benefits from the generality and flexibility intrinsic to the formal notation used in its specification. / As LPSs, além do seu uso em aplicações tradicionais, têm sido utilizadas no desenvolvimento de aplicações que executam em dispositivos móveis e são capazes de se adaptarem sempre que mudarem os elementos do contexto em que estão inseridas. Essas aplicações, ao sofrerem alterações devido a mudanças no seu ambiente de execução, podem sofrer adaptações inconsistentes e, consequentemente, comprometer o comportamento esperado. Por esse motivo, é essencial a criação de um processo de verificação que consiga checar a corretude e a consistência dessas LPSS, bem como checar a corretude tanto dos produtos derivados como dos produtos adaptados dessas LPSs. Sendo assim, nesta tese de doutorado é proposto o PRECISE - um Processo de Verificação Formal para Modelos de Características de Aplicações Móveis e Sensíveis ao Contexto. O PRECISE auxilia na identificação de defeitos na modelagem da variabilidade de uma LPS para aplicações móveis e sensíveis ao contexto e, assim, minimiza problemas que ocorreriam durante a execução dos produtos gerados a partir dessa LPS. É importante ressaltar que o PRECISE é definido com base em uma especificação formal e em um conjunto de propriedades de boa formação elaborados usando Lógica de Primeira Ordem. Essa especificação é um pré-requisito para a realização de uma modelagem da variabilidade sem ambiguidades. Para avaliar o PRECISE, uma validação é realizada a partir da especificação formal e das propriedades de boa formação definidas no processo. Essa validação tem como objetivo mostrar que o PRECISE consegue identificar defeitos, anomalias e inconsistências existentes em um modelo de variabilidades de uma LPS para aplicações móveis e sensíveis ao contexto. Nessa validação, cinco técnicas diferentes são utilizadas: Perfil UML, OCL, Lógica Proposicional, Prolog e Simulação. Além de minimizar os defeitos e inconsistências dos modelos de variabilidades das LPSs, o PRECISE ainda se beneficia da generalidade e flexibilidade intrínsecas à notação formal usada na sua especificação.

ROCHA, Lincoln Souza. CAEHV: um método para verificação de modelos do tratamento de exceção sensível ao contexto em sistemas ubíquos. 2013. 113 f. Tese (Doutorado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2013. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-07-20T12:34:03Z No. of bitstreams: 1 2013_tese_lsrocha.pdf: 1533788 bytes, checksum: a51ba242829e63d58d2f966281d49c4a (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-07-25T11:59:14Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_tese_lsrocha.pdf: 1533788 bytes, checksum: a51ba242829e63d58d2f966281d49c4a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-25T11:59:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_tese_lsrocha.pdf: 1533788 bytes, checksum: a51ba242829e63d58d2f966281d49c4a (MD5) Previous issue date: 2013 / The context-aware adaptive software, also known as self-adaptive software, represents a specic class of complex software systems, which has as primary requirement the ability to monitor its execution environment (physical and logical) and reacts upon change, either adapting its internal structure and behavior or performing automatic tasks. In ubiquitous environments, context-aware adaptive software plays a fundamental role, as it must be designed to interact with the physical environment, aiming to transparently supporting users in their daily activities, improving or hiding the interaction between human and computer. In that direction, the application domain in which context-aware adaptive software may be applied is broad (e.g., smart home, mobile visit guide, gaming, health or rescue missions), requiring a high-degree of reliability, not only capable of performing its functional requirements, but also dealing with abnormal conditions, avoiding occasional failures. Although context-aware exception handling has been used to improve robustness and reliability levels of context-aware adaptive software, it requires from the software designers a good understanding of the application domain, turning out to be a complex and error-prone activity. In order to achieve the expected results of using context-aware exception handling, it is mandatory to follow a rigorous design approach, trying to minimize the number of design faults. In this scenario, this doctoral thesis proposes a method for model checking context-aware exception handling, named CAEH!(Context-Aware Exception Handling Verication). It provides a set of abstractions that permits designers to model the context-aware exceptional behavior and translates it to a Kripke structure. Additionally, a set of behavior properties is established, attempting to aid designers to identify specic types of design faults. To evaluate the feasibility of the proposed method, a tool, called JCAEH!, for modeling and verication of context-aware exceptional behavior is developed, and fault injection scenarios are modeled to analyze its eectiveness in identifying design faults. / Os sistemas de software adaptativos sensíveis ao contexto, também conhecidos como auto-adaptativos, representam uma classe particular de sistemas de software complexos. Esse tipo de sistema de software tem como requisito básico observar o ambiente (físico e lógico) em que executa e reagir de forma apropriada às mudanças, quer seja adaptando sua estrutura e comportamento ou executando tarefas de forma automática. Nos ambientes ubíquos, o software adaptativo sensível ao contexto assume um papel fundamental, sendo projetado para interagir com o ambiente físico com intuito de auxiliar as pessoas, de forma transparente, na execução das suas atividades cotidianas, tornando a interação humano-computador mais natural. Devido ao seu amplo domínio de aplicação (e.g., casas inteligentes, guias móveis de visitação, jogos, saúde e missões de resgate), os sistemas de software adaptativo sensível ao contexto precisam ser confiáveis, para cumprir com a sua função e lidar com situações anormais, evitando eventuais falhas. Nesse sentido, o tratamento de exceção sensível ao contexto vem sendo empregado na melhoria dos níveis de robustez e confiabilidade desse tipo de sistema de software. Entretanto, o projeto e implementação do tratamento de exceção sensível ao contexto exige dos projetistas insights e expertise de domínio, sendo uma atividade complexa e propensa a erros. Desse modo, para que o tratamento de exceção sensível ao contexto atinja os objetivos esperados, é necessário que ele seja projetado de forma rigorosa, buscando eliminar ao máximo o número de faltas de projeto (design faults). Nesse cenário, esta tese de doutorado propõe um método para verificação de modelos do tratamento de exceção sensível ao contexto, denominado CAEHV (Context-Aware Exception Handling Verification). O CAEHV provê um conjunto de abstrações que permitem aos projetistas modelarem o comportamento excepcional sensível contexto e mapeá-lo para uma estrutura de Kripke. Além disso, um conjunto de propriedades comportamentais é estabelecido com o intuito de auxiliar os projetistas no processo de identificação de determinados tipos de faltas de projeto. Por fim, com o objetivo de avaliar a viabilidade do método, uma ferramenta para a modelagem e verificação do comportamento excepcional sensível ao contexto foi desenvolvida e cenários de injeção de faltas (fault injection) foram modelados para analisar a sua efetividade na identificação de faltas de projeto no modelo.

Submitted by Santos Davilene (davilenes@ufba.br) on 2016-05-25T14:13:14Z No. of bitstreams: 1 Falcao_Dissertacao_MMCC_01082014.pdf: 8200381 bytes, checksum: b9473677ba0d01645a9c8c4f103b1161 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-25T14:13:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Falcao_Dissertacao_MMCC_01082014.pdf: 8200381 bytes, checksum: b9473677ba0d01645a9c8c4f103b1161 (MD5) / As empresas gastam muito dinheiro em publicidade para aumentar as suas vendas, entretanto a razão entre o que é investido e o que efetivamente gera vendas é baixa. Aumentar a utilidade dos anúncios é um desafio constante em publicidade que visa incrementar o retorno dos investimentos dos anunciantes, reduzir os desperdícios e elevar suas receitas. Publicidade ubíqua é o nome dado ao emprego de técnicas de computação ubíqua para solucionar problemas na área de publicidade, e um dos aspectos mais importantes de computação ubíqua é sensibilidade ao contexto. Cupons de desconto são uma forma de propaganda bastante popular. Estudos indicam que elementos contextuais (e.g. distância entre o consumidor e a loja, valor do desconto) influenciam a utilidade de cupons físicos (medida pela taxa de resgate) e que há sinergia entre eles. Esta pesquisa objetiva avaliar a influência do uso de contexto na utilidade de cupons de desconto para restaurantes de fast food distribuídos através de smartphones. Para isto, foi realizada, de forma incremental, a modelagem do contexto, partindo de um levantamento dos elementos contextuais do domínio. Este levantamento foi revisado e em seguida submetido à opinião de consumidores reais, que avaliaram a relevância de cada elemento contextual, apontaram novos elementos e apresentaram relações relevantes entre eles. A identificação dos elementos contextuais, suas relevâncias e suas relações deram origem a uma representação de contexto que foi chamada de Modelo de Sinergia Contextual. A partir da modelagem, foram realizadas três avaliações experimentais: primeiro, um estudo preliminar de sete dias com cinco voluntários, que instalaram protótipos em seus smartphones para perceberem os cupons; depois, um experimento invivo de trinta dias com dez participantes, através do uso de protótipos; e, finalmente, um experimento in virtuo com setenta participantes, realizado por meio de uma aplicação web. Este experimento final permitiu concluir que o uso de contexto aumenta a taxa de resgate de cupons de desconto no domínio investigado.

Submitted by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-09T14:10:24Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação Adriano Tito.pdf: 3370866 bytes, checksum: fafacaf4a32455e59fa2cd1eac5524cd (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-09T14:10:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação Adriano Tito.pdf: 3370866 bytes, checksum: fafacaf4a32455e59fa2cd1eac5524cd (MD5) Previous issue date: 2013-08-23 / Nas últimas décadas, o trânsito em cidades de médio e grande porte, bem como os transtornos causados direta ou indiretamente por este, tem se tornado um problema crescente no cotidiano de qualquer cidadão. Isto tem contribuído para a ineficiência do transporte público, onde uma das principais barreiras é a ausência de informações aos usuários. Em tempos onde soluções tecnológicas para tarefas diárias estão sendo amplamente disponibilizadas, surgem como uma possível solução os Sistemas de Informação ao Usuário do transporte coletivo, que têm por finalidade fornecer informações aos passageiros e apoiar suas decisões. A maioria dos sistemas com esse propósito utiliza informações estáticas ou auxiliadas por transmissores GPS instalados nos veículos. Este trabalho tem por objetivo desenvolver um sistema de recomendação de rotas de transporte público por ônibus, denominado RecRoute, que considera informações contextuais dos usuários, condições climáticas, temporais e do trânsito para recomendar rotas de ônibus aos passageiros, apoiando-os em suas tomadas de decisão. No experimento realizado com o RecRoute os resultados gerados pelas recomendações foram bem avaliados pelos participantes. Sendo assim, espera-se prover informações de grande relevância para os usuários de transporte coletivo urbano, melhorando a qualidade do transporte público por ônibus e incentivando o uso deste tipo de meio de transporte.