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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/4766 |
| Date | 15 October 2014 |
| Creators | Melo, Paulo César Ferreira |
| Contributors | Costa, Fábio Moreira, Costa, Fábio Moreira, Carvalho, Sérgio Teixeira de, Ferraz, Carlos André Guimarães |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF), UFG, Brasil, Instituto de Informática - INF (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -3303550325223384799, 600, 600, 600, 600, -7712266734633644768, 3671711205811204509, 2075167498588264571 |
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