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Previous issue date: 2013-01-31 / Sawluz Informática / Em determinadas situações é interessante poder ter a capacidade de saber qual a situação pela qual algo ou alguém está passando. Possuir tais informações pode trazer vantagens a quem deseja zelar ou controlar alguma situação. Neste âmbito, o presente trabalho tem como finalidade apresentar o Onisciente, um modelo que utiliza a informação de um conjunto de sensores que estejam monitorando um mesmo elemento para determinar o seu contexto e obter conhecimento sobre as condições do mesmo. Para isso, o Onisciente realiza a identificação destas entidades, com o auxílio de uma leitora RFID acrescida de alguns sensores. Estes sensores capturam dados relacionados ao ambiente em que as entidades estão, ou dados da própria entidade em questão, realizando um tratamento e processamento, dando origem a um contexto. No Onisciente, um contexto representa uma imagem de momento preciso no tempo, na qual, ao analisarmos, podemos verificar fatos que estavam ocorrendo e com isso tomar decisões. As decisões tomadas pelo Onisciente envolvem classificar os contextos gerados, e conforme a classificação obtida, informar eventuais situações desfavoráveis às entidades monitoradas. Para determinar um contexto e realizar a classificação do significado que ele representa, foram empregados, além das tecnologias RFID e de sensores, ontologias, computação sensível ao contexto e modelagem de contexto. A coleta de informações é realizada por meio de um Arduino, dotado de variados tipos de sensores, e transmitida com o auxílio de um dispositivo móvel Android para o servidor do Onisciente. O servidor aplica os dados recebidos em uma ontologia que processa e gera os Contextos. Estes contextos gerados podem ser visualizados por meio de uma aplicação para dispositivos móveis ou por meio de uma página web. Uma série de experimentos foram realizados para avaliar a funcionalidade do Onisciente. Primeiramente testes específicos foram aplicados à ontologia objetivando analisar a qualidade de sua constituição, funcionalidade e qualidade dos contextos gerados. Em seguida, estudos de caso foram desenvolvidos para testar a funcionalidade e desempenho do Onisciente. Os resultados obtidos determinaram que o modelo apresentado neste trabalho conseguiu atingir os objetivos propostos ao gerar cotextos precisos ao final dos testes realizados, tendo como destaques, além da capacidade de realizar as mesmas tarefas apresentadas pelos trabalhos relacionados estudados, apresentar recursos para integração com diversas tecnologias por meio de web services, dispor de variados recursos para o acompanhamento dos resultados obtidos e ter a capacidade de utilizar diversos tipos de RFID e sensores. / In determined situations is interesting to have the capacity of know in which situation something or someone is. Have this information can bring advantages for whom desires to care or control some situation. In this scope the present work have as main finality to present the Onisciente, a model that uses the information from a group of sensors that are monitoring a same element to determine its context and obtain knowledge about its condition. To accomplish that, the Onisciente makes the identification of those entities using a RFID reader with some sensors. Those sensors acquire data related with the environment where the entities are placed in, or data directly from the entities, making some treatment and processing it, generating the context. In Onisciente, a context represents an image of a moment in the time, in which, when analyzed, allow us to verify facts that were occurring and make some decisions. Decisions made by the Onisciente involves classify the generated contexts and, according with the obtained classification, inform unfavorable situations of the monitored entities. To determine a context and realize the classification of what it means, where used beyond the RFID technology and sensor, ontology, context-aware computing and context modeling. The data collection is made using an Arduino hardware with several sensors, and transmitted, with the support of a mobile Android device, to the Oniscient server. The server applies the received data in an ontology that process then and generate the contexts. Those generated contexts can be visualized using and app for mobile devices or through a web page. A series of experiments were realized to evaluate the functionality of the Onisciente. Firstly, specific tests were applied over the ontology to analyze the quality of its constitution, functionality and quality of the generated contexts. Then, use cases were elaborated to test the Onisciente’s functionality and performance. The acquired results determined that the presented model in this work managed to achieve the proposed objectives by generating accurate contexts in the end of the tests, having as highlights, beyond the capacity of realize the same tasks presented in the studied related works, to present resources to integrates with several technologies through web services, dispose of varied resources for the follow the obtained results and to have the capacity of use several types of RFID and sensors.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.jesuita.org.br:UNISINOS/3136 |
| Date | 12 November 2013 |
| Creators | Noguez, Felipe da Costa |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/9637121030877187, Barbosa, Jorge Luis Victória, Costa, Cristiano André da |
| Publisher | Universidade do Vale do Rio dos Sinos, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Unisinos, Brasil, Escola Politécnica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UNISINOS, instname:Universidade do Vale do Rio dos Sinos, instacron:UNISINOS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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