Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Programa de Pós-Graduação em Informática, 2012. / Submitted by Jaqueline Ferreira de Souza (jaquefs.braz@gmail.com) on 2013-04-29T10:18:28Z
No. of bitstreams: 1
2012_AnaHelenaOzakiRiveraCastillo.pdf: 5241980 bytes, checksum: 76a63ac4261c0aef64babe914009914c (MD5) / Approved for entry into archive by Jaqueline Ferreira de Souza(jaquefs.braz@gmail.com) on 2013-04-29T10:19:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1
2012_AnaHelenaOzakiRiveraCastillo.pdf: 5241980 bytes, checksum: 76a63ac4261c0aef64babe914009914c (MD5) / Made available in DSpace on 2013-04-29T10:19:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1
2012_AnaHelenaOzakiRiveraCastillo.pdf: 5241980 bytes, checksum: 76a63ac4261c0aef64babe914009914c (MD5) / Um smart space pode ser descrito como um ambiente que integra dispositivos, sensores e redes de comunicação para prover um ambiente computacional coeso e adaptável às necessidades dos usuários. Aplicações sensíveis ao contexto determinam a forma como o ambiente atua em prol do usuário, utilizando middlewares como camada de abstração para interagir com o ambiente e coletar informações relevantes para o reconhecimento do contexto. Dentre as formas de representar contexto, as ontologias têm sido utilizadas devido à possibilidade de compartilhar, reusar e modelar a semântica do contexto, independente de linguagem de programação, sistema operacional e/ou middleware utilizado. Deste modo, este trabalho trata do problema de evoluir ontologias em smart spaces, com foco no compartilhamento de informações entre dispositivos e suporte do middleware a aplicações sensíveis ao contexto. Partindo da definição de componentes básicos necessários para o gerenciamento do contexto em um smart space, é apresentado um modelo que suporta a evolução de ontologias contendo informações de contexto. Este modelo foi implementado e integrado ao middleware uOS, desenvolvido na Universidade de Brasília e voltado para a adaptabilidade de serviços em smart spaces. Para fins de avaliação, foi criado um conjunto de casos de uso de acordo com os componentes do modelo para gerenciamento de contexto apresentado neste trabalho. Além disso, uma avaliação quantitativa foi realizada com o objetivo de estimar o overhead introduzido pela implementação do modelo no middleware uOS. Os experimentos mostraram que consultas à uma ontologia com aproximadamente 100 axiomas acrescentaram um overhead médio de 3 ms, o que representa 8% do tempo máximo em que o ser humano não percebe que houve atraso [43]. Com relação à inserção de instâncias na ontologia, foi observado um crescimento de tempo linear em relação ao número de instâncias inseridas. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / A smart space can be described as an environment that integrates devices, sensors and networks in order to provide a cohesive and adaptable computational environment. Context aware applications determine how a smart space acts on behalf of users, using middlewares as an abstraction layer to interact with the environment and to collect relevant information for context recognition. Among the ways of representing context, ontologies have been used due to the possibilities of sharing, reusing and modelling context semantics, independently of the programming language, operating system and/or middleware used. Thus, this work addresses the problem of evolving ontologies in smart spaces, with focus on information sharing and middleware support to ontologies changes. Starting from the definition of basic components needed for context management in a smart space, we propose a model that supports the evolution of ontologies containing context information. The present work was implemented and integrated into the uOS middleware, developed at the University of Brasília and conceived with the objective of supporting service adaptability in smart spaces. For evaluation purposes, it was created a set of use cases according to the components of the model for context management presented in this work. In addition, a quantitative evaluation was performed in order to estimate the overhead introduced by the implementation of the model in the uOS middleware. The experiments showed that queries to an ontology with approximately 100 axioms increased an average overhead of 3 ms, which represents 8% of the time limit where human beings do not realize that there was a delay [43]. Regarding the insertion of instances, it was observed a linear increase over time related to the number of inserted instances.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/12948 |
| Date | 25 July 2012 |
| Creators | Rivera Castillo, Ana Helena Ozaki |
| Contributors | Castanho, Carla Denise, Jacobi, Ricardo Pezzuol |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições:Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0022 seconds