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Um framework para aquisiÃÃo adaptativa e fracamente acoplada de informaÃÃo contextual para dispositivos mÃveis / A framework for adaptive and loosely coupled acquisition of contextual information for mobile devices

Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / Dispositivos mÃveis, tais como smartphones e tablets, dotados de uma sÃrie de sen-sores se tornaram comuns no nosso dia a dia. Esse cenÃrio propiciou que aplicaÃÃes dessas plataformas acessassem cada vez mais informaÃÃes contextuais do ambiente, do sistema e do usuÃrio para se adaptar de acordo ou oferecer serviÃos relevantes. AplicaÃÃes dotadas desse comportamento sÃo conhecidas como sensÃveis ao contexto. VÃrias infraestruturas jà foram criadas para auxiliar no desenvolvimento de aplicaÃÃes desse tipo. Essas infraestruturas faci-litam a aquisiÃÃo e o gerenciamento de informaÃÃes contextuais. Todavia, muitas delas nÃo sÃo apropriadas para o ambiente de execuÃÃo heterogÃneo e peculiar dos dispositivos mÃveis. Esse trabalho de dissertaÃÃo de mestrado apresenta uma infraestrutura para aquisiÃÃo de con-texto chamada CAM (Context Acquisition Manager). CAM à um framework projetado para utilizaÃÃo em dispositivos mÃveis dotados de sensores embarcados. Entre suas principais ca-racterÃsticas estÃo o fraco acoplamento entre ele e as aplicaÃÃes que o utilizam e a possibilidade de adaptaÃÃo no momento de implantaÃÃo ou de execuÃÃo. A adaptaÃÃo na implantaÃÃo permite ao desenvolvedor personalizar quais caracterÃsticas serÃo incluÃdas na instalaÃÃo do framework. Jà a adaptaÃÃo em tempo de execuÃÃo permite desabilitar ou habilitar partes do framework con-forme a demanda. Para avaliaÃÃo desse trabalho foi desenvolvida uma aplicaÃÃo sensÃvel ao contexto como prova de conceito que utiliza o framework CAM. AtravÃs do desenvolvimento dela, foi possÃvel perceber a clara separaÃÃo entre o cÃdigo de aquisiÃÃo de contexto, encapsu-lado no framework, do cÃdigo de uma aplicaÃÃo que o utiliza. TambÃm foi desenvolvido um protÃtipo de uma outra aplicaÃÃo, no qual foram realizados testes do mecanismo de adaptaÃÃo dinÃmica do framework. No experimento foi analisado o impacto da adaptaÃÃo na utilizaÃÃo do processador e da memÃria primÃria do dispositivo, que mostrou um aumento na economia de ambos. / Mobile devices, such as smartphones and tablets, with a number of sensors have become commonplace in our daily lives. This scenario promotes applications from these platforms
to increasingly access contextual information of the environment, the user and the system, which
adapt accordingly or offer relevant services. This behavior is known as context-awareness. Several infrastructures have been created to help in the development of context-aware applications. These infrastructures facilitate the acquisition and management of contextual information.
However, many of them are not appropriated to the heterogeneous and particular environment
of mobile devices. This work presents an infrastructure for context acquisition called CAM
(Context Acquisition Manager). CAM is a framework designed for use in sensor rich mobile
devices. Among its main features are the loosely coupling with the applications that use it and
the possibility of adapting in deployment time or execution time. The deployment adaptation
allows a developer to customize what features will be included in the installation of the framework. The adaptation in execution time allow the framework to enable or disable its features
according to applications requirements. To evaluate this work we developed a context-sensitive
application as a proof of concept that uses the framework CAM. Through the development of
this application, it was possible to notice a clear separation between the context acquisition
code, wrapped by the framework, and the application code. A prototype of another application
in which tests were performed on the dynamic adaptation mechanism of the framework was
also developed. In this experiment, the impact of the adaptation on the resources of the device
was investigated, which showed an increased economy in memory and CPU.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.teses.ufc.br:7140
Date19 July 2013
CreatorsAndrà Sales Fonteles
ContributorsRossana Maria de Castro Andrade, Windson Viana de Carvalho, Fernando Antonio Mota Trinta, JÃrÃme Gensel
PublisherUniversidade Federal do CearÃ, Programa de PÃs-GraduaÃÃo em CiÃncia da ComputaÃÃo, UFC, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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