MultiS : um servidor de contexto voltado à computação pervasiva
Ano de defesa: | 2007 |
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Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
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Palavras-chave em Português: | |
Palavras-chave em Inglês: | |
Link de acesso: | http://hdl.handle.net/10183/10745 |
Resumo: | A Computação Pervasiva tem sido tema de diversos trabalhos nos últimos anos. Essa emergente área de pesquisa propõe uma visão de futuro onde serviços computacionais são oferecidos para os usuários através de inúmeros dispositivos espalhados pelo ambiente. Os serviços são disponibilizados, tanto através da infraestrutura existente dos computadores ligados fisicamente à rede quanto através de dispositivos móveis. Esse espalhamento da computação deve acontecer de maneira natural e imperceptível ao usuário. Dados pessoais, programas e arquivos de dados poderão ser acessados de qualquer lugar em qualquer momento. O poder de processamento será um recurso do ambiente, acessado quando necessário, da mesma forma que é hoje a eletricidade. O usuário não precisará ter ciência de qual máquina realiza o processamento necessário às suas aplicações, contanto que o resultado esperado seja obtido. Acredita-se que essa realidade será atingida através da aliança entre áreas de pesquisa como a Computação em Grade, Computação Móvel e a Computação Consciente do Contexto. A Computação Consciente do Contexto busca enriquecer a comunicação entre os seres humanos e os dispositivos computacionais, tornando sua atuação mais eficaz. As aplicações conscientes do contexto conseguem perceber as modificações que ocorrem no ambiente e adaptar seu comportamento ao novo estado. Esse processo pode ser dividido em três etapas: monitoramento, reconhecimento de contexto e adaptação. Na etapa de monitoramento são coletadas, através de sensores, informações sobre o ambiente. Essas informações, entretanto, são geralmente, de baixo nível de abstração e, portanto, dificilmente usadas diretamente por aplicações. A etapa de reconhecimento de contexto relaciona os dados obtidos do ambiente e transforma-os para que possam ser úteis às aplicações no processo de escolha do comportamento mais adequado à cada circunstância, habilitando a etapa de adaptação a efetivar a transformação do comportamento da aplicação de acordo com a nova situação do ambiente. Este trabalho propõe um servidor de contexto chamado MultiS que tem como objetivo a resolução dos problemas relativos à etapa de reconhecimento de contexto: a produção de dado de contexto baseado em informações de diversos sensores e a capacidade de reagir a modificações no ambiente. Também é proposta uma linguagem para composição de dados do contexto chamada CD-XML utilizada pelas aplicações para descrever ao servidor de contexto os dados aos quais elas são sensíveis. |
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Fehlberg, Felipe WeberGeyer, Claudio Fernando Resin2007-09-22T05:10:04Z2007http://hdl.handle.net/10183/10745000600791A Computação Pervasiva tem sido tema de diversos trabalhos nos últimos anos. Essa emergente área de pesquisa propõe uma visão de futuro onde serviços computacionais são oferecidos para os usuários através de inúmeros dispositivos espalhados pelo ambiente. Os serviços são disponibilizados, tanto através da infraestrutura existente dos computadores ligados fisicamente à rede quanto através de dispositivos móveis. Esse espalhamento da computação deve acontecer de maneira natural e imperceptível ao usuário. Dados pessoais, programas e arquivos de dados poderão ser acessados de qualquer lugar em qualquer momento. O poder de processamento será um recurso do ambiente, acessado quando necessário, da mesma forma que é hoje a eletricidade. O usuário não precisará ter ciência de qual máquina realiza o processamento necessário às suas aplicações, contanto que o resultado esperado seja obtido. Acredita-se que essa realidade será atingida através da aliança entre áreas de pesquisa como a Computação em Grade, Computação Móvel e a Computação Consciente do Contexto. A Computação Consciente do Contexto busca enriquecer a comunicação entre os seres humanos e os dispositivos computacionais, tornando sua atuação mais eficaz. As aplicações conscientes do contexto conseguem perceber as modificações que ocorrem no ambiente e adaptar seu comportamento ao novo estado. Esse processo pode ser dividido em três etapas: monitoramento, reconhecimento de contexto e adaptação. Na etapa de monitoramento são coletadas, através de sensores, informações sobre o ambiente. Essas informações, entretanto, são geralmente, de baixo nível de abstração e, portanto, dificilmente usadas diretamente por aplicações. A etapa de reconhecimento de contexto relaciona os dados obtidos do ambiente e transforma-os para que possam ser úteis às aplicações no processo de escolha do comportamento mais adequado à cada circunstância, habilitando a etapa de adaptação a efetivar a transformação do comportamento da aplicação de acordo com a nova situação do ambiente. Este trabalho propõe um servidor de contexto chamado MultiS que tem como objetivo a resolução dos problemas relativos à etapa de reconhecimento de contexto: a produção de dado de contexto baseado em informações de diversos sensores e a capacidade de reagir a modificações no ambiente. Também é proposta uma linguagem para composição de dados do contexto chamada CD-XML utilizada pelas aplicações para descrever ao servidor de contexto os dados aos quais elas são sensíveis.The Pervasive Computing has been studied on several papers in the last years. This emergent research area presents a vision of future where computational services will be available through uncountable devices scattered across the environment. This service network will be exposed to the users by both traditional wired computers and mobile devices. This distribution of the computing is going to happen smoothly and transparently to the users. Personal data, computer programs, and data files will be available anywhere, anytime. The processing power will be an environment resource and will be accessed whenever needed, in the same way which is the electricity nowadays. The users will no longer need to worry about where their program is being executed, as long as he gets the needed result. The ISAM group believes that this new reality will be achieved through the alliance of research areas such as Grid Computing, Mobile Computing and Context-Aware Computing. The Context-Aware Computing aims to enrich the communication between human being and computer devices. Context-aware applications are capable of recognize the changes on the environment and adapt its own behavior to the new context state. This process can be divided in tree steps: monitoring, context recognition and adaptation. On the monitoring layer, environment information is collected from sensors. Those sensors, however, usually return only low level information, which is hardly used by the applications on its original form. The context recognition layer processes the data acquired from the context and transforms into information aimed to be useful to the adaptation process. With that information the adaptation system can identify the correct behavior for the application on each different context situation. This dissertation propose a context server named MultiS, which target is to solve the problems related to context recognition layer: the production of new context data based on the information of several sensors and the capability of react to changes on the environment. It also presents a new programming language for composition of contextual information, named CD-XML. This language is used by the context-aware applications to communicate to the context server describing which information the application is sensible to.application/pdfporProcessamento distribuídoComputação pervasivaLinguagens : ProgramacaoPervasive computingContext-aware computingAdaptationProgramming languagesMultiS : um servidor de contexto voltado à computação pervasivaMultiS : a context server for pervasive computer info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPrograma de Pós-Graduação em ComputaçãoPorto Alegre, BR-RS2007.mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000600791.pdf000600791.pdfTexto completoapplication/pdf1131271http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/10745/1/000600791.pdfa0d8062395a0f2a602505585bed40851MD51TEXT000600791.pdf.txt000600791.pdf.txtExtracted Texttext/plain194334http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/10745/2/000600791.pdf.txt769e54b3fb719bc44a05e5c7bd3a8b73MD52THUMBNAIL000600791.pdf.jpg000600791.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1060http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/10745/3/000600791.pdf.jpgfc2f48a61f3b0fa9c7062b615c7718b0MD5310183/107452022-02-22 04:47:07.647353oai:www.lume.ufrgs.br:10183/10745Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532022-02-22T07:47:07Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
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