Ciência de situação na IOT: uma arquitetura explorando processamento híbrido de contexto

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Scheunemann, Douglas Alberto
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Catolica de Pelotas; Centro de Ciencias Sociais e Tecnologicas#; #-8792015687048519997#; #600; Brasil; UCPel; Mestrado em Engenharia Eletronica e Computacao#; #8441657112416264052#
• Palavras-chave em Português: ciência de situação; processamento contextual; modelos híbridos; internet das coisas; ENGENHARIAS#; #4518971056484826825#; #600
• Link de acesso: http://tede.ucpel.edu.br:8080/jspui/handle/tede/571

A Internet of Things (IoT) vem influenciando a maneira como os sistemas computacionais são desenvolvidos, possibilitando uma interação mais proativa com os usuários, expandindo características de mobilidade e disponibilidade. Nesse cenário, cresce a demanda por aplicações que possam reconhecer o contexto do usuário e fornecer serviços baseados em sua situação. A identificação de situações representa um desafio de pesquisa para aplicações em IoT, dada a complexidade das relações que precisam ser estabelecidas e processadas até que se obtenha informações no nível de abstração suficiente para a identificação das situações de interesse das aplicações. Dados de diversas fontes podem ser utilizados durante o processamento contextual, o qual pode ocorrer em múltiplas etapas e envolver diferentes técnicas, baseadas em especificação, aprendizado ou em modelos híbridos onde ambas são combinadas. O uso de middlewares é destacado na literatura como uma forma de tratar a heterogeneidade de dispositivos na IoT e também para tornar o processamento contextual mais transparente para as aplicações. No entanto, para que um middleware seja independente do domínio de aplicação é necessário acrescentar em sua arquitetura camadas que permitam o gerenciamento dos componentes de software aplicados no processamento contextual, e que possibilitem ainda a composição de diferentes fluxos de processamento contextual. Considerando esta demanda, o objetivo desta dissertação é a concepção de uma arquitetura voltada para o gerenciamento e composição de fluxos de processamento contextuais híbridos para prover ciência de situação para aplicações em IoT. Uma das premissas da arquitetura é a sua integração com o middleware EXEHDA (Execution Environment for Highly Distributed Applications). A avaliação da arquitetura foi feita através de dois cenários de uso, um na área de reabilitação cardíaca e outro na área de gerenciamento de ambientes hospitalares. Os resultados obtidos se mostraram promissores, apontando para continuidade da pesquisa.