Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2015 |
| Autor(a) principal: |
BEZERRA, Pâmela Thays Lins |
| Orientador(a): |
TEDESCO, Patrícia Cabral de Azevedo Restelli |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/15009
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Resumo: |
Nos últimos anos observamos uma mudança no paradigma de uso dos aparelhos celulares. Inicialmente eles possuíam um número limitado de funções, voltados apenas para fazer e receber chamadas. Atualmente, contudo, eles se tornaram dispositivos de propósito geral, oferecendo diversos serviços como GPS, e-mail, jogos, vídeos, etc. Além disto, a cada ano cresce o número de sensores integrados ao smartphone. Essa alta quantidade de sensores possibilita que os atuais dispositivos móveis sejam sensíveis ao contexto, ou seja, entendam o contexto do usuário e adaptem-se a diferentes situações. Contudo, a coleta contínua de dados contextuais e associada ao uso exagerado de sensores consome muita energia. E infelizmente as baterias usadas nos smartphones não evoluíram no mesmo ritmo que os demais componentes. Desta forma, surge um novo desafio: Como prover mais serviços e de melhor qualidade sem desperdiçar energia? Por este motivo, diversos artigos sobre o hardware e o software em dispositivos móveis são voltados para desenvolver soluções em eficiência energética, ou seja, reduzir o consumo de energia sem que os dispositivos percam a performance e a qualidade dos serviços oferecidos. Este trabalho de mestrado propõe um método de redução de consumo de energia baseado em contexto para smartphones através da seleção de sensores. O objetivo é entender quais atividades o usuário executa e o ambiente onde ele se encontra para selecionar apenas os sensores mais adequados ao momento. Com isto evita-se o desperdício de energia causado por diversos sensores ativos sem deixar de atender correntamente ao usuário. Em nosso estudo usamos regras de associação para relacionar diferentes características do usuário, como sociabilidade, mobilidade, posição, etc, de modo a inferir todo o contexto do usuário de maneira simples e rápida. Para validar nosso estudo, desenvolvemos um serviço android e realizamos experimentos de energia. O protótipo conseguiu aumentar o tempo de vida das baterias dos smartphones estudados em mais de uma hora. |
