Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2016 |
Autor(a) principal: |
Davet, Patrícia Teixeira |
Orientador(a): |
Yamin, Adenauer Corrêa |
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 Pelotas
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Computação
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Departamento: |
Centro de Desenvolvimento Tecnológico
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
http://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/8595
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Resumo: |
Na Computação Ubíqua (UbiComp) os serviços computacionais são disponibilizados ao usuário de forma o mais transparente possível, integrando tecnologias ao seu cotidiano sem que este precise ter conhecimento de toda a infraestrutura computacional envolvida. Uma das principais frentes de pesquisa da UbiComp está relacionada à necessidade das aplicações terem ciência do seu contexto de interesse e, quando for o caso, reagirem ao mesmo. Os recentes avanços na área da "Internet das Coisas -IoT'' têm proporcionado uma crescente incorporação de dispositivos computacionais com capacidades de processamento, comunicação e sensoriamento a objetos cotidianos, os quais constituem fontes geradoras de informações contextuais distribuídas, caracterizando a IoT como uma estratégia promissora enquanto alternativa para materialização da UbiComp. No entanto, para o desenvolvimento de aplicações cientes de contexto em cenários introduzidos pela IoT, uma série de desafios devem ser superados. Dentre estes, está a concepção de infraestruturas que sejam capazes de aquisitar informações contextuais a partir de um grande número de dispositivos heterogêneos, distribuídos e com capacidade restrita. Considerando isto, o objetivo central desta dissertação de mestrado é a concepção de mecanismos destinados ao atendimento das demandas inerentes a IoT, e cujo desenvolvimento deverá ter como premissa sua integração à arquitetura de software do middleware EXEHDA. De modo mais específico, esta dissertação de mestrado contribuiu com o Subsistema de Adaptação e Reconhecimento de Contexto do EXEHDA em três grandes aspectos: (i) provendo suporte a heterogeneidade das diversas tecnologias de hardware e software inerentes aos dispositivos empregados em IoT, (ii) agregando identificação e descoberta automática dos dispositivos de sensoriamento e atuação e, (iii) padronizando a forma de interoperação entre os componentes da arquitetura de software. Na avaliação das funcionalidades do EXEHDA-IoT, foi empregado um estudo de caso no domínio da agricultura, desenvolvido junto a Embrapa Clima Temperado. Os resultados obtidos estimulam a continuidade das pesquisas na área. |