Computação Sensível ao Contexto

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1 Computação Sensível ao Contexto Percepção de Contexto em Ambientes Domiciliares Modelagem de Contexto Modelagem de Contexto + Modelagem de Usuário Fabrício J. Barth novembro de 2004

2 Sumário O que já foi dito... Percepção de Contexto em Ambientes Domiciliares Modelagem de Contexto Modelagem de Contexto + Modelagem de Usuário Considerações Finais

3 O que já foi dito... Referência: G. Chen, D. Kotz: A Survey of context-aware Mobile Computing Research, Darmouth CS Technical Report TR Apresentações das disciplinas de Computação Móvel: www-di.inf.puc-rio.br/~endler/courses/mobile/

4 Introdução Aplicações cientes da mobilidade/contexto: Podem se adaptar automaticamente a mudanças no ambiente e às necessidades correntes do usuário sem exigir a sua atenção. Podem explorar características do ambiente tais como a posição do usuário, pessoas próximas, hora do dia, níveis de ruído, etc. para fornecer serviços e informações adequadas ao contexto.

5 Definições de Contexto Schilit (e outros) identificaram 4 categorias: contexto computacional, do usuário, físico e de tempo. Chen/Kotz definem contexto em função de seu efeito sobre uma aplicação: contexto ativo (determina por completo o comportamento da aplicação) e passivo.

6 Context-aware Computing Schilit definiu 4 categorias de computação consciente do contexto (CCC): Seleção baseada em proximidade; Reconfiguração automática; Informação e comandos contextuais, e; Ações disparadas por trocas de contexto. Chen/Kotz definem: CCC Ativa: aplicação que adapta o seu comportamento automaticamente ao contexto percebido. CCC Passiva: aplicação que mostra ao usuário informação de acordo com o contexto.

7 Arquitetura em Camadas Aplicação Contexto Lógica Definição do contexto apropriado para a aplicação Definição das ações a serem tomadas Fusão/Interpretação de dados de sensores Definição de contextos complexos Modelagem da camada física em software Física Sensores captam sinais puros

8 Problemas em aberto... Privacidade Usuário precisa disponibilizar sua informação de contexto... Precisão e atualidade Se o processamento de contexto é muito demorado ou impreciso, então é de pouco valor para a maioria das aplicações (Em que camada está o problema?) Autenticidade Como garantir que a informação de contexto de um usuário é autêntica (não foi manipulada por ele ou outros)?

9 Percepção de Contexto em Ambientes Domiciliares Referência: S.Meyer, A.Rakotonirainy: A Survey of Research on Context-Aware Homes. Proceedings of the Australasian Information Security workshop conference on ACSW frontiers p

10 Computação Ubíqua + Aplicações com Percepção de Contexto Objetivo: Fazer com que a tecnologia interaja com os ocupantes do ambiente através de um caminho natural até se tornar implícita. São vários os exemplos em ambientes onde a meta é produzir. São poucos os que levam em consideração a aplicação desta tecnologia em ambientes menos formais (residências).

11 Cenários (1/2) São vários os cenários futuristas... Telefones que tocam apenas no quarto onde a pessoa que deve receber o telefonema esta. Móveis, quadros e músicas ambientes que mudam automaticamente levando em consideração a pessoa que está nesta parte da casa. Espaços interativos são criados para crianças onde imagens, músicas, luzes e sons são usados para transformar um quarto normal em uma ilha da fantasia.

12 Cenários (2/2) Os cenários são caracterizados pela existência de tecnologia e computação que: Tem conhecimento sobre o seu próprio estado e sobre aspectos relacionados; Tem conhecimento das intensões dos usuários, tarefas, entre outras atividades; Podem automaticamente adaptar seu comportamento a partir de mudanças sobre o contexto.

13 Características... e porquê são diferentes? Desenvolver aplicações sensíveis ao contexto para pessoas em suas casas cria desafios adicionais. Em contraste às tarefas orientadas à metas desenvolvidas em escritórios, pessoas em casa decidem livremente organizar o seu espaço e tempo, que atividades realizar, quando, onde e como.

14 Mais Características... Usabilidade Baixo custo Nenhuma necessidade de administração Proteção da privacidade

15 Arquitetura para aplicações domiciliares [MEY2003] Instrumentos (sensores e atuadores) Middleware Aplicações Experiência do usuário Privacidade

16 Instrumentos (Sensores e Atuadores) Requisitos para os instrumentos: não devem ser percebidos Exemplos de sensores e formas de localização de sensores: projeto de visão computacional do MIT + Microsoft: EasyLiving Project Escolha dos sensores levando-se em consideração a privacidade dos usuários

17 Middlewares e Arcabouços Camada de abstração do hardware Administração do Contexto Administração da Privacidade A partir do sensores Através dos dados

18 Experiência dos Usuários Requisitos para mapeamento do grau de experiência do usuário Mapeamento das habilidades, necessidades, atividades e interesses do usuário Desafios...

19 Modelagem de Contexto Referências: T. Strang, C. Linnhoff-Popien: A Context Modeling Survey. First International Workshop on Advanced Context Modelling, Reasoning And Management. UbiComp September 7, Disponível em: K. Henricksen, et all. Modeling Context Information in Pervasive Computing System. Proc. of the First International Conference on Pervasive Computing, Pervasive'2002, Zurich, August 2002, F. Mattern, M. Naghsineh (eds). Lecture Notes in Computer Science, Springer Verlag, LNCS 2414, pp

20 Importância Em um cenário com aplicações que necessitam perceber o contexto é importante que as mesmas possam capturar, modelar, manter e recuperar informações sobre a localização de objetos. Objetivo: Desenvolver modelos de contexto uniformes com o objetivo de facilitar a representação, busca, troca e interoperabilidade de informação entre aplicações

21 Modelagem de Informação de Contexto(1/2) Um elemento central de toda plataforma. Define tipos, nomes, propriedades e atributos de todas as entidades que são relevantes para a aplicação: Pessoas, dispositivos móveis, locais geográficos, domínios administrativos, etc.

22 Modelagem de Informação de Contexto(2/2) O grau de refinamento & precisão do modelo determina a percepção do ambiente pela aplicação Qual a melhor técnica de modelagem?

23 Técnicas Tuplas objeto-valor Marckup Scheme Models Modelos Gráficos Modelos Orientados a Objetos Modelos Baseados em Lógica Modelos Baseados em Ontologias

24 Marckup Scheme Models Composite Capabilities / Preferences Profiles (CC/PP) User Agent Profile (UAProf) Comprehensive Structure Context Profiles (CSCP) Pervasive Profile Description Language (PPDL) São diversos os profiles definidos.

25 Modelos Gráficos (Contextual Extended ORM) Object Role Modeling -> ER Model

26 Modelos Orientados a Objetos Vantagens: reutilização e encapsulamento Exemplos: TEA Project e GUIDE Project

27 Modelos Baseados em Lógica Fornece capacidade dedutiva. Formalizing Context Multicontext Systems (modelagem e raciocínio) Extended Situation Theory

28 Modelos baseados em Ontologias Ontologia: uma ferramenta para especificar conceitos e relacionamentos. Aspect-Scale-ContextInformation (ASC) Context Ontology Language (CoOL)

29 Atributos para avaliação das técnicas (1/3) Composição distribuída (dc): A composição e administração dos modelos de contexto são extremamente dinâmicas em termos do tempo, topologia da rede e recursos. Validação parcial (pv): Capacidade para validar conhecimento parcial. Em determinados momentos, devido a composição distribuída, não é possível validar todo o conhecimento de contexto.

30 Atributos para avaliação das técnicas (2/3) Qualidade da informação (qua): A qualidade da informação muda de acordo com o sensor utilizado, entre outros fatores. Os métodos devem suportar o tratamento de informação com destintos níveis de qualidade. Incompleteza e ambiqüidade (inc): O método deve ser capaz de tratar informação incompleta e ambigua.

31 Atributos para avaliação das técnicas (3/3) Nível de formalidade (for): Modelos com sintaxe e semânticas bem definidas. Aplicabilidade em ambientes já existentes (app): utilizar tais modelos em aplicações já existentes. Por exemplo: Web Services.

32 Comparação

33 Um exemplo mais concreto... (1/3)

34 Um exemplo mais concreto... (2/3)

35 Um exemplo mais concreto... (3/3)

36 Um exemplo de computação pervasiva na sua casa... CoBrA Context Broker Architecture

37 Computação Pervasiva na sua casa... Percepção de contexto em ambientes domiciliares. Modelo de informação de contexto da residência: consegue localizar objetos e pessoas. Mas e as preferências das pessoas?

38 Modelagem de Contexto + Modelagem de Usuário Referência: A. Jameson. A Special Issue on User Modeling in Ubiquitous Computing. Obtido em

39 Modelagem do Usuário Sistemas precisam conhecer os seus usuários para tratá-los como usuários de primeira classe! Exemplos: sistemas de recomendação, sistemas de busca, interfaces adaptativas... Existem técnicas e modelos para adquirir, modelar, alterar os modelos dos usuários. Como podemos construir sistemas sensíveis ao contexto e aos usuários (preferências, necessidades e habilidades)?

40 Desafios Métodos de modelagem: o que os métodos de modelagem de usuário e de contexto em comum em termos de: Formas de aquisição, e; Técnicas para representação e inferência. Que métodos, ou combinação de métodos, são melhor aplicados na modelagem de usuário e contexto? Questões práticas: que restrições vindas dos dispositivos móveis impactam no desenvolvimento dos métodos para modelagem de usuário (limitação de capacidade, segurança e privacidade)

41 Exemplos: INTRIGUE Aquisição e modelagem dos interesses de grupos de turistas

42 Considerações Finais Instrumentos não identificáveis pelo usuário Modelagem do usuário e do grupo (casa) Manutenção da privacidade dos dados do usuário Métodos de modelagem de contexto que permitem realizar inferências sobre o contexto e possuem características de interoperabilidade

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