Captura de contexto com o "smartphone" utilizando redes sem fio

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Morais, Felipe Lima, 1995-
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1639957
Resumo: Orientador: Juliana Freitag Borin
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spelling Captura de contexto com o "smartphone" utilizando redes sem fioContext capture with the "smartphone" using wireless networksSmartphonesSensores inteligentesInteração humano-máquinaSmartphonesIntelligent sensorsHuman-machine interactionOrientador: Juliana Freitag BorinDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Cada vez mais a personalização de serviços e softwares, tais como aplicativos móveis, tem sido usada como estratégia por empresas para atrair e fidelizar usuários. Do ponto de vista do usuário, ações personalizadas de acordo com suas preferências e rotina podem facilitar tarefas e contribuir para seu bem estar. Entretanto, para que um aplicativo móvel seja capaz de personalizar suas ações, é necessário que conheça o usuário e o seu contexto. A computação ciente de contexto não é um conceito novo, porém, tem sido potencializada pela grande variedade de dispositivos da Internet das Coisas que tem sido instalados nos mais diversos ambientes. A maioria destes dispositivos coleta dados do ambiente com o uso de sensores e os envia, com o auxílio de tecnologias de comunicação sem fio, para aplicações hospedadas em nuvens computacionais. Esta dissertação tem como objetivo gerar contexto sobre um usuário de smartphone a partir dos sinais de radiofrequência emitidos por diferentes dispositivos em um ambiente; mais especificamente, sinais emitidos por interfaces de comunicação Bluetooth e WiFi. Um dos desafios neste cenário consiste em coletar dados para a descoberta do contexto consumindo o mínimo de bateria possível do smartphone do usuário. Assim sendo, essa dissertação propõe uma metodologia para coleta de sinais de Bluetooth e WiFi para descoberta de contexto com baixo consumo energético do smartphone. A metodologia foi testada em cenários reais e os resultados apontam economia superior a 80% no consumo de bateria quando comparada a uma metodologia padrão. Adicionalmente, foi desenvolvido e disponibilizado publicamente um framework que integra as tarefas de coleta, armazenamento e acesso a dados de diversos usuários com o objetivo de impulsionar pesquisas focadas na análise desse tipo de dadoAbstract: Personalization of services and software, such as mobile applications, has been used as a strategy by companies to attract and retain users. From the user's point of view, actions tailored to their preferences and routine can make tasks easier and contribute to his well-being. Nonetheless, for a mobile application to be able to customize its actions, it needs to know the user and his context. The context-aware computing concept is not new, but it has been enhanced by the wide variety of IoT devices that have been installed in many places. Most of these devices collect environmental data using sensors and send them to applications hosted on the cloud through wireless communication technologies. This dissertation aims to discover the context of a smartphone user by observing the radio frequency signals emitted by different devices placed in the same environment; more specifically, signals from Bluetooth and WiFi communication interfaces. One of the challenges in this scenario is to collect data for context discovery by consuming as little battery as possible from the user's smartphone. Therefore, this dissertation proposes a low energy methodology for collecting Bluetooth and WiFi signals for context discovery. The methodology was tested in real scenarios and the results show savings of more than 80% in battery consumption when compared to a standard methodology. Additionally, a framework integrating the collection, storage, and data access tasks was developed and made publicly available aiming to foster research focused on the analysis of this type of dataMestradoCiência da ComputaçãoMestre em Ciência da ComputaçãoCAPES001[s.n.]Borin, Juliana Freitag, 1978-Ueyama, JóRigo, SandroUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASMorais, Felipe Lima, 1995-20192019-11-22T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (64 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1639957MORAIS, Felipe Lima. Captura de contexto com o "smartphone" utilizando redes sem fio. 2019. 1 recurso online (64 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1639957. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1157337Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-11-13T18:19:12Zoai::1157337Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2020-11-13T18:19:12Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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