Modelo de consulta de dados relacionais baseada em contexto para sistemas ubíquos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Maran, Vinícius
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/150211
Resumo: A computação ubíqua define que a computação deve estar presente em ambientes para auxiliar o usuário na realização de suas tarefas diárias de forma eficiente. Para que isto aconteça, sistemas considerados ubíquos devem ser conhecedores do contexto e devem adaptar seu funcionamento em relação aos contextos capturados do ambiente. Informações de contexto podem ser representadas de diversas formas em sistemas computacionais e pesquisas recentes demonstram que a representação destas informações baseada em ontologias apresenta vantagens importantes se comparada à outras soluções, destacando-se principalmente o alto nível de expressividade e a padronização de linguagens para a representação de ontologias. Informações consideradas específicas de domínio são frequentemente representadas em bancos de dados relacionais. Esta diferença em relação a modelos de representação, com o uso de ontologias para representação de contexto e representação relacional para informações de domínio, implica em uma série de problemas no que se refere à adaptação e distribuição de conteúdo em arquiteturas ubíquas. Dentre os principais problemas pode-se destacar a dificuldade de alinhamento entre as informações de domínio e de contexto, a dificuldade na distribuição destas informações entre arquiteturas ubíquas e as diferenças entre modelagens de contexto e de domínio (o conhecimento sobre os objetos do domínio). Este trabalho apresenta um framework de consulta entre informações de contexto e informações de domínio. Com a aplicação deste framework, a recuperação contextualizada de informações se tornou possível, utilizando a expressividade necessária para a modelagem de contexto através de ontologias e utilizando esquemas relacionais previamente definidos e utilizados por sistemas de informação. Para realizar a avaliação do framework, o mesmo foi aplicado em um ambiente baseado no cenário motivador de pesquisa, que descreve possíveis situações de utilização de tecnologias ubíquas. Através da aplicação do framework no cenário motivador, foi possível verificar que a proposta foi capaz de realizar a integração entre contexto e domínio e permitiu estender a filtragem de consultas relacionais.
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spelling Maran, ViníciusOliveira, Jose Palazzo Moreira de2016-12-17T02:17:24Z2016http://hdl.handle.net/10183/150211001008216A computação ubíqua define que a computação deve estar presente em ambientes para auxiliar o usuário na realização de suas tarefas diárias de forma eficiente. Para que isto aconteça, sistemas considerados ubíquos devem ser conhecedores do contexto e devem adaptar seu funcionamento em relação aos contextos capturados do ambiente. Informações de contexto podem ser representadas de diversas formas em sistemas computacionais e pesquisas recentes demonstram que a representação destas informações baseada em ontologias apresenta vantagens importantes se comparada à outras soluções, destacando-se principalmente o alto nível de expressividade e a padronização de linguagens para a representação de ontologias. Informações consideradas específicas de domínio são frequentemente representadas em bancos de dados relacionais. Esta diferença em relação a modelos de representação, com o uso de ontologias para representação de contexto e representação relacional para informações de domínio, implica em uma série de problemas no que se refere à adaptação e distribuição de conteúdo em arquiteturas ubíquas. Dentre os principais problemas pode-se destacar a dificuldade de alinhamento entre as informações de domínio e de contexto, a dificuldade na distribuição destas informações entre arquiteturas ubíquas e as diferenças entre modelagens de contexto e de domínio (o conhecimento sobre os objetos do domínio). Este trabalho apresenta um framework de consulta entre informações de contexto e informações de domínio. Com a aplicação deste framework, a recuperação contextualizada de informações se tornou possível, utilizando a expressividade necessária para a modelagem de contexto através de ontologias e utilizando esquemas relacionais previamente definidos e utilizados por sistemas de informação. Para realizar a avaliação do framework, o mesmo foi aplicado em um ambiente baseado no cenário motivador de pesquisa, que descreve possíveis situações de utilização de tecnologias ubíquas. Através da aplicação do framework no cenário motivador, foi possível verificar que a proposta foi capaz de realizar a integração entre contexto e domínio e permitiu estender a filtragem de consultas relacionais.Ubiquitous computing defines the computer must be present in environments to assist the user to perform their daily tasks efficiently. Thus, ubiquitous systems must be aware of the context and should adapt its operation in relation to the captured environment contexts. Context information can be represented in different ways in computer systems, and recent research shows that the representation of context in ontologies offers important advantages when compared to other solutions, in particular, the high level of expressiveness and the standardization of languages for representation of ontologies. Domain specific information is frequently maintained in relational databases. This difference of representation models, using ontologies for context representation and relational representation to domain information, involves a number of problems as the adjustment and distribution of content in ubiquitous architectures. Related problems include the difficulty of alignment between field and context information, the difficulty in the distribution of information between ubiquitous architectures, and differences between the context and domain modeling (knowledge about the domain objects). This PhD thesis presents a framework of query for context information and domain information. On applying this framework, contextualized information retrieval becomes possible using the expressiveness required for context modeling using ontologies, and using relational schemas previously defined and used by information systems. In order to evaluate the framework, it was applied in an environment based on the motivating scenario. It was possible to verify that the framework was able to accomplish the integration of context and domain, and allowed the extension of the filtering relational queries.application/pdfporBanco : Dados relacionaisOntologiasComputação pervasivaContext-awarenessOntologyQueryUbiquitous computingInformation systemsDatabaseModelo de consulta de dados relacionais baseada em contexto para sistemas ubíquosModel of relational data querying based on context modelling for ubiquitous systems info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPrograma de Pós-Graduação em ComputaçãoPorto Alegre, BR-RS2016doutoradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL001008216.pdf001008216.pdfTexto completoapplication/pdf5298528http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/150211/1/001008216.pdf4d6e8e24e88f2ab0483316c5bfe5cc77MD51TEXT001008216.pdf.txt001008216.pdf.txtExtracted Texttext/plain370400http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/150211/2/001008216.pdf.txt3b0b00b3280d0f05c9c70c584f5ca2d6MD52THUMBNAIL001008216.pdf.jpg001008216.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1094http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/150211/3/001008216.pdf.jpg68f0781265fad2db54e8e77b1ce10a12MD5310183/1502112018-10-30 07:54:44.6oai:www.lume.ufrgs.br:10183/150211Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-30T10:54:44Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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