Báo cáo " Nghiên cứu phát triển ứng dụng nhận biết ngữ cảnh trong môi trƣờng tính toán nhân rộng "

Chia sẻ: Phạm Huy | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:13

Thêm vào BST

Báo xấu

69
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tổng quan các vấn đề cần nghiên cứu: Môi trƣờng tính toán nhân rộng, ngữ cảnh, nhận biết ngữ cảnh. Giới thiệu về biểu diễn và mô hình hóa ngữ cảnh: Các yêu cầu của mô hình thông tin ngữ cảnh, Các cách tiếp cận mô hình hóa ngữ cảnh. Tiến hành ứng dụng nhận biết ngữ cảnh và chƣơng trình minh họa: Kiến trúc và phong cách kiến trúc hệ thống, Các thành phần trong hệ thống, Các công việc cần thiết cho tính toán nhận biết ngữ cảnh, Ứng dụng minh họa. Xây dựng tiện ích tìm kiếm...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Báo cáo " Nghiên cứu phát triển ứng dụng nhận biết ngữ cảnh trong môi trƣờng tính toán nhân rộng "

Nghiên cứu phát triển ứng dụng nhận biết ngữ cảnh trong môi trƣờng tính toán nhân rộng Nguyễn Thị Nhƣ Trƣờng Đại học Công nghệ Chuyên ngành: Công nghệ thông tin; Mã số: 60 48 10 Cán bộ hƣớng dẫn khoa học: Tiến sĩ Cao Tuấn Dũng Năm bảo vệ: 2012 Abstract. Tổng quan các vấn đề cần nghiên cứu: Môi trƣờng tính toán nhân rộng, ngữ cảnh, nhận biết ngữ cảnh. Giới thiệu về biểu diễn và mô hình hóa ngữ cảnh: Các yêu cầu của mô hình thông tin ngữ cảnh, Các cách tiếp cận mô hình hóa ngữ cảnh. Tiến hành ứng dụng nhận biết ngữ cảnh và chƣơng trình minh họa: Kiến trúc và phong cách kiến trúc hệ thống, Các thành phần trong hệ thống, Các công việc cần thiết cho tính toán nhận biết ngữ cảnh, Ứng dụng minh họa. Xây dựng tiện ích tìm kiếm quán cà phê theo ngữ cảnh tích hợp trên Smartphone Android: “Coffee Context Search” Keywords: Công nghệ phần mềm; Công nghệ thông tin; Nhận biết ngữ cảnh; Môi trƣờng tính toán nhân rộng Content. MỞ ĐẦU I. CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN A. 1.1 Môi trường tính toán nhân rộng Máy tính đã đƣợc nâng tầm vƣợt xa máy tính để bàn và phát triển thành nhiều thành phần của cuộc sống hàng ngày. Và với sự biến đổi không ngừng của công nghệ, các thiết bị nhỏ gọn, di động xâm nhập trong hầu hết các lĩnh vực của đời sống. Do đói môi trƣờng tính toán nhân rộng đƣợc hiểu chung là các môi trƣờng với ngữ cảnh luôn biến động làm thay đổi hành vi và cách hành xử của con ngƣời và hệ thống trong môi trƣờng đó. Tính toán nhân rộng là một kiểu tính toán trong ngữ cảnh: nó xảy ra trong các tình huống của thế giới thực. 1) 1.1.1 Đặc điểm Các môi trƣờng tính toán hiện thời đƣợc đặc trƣng bởi tính di động của ngƣời dùng và sự không đồng nhất của các thiết bị tính toán và mạng, ngữ cảnh của các ứng dụng có thể thay đổi (kiểu mạng, chất lƣợng dịch vụ, sở thích ngƣời dùng, lƣợng pin của thiết bị tính toán).
Đặc điểm chính của các thiết bị trong các hệ thống tính toán nhân rộng là sự nhận biết ngữ cảnh của chúng để cho phép chúng cung cấp các dịch vụ thích ứng một cách chủ động tới ngƣời dùng và tới các ứng dụng theo ngữ cảnh toàn cục. 2) 1.1.2 Cơ hội và thách thức a) 1.1.2.1 Cơ hội Trong môi trƣờng tính toán nhân rộng, thế giới thực trở thành một phần của máy tính và của giao diện ngƣời dùng, sự mong chờ của ngƣời dùng với hệ thống cũng đƣợc mở rộng dựa trên kinh nghiệm về các tƣơng tác trong thế giới thực. b) 1.1.2.2 Thách thức Tính toán mọi nơi đem lại những thách thức thiết kế mới đòi hỏi sự phát triển nhanh chóng của kỹ nghệ phần mềm. Nhận biết ngữ cảnh thƣờng cần một giải pháp với đáp ứng các thách thức nhƣ giúp cho các ứng dụng đảm bảo tính linh hoạt và tính tự trị. Các thách thức trong tính toán nhận biết ngữ cảnh: - Phải hiểu khái niệm ngữ cảnh - Sử dụng ngữ cảnh nhƣ nào? - Thu hồi ngữ cảnh nhƣ thế nào? - Kết nối ngữ cảnh thu đƣợc với ngữ cảnh sử dụng - Hiểu tác động trên tƣơng tác ngƣời máy - Hỗ trợ xây dựng các hệ thống nhận biết ngữ cảnh - Đánh giá hệ thống nhận biết ngữ cảnh Một thách thức nữa trong môi trƣờng tính toán nhân rộng là cung cấp cho ngƣời dùng các ứng dụng cảm ngữ cảnh phức tạp, hoạt động một cách tự động từ các dịnh vụ kết nối mạng [2]. B. 1.2 Ngữ cảnh Nhƣ vậy việc hiểu rõ ngữ cảnh là gì và các đặc trƣng của ngữ cảnh ra sao là rất quan trọng khi xây dựng và phát triển các hệ thống trong môi trƣờng tính toán nhân rộng. 1) 1.2.1 Các định nghĩa về ngữ cảnh Ngữ cảnh là một vấn đề chính trong tƣơng tác giữa ngƣời và máy tính, miêu tả các nhân tố xung quanh với nghữ nghĩa biểu đạt [3]. Trong lĩnh vực nghiên cứu tính toán di động, tham số vị trí thƣờng đƣợc dùng nhất để chỉ ngữ cảnh và để cài đặt các ứng dụng nhận biết ngữ cảnh. Theo Schilit[23], ngữ cảnh là vị trí, các định danh gần ngƣời và các đối tƣợng cùng những thay đổi của đối tƣợng (1994). Cũng trong một định nghĩa tƣơng tự, Brown, Bovey và Chen xác định ngữ cảnh là vị trí, các định danh của những ngƣời xung quanh ngƣời dùng, thời gian trong ngày, mùa, nhiệt độ…(1997). Ryan, Pascoe và Morse xác định ngữ cảnh là vị trí của ngƣời dùng, môi trƣờng, định danh và thời gian. Dey đã liệt kê ngữ cảnh là trạng thái cảm xúc của ngƣời dùng, tập trung vào ý tƣởng, vị trí, ngày giờ, các đối tƣợng và con ngƣời trong môi trƣờng của ngƣời dùng (1998). Môi trƣờng ở đây gồm ba yếu tố
- Môi trƣờng tính toán - Môi trƣờng vật lý Dey, Abowd và Wood định nghĩa ngữ cảnh là trạng thí vật lý, xã hội, cảm xúc và thông tin của ngƣời dùng. Khái niệm về ngữ cảnh vẫn là một vấn đề cần bàn luận trong suốt những năm qua với nhiều định nghĩa khác nhau đƣợc đƣa ra. Dey [11] định nghĩa ngữ cảnh là “bất kỳ thông tin nào mà có thể sử dụng được để đặc tả một tình huống của một thực thể. Một thực thể là một người, một nơi hay một đối tượng được xem là có liên quan đến tương tác giữa người dùng và ứng dụng, bao gồm cả chính người dùng và ứng dụng đó”. 2) 1.2.2 Các đặc trƣng của thông tin ngữ cảnh Trong phầ n này, theo Karen [16] thông tin ngữ cảnh có 4 đặc điểm đƣợc cho trong bảng 1 sau. Bảng 1.1 Các thuộc tính đặc trƣng của ngữ cảnh Kiểu Nguồn Tính lâu Chất lượng dài Cảm Cảm biến vật lý và Thấp Có thể có lỗi biến logic Đặc tả Do ngƣời dùng đặc Mãi mãi Có thể không chắc tả trực tiếp hoặc gián chắn tiếp qua chƣơng trình Đƣợc Các thông tin ngữ Biến đổi Dựa vào việc xử lý phát sinh cảnh khác nguồn phát - Chƣa xác định khi không có thông tin nào về vật chất là sẵn có - Mơ hồ (tối nghĩa) khi có một số báo cáo khác nhau về vật chất ví dụ 2 vị trí cùng đƣợc đọc cho một ngƣời đƣợc lấy từ các thiết bị định vị riêng - Ko chính xác: khi trạng thái đƣợc báo cáo không đúng với trạng thái đúng ví dụ khi vị trí của 1 ngƣời đƣợc biết trong miền giới hạn, nhƣng vị trí trong miền này không đƣợc chốt cho mức độ yêu cầu chuẩn xác - Sai: khi có lỗi giữa trạng thái đƣợc báo cáo và trạng thái thực của vật chất. 3) 1.2.3 Phân loại các hạng mục ngữ cảnh Schilit [7] xác định 3 loại ngữ cảnh: - Ngữ cảnh thiết bị: là các thông tin ngữ cảnh liên quan đến thiết bị nhƣ khả năng xử lý của CPU, bộ nhớ, mạng… - Ngữ cảnh ngƣời dùng: gồm có thông tin ngƣời dùng, sở thích ngƣời dùng và cả thông tin về các ứng dụng của ngƣời dùng
- Ngữ cảnh vật lý nhƣ vị trí, thời tiết, ánh sáng… Pash [22] phân loại ngữ cảnh thành 4 chiều nhƣ trong bảng 1.2 Bảng 1.2 Phân loại các chiều của ngữ cảnh Ngữ Chiều ngữ cảnh Các tham số ngữ cảnh cảnh Ngữ cảnh tĩnh của ngƣời Profile, thói quen, sở thích dùng Vị trí, nhiệm vụ hiện thời hoặc Ngữ cảnh động của có liên quan tới ngƣời hay đối ngƣời dùng tƣợng khác Ngữ cảnh môi trƣờng Thời tiết, tiếng ồn, thời gian Đặc tính mạng, các đặc tả thiết Kết nối mạng bị di động đầu cuối 4) 1.2.4 Mô hình làm việc cho ngữ cảnh Cấu trúc khái niệm theo[2] nhƣ sau: - Một ngữ cảnh miêu tả một tình huống và môi trƣờng mà một thiết bị hay ngƣời dùng ở trong đó. - Một ngữ cảnh đƣợc xác định bởi một tên duy nhất - Mỗi ngữ cảnh có một tập các đặc tính liên quan - Mỗi đặc tính liên quan có một miền giá trị xác định (rõ ràng hoặc không rõ ràng) bởi ngữ cảnh C. 1.3 Nhận biết ngữ cảnh 1) 1.3.1 Xu thế nhận biết ngữ cảnh và lợi ích trong tính toán nhân rộng Nhận biết ngữ cảnh đang nổi lên nhƣ một cách tiếp cận phổ biến cho việc xây dựng các ứng dụng trong môi trƣờng tính toán mọi nơi. Nhận biết ngữ cảnh rất hữu ích cho môi trƣờng tính toán với các thiết bị di động. Tính toán nhân rộng nhận đƣợc nhiều lợi ích từ việc nhận biết ngữ cảnh nhƣ: - Giao diện đáp ứng ngƣời dùng - Liên lạc nhận biết ngữ cảnh - Chủ động lập lịch ứng dụng 2) 1.3.2 Nhận biết ngữ cảnh là gì? Dey đã xác định khái niệm mới theo cách ngữ cảnh đƣợc dùng và các đặc tính nhận biết ngữ cảnh khác nhau. Theo ông, định nghĩa sự nhận biết ngữ cảnh nhƣ sau: Một hệ thống là nhận biết ngữ cảnh nếu nó sử dụng ngữ cảnh để cung cấp thông tin liên quan hay các dịch vụ tới người dùng, trong đó, mức độ liên quan tùy thuộc vào tác vụ của người dùng. Và định nghĩa này đƣợc lựa chọn là định nghĩa dùng chung cho tính toán nhận biết ngữ cảnh.
3) 1.3.3 Tính toán nhận biết ngữ cảnh Tính toán nhận biết ngữ cảnh tức là nó giúp cho một ứng dụng chuyên về di động hợp nhất tri thức về các chiều ngữ cảnh khác nhau nhƣ ngƣời dùng là ai, ngƣời dùng đang làm gì, ngƣời dùng ở đâu và thiết bị tính toán nào ngƣời dùng đang sử dụng [25]. Nhận biết ngữ cảnh đang ngày càng nhận đƣợc nhiều quan tâm nhƣ một hƣớng tiếp cận thiết kế mới phù hợp cho tính toán mọi nơi II. CHƢƠNG 2. BIỂU DIỄN VÀ MÔ HÌNH HÓA NGỮ CẢNH A. 2.1. Các yêu cầu của mô hình thông tin ngữ cảnh 2.1.1 Tính không đồng nhất và di động Các mô hình thông tin ngữ cảnh phải đƣơng đầu với sự đa dạng của các nguồn thông tin ngữ cảnh về tốc độ cập nhật và mức độ ngữ nghĩa của chúng. 1) 2.1.2 Các mối quan hệ và sự phụ thuộc Có nhiều mối quan hệ giữa các kiểu thông tin ngữ cảnh cần phải nắm bắt để đảm bảo ứng dụng hành xử đúng. Một quan hệ là phụ thuộc thì tức là các thực thể/sự kiện thông tin ngữ cảnh này có thể phụ thuộc vào các thực thể thông tin ngữ cảnh khác. 2) 2.1.3 Thời điểm Các ứng dụng nhận biết ngữ cảnh có thể cần truy cập vào các trạng thái quá khứ và tƣơng lai (dự đoán). Do đó, tính thời điểm (lịch sử ngữ cảnh) là một tính năng khác của thông tin ngữ cảnh cần nắm bắt bằng các mô hình ngữ cảnh 3) 2.1.4 Không hoàn hảo Vì ngữ cảnh tự nhiên là động và không đồng nhất nên có thể có chất lƣợng khác nhau và thậm chí nó có thể sai trong thực tế. Thông tin ngữ cảnh có thể không đầy đủ: một bộ cảm nhận phát hiện ra một lƣợng ngƣời trong phòng thì có thể thiếu sót một vài ngƣời. 4) 2.1.5 Lập luận Các ứng dụng nhận biết ngữ cảnh sử dụng thông tin ngữ cảnh để đánh giá xem liệu có một thay đổi đối với ngƣời dùng hay với môi trƣờng không; đƣa ra một quyết định liệu một đáp ứng nào đó với thay đổi là cần thiết không. Và những việc này thì thƣờng yêu cầu khả năng lập luận. 5) 2.1.6 Tính sử dụng đƣợc của các hình thức mô hình Các mô hình thông tin ngữ cảnh đƣợc tạo bởi ngƣời thiết kế các ứng dụng nhận biết ngữ cảnh và cũng đƣợc sử dụng bởi các ứng dụng để thao tác thông tin ngữ cảnh. 6) 2.1.7 Dữ liệu ngữ cảnh hiệu quả Ngữ cảnh cần đƣợc mô hình hợp lý giúp tăng hiệu quả truy cập khi sử dụng trong ứng dụng.
B. 2.2 Các cách tiếp cận mô hình hóa ngữ cảnh 1) 2.2.1 Các mô hình Giá trị - thuộc tính và Lược đồ đánh dấu 2) 2.2.2 Các mô hình thông tin ngữ cảnh dựa vai trò các đối tượng 3) 2.2.3 Các mô hình không gian của thông tin ngữ cảnh 2.2.4 Các mô hình thông tin ngữ cảnh dựa bản thể học 4) 2.2.5 Các mô hình ngữ cảnh lai a) 2.2.5.1 Mô hình lai dựa sự kiện/ontology b) 2.2.5.2 Mô hình kết hợp lỏng lẻo giữa markup-based/ontological c) 2.2.5.3 Hướng tới một mô hình lai phân cấp III. CHƢƠNG 3. ỨNG DỤNG NHẬN BIẾT NGỮ CẢNH VÀ CHƢƠNG TRÌNH MINH HỌA Chƣơng 3 luận văn sẽ tìm hiểu việc xây dựng một ứng dụng nhận biết ngữ cảnh với các công việc liên quan. A. 3.1 Kiến trúc và phong cách kiến trúc hệ thống Theo góc nhìn kiến trúc thì kiến trúc khái niệm lớp thƣờng đƣợc sử dụng nhất khi phát triển các ứng dụng nhận biết ngữ cảnh. Henricksen [17] gợi ý kiến trúc 4 lớp. Lớp 1, đầu ra cảm biến đƣợc xử lý để tạo thông tin ngữ cảnh mà ứng dụng sử dụng đƣợc. Lớp 2 gồm các kho chứa ngữ cảnh để cung cấp một lƣu trữ nhất quán các thông tin ngữ cảnh và là cơ sở cho các truy vấn nâng cao. Lớp 3 gồm các công cụ hỗ trợ quyết định giúp ứng dụng lựa chọn các hành động phù hợp và thích ứng dựa trên thông tin ngữ cảnh có sẵn. Các công cụ lập trình thƣờng đƣợc kết hợp tại lớp 4 để hỗ trợ các tƣơng tác giữa thành phần ứng dụng với các thành phần khác của hệ thống nhận biết ngữ cảnh. Phong cách kiến trúc của một hệ thống nhận biết ngữ cảnh thƣờng là do phƣơng pháp thu hồi ngữ cảnh. Tiêu chí chính để cách tiếp cận kiến trúc lập luận là sự phân chia các mối quan tâm giữa thu hồi ngữ cảnh và các thành phần ngƣời dùng theo mục đích. 1) 3.1.1 Một số kiến trúc Bảng 4.Tổng kết các kiến trúc[20] Kiến trúc Cảm biến Mô hình Xử lý ngữ Nguồn khai ngữ cảnh cảnh phá CASS Middleware Các nút Mô hình Kỹ nghệ tham tập trung cảm biến dữ liệu chiếu và cơ sở quan hệ tri thức CoBra Dựa tác Mô đun thu Ontology Kỹ nghệ tham nhân thập ngữ chiếu và cơ sở cảnh tri thức Framwork Cơ chế Các nguồn Ontology Dịch vụ nhận quản lý bảng đen server biết ngữ cảnh ngữ cảnh
Bộ tích hợp và Context Widget ngữ Bộ giá trị Dựa widget diễn giải ngữ Toolkit cảnh thuộc tính cảnh Bộ thích Chỉ tích hợp và Kiến trúc 3 ứng cho các Dựa đối Hydrogen diễn giải ngữ lớp kiểu ngữ tƣợng cảnh thô cảnh 2) 3.1.2 Tiêu chí đánh giá kiến trúc theo mức phát triển của ứng dụng nhận biết ngữ cảnh Những tiêu chí chuyên biệt [21] nhƣ: a. Mức độ trừu tƣợng ngữ cảnh b. Mô hình giao tiếp c. Hệ thống lập luận d. Khả năng mở rộng e. Khả năng sử dụng lại B. 3.2 Các thành phần trong hệ thống Context Context Producer Abstractor Không gian mờ Context Consumer Hình 3.1 Các thành phần hệ thống nhận biết ngữ cảnh 1) 3.2.1 Bộ cung cấp ngữ cảnh Một bộ cung cấp ngữ cảnh là một thành phần chuyên mang đến ngữ cảnh cho hệ thống. 2) 3.2.2 Bộ tiêu dùng ngữ cảnh Bộ tiêu dùng ngữ cảnh là các thành phần sử dụng thông tin ngữ cảnh có sẵn trong hệ thống. 3) 3.2.3 Bộ trừu tƣợng ngữ cảnh Một bộ trừu tƣợng ngữ cảnh là một thành phần đọc thông tin ngữ cảnh và thêm các đối tƣợng ngữ cảnh mới từ các ngữ cảnh cũ. C. 3.3 Các công việc cần thiết cho tính toán nhận biết ngữ cảnh 1) 3.3.1 Các cơ chế thu hồi và cảm ngữ cảnh Quá trình thu thập ngữ cảnh từ môi trƣờng vật lý đƣợc gọi là thu hồi ngữ cảnh (acquisition context). 1. Các ngữ cảnh đƣợc thu thập bằng cách truy cập trực tiếp vào các sensor ngữ cảnh mức thấp.
2. Các ngữ cảnh đƣợc thu thập từ một vài cơ sở hạ tầng trung gian chạy tƣơng tác với các sensor mức thấp 3. Các ngữ cảnh đƣợc thu thập từ các server chuyên duy trì tri thức tình huống về môi trƣờng. D. 3.4 Ứng dụng minh họa: Xây dựng tiện ích: “Coffee Context Search” Ứng dụng đƣợc xây dựng trên nền tảng Android có khả năng tích hợp trên điện thoại chạy hệ điều hành Android giúp ngƣời dùng tìm kiếm địa điểm quán cà phê theo ngữ cảnh hiện thời. 3.4.1 Giới thiệu về hệ điều hành Android a) 3.4.1.1 Android là gì? Android là một ngăn xếp phần mềm cho các thiết bị di động bao gồm một hệ điều hành, middleware và các ứng dụng khóa đƣợc phát triển bởi Google. 3.4.1.2 Kiến trúc Android Hình 3.5 Kiến trúc Android 3.4.1.3 Công cụ phát triển phần mềm Android (Android SDK) Android SDK[15] cung cấp nhiều tập tin và các công cụ đặc biệt nhằm mục đích giúp cho việc thiết kế và phát triển các ứng dụng chạy trên nền tảng Android. Android SDK cũng chứa hai bộ APIs bổ sung là Google APIs và Optional APIs: · Google APIs · Optional APIs 3.4.2 Xác định kịch bản và ngữ cảnh sử dụng trong hệ thống b) 3.4.2.1 Kịch bản sử dụng Nhƣ chúng ta đã biết, trong nhịp sống công sở hiện nay, thói quen uống cà phê là một sở thích điển hình của các nhân viên văn phòng, học sinh sinh viên…Với sự phát triển mang tính chất đa hình đa dạng của các quán cà phê, số lƣợng ngày một nhiều nhƣ nấm và đặc biệt đƣợc bao phủ hầu hết bởi mạng không dây. Do đó việc tận dụng khoảng thời gian uống cà phê để thực hiện các công việc khác chính là cách tận dụng thời gian trong cuộc sống công nghiệp hiện nay. Ngƣời ta có thể chọn hình thức uông cà phê để thƣ giãn với không gian riêng tƣ một mình, tán gẫu với bạn bè, hẹn hò, học tập hay các cuộc thƣơng thảo.
Chính vì những đặc điểm trên, nên việc lựa chọn một quán cà phê hợp lý theo sở thích cũng nhƣ ngữ cảnh hiện tại của ngƣời dùng là vô cùng quan trọng. Rõ ràng, việc chọn một quán cà phê để hẹn hò cần không gian lãng mạn, riêng tƣ, tránh ồn ào khác hẳn với khi bạn muốn chọn một nơi uống cà phê cùng đám bạn thân. Hoặc giả sử nhƣ khi muốn trao đổi vấn đề cùng đối tác làm ăn thì một quán cà phê với không gian sang trọng lịch sự lại là lựa chọn số một. Còn các bạn sinh viên có nhu cầu học tập và giải trí mọi lúc mọi nơi thì luôn cần những địa điểm hợp lý với nguồn wifi sẵn có. c) 3.4.2.2 Xác định ngữ cảnh và mô hình hóa a) Ngữ cảnh sử dụng Hệ thống sử dụng hai loại ngữ cảnh cơ bản trong số các kiểu ngữ cảnh đã liệt kê. Cụ thể là: ngữ cảnh tĩnh và ngữ cảnh động. Ngữ cảnh tĩnh là sở thích ngƣời dùng, cụ thể ở đây là các sở thích đối với quán cà phê theo từng hoàn cảnh riêng. Ví dụ nhƣ: đông đúc, sang trọng, có phục vụ ăn chay… Ngữ cảnh động là thông tin về vị trí của ngƣời dùng, hoạt động mong muốn hiện tại. Ngữ cảnh môi trƣờng: thời tiết b) Mô hình hóa ngữ cảnh bài toán Với sự hỗ trợ của phần mềm VisioModeler, ngữ cảnh đƣợc mô hình nhƣ sau: Hình 3.6 Mô hình hóa ngữ cảnh hệ thống 2) 3.4.3 Mô hình kiến trúc hệ thống Nhƣ chúng ta đã biết, kiến trúc lớp đƣợc sử dụng phổ biến nhất trong các ứng dụng nhận biết ngữ cảnh vì tính hệ thống, rõ ràng để phân chia các tầng nhiệm vụ và rất phù hợp khi mô hình hóa ngữ cảnh. Do đó, trong ứng dụng mô hình kiến trúc lớp đƣợc miêu tả nhƣ sau: Data Context Provider bas User Acquisition Sens ors profi e le Acquisition Layer Context Management Context Modelling Context Storage
Hình 3.7 Mô hình kiến trúc hệ thống 3) 3.4.4 Cài đặt ứng dụng và kết quả Với các công cụ lập trình chuyên biệt cho điện thoại, ứng dụng đƣợc cài đặt mã nguồn trong Eclipse, chạy với hệ điều hành Android bắt đầu từ phiên bản 2.1 và GoogleAPI 7, và sử dụng dữ liệu lƣu trong SQLite Database. a) 3.4.4.1 Tìm kiếm Hình 3.10 Giao diện tìm kiếm b) 3.4.4.2 Kết quả Hình 3.11 Giao diện kết quả KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN Kết quả đạt được Mục tiêu của luận văn đã đƣa ra: - Tập chung tìm hiểu khái niệm về môi trƣờng nhân rộng, khái niệm về thông tin ngữ cảnh và nhận biết ngữ cảnh. - Tìm hiểu các cách tiếp cận để mô hình hóa thông tin ngữ cảnh ứng dụng trong một lĩnh vực cụ thể.
- Tìm hiêu và xây dựng ứng dụng nhận biết ngữ cảnh trong môi trƣờng tính toán nhân rộng. Kết quả luận văn đạt đƣợc: - Tìm hiểu môi trƣờng nhân rộng: tổng quan về môi trƣờng nhân rộng, đặc điểm, cơ hội và thách thức. - Tìm hiểu về thông tin ngữ cảnh và nhận biết ngữ cảnh: các khái niệm cơ bản, các đặc trƣng của thông tin ngữ cảnh và phân loại. - Tìm hiểu các cách tiếp cận mô hình hóa ngữ cảnh cho các ứng dụng trong lĩnh vực liên quan. - Tìm hiểu các công việc chính khi xây dựng ứng dụng nhận biết ngữ cảnh. - Các kiến thức đã tìm hiểu đƣợc áp dụng để xây dựng chƣơng trình mô phỏng chạy trên hệ điều hành Android:”Coffee Context Search”. Chƣơng trình sau khi xây dựng là một tiện ích dùng để tích hợp trên Smartphone giúp ngƣời dùng tìm kiếm địa điểm quán cà phê theo ngữ cảnh của họ. Ngữ cảnh bài toán đƣợc mô hình hóa theo một trong các cách tiếp cận đã đƣợc nghiên cứu với sự hỗ trợ của công cụ thiết kế Visio Modeler. Hướng phát triển Do thời gian thực hiện luận văn còn hạn chế nên luận văn mới chỉ thực hiện xây dựng ứng dụng ở mức độ đơn giản.. Hƣớng phát triển tiếp theo của luận văn sẽ là mô hình hóa ngữ cảnh theo cách tiếp cận lai giữa CML và OWL để tận dụng tất cả các ƣu điểm của chúng. Ngữ cảnh sẽ đƣợc phong phú hơn giúp cho ngƣời dùng có nhiều chọn lựa hơn và tăng độ chính xác. References. 1. A. NEWELL AND H.A. SIMON (1965), “COMPUTER AUGMENTATION OF HUMAN REASONING” SPARTAN BOOKS, WASHINGTON DC, USA. 2. Albrecht Schmidt (2002), “Ubiquitous Computing –Computing in Context”, Computing Department, Lancaster University, U.K. 3. Albrecht Schmidt, Michael Beigl, and Hans-W. Gellersen, “There is more to Context than Location”, University of Karlsruhe 4. Albrecht SchmidtU, Kofi Asante Aidooª, Antti Takaluomai, Urpo Tuomelai, Kristof Van Laerhovenª, Walter Van de Velde, “Advanced Interaction in Context”, University of Karlsruhe, Germany. 5. Anind K. Dey (2000), “Providing Architectural Support for Building Context-Aware Applications”, Georgia Institute of Technology, November. 6. Anind K. Dey and Gregory D. Abowd, “A Conceptual Framework and a Toolkit for Supporting the Rapid Prototyping of Context-Aware Applications”, College of Computing & GVU CenterGeorgia Institute of Technology. 7. B. Schilit, N. Adams, and R. Want (1994), “Context-aware computing applications”, In IEEE Workshopon Mobile Computing Systems and Applications.
8. Balqis Omar, Tabarak Ballal, “Intelligent Wireless Web Services: Context-Aware Computing in Construction-Logistics Supply Chain”, www.itcon.org - Journal of Information Technology in Construction - ISSN 1874-4753. 9. Claudia Linnhoff-Popien, Thomas Strang, “Context Modeling Survey”, Institute for Informatics, D- 80538 Munich, Germany. 10. Dey A. K. (2000), “Providing Architectural Support for Building Context-Aware Applications”, PhD Thesis, Georgia Institute of Technology. 11. G. Chen and D. Kotz (2000), “A Survey of Context-Aware Mobile Computing Research”, Techreport TR2000-381, Dept. of Computer Science, Dartmouth College. 12. Harry Chen, Tim Finin, and Anupam Joshi (2003), “An Ontology for Context-Aware Pervasive Computing Environments”, The Knowledge Engineering Review, Volume 18 , Issue 3. 13. Ioanna Roussaki1, Nicolas Liampotis1, Nikos Kalatzis1, Korbinian Frank2 and Patrick Hayden, “How to make Personal Smart Spaces Context-aware”, School of Electrical and Computer Engineering, National Technical University of Athens, Greece. 14. J. Wolfgang Kaltz .Jürgen Ziegler . Steffen Lohmann, “Context-awareWeb Engineering: Modeling and Applications”, Universität Duisburg-Essen (Campus Duisburg) 15. James Steele Nelson (2010), “The Android Developer’s Cookbook Building Applications with the Android SDK”, Add ison-Wesley. 16. Karen Henricksen (2005), “Modelling and Using Imperfect Context Information”, School of Information Technology and Electrical Engineering, The University of Queensland. 17. Karen Henricksen, Jadwiga Indulska (2005), “Developing Context-Aware Pervasive Computing Applications: Models and Approach”, School of Information Technology and Electrical Engineering, The University of Queensland, QLD 4072 Australia. 18. Marko Gargenta (2010), “Learning Android”, O’Reilly Media, 1 edition. 19. P.J. Brown and J.D. Bovey and C. Xian (1997), “Context-aware applications: from the laboratory to the marketplace”, IEEE Personal Communications, 4(5). 20. Matthias Baldauf , “A survey on context-aware systems”, V-Research, Industrial Research and Development, Stadtstrasse 33, 6850 Dornbirn, Austria 21. Moeiz Miraoui1, Chakib Tadj1, Chokri ben Amar, “Architectural survey of Context-aware system in pervasive computing environment”, Université du Québec 22. Pashtan A., Blattler R., Heusser A. and Scheurmann P. (2003), “CATIS: A Context-Aware Tourist Information System”, Proceedings of the 4th International Workshop of Mobile Computing, Rostock.
23. Schmidt, A., Aidoo, K.A., Takaluoma, A, Tuomela, U., Van Laerhoven, K., Van de Velde, W. (1999), “Advanced Interaction In Context”. Lecture Notes in Computer Science, Hand Held and Ubiquitous Computing ,. 24. Sonia Ben Mokhtar, Damien Fournier, Nikolaos Georgantas, and Val´erie Issarny, “Context-Aware Service Composition in Pervasive Computing Environments”, http://www-rocq.inria.fr/arles/ 25. Yun Her, Su-Kyoung Kim, YoungTaek Jin (2010), “A Context-Aware Framework using Ontology for Smart Phone Platform”, International Journal of Digital Content Technology.