Analyse de dépendance contexte dans ubiquitous computing

Context dependency analysis in ubiquitous computing

• Auteur / Autrice : Raheel Ali Baloch
• Direction : Noël Crespi
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et Télécommunications
• Date : Soutenance le 17/02/2012
• Etablissement(s) : Evry, Institut national des télécommunications
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Université : Université Pierre et Marie Curie (Paris ; 1971-2017)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement réparti

Informatique omniprésente

Mots clés libres

Application contexte

Données de dépendance

Informatique ubiquitaire

Environnement pervasif

Context-aware computing

Context dependency

Ubiquitous computing

Pervasive systems

Résumé

Pour fournir aux utilisateurs des services personnalisés d'adaptation en utilisant uniquement les ressources informatiques accessibles dans un environnement de cloud computing, les applications contexte, conscients besoin d'assimiler à la fois le contexte accessible et dérivés, c'est à dire une combinaison de plus d'un senti données et d'informations dans l'environnement. Contexte des données de dépendance, la dépendance qui se pose entre le contexte des données du producteur et du consommateur, peut se présenter dans un système en raison de nombreuses raisons. Mais comme le nombre de dépendances de contexte pour une augmentation des services, la plus complexe, le système devient à gérer. La thèse aborde les questions de la façon d'identifier les dépendances de contexte, représentent des dépendances de contexte tels, puis les réduire dans un système. Dans la première partie de la thèse, nous présentons deux approches efficaces pour déterminer les relations de dépendance entre les différents services du contexte dans l'environnement informatique ubiquitaire pour aider à mieux analyser les services omniprésents. Une approche est basée sur la théorie des graphes, et nous avons utilisé le tri topologique pour déterminer les dépendances de contexte. La deuxième approche est basée sur la résolution des réseaux de contraintes qui détermine si une entité est affectée lorsque l'état d'une certaine entité autre a changé son état, c.-à-détermination de la nature dynamique de la dépendance contexte. Dans la deuxième partie de la thèse, nous présentons un mode de représentation des dépendances de contexte au sein d'un système. Notre modèle qui représente les dépendances de contexte est basé sur la théorie des ensembles et la logique des prédicats du premier ordre. Le modèle de représentation contexte de dépendance représente également d'autres sources pour l'acquisition de contexte qui peuvent être utilisés dans une affaire dans laquelle les producteurs contexte privilégiées ne sont pas disponibles pour desservir le contexte souhaité pour le consommateur un contexte pertinent, pas plus. En outre, nous essayons de réduire les dépendances de contexte en présentant l'idée du contexte de profil, qui est basé sur la proposition d'un cadre ouvert pour l'acquisition de contexte, la gestion et la distribution. Cette approche heuristique est basée sur l'idée d'utiliser les nœuds mobiles dans un réseau ad hoc avec superposition de plus de ressources que le producteur lui-même contexte pour stocker diverses informations contextuelles sous la bannière du contexte profil, et en outre, fournir le contexte profil au lieu de chaque contexte individuellement sur la base sur les requêtes des nœuds reçoivent des consommateurs contexte. Réunissant les informations de contexte et de mises à jour de contexte à partir de diverses sources, le soutien aux décisions contexte, conscients peut être mis en œuvre efficacement dans un environnement mobile en s'attaquant aux problèmes de dépendance en utilisant le contexte contexte profil

To provide users with personalized adaptive services only using the accessible computing resources in a cloud environment, context aware applications need to assimilate both the accessed and derived context, i.e. a combination of more than one sensed data and information in the environment. Context data dependency, dependency that arises between the context data producer and consumer, may get introduced in a system due to numerous reasons. But as the number of context dependencies for a service increases, the more complex the system becomes to manage. The thesis addresses issues of how to identify context dependencies, represent such context dependencies and then reduce them in a system. In the first part of the thesis, we present two efficient approaches to determine context dependency relations among various services in ubiquitous computing environment to help better analyse the pervasive services. One approach is based on graph theory, and we have used the topological sort to determine the context dependencies. The second approach is based on solving constraint networks which determines whether an entity is affected when the state of a certain other entity has its state changed, i.e. determining the dynamic nature of context dependency. In the second part of the thesis, we present a mode for representation of context dependencies within a system. Our model that represents context dependencies is based on set theory and first-order predicate logic. The context dependency representation model also represents alternative sources for context acquisition that can be utilized in a case in which the preferred context producers are not available to service the desired context to the relevant context consumer any more. Further, we try to reduce the context dependencies by presenting the idea of profile context, which is based on the proposal of an open framework for context acquisition, management and distribution. This heuristic approach is based on the idea of utilizing mobile nodes in an ad hoc overlay network with more resources than the context producer itself to store various contextual information under the banner of profile context, and further, provide profile context instead of each context individually based on the queries the nodes receive from the context consumers. Bringing together the context information and context updates from various sources, support for context aware decisions can be implemented efficiently in a mobile environment by addressing the issues of context dependency using profile context