Author: | Thomas Morper | ISBN: | 9783638712569 |
Publisher: | GRIN Verlag | Publication: | June 12, 2007 |
Imprint: | GRIN Verlag | Language: | German |
Author: | Thomas Morper |
ISBN: | 9783638712569 |
Publisher: | GRIN Verlag |
Publication: | June 12, 2007 |
Imprint: | GRIN Verlag |
Language: | German |
Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich Informatik - Programmierung, Note: 1,70, Universität Karlsruhe (TH) (TecO (Telecooperation Office), Institut für Telematik), 23 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Anwendungen im Bereich Ubiquitous Computing verwenden regelmäßig Kontexte, um daraus zusätzliche Informationen zu schließen. Kontexte dienen hier dazu, möglichst viel Wissen über die Umgebung, in der eine Anwendung läuft, in diese mit einzubeziehen. Genauso, wie Menschen im Gespräch zu einem Thema alleine schon durch die Nennung des Themengebietes, über welches geredet wird, eine gewisse Menge an impliziertem Wissen zu diesem Thema haben, wird auch bei Anwendungen im Bereich Ubiquitous Computing versucht, die Gesamtsituation, in der sich die Anwendung abspielt, zu erkennen und das sich daraus ergebende Wissen, das in aller Regel deutlich über die Daten hinaus geht, die aus den Sensoren gewonnen werden können, mit in die Anwendung einzubeziehen. Eine Umlegung von Sensordaten auf Kontexte ist jedoch mit verschiedenen Schwierigkeiten verbunden. So muß beachtet werden, dass mehrere Sensorwerte den identischen Kontext repräsentierenkönnen, dass Sensoren für die Zuordnung des Kontextes nicht relevante Daten liefern oder auch, dass eine Kombination von Sensorwerten nicht eindeutig einem Kontext zugeordnet werden können. Weiterhin ist in Anwendungen, bei denen Bewegungs- oder Sprachinformationen von Personen verarbeitet werden, zu beachten, dass verschiedene Personen unterschiedliche Sprach- und Bewegungsmuster haben. Gleiche Daten, die bei verschiedenen Personen erfasst wurden, können daher unter Umständen unterschiedliche Bedeutungen repräsentieren. Ziel dieser Diplomarbeit ist es, eine Vereinheitlichung des Entwicklungsprozesses für kontextsensitive Ubicomp Applikationen zu erreichen und als direkte Folge dessen die Geschwindigkeit für die Entwicklung neuer Ubicomp Applikationen deutlich zu steigern. Aktuell existiert noch kein einheitliches Verfahren, um Kontextinformationen für eine Ubicomp Anwendung aus den aktuell vorliegenden Sensordaten, die von den für die Anwendung installierten Sensorknoten geliefert werden, zu schließen. Bao et al. bezeichnen in ihrer Ausarbeitung zum Thema 'Activity Recognition from User-Annotated Acceleration Data' [08] die Erkennung von Kontexten, in denen sich eine Anwendung gerade befindet, gar als eines der Schlüsselprobleme des Ubiquitous Computings. Im Rahmen dieser Diplomarbeit soll daher ein einheitlicher Prozess entwickelt werden, mit dessen Hilfe es in Zukunft bei verschiedenen Projekten möglich sein soll, die Verarbeitung der Sensordaten zu Kontexten auf die gleiche Art und Weise einzurichten.
Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich Informatik - Programmierung, Note: 1,70, Universität Karlsruhe (TH) (TecO (Telecooperation Office), Institut für Telematik), 23 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Anwendungen im Bereich Ubiquitous Computing verwenden regelmäßig Kontexte, um daraus zusätzliche Informationen zu schließen. Kontexte dienen hier dazu, möglichst viel Wissen über die Umgebung, in der eine Anwendung läuft, in diese mit einzubeziehen. Genauso, wie Menschen im Gespräch zu einem Thema alleine schon durch die Nennung des Themengebietes, über welches geredet wird, eine gewisse Menge an impliziertem Wissen zu diesem Thema haben, wird auch bei Anwendungen im Bereich Ubiquitous Computing versucht, die Gesamtsituation, in der sich die Anwendung abspielt, zu erkennen und das sich daraus ergebende Wissen, das in aller Regel deutlich über die Daten hinaus geht, die aus den Sensoren gewonnen werden können, mit in die Anwendung einzubeziehen. Eine Umlegung von Sensordaten auf Kontexte ist jedoch mit verschiedenen Schwierigkeiten verbunden. So muß beachtet werden, dass mehrere Sensorwerte den identischen Kontext repräsentierenkönnen, dass Sensoren für die Zuordnung des Kontextes nicht relevante Daten liefern oder auch, dass eine Kombination von Sensorwerten nicht eindeutig einem Kontext zugeordnet werden können. Weiterhin ist in Anwendungen, bei denen Bewegungs- oder Sprachinformationen von Personen verarbeitet werden, zu beachten, dass verschiedene Personen unterschiedliche Sprach- und Bewegungsmuster haben. Gleiche Daten, die bei verschiedenen Personen erfasst wurden, können daher unter Umständen unterschiedliche Bedeutungen repräsentieren. Ziel dieser Diplomarbeit ist es, eine Vereinheitlichung des Entwicklungsprozesses für kontextsensitive Ubicomp Applikationen zu erreichen und als direkte Folge dessen die Geschwindigkeit für die Entwicklung neuer Ubicomp Applikationen deutlich zu steigern. Aktuell existiert noch kein einheitliches Verfahren, um Kontextinformationen für eine Ubicomp Anwendung aus den aktuell vorliegenden Sensordaten, die von den für die Anwendung installierten Sensorknoten geliefert werden, zu schließen. Bao et al. bezeichnen in ihrer Ausarbeitung zum Thema 'Activity Recognition from User-Annotated Acceleration Data' [08] die Erkennung von Kontexten, in denen sich eine Anwendung gerade befindet, gar als eines der Schlüsselprobleme des Ubiquitous Computings. Im Rahmen dieser Diplomarbeit soll daher ein einheitlicher Prozess entwickelt werden, mit dessen Hilfe es in Zukunft bei verschiedenen Projekten möglich sein soll, die Verarbeitung der Sensordaten zu Kontexten auf die gleiche Art und Weise einzurichten.