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Zielorientiertes Sensing im Pervasive Computing
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Datum
2015
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Verlag
Gesellschaft für Informatik
Zusammenfassung
Wissen über Kontext setzt sich aus einer Vielzahl von unterschiedlichen und heterogenen Informationsquellen zusammen. Beim dominierenden Designansatz zum Bau von Kontext bezogenen, pervasiven Systemen, geht man von unten nach oben vor. Der entscheidende Nachteil dieses De- signansatzes besteht darin, dass als erstes mit der Auswahl der nötigen Sensoren begonnen wird. Im Anschluss wird die so genannte Aktivitätsund Kontexterkennungskette, aufbauend auf der Sensor Ebene, definiert, um Kontextinformation aus den Sensordaten zu extrahieren. Die Systemdefinition wird während der Entwicklung des Systems festgelegt und ist von diesem Zeitpunkt an statisch und unveränderlich. Durch den unaufhaltsamen Anstieg an verfügbaren, intelligenten Geräten mit integrierten Sensoren ist dieser statische Ansatz bereits antiquiert. Für den weit verbreiteten Einsatz von kontextbezogenen, allgegenwärtigen sensor-basierten Systemen müssen neue Methoden diskutiert werden, um die statischen und vordefinierten Eigenschaften der derzeit bestehenden Ansätze aufzubrechen. Die Vision dieser Arbeit soll den Weg ebnen, um den von unten nach oben orientierten Ansatz in eine zielorientierte, von oben nach unten durchzuführende Konfiguration des kontextsensitiven Systems zu ändern. Eine zielorientierte, auf sogenannten Erkennungszielen basierende Me- thodik wird verwendet, um die dynamische, selbstorganisierende und adaptive Systemkonfiguration zur Laufzeit zu ermöglichen. Der zielorientierte Ansatz wird die derzeit dominierenden Verfahren neu bewerten und verändern. Dies wird dazu beitragen, die Komplexitätskrise der heutigen hohen Verfügbarkeit von Milliarden von Sensoren, die zur Aktivitätsund Kontexterkennung verwendet werden können, zu überwinden. Die Reduzierung der Komplexität bezüglich Installation, Konfiguration, Optimierung und Wartung von sensorbasierten, kontextsensitiven Systemen durch einen zielorientierten Ansatz wird die Akzeptanz, die Verwendbarkeit und die Nützlichkeit dieser Systeme auf einer breiteren, offeneren Basis zeigen und erhöhen. Der zielorientierte Ansatz verfolgt eine offene Sicht der Dinge, in der Sensoren im Rahmen ihrer Möglichkeiten den definierten Erkennungszielen zugeordnet werden können. Ein zielgerichtetes Kontexterkennungssystem kann dynamisch auf Änderungen in der Sensorinfrastruktur reagieren und sich darauf einstellen. Dies stellt sicher, dass zu jedem Zeitpunkt die beste Auswahl an verfügbaren Sensoren eingesetzt wird, um das Ziel zu erreichen. Die Kernbeiträge dieser Arbeit sind die Entwicklung neuer Methoden und algorithmischer Lösungen für (i) semantische Aktivitätsund Kontextbeziehungen, (ii) die Formulierung sowie das Übersetzen und Abarbeiten eines Erkennungsziels, (iii) die semantische Abbildung des Erkennungszieles auf die verfügbare Sensorinfrastruktur zur Laufzeit, begleitet von (iv) der Nutzung mehrerer Sensorinformationsquellen, um auf die Aktivitäten und den Kontext von Personen zu schließen. Die Erkenntnisse und Beiträge dieser Arbeit werden einen methodischen Paradigmensprung, weg von vordefinierten und statischen Kontexterkennungssystemen hin zu deren zielorientierter, dynamischen Laufzeitkonfiguration und Anpassung einleiten.