This paper describes an Adaptive Context-aware Service (ACS) using Model Driven Architecture (MDA)-based Service Creation Environment (SCE) on PARLAY X based service delivery platform in ubiquitous computing environments. It can be expected that both the context-awareness and adaptation in ubiquitous computing environments will be deployed. But the existing context-aware middleware lacks in considering adaptation. Therefore, the object of this paper is to support the architecture and the Application Programming Interface (API) of the network service for both the context-awareness and adaptation in ubiquitous computing environment. ACS is to provide users with the adaptive network service to the changing context constraints as well as detecting the changing context. For instance, ACS can provide users with QoS in network according to the detected context, after detecting the context such as location and speed. The architecture of ACS is comprised of a Service Creation Environment (SCE), Adaptive Context Broker and PARLAY gateway. SCE is to use Context-based Constraint Language (CCL) for an expression of context-awareness and adaptation. Adaptive Context Broker is to make a role of the broker between SCE and PARLAY G/W. PARLAY G/W is to support API for PARLAY X-based service delivery platform.
Since Context Driven Component model is based on the idea that a context-aware application consists of the components that are context sensitive and the components that do not depend on the context, it divides the context sensitive part into components according to which context information they are related to. The model supports the scalability of context information by building an application through composing Context Driven Components. Furthermore, it solves the embeddedness of context information inside the application logic. To show the contributions of the model, this paper applies it to Call-forwarding application, and analyses how the model supports the scalability and the embeddedness.
In this paper, we applied user-centered context to Smart Home Applications. Current research activities on smart home have just focused on the infrastructure without considering user's contexts and implementation cost. We first realized the user-centered personalized services using ubi-UCAM (a Unified Context-aware Application Model), which exploited contexts from various kinds of smart sensors. We, then, verified its usefulness in the ubiquitous computing-enabled home environment. It can be extended to various application areas since it guarantees independence between sensors and services. Accordingly, it will play a key role in future smart home environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.2
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pp.383-403
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2021
With the development of mobile edge computing (MEC), some late-model application technologies, such as self-driving, augmented reality (AR) and traffic perception, emerge as the times require. Nevertheless, the high-latency and low-reliability of the traditional cloud computing solutions are difficult to meet the requirement of growing smart cars (SCs) with computing-intensive applications. Hence, this paper studies an efficient offloading decision and resource allocation scheme in collaborative vehicular edge computing networks with multiple SCs and multiple MEC servers to reduce latency. To solve this problem with effect, we propose a context-aware offloading strategy based on differential evolution algorithm (DE) by considering vehicle mobility, roadside units (RSUs) coverage, vehicle priority. On this basis, an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model is employed to predict idle computing resources according to the base station traffic in different periods. Simulation results demonstrate that the practical performance of the context-aware vehicular task offloading (CAVTO) optimization scheme could reduce the system delay significantly.
In this article we address some system characteristics and challenging issues in developing Context-aware Middleware for Ubiquitous Computing. The functionalities of a Context-aware Middleware includes gathering context data from hardware/software sensors, reasoning and inferring high-level context data, and disseminating/delivering appropriate context data to interested applications/services. The Middleware should facilitate the query, aggregation, and discovery for the contexts, as well as facilities to specify their privacy policy. Following a formal context model using ontology would enable syntactic and semantic interoperability, and knowledge sharing between different domains. Moddleware should also provide different kinds of context classification mechanical as pluggable modules, including rules written in different types of logic (first order logic, description logic, temporal/spatial logic, fuzzy logic, etc.) as well as machine-learning mechanical (supervised and unsupervised classifiers). Different mechanisms have different power, expressiveness and decidability properties, and system developers can choose the appropriate mechanism that best meets the reasoning requirements of each context. And finally, to promote the context-trigger actions in application level, it is important to provide a uniform and platform-independent interface for applications to express their need for different context data without knowing how that data is acquired. The action could involve adapting to the new environment, notifying the user, communicating with another device to exchange information, or performing any other task.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.1
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pp.248-268
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2018
The performance of smartphone applications are usually constrained in user interactions due to resource limitation and it promises great opportunities to improve the performance by exploring the smartphone built-in and embedded sensing techniques. However, heterogeneity in techniques, semantic gap between sensor data and usable context, and complexity of contextual situations keep the techniques from seamless integration. Relevant studies mainly focus on feasibility demonstration of emerging sensing techniques, which rarely address both general architectures and comprehensive technical solutions. Based on a proposed functional model, this investigation provides a general architecture to deal with the dynamic context for context-aware automation and decision support. In order to take advantage of the built-in sensors to improve the performance of mobile applications, an ontology-based method is employed for context modelling, linguistic variables are used for heterogeneous context presentation, and semantic distance-based rule matching is employed to customise functions to the contextual situations. A case study on mobile application authentication is conducted with smartphone built-in hardware modules. The results demonstrate the feasibility of the proposed solutions and their effectiveness in improving operational efficiency.
Ontology-based context models are widely used in ubiquitous computing environment because they have advantages in the acquisition of conceptual context through inferencing, context sharing, and context reusing. Among the benefits, inferencing enables context-aware applications to use conceptual contexts which cannot be acquired by sensors. However, inferencing causes processing delay and thus becomes the major obstacle to the implementation of context-aware applications. The delay becomes longer as the amount of contexts increases. In this paper, we propose a context pre-fetching method to reduce the size of contexts to be processed in a working memory in attempt to speed up inferencing. For this, we extend the query-tree method to identify contexts relevant to the queries of a context-aware application. Maintaining the pre-fetched contexts optimal in a working memory, the processing delay of inference reduces without the loss of the benefits of ontology-based context model. We apply the proposed scheme to our ubiquitous computing middleware, Active Surroundings, and demonstrate the performance enhancement by experiments.
The emergence of ubiquitous computing environment will change the service architecture of business information systems such as Decision Support System(DSS), which will be a new application. Recent mobile DSSs allow the decision makers to be benefited from web and mobile technology. However, they seldom refer to context data, which are useful for proactive decision support. Meanwhile, ubiquitous applications so far provide restricted personalization service using context and preference of the user, that is, they do not fully make use of decision making capabilities. Hence, this paper aims to describe how the decision making capability and context-aware computing are jointly used to establish ubiquitous applications. To do so, an amended DSS paradigm: CKDDM(Context-Knowledge-Dialogue-Data-Model) is proposed in this paper. What will be considered for the future decision support systems when we regard ubiquitous computing technology as an inevitable impact that enforces the change of the way of making decisions are described. Under the CKDDM paradigm, a framework of ubiquitous decision support systems(ubiDSS) is addressed with the description of the subsystems within. To show the feasibility of ubiDSS, a prototype system, CAMA-myOpt(Context-Aware Multi Agent System-My Optimization) has been implemented as an illustrative example system.
With the spread of smartphones containing multiple on-board sensors, the market for context aware applications have grown. However, due to the limited power capacity of a smartphone, users feel discontented QoS. Additionally, context aware applications require the utilization of many forms of context and sensing information. If context transition has occurred, types of needed sensors must be changed and each sensor modules need to turn on/off. In addition, excessive sensing has been found when the context decision is ambiguous. In this paper, we focus on power consumption associated with the context transition that occurs during indoor/outdoor detection, modeling the activities of the sensor associated with these contexts. And we suggest a freezing algorithm that reduces power consumption in context transition. We experiment with a commercial application that service is indoor/outdoor location tracking, measure power consumption in context transition with and without the utilization of the proposed method. We find that proposed method reduces power consumption about 20% during context transition.
This research is about the methods in making computers understand the situation in regards to interaction between House and Human Behavior. In this paper, house is the ubiquitous house, as a future house, adopting ubiquitous computing presenting the interrelation of human and house - interior space, architecture, nature. And the Context Aware Model of ubiquitous house is proposed to embody the ubiquitous house. The research objective is to systematize the context in the ubiquitous house and suggest a theoretical basis to embody the ubiquitous house interacting between the House ud Human Behavior Especially, this paper focuses on the Context Aware Model based on FengShui-Theory(sp. YangTaek-Theory). The ubiquitous house is not what operates passively by human but a information-oriented house that can predict the situation and the living patterns of human. For a information-oriented house and informal living context at home, this paper uses FengShui-Theory whose central concern is the interrelation of human and nature. Through these concepts, this research will suggest how to systematize, control and manage the context at home. In the end, it is expected to offer a theoretical basis to embody the intelligent house and apply an environment design communicating between the computers and human.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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