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Modelo basado en tecnologías semánticas y contenidos multimodales para sistemas sensibles al contexto

Narvaez Alarcon, Cristian Andres (2019) Modelo basado en tecnologías semánticas y contenidos multimodales para sistemas sensibles al contexto. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá.

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Resumen

En la actualidad los seres humanos cuentan con dispositivos electrónicos que les permiten generar datos acerca de las actividades que realizan y el estado del entorno que los rodea. Por ejemplo, mediante un teléfono móvil, un usuario representa las situaciones que vive por medio de una fotografía capturada de forma instantánea y este almacena la ubicación en que se realizó la captura. Sin embargo, para las máquinas comprender el significado de las situaciones que vive un usuario es una tarea difícil, ya que requiere un amplio conocimiento de la realidad que este experimenta. La sensibilidad al contexto permite, por medio del uso de diferentes fuentes de información, caracterizar entidades de acuerdo a los datos de su entorno y generar nueva información con el objetivo de entregar servicios de valor de forma automática. La implementación clásica de un sistema de sensibilidad al contexto usa como fuente de información exclusiva los datos de sensor de los dispositivos que usan los usuarios. Este trabajo explora el uso de información semántica, obtenida por medio del análisis de contenidos digitales y datos de sensor, en los sistemas sensibles al contexto. Los contenidos digitales son relevantes porque su captura almacena información acerca de factores como los lugares en los que se encuentra el usuario, sus acompañantes, la actividad que realiza y las emociones que siente al realizarlas. El aporte principal de este trabajo es la propuesta de un modelo de contexto llamada MCAS. Este modelo usa la representación del contexto por medio de ontologías, la adquisición de contexto desde diferentes fuentes y el razonamiento de contexto por medio del uso de reglas implementadas en el lenguaje SPARQL. También se propone una ontología de alto nivel llamada mContext, la cual representa entidades relevantes para la definición del contexto como lo son persona, actividad, lugar, contenido multimedia, dispositivos y sensores. Se realiza una validación que busca verificar la viabilidad tecnológica y operacional de los componentes del modelo. Para ello, se implementa en el lenguaje Java, bases de datos de grafos y el lenguaje de consulta SPARQL; del modelo MCAS. Como datos de entrada se crean flujos de datos simulados, los cuales reflejan las actividades realizadas por cuatro usuarios con capacidades y necesidades variadas, y un grupo de reglas, que define las condiciones para la generación automática de actividades de alto nivel contextual. Los resultados permiten concluir que se puede generan un 100% de las actividades representadas por los expertos en las reglas. Sin embargo, se comprueba una de las limitaciones conocidas del razonamiento por medio de reglas en donde aquellas relaciones que no fueron creadas explícitamente por medio de reglas son ignoradas por el sistema haciendo necesario el desarrollo de estratégias de creación y eliminación de reglas en próximas etapas de la investigación., Abstract: Nowadays, human beings have electronic devices that allow them to generate data about their activities and environment. For example, using a cellphone, a user can know in real time the temperature of the place where he is located and also take a picture of a situación he is living. However, understanding the meaning of certain situación is still a difficult task for the machines that process the user's information. The Context Awareness allows, through the use of different sources of information, to characterize different entities from the environment's data. The classic context awareness systems approach use sensor data as the main data resource. This work explores the use of semantic information available in digital content and sensor data. Digital contents are relevant because they have information about user's locations, companions, activities, and emotions he feels in a specific situation. The main contribution of this work is the proposal of a context architecture called MCAS. This architecture takes into account the context modeling with ontologies, the context acquisition from different sources and the context reasoning through the use of rules implemented in the SPARQL language. Also, a high-level ontology called mContext is proposed, this ontology represents relevant entities for context definition such as person, activity, place, multimedia content, sensors, and devices. To validate the proposed architecture the MCAS architecture is implemented through the use of the Java language, the graph databases, and the SPARQL query language. The main objective of this process is to verify the technological and operational feasibility of the architecture components, through the automatic identification and generation of activities carried out by four users with varied capacities and needs. Based on this evaluation, it was concluded that the implementation of the proposed components allows the development of context-aware systems that generate 100 \% of the activities expected by the experts. It's important to notice that due to the rules reasoning limitations if an element is not considered on the rules generation, the expected high-level context activities will not be created. Additionally, the context data recording times on the graph database indicate that it is possible to develop near to real-time applications.

Tipo de documento:Tesis/trabajos de grado - Thesis (Maestría)
Colaborador / Asesor:Iregui Guerrero, Hilda Marcela and Cangrejo Aljure, Libia Denise
Información adicional:Magíster en Ingeniería de Sistemas y Computación. Líneas de investigación: Sistemas Sensibles al Contexto, Semántica Computacional.
Palabras clave:Sensibilidad al Contexto, Multimedia, Semántica Computacional, Razonamiento Semántico, Grafos de Conocimiento, Ontologías, Context Awareness, Multimedia, Computational Semantics, Semantic Reasoning, Knowledge Graphs, Ontologies
Temática:6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology
6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology > 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Unidad administrativa:Sede Bogotá > Facultad de Ingeniería > Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial > Ingeniería de Sistemas
Código ID:72787
Enviado por : Cristian Andres Narvaez Alarcon
Enviado el día :08 Julio 2019 13:11
Ultima modificación:08 Julio 2019 13:14
Ultima modificación:08 Julio 2019 13:14
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