Prozessgestützte Entwicklung von Ubicomp Applikationen

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

1.1. Ziele der Arbeit

1.2. Gliederung der Arbeit

2. Analyse

2.1. Ubiquitous Computing Applikationen

2.2. Applikationsentwicklung

2.2.1. Programmierung durch Anwender

2.2.2. Programmierung durch Experten

2.2.3. Methoden der Anwendungsentwicklung in Ubicomp Umgebungen

2.2.4. Zusammenfassung

2.3. Auswahl von Algorithmen zur Kontextklassifikation

2.4. Anforderungen an das zu erstellende System

3. Entwurf

3.1. Entwurf eines Prozesses

3.2. Entwicklungsmodell

3.3. Schritt 1: Sammeln von Daten

3.4. Schritt 2: Annotation

3.5. Schritt 3: Datenverarbeitung

3.6. Schritt 4: Auslieferung des Systems

3.7. Evaluation

4. Implementierung

4.1. Anwendungsumgebung

4.2. Datenbank-Logger

4.3. Werkzeug zur Annotation

4.4. Klassifikator für die Kontexterkennung

4.4.1. Komponentenbasierte Implementierung des Klassifikators

4.4.2. Mathematische Grundlagen des Klassifikators

4.4.3. Der implementierte Bayes-Klassifikator

4.4.4. Hilfskomponenten

4.5. CReSB im Überblick

5. Evaluation

5.1. Methodik

5.2. Szenario 1: Dokumentenhandling

5.3. Szenario 2: Whiteboard Aktivitäten

5.4. Szenario 3: Raumüberwachung

5.5. Szenario 4: Bewegungserkennung

5.6. Analyse möglicher Fehlerquellen

5.7. Fazit

6. Zusammenfassung und Ausblick

Zielsetzung & Themen

Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines standardisierten und flexiblen Prozesses zur Kontexterkennung in Ubiquitous Computing Applikationen, um den Entwicklungsaufwand für zukünftige Projekte signifikant zu senken und die Wiederverwendbarkeit von Komponenten zu fördern.

• Entwicklung des "Context Recognition System Builder" (CReSB) zur automatisierten Verarbeitung von Sensordaten zu Kontexten.
• Schaffung einer mobilen Annotationsumgebung, die es Endanwendern ermöglicht, Kontexte intuitiv zu markieren.
• Einsatz eines komponentenorientierten Ansatzes zur flexiblen Modellierung der Datenverarbeitung.
• Evaluation des Systems anhand verschiedener Szenarien, von Dokumentenhandling bis zur Bewegungserkennung.
• Integration von Standard-Datenbanktechnologien und Web-Schnittstellen zur Vereinfachung der Systemeinrichtung.

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1. Einleitung: Beschreibt die Motivation zur Vereinheitlichung der Kontexterkennung in Ubicomp-Systemen und definiert die Ziele zur Reduzierung des Entwicklungsaufwands.

2. Analyse: Analysiert den Stand der Technik, bestehende Programmieransätze und die Notwendigkeit für kontextbasierte Middleware.

3. Entwurf: Entwirft den vierstufigen Prozess des CReSB, bestehend aus Datensammlung, Annotation, Verarbeitung und Auslieferung.

4. Implementierung: Dokumentiert die technische Umsetzung des CReSB unter Nutzung des Equip-Frameworks, MySQL und mobiler Annotationswerkzeuge.

5. Evaluation: Überprüft die Leistungsfähigkeit des Systems in vier unterschiedlichen Anwendungsszenarien und analysiert Fehlerquellen.

6. Zusammenfassung und Ausblick: Fasst die Ergebnisse zusammen und diskutiert zukünftige Optimierungspotenziale sowie die Hardware-Distribution.

Schlüsselwörter

Ubiquitous Computing, Kontexterkennung, Kontextsensitive Applikationen, Anwenderprogrammierung, Sensorik, Datenannotation, Bayes-Klassifikator, Middleware, Prozessstandardisierung, Systemdesign, Equator, Particles, Evaluation, Mustererkennung, Automatisierung.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit beschäftigt sich mit der Vereinfachung der Entwicklung von kontextsensitiven Ubiquitous Computing Applikationen durch die Einführung eines standardisierten Prozesses zur Kontexterkennung.

Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?

Die Themen umfassen die sensorbasierte Datenerfassung, Methoden zur intuitiven Annotation von Daten durch Benutzer sowie den Einsatz von komponentenorientierten Klassifikatoren zur Kontextauswertung.

Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?

Das Ziel ist die Reduktion des hohen Arbeitsaufwands bei der Implementierung von kontexterkennenden Systemen durch die Schaffung einer wiederverwendbaren und flexiblen Infrastruktur (CReSB).

Welche wissenschaftliche Methode wird zur Erkennung verwendet?

Es kommt primär der Bayes-Klassifikator zum Einsatz, der durch eine komponentengestützte Vorverarbeitung der Sensordaten mittels Filtern und Runden ergänzt wird.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in die Analyse von Anforderungen, den Entwurf des vierstufigen CReSB-Prozesses, die praktische Implementierung der Softwarekomponenten sowie die detaillierte Evaluation in vier Testszenarien.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Wichtige Begriffe sind Ubiquitous Computing, Kontexterkennung, Anwenderprogrammierung, Datenannotation, Bayes-Klassifikator und Prozessstandardisierung.

Wie trägt die mobile Applikation zur Benutzerfreundlichkeit bei?

Durch die Bereitstellung einer simplen HTML-Oberfläche auf Mobilgeräten kann der Benutzer während des Alltags durch einfache Klicks Annotationen vornehmen, ohne komplexe Dialoge führen zu müssen.

Warum wurde ein komponentenbasiertes Design gewählt?

Dieses Design ermöglicht es Entwicklern, das System für neue Anwendungsfälle schnell anzupassen, indem Komponenten modular ausgetauscht oder Schwellwerte für die Datenverarbeitung individuell konfiguriert werden.

Welche Herausforderungen zeigten sich bei der Bewegungserkennung?

Bei der Klassifikation komplexer Bewegungen wie "Laufen" oder "Rennen" reichten kleine Trainingsdatenmengen oft nicht aus, was die Wichtigkeit einer ausreichend breiten Datenbasis für die Qualität der Erkennung unterstrich.