An adaptive modelling infrastructure for context-aware mobile computing

Context provides information about the present status of people, places, things, network and devices in the environment. Context-awareness refers to the use of context information for an application to adapt its functionality to the current context of use. Development of context-aware applications is inherently complex. Previous researches on mobile computing emphasize on programmable interfaces for development of context-aware systems. There are limited researches that emphasize on the modelling aspects of adaptive applications. This research aims at developing a complete infrastructure for development of context-aware applications. The infrastructure consists of a middleware for context-aware application development that is supported by a set of context information modelling and reasoning facilities. It aims at extending the capabilities of context-aware middleware infrastructures by incorporating novel approaches to model context and situations under uncertainty. This thesis addresses the key challenges in context-aware computing by a complete infrastructure that aims at achieving the following: (1) support for fuzzy composition of high level context abstraction from low level detector context, and fuzzy-based inference mechanisms, (2) support for mobile services that can be dynamically composed and migrated with reference to adaptation requirements for different context situations, (3) support for modelling of adaptation components and entities

Position Management für ortsbezogene Community-Dienste

In Location-based Community Services (LBCSs) mobile users interchange and correlate their spatial positions, for example, in order to find out which other community members are currently staying nearby. The so-called position management is responsible for the transmission, analysis, processing and access control of position information, which is directed along a corresponding supply chain. The supply chain spans from the mobile device of the target person, where the position is derived, for example, by GPS, via intermediaries like the location or LBS provider, to the domain of the user. Community services pose special requirements on position management, which can be coarsely divided into the fields privacy protection and efficiency: First, the target person must be able to control by who and under which circumstances her position information is accessed. To guarantee that, it must be possible to anonymize the position data with respect to the location and LBS provider, for which so far no technique exists that is suited for community services. Also, the target person must be able to authorize requests to access her position in an easy and socially acceptable fashion. Second, concepts for efficiently realizing so-called proactive multi-target LBCSs are needed. These services are automatically triggered as soon as two or more target person have entered into a certain pre-defined spatial constellation. An example is buddy tracking, which automatically detects when two persons have approached each other below a certain proximity distance. The technical problem to solve is the frequent transmission of position information over the scarce air-interface and the associated energy consumption at the mobile terminal of the target person. This dissertation develops new concepts in both of the sketched fields and shows their feasibility based on numerous simulations and analytical reflection. Also the TraX-platform is presented, which practically implements the developed concepts.Bei ortsbezogenen Community-Diensten (Location-based Community Services, LBCSs) tauschen mobile Nutzer ihre Ortsinformationen miteinander aus oder setzen sie zueinander in Beziehung, zum Beispiel um zu erfahren, welche anderen Community-Mitglieder gerade in der Nähe sind. Dabei regelt das so genannte Position Management die Übertragung, Analyse, Aufbereitung und Zugriffsverwaltung der Ortsinformationen entlang einer entsprechenden Wertschöpfungskette. Diese erstreckt sich vom Endgerät der Zielperson, auf dem die Ortsinformation zum Beispiel mittels GPS abgeleitet wird, über Intermediäre wie dem Location und LBS Provider bis hin zum Nutzer. Bei Community-Diensten ergeben sich die folgenden Herausforderungen an das Position Management, die sich grob in die Bereiche Datenschutz und Effizienz einteilen lassen: Zum einen soll die Zielperson Kontrolle darüber erhalten, wer unter welchen Umständen auf ihre Ortsinformationen zugreifen darf. Um dies zu gewährleisten, müssen Ortsdaten vor dem Location und LBS Provider anonymisiert werden können, wofür bislang keine für Community-Dienste geeignete Technik besteht. Außerdem soll die Zielperson in der Lage sein, den Zugriff anderer Nutzer auf eine möglichst einfache und sozial akzeptable Form zu steuern. Zum anderen sollen so genannte proaktive Mehrpersonen-LBCSs effizient realisiert werden. Hier wird automatisch erkannt, wenn zwei oder mehr Zielpersonen eine vorher definierte räumliche Konstellation zueinander einnehmen. Ein Beispiel ist Buddy Tracking, bei dem automatisch festgestellt wird, ob sich zwei Personen einander angenähert haben. Das Problem hierbei ist die häufige Übertragung von Ortsinformationen über die knappe Luftschnittstelle und der hohe, damit einhergehende Energieverbrauch auf dem Enderät der Zielperson. Auch hier fehlen bislang geeignete Lösungsansätze. Die Dissertation entwickelt daher neuartige Konzepte in beiden vorgestellten Bereichen und zeigt deren Eignung anhand zahlreicher Simulationen sowie analytischer Bewertungen. Auch wird die TraX-Plattform vorgestellt, welche die erarbeiteten Konzepte praktisch umsetzt