Semantic Management of Location-Based Services in Wireless Environments

En los últimos años el interés por la computación móvil ha crecido debido al incesante uso de dispositivos móviles (por ejemplo, smartphones y tablets) y su ubicuidad. El bajo coste de dichos dispositivos unido al gran número de sensores y mecanismos de comunicación que equipan, hace posible el desarrollo de sistemas de información útiles para sus usuarios. Utilizando un cierto tipo especial de sensores, los mecanismos de posicionamiento, es posible desarrollar Servicios Basados en la Localización (Location-Based Services o LBS en inglés) que ofrecen un valor añadido al considerar la localización de los usuarios de dispositivos móviles para ofrecerles información personalizada. Por ejemplo, se han presentado numerosos LBS entre los que se encuentran servicios para encontrar taxis, detectar amigos en las cercanías, ayudar a la extinción de incendios, obtener fotos e información de los alrededores, etc. Sin embargo, los LBS actuales están diseñados para escenarios y objetivos específicos y, por lo tanto, están basados en esquemas predefinidos para el modelado de los elementos involucrados en estos escenarios. Además, el conocimiento del contexto que manejan es implícito; razón por la cual solamente funcionan para un objetivo específico. Por ejemplo, en la actualidad un usuario que llega a una ciudad tiene que conocer (y comprender) qué LBS podrían darle información acerca de medios de transporte específicos en dicha ciudad y estos servicios no son generalmente reutilizables en otras ciudades. Se han propuesto en la literatura algunas soluciones ad hoc para ofrecer LBS a usuarios pero no existe una solución general y flexible que pueda ser aplicada a muchos escenarios diferentes. Desarrollar tal sistema general simplemente uniendo LBS existentes no es sencillo ya que es un desafío diseñar un framework común que permita manejar conocimiento obtenido de datos enviados por objetos heterogéneos (incluyendo datos textuales, multimedia, sensoriales, etc.) y considerar situaciones en las que el sistema tiene que adaptarse a contextos donde el conocimiento cambia dinámicamente y en los que los dispositivos pueden usar diferentes tecnologías de comunicación (red fija, inalámbrica, etc.). Nuestra propuesta en la presente tesis es el sistema SHERLOCK (System for Heterogeneous mobilE Requests by Leveraging Ontological and Contextual Knowledge) que presenta una arquitectura general y flexible para ofrecer a los usuarios LBS que puedan serles interesantes. SHERLOCK se basa en tecnologías semánticas y de agentes: 1) utiliza ontologías para modelar la información de usuarios, dispositivos, servicios, y el entorno, y un razonador para manejar estas ontologías e inferir conocimiento que no ha sido explicitado; 2) utiliza una arquitectura basada en agentes (tanto estáticos como móviles) que permite a los distintos dispositivos SHERLOCK intercambiar conocimiento y así mantener sus ontologías locales actualizadas, y procesar peticiones de información de sus usuarios encontrando lo que necesitan, allá donde esté. El uso de estas dos tecnologías permite a SHERLOCK ser flexible en términos de los servicios que ofrece al usuario (que son aprendidos mediante la interacción entre los dispositivos), y de los mecanismos para encontrar la información que el usuario quiere (que se adaptan a la infraestructura de comunicación subyacente)

A Knowledge-Based Approach to Enhance Provision of Location-Based Services in Wireless Environments

Location-Based Services (LBS) are attracting a great interest with the fast expansion of mobile computing nowadays. These services use the user location to customize the offered information. However, most of those services are designed for specific scenarios and goals with implicit knowledge about the application context. As a consequence, hundreds of them are available (even with the same purpose). So, it is difficult for users to choose the most suitable service as they are in charge of knowing/finding the services which will be interesting for them, and handle the information that such services need. In this paper, we present an approach to handle LBS for mobile users which relieves them from knowing and managing the knowledge related to such services. This approach consists of a proposal for the modeling of such information as ontologies, which are handled by an agent-based architecture. Also, we propose to maintain updated the knowledge each mobile device contains by leveraging the exchange of information with others. For accessing the local knowledge, we present an SPARQL-like query language which avoids the ambiguities of natural language. Finally, we propose an approach to translate the user information needs into formal requests expressed in this query language, which could be later processed against the knowledge repositories to obtain the results the user needs

Flexible Access to Services in Smart Cities: Let SHERLOCK Advise Modern Citizens

Citizens can access a variety of computing services to get information, but it is often difficult to know which service will offer the best information. Researchers in the SHERLOCK (System for Heterogeneous mobilE Requests by Leveraging Ontological and Contextual Knowledge) project, from the University of Zaragoza and the Basque Country University, address this by providing mobile users with interesting Location-Based Services (LBSs)

Desarrollo de un sistema para la población de bases de conocimiento en la Web de datos

Durante las últimas décadas, el uso de la World Wide Web ha estado creciendo de forma exponencial, en gran parte gracias a la capacidad de los usuarios de aportar contenidos. Esta expansión ha convertido a la Web en una gran fuente de datos heterogénea. Sin embargo, la Web estaba orientada a las personas y no al procesado automático de la información por parte de agentes software. Para facilitar esto, han surgido diferentes iniciativas, metodologías y tecnologías agrupadas bajo las denominaciones de Web Semántica (Semantic Web), y Web de datos enlazados (Web of Linked Data). Sus pilares fundamentales son las ontologías, definidas como especificaciones explícitas formales de acuerdo a una conceptualización, y las bases de conocimiento (Knowledge Bases), repositorios con datos modelados según una ontología. Muchas de estas bases de conocimiento son pobladas con datos de forma manual, mientras que otras usan como fuente páginas web de las que se extrae la información mediante técnicas automáticas. Un ejemplo de esto último es DBpedia, cuyos datos son obtenidos de los infoboxes, pequeñas cajas de información estructurada que acompañan a cada artículo de Wikipedia. Actualmente, uno de los grandes problemas de estas bases de conocimiento es la gran cantidad de errores e inconsistencias en los datos, la falta de precisión y la ausencia de enlaces o relaciones entre datos que deberían estar relacionados. Estos problemas son, en parte, debidos al desconocimiento de los usuarios sobre los procesos de inserción de datos. La falta de información sobre la estructura de las bases de conocimiento provoca que no sepan qué pueden o deben introducir, ni en qué forma deben hacerlo. Por otra parte, aunque existen técnicas automáticas de inserción de datos, suelen tener un rendimiento más bajo que usuarios especialistas, sobre todo si las fuentes usadas son de baja calidad. Este proyecto plantea el análisis, diseño y desarrollo de un sistema que ayuda a los usuarios a crear contenido para poblar bases de conocimiento. Dicho sistema proporciona al usuario información sobre qué datos y metadatos pueden introducirse y qué formato deben emplear, sugiriéndoles posibles valores para diferentes campos, y ayudándoles a relacionar los nuevos datos con datos ya existentes cuando sea posible. Para ello, el sistema hace uso tanto de técnicas estadísticas sobre datos ya introducidos, como de técnicas semánticas sobre las posibles relaciones y restricciones definidas en la base de conocimiento con la que se trabaja. Además, el sistema desarrollado está accesible como aplicación web (http://sid.cps.unizar.es/Infoboxer), es adaptable a distintas bases de conocimiento y permite exportar el contenido creado en diferentes formatos, incluyendo RDF e infobox de Wikipedia. Por último señalar que el sistema ha sido probado en tres evaluaciones con usuarios, en las que ha demostrado su efectividad y sencillez para crear contenido de mayor calidad que sin su uso, y que se han escrito dos artículos de investigación sobre este trabajo; uno de ellos aceptado para su exposición y publicación en las XXI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD), y el otro en proceso de revisión en la 15th International Semantic Web Conference (ISWC)

Mobile Endpoints: Accessing Dynamic Information from Mobile Devices

Abstract. Mobile devices are ubiquitous and, due to their increasing number of sensors and their powerful features, enable users to consume and produce huge amounts of highly-dynamic data (such as location data, other devices in range, and another local context information recollected by sensors). Semantic techniques can be applied to offer smart data to their users and remote client requests. In this paper we present the use of the SHERLOCK system as endpoint that processes GeoSPARQL-DL queries over mobile devices. It uses the GeoSPARQL extension to support location-based queries and the SPARQL-DL extension to support queries over OWL ontologies. To process the queries the system obtains dynamic data directly from mobile devices by communicating with them in a P2P manner

GenAIPABench: A Benchmark for Generative AI-based Privacy Assistants

Privacy policies inform users about the data management practices of organizations. Yet, their complexity often renders them largely incomprehensible to the average user, necessitating the development of privacy assistants. With the advent of generative AI (genAI) technologies, there is an untapped potential to enhance privacy assistants in answering user queries effectively. However, the reliability of genAI remains a concern due to its propensity for generating incorrect or misleading information. This study introduces GenAIPABench, a novel benchmarking framework designed to evaluate the performance of Generative AI-based Privacy Assistants (GenAIPAs). GenAIPABench comprises: 1) A comprehensive set of questions about an organization's privacy policy and a data protection regulation, along with annotated answers for several organizations and regulations; 2) A robust set of evaluation metrics for assessing the accuracy, relevance, and consistency of the generated responses; and 3) An evaluation tool that generates appropriate prompts to introduce the system to the privacy document and different variations of the privacy questions to evaluate its robustness. We use GenAIPABench to assess the potential of three leading genAI systems in becoming GenAIPAs: ChatGPT, Bard, and Bing AI. Our results demonstrate significant promise in genAI capabilities in the privacy domain while also highlighting challenges in managing complex queries, ensuring consistency, and verifying source accuracy

Plataforma para la realización de simulaciones híbridas en entornos de computación móvil

Durante el 2011 se vendieron 491 millones de smartphones a nivel mundial y 115 millones durante el primer trimestre de 2012. Todos estos dispositivos integran cada vez más sensores como giroscopios o acelerómetros y mecanismos de comunicación como Wi-Fi o Bluetooth, así como GPS, por lo que pueden ser utilizados como sensores móviles y obtener remotamente información sensorial del entorno. Por ello, los investigadores en campos como la computación móvil tienen en consideración estos dispositivos para desarrollar sistemas que consideren información sensorial obtenida inalámbricamente. Sin embargo, a la hora de validar las distintas propuestas de estos grupos de investigación surge el problema de que utilizar pruebas reales no siempre es posible (por ejemplo, debido a los elevados costes tanto materiales como de usuarios implicados). Por otro lado, la complejidad del mundo real puede ser simplificada de acuerdo a los requisitos de dichas propuestas, de tal forma que es posible considerar abstracciones de los objetos reales involucrados. Así pues, el uso de simulaciones software está muy extendido ya que permiten obtener resultados aproximados con un coste muy reducido. Sin embargo, es difícil desarrollar un modelo fiel del mundo real con el que simular ciertas condiciones del entorno (por ejemplo, éste puede afectar al comportamiento de los sensores, a las comunicaciones, etc.). Una posible solución es utilizar simulaciones híbridas en las que intervengan componentes reales (objetos móviles equipados con sensores y mecanismos de comunicación reales) junto con elementos simulados (escenarios reales a escala). Se plantea para este proyecto el análisis, estudio y desarrollo de una plataforma que permita realizar simulaciones híbridas de escenarios donde objetos móviles equipados con sensores capturen información del entorno. Esta plataforma hace uso de pequeños robots de coste asequible para simular objetos móviles, y permite la validación de sistemas de acceso a datos sensoriales con pruebas que ofrecen mayor realismo que simples simulaciones software ya que involucra: errores y retrasos reales en las comunicaciones (puesto que utiliza comunicaciones inalámbricas reales), lecturas reales de los sensores (ya que se usan sensores reales), etc. La plataforma permite el control de los dispositivos móviles de forma remota, realizando los movimientos definidos por el usuario y obteniendo datos del entorno mediante los sensores configurados. También muestra de forma visual (con tablas, gráficas, mapas, etc.) los datos que los robots envían de forma inalámbrica. Además, la plataforma almacena los datos recibidos en una base de datos de forma que, en caso de querer acceder a los datos tras una simulación, podemos realizar un análisis de los mismos. Para la realización de este proyecto se utilizan diferentes tecnologías como: robots Lego Mindstorms con firmware leJOS, comunicaciones inalámbricas mediante Bluetooth, Java y diferentes librerías externas para el desarrollo de la aplicación, Google Earth como utilidad donde representar la localización de los robots y recrear vistas de cámaras, MySQL para el almacenamiento de la información, etc. Además, como resultado se ha publicado un artículo en las Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos de 2012 donde se explica el análisis y desarrollo de la plataforma