Nghiên cứu phát triển ứng dụng nhận biết ngữ cảnh trong môi trường tính toán nhân rộng Nguyễn Thị Nhƣ

Nghiên cứu phát triển ứng dụng nhận biết ngữ cảnh
trong mơi trƣờng tính tốn nhân rộng
Nguyễn Thị Nhƣ
Trƣờng Đại học Công nghệ
Chuyên ngành: Công nghệ thông tin; Mã số: 60 48 10
Cán bộ hƣớng dẫn khoa học: Tiến sĩ Cao Tuấn Dũng
Năm bảo vệ: 2012

Abstract. Tổng quan các vấn đề cần nghiên cứu: Mơi trƣờng tính tốn nhân rộng, ngữ cảnh, nhận
biết ngữ cảnh. Giới thiệu về biểu diễn và mơ hình hóa ngữ cảnh: Các u cầu của mơ hình thơng
tin ngữ cảnh, Các cách tiếp cận mơ hình hóa ngữ cảnh. Tiến hành ứng dụng nhận biết ngữ cảnh và
chƣơng trình minh họa: Kiến trúc và phong cách kiến trúc hệ thống, Các thành phần trong hệ
thống, Các cơng việc cần thiết cho tính tốn nhận biết ngữ cảnh, Ứng dụng minh họa. Xây dựng
tiện ích tìm kiếm quán cà phê theo ngữ cảnh tích hợp trên Smartphone Android: “Coffee Context
Search”
Keywords: Công nghệ phần mềm; Công nghệ thông tin; Nhận biết ngữ cảnh; Mơi trƣờng tính
tốn nhân rộng
Content.
MỞ ĐẦU
I. CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN
A. 1.1 Mơi trường tính tốn nhân rộng
Máy tính đã đƣợc nâng tầm vƣợt xa máy tính để bàn và phát triển thành nhiều thành phần của
cuộc sống hàng ngày. Và với sự biến đổi không ngừng của công nghệ, các thiết bị nhỏ gọn, di động xâm
nhập trong hầu hết các lĩnh vực của đời sống. Do đói mơi trƣờng tính tốn nhân rộng đƣợc hiểu chung là
các môi trƣờng với ngữ cảnh luôn biến động làm thay đổi hành vi và cách hành xử của con ngƣời và hệ
thống trong mơi trƣờng đó. Tính tốn nhân rộng là một kiểu tính tốn trong ngữ cảnh: nó xảy ra trong
các tình huống của thế giới thực.
1) 1.1.1 Đặc điểm
Các mơi trƣờng tính tốn hiện thời đƣợc đặc trƣng bởi tính di động của ngƣời dùng và sự
khơng đồng nhất của các thiết bị tính tốn và mạng, ngữ cảnh của các ứng dụng có thể thay đổi (kiểu
mạng, chất lƣợng dịch vụ, sở thích ngƣời dùng, lƣợng pin của thiết bị tính tốn).

Đặc điểm chính của các thiết bị trong các hệ thống tính tốn nhân rộng là sự nhận biết ngữ cảnh của
chúng để cho phép chúng cung cấp các dịch vụ thích ứng một cách chủ động tới ngƣời dùng và tới các
ứng dụng theo ngữ cảnh toàn cục.
2) 1.1.2 Cơ hội và thách thức
a)

1.1.2.1 Cơ hội
Trong mơi trƣờng tính toán nhân rộng, thế giới thực trở thành một phần của máy tính và của giao

diện ngƣời dùng, sự mong chờ của ngƣời dùng với hệ thống cũng đƣợc mở rộng dựa trên kinh nghiệm
về các tƣơng tác trong thế giới thực.
b)

1.1.2.2 Thách thức
Tính tốn mọi nơi đem lại những thách thức thiết kế mới đòi hỏi sự phát triển nhanh chóng của

kỹ nghệ phần mềm. Nhận biết ngữ cảnh thƣờng cần một giải pháp với đáp ứng các thách thức nhƣ giúp
cho các ứng dụng đảm bảo tính linh hoạt và tính tự trị.
Các thách thức trong tính tốn nhận biết ngữ cảnh:
- Phải hiểu khái niệm ngữ cảnh
- Sử dụng ngữ cảnh nhƣ nào?
- Thu hồi ngữ cảnh nhƣ thế nào?
- Kết nối ngữ cảnh thu đƣợc với ngữ cảnh sử dụng
- Hiểu tác động trên tƣơng tác ngƣời máy
- Hỗ trợ xây dựng các hệ thống nhận biết ngữ cảnh
- Đánh giá hệ thống nhận biết ngữ cảnh
Một thách thức nữa trong mơi trƣờng tính tốn nhân rộng là cung cấp cho ngƣời dùng các ứng dụng cảm
ngữ cảnh phức tạp, hoạt động một cách tự động từ các dịnh vụ kết nối mạng [2].

B. 1.2 Ngữ cảnh
Nhƣ vậy việc hiểu rõ ngữ cảnh là gì và các đặc trƣng của ngữ cảnh ra sao là rất quan trọng khi xây
dựng và phát triển các hệ thống trong mơi trƣờng tính tốn nhân rộng.
1) 1.2.1 Các định nghĩa về ngữ cảnh
Ngữ cảnh là một vấn đề chính trong tƣơng tác giữa ngƣời và máy tính, miêu tả các nhân tố xung
quanh với nghữ nghĩa biểu đạt [3]. Trong lĩnh vực nghiên cứu tính tốn di động, tham số vị trí thƣờng
đƣợc dùng nhất để chỉ ngữ cảnh và để cài đặt các ứng dụng nhận biết ngữ cảnh.
Theo Schilit[23], ngữ cảnh là vị trí, các định danh gần ngƣời và các đối tƣợng cùng những thay đổi của
đối tƣợng (1994). Cũng trong một định nghĩa tƣơng tự, Brown, Bovey và Chen xác định ngữ cảnh là vị
trí, các định danh của những ngƣời xung quanh ngƣời dùng, thời gian trong ngày, mùa, nhiệt
độ…(1997). Ryan, Pascoe và Morse xác định ngữ cảnh là vị trí của ngƣời dùng, môi trƣờng, định danh
và thời gian. Dey đã liệt kê ngữ cảnh là trạng thái cảm xúc của ngƣời dùng, tập trung vào ý tƣởng, vị trí,
ngày giờ, các đối tƣợng và con ngƣời trong môi trƣờng của ngƣời dùng (1998).
Môi trƣờng ở đây gồm ba yếu tố


- Mơi trƣờng tính tốn
- Mơi trƣờng vật lý
Dey, Abowd và Wood định nghĩa ngữ cảnh là trạng thí vật lý, xã hội, cảm xúc và thông tin của ngƣời
dùng.
Khái niệm về ngữ cảnh vẫn là một vấn đề cần bàn luận trong suốt những năm qua với nhiều định nghĩa
khác nhau đƣợc đƣa ra.
Dey [11] định nghĩa ngữ cảnh là “bất kỳ thơng tin nào mà có thể sử dụng được để đặc tả một tình huống
của một thực thể. Một thực thể là một người, một nơi hay một đối tượng được xem là có liên quan đến
tương tác giữa người dùng và ứng dụng, bao gồm cả chính người dùng và ứng dụng đó”.
2) 1.2.2 Các đặc trƣng của thông tin ngữ cảnh
Trong phầ n này, theo Karen [16] thơng tin ngữ cảnh có 4 đặc điểm đƣợc cho trong bảng 1 sau.
Bảng 1.1 Các thuộc tính đặc trƣng của ngữ cảnh
Kiểu

Nguồn

Tính lâu

Chất lượng

dài
Cảm

Cảm biến vật lý và

biến

logic

Đặc tả

Do ngƣời dùng đặc

Thấp

Có thể có lỗi

Mãi mãi

Có thể khơng chắc

tả trực tiếp hoặc gián

chắn

tiếp qua chƣơng
trình
Đƣợc

Các thơng tin ngữ

Biến đổi

phát sinh cảnh khác

Dựa vào việc xử lý
nguồn phát

-

Chƣa xác định khi khơng có thơng tin nào về vật chất là sẵn có

-

Mơ hồ (tối nghĩa) khi có một số báo cáo khác nhau về vật chất ví dụ 2 vị trí cùng đƣợc đọc cho
một ngƣời đƣợc lấy từ các thiết bị định vị riêng

-

Ko chính xác: khi trạng thái đƣợc báo cáo không đúng với trạng thái đúng ví dụ khi vị trí của 1
ngƣời đƣợc biết trong miền giới hạn, nhƣng vị trí trong miền này không đƣợc chốt cho mức độ
yêu cầu chuẩn xác

-

Sai: khi có lỗi giữa trạng thái đƣợc báo cáo và trạng thái thực của vật chất.

3) 1.2.3 Phân loại các hạng mục ngữ cảnh
Schilit [7] xác định 3 loại ngữ cảnh:
-

Ngữ cảnh thiết bị: là các thông tin ngữ cảnh liên quan đến thiết bị nhƣ khả năng xử lý của CPU,
bộ nhớ, mạng…

-

Ngữ cảnh ngƣời dùng: gồm có thơng tin ngƣời dùng, sở thích ngƣời dùng và cả thơng tin về các
ứng dụng của ngƣời dùng


-

Ngữ cảnh vật lý nhƣ vị trí, thời tiết, ánh sáng…

Pash [22] phân loại ngữ cảnh thành 4 chiều nhƣ trong bảng 1.2
Bảng 1.2 Phân loại các chiều của ngữ cảnh
Ngữ
cảnh

Chiều ngữ cảnh
Ngữ cảnh tĩnh của ngƣời
dùng
Ngữ cảnh động của
ngƣời dùng

Ngữ cảnh môi trƣờng
Kết nối mạng

Các tham số ngữ cảnh
Profile, thói quen, sở thích
Vị trí, nhiệm vụ hiện thời hoặc
có liên quan tới ngƣời hay đối
tƣợng khác
Thời tiết, tiếng ồn, thời gian
Đặc tính mạng, các đặc tả thiết
bị di động đầu cuối

4) 1.2.4 Mơ hình làm việc cho ngữ cảnh
Cấu trúc khái niệm theo[2] nhƣ sau:
-

Một ngữ cảnh miêu tả một tình huống và mơi trƣờng mà một thiết bị hay ngƣời dùng ở trong đó.

-

Một ngữ cảnh đƣợc xác định bởi một tên duy nhất

-

Mỗi ngữ cảnh có một tập các đặc tính liên quan

-

Mỗi đặc tính liên quan có một miền giá trị xác định (rõ ràng hoặc không rõ ràng) bởi ngữ cảnh

C. 1.3 Nhận biết ngữ cảnh
1) 1.3.1 Xu thế nhận biết ngữ cảnh và lợi ích trong tính toán nhân rộng
Nhận biết ngữ cảnh đang nổi lên nhƣ một cách tiếp cận phổ biến cho việc xây dựng các ứng
dụng trong mơi trƣờng tính tốn mọi nơi.
Nhận biết ngữ cảnh rất hữu ích cho mơi trƣờng tính tốn với các thiết bị di động.
Tính tốn nhân rộng nhận đƣợc nhiều lợi ích từ việc nhận biết ngữ cảnh nhƣ:
- Giao diện đáp ứng ngƣời dùng
- Liên lạc nhận biết ngữ cảnh
- Chủ động lập lịch ứng dụng
2) 1.3.2 Nhận biết ngữ cảnh là gì?
Dey đã xác định khái niệm mới theo cách ngữ cảnh đƣợc dùng và các đặc tính nhận biết ngữ
cảnh khác nhau. Theo ông, định nghĩa sự nhận biết ngữ cảnh nhƣ sau: Một hệ thống là nhận biết ngữ
cảnh nếu nó sử dụng ngữ cảnh để cung cấp thông tin liên quan hay các dịch vụ tới người dùng, trong
đó, mức độ liên quan tùy thuộc vào tác vụ của người dùng. Và định nghĩa này đƣợc lựa chọn là định
nghĩa dùng chung cho tính tốn nhận biết ngữ cảnh.


3) 1.3.3 Tính tốn nhận biết ngữ cảnh
Tính tốn nhận biết ngữ cảnh tức là nó giúp cho một ứng dụng chuyên về di động hợp nhất tri
thức về các chiều ngữ cảnh khác nhau nhƣ ngƣời dùng là ai, ngƣời dùng đang làm gì, ngƣời dùng ở đâu
và thiết bị tính tốn nào ngƣời dùng đang sử dụng [25].
Nhận biết ngữ cảnh đang ngày càng nhận đƣợc nhiều quan tâm nhƣ một hƣớng tiếp cận thiết kế
mới phù hợp cho tính tốn mọi nơi
II. CHƢƠNG 2. BIỂU DIỄN VÀ MƠ HÌNH HĨA NGỮ CẢNH
A. 2.1. Các u cầu của mơ hình thơng tin ngữ cảnh
2.1.1 Tính khơng đồng nhất và di động
Các mơ hình thơng tin ngữ cảnh phải đƣơng đầu với sự đa dạng của các nguồn thông tin ngữ
cảnh về tốc độ cập nhật và mức độ ngữ nghĩa của chúng.
1) 2.1.2 Các mối quan hệ và sự phụ thuộc
Có nhiều mối quan hệ giữa các kiểu thông tin ngữ cảnh cần phải nắm bắt để đảm bảo ứng dụng

hành xử đúng. Một quan hệ là phụ thuộc thì tức là các thực thể/sự kiện thơng tin ngữ cảnh này có thể
phụ thuộc vào các thực thể thông tin ngữ cảnh khác.
2) 2.1.3 Thời điểm
Các ứng dụng nhận biết ngữ cảnh có thể cần truy cập vào các trạng thái quá khứ và tƣơng lai
(dự đoán). Do đó, tính thời điểm (lịch sử ngữ cảnh) là một tính năng khác của thơng tin ngữ cảnh cần
nắm bắt bằng các mơ hình ngữ cảnh
3) 2.1.4 Khơng hồn hảo
Vì ngữ cảnh tự nhiên là động và không đồng nhất nên có thể có chất lƣợng khác nhau và thậm
chí nó có thể sai trong thực tế. Thơng tin ngữ cảnh có thể khơng đầy đủ: một bộ cảm nhận phát hiện ra
một lƣợng ngƣời trong phịng thì có thể thiếu sót một vài ngƣời.
4) 2.1.5 Lập luận
Các ứng dụng nhận biết ngữ cảnh sử dụng thông tin ngữ cảnh để đánh giá xem liệu có một thay
đổi đối với ngƣời dùng hay với môi trƣờng không; đƣa ra một quyết định liệu một đáp ứng nào đó với
thay đổi là cần thiết khơng. Và những việc này thì thƣờng yêu cầu khả năng lập luận.
5) 2.1.6 Tính sử dụng đƣợc của các hình thức mơ hình
Các mơ hình thơng tin ngữ cảnh đƣợc tạo bởi ngƣời thiết kế các ứng dụng nhận biết ngữ cảnh và
cũng đƣợc sử dụng bởi các ứng dụng để thao tác thông tin ngữ cảnh.
6) 2.1.7 Dữ liệu ngữ cảnh hiệu quả
Ngữ cảnh cần đƣợc mơ hình hợp lý giúp tăng hiệu quả truy cập khi sử dụng trong ứng dụng.


B. 2.2 Các cách tiếp cận mơ hình hóa ngữ cảnh
1) 2.2.1 Các mơ hình Giá trị - thuộc tính và Lược đồ đánh dấu
2) 2.2.2 Các mơ hình thơng tin ngữ cảnh dựa vai trò các đối tượng
3) 2.2.3 Các mơ hình khơng gian của thơng tin ngữ cảnh
2.2.4 Các mơ hình thơng tin ngữ cảnh dựa bản thể học
4) 2.2.5 Các mơ hình ngữ cảnh lai
a)

2.2.5.1 Mơ hình lai dựa sự kiện/ontology

b)

2.2.5.2 Mơ hình kết hợp lỏng lẻo giữa markup-based/ontological

c)

2.2.5.3 Hướng tới một mơ hình lai phân cấp

III. CHƢƠNG 3. ỨNG DỤNG NHẬN BIẾT NGỮ CẢNH VÀ CHƢƠNG TRÌNH MINH HỌA
Chƣơng 3 luận văn sẽ tìm hiểu việc xây dựng một ứng dụng nhận biết ngữ cảnh với các công
việc liên quan.
A. 3.1 Kiến trúc và phong cách kiến trúc hệ thống
Theo góc nhìn kiến trúc thì kiến trúc khái niệm lớp thƣờng đƣợc sử dụng nhất khi phát triển các ứng
dụng nhận biết ngữ cảnh. Henricksen [17] gợi ý kiến trúc 4 lớp. Lớp 1, đầu ra cảm biến đƣợc xử lý để
tạo thông tin ngữ cảnh mà ứng dụng sử dụng đƣợc. Lớp 2 gồm các kho chứa ngữ cảnh để cung cấp một
lƣu trữ nhất quán các thông tin ngữ cảnh và là cơ sở cho các truy vấn nâng cao. Lớp 3 gồm các công cụ
hỗ trợ quyết định giúp ứng dụng lựa chọn các hành động phù hợp và thích ứng dựa trên thơng tin ngữ
cảnh có sẵn. Các cơng cụ lập trình thƣờng đƣợc kết hợp tại lớp 4 để hỗ trợ các tƣơng tác giữa thành
phần ứng dụng với các thành phần khác của hệ thống nhận biết ngữ cảnh.
Phong cách kiến trúc của một hệ thống nhận biết ngữ cảnh thƣờng là do phƣơng pháp thu hồi ngữ
cảnh. Tiêu chí chính để cách tiếp cận kiến trúc lập luận là sự phân chia các mối quan tâm giữa thu hồi
ngữ cảnh và các thành phần ngƣời dùng theo mục đích.
1) 3.1.1 Một số kiến trúc
Bảng 4.Tổng kết các kiến trúc[20]
Kiến trúc

CASS

CoBra

Mơ hình

Xử lý ngữ

Nguồn khai

ngữ cảnh

cảnh

phá

Middleware

Các nút

Mơ hình

Kỹ nghệ tham

tập trung

cảm biến

dữ liệu

chiếu và cơ sở

quan hệ

tri thức

Ontology

Kỹ nghệ tham

Cảm biến

Dựa tác

Mô đun thu

nhân

thập ngữ

chiếu và cơ sở

cảnh

tri thức

Framwork

Cơ chế

Các nguồn

quản lý

bảng đen

server

ngữ cảnh

Ontology

Dịch vụ nhận
biết ngữ cảnh


Context
Toolkit

Dựa widget

Widget ngữ

Bộ giá trị

cảnh

thuộc tính

Bộ thích
Hydrogen

Kiến trúc 3

ứng cho các

Dựa đối

lớp

kiểu ngữ

tƣợng

cảnh

Bộ tích hợp và
diễn giải ngữ
cảnh
Chỉ tích hợp và
diễn giải ngữ
cảnh thơ

2) 3.1.2 Tiêu chí đánh giá kiến trúc theo mức phát triển của ứng dụng nhận biết ngữ cảnh
Những tiêu chí chuyên biệt [21] nhƣ:
a. Mức độ trừu tƣợng ngữ cảnh
b. Mơ hình giao tiếp
c. Hệ thống lập luận
d. Khả năng mở rộng
e. Khả năng sử dụng lại
B. 3.2 Các thành phần trong hệ thống

Context

Producer

Context
Abstractor

Khơng gian mờ

Context
Consumer
Hình 3.1 Các thành phần hệ thống nhận biết ngữ cảnh
1) 3.2.1 Bộ cung cấp ngữ cảnh
Một bộ cung cấp ngữ cảnh là một thành phần chuyên mang đến ngữ cảnh cho hệ thống.
2) 3.2.2 Bộ tiêu dùng ngữ cảnh
Bộ tiêu dùng ngữ cảnh là các thành phần sử dụng thông tin ngữ cảnh có sẵn trong hệ thống.
3) 3.2.3 Bộ trừu tƣợng ngữ cảnh
Một bộ trừu tƣợng ngữ cảnh là một thành phần đọc thông tin ngữ cảnh và thêm các đối tƣợng
ngữ cảnh mới từ các ngữ cảnh cũ.
C. 3.3 Các cơng việc cần thiết cho tính tốn nhận biết ngữ cảnh
1) 3.3.1 Các cơ chế thu hồi và cảm ngữ cảnh
Q trình thu thập ngữ cảnh từ mơi trƣờng vật lý đƣợc gọi là thu hồi ngữ cảnh (acquisition context).
1. Các ngữ cảnh đƣợc thu thập bằng cách truy cập trực tiếp vào các sensor ngữ cảnh mức thấp.


2. Các ngữ cảnh đƣợc thu thập từ một vài cơ sở hạ tầng trung gian chạy tƣơng tác với các sensor
mức thấp
3. Các ngữ cảnh đƣợc thu thập từ các server chuyên duy trì tri thức tình huống về môi trƣờng.
D. 3.4 Ứng dụng minh họa: Xây dựng tiện ích: “Coffee Context Search”
Ứng dụng đƣợc xây dựng trên nền tảng Android có khả năng tích hợp trên điện thoại chạy hệ
điều hành Android giúp ngƣời dùng tìm kiếm địa điểm quán cà phê theo ngữ cảnh hiện thời.
Giới thiệu về hệ điều hành Android

3.4.1
a)

3.4.1.1 Android là gì?
Android là một ngăn xếp phần mềm cho các thiết bị di động bao gồm một hệ điều hành,

middleware và các ứng dụng khóa đƣợc phát triển bởi Google.
3.4.1.2 Kiến trúc Android

Hình 3.5 Kiến trúc Android
3.4.1.3 Công cụ phát triển phần mềm Android (Android SDK)
Android SDK[15] cung cấp nhiều tập tin và các cơng cụ đặc biệt nhằm mục đích giúp cho việc
thiết kế và phát triển các ứng dụng chạy trên nền tảng Android.
Android SDK cũng chứa hai bộ APIs bổ sung là Google APIs và Optional APIs:
· Google APIs
· Optional APIs
Xác định kịch bản và ngữ cảnh sử dụng trong hệ thống

3.4.2
b)

3.4.2.1 Kịch bản sử dụng

Nhƣ chúng ta đã biết, trong nhịp sống cơng sở hiện nay, thói quen uống cà phê là một sở thích
điển hình của các nhân viên văn phòng, học sinh sinh viên…Với sự phát triển mang tính chất đa hình đa
dạng của các qn cà phê, số lƣợng ngày một nhiều nhƣ nấm và đặc biệt đƣợc bao phủ hầu hết bởi mạng
khơng dây. Do đó việc tận dụng khoảng thời gian uống cà phê để thực hiện các cơng việc khác chính là
cách tận dụng thời gian trong cuộc sống công nghiệp hiện nay. Ngƣời ta có thể chọn hình thức ng cà
phê để thƣ giãn với khơng gian riêng tƣ một mình, tán gẫu với bạn bè, hẹn hò, học tập hay các cuộc

thƣơng thảo.


Chính vì những đặc điểm trên, nên việc lựa chọn một quán cà phê hợp lý theo sở thích cũng nhƣ
ngữ cảnh hiện tại của ngƣời dùng là vô cùng quan trọng. Rõ ràng, việc chọn một quán cà phê để hẹn hị
cần khơng gian lãng mạn, riêng tƣ, tránh ồn ào khác hẳn với khi bạn muốn chọn một nơi uống cà phê
cùng đám bạn thân. Hoặc giả sử nhƣ khi muốn trao đổi vấn đề cùng đối tác làm ăn thì một qn cà phê
với khơng gian sang trọng lịch sự lại là lựa chọn số một. Còn các bạn sinh viên có nhu cầu học tập và
giải trí mọi lúc mọi nơi thì ln cần những địa điểm hợp lý với nguồn wifi sẵn có.
c)

3.4.2.2 Xác định ngữ cảnh và mơ hình hóa

a) Ngữ cảnh sử dụng
Hệ thống sử dụng hai loại ngữ cảnh cơ bản trong số các kiểu ngữ cảnh đã liệt kê. Cụ thể là: ngữ
cảnh tĩnh và ngữ cảnh động.
Ngữ cảnh tĩnh là sở thích ngƣời dùng, cụ thể ở đây là các sở thích đối với qn cà phê theo từng hồn
cảnh riêng. Ví dụ nhƣ: đơng đúc, sang trọng, có phục vụ ăn chay…
Ngữ cảnh động là thông tin về vị trí của ngƣời dùng, hoạt động mong muốn hiện tại.
Ngữ cảnh mơi trƣờng: thời tiết
b) Mơ hình hóa ngữ cảnh bài toán
Với sự hỗ trợ của phần mềm VisioModeler, ngữ cảnh đƣợc mơ hình nhƣ sau:

Hình 3.6 Mơ hình hóa ngữ cảnh hệ thống
2) 3.4.3 Mơ hình kiến trúc hệ thống
Nhƣ chúng ta đã biết, kiến trúc lớp đƣợc sử dụng phổ biến nhất trong các ứng dụng nhận biết
ngữ cảnh vì tính hệ thống, rõ ràng để phân chia các tầng nhiệm vụ và rất phù hợp khi mô hình hóa ngữ
cảnh. Do đó, trong ứng dụng mơ hình kiến trúc lớp đƣợc miêu tả nhƣ sau:
Data
ba

s
User

Context Provider
Acquisition
Sens
ors

profi
le

e

Acquisition
Layer

Context Management
Context Modelling

Context Storage


Hình 3.7 Mơ hình kiến trúc hệ thống
3) 3.4.4 Cài đặt ứng dụng và kết quả
Với các công cụ lập trình chuyên biệt cho điện thoại, ứng dụng đƣợc cài đặt mã nguồn trong
Eclipse, chạy với hệ điều hành Android bắt đầu từ phiên bản 2.1 và GoogleAPI 7, và sử dụng dữ liệu
lƣu trong SQLite Database.
a)

3.4.4.1 Tìm kiếm

Hình 3.10 Giao diện tìm kiếm
b)

3.4.4.2 Kết quả

Hình 3.11 Giao diện kết quả
KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN
Kết quả đạt được
Mục tiêu của luận văn đã đƣa ra:
- Tập chung tìm hiểu khái niệm về môi trƣờng nhân rộng, khái niệm về thơng tin ngữ cảnh và nhận
biết ngữ cảnh.
- Tìm hiểu các cách tiếp cận để mơ hình hóa thơng tin ngữ cảnh ứng dụng trong một lĩnh vực cụ thể.


- Tìm hiêu và xây dựng ứng dụng nhận biết ngữ cảnh trong mơi trƣờng tính tốn nhân rộng.
Kết quả luận văn đạt đƣợc:
- Tìm hiểu mơi trƣờng nhân rộng: tổng quan về môi trƣờng nhân rộng, đặc điểm, cơ hội và thách thức.
- Tìm hiểu về thơng tin ngữ cảnh và nhận biết ngữ cảnh: các khái niệm cơ bản, các đặc trƣng của thông
tin ngữ cảnh và phân loại.
- Tìm hiểu các cách tiếp cận mơ hình hóa ngữ cảnh cho các ứng dụng trong lĩnh vực liên quan.
- Tìm hiểu các cơng việc chính khi xây dựng ứng dụng nhận biết ngữ cảnh.
- Các kiến thức đã tìm hiểu đƣợc áp dụng để xây dựng chƣơng trình mô phỏng chạy trên hệ điều hành
Android:”Coffee Context Search”. Chƣơng trình sau khi xây dựng là một tiện ích dùng để tích hợp trên
Smartphone giúp ngƣời dùng tìm kiếm địa điểm quán cà phê theo ngữ cảnh của họ. Ngữ cảnh bài tốn
đƣợc mơ hình hóa theo một trong các cách tiếp cận đã đƣợc nghiên cứu với sự hỗ trợ của công cụ thiết
kế Visio Modeler.
Hướng phát triển
Do thời gian thực hiện luận văn còn hạn chế nên luận văn mới chỉ thực hiện xây dựng ứng dụng ở mức
độ đơn giản.. Hƣớng phát triển tiếp theo của luận văn sẽ là mơ hình hóa ngữ cảnh theo cách tiếp cận lai

giữa CML và OWL để tận dụng tất cả các ƣu điểm của chúng. Ngữ cảnh sẽ đƣợc phong phú hơn giúp
cho ngƣời dùng có nhiều chọn lựa hơn và tăng độ chính xác.

References.
1. A. NEWELL

AND

H.A. SIMON (1965), “COMPUTER AUGMENTATION

OF

HUMAN REASONING”

SPARTAN BOOKS, WASHINGTON DC, USA.
2. Albrecht Schmidt (2002), “Ubiquitous Computing –Computing in Context”, Computing Department,
Lancaster University, U.K.
3. Albrecht Schmidt, Michael Beigl, and Hans-W. Gellersen, “There is more to Context than Location”,
University of Karlsruhe
4. Albrecht SchmidtU, Kofi Asante Aidooª, Antti Takaluomai, Urpo Tuomelai, Kristof Van Laerhovenª,
Walter Van de Velde, “Advanced Interaction in Context”, University of Karlsruhe, Germany.
5. Anind K. Dey (2000), “Providing Architectural Support for Building Context-Aware Applications”,
Georgia Institute of Technology, November.
6. Anind K. Dey and Gregory D. Abowd, “A Conceptual Framework and a Toolkit for Supporting the
Rapid Prototyping of Context-Aware Applications”, College of Computing & GVU
CenterGeorgia Institute of Technology.
7. B. Schilit, N. Adams, and R. Want (1994), “Context-aware computing applications”, In IEEE
Workshopon Mobile Computing Systems and Applications.

8. Balqis Omar, Tabarak Ballal, “Intelligent Wireless Web Services: Context-Aware Computing in
Construction-Logistics Supply Chain”, www.itcon.org - Journal of Information Technology in
Construction - ISSN 1874-4753.
9. Claudia Linnhoff-Popien, Thomas Strang, “Context Modeling Survey”, Institute for Informatics, D80538 Munich, Germany.
10. Dey A. K. (2000), “Providing Architectural Support for Building Context-Aware Applications”,
PhD Thesis, Georgia Institute of Technology.
11. G. Chen and D. Kotz (2000), “A Survey of Context-Aware Mobile Computing Research”,
Techreport TR2000-381, Dept. of Computer Science, Dartmouth College.
12. Harry Chen, Tim Finin, and Anupam Joshi (2003), “An Ontology for Context-Aware Pervasive
Computing Environments”, The Knowledge Engineering Review, Volume 18 , Issue 3.

13. Ioanna Roussaki1, Nicolas Liampotis1, Nikos Kalatzis1, Korbinian Frank2 and Patrick Hayden,
“How to make Personal Smart Spaces Context-aware”, School of Electrical and Computer
Engineering, National Technical University of Athens, Greece.
14. J. Wolfgang Kaltz .Jürgen Ziegler . Steffen Lohmann, “Context-awareWeb Engineering: Modeling
and Applications”, Universität Duisburg-Essen (Campus Duisburg)
15. James Steele Nelson (2010), “The Android Developer’s Cookbook Building Applications with the
Android SDK”, Add ison-Wesley.
16. Karen Henricksen (2005), “Modelling and Using Imperfect Context Information”, School of
Information Technology and Electrical Engineering, The University of Queensland.
17. Karen Henricksen, Jadwiga Indulska (2005), “Developing Context-Aware Pervasive Computing
Applications: Models and Approach”, School of Information Technology and Electrical
Engineering, The University of Queensland, QLD 4072 Australia.
18. Marko Gargenta (2010), “Learning Android”, O’Reilly Media, 1 edition.
19. P.J. Brown and J.D. Bovey and C. Xian (1997), “Context-aware applications: from the laboratory to
the marketplace”, IEEE Personal Communications, 4(5).
20. Matthias Baldauf , “A survey on context-aware systems”, V-Research, Industrial Research and
Development, Stadtstrasse 33, 6850 Dornbirn, Austria
21. Moeiz Miraoui1, Chakib Tadj1, Chokri ben Amar, “Architectural survey of Context-aware system in
pervasive computing environment”, Université du Québec

22. Pashtan A., Blattler R., Heusser A. and Scheurmann P. (2003), “CATIS: A Context-Aware Tourist
Information System”, Proceedings of the 4th International Workshop of Mobile Computing,
Rostock.


23. Schmidt, A., Aidoo, K.A., Takaluoma, A, Tuomela, U., Van Laerhoven, K., Van de Velde, W.
(1999), “Advanced Interaction In Context”. Lecture Notes in Computer Science, Hand Held and
Ubiquitous Computing ,.
24. Sonia Ben Mokhtar, Damien Fournier, Nikolaos Georgantas, and Val´erie Issarny, “Context-Aware
Service Composition in Pervasive Computing Environments”, />25. Yun Her, Su-Kyoung Kim, YoungTaek Jin (2010), “A Context-Aware Framework using Ontology
for Smart Phone Platform”, International Journal of Digital Content Technology.