Methods for modeling self-adaptive mobile context-aware sytems
Metody modelowania adaptowalnych systemów mobilnych świadomych kontekstu

mgr inż. Szymon Bobek

Promotor: dr hab. inż. Grzegorz J. Nalepa, prof. AGH
Dyscyplina: Informatyka

Przedstawiona rozprawa doktorska dotyczy metod modelowania adaptowalnych systemów mobilnych świadomych kontekstu. Środowiska w których działają tego typu systemy charakteryzują się wysoką dynamiką zachodzących w nich procesów i w efekcie podlegają nieustannym zmianom, zarówno w wymiarze krótkoterminowym jak i długoterminowym. Jest to spowodowane fizyczną mobilnością użytkownika, zmianą jego nawyków i potrzeb, a także dynamiką samego otoczenia. W związku z tym, zapewnienie metod wspierających adaptowalność stanowi kluczowy element budowania inteligentnych systemów mobilnych.

Głównym problemem badawczym niniejszej pracy jest zaproponowanie metod modelowania i mediacji wiedzy w mobilnych systemach świadomych kontekstu. Metody te powinny wspierać użytkownika w dostosowywaniu działania systemu do jego potrzeb i preferencji, poprzez uwzględnienie dynamiki i niepewności danych kontekstowych. W celu realizacji założeń wyznaczonych przez problem badawczy, autor rozprawy prezentuje w niej następujące osiągnięcia stanowiące oryginalny wkład w dziedzinę. W pierwszej kolejności przeprowadzono analizę wymagań dla procesów projektowania, budowania i uruchamiania mobilnych systemów świadomych kontekstu, która posłużyła za punkt wyjścia do dalszych prac. Bazując na wnioskach z analizy wymagań, zaproponowano dwa mechanizmy modelowania i przetwarzania regułowej wiedzy niepewnej, oparte odpowiednio o algebrę współczynników niepewności i interpretację probabilistyczną modeli regułowych. W dalszej kolejności opracowano trzy metody wspierające adaptowalność systemów świadomych kontekstu oparte odpowiednio na metodach uczenia maszynowego, operatorach czasowych, oraz mediacji wiedzy. Trzecia metoda obejmuje dwa podejścia do mediacji kontekstu, oparte o bezpośredni i pośredni udział użytkownika w procesie wnioskowania.

W celu ewaluacji zaproponowanych metod został stworzony zestaw narzędzi do budowania mobilnych systemów świadomych kontekstu. Wyniki teoretyczne jak i praktyczne pracy zostały poddane ewaluacji względem sformułowanych na samym początku rozprawy wymagań. W ewaluacji uwzględniono studium wykonalności, a także testy wydajności i poprawności działania systemów zbudowanych w oparciu o metody i narzędzia zaproponowane w niniejszej pracy.

streszczenie.pdf

Modelowanie, przetwarzanie i odpowiednie wykorzystanie informacji kontekstowych stanowią istotne wątki badawcze informatyki w obszarze sztucznej inteligencji. Według powszechnie stosowanej definicji kontekst to ogół informacji, których można użyć do scharakteryzowania sytuacji, w jakiej znajduje się rozważany obiekt. Wykorzystanie kontekstu pozwala na odpowiednie dopasowanie działania systemu. W ciągu ostatniej dekady, w związku z gwałtownym rozwojem nowych technologii informatycznych, w tym wydajnych obliczeniowo platform mobilnych, mamy do czynienia z istotnym wzrostem zainteresowania tworzeniem systemów kontekstowych.

Pomimo szeregu propozycji dotyczących modelowania, przetwarzania i zarządzania kontekstem, istniejące rozwiązania wydają się fragmentaryczne i niezadowalające. Wady istniejących rozwiązań przejawiają się przede wszystkim w obszarach związanych z modelowaniem i przetwarzaniem wiedzy niepewnej w dynamicznych środowiskach mobilnych. Dotychczasowe rozwiązania bazują głównie na modelach subsymbolicznych, które nie są zrozumiałe dla użytkownika, obniżając tym samym zrozumiałość (ang. intelligibility) systemu i w konsekwencji jego użyteczność (ang. usability) oraz możliwość bezpośredniego dostosowywania działania systemu do potrzeb i oczekiwań użytkownika przez niego samego. Co więcej modele te są statyczne i w konsekwencji niewystarczająco elastyczne. Ogranicza to znacznie automatyczną adaptację systemu do zmieniającego się dynamicznie środowiska mobilnego, oraz przyzwyczajeń i nawyków użytkownika. Brak jest również propozycji traktujących podejście do modelowania mobilnych systemów świadomych kontekstu w sposób całościowy i oferujących lekką i wydajną architekturę i narzędzia wspierające projektanta w każdej fazie tworzenia i testowania systemu.

W ramach pracy zaproponowano architekturę, zestaw narzędzi do modelowania i uruchamiania systemów świadomych kontekstu, a także metody do zarządzania i przetwarzania wiedzy niepewnej oraz trzy komplementarne mechanizmy adaptacji systemów świadomych kontekstu. W szczególności do najistotniejszych osiągnięć pracy należą:

1. Analiza wymagań dla projektowania i wytwarzania mobilnych systemów świadomych kontekstu i zdefiniowanie czterech podstawowych wymagań obejmujących zrozumiałość systemu (ang. intelligibility), prywatność, wydajność i odporność (ang. robustness) które muszą zostać zagwarantowane w celu osiągnięcia wysokiej jakości systemów.
2. Zaproponowanie mechanizmów modelowania niepewnej wiedzy regułowej z wykorzystaniem algebry współczynników pewności dla reguł XTT2, oraz probabilistyczną interpretację modeli XTT2.
3. Zaproponowanie trzech metod wspierających adaptowalność systemów mobilnych świadomych kontekstu poprzez rozszerzenie notacji regułowej o operatory czasowe i statystyczne, opracowanie inkrementacyjnego mechanizmu odkrywania reguł z niepewnych danych sensorycznych, oraz opracowanie mechanizmów modelowania dialogu z użytkownikiem na bazie opisu semantycznego otoczenia, pozwalającego na redukcję niejednoznaczności danych.
4. Zaproponowanie architektury do budowania mobilnych systemów świadomych kontekstu i stworzenie pakietu narzędzi implementujących wymienione powyżej metody i wspierających inżyniera w budowaniu systemów. W szczególności istotnym osiągnięciem było stworzenie wydajnego regułowego silnika wnioskującego dedykowanego dla systemu Android.

Osiągnięcia opisane w referowanej pracy poprawiają proces projektowania mobilnych systemów świadomych kontekstu i ich użyteczność (ang. usability) poprzez zagwarantowanie wysokiej wydajności, adaptowalności, zrozumiałości (ang. intelligibility) i prywatności.

1. Szymon Bobek, Grzegorz J. Nalepa. Uncertain context data management in dynamic mobile environments. Future Generation Computer Systems (submitted, April 2016, accepted June 2016)
2. Szymon Bobek, Grzegorz J. Nalepa. Uncertainty handling in rule-based mobile context-aware systems. Pervasive and Mobile Computing (submitted, April 2016, accepted June 2016)
3. Szymon Bobek, Grzegorz J. Nalepa, Antoni Ligęza, Weronika T. Adrian, Krzysztof Kaczor. Mobile context-based framework for threat monitoring in urban environment with social threat monitor. Multimedia Tools and Applications, 2014
4. Grzegorz J. Nalepa, Szymon Bobek. Rule-based solution for context-aware reasoning on mobile devices. Computer Science and Information Systems, 11(1):171–193, 2014

1. Lukas Köping, Marcin Grzegorzek, Frank Deinzer, Szymon Bobek, Mateusz Slażyński, Grzegorz J. Nalepa. Improving indoor localization by user feedback. In Information Fusion (Fusion), 2015 18th International Conference on, pages 1053 1060, July 2015
2. Szymon Bobek, Grzegorz J. Nalepa. Compact representation of conditional probability for rulebased mobile context-aware systems. In Antonis Bikakis, Paul Fodor, and Dumitru Roman, editors, Rules on the Web. From Theory to Applications, Lecture Notes in Computer Science. Springer International Publishing, 2015
3. Szymon Bobek, Mateusz Ślażyński, Grzegorz Jacek Nalepa Capturing dynamics of mobile context-aware systems with rules and statistical analysis of historical data. In Leszek Rutkowski, Marcin Korytkowski, Rafal Scherer, Ryszard Tadeusiewicz, Lotfi A. Zadeh, and Jacek M. Zurada, editors, Artificial Intelligence and Soft Computing, volume 9120 of Lecture Notes in Computer Science, pages 578–590. Springer International Publishing, 2015
4. Szymon Bobek, Olgierd Grodzki, Grzegorz J. Nalepa. Indoor microlocation with BLE beacons and incremental rule learning. In Cybernetics (CYBCONF), 2015 IEEE 2nd International Conference on, pages 91–96, June 2015
5. Szymon Bobek, Grzegorz J. Nalepa. Incomplete and uncertain data handling in context-aware rule-based systems with modified certainty factors algebra. In Antonis Bikakis, Paul Fodor, and Dumitru Roman, editors, Rules on the Web. From Theory to Applications, volume 8620 of Lecture Notes in Computer Science, pages 157–167. Springer International Publishing, 2014
6. Szymon Bobek, Grzegorz J. Nalepa, Mateusz Ślażyński. Challenges for migration of rule-based reasoning engine to a mobile platform. In Andrzej Dziech and Andrzej Czy z ̇ ewski, editors, Multimedia Communications, Services and Security, volume 429 of Communications in Computer and Information Science, pages 43–57. Springer Berlin Heidelberg, 2014
7. Szymon Bobek, Krzysztof Porzycki, Grzegorz J. Nalepa. Learning sensors usage patterns in mobile context-aware systems. In Maria Ganzha, Leszek A. Maciaszek, and Marcin Paprzycki, editors, Proceedings of the Federated Conference on Computer Science and Information Systems – FedCSIS 2013, Krakow, Poland, 8-11 September 2013, pages 993–998. IEEE, Sept 2013

1. Szymon Bobek, Sebastian Dziadzio, Paweł Jaciów, Mateusz Ślażyński, Grzegorz J. Nalepa. Modeling and Using Context: 9th International and Interdisciplinary Conference, CONTEXT 2015, Lanarca, Cyprus, November 2-6,2015. Proceedings, chapter Understanding Context with ContextViewer – Tool for Visualization and Initial Preprocessing of Mobile Sensors Data, pages 77–90. Springer International Publishing, Cham, 2015
2. Mateusz Ślażyński, Szymon Bobek, Grzegorz J. Nalepa. Migration of rule inference engine to mobile platform. Challenges and case study. In Grzegorz J. Nalepa and Joachim Baumeister, editors, Proceedings of 10th Workshop on Knowledge Engineering and Software Engineering (KESE10) co-located with 21st European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2014), Prague, Czech Republic, August 19 2014, volume 1289 of CEUR Workshop Proceedings, 2014

- Dr hab. inż. Jerzy Stefanowski, prof. PP reecenzja_1.pdf
- Dr hab. inż. Ireneusz Czarnowski, prof. AMG recenzja_2.pdf