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Modell, Architektur und Plattform fur Informationssystems mit Kontextbezug

Research output: Contribution to Journal/MagazineJournal articlepeer-review

Published
<mark>Journal publication date</mark>11/2001
<mark>Journal</mark>Informatik - Forschung und Entwicklung
Issue number4
Volume16
Number of pages12
Pages (from-to)213-224
Publication StatusPublished
<mark>Original language</mark>German

Abstract

In mobilen Systemen findet Kontext zunehmend Berücksichtigung, um Komponenten mit Informationen zur umgebenden Situation auszustatten. Dieser Beitrag führt ein neues semantisches Modell und eine Architektur für die Nutzung von Kontext in verteilten Systemen ein. Ausgangspunkt ist die Analyse grundlegender Eigenschaften von Kontext, zu denen vor allem orts- und zeitbezogene Relevanz zählt. Kontext wird entsprechend als allgemeine Datenstruktur modelliert, in der beliebige Kontextinformation mit Ursprungsort und –zeit sowie räumlich-zeitlicher Ausbreitungscharakteristik beschrieben wird. Zur Modellierung der Ausbreitung und Verteilung von Kontext im Zeit-Raum-Kontinuum wird das Prinzip der unscharfen Mengen (Fuzzy Logic) herangezogen. Darauf aufbauend wird ein FuzzySpace als Kommunikationsplattform eingeführt, der auf einem Tupelraum aufbaut, für Elemente aber zusätzlich eine räumlich-zeitlich definierte Relevanz einführt. Über diese Plattform können Kontextlieferanten, -konsumenten undabstraktoren Kontextinformationen austauschen. Die Verteilung von Kontext im FuzzySpace bleibt für diese Komponenten transparent, was zur Vereinfachung der Anwendungsentwicklung beiträgt.

Mobile computing systems increasingly embody context to describe circumstances that surround applications and their use. This paper contributes a novel semantic model and architecture for distributed context-aware systems. The model is based on an analysis of key characteristics of context, emphasizing location and time as fundamental attributes for discussion of context relevance. Hence, context is modeled as general data structure to hold arbitrary data in conjunction with location, time, and spatial-temporal distribution characteristics. Fuzzy logic is used to model the actual distribution of context in a space-time continuum. This model is applied in a FuzzySpace introduced as communication mechanism in an architecture for context-aware systems. The FuzzySpace is based on Tupel space semantics but in addition associates contained elements with a notion of spatial-temporal relevance. Components that communicate through the FuzzySpace are separated into context providers, context users, and context abstractors. For these components, the distribution of context remains transparent, which serves to ease development of distributed context-aware applications.