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ETH Zurich :
Computer Science :
Pervasive Computing :
Distributed Systems :
Education :
Student Projects :
Abstract
Profilbasiertes Ortsmodell für Mobile Dienste (D)
Status: Abgeschlossen
Ortsinformationen und ein dahinterliegendes Ortsmodell sind für viele Anwendungen auf dem Mobiltelefon relevant. Für die meisten Anwendungen ist eine explizite Positionierung (z.B. mittels GPS Koordinaten) ausreichend.
Wir haben jedoch auch eine Reihe von Anwendungen untersucht, bei denen die Koordinate als Ortsbezeichnung unzureichend ist. Viel nützlicher sind symbolische Ortsnamen, z.B. "Büro" oder "Zuhause" oder "Zürich", die zur Interaktion mit dem Benutzer verwendet werden.
Die zu Grunde liegende Beispielanwendung soll dem Benutzer das Wiederfinden verlorener oder verlegter Gegenstände erleichtern. Wir nehmen an, dass das Mobiltelefon die Nähe persönlicher Gegenstände (z.B. über BT oder RFID) erkennen kann. Auf Anfrage kann das Mobiltelefon Auskünfte der Form "Die gesuchten Turnschuhe sind das letzte Mal Zuhause gesehen worden." geben. Ausserdem können die Mobiltelefone anderer Benutzer zur transparenten Lokalisierung eines verlorenen Gegenstandes genutzt werden.
Im Rahmen der Diplomarbeit sollen folgende Fragestellungen untersucht und deren Lösungen prototypisch implementiert werden:
- Ortsprofil: Bei Mobilfunkbenutzern sollen Zellinformationen des Mobilfunknetzes, und möglicherweise zusätzlich GPS Daten, aufgezeichnet werden. Aus diesen Daten soll ein statistisches Profil erstellt werden, das später die für den Benutzer relevanten Orte bereit stellt.
- Ortsmodell: In diesem Zusammenhang muss der Begriff Ort genau definiert werden. Ein Modell für im System gehaltene und vom System genutzte Orte soll erstellt werden. Dieses Modell könnte über einfache Koordinaten hinausgehen und eine erweiterte Definition von Nähe zwischen Orten bieten, basierend auf das Verhalten des Benutzers
- Granularität: Insbesondere die Granularität der Orte scheint relevant und müsste an die Datenbasis (Zelldaten, GPS Daten) aber auf der anderen Seit auch an die Applikationsanforderungen angepasst werden. Anwendungen erfordern mitunter sehr verschiedene Granularitäten (von "Zürich", über "Mein Zuhause", "Nachbarshaus" usw. bis zu einzelnen Zimmern und Regalen). Möglicherweise bietet ein adaptiver Umgang mit der Granularität des Modells eine Lösung.
- Relevanz: Weiterhin sollen Möglichkeiten zur Bewertung der Relevanz gewisser Orte gegenüber anderen untersucht werden.
- Generischer Dienst: Ferner soll bei Konzeption und Implementation darauf geachtet werden, dass der Dienst zur Erstellung des benutzerdefinierten Orstmodells auch für weitere Anwendungen nutzbar ist.
Die obigen Zielsetzungen werden je nach Erkenntnisgewinn im Verlaufe der Arbeit angepasst werden.
Student/Bearbeitet von: Sandra Roost
Contact/Ansprechpartner: Christian Frank, Christof Roduner