Nghiên cứu phát triển ứng dụng nhận biết ngữ cảnh
trong môi trƣờng tính toán 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: Môi trƣờng tính toán nhân rộng, ngữ cảnh, nhận
biết ngữ cảnh. Giới thiệu về biểu diễn và mô hình hóa ngữ cảnh: Các yêu cầu của mô hình thông
tin ngữ cảnh, Các cách tiếp cận mô 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 công việc cần thiết cho tính toán 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; Môi trƣờng tính
toán nhân rộng

Content.
MỞ ĐẦU
I. CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN
A. 1.1 Môi trường tính toán 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

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 môi trƣờng tính toán 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 toán 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

- Môi trƣờng tính toán
- Môi 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 thông 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] thông 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

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 thông tin ngƣời dùng, sở thích ngƣời dùng và cả thông 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
Các tham số ngữ cảnh

Ngữ cảnh tĩnh của ngƣời
dùng
Profile, thói quen, sở thích

Ngữ cảnh động của
ngƣời dùng
Vị trí, nhiệm vụ hiện thời hoặc
có liên quan tới ngƣời hay đối
tƣợng khác

Ngữ cảnh môi trƣờng
Thời tiết, tiếng ồn, thời gian


mới phù hợp cho tính toán mọi nơi
II. CHƢƠNG 2. BIỂU DIỄN VÀ MÔ HÌNH HÓA NGỮ CẢNH
A. 2.1. Các yêu cầu của mô hình thông tin ngữ cảnh
2.1.1 Tính không đồng nhất và di động
Các mô hình thông 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 thông 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 thông tin ngữ cảnh cần
nắm bắt bằng các mô hình ngữ cảnh
3) 2.1.4 Không hoàn 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. Thông tin ngữ cảnh có thể không đầy đủ: một bộ cảm nhận phát hiện ra
một lƣợng ngƣời trong phòng 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 không. Và những việc này thì thƣờng yêu cầu khả năng lập luận.
5) 2.1.6 Tính sử dụng đƣợc của các hình thức mô hình
Các mô hình thông 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 mô hình hợp lý giúp tăng hiệu quả truy cập khi sử dụng trong ứng dụng.

B. 2.2 Các cách tiếp cận mô hình hóa ngữ cảnh
1) 2.2.1 Các mô hình Giá trị - thuộc tính và Lược đồ đánh dấu

phá
CASS
Middleware
tập trung
Các nút
cảm biến
Mô hình
dữ liệu
quan hệ
Kỹ nghệ tham
chiếu và cơ sở
tri thức
CoBra
Dựa tác
nhân
Mô đun thu
thập ngữ
cảnh
Ontology
Kỹ nghệ tham
chiếu và cơ sở
tri thức
Framwork
quản lý
ngữ cảnh
Cơ chế
bảng đen
Các nguồn
server
Ontology

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

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 công việc cần thiết cho tính toán nhận biết ngữ cảnh
1) 3.3.1 Các cơ chế thu hồi và cảm ngữ cảnh
Quá trình thu thập ngữ cảnh từ môi 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.

Không gian mờ
Context
Producer
Context
Consumer
Context

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 hò
cần không 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 quán cà phê
với không 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 luôn cần những địa điểm hợp lý với nguồn wifi sẵn có.
c) 3.4.2.2 Xác định ngữ cảnh và mô 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 quán cà phê theo từng hoàn
cảnh riêng. Ví dụ nhƣ: đông 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 môi trƣờng: thời tiết
b) Mô hình hóa ngữ cảnh bài toán
Với sự hỗ trợ của phần mềm VisioModeler, ngữ cảnh đƣợc mô hình nhƣ sau:

Hình 3.6 Mô hình hóa ngữ cảnh hệ thống
2) 3.4.3 Mô 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 mô hình kiến trúc lớp đƣợc miêu tả nhƣ sau: Data
bas
e

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 thông tin ngữ cảnh và nhận
biết ngữ cảnh.
- Tìm hiểu các cách tiếp cận để mô hình hóa thông tin ngữ cảnh ứng dụng trong một lĩnh vực cụ thể.

- Tìm hiêu và xây dựng ứng dụng nhận biết ngữ cảnh trong môi trƣờng tính toán nhân rộng.
Kết quả luận văn đạt đƣợc:
- Tìm hiểu môi trƣờng nhân rộng: tổng quan về môi trƣờng nhân rộng, đặc điểm, cơ hội và thách thức.
- Tìm hiểu về thông 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 mô hình hóa ngữ cảnh cho các ứng dụng trong lĩnh vực liên quan.
- Tìm hiểu các công 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 toán
đƣợc mô 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 mô 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.

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.