SVEUČILIŠTE U ZAGREBU FAKULTET ELEKTROTEHNIKE I RAČUNARSTVA DIPLOMSKI RAD br. 603 KONTEKSTNE INFORMACIJE POKRETNOG KORISNIKA USLUGA DRUŠTVENOG UMREŢAVANJA Dejan Vasko Zagreb, lipanj 2013. Original ZADATAK Sadrţaj Uvod ............................................................................................................................................ 1 1. Kontekstno-svjesne usluge ................................................................................................ 2 1.1. Kontekst korisnika ..................................................................................................... 2 1.2. Vrste konteksta korisnika .......................................................................................... 3 1.3. Prikupljanje podataka o kontekstu korisnika ........................................................... 4 1.3.1. Prikupljanje podataka ruĉnim unosom korisnika ............................................ 5 1.3.2. Prikupljanje podataka pomoću senzora na pokretnom ureĊaju ...................... 5 1.3.3. Prikupljanje podataka pomoću vanjskih resursa ............................................. 6 2. Društvene mreţe ................................................................................................................ 7 2.1. Evolucija društvenih mreţa ....................................................................................... 7 2.2. Kontekst u društvenim mreţama .............................................................................. 8 2.3. Ad-hoc društvene mreţe ......................................................................................... 10 3. Programska izvedba sustava Bfriend .............................................................................. 12 3.1. Arhitektura sustava .................................................................................................. 12 3.2. Klijentska Android aplikacija na pokretnom ureĊaju............................................ 15 3.3. Središnji posluţitelj GlassFish ................................................................................ 20 3.3.1. Algoritam lokacijske bliskosti ........................................................................ 20 3.3.2. Algoritam osvjeţavanja liste prijatelja........................................................... 22 3.4. Baza podataka MySQL ........................................................................................... 22 3.5. Facebook i Google posluţitelj ................................................................................ 25 3.6. Push-posluţitelj Xtify .............................................................................................. 25 4. Evaluacija ......................................................................................................................... 28 4.1. Evaluacija sustava Bfriend ...................................................................................... 28 4.2. Mjerenja parametara za evaluaciju sustava Bfriend .............................................. 28 4.3. Rezultati evaluacije sustava Bfriend ...................................................................... 29 Zakljuĉak .................................................................................................................................. 30 Literatura ................................................................................................................................... 31 Saţetak ...................................................................................................................................... 33 Summary ................................................................................................................................... 34 Privitak A: Upute za pokretanje sustava Bfriend ................................................................... 35 Privitak B: Upute za korištenje Bfriend Android aplikacije. ................................................ 41 Uvod Današnji pokretni ureĊaji sve brţe poprimaju ulogu središnjih raĉunalnih i komunikacijskih ureĊaja koje korisnici veći dio vremena drţe uz sebe. Njihova evolucija omogućila je ugradnju razliĉitih senzora koji prikupljaju podatke o okruţju i odnosu s njim. Na taj naĉin otkriva se kontekst u kojem se i sam korisnik nalazi. Informacije o kontekstu korisnika gotovo uvijek su namijenjene za pokretne ureĊaje i zanimljive su iz više razloga. Jedan od osnovnih pogodnosti je pruţanje usluge korisniku koja mu najviše odgovara u odreĊenom trenutku i mjestu. Ovako unaprijeĊeni pokretni ureĊaji koriste se i za praćenje sloţenijih parametara okruţja korisnika (zvuĉno okruţje, naĉin kretanja korisnika i sl.) iz kojih je moguće predvidjeti njegove interese. Na temelju tih informacija, korisniku je moguće pruţiti informacije o sadrţaju koji bi ga mogao zanimati. Diplomski rad istraţuje već postojeći sustav Bfriend koji se temelji na kontekstnim informacija koji su razvili studenti Fakulteta elektrotehnike i raĉunarstava na Zavodu za telekomunikacije. Kao dodatan zadatak ovaj rad treba razviti i implementirati dodatne funkcionalnosti u već postojeći sustav Bfriend koji uz pomoć Android aplikacije odreĊuje lokaciju korisnika i zatim notifikacijama obavještava korisnika kada mu je jedan ili više prijatelja u blizini. Prvo poglavlje govori o kontekstu i naĉinu prikupljanja kontekstnih informacija, drugo poglavlje opisuje društvene mreţe i njihovu evoluciju. Detaljna programska izvedba i implementacija sustava Bfriend je opisana u poglavlju tri dok zadnje ĉetvrto poglavlje opisuje evaluaciju sustava Bfriend. 1 1. Kontekstno-svjesne usluge Pametni pokretni ureĊaji (engl. smartphone) koje danas nalazimo na trţištu dolaze s ugraĊenim senzorima. Naravno kako vrijeme odmiĉe ureĊaji poprimaju sve bolje i kvalitetnije senzore. Neki od standardnih senzora su: akcelerometar, ţiroskop, kompas, itd. Senzori omogućuju razvijatelju aplikacija odreĊivanje konteksta korisnika, a samim time mogućnost pruţanja usluge zasnovanih na kontekstu korisnika. 1.1. Kontekst korisnika Kontekst korisnika definira se kao skup informacija koje opisuju okruţje u kojem se neki entitet nalazi. Pod entitetom smatramo osobu, mjesto ili bilo koji objekt koji ima odreĊenu vaţnost u interakciji, ukljuĉujući i samog korisnika i aplikaciju [1]. Kontekstne informacije omogućavaju prepoznavanje uvjeta u kojima se korisnik trenutno nalazi i njegovih potreba. Na temelju toga, korisniku je moguće pruţiti odgovarajuće usluge koje su najbolje prilagoĊene upravo situaciji u kojoj se on nalazi. Takve usluge nazivaju se kontekstno- svjesne usluge (engl. context-aware services) [2]. Slika 1.1 prikazuje redoslijed operacija kontekstno-svjesne usluge pomoću kojih će usluga dobiti relevantne podatke iz okruţja. Prvo pokretni ureĊaj prikuplja podatke iz okruţja, pomoću razliĉitih senzora (prikupljanje). Prikupljeni podaci potom ulaze u proces proĉišćavanja u kojem se odreĊuje koji su podaci od interesa dok se neki od njih mogu odbaciti (pročišćavanje). Proĉišćeni podaci ulaze u proces analize u kojoj se iz njih modelira kontekst (analiza). Nakon toga, podaci se obraĊuju (obrada) i spremni su za korištenje u kontekstno-svjesnim aplikacijama (pohrana). 2 Slika 1.1 Ţivotni ciklus kontekstno-svjesne usluge 1.2. Vrste konteksta korisnika Kontekst korisnika moţemo promatrati iz dva aspekta:  Ljudski ĉimbenici - informacije dolaze od samih korisnika ili društvenog okruţja samog korisnika;  Okruţje - informacije dolaze iz okruţenja u kojem se korisnik trenutno nalazi. Informacija ove vrste ima puno ali ih moţemo svrstati u tri veće kategorije: - Lokacija ili trenutna pozicija korisnika; - Uvjeti kao što su osvjetljenje, glasnoća, itd; - Infrastruktura odnosno komunikacija izmeĊu ostalih raĉunala. 3 Kod definiranje odreĊenje usluge nije potrebno uzimati u obzir sve vrste konteksta već je dosta uzeti one koji će u toj situaciji što toĉnije odrediti korisnikove potrebe i ţelje. Slika 1.2 prikazuje taksonomiju konteksta. Slika 1.2 Taksonomija konteksta korisnika 1.3. Prikupljanje podataka o kontekstu korisnika Naĉin prikupljanja podataka o kontekstu korisnika dijeli se u tri glavne kategorije:  Ruĉni unos korisnika;  Senzori na pokretnom ureĊaju;  Vanjskim resursima. 4 1.3.1. Prikupljanje podataka ručnim unosom korisnika Ruĉni unos podataka je klasiĉan pristup na puno današnjih aplikacija. Kao primjer jedne takve je aplikacija za pristup društvenom mreţi Facebook. Kada korisnik instalira aplikaciju Facebook ona ga traţi njegove osnovne podatke (ime, prezime, adresu elektroniĉke pošte, itd.). Ovaj pristup prikupljanja podataka je i najtoĉniji jer korisnik unosi toĉne podatke dok kod ostala dva pristupa aplikacije mogu dobiti netoĉne podatke te tako krivo interpretirati kontekst korisnika. 1.3.2. Prikupljanje podataka pomoću senzora na pokretnom ureĎaju Prikupljanje podataka pomoću senzora je praktiĉno rješenje za korisnike zato što od njih aplikacija ne zahtijeva nikakav unos nego na temelju opaţanja senzora moţe zakljuĉiti u kakvoj se situaciji nalazi korisnik [3]. Neki od najzastupljenijih senzora koji se nalaze na današnjim pokretnim ureĊajima su:  senzor za osvjetljenje prostora (engl. ambient light);  senzor za prepoznavanje blizine objekta (engl. proximity);  prednja i straţnja kamera (engl. camera);  prijemnik za GPS (Global Positioning System);  akcelerometar (engl. accelerometer);  mikrofon (engl. microphone);  kompas (engl. compass);  ţiroskop (engl. gyroscope). Primjer kada pokretni ureĊaji koriste senzor za blizinu je kada korisnik razgovara preko pokretnog ureĊaja. UreĊaj u trenutku kada korisnik pribliţi pokretni ureĊaj blizu lica iskljuĉi osvijetljene i onemogući korištenje dodirnog ekrana (engl. touch screen). Što se tiĉe senzora za osvijetljene, većina ureĊaja ima funkciju automatskog namještanja svjetline ekrana (engl. auto brightness) u skladu s vanjskim uvjetima. 5 Senzor GPS je glavni senzor na pokretnom ureĊaju za odreĊivanje lokacije ureĊaja. Neki od primjera lokacijskih usluga koje koriste senzor GPS su navigacija, pokretne društvene mreţe, itd. Kompas i ţiroskop predstavljaju proširenje lokacijskog prepoznavanja i pruţaju ureĊaju mogućnost da utvrdi dodatne lokacijske informacije (npr. smjer i orijentaciju). Još jedan senzor koji se koristi uglavnom u svrhe lokacijskog konteksta je akcelerometar, pomoću njega moguće je praćenje brzine kretanja korisnika i na temelju toga zakljuĉivati koju radnju izvršava korisnik. Sljedeća dva senzora su mikrofon i kamera. Oni su postali standarda oprema za svaki pokretni ureĊaj i pomoću njih se mogu saznati informacije o okolini u kojoj se korisnik nalazi. Ĉesti naĉin uporabe mikrofona je snimanje zvuĉnih signala iz okoline i na temelju analize signala zakljuĉiti u kakvoj se toĉno okolini nalazi korisnik (predavanje, šetnja, voţnja automobilom, itd.). Kod izrade kontekstno svjesnih usluga za pokretne ureĊaje gotovo uvijek se kombiniraju neki od gore navedenih senzora tj. informacije prikupljanje iz senzora radi toĉnijeg odreĊivanja konteksta korisnika. 1.3.3. Prikupljanje podataka pomoću vanjskih resursa Prikupljanje podataka od strane vanjskih resursa najĉešće ukljuĉuje prikupljanje podataka s web-posluţitelja ili okolnih ureĊaja koji podrţavaju tehnologije za umreţavanje na malim udaljenostima kao što je Bluetooth. Ovaj oblik prikupljanja podataka moţe se pokazati na primjeru aplikacije za prognozu vremena. Aplikacija na temelju lokacijskih podataka senzora GPS-a s posluţitelja dohvaća informacije o vremenu za toĉno odreĊeno podruĉje u kojem se korisnik trenutno nalazi. 6