Uma Contribuição à Reabilitação Cardíaca Explorando a Identificação de Situações na IoT

  • Douglas Scheunemann UCPEL
  • Adenauer Yamin UCPEL
  • João Lopes UFRGS
  • Cláudio Geyer UFRGS

Resumo


A Internet das Coisas (IoT) vem influenciando a maneira como os sistemas computacionais são desenvolvidos, possibilitando uma interação mais proativa com os usuários, expandindo características de mobilidade e disponibilidade. Nesse cenário, cresce a demanda por aplicações que possam reconhecer o contexto do usuário e fornecer serviços baseados em sua situação. A identificação de situações representa um desafio de pesquisa para aplicações em IoT, dada a complexidade das relações que precisam ser estabelecidas e processadas. Neste trabalho é apresentada uma abordagem de processamento para identificação de situações integrada ao middleware EXEHDA. A abordagem de processamento proposta propicia a colaboração entre o middleware e as aplicações na identificação de situações. Como forma de avaliação da arquitetura foi executado um estudo de caso na área de saúde com foco em reabilitação cardíaca.

Referências

Bellavista, P., Corradi, A., Fanelli, M., and Foschini, L. (2012). A survey of context data distribution for mobile ubiquitous systems. ACM Comput. Surv., 44(4):24:1–24:45.

Cimino, M. G. C. A., Lazzerini, B., Marcelloni, F., and Ciaramella, A. (2012). An adaptive rule-based approach for managing situation-awareness. Expert Syst. Appl., 39(12):10796–10811.

Fielding, R. T. (2000). Architectural Styles and the Design of Network-based Software Architectures. Doctoral dissertation, University of California.

Haghighi, D. P., Averi, P., Indrawan-Santiago, M., and Minh, H. T. (2014). Situationaware mobile health monitoring. ICST (Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and Telecommunications Engineering), pages 248–256.

Knappmeyer, M., Kiani, S., Reetz, E., Baker, N., and Tonjes, R. (2013). Survey of context provisioning middleware. Communications Surveys Tutorials, IEEE, 15(3):1492–1519.

Kwapisz, J. R., Weiss, G. M., and Moore, S. a. (2011). Activity recognition using cell phone accelerometers. ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 12:74.

Lopes, J., Souza, R., Geyer, C., Costa, C., Barbosa, J., Pernas, A., and Yamin, A. (2014a). A middleware architecture for dynamic adaptation in ubiquitous computing. Journal of Universal Computer Science, 20(9):1327–1351.

Lopes, J., Souza, R., Pernas, A., Yamin, A., and Geyer, C. (2014b). A distributed architecture for supporting context-aware applications in ubicomp. In Advanced Information Networking and Applications (AINA), 2014 IEEE 28th International Conference on, pages 584–590.

Negrão, C. E. and Barreto, A. C. P. (2010). Cardiologia do Exercício: do Atleta ao Cardiopata. Manole, Barueri, SP - Brazil, 3 edition.

Perera, C., Zaslavsky, A., Christen, P., and Georgakopoulos, D. (2013). Context Aware Computing for The Internet of Things : A Survey. IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS & TUTORIALS, X(X):1–41.

Rabelo, D., Gil, C., and Araújo, S. D. (2006). Reabilitação cardíaca com ênfase no exercício: uma revisão sistemática. Revista Brasileira de Medicina do Esporte, 12(5):279–285.

Razzaque, M. A., Milojevic-Jevric, M., Palade, A., and Clarke, S. (2015). Middleware for Internet of Things: a Survey. Internet of Things Journal, IEEE, PP(99):1.

Sobrevilla, P. and Montseny, E. (2003). Fuzzy Sets in Computer Vision : an Overview. Mathw. Soft Computing, 10:71–83.

Yuan, B. and Herbert, J. (2014). Context-aware hybrid reasoning framework for pervasive healthcare. Personal and Ubiquitous Computing, 18(4):865–881.
Publicado
04/07/2016
SCHEUNEMANN, Douglas; YAMIN, Adenauer; LOPES, João; GEYER, Cláudio. Uma Contribuição à Reabilitação Cardíaca Explorando a Identificação de Situações na IoT. In: SEMINÁRIO INTEGRADO DE SOFTWARE E HARDWARE (SEMISH), 43. , 2016, Porto Alegre. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2016 . p. 1772-1782. ISSN 2595-6205. DOI: https://doi.org/10.5753/semish.2016.9526.