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Energy-Aware Mobile Context Recognition

Den Kontext von Nutzerinnen und Nutzern zu erkennen, ist ein wichtiger Bestandteil moderner Computersysteme.

Energy-Aware Mobile Context Recognition

Energy-Aware Mobile Context Recognition

Den Kontext von Nutzerinnen und Nutzern zu erkennen, ist ein wichtiger Bestandteil moderner Computersysteme. Eine Kontexterkennung erlaubt es solchen Systemen adaptiv auf die individuellen Bedürfnisse von Nutzerinnen und Nutzern in bestimmten Situationen zu reagieren. Automatische Kontexterkennung erfordert Sensoren, die relevanten Daten der Nutzerinnen und Nutzer oder von Geräten in ihrer Umgebung erfassen. In unserem Ansatz benutzen wir Smartphones als Sensoren, da sie einzelnen Nutzerinnen und Nutzern direkt zugewiesen werden können. Außerdem sind Smartphones weit verbreitet, bieten genug Rechenleistung und sind mit vielen Sensoren ausgestattet.

Leider haben aktuelle Entwicklungen bezüglich Leistung und mobiler Sensortechnologie einen großen Einfluss auf den Energieverbrauch des Gerätes. Bei starkem Gebrauch aller verfügbaren Sensoren entlädt sich der Akku innerhalb weniger Stunden. Daher ist es nötig, eine Smartphone-basierte Kontexterkennung energiebewusst umzusetzen und den Gebrauch der energiefordernden Sensoren zu minimieren. Ein solcher Ansatz ist der Schlüssel für die Akzeptanz der Nutzerinnen und Nutzer.

Diese Masterarbeit liefert einen bedeutsamen Beitrag in drei großen Bereichen der energiebewussten Kontexterkennung:
1) in situ Messung des Energieverbrauchs eines Gerätes
2) mobile offline Kontexterkennung
3) eine Studie der Nutzerakzeptanz von Kontexterkennung in Hinsicht auf Qualität, Verfügbarkeit und Kosten

Beteiligte Personen