Universidade Federal do Rio de Janeiro
Instituto Tércio Pacitti de Aplicações e
Pesquisas Computacionais
MARCUS ALBERT ALVES DA SILVA
INTEROPERABILIDADE SEMÂNTICA
EM REDES DE SENSORES SEM FIO
Rio de Janeiro 2014
MARCUS ALBERT ALVES DA SILVA
INTEROPERABILIDADE SEMÂNTICA EM REDES DE SENSORES SEM FIO
Monografia apresentada para obtenção do título de Especialista em Gerência de Redes de Computadores no Curso de Pós-Graduação Lato Sensu em Gerência de Redes de Computadores e Tecnologia Internet do Instituto Tércio Pacitti de Aplicações e Pesquisas Computacionais da Universidade Federal do Rio de Janeiro – NCE/UFRJ.
Orientador:
Claudio Miceli de Farias, M.Sc., UFRJ, Brasil
Rio de Janeiro
AGRADECIMENTOS
Primeiramente agradeço a Deus, pela saúde e a paz interior, elementos essenciais para realização deste trabalho. À família representada por minha mãe Léa, eterna luz que ilumina meus caminhos, meu maior exemplo de vida, ao meu padrasto Sebastião, amigo, sempre presente e vibrante com minhas conquistas. Às minhas filhas Agnes e Alissa, eternas fontes de amor e alegria, que me impulsionam na caminhada e a querida Roselane, esposa, amiga e companheira, sempre presente, com seu amor e compreensão, incondicionais.
Ao professor e orientador Cláudio Miceli de Farias, pela compreensão, confiança e credibilidade na elaboração deste trabalho.
Aos demais professores que fizeram parte da equipe docente do MOT, pela valorosa contribuição em nossa formação.
Aos colegas de turma que tornaram a sala de aula um ambiente familiar, de mútua colaboração, camaradagem e harmonia.
A todos aqueles que escaparam a estas linhas, mas ajudaram neste projeto..
EPÍGRAFE
“ Com um trilhão de sensores integrados no ambiente, todos conectados por sistemas de computação, software e serviços, será possível ouvir a batida do coração da Terra, impactando a interação humana com o globo de forma profunda ..."
RESUMO
SILVA, Marcus Albert Alves da. INTEROPERABILIDADE SEMÂNTICA EM REDES DE SENSORES SEM FIO . Monografia (Especialização em Gerência de Redes e Tecnologia Internet). Instituto Tércio Pacitti de Aplicações e Pesquisas Computacionais, Universidade Federal do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, 2014.
Sensores sem fio encontram-se presentes em nossas vidas, são estudados e utilizados em diversas áreas do conhecimento. É possível usar uma rede de sensores sem fio (RSSF) para detectar e identificar problemas, que demandam decisões acerca atividades simples, ou com elevado grau criticidade . Áreas como a meteorologia, a engenharia de trânsito, a medicina, a segurança, dentre outra vem se mostrado cada vez mais, como é importantes poder interoperar e interpretar dados, oriundos destes dispositivos de maneira correta. O presente estudo tem o objetivo de Analisar as possibilidades de interoperabilidade de dados em uma rede de sensores heterogêneos, sob o enfoque semântico . Por meio da realização de uma revisão de literatura acerca de possíveis caminhos para interoperabilidade de dados entre sensores heterogêneos, por meio do uso de conceitos de web semântica e ontologias. Foi possível indicar um provável aproveitamento dos pontos fortes de cada abordagem em trabalhos futuros.
Palavras Chaves: interoperabilidade de dados, Web semântica, rede de sensores, semantic sensor network, ontologias.
ABSTRACT
SILVA, Marcus Albert Alves da. INTEROPERABILIDADE SEMÂNTICA EM REDES DE SENSORES. Monografia (Especialização em Gerência de Redes e Tecnologia Internet). Instituto Tércio Pacitti de Aplicações e Pesquisas Computacionais, Universidade Federal do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, 2014.
Wireless sensors are present in our lives, are studied and used in many areas of knowledge . We can use a wireless sensor network ( WSN ) to detect and identify problems that require decisions about simple activities , or with high criticality . Areas such as meteorology, traffic engineering , medicine , security , among other has become increasingly more important as it is able to interoperate and interpret data arising from these devices correctly . The present study aims to analyze the possibilities for data interoperability in a heterogeneous network of wireless sensors under the semantic approach . By conducting a literature review of possible paths for data interoperability among heterogeneous sensors , by using the concepts of semantic web and ontologies . Could indicate a likely advantage of the strengths of each approach in future work .
Keywords: Data interoperability, semantic web, sensor network, semantic sensor network, ontologies.
LISTA DE FIGURAS
Figura 2.1 - Modelo básico de rede de sensores (fonte:(TAVARES, 2002)) ... 18
Figura 2.2 – Estrutura básica de um sensor.(Fonte:(TAVARES, 2002)) ... 18
Figura 2.4 - A pilha de protocolos de uma rede de sensores sem fio.(DELICATO, 2005)... 20
Figura 2.5 - Crescimento nas consultas realizadas no Google sobre Idc... 27
Figura 2.6 – Visão global da Verdadeira internet das coisas. fonte: (ATZORI et al., 2010) ... 28
Figura 2.7 – Representação em forma de grafo de tripla RDF. ... 36
Figura 3.1 – visão geral da SSN, classes e propriedades ... 42
Figura 3.2 – Alinhamento entre as ontologias SSN e DOLCE UltraLite ... 43
Figura 3.3 – Stimulus Sensor Observation (SSO) Pattern (fonte: COMPTON et al., 2012) ... 44
Figura 3.4 – Classes em destaque focadas nas capacidades (fonte:COMPTON et al., 2012) .. 45
Figura 3.5 – Classes da perspectiva do sistema. (fonte:COMPTON et al., 2012) ... 46
Figura 3.6 – Visão do sistema do WM30. (fonte:Compton 2009) ... 47
Figura 3.7 – Método de sensoriamento do WM30. (fonte:Compton 2009) ... 48
Figura 3.8 – Faixa de operação do WM30. (fonte:Compton 2009) ... 48
Figura 3.9 – Faixa de sobrevivência do WM30. (fonte:Compton 2009) ... 49
Figura 3.10 – Faixa de sobrevivência do WM30. (fonte:Compton 2009) ... 49
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Classificação de Sensores quanto à configuração ... 21
Tabela 2 – Classificação dos sensores segundo o sensoriamento. ... 22
Tabela 3 – Classificação de sensores segundo a comunicação. ... 23
Tabela 4 – Amostragem da evolução dos protocolos em redes de Sensores sem fio ... 24
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO......12 1.1 MOTIVAÇÃO ... 13 1.2 OBJETIVO GERAL ... 15 1.3 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ... 15 1.4 ORGANIZAÇÃO DO TRABALHO ... 15 2 REVISÃO DE LITERATURA . ... ... 172.1 REDES DE SENSORES SEM FIOS ... 17
2.2 CARACTERÍSTICAS E PROTOCOLOS DE REDES DE SENSORES SEM FIOS ... 21
2.3 INTEROPERABILIDADE DE DADOS SEMÂNTICA E SINTÁTICA. ... 25
2.4 A INTERNET DAS COISAS. ... 26
2.5 A WEB SEMÂNTICA E SUAS POSSIBILIDADES. ... 31
2.6 ONTOLOGIAS ... 33
2.6.1 Linguagens para Representação de Ontologias. ... 35
3 TRABALHOS RELACIONADOS...40
3.1 SEMANTIC SENSOR NETWORK(SSN). ... 40
3.1.1 Exemplo Prático de Uso da (SSN). ... 47
3.2 INTEROPERABILIDADE SEMÂNTICA EM APLICAÇÕES COM SENSORES. ... 50
3.3 USABILIDADE E INTEROPERABILIDADE EM UMA REDE DE SENSORES ... 52
4 ESTUDO COMPARATIVO DAS ABORDAGENS...54
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS......55
1 INTRODUÇÃO
Na atualidade , os sensores sem fio encontram -se cada ve z mais presentes em no ssas vida s e são estudados e utilizados em dive rsas área do conhecime nto. É possível usar uma rede de sensores sem fio (RSSF) pa ra detectar e identifica r problemas, que demandam decisõe s acerca atividades simples, ou com e levado grau criticid ade. Conforme afirma (SHETH; HENSON; SAHOO, 2008) , senso res e stão presente s em setores como o da meteorologia, aplicados a pre visão do tempo e detecção de incênd ios; da e ngenha ria de trânsito , no ge renciamento de tráfego de ve ículos e pessoas, da medicina no monitora mento de sinais vita is de pacientes; na segu rança, re alizando a dete cçã o de níve is de radiação, dentre ou tras inúmeras ap licações.
Esse conjunto de sensores m esmo aplicados a um mesmo domínio do conhecimento a presentam va ria çõ es no empre go, e no modo como produ zem os dado s. Senso res meteo roló gicos podem medir umidade , temperatura, p ressão, sendo que cad a um deles além produ zir dados independentes, podem ser de fabricantes diferentes, co ntudo os dados ge rados por ele s deve rão ser inte gra dos, a fim de produzir informação significativa. Se gu ndo (CHAVES et a l., 2013) o ge rencia mento de uma rede de sensores hetero gêneos é uma tarefa complexa. Cabe ainda salienta r, que a interoperab ilidade e integração d os dados produ zidos é fator determinante , na co rre ta análise das informaçõ es produ zidas. Estudos vêm sen do realizados no sentido de inte rop erar dados de sensores hete ro gê neos, com especial destaque a que stão semântica dos dados. Está intenção justifica -se , pelo fato de o dado gerado pode r mudar de sign ifica do em função do conte xto em que e le se en contra.
Com e xemplo, pod e -se indicar que valores de temperatura e p ressã o ligados ao meio ambiente apresentam um significado , mas quando aplicado s a indica dores co rpo rais de um ser humano, possuem outra conotação (BRANDT et al., 2013) . Esta nova forma e olh ar que muda o significado dos dados demonstra a importância do sign ificado semântico na análise dos dados produzidos por uma RSSF. Neste sentido que con ceitos envo lvendo a internet das coisas (ATZORI; IERA; MORABITO, 2010) , web semântica (BERNERS -LEE et al., 2001) e ontologias, (GUARINO; OBERLE; STAAB, 2009) tem sido abordados como possíve is ferramentas, que podem colaborar com a interope rabilidade de dados en volven do sensores hetero gêneos.
1.1 Motivação
Na atualidade é no tório que as RSSF vêm e vo lu indo para o que se pode chamar de internet das coisas, paradigma que se destaca no cenário moderno d as tele comunicaçõ es sem fio . O termo “Internet da coisas” envolve diversas tecnologias e áreas de pesquisa, que tornam possíve l a presença da internet no mundo real dos objetos físicos. Tecnologias como RFID (Rad io-Frequ ency IDentification ), redes sem fio de curto alcance, localização em tem po real e redes de sensores estão se tornando cada ve z mais difundid a,tornando a In ternet das co isa s uma realidade (FEKI et al., 2013) . Cada coisa pode se r identificada e monitorada, porém estes dados e seus significado s também podem va ria r em função do tempo, conte xto ou aplica ção.
Dentro do tema interopera r, obse rva -se que pro tocolos de comunicação para exportação de dados de sensores têm sido desenvo lvidos e e mpregados, fazen do com que dado s de sensore s sejam compartilha dos por aplica çõe s de software. Porém segundo (BRANDT et a l., 2013) pouca atenção tem sid o aplicada a Interoperab ilidade de rede s de sensores sob o n íve l semântico. Este fato dificulta o emprego da mesma rede de sensore s em diferentes aplica ções. Ne ste sentido observa m -se pesqu isa s que demonstram soluções eficiente s de interoperab ilidade, por meio de W ebService e arquitetu ras, com o o SOAP e o REST . Neste con texto, pode -se observa r o trabalho de (JIMENEZ -FERNANDEZ; DE TOLEDO; DEL POZO, 2013a) que inte gra dados de sensores b iomédico s, com foco, na passagem dos dad os, de forma estruturada, de um siste ma para outro, sem o devido enfoque semântico. Por outro lado, o utras pesquisas ligadas a questão semântica, asso ciada à inte roperab ilidade como o trabalho de (BRANDT et a l., 2013) que também inte gra e in terope ra dados de sensores que monitoram dados de sinais vitais, porém com enfoque semântico , ou seja, os dados são interp retad os segundo o conte xto semântico , ou melhor a maneira co m eles de vem ser interp retados no ambiente em que se encontram . Seguin do está mes ma linha, o trabalho d e (CHAVES et a l., 2013) que bu sca tratar re gistros semânticos de uma rede de sensores hetero gêneos. Com base em conceitos ap resentados por (COMPT ON et al., 2012) , com sua proposta de construção de ontologia para uma rede de sensores, intitu lada de SSN (Se mantic Se nsor Netwo rk ) e su as possíve is ap lica ções. Além dos
desafios proposto s por (ATZORI; IERA; MORABITO, 2010) , que descre vem a intern et das coisas com o uma tendência in contestá ve l do futuro das redes d e sensore s. Além d os dive rso s cená rios de aplicação para os pró xim os anos, descritos po r (GUBBI e t a l., 20 13) , é notória a rele vân cia de u m trabalho que analise as po ssib ilidades de interope rabilidade em uma rede de sensores, sob o aspe cto semântico.
1.2 Objetivo geral
Analisa r as possib ilidades de inte rope rabilidade de dados em uma rede de senso res h etero gêneos, sob o enfoque semântico .
1.3 Objetivos específicos
Realizar uma re visão de lite ratu ra acerca de possíve is caminhos pa ra interoperab ilidade de dados entre sen sores hetero gêneos, por meio do uso de conceito s de web semântica e onto logias.
Realizar analise visando um possível apro ve itamento dos pontos fortes de ca da abordagem em trabalhos futuros .
1.4 Organização do Trabalho
Este traba lho enco ntra -se organ izado da forma que se segue: n a seção 2, uma re visão de lite ratu ra so bre inte roperab ilid ade de dados, a internet da s co isa s, web semântica , Ontolo gia s e su as formas de representa ção . Na seção 3, são apre sentado s traba lhos relacionados à interope rabilidade de dados envo lven do redes de senso res . Na seçã o 4, será apresentad a uma breve análise comparativa entre aborda gem
que não le va em conta o aspecto semântico e pesqu isas focadas na semântica dos dados. Na seção 5, são apresentadas as conside rações finais e indica çõe s de trabalhos futuros, se gu idos d as referencias bibliográficas, na seção 6.
2 REVISÃO DE LITERATURA
Fa z-se nece ssária uma re visão de literatu ra, com o o bjetivo de atin gir um emb asamento teórico sobre, redes de senso res interope rabilidade de dados semântica e sintática , a internet das coisas, web semântica, Onto lo gia s e suas formas de representação.
O enfoque desta p esqu isa é em rede de senso res, poré m por se tratar de um tema abrangente , serão abordadas com maior detalhe as caracte rística s de redes de senso res sem fio.
2.1 Redes de sensores sem fios
Quando um conju nto de senso res sem fio,, monitora de forma cooperativa a área de um determinado ambiente, eles formam uma rede de sensores sem fio (DARGIE; POELLABAUER, 2010) . Este tipo de rede possui cara cterísticas e re quisitos esp ecíficos. Na ve rdade essas redes funcionam como sistemas de aquisição de dados, realizando tarefas de sensoria mento de maneira distribu ída .
A obtenção dos d ados é feita por meio de nós sensores , conectados a pon tos chamados de sorvedou ros ou sink; que são conectados a pontos de sa ída de re de, conforme pode ser obse rvado na Figu ra 2.1.
Figura 2.1 - Modelo básico de rede de sensores (fonte:(TAVARES, 2002))
Contudo os senso res , se jam eles com ou sem fio , apresentam caracte rística s co muns que podem ser determ inantes, no momento em que é necessária a definição de qual sensor de ve rá se r empregado em uma aplicação e specífica. Um sensor é composto de quatro componentes básicos a saber: unidad e de sensoriamento, unidade de processamento, unidade de transmissão/recepção e unidade de energia. Ele pode também possuir, dependendo da aplica ção, uma unidade de loca lização, uma unidade de gera ção de energia e uma unidade de movim entação , de acord o com o que é apresentado na Figu ra 2.2.
Segundo FLORIDO 2008, uma rede de sensores sem fio pode ser representada em trê s camadas a saber: infraestru tura; p ilha de protocolo s; e ap licação, como mostra a Figu ra 2.3. A camada de infraestrutu ra está ligada às cara cterística s físicas e ca pacidades dos sensores , quantida de de sensore s e à estraté gia de emprego. Já a pilha de p roto colos refere -se à implementação d as dive rsa s camadas de protocolos e xi stente s em cada nó da rede. Finalizado a camada de aplicação rep resent a os inte resse s do usuário, que podem va ria r em função do conte xto em as ta refas de sensoriamento serão e xe cutadas p ela rede.
Figura 2.3- Estrutura geral de uma rede de sensores
De acordo com (TAVARES, 2002) e (DELICATO, 2005) , somente por meio de uma pilha de p rotoco los, é possíve l d escre ver toda estrutu ra de uma rede de senso res. A esta pilha de protocolo s são adicionadas dimen sões que rep resen tam os planos de ge renciam ento de energia, ge renciamento de mobilidade e gerenci ame nto de tarefas . A estru tura co nsiste de uma camada de aplicação, u ma camada de transpo rte, uma d e rede, uma de e nlace, e uma ca mada física . De forma análoga ao que foi descrito po r (FLORIDO, 2008) , os softwa res
da camada d e aplicação estã o condicionados às tarefas de sensoriamento . A camada de transp orte ajuda a manter o flu xo de dados caso seja necessário. A ca mada de rede é encarre gada do roteamento dos da dos . A camada de enlace, po r intermédio de seus protocolo s de ve estar ciente da ener gia disponível e ser capa z de minimiza r o núme ro de co lisões co m as transmissõe s vizinhas. A camada física lida com as necessid ades de um simples mas robusto sistema de modula ção e com a s té cnicas de transmissã o e re cepção. Além disso, os p lanos de energia , mobilidade e tarefas monitoram a energia, mo vimentação e distribuição de tarefas entre o s nós sen sores . Esses plano s aju dam os nós sensores a coordena r as tarefas de sensoriamento e redu zir o consum o total de ene rgia. O plano de ge renciamento de energia cu ida de como os nós sensores usam sua energia, como pode ser obse rvado na Figu ra 2.4.
2.2 Características e Protocolos de Redes de sensores sem fios
Vários proto colos são empre gados em redes de sensores. A escolha co rreta está direcionada a vários fatores. Dentre ele é possíve l cita r o tipo de se nsor, a topo lo gia de rede empre gad a, o que será monitorado, sob quais condições os sensores irão operar, o tempo de resposta espe rado, ou se ja, se os dados produ zidos se rão aplicados a um sistema de tem po real. Estes fatores constituem ca ra cterísticas que classificam os sen sores de d iferente s formas..
A Tabela 1, definid a por (RUIZ; CORREIA; VIEIRA, 200 4) , mostra a classificação do s sensore s quanto à configu ração .
Configuração
Composição Homogênea
Rede composta de nós que apresentam a mesma capacidade de hardware. Eventualmente os nós podem executar software diferente
Heterogênea Rede composta por nós com diferentes capacidades de hardware. Organização Hierárquica
RSSF em que os nós estão organizados em grupos (clusters). Cada grupo ter a um lıder (cluster-head) que poderá ser eleito pelos nós comuns. Os grupos podem organizar hierarquias entre si.
Plana Rede em que os nós não estão organizados em grupos Mobilidade
Estacionária Todos os nós sensores permanecem no local onde foram depositados durante todo o tempo de vida da rede.
Móvel Rede em que os nós sensores podem ser deslocados do local onde inicialmente foram depositados.
Densidade
Balanceada Rede que apresenta uma concentração e distribuição de nós por unidade de área considerada ideal segundo a função objetivo da rede.
Densa Rede que apresenta uma alta concentração de nós por unidade de área. Esparsa Rede que apresenta uma baixa concentração de nós por unidade de área. Distribuição
Irregular Rede que apresenta uma distribuição não uniforme dos nós na área monitorada.
Regular Rede que apresenta uma distribuição uniforme de nós sobre a área monitorada
Neste caso, aspectos como composiição, organ ização, m obilidade, densidade e distrib uição são conside rados.
Já a Tabela 2 m ostra a visão, pro posta pelo mesmo autor, da classificação do s sensores quanto ao sensoriamento.
S e n s o r i a m e n t o
Coleta
Periódica
Os nós sensores coletam dados sobre o(s) fenômeno(s) em intervalos regulares. Um exemplo são as aplicações que monitoram o canto dos pássaros. Os sensores farão a coleta durante o dia e permaneceram desligados durante a noite
Contínua
Os nós sensores coletam os dados continuamente. Um exemplo são as aplicações de exploração interplanetária que coletam dados continuamente para a formação de base de dados para pesquisas
Reativa
Os nós sensores coletam dados quando ocorrem eventos de interesse ou quando solicitado pelo observador. Um exemplo são as aplicações que detectam a presença de objetos na área monitorada
Tempo Real
Os nós sensores coletam a maior quantidade de dados possível no menor intervalo de tempo. Um exemplo são aplicações que envolvem risco para vidas humanas tais como aplicações em escombros ou áreas de desastres. Um outro exemplo são as aplicações militares onde o dado coletado é importante na tomada de decisão e definição de estratégias
A forma com o sensor irá se comportar é bem definida na Tabela 2, no que se refere a maneira com o os dados se rão coletados no ambiente em que será empre gados.
Já a tabela 3, também proposta por (RUIZ; CORREIA; VIEIRA, 2004), apresenta a classificação do s sensore s quanto a forma de comunicar, en volvendo atributo s co mo disseminação, transmissão e seus tipos, formas de alocação de canal e fluxo de informação. Cabe ainda destaca r que este con junto de informações será d etermi nante na escolha dos dispo sitivos, bem como o s protoco los de co municação.
Classificação segundo a Comunicação Disseminação
Programada Os nós disseminam em intervalos regulares. Contínua Os nós disseminam os dados continuamente.
Sob Demanda Os nós disseminam os dados em resposta à consulta do observador e a ocorrência de eventos.
Tipo Conexão Simétrica
Todas as conexões existentes entre os nós sensores, com exceção do nó sorvedouro têm o mesmo alcance.
Assimétrica As conexões entre os nós comuns têm alcance diferente.
Transmissão
Simplex Os nós sensores possuem transceptor que permite apenas transmissão da informação.
Half-Duplex Os nós sensores possuem transceptor que permite transmitir ou receber em um determinado instante.
Full-duplex Os nós os sensores possuem transceptor que permite transmitir ou receber dados ao mesmo tempo.
Alocação de Canal
Estática
Neste tipo de rede se existirem “n” nós, a largura de banda é dividida em “n” partes iguais na frequência (FDMA – Frequency Division Multiple Access), no tempo (TDMA – Time Division Multiple Access ), no código (CDMA – Code Division Multiple Access), no espaço (SDMA – Space Division Multiple Access ) ou ortogonal (OFDM – Orthogonal Frequency Division Multiplexing ). A cada nó é atribuída uma parte privada da comunicação, minimizando interferência. Dinâmica Neste tipo de rede não existe atribuição fixa de largura de banda. Os
nós disputam o canal para comunicação dos dados.
Fluxo de Informação
Flooding
Neste tipo de rede, os nós sensores fazem broadcast de suas informações para seus vizinhos que fazem broadcast desses dados para outros até alcançar o ponto de acesso. Esta abordagem promove um alto overhead mas está imune às mudanças dinâmicas de topologia e a alguns ataques de impedimento de serviço (DoS – Denial of Service ).
Multicast Neste tipo de rede os nós formam grupos e usam o multicast para comunicação entre os membros do grupo.
Unicast
Neste tipo de rede, os nós sensores podem se comunicar diretamente com o ponto de acesso usando protocolos de roteamento multisaltos.
Gossiping Neste tipo de rede, os nós sensores selecionam os nós para os quais enviam os dados.
Bargaining Neste tipo de rede, os nós enviam os dados somente se o nó destino manifestar interesse, isto é, existe um processo de negociação.
A idéia das tabelas apresentada s é dar noção apro ximada diversidade de indicadores que um projetista de ve faze r uso, para uma adequada impleme ntação e implantação de uma rede de sensores.
A caracte rísticas d as redes de senso res fomentaram demandas de criação de inúmeros protocolo s de comunição, nas diversas camadas de sua estru tura.
Tabela 4 – Amostragem da evolução dos protocolos em redes de Sensores sem fio
Camad a Protoc olos.
( R U I Z e t a l . , 2 0 0 4 ) ( D AR G I E; PO EL L AB A U E R , 2 0 1 0 ) Red e D D , S P I N , S A R , M U L T I , S T O R M , P R O C , T i n y B e a c o m i n g , L E A C H , L E A C H - C , T E E N , P E G A S I S , I C A , G E O M O T E , G E A R , G P S R
Protocolos de roteamento de dados centarlizados
S e n s o r P r o t o c o l s f o r I n f o r m a t i o n v i a N e g o t i a t i o n S P I N S P I N - P P , S P I N - E C , S P I N - B C , S P I N - R L D i r e c t e d D i f f u s i o n R u m o r R o u t i n g G r a d i e n t - B a s e d R o u t i n g
Protocolos de Roteamento Proativos
D e s t i n a t i o n - S e q u e n c e d D i s t a n c e V e c t o r ( D S D V ) O p t i m i z e d L i n k S t a t e R o u t i n g ( O L S R )
Protocolos de Roteamento sob Demanda
A d H o c O n - D e m a n d D i s t a n c e V e c t o r ( A O D V )
D y n a m i c S o u r c e R o u t i n g ( D S R )
Protocolos de Roteamento Hierárquico P E G A S I
L E A C H
Protocolos de Roteamento baseados em Localização U n i c a s t L o c a t i o n - B a s e d R o u t i n g G P R S , G A F , M u l t i c a s t L o c a t i o n - B a s e d R o u t i n g S c a l a b l e P o s i t i o n - B a s e d M u l t i c a s t ( S P B M ) G e o c a s t i n g G E A R , G F P G P r o t o c o l o s d e R o t e a m e n t o b a s e a d o s e m Q o S S A R , S P E E D , M M S P E E D Enlac e S M A C , A R C , T M A C , B -M A C , D E - -M A C , T R A -M A C S M A , M A C A , M A C A W , M A C A b y I n v i t a t i o n , I E E E 8 0 2 . 1 1 , I E E E 8 0 2 . 1 5 . 4 e Z e e g B e e C o n t e n t i o n - B a s e d M AC P r o t o c o l s P o w e r A w a r e M u l t i - A c c e s s w i t h S i g n a l i n g S e n s o r M A C T i m e o u t M A C P a t t e r n M A C R o u t i n g - E n h a n c e d M A C D a t a - G a t h e r i n g M A C P r e a m b l e S a m p l i n g a n d W i s e M A C R e c e i v e r - I n i t i a t e d M A C H yb r i d M AC P r o t o c o l s Z e b r a M A C M o b i l i t y A d a p t i v e H y b r i d M A C Física T r a n s m i s s ã o R F , Ó p t i c a e I n f r a v e r m e l h o . T r a n s m i s s ã o R F , Ó p t i c a e I n f r a v e r m e l h o . S o u r c e e C h a n n e l e n c o d i n g ,
A Tabela , mostra, uma amostra gem de protoco los, da s camadas física s, de enlace e camada de rede, cobrindo um inte rvalo tempora l que en vo lve os trabalhos de (RUIZ; CORREIA; VIEIRA, 2004) e de (DARGIE; POELLABAUER, 2010 ) . Não foram le va dos em conta, protocolo s ligados à se gurança, gere ncia de ene rgia, etc. De sta forma é notório que há uma constante e volução dos proto colos, em função das caracte rística s de configuração , sensoriamento e comunicação.
Contudo cabe salie ntar, que todos estes conjunto s de p rotocolos têm a finalidade de transportar o dado cole tado pelo nó sensor, no ambiente que ele se encontra instalado. Em seguida, transpo rtá -lo pelas diversa s camadas e entrega r valo res, se ja m eles numérico ou textuais, a camadas de aplica ção. Somente a partir deste momento, o dado passa a ser trabalhado e p ode se torna r informação rele vante. É neste conte xto, na camada de aplicação, que a questão semâ ntica, tem papel fundamental, pois o conte xto semântico poderá muda r a inte rpretação do dado coletado, por meio de uma interpreta ção semântica dos dados, será po ssíve l interoperar e in tegra r o s dados de uma re de de senso re s hetero gêneos.
2.3 interoperabilidade de dados semântica e sintática.
Segundo (PA RK; RAM, 2004) , o gerenciamento de dados em ambientes hetero gêneos é um grand e desafio.. Informações podem se r produ zida s e arma zenadas em vários formatos, conflita ntes. Ao in vé z de apenas faze r o processamento dos dados é p reciso que estes dados possam ser e xp ortados pa ra outras ap licações. Estabelece r a interope rabilidade semântica entre fontes de informação hetero gêne as e distribu íd a s, ou seja, como o da dos de vem se r a nalisado s pela s parte, tem sido um problema crítico despertando o interesse de pesqu isado res (COMPTON et a l., 201 2) .
Diferentes inte rpre tações de mesmo dado tornam a tarefa de inte gra r e xtremamente difícil, po is cada fonte de dado pode operar dentro de um contexto diferente, o que le va a uma extensa
hetero geneidade semântica (MADNICK, 1999 ) . A interoperab ilidade semântica oferece a possib ilidade de resolver conflitos semânticos decorrente s de d iferenças de sign ificados imp lícitos, criando um ambiente semanticamente compatível . Já a interope rabilidade sintática , que de veria traba lh ar em conjunto com a semântica, p ermite que vários componentes de software se comuniquem, embora suas lin gua gens de implementação, interfaces e plataformas de exe cução s e jam diferentes, contudo sem se preocupar com o co ntexto semântico . Observa -se que padrões como XML e W eb Services b aseado s no SOAP ( Simp le Obje ct
Access Protoco l ), UDDI ( Universal, Description, Discove ry, and Integration ) e W SDL (W eb Service Description Language ), possam
resolver p roblemas de interope rabilid ade em nível de aplica ção . De sta forma a interope rabilidade sintática dá uma solução de tecnolo gia , enquanto a inte roperab ilidade semântica oferece uma solução semiótica , lin gu ística e filo sófica. A con cepção de um ambiente semanticamente interoperá ve l, implica em detectar e resolver conflito s de compatibilidade s na semântica de dados e de estrutu ras.
2.4 A internet das coisas.
A Internet das Coisas (In ternet of Things ) va i unir o mu ndo digita l ao mundo real, pe rmitindo que os ob jetos façam parte dos sistemas de informação. Com a Internet das Co isas pode-se inse rir inte ligência à infraestrutu ra física que mo dela a sociedade.
Segundo os estudos de (GUBBI et al., 2013) , é notório o crescimento do nu mero de pesquisas realizadas no Go ogle ace rca do assunto inte rnet da s coisas , como pode ser obse rvado na Figu ra 2.5.
Figura 2.5 - Crescimento nas consultas realizadas no Google sobre Idc Fonte:(GUBBI et al., 2013)
Com tecnolo gia s miniat u rizadas e inte ligência in clu ída n os limites mais e xterno s das redes, é possíve l que proce sso s de gestão e operação d e cid ades sejam descentra lizados , e m virtude da inteligência in clu ída. Decisões poderão se r tomad as loca lmente, aumentando o desempenho, a escalabilidade e o tempo de resposta das decisões. S e nsores instalados em um automóve l podem en via r sinais em tempo real a um algoritmo , que poderá ser e xecutado em um processador no próprio ve ícu lo . Pro duzindo desta maneira, de cisões que podem melho r a segu rança d e sua condução . Ou informações direcionadas a uma centra l, podem monitorar o percurso, identifica r possíve l furto, bem como analisar o comportamento do condutor no trânsito.
Atualmente o significado da intern et da coisas acaba sendo associado s simple smente a simple s dispositivos va i mu ito além do uso de Radio -Frequen cy IDentification ( RFID). Apesa r d o termo esta r
associado ao s Auto -ID Lab s, u ma rede mundial acadêmica de laborató rio s de in ves tigação no domínio da rede RFID e tecnologias de sensoriamento emergentes . A inte rne t das Coisa ( IdC) envo lve coisas que têm identidade s e personalidades virtua is que opera m em espaços inteligentes utiliza ndo interfaces inteligentes pa ra se conectar e se comunicar dentro d o conte xto do usu ário, social e ambiental.
Segundo a Figu ra 2.6, o parad igma formado pela con ve rgência de três conjunto s de visões, constitu i a verdadeira “internet das coisa s”. Ela é rep resentad a pela inte rseção da s visões orientada a coisas, mais ligada aos d ispo sitivos que identifica m unicamente os objetos; visõe s orientadas a intern et, que se p reocup am em conectar as coisas na rede mundial de computadores e finalmente a visão orientada a semân tica que tem como objetivo oferecer o co ntexto ade quado, possib ilitando a correta inte rp retação das coisas.
A IdC é a arqu itetu ra que pode permitir a implantação de serviços e aplica ções indep endentes federados, cara cterizad a pe lo ele vado grau de autonomia na captura de dad os, transferência de evento s, conectividade de rede e interoperabilidade. (ATZORI; IERA; MORABITO, 2010) .Este pode ser co nsiderado o ponto de inte rse ção entre a visão orientada a coisas e a visão orienta da a internet. Portanto, questõe s relacionadas com a forma de representa r, arma zenar, conectar, arma zenar, pesquisar e organ iza r as informações ge radas pela IdC, são um desafio. Neste conte xto, tecnologias semânticas pode m desempenhar um pape l fundamental. Na ve rdade, podem explo rar so luções de modelagem apropriadas pa ra a descrição das coisa s, além de poder empre ga r o raciocín io sobre os dados ge rados pela Intern et das coisas.
Buscando um maior detalhamento técnico a ce rda dos d ispositivos que compõem a Id C, os dispositivos chamados de Tag (etiqueta ) RFID normalmente, são passiv o s, ou se ja, não possuem, a bordo, de fontes de alimentação . A energia necessária para a transmissã o d e seu ID, é retirada do sina l d e consulta receb id o, transm itid o po r um leito r RFID , normalmente instalado nas pro ximida de s. Este sinal ge ra uma co rrente na antena do disp ositivo e , por ind ução, uma co rrente que será utilizada para forn ecer energia a o microch ip que irá transmitir a ID d a etiqueta. Usualmen te , o ganho ( potê ncia do sina l re ceb ido pelo le ito r divid ida pela energia do sinal transmitido pelo mesm o leito r ) que caracte riza estes sistemas, é muito baixo. No entan to, graças às antenas altam ente diretivas utilizadas pelos leito res, o sinal emitido por
TagRFID podem ser receb ido s em uma faixa de rádio que alcan ça algun s metros A transmissão pod e ocorre r em várias bandas de frequência que vão desde as baixa s frequências ( L F ) e m 124-135 kHz até altas fre quências (UHF) de 860 -9 60 MHz que tem o maior alcance .
No entanto , há e tiquetas RFID qu e recebem alimen tação por baterias. Neste caso , pode-se ide ntificar dois tipos semipassivas, ativas. As semipassiva s alimenta m o dispositivo , en quan to não recebe o sinal p ro ven iente do leito r , momento em que para de alimentá -lo e passa funcionar do modo passivo.
Redes de senso res também vai dese mpenhar um papel crucial na Internet da s co isa s. Na ve rdade, e les podem coopera r com sistemas RFID para me lhor acom panhar o estado das coisas, ou seja, a sua localiza ção, temperatura, mo vimentos, etc Como tal, eles podem melhorar o conhecimento acerca de u m determinado ambiente e, assim, agir como mais u ma ponte entre o mudo físico e o mundo digita l. (ATZORI; IERA; MORABITO, 2010)
O projeto EU FP7 IoT.est1 (Inte rnet of Things En viro nment for Service Creation a nd Testing ), p rete nde criar um se rviço de criação orientado a teste s e ambiente de implementação para Internet das Coisa s. Se rviços de negó cio s h abilitados . Uma ontologia pa ra descre ve r os conceitos do domín io da Internet das coisas , tais como Recursos e Se rviços tem sido desen vo lvido. A ontolo gia será utilizada para apoiar o s proc essos de recu rsos e serviço s de descoberta , d e composição , de te ste, de adaptação e de compensação.
1
2.5 A web semântica e suas possibilidades.
A internet alte rou de forma sign ificativa a forma de compartilha r conhecimento, red uzindo as barreira s de acesso e publica ção em um espaço globa l d e informação.. Mesmo estando os documentos conectados, se gun do (BERNERS -LEE et al., 2010) , os d ados ainda se apresentam, em sua maioria, como CSV, XML ou cod ificado por meio de HTML, lin gua gem que não permitem a inserção ou repre sentação adequada de conteúdo semântico inteligíve l po r a gente s e software s de raciocínio . Em virtude dessas poucas po ssibilidades de representa ção sem ântica , a estrutu ra semântica fica p rejudicada .
De acordo com o que vem sendo apresentado por pesquisadore s focados no assunto (BERNERS-LEE et al., 2010) e (BREITMAN, 2010 ) , a web semântica tra z a possibilid ade de int rodu zir características semânticas (in serçã o de conceito s, vincu lados a do mínio s do conhecimento, qu e contextua li za m os dados ) em conteúdos não
estrutu rados, ta is como textos livres, página s em HTML. Como exemp lo de caracte rística semântica pode -se imagina r um documento contendo informações de frequência card ía ca de uma pessoa. Caso estes va lo re s se refiram a uma pessoa inte rnada em um centro de terapia intensiva os va lore s serão analisados se gu ndo o contexto semântico de pacientes crítico s, contudo se o s m esmos valo res estivessem associado s a um pessoa correndo em uma academia, teríamos uma interp retação diferente, em virtude do novo co ntexto . Esta s caracte rística s fazem com que as informações contida s nestes tipos de
documentos possa m ser p rocessá ve is por meio de comp utadores. Essa é a proposta re vo lucioná ria do que é a W eb Semântica, ino vadora forma de inserir conteúdo inteligíve l por máqu inas, inclusive em documentos web (BERNERS-LEE e t al., 2001) . Desta maneira, por exemplo, a gentes de software s p oderiam au x ilia r uma paciente encontrar um mé dico o rtopedista e um tratamento de fisiote rapia le vando em conta as suas disponib ilidades de horário, e a pro ximidade do local de mora dia da paciente. Para (BREITMAN, 2010) , a ideia centra l da web semântica é ca tegoriza r a informação de maneira padronizada, facilitando o seu aces so.
A inserção de conteúdo semântico possui algumas ve rtentes em sua aplicação. Cabe destacar que pod e -se adicionar conteúdo por meio de metadados, co mo é o caso do Du blin Co re Metadata Initiative2, que é um esquema de metadados que visa descre ver ob jeto s digitais, tais como, vídeo s, son s, ima gens, te xtos e sites na web. Po de -se desta car o PROV3 vocabu lário para descre ve r pro veniên cia , ou se ja, a origem de conteúdos na we b, já descrito em lin gua gem O W L4(W eb Ontology
Language)). Um outro esquema de representa ção dado s que mere ce
ser citado é o Fo af5 (Friend of a friend ), que viabiliza a criação de página s descre ven do pessoas, suas relaçõe s, suas criações, ações e preferências, sen do considerado uma fe rramenta poderosa em processamento e análise de dados ligados a redes socia is. Já na área de redes é possíve l observar in icia tivas apoiadas pe lo W 3C( W orld W ide 2 disponível em http://dublincore.org/ 3 disponível em http://www.w3.org/TR/2012/CR-prov-o-20121211/) 4 Disponível em http://www.w3.org/TR/owl2-overview/ 5 disponível em http://www.foaf-project.org
W eb Consortiu m), como a Se mantic Sensor Network (COMPTON et al.,
2012), ontolo gia que introdu z conce itos de web semântica em redes de sensores.
2.6 Ontologias
A pala vra ontolo gia , oriunda do gre go ontos e logo i, que tra z como significado " conhecimento do se r". Em sua conceitua ção filosófica , trata do se r en qua nto ser, isto é, do ser con cebido como tendo uma nature za comum que é inerente a todos e a cada um dos seres. Tendo como seu registro mais prim itivo, escrito em latim, o tra balho Ogdoas Scholástica, de Ja cob Loard (Lorha rd us) em 1606. Tra ta -se de um livro de esco la p rimá ria, que desta ca o uso Lorha rd de árvore s diagramáticas pa ra repre sentar o con hecimento. (SAL M JUNIOR, 2012 )
Seguindo um vié s que valo riza uma forma de representar conhecimento mais sofisticad o, liga do aos sign ificado s filosóficos de cada objeto a ser rep resentado. Pode -se verifica r uma forma de catego rização do conteúdo semântico associada a um modelo formal de representa ção do conhecimento chamado de ontologia. São muitas as definições de pesqu isado r es ace rca da pala vra on tolo gia. Pa ra (NECHES et a l., 1991), uma ontologia define os termos básicos e relaçõe s garantind o um vocabu lário d e uma área, bem como as regras para combinação dos termos e relaçõ es que definem as extensõe s do próprio vocabu lário. Para (GRUBER, 1995), ontolo gia s são modelos formais de especificações e xp lícitas de con ceitualiza ções compartilhadas. E nquanto (BORST, 1997) acrescenta que se trata de
uma teoria ló gica que propo rciona uma exp lícita e parcia l conceitua lização Um conjunto de a xiomas ló gicos p rojetados que são responsá ve is pelo sentido pretend ido de um vocábu lo. Ainda segund o GUARINO et a l.; (2009) não é cab íve l compa rar ontologia com as ciências e xpe rime ntais, que visam à descoberta e a modelagem da realidade sob uma determ inada perspectiva. A ontolo gia centra -se na nature za e e stru tura das coisas e m si, independente de qua isque r outras considera ções ou de sua real existência. Nu ma visão mais pró xima da ciência da computação GANGEMI e PRESUTTI (2009) afirmam que onto logia s c omputacion ais, no conte xto d e sistemas de informação são artefatos que co dificam uma descrição de um determinado mundo(rea l, contra factual, possíve l, impossível, dese jado, etc.). O W orld W ide W eb Consortiu m - W 3C (2004), afirma que uma ontologia define os termos usados na descrição e re presentação de uma área do conh ecimento, a definição de cla sses(ou conceitos), que são coisas ge ra is n o domín io de intere sse e suas re laçõe s(ou atributos) que a s co isas pode m ter. Se gundo (GOMES, 2012 ) onto logia s oferecem subsídios para u ma descrição rica das informações atra vés de conceitos e in stân cias que, quando associado s a cláu sulas ló gicas, permitem a descob erta de informaçõe s implícita s. O W 3C ainda destaca que onto logias e outras tecno lo gia s semânticas pode m ser a c ha ve para redes de sensores. Esta união p ode facilitar a in teroperabilidade e inte gração semânticas .
2.6.1 Linguagens para Representação de Ontologias.
Em meio à necessidade de rep rese ntar o conhecimento contido nas ontolo gia s. Na década de 90, iniciativas ba seada s em lógica de 1 ª ordem, tais como o desen vo lvimento da lin gua gem KIF( Knowledge
Interchange Fo rma t ) criada por Micha el Genesereth e Richard Fikes da
DARPA knowledge Sharing Effo rt.
Ao passo que a qu antidade de conteúdo na web aumenta, surgem nova s lin gua gens que rep resentam ontologias. Essas lin gua gens, em sua maioria, são do tipo Markup(L ingua gens de Ma rcação genérica s baseadas no uso de tags), como XML( Extensible Ma rkup Language ), RDF(Resou rce Description Fra me work ) e OW L(W eb Ontology Language) (BREITMAN, 2010) . O XML é uma lin guagem que possibilita
a descrição de texto s de maneira estrutu rada. Sen do um padrão definido pelo W 3C a lin guagem RDF tem a possibilidade de oferecer as primitiva s básicas para a construção de ontologias simp les. Visto que esta lin gua gem apresenta limitaçõe s, porque não possui cone ctivo s lógico s pa ra repre sentar ne gação , disjunção, conjun ção, etc. Fa zend o com que ontolo gia s mais rica s em propriedades desta nature za não possam ser descritas por esta lin gua gem. Apesar das limita ções por meio da camada RDFS (RDF-Sch e ma), e xtensão d o RDF, pode-se constru ir h iera rquias, classe s, subclasses, propriedades e subpropriedades. Segundo (LASSIL A et al., 1998) a lin gua gem RDF , representa metada dos sobre recu rso s da W eb, incluin do coisas que podem ser identificadas, a inda qu e não possam ser diretamente recuperada s. Re cursos são descritos , por meio de termos de
propriedades e va lores de propriedades como um grafo, cujos nós e arcos repre senta m os recursos; suas propriedades e va lore s em declara ções na forma de trip las , no formato de sujeito (re curso a se r descrito) , predicad o (prop riedade do recurso sendo descrito) e objeto (valo r asso ciado ao sujeito ). Recursos e pro priedades sã o representado s po r URIs (Un ive rsal Re source Id entifie rs ) Ex: http://e xample.com / . Pode-se ainda fazer referncia a URI e xte rna s como por exemplo, a propriedade “creator” pertence a o padrão Dublin Core, com a URI :http://purl.org/d c/ele ments/1.1/creato r .
Desta maneira a repre sentação d e tripla João(su jeito), e o criador(creator –predicado) do livro(objeto).
Figura 2.7 – Representação em forma de grafo de tripla RDF.
Grafo descrito na Figura 2.7 e scrito da segu inte forma em RDF:. <rdf :RDF
xm lns:rdf ="http://www. w3c.org /199 9/02/2 2 -rdf -synta x-ns #" xm lns:e x="http://dat a ware.n ce.uf rj.br/exemplo #">
xm lns:dc=" http://pur l.org /dc/eleme nts/1. 1/#>r <rdf:Description rdf:about=“#João">
<dc:creator>
<ex: livro rdf:resource=“http://.../rededesensores.html”/> <ex: livro>
</dc:creator> </rdf:Descriptio n> </rdf:RDF>
O RDFS, possibilita a definição de classes e prop rie dades por meio das se gu inte s estrutura s : rdf:type – tipo de relacionamento;
#João
#http://.../rededesensores.html” creator
rdfs:subClassOf – define uma relação de hierarquia entre classe e
subclasse; rdfs:s ubPropert yOf – define uma relação de hierarquia entre p ropriedade e subprop riedade; rdfs:domain – restringe as instâncias de uma propriedade à descrição de uma cla sse particu lar; · rdfs:ran ge – restringe as instâncias de uma propriedade a valores contidos em instân cias de uma classe particula r.
As plataformas RDF e RDFS permitem a represe ntação de modelos primitivos que lidam com a organização de vocabulários e m hiera rquias. No entanto, muitos outr o s recu rso s não são conside rados, como combinação e disjunção de classe s, escopo local de propriedades, re strições de card inalidade e outras caracte rística s especia is de p ropriedades, como unicidade, transitividade e in versib ilidade. A lin gua gem OW L foi então proposta como uma alternativa mais rica em recursos e co m mais poder de exp ressão que a plataforma RDF. No entanto, sua comple xidade impossibilita um processamento eficiente pelo s racio cinadore s. Pa ra isso a lin guagem foi subdivid ida em sublin gua gens , que pro vêm diferentes níveis de exp ressividade, atendendo diferentes re quisito s. A OW L Lite atende re quisitos de classifica ção hie rárquica e restrições simple s. Esta sublin gua gem estende a lin gua ge m RDF, mas não usa todas a s caracte rística s da lin gua gem OW L. A OW L-DL usa o vo cabulário OW L completo. Contudo , OW L -DL está sujeita a algumas restrições. Com a OW L-DL busca-se obter o máximo de exp ressividade, se m comprometer a complete za e decidib ilidade. De sta maneira pode -se garantir que todas as conclusõe s sejam computá ve is e que se jam rea lizadas em um
tempo finito; OW L full oferece expressividade máxima somada à libe rdade sintática da lingua gem RDF, sem oferecer qualque r garantia computacional. OW L full pode ser entendida como uma extensão irrestrita de RDF , e nquanto OW L -DL pode ser vista como uma extensã o restrita de RDF co m exp ressividade .
O conjunto de restrições e proprieda des, baseados em lógica de 1ª ordem, descritos de forma resumida na Tabela , demonstra a rique za de conteúdo que a lingua gem pode proporciona r representando ontologias. Esta estrutu ra pe rmite que pro grama, chamados de racio cinado res, a pro veitando -se d os sign ificados lógico s das exp ressões contid as na lin gua gem, possam rea liza r in ferências. Isso significa que podem produzir conhecimento a partir do s conceitos de lógica de 1 ª ordem.
Tabela 5 – Resumo das principais classes e restrições da linguagem OWL. V e r s ã o C a t e g o r i a N o m e D e s c r i ç ã o O W L F U L L O W L DL O w l L it e I g u a l d a d e e D e s i g u a l d a d e E q u i v a l e n t c l a s s u s a d a p a r a d e c l a r a r c l a s s e s s i n ô n i m a s , p o s s i b i l i t a n d o i n f e r i r q u e c l a s s e s e q u i v a l e n t e s t ê m a s m e s m a s i n s t â n c i a s . S a m e A s u s a d o p a r a c r i a r d i f e r e n t e s n o m e s p a r a u m m e s m o i n d i v í d u o E q u i v a l e n t P r o p e r t y s u b p r o p r i e d a d e d e s a m e A s , u s a d a p a r a d e c l a r a r p r o p r i e d a d e s s i n ô n i m a s , p o d e n d o i n f e r i r q u e i n d i v í d u o s r e l a c i o n a d o s , p o r m e i o d e u m a p r o p r i e d a d e t a m b é m o s ã o u s a n d o p r o p r i e d a d e s s i n ô n i m a s D i f e r e n t F r o m e s t a b e l e c e r e l a ç ã o d e d i f e r e n ç a e n t r e i n d i v í d u o s . I n d i c a q u e d o i s n o m e s n ã o s e a p l i c a m a u m m e s m o i n d i v í d u o . A l l D i f e r e n t : m o s t r a r q u e i n d i v í d u o s e m u m g r u p o s ã o m u t u a m e n t e d i s t i n t o s . C a r a c t e r í s t i c a s d e p r o p r i e d a d e s I n v e r s e O f i n d i c a o s e n t i d o i n v e r s o d e u m a p r o p r i e d a d e P , o n d e p a r a P ( x , y ) e x i s t e u m i n v e r s o P 1 ( y , x ) e v i c e v e r s a . T r a n s i t i v e P r o p e r t y P é p r o p r i e d a d e t r a n s i t i v a q u a n d o , S y m e t r i c P r o p e r t y U m a p r o p r i e d a d e P é s i m é t r i c a q u a n d o , P ( x , y ) ↔ P ( y, x) F u n c t i o n a l P r o p e r t y E m P ( x , y ) , s ó s e t e m u m ú n i c o v a l o r d e y p a r a c a d a i n s t â n c i a d e x , o u s e j a , c a r d i n a l i d a d e m í n i m a 0 e c a r d i n a l i d a d e m á x i m a 1 I n v e r s e F u n c t i o n a l P r o p e r t y : i m p l i c a q u e a i n v e r s a d a p r o p r i e d a d e é f u n c i o n a l R e s t r i ç õ e s d e q u a n t i f i c a d o r e s s o b r e p r o p r i e d a d e s A l l V a l u e s F r o m : d e c l a r a d a e m r e l a ç ã o a u m a p r o p r i e d a d e , i n d i c a a q u e c l a s s e C , a i n s t â n c i a d e y , a s s o c i a d a à p r o p r i e d a d e d e v e r á p e r t e n c e r . O n d e , ( P ( x, y ) ↔ y C ) . S o m e V a l u e s F r o m d e c l a r a d a e m r e l a ç ã o a u m a p r o p r i e d a d e , i n d i c a a q u e c l a s s e C , a o m e n o s u m a i n s t â n c i a d e y , a s s o c i a d a à p r o p r i e d a d e d e v e r á p e r t e n c e r . O n d e , ( P ( x, y) ↔ y C ) ’ R e s t r i ç õ e s d e C a r d i n a l i d a d e m a x C a r d i n a l i t y m i n C a r d i n a l i t y D e f i n e m c a r d i n a l i d a d e m á x i m a e m í n i m a d e u m a p r o p r i e d a d e e m r e l a ç ã o a u m a c l a s s e . C l a s s e d e I n t e r s e ç ã o I n t e r s e c t i o n O f u s a d a p a r a d e c l a r a r i n t e r s e ç õ e s d e c l a s s e s c o m n o m e e r e s t r i ç õ e s . D a d o s n a o n t o l o g i a D a t a t y p e s O s t i p o s d e d a d o s O W L s ã o e m p r e s t a d o s d e R D F e X M L S c h e m a . H e a d e r s P o s s i b i l i t a m a i n c l u s ã o d e o n t o l o g i a s , r e l a c i o n a m e n t o s , e i n f o r m a ç õ e s g e r a i s s o b r e a o n t o l o g i a . A n n o t a t i o n s I n d i v í d u o s , p r o p r i e d a d e s , c l a s s e s e c a b e ç a l h o s d a s o n t o l o g i a s p o d e m r e c e b e r a n o t a ç õ e s ; R e s t r i ç õ e s O W L D L e O W L -F u l l o n e O f u s a d o p a r a d e s c r e v e r c l a s s e s a t r a v é s d a e n u m e r a ç ã o d e i n d i v í d u o s ; h a s V a l u e p e r m i t e q u e u m a p r o p r i e d a d e t e n h a u m c e r t o i n d i v í d u o c o m o v a l o r . U m i n d i v í d u o s e r á m e m b r o d e t a l c l a s s e s e m p r e q u e p e l o m e n o s u m d o s v a l o r e s d a s p r o p r i e d a d e s f o r i g u a l a o v a l o r d o r e c u r s o h a s v a l u e . d i s j o i n t W i t h d e c l a r a q u e c l a s s e s s ã o d i s j u n t a s e n t r e s i . u n i o n O f , c o m p l e m e n t O f e i n t e r s e c t i o n O f U s a d a s p a r a d e s c r e v e r c o m b i n a ç õ e s b o o l e a n a s d e c l a s s e s e r e s t r i ç õ e s . C l a s s e s c o m p l e x a s e x t e n s ã o O W L f u l l p a r a d e c l a r a ç ã o a r b i t r á r i a d e c l a s s e s c o m p l e x a s e m d i v e r s a s e s t r u t u r a s n ã o p e r m i t i d a s e m O W L L i t e . T a m b é m e m OW L f u l l c l a s s e s p o d e m s e r t r a t a d a s c o m o i n d i v í d u o s , i s t o é , i n s t â n c i a s d e o u t r a s ( m e t a ) c l a s s e s .
3 TRABALHOS RELACIONADOS
Nesta seção se rão apresentados a bordagen s rela cionados à interope rabilidade de dados de senso res hete ro gêneos . Serão descrito s os traba lhos de (COMPTON et al., 2 012) sob re SSN(Se mantic Senso r
Network ), de (BRANDT et al., 201 3) que trata de um proposta e
exemplo de uso de interoperab ilida de semântica, o de (JIMENEZ -FERNANDEZ; DE TOLEDO; DEL POZO, 2013a ) que apresentam alternativa s viá veis a inte roperab ilida de entre sen sores sem conside ra o enfoque semântico
3.1 Semantic Sensor Network(SSN).
Conforme descre ve (COMPTON et al., 2012) , de março de 2009 a setembro de 2010, um grupo de 41 pesqu isado res de 16 organ izaçõe s diferentes se jun taram a e quipe de 20 pesqu isad ores do W 3C, motivados pela po ssib ilidade de tra balhar com ontolo gia s ligadas a sensores , semântica de sensores web e semântica de redes de sensores. Além d a observância de que os pad rões(SensorML, SW E comom), desenvo lvidos pelo Open Geospatial Conso rtium(OGC ), pa ra sensores web do tipo(SW E) estarem sendo sub stitu ídos . Em substitu ição, abord agens baseadas n as lin gua gens de web semântica desenvo lvidos pe la W 3C, em especial OW L DL. Outro fator motivaciona l da criação da onto lo gia SSN e que me canismos que suportam anotaçõ es semânticas, pod em favore cer a interoperab ilidade e inte gração de serviços. Tecnolo gias semântica s po dem ajudar no
ge renciamento e em consultas combinando sens ores e observaçõe s de dados. Deste mod o p ossib ilita ao usuário final traba lha r sob um no vo níve l de ab stra ção , ao in vé s de esta r focado em detalh es técnicos de formatação e integração, o foco passa a ser trabalha r com conceitos de domínios e specíficos e restrições qualitativas. Os re cursos da web semântica possibilitam a ação de agentes de software, de forma automática ou não , cole tar dados, e xe cutar ra cio cínios com base na s propriedades e restrições definidas. Compa rtilh ar informações semânticas não so mente auxiliam na inte gração de dad os de múltip la s fontes, mas também ajuda na inte gra ção de no vos dado s nos conte xtos temporal e espa cial. A onto logia é baseada nos se guintes conce itos: sistemas, p rocessos e observaçõe s. Isso possibilita a descrição da estrutu ra física e de processamento de sensores. Sensores não se limitam a dispo sitivo s físicos de sen soriamento. Um se nsor é qua lquer coisa que pode e stimar ou ca lcu lar o va lor de um fenômeno , portanto, um dispositivo, p rocesso computacio nal ou a combina ção de ambos, poderia desempenhar o papel de um sensor. A rep re sentação de um sensor na ontolo gia une o que mede, os fenômenos (domínio ), o senso r físico (o d ispositivo ) e suas funções e processamento (os modelos).
A ontologia complet a consiste de 41 conceitos e 39 propriedades de objeto, além de herdar diretamente de 11 conceitos DUL (onto lo gia DOLCE UltraL ite 6) e 14 propriedade s d e objeto de DUL. A SSN7 está organizada, conce itualmente, porém não fisicamente, e m dez módulos, a saber: desen vo lvimento (Dep loymen t ), sistema ( syste m), re strição de
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Disponível em http://lov.okfn.org/dataset/lov/details/vocabulary_dul.html
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operação (OperatingRestriction ), p la taforma do site (Platfo rmSite ), dispositivo (device ), pro cesso (Pro ce ss), e squeleto (Skeleton), dados (data), capacidade de medição ( me asure men t capab ility ), b loco de restrições (Re strictionBlock ). Os mód ulos, seus relacio namentos e as classes que constituem cada módulo podem ser vistos na Figu ra 3.1.
Figura 3.1 – visão geral da SSN, classes e propriedades
O módulos podem ser usados para repre sentar aspectos particula res de um sensor, como por exemplo forma de sensoriamento, ou seja, a mane ira com o d ispo sitivo capta a lgo no ambiente monitorado; como o sensor foi desen vo lvido;como pode ser insta lado, além de como o mesmo se comporta em função do ambiente em que pode ser empre gad o.
As prin cipa is classe s da SSN possue m um alinhamento, ou seja, um link com conceitos que apresentam sign ificados e quivalente s em
outra ontolo gia. A ontologia a linhada com a SSN é a DOLCE Ultralite , que se trata de uma simplifica ção da ontologia DOLCE L ite -Plus [REF] Libra ry,com conce itos ade quados a conte xtos físicos e sociais, A Figu ra 3.2 mostra este a linhamento . Tal medida tem o objetivo de realiza r o reú so de conceitos úteis ao conte xto de senso res.
Figura 3.2 – Alinhamento entre as ontologias SSN e DOLCE UltraLite
A ontologia SSN foi constru ída com base em um padrão de projeto de ontologias chamado Stimulus Sensor Obse rvation (SSO) (JANOW ICZ; COMPTON, 2010) , qu e descre ve as relações entre sensores e stímulo s e observaçõe s. Este padrão descre ve a união entre o senso r e aquilo que motiva a sua ação , o estímulo. Contudo a percepção do e stímulo pode ser diferente e m função da forma de observa r. Esta forma de observa r está baseada em característica s de intere sse, que possuem propriedades associadas ao co ntexto em que se pretende observa r . Um único se nsor pode produ zir resu ltados e implementar mais d e uma forma de sensoriamento.
Este comportamento , descrito nestas bre ves pa la vras te nta ilu stra r a estrutura de cla sses e as prop ried ades que as inte r -relacionam, no conte xto do padrão SSO, conforme pode ser observado na Figu ra 3.3.
Figura 3.3 – Stimulus Sensor Observation (SSO) Pattern (fonte: COMPTON et al., 2012)
A ontolo gia SSN p ode ser vista po r meio de quatro pe rspectiva s diferentes: a dos sensores, da o bserva ção, do sistema e das caracte rística s e propriedades .
A perspectiva dos sensore s, bu sca escla rece r que stio namentos com: O que perce ber ou sensoria r? Como e o que está sendo sentido ou percebido. Já a perspectiva da observa ção se atem na observação dos dados e re spe ctivo s metadados. A visão do sistema está f ocada na implementação dos sistemas de senso res.
O conjunto d e cla sses e prop riedad es da SSN possib ilita esta va riedade de persp ectiva s alternativa s. Para focar em uma visão, basta trabalha r com o co njunto de cla sses envo lvido nela. Co m a finalidade
de facilita r à comp reensão a Figura mostra um conjunto de classe s e propriedades que empregados, favo recem a perspectiva dos sen sore s, no aspecto acu rácia e capacidade de medição.
Figura 3.4 – Classes em destaque focadas nas capacidades (fonte:COMPTON et al., 2012)
Cabe salientar que , para qualque r propriedade obse rva da por um sensor, a performance (acurácia ) do m esmo será afetada pelas condições do ambiente em que o sensor este ja, mesmo que esta s condições não e ste jam diretamente associadas à prop rie dade.
Com base na estrutura de classe s d emonstrada na Figura 3.4 é possíve l instanciar sensore s co m diferentes propriedades de observação. Além disso, o senso r in stanciado pode ap resenta r vá rios links por meio d a propriedade ssn:hasMeasu rementCapability pa ra instâncias de capa cidad es distin tas d e acordo com o ambiente de uso. Desta forma, diversas combina ções podem ser realizadas, com , por exemplo, uma in stância de uma me sma propriedade com diferentes condições, especificando as capacida des do senso r, den tre outra s.
Complementando a perspectiva do sensor , a pe rsp ectiva d e observação, completa a descrição d e uma observa ção introdu zida no padrão SSO. Observaçõe s são contexto s para interp retar estímulos de entrada e, po rtanto, coloca r o e vento observando e e stímulo em um conte xto de in terp retação. O tratamento da observa ção é fundamental, pois e le redu z a possib ilidade de um estímulo pe rmanecer com múltipla s inte rpretações e suje ito a dúvida. Está pod e ser ind icada como uma contribu ição à inte rpreta ção semântica dos e stímulos.
A perspe ctiva do sistema, Figu ra 3.5, é constru íd a e m torno d o conceito de siste ma, representand o as partes da infraestrutura de sensoriamento. Fazem parte desta e strutu ra dispositivo s que possuem formas de operação e condições de sobre vivência dive rsificada s, podendo ainda serem montados em diferentes plataformas.
3.1.1 Exemplo de Prático de uso da (SSN).
De maneira resum ida será ap resentad o o e xemplo de uso descrito por Compton 2009, onde é empregado o sensor Va isala modelo W M308, que mede a d ire çã o e velo cidade do vento. O W M30 tem duas opções para medir a d ire ção do vento: o W MS301 e o W MS302, que têm diferentes faixa s de medição. A precisão de suas medições d epende diretamente da acura ria do mesmo que é de +-3 m/s em baixa ve locidade do vento e + -2% a ve locid ades de vento supe rio res.
Este exemp lo, mostra como descre ver um dispositivo com vá rias capacidades de detecção, bem como os seus vá rio s sub tipos , além da precisão em re laçã o às condições p redominant es do ambiente
A Figura 3.6 mostra a visão de siste ma sobre o W M30, que é um dispositivo único com duas capacidades de detecção que não são separá ve is do disp ositivo , portanto, são modelad as como sensores que implementam sentindo (o uso de hasSubSystem sign ifica que ele s devem se r sistema s ).
Figura 3.6 – Visão do sistema do WM30. (fonte:Compton 2009)
O sensor W M30 para calcu lar a ve lo cidade do vento , conve rte a ve locidade prese nte em seu dispositivo eletromecânico pa ra a
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