Inhaltsverzeichnis II

Inhaltsverzeichnis   

Inhaltsverzeichnis.   II

Abbildungsverzeichnis   IV

Tabellenverzeichnis. IV   

Abk  ürzungsverzeichnis  V

1.  Einleitung.  6

1.1.  Vorbemerkung.  6

1.2.  Motivation.  7

1.3.  Zielsetzung.  9

1.4.  Struktur.  9

2.  Grundlagen.  11

2.1.  Ubiquitous Computing  11

2.2.  Service Discovery.  15

2.3.  Kontextbegriff.  16

2.3.1.  Was ist Kontext?  16

2.3.2.  Kontext in der Informatik  17

2.3.3.  Arten von Kontext  19

2.3.4.  Context-Awareness.  20

2.3.5.  Kontextmodellierung  24

3.  Existierende Ansätze und Architekturen.  28

3.1.  Beschreibung existierender Ansätze und Architekturen.  28

3.1.1.  Service Discovery.  28

3.1.1.1.  Traditionelle Service Discovery.  28

3.1.1.2.  Context-Aware Service Discovery  33

3.1.1.3.  Ontology-Based Service Discovery  35

3.1.2.  Kontextmodellierung  39

3.1.2.1.  Key-Value Modelle  39

3.1.2.2.  Markup Schema Modelle.  39

3.1.2.3.  Grafische Modelle.  40

3.1.2.4.  Objektorientierte Modelle  40

3.1.2.5.  Logikbasierte Modelle  41

3.1.2.6.  Ontologiebasierte Modelle.  42

3.1.3.  Context-Awareness.  44

3.1.3.1.  Frameworks.  44

3.1.3.2.  Anwendungen.  50

3.2.  Bewertung relevanter Architekturen.  53

4.  Realisierung  56

4.1.  Gewählter Ansatz  56

4.2.  Die Architektur - CASPAR  57

Inhaltsverzeichnis III

4.3.  Beispielimplementierung  59

4.3.1.  Kontextmodell  59

4.3.2.  Service Discovery Protokoll  64

4.3.3.  CASPAR Directory Service.  70

4.3.4.  CASPAR Web Service.  73

4.3.5.  CASPAR Client Applikation  77

4.4.  Interaktion der Komponenten.  83

5.  Fazit.  87

5.1.  Ergebnisse  87

5.2.  Ausblick.  88

Anhang I:  Beispiel-serviceResponse  90

Anhang II:  Beispiel-specialOntology.  91

Literaturverzeichnis   93

Abbildungsverzeichnis   

Abbildungsverzeichnis   

Abb.  1: Entwicklungsprozess zum Ubiquitous Computing.  

Abb.  2: Entwicklung zum Ubiquitous Computing nach Strang.  

Abb.  3: Paradigmen des Ubiquitous Computing nach Diekmann / Hagenhoff.  

Abb.  4: Kontextbegriff nach Lieberman / Selker.  

Abb.  5: Anwendungsfälle nach Schilit / Adams / Want  

Abb.  6: Beispiel einer UI Technik der „Proximate Selection“ nach Schilit / Adams /  

Want.   

Abb.  7: Jini Dienstvermittlung  

Abb.  8: Aktiver und Passiver Discovery Prozess des SLP  

Abb.  9: Die CBSeC Architektur.  

Abb.  10: Das Modell eines Context Brokers  

Abb.  11: Drei Schichten der JCAF Runtime Infrastructure  

Abb.  12: Synchrones Verfahren der Kontexterfassung im JCAF  

Abb.  13: Architektur des Context Toolkits nach Dey / Abowd / Salber.  

Abb.  14: Der mobile ParcTab  

Abb.  15: Prinzip des SmartCadie  

Abb.  16: CASPAR Überblick.  

Abb.  17: Ausschnitt aus dem Kontextmodell.  

Abb.  18: Condition Struktur.  

Abb.  19: Challenge-Response Authentifizierungsverfahren  

Abb.  20: Caspar im Hintergrund  

Abb.  21: Zuweisen von Leistungsmerkmalen  

Abb.  22: Nützliche Dienste gefunden  

Abb.  23: Dienstinformationen und Werteauswahl.  

Abb.  24: Architektur Übersicht.  

Abb.  25: Das Meeting in Microsoft Outlook  

Abb.  26: Aufruf der Fahrplanauskunft  

Abb.  27: Sequenzdiagramm  

Tabellenverzeichnis   

Tab.  1: Bewertung verschiedener Kontextmodellierungsansätze nach Strang /  

Linnhoff  -Popien  

Tab.  2: Bewertung relevanter Architekturen.  

Tab  3: Geltungsbereich der Anforderungen  

Abbildungsverzeichnis V

Tab. 4: Anforderungsbewertung des Kontextmodells ................................................64 Tab. 5: Anforderungsbewertung des Protokolls .........................................................70 Tab. 6: Anforderungsbewertung des Directory Service.............................................73 Tab. 7: Anforderungsbewertung des Kontextmanagers ............................................77 Tab. 8: Anforderungsbewertung der Client Applikation .............................................82

Abkürzungsverzeichnis

Abb. Abbildung durchges. durchgesehen erw. erweitert(e) FN Fußnote i.d.R. in der Regel o.J. ohne Jahr o.V. ohne Verfasser Tab. Tabelle überarb. überarbeitet(e)

Einleitung 6

1. Einleitung

1.1. Vorbemerkung

Angetrieben durch die rasche Entwicklung in der Computerindustrie gibt es immer mehr Zukunftsvisionen, die schon bald realisierbar sein könnten. Bereits 1991 beschrieb Mark Weiser seine Vision des Ubiquitous Computing ¹ , in der Computer allgegenwärtig sind, und sie nicht mehr als Fremdkörper wahrgenommen werden. Die Bedienung muss so intuitiv und einfach sein, dass jeder, auch ohne Vorkenntnisse, die Möglichkeit hat, die Vorteile, die die elektronische Datenverarbeitung bietet, zu nutzen. Dabei werden nicht mehr PCs mit ihren vielfältigen Anwendungsbereichen eingesetzt, sondern kleine, hoch spezialisierte Geräte, die intelligent vernetzt sind. Das erhöht die Flexibilität und maximiert die Leistungsfähigkeit an dem Ort, an dem sie gebraucht wird. Grundsätzlich lässt sich der Entwicklungsprozess zum Ubiquitous Computing in drei Phasen einteilen (s. Abb. 1). Am Anfang der Computernutzung gab es noch zentrale, leistungsfähige Mainframes, die ihre Ressourcen einer Vielzahl von Benutzern über individuelle Terminals zur Verfügung stellten (Mainframe-Ära).

In den 80er Jahren begann der Personal Computer (PC) dann seinen Siegeszug, und schon bald konnte ein Benutzer auch alle Ressourcen eines einzelnen PC Systems nutzen (PC-Ära). In der letzten Phase dieses Entwicklungsprozesses sind einem Benutzer viele verschiedene Computersysteme zuzuordnen. All diese Geräte

¹ Vgl. Weiser, Mark: Computer, 1991

Einleitung 7

stehen ihm zur Verfügung, um bestimmte Aufgaben zu lösen (Ubiquitous-Computing-Ära). Der Computer verschwindet allmählich und wird zum Alltagsgegenstand.

Ebenfalls in diese Richtung geht der Begriff des Pervasive Computing, welcher von der Industrie geprägt wird. Er beschreibt die allesdurchdringende Vernetzung des Alltags durch den Einsatz intelligenter Geräte mit dem Ziel, die allgegenwärtige Informationsverarbeitung „im Rahmen von Electronic-Commerce-Szenarien und Web-basierten Geschäftsprozessen nutzbar zu machen“ ² . Bereits heute findet Pervasive Computing Anwendung in verschiedenen Bereichen. Hierbei kommen häufig RFID (Radio Frequency Identification) Tags zum Einsatz. Ein RFID Reader erzeugt ein elektromagnetisches Feld, welches in der Antenne des Tags einen Induktionsstrom entstehen lässt. Dieser Strom reicht für das Tag aus, sich selbst zu aktivieren und die vom Reader abgefragten Daten zu senden. So ist ein Lesen der auf dem Tag gespeicherten Daten ohne Sichtkontakt möglich. Zum Beispiel können RFID Tags eingesetzt werden, um bestimmte Geschäftsprozesse wie zum Beispiel Warenein- und -ausgang abzuwickeln ³ . Die Ablösung der herkömmlichen Barcodes durch RFID Tags kann Aufschluss über das Einkaufsverhalten geben und die Kassiererin im Supermarkt überflüssig werden lassen. Lou Gerstner, ehemaliger IBM Aufsichtsratvorsitzender, umschrieb 1997 das Szenario als „a billion people interacting with a million e -businesses with a trillion intelligent devices interconnected.“

Damit diese Systeme möglichst ohne explizite Bedienung auskommen, ist es nötig, sie über ihre Umgebung Bescheid wissen zu lassen. Der aktuelle Zustand der Umgebung und a llem, was für das System relevant sein könnte, wird im Allgemeinen als Kontext bezeichnet. Somit ergibt sich als eine von mehreren Anforderungen für Pervasive oder Ubiquitous Computing Systeme eine so genannte Context-Awareness. Die Systeme werden sich ihrer Umgebung „bewusst“.

1.2. Motivation

Im Zuge der stetigen Zunahme an verfügbaren Informationen im Internet, wird es immer wichtiger, diese gezielt nutzen zu können. Der reine passive

² Mattern, Friedemann: Verschwinden, 2003, S. 4

³ o.V.: RFID, 2004

Einleitung 8

Informationsabruf reicht nicht mehr aus und lässt die Entwicklung in verschiedene Richtungen voranschreiten.

Eine dieser Richtungen ist das so genannte Web 2.0, unter dessen Namen Techniken zusammengefasst werden, die das Internet nicht mehr nur als reine Informationsquelle, sondern als Plattform verstehen lassen. Wurde früher eine einfache persönliche Internetseite erstellt, so ist es heute ein Blog, mit dem man seine letzten Urlaubserlebnisse der Welt zugänglich macht. Bilder und Videos werden zudem im Online-Photoalbum präsentiert oder per Podcast veröffentlicht. Selbst für komplexe Anwendungen wie Microsoft Word oder Microsoft Excel gibt es ein Pendant mit ähnlichem Funktionsumfang als Web 2.0 Anwendung im Internet ⁴ .

Ebenfalls aus dieser Entwicklung hervorgegangen ist das „Semantic Web“. Das nach einer Idee von Tim Berners-Lee, Gründer und Direktor des World Wide Web Consortiums ( W3C ⁵ ), entstandene Konzept wurde vom W3C erarbeitet und beschreibt eine Erweiterung des World Wide Web, wonach den Inhalten im Internet eine formale Beschreibung ihrer Bedeutung hinzugefügt wird. Diese Beschreibung soll maschinenlesbar und somit durch Computer verarbeitbar sein. Das Web wandelt sich also von einem reinen Web von Menschen für Menschen zu einem Web von Menschen für Mensch und Maschine. So ist es denkbar, dass eine Anfrage wie: “Wie viele Tore hat Fußballer X im Jahre 1998 geschossen?“ in Zukunft direkt von einer Suchmaschine beantwortet werden kann, die wie Swoogle ⁶ darauf ausgerichtet ist, die erwähnten Beschreibungsdaten zu verarbeiten.

In eine weitere Entwicklungsrichtung gehen Web Services. Ihr Ziel ist es die Interoperabilität zwischen Maschinen zu ermöglichen ⁷ . Softwaresysteme stellen ihre Funktionalitäten anderen Softwaresystemen zur Verfügung. Dazu wird ein standardisierter Nachrichtenaustausch eingesetzt. Daher wird oft behauptet, dass Web Services für Rechner das sind, was Webseiten für den Menschen sind. Die im Jahr 2002 von IBM, BEA und Microsoft veröffentlichte Business Process Execution Language (BPEL) erweitert den Anwendungsbereich von Web Services und erlaubt die Beschreibung von Geschäftsprozessen, deren einzelne Aktivitäten als Web

⁴ http://www.writely.com/; http://spreadsheets.google.com/

⁵ http://www.w3c.org/

⁶ http://swoogle.umbc.edu/

⁷ Vgl. Andrews, Tony et al.: Services, 2003, S. 8

Einleitung 9

Services i mplementiert sind. Man nennt diesen Vorgang Web Service Orchestrierung. Die Beschreibung der Orchestrierung wird ebenfalls als Web Service bereitgestellt und ermöglicht so eine einfache Abwicklung des beschriebenen Geschäftsprozesses.

Schon jetzt ist erkennbar, dass diese Entwicklungen auf der einen Seite zwar ihre positiven Effekte haben, doch zugleich das Informations- und Serviceangebot ebenfalls größer werden lassen. Viele der vorhandenen Angebote bleiben unbeachtet und verlieren damit ihren Nutzen. Zwar könnte der Anwender den einen oder anderen Service gebrauchen, um sein Ziel zu erreichen, doch muss er ihn dafür erst einmal finden.

1.3. Zielsetzung

Das Ziel dieser Arbeit ist es, zu untersuchen, inwieweit ein Auffinden von Diensten (Service Discovery) in Abhängigkeit der Situation und der Absichten des Nutzers, also eines gewissen Kontextes, möglich ist. Wenn dieser Prozess maßgeblich vereinfacht und das Ergebnis verbessert werden kann, ist eine gute Grundlage für die Unterstützung des Benutzers geschaffen. Heutzutage ist es nämlich nicht mehr die Leistungsfähigkeit des Computers, der den Engpass bei der Entwicklung von Systemen darstellt, sondern die des Menschen ⁸ . Eine zu entwickelnde Architektur und dessen Umsetzung in einer Beispielimplementierung sollen die Möglichkeiten aufzeigen, und den Benutzer in die Lage versetzen, sein Ziel idealerweise mit einem Klick zu erreichen.

1.4. Struktur

In Kap. 2 werden zunächst grundlegende Begriffe und Definitionen erklärt, die im Rahmen dieser Arbeit immer wieder auftauchen werden. Es soll erörtert werden, wie Kontext bisher im Rahmen von kontextbasierten Anwendungen definiert wurde, und wie Kontext für die Erarbeitung dieser Diplomarbeit definiert sein soll. Kap. 3 gibt einen Überblick über bestehende Ansätze und Architekturen in verschiedenen, diese Arbeit betreffenden Gebieten, und stellt heraus, welche Anforderungen bei der Realisierung beachtet werden sollten. Eine Bewertung der vorgestellten Systeme hinsichtlich dieser Anforderungen stellt den Abschluss des dritten Kapitels dar. Der

⁸ Vgl. Garlan, David: Aura, 2002, S. 1

Einleitung 10

gewählte Ansatz, die entwickelte Architektur sowie dessen Umsetzung in Form einer Beispielimplementierung werden im Kapitel 4 beschrieben. Abschließend folgen in Kapitel 5 eine zusammenfassende Betrachtung der Ergebnisse sowie ein Ausblick.

Grundlagen 11

2. Grundlagen

2.1. Ubiquitous Computing

Das Forschungsgebiet des Ubiquitous Computing entstand ursprünglich aus früheren Forschungsgebieten. So bildet eine ganze Kette, ausgehend vom Centralized Computing, den Weg zum Ubiquitous Computing. Die Erweiterung der jeweiligen bestehenden Forschungsgebiete um zusätzliche Aspekte führte zu neuen Gebieten mit neuen Bezeichnungen. Das Centralized Computing beschäftigte sich noch mit der Entwicklung zentralisierter Systeme, die ihre Ressourcen über Terminals zur Verfügung stellten. Die Einführung und der Erfolg des Personal Computers brachte die Erweiterung um Aspekte wie verteilte Dateisysteme und führte zum Forschungsgebiet des Distributed Computings.

Darauf folgte die Verbreitung mobiler Geräte, die zu immer mehr Leistung fähig waren. Für die Bezeichnung der Forschung in dieser Richtung wurde der Begriff Mobile Computing genutzt, welcher die Erweiterung des Distributed Computings um mobile Aspekte beschreibt. Hierzu gehören unter anderem mobile Netzwerke und mobiler Datenzugriff. Den letzten Schritt bildet die Erweiterung um die Aspekte des Ad-hoc Networkings, der intelligenten Geräte und des Kontextbewusstseins. Dieses

Grundlagen 12

Forschungsgebiet ist heute als Ubiquitous Computing bekannt. Im Unterschied zum Mobile Computing können Dienste und Anwendungen Informationen aus ihrer Umgebung beziehen und sich so an diese anpassen. Eine Übersicht über den Entwicklungsablauf gibt Strang ⁹ (s. Abb. 2). Den Begriff des Ubiquitous Computing beschrieb Mark Weiser bereits 1991 ¹⁰ . Im Xerox Palo Alto Research Center (PARC) machte man sich Gedanken, wie sich der Computer in der nächsten Zeit entwickeln würde, und wie er den Menschen unterstützen könnte. Sämtliche Geräte, so genannte „Smarte Dinge“, sind permanent vernetzt und tauschen selbstständig Informationen aus, die sie mit ihren eingebetteten Sensoren aufgenommen haben. Das Internet, welches heute bereits fast alle Computer miteinander verbindet, breitet sich weiter aus, und vernetzt alltägliche Dinge zu einem „Internet der Dinge“ ¹¹ . Nicht mehr der PC mit seinen vielfältigen Fähigkeiten, sondern viele kleine, spezialisierte Computer integrieren sich in das alltägliche Leben und unterstützen den Benutzer. Die Nutzung eines PC erfordert nach Weiser eine viel zu große Aufmerksamkeit des Anwenders und wird d aher als störend empfunden. Deshalb sollten die informationsverarbeitenden Geräte „verschwinden“, ihre Fähigkeiten aber permanent verfügbar sein. Sie sollen allgegenwärtig werden. Verglichen mit dem Gebiet der Virtual Reality beschreibt das Ubiquitous Computing genau den entgegengesetzten Weg. Nicht die Welt wird in den Computer gebracht, sondern der Computer wird in die Welt gebracht ¹² . Um das Problem der heutigen Arbeit mit Computern zu verdeutlichen, verglich Weiser ¹³ den Vorgang mit einem Waldspaziergang. Trotz der größeren Menge an Informationen, die uns bei einem solchen Spaziergang überflutet, wird er als entspannend empfunden. Das Arbeiten am Computer hingegen nicht. Diesen Unterschied soll das Ubiquitous Computing minimieren, indem es durch das Verschwinden der Computer das Arbeiten mit ihnen ebenfalls entspannend wirken lässt.

Weiser und seine Kollegen waren überzeugt, dass ihre Vision schon bald Realität werden würde:

⁹ Vgl. Strang, Thomas: Ubiquitous, 2005, S. 3

¹⁰ Vgl. Weiser, Mark: Computer, 1991

¹¹ Fleisch, Elgar: Dinge, 2005

¹² Vgl. Mattern, Friedemann: Verschwinden, 2003, S. 4

¹³ Vgl. Weiser, Mark: Computer, 1991

Grundlagen 13

„My colleagues and I at PARC believe that what we call ubiquitous computing

will gradually emerge as the dominant mode of computer access over the next

twenty years.” 14

Wie es scheint, sind dank der Entwicklung in der Mikroelektronik die Grundsteine dafür gelegt. Immer kleinere Prozessoren und Sensoren lassen sich zu immer niedrigeren Preisen herstellen. Der Integration dieser Technik in die Umwelt steht grundsätzlich nichts mehr im Wege.

Auf Seiten der Software gibt es verschiedene Anforderungen und Grundsätze die für Ubiquitous Computing Systeme formuliert werden. Diekmann / Hagenhoff ¹⁵ nennen vier Paradigmen, die bei der Umsetzung solcher System e beachtet werden sollten: ? Dezentralisierung: Aufgaben werden auf viele kleine Geräte verteilt. Sämtliche Entscheidungen werden dezentral getroffen und beruhen auf Informationen, die

ebenfalls dezentral vorliegen. Die Synchronisation und Aktualisierung der

vorhandenen Informationen bildet damit eine große Herausforderung im

Ubiquitous Computing.

? Diversifikation: Die verschiedenen Geräte in einer Ubiquitous Computing Umgebung besitzen eine explizit abgegrenzte Funktionalität und stehen somit im

Gegensatz zu heutigen Computern, die eine Universalplattform für

verschiedenste Funktionalitäten bieten, die nur durch den Einsatz bestimmter

Software eingegrenzt werden.

? Konnektivität: Damit die intelligenten Geräte zusammen arbeiten können, ist die Konnektivität dieser Geräte eine Voraussetzung, welche wiederum Protokolle

erfordert, die die Kommunikation unter den Geräten einheitlich regeln. Ebenso ist

die darunter liegende Netzwerkinfrastruktur ein wichtiger Bestandteil hinsichtlich

der Konnektivität der Geräte.

? Simplizität: Da die Anzahl der verfügbaren Computer pro Benutzer im Ubiquitous Computing stark ansteigen wird, muss die Aufmerksamkeit, die ein Benutzer

einem einzelnen Computer zu seiner Bedienung entgegen bringen muss, stark

sinken. Eine leichte Bedienbarkeit ist eine Grundvoraussetzung für die

wirkungsvolle Unterstützung des Benutzers. Intuitiv, ohne jegliche Vorkenntnisse

und Schulungen, soll das Ziel erreichbar sein. Nur so ist die Akzeptanz von

Geräten und Anwendungen im Alltag zu erwarten.

Um die Dezentralisierung umzusetzen, kann auf Ergebnisse der Forschung im Bereich der Verteilten Systeme zurückgegriffen werden. Hier sind bereits Konzepte zur Funktions-, Daten- und Lastverteilung entstanden. Die Diversifikation der Geräte fördert zugleich den Punkt der einfachen Bedienung. Spezialisierte Geräte lassen

¹⁴ Weiser, Mark: Computer, 1991

¹⁵ Vgl. Diekmann, Thomas / Hagenhoff, Svenja: Ubiquitous, 2003, S. 10f.

Grundlagen 14

oft eine viel intuitivere Bedienung zu als typische Computer es heutzutage tun. So kann beispielsweise jeder ein Telefon bedienen, die erfolgreiche Initiierung eines Gesprächs über Internettelephonie ist aber eher erfahreneren Anwendern vorbehalten ¹⁶ . Eine grundsätzliche Konnektivität ist heutzutage durch die Verbreitung des Internet gegeben. Des Weiteren sind im Bereich Ubiquitous Computing vor allem drahtlose Netzwerktechniken von Bedeutung, da sie durch ihren geringen Installationsaufwand die spontane Vernetzung möglich werden lassen. Ansätze zur Umsetzung der Simplizität lassen sich bei der Entwicklung von „Embedded Devices“ und neuen Mensch-Maschine Interaktionsformen finden. Ein „Embedded Device“ ist ein Computer-System, „das einen Gegenstand steuert, von dem es beherbergt wird“ ¹⁷ . Außerdem erweitert es dessen Fähigkeiten zur Sensorik, Wahrnehmung und Kommunikation. Neue Mensch-Maschine Interaktionsformen sind zum Beispiel Sprachsteuerung, Handschriftenerkennung oder auch Steuerung durch Gedanken, indem Hirnströme ausgewertet und in verschiedene Aktionen umgesetzt werden. Sie versprechen einfache Bedienungsmöglichkeiten für zukünftige Computer-Systeme.

Abb. 3: Paradigmen des Ubiquitous Computing nach Diekmann / Hagenhoff

Fragen, die in Verbindung mit Ubiquitous Computing immer lauter werden, sind die zur Privatsphäre und zum Datenschutz. Das Institut für Wirtschaftsinformatik an der Berliner Humboldt Universität fertigt im Auftrag des Bundesministeriums für Bildung und Forschung eine Studie zu diesem Thema unter dem Namen TAUCIS (Technikfolgen-Abschätzung Ubiquitäres Computing und Informationelle

¹⁶ Vgl. Diekmann, Thomas / Hagenhoff, Svenja: Ubiquitous, 2003, S. 14

Grundlagen 15

Selbstbestimmung) an. Sie soll zeigen, welche Auswirkungen das Ubiquitous Computing in diesem Bereich haben könnte. Hauptaugenmerk liegt dabei auf der RFID-Technologie, welche die Identifikation und Bewegungsverfolgung sämtlicher Gegenstände, unter anderem auch des neuen Reisepasses, der mit RFID Tags ausgestattet wird, ermöglicht. Dies erlaubt ganz neue Wege, das Verhalten von Menschen über die Objekte, die sie bei sich haben, zu analysieren. Wie stark Benutzer sich dadurch kontrolliert fühlen, oder ob sie die neuen Möglichkeiten schätzen, sollte die Online Umfrage der Zeitung „Die Zeit“ herausstellen ¹⁸ . Eine Erkenntnis aus dieser Umfrage ist, dass die Befragten ungern die Kontrolle über die Anwendung verlieren. Ebenso hat das Vertrauen in das System und dessen Betreiber eine Auswirkung auf die Akzeptanz desselben.

2.2. Service Discovery

Wenn die Dienstnutzung in Zukunft einen zentralen Teil der Arbeit mit Computern darstellt, ist es nötig, diese Dienste vorher zu finden. Den Prozess der Dienstevermittlung, der dazu initiiert wird, bezeichnet man als Service Discovery. Wichtige Begriffe im Rahmen von Dienstvermittlungsprotokollen sind Dienst, Dienstanbieter, Dienstbeschreibung sowie Lookup- und Discovery-Prozess, deren

Bedeutungen an dieser Stelle nach Samulowitz ¹⁹ beschrieben werden.

Ein Dienst ist ein beliebiger Netzwerkdienst, der eine definierte Funktionalität zur Verfügung stellt. Diese Funktionalität und die dazugehörige Schnittstelle werden in der Dienstbeschreibung spezifiziert. „Der Dienstanbieter bezeichnet die Ressource oder das Gerät, welches einen Dienst ausführt“ ²⁰ . Es kann sich dabei also um einen gewöhnlichen Computer handeln, aber auch spezialisierte Geräte, wie Drucker oder Digitalkameras, die ihre Funktionalitäten zur Verfügung stellen, gelten als Dienstanbieter. Ein einzelner Dienstanbieter ist hierbei nicht auf die Bereitstellung eines einzigen Dienstes beschränkt. Ein Drucker beispielsweise kann sowohl Druckals auch Faxaufträge verarbeiten und somit mehrere Dienste zur Verfügung stellen.

¹⁷ Diekmann, Thomas / Hagenhoff, Svenja: Ubiquitous, 2003, S. 24

¹⁸ http://www.zeit.de/2006/11/RFID-Umfrage

¹⁹ Vgl. Samulowitz, Michael: Dienstnutzung, 2002, S. 39f.

²⁰ Samulowitz, Michael: Dienstnutzung, 2002, S. 39

Grundlagen 16

McGrath ²¹ unterscheidet die Begriffe Lookup und Discovery auf folgende Art und Weise:

Lookup bezeichnet den Prozess des Lokalisierens einer Ressource, eines Objektes oder Ähnlichem. Dazu wird entweder der Name, die Adresse oder ein anderes Matching-Kriterium verwendet. Dieser Prozess ist passiv, da er von einem Dienstnachfrager initiiert werden muss. Über einen zentralen Verzeichnisdienst, dessen Existenz in diesem Szenario unabdingbar ist, wird die Anfrage beantwortet.

Discovery meint einen spontaneren Ansatz, bei dem nicht nur ein zentraler Verzeichnisdienst, sondern viele Netzwerkressourcen andere Netzwerkressourcen entdecken und sich selbst im Netzwerk präsentieren und veröffentlichen. Ziel solcher Discovery-Protokolle ist es, Netzwerke einfacher aufbauen und nutzen zu können.

Im Rahmen dieser Arbeit wird auch das Finden des Verzeichnisdienstes als Discovery-Prozess angesehen und die von McGrath beschriebene Differenzierung vernachlässigt.

2.3. Kontextbegriff

2.3.1. Was ist Kontext?

Der Begriff Kontext kommt aus dem Lateinischen und bedeutet laut Brockhaus Enzyklopädie ²² zunächst einmal nur „Zusammenhang“ oder „Umfeld“. Wenn ein Objekt also in einem gewissen Kontext steht, heißt das nur soviel wie, es besteht ein Zusammenhang zwischen diesem Objekt und einem weiteren Objekt. Das Merriam-Webster Online Dictionary ²³ geht etwas weiter und liefert für Kontext die Definition: „the interrelated conditions in which something exists or occurs“. Diese wechselseitigen Beziehungen werden zum Beispiel sichtbar, wenn man einen Satz als Kontext für ein Wort betrachtet. Das Wort erhält durch den Satz eine bestimmte Bedeutung, sowie auch der Satz durch das Wort eine bestimmte Bedeutung bekommt.

²¹ Vgl. McGrath, Robert E.: Discovery, 2000, S. 1

²² http://www.brockhaus.de/

²³ http://www.m-w.com/

Grundlagen 17

2.3.2. Kontext in der Informatik

Für die Benutzung von Kontext in der Informatik sind diese Definitionen von Kontext aber nicht ausreichend und haben daher viele Entwickler auf diesem Gebiet dazu verleitet, eine neue Definition für Kontext im Bereich der Informatik zu entwickeln.

Schilit / Theimer ²⁴ waren 1994 die ersten, die sich dieser Thematik widmeten und eine Aufzählung möglicher zum Kontext gehörender Informationstypen aufstellten. Für sie waren dies Informationen über den Aufenthaltsort sowie die Identität von Personen und Objekten in der näheren Umgebung und die Änderung dieser Informationen über die Zeit. Diesen Ansatz der einfachen Auflistung der Informationstypen, die zum Kontext gehören können, verfolgten am Anfang mehrere Entwickler ²⁵ , doch führt er zu Schwierigkeiten bei der Umsetzung in einer Anwendung. Bei Informationstypen, die nicht in der Aufzählung vorkommen, gibt es keine Möglichkeit sicher zu entscheiden, ob es sich um relevante oder irrelevante Informationen bezüglich des Kontextes handelt ²⁶ . Wie soll die Anwendung entscheiden ob die Temperatur möglicherweise eine hilfreiche Information sei? Noch im selben Jahr identifizierten Schilit / Adams / Want ²⁷ zusätzliche Arten von Informationen als relevante Kontextelemente und unterteilten die verschiedenen Informationstypen in drei Kategorien:

? Computing context - Netzwerkverbindungsfähigkeit, Kommunikationskosten, Bandbreite, Ressourcen in der näheren Umgebung

? User context - Profil, Aufenthaltsort, benachbarte Personen, soziale Situation (Meeting, Mittagessen etc.)

? Physical context - Lichtverhältnisse, Umgebungslautstärke, Verkehrsituation,

Temperatur

Chen / Kotz ²⁸ schlugen die Definition des „Time context“ als vierte Kategorie vor, da Zeit schwer in einer der anderen Kategorien untergebracht werden konnte. Dennoch besteht weiterhin das Problem der Umsetzung, da es sich immer noch um eine reine Auflistung der Informationstypen handelt. Auch der Versuch, die wichtigen Aspekte von Kontext etwas abstrakter als „where you are, who you are with, and

²⁴ Vgl. Schilit, Bill N. / Theimer, Marvin M.: Mobile, 1994, S. 2

²⁵ Vgl. Strang, Thomas / Linnhoff-Popien, Claudia: Modeling, 2004, S. 2

²⁶ Vgl. Dey, Anind K.: Understanding, 2001, S. 3

²⁷ Vgl. Schilit, Bill N. / Adams, Norman / Want, Roy: Context-Aware, 1994, S. 1

²⁸ Vgl. Chen, Guanling / Kotz, David: Context-Aware, 2000, S. 2

Grundlagen 18

what resources are nearby“ ²⁹ zu formulieren, reicht für eine vollständige Fassung des Begriffs nicht aus.

Liebermann / Selker ³⁰ gingen in die technologisch orientierte Richtung und behaupteten „Context can be considered to be everything that affects the computation except the explicit input and output” (s. Abb. 4). Damit abstrahierten sie von einzelnen Informationstypen und betrachteten eher die Verarbeitung, also den Einfluss auf das System, als kennzeichnendes Merkmal von Kontextinformationen.

Die bisher am weitesten verbreitete Definition von Kontext lieferten Dey / Abowd ³¹ :

“Context is any information that can be used to characterize the situation of an

entity. An entity is a person, place, or object that is considered relevant to the

interaction between a user and an application, including the user and

applications themselves.”

Ihre Definition lässt sämtliche Informationen als möglichen Kontext zu. Dazu gehören ebenso explizit eingegebene Werte, wie auch implizit vom System ermittelte Informationen. Sie wählten diesen Ansatz, nachdem sie vorherige Definitionen analysierten, und ebenfalls die bereits genannten Schwächen feststellten. Diese abstrakte Sichtweise soll auch den Kontextbegriff im Rahmen dieser Arbeit definieren. Als Kontextinformation wird nachfolgend ein einzelnes Element, welches eine bestimmte Information repräsentiert, verstanden.

²⁹ Schilit, Bill N. / Adams, Norman / Want , Roy: Context-Aware, 1994, S. 1

³⁰ Lieberman, Henry / Selker, Ted: Context, 2000, S. 618

³¹ Dey, Anind K. / Abowd, Gregory D.: Context, 1999, S. 3f.

Grundlagen 19

2.3.3. Arten von Kontext

Zur Differenzierung des Kontextbegriffes werden verschiedene Arten von Kontext auf verschiedenen Abstraktionsebenen unterschieden.

Versucht man zunächst den Kontext hierarchisch zu strukturieren, entsteht die Aufteilung des Kontextes in Primär- und Sekundärkontext. Schilit / Adams / Want ³² beschrieben in ihrer Arbeit den Primärkontext als “where you are, who you are with, and what resources are nearby”. Dey / Abowd ³³ zählen Ort, Identität, Zeit und Aktivität zu den primären Kontexttypen und orientieren sich hierbei an Ryan / Pascoe / Morse ³⁴ , die mit Umgebung anstelle von Aktivität arbeiteten. Doch da Umgebung als Synonym für Kontext verstanden werden kann, entschieden sich Dey / Abowd für den Begriff Aktivität, um die Definition so eindeutig wie möglich zu halten. Ausgehend von dieser Beschreibung des Primärkontextes wird der Sekundärkontext als solche Information angesehen, die sich mithilfe des Primärkontextes abfragen lässt. Ist zum Beispiel die Identität einer Entität bekannt, so können weitere Informationen wie Telefonnummer, E -Mail Adresse oder Geburtsdatum in Erfahrung gebracht werden. Außerdem kann aus dem Ort einer Entität geschlossen werden, welche anderen Entitäten sich in der Nähe befinden. Der Primärkontext stellt also einen Index dar, über den sowohl der Sekundärkontext derselben Entität abgefragt werden kann, wie auch der Primärkontext von in Beziehung stehenden Entitäten. Durch die Unterscheidung zwischen Primär- und Sekundärkontext wird also nicht nur die Häufigkeit der Verwendung impliziert, sondern auch die Abhängigkeiten der verschiedenen Kontextelemente zueinander.

Auf einer weiteren Abstraktionsebene wird Kontext nach der Art seiner Erfassung unterschieden. Man spricht von so genannten High-Level und Low-Level Kontextelementen. Die Low-Level Kontextdaten werden dabei direkt durch Sensoren bezogen. Zu ihnen gehören Angaben über Lichtverhältnisse, Lautstärke, Temperatur oder auch die Zeit, die durch die Systemzeit relativ leicht erfassbar ist. Zur besseren Differenzierung machten Schmidt / Beigl / Gellersen einen Unterschied zwischen logischen und physikalischen Sensoren. Die physikalischen Sensoren messen physikalische Werte aus der Umgebung (z.B. Temperatur,

³² Schilit, Bill N. / Adams, Norman / Want, Roy: Context-Aware, 1994, S. 1

³³ Dey, Anind K. / Abowd, Gregory D.: Context, 1999, S. 5

³⁴ Ryan, Nick / Pascoe, Jason / Morse, David: Enhanced, 1998, S. 1

Grundlagen 20

Luftdruck, Lichtverhältnisse). Die Informationen, die direkt vom Hostsystem geliefert werden können (z.B. Zeit, Funkzelle) werden als logische Sensoren bezeichnet. Die Zeit betreffend, kann es f ür kontextsensitive Systeme durchaus noch interessant sein, zu wissen, welcher Wochentag ist, welches die aktuelle Jahreszeit ist oder ob es Arbeitszeit oder Freizeit ist. Diese Information geht dann schon in den Bereich der High-Level Kontextelemente. Solche umfassen nämlich Daten, die nicht direkt aus Sensoren bezogen werden können. So ist zum Beispiel aus dem Kalendereintrag und der aktuellen Uhrzeit folgerbar, dass der Benutzer in einem Meeting ist. Aus verschiedenen vorhandenen Elementen können also weitere Informationen gezogen werden, die nicht explizit in den Kontext eingeflossen sind.

2.3.4. Context-Awareness

Generell heißt context-aware so viel wie: „sich dem Kontext bewusst“. Dass die Meinungen darüber, was context-aware im Zusammenhang mit Software bedeutet, auseinander gehen, lässt sich schon an der Vielzahl benutzter Begriffe für die Beschreibung von Context-Awareness in früheren Arbeiten erkennen. Darunter fallen adaptive ³⁵ , reactive ³⁶ , responsive ³⁷ , situated ³⁸ , context-sensitive ³⁹ und environment-directed ⁴⁰ . Im weiteren Verlauf dieser Arbeit ist context-aware gleichzusetzen mit „kontextbasiert“ oder „kontextsensitiv“. Eine kontextsensitive Applikation hat also zumindest Kontextinformationen zur Verfügung. Viele Forscher bezeichnen eine Anwendung als context-aware, wenn sie ihr Verhalten an den aktuellen Kontext anpasst. Doch hinsichtlich der meisten bestehenden kontextbasierten Applikationen ist diese Definition zu scharf formuliert. Eine Anwendung, die den erfassten Kontext nur auf dem Display darstellt, ändert zwar nicht ihr Verhalten oder passt es an, aber kann dennoch als kontextsensitiv bezeichnet werden. Auch wird oft behauptet, dass die genutzten Kontextinformationen „von Sensoren erfasst und der Anwendung zur Verfügung gestellt werden.“ ⁴¹ Die Beschaffung und Bereitstellung der Kontextinformationen

³⁵ Brown, Martin G.: Mobility, 1996, S. 4

³⁶ Cooperstock, Jeremy R. et al.: Reactive, 1995

³⁷ Elrod, Scott et al.: Responsive, 1993, S. 84

³⁸ Hull, Richard / Neaves, Philip / Bedford-Roberts, James: Situated, 1997

³⁹ Rekimoto, Jun / Ayatsuka, Yuji / Hayashi, Kazuteru: Situated, 1998, S. 1

⁴⁰ Fickas, Stephen / Kortuem, Gerd / Segall, Zary: Wearable, 1997, S. 2

⁴¹ Rothermel, Kurt / Bauer, Martin / Becker, Christian: Weltmodelle, 2003, S. 124