Perfil de usuario para Internet de las cosas basado en ontologías

Determinar el contexto en el que se encuentra el usuario es clave para personalizar los servicios en Internet de las cosas. Por lo tanto, se requiere un mecanismo genérico, semántico e interoperable que gestione el perfil del usuario. Se propone un mecanismo de gestión de perfil de usuario para IoT...

Full description

Autores:
Niño Zambrano, Miguel Angel
Pabón Guerrero, Andrea Yazmin
Rojas Bolaños, Lider Julian
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Corporación Universidad de la Costa
Repositorio:
REDICUC - Repositorio CUC
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/13754
Acceso en línea:
https://doi.org/10.17981/ingecuc.20.1.2024.07
Palabra clave:
User Profile
Context
Ontology
Internet of Things (IoT)
Semantic Web
Perfil de Usuario
Contexto
Ontología
Internet de las Cosas (IoC)
Semantic Web
Rights
openAccess
License
Inge Cuc - 2024
Description
Summary:Determinar el contexto en el que se encuentra el usuario es clave para personalizar los servicios en Internet de las cosas. Por lo tanto, se requiere un mecanismo genérico, semántico e interoperable que gestione el perfil del usuario. Se propone un mecanismo de gestión de perfil de usuario para IoT que utiliza ontologías para modelar las preferencias del usuario y su contexto según su ubicación y las actividades que están ejecutando. Esto permite a los usuarios establecer preferencias en objetos inteligentes que crean servicios personalizados con una intervención humana mínima. La metodología utilizada en la creación de esta ontología de perfil de usuario facilita la construcción rápida de un modelo formal y evolutivo. Para validar la solución, se adoptó un estudio de caso que incorporó usuarios reales y midió su capacidad para personalizar los servicios proporcionados. Los resultados sugieren que la ontología ofrece una buena solución para este tipo de escenario que adapta sus servicios a las características y el contexto del usuario. Las pruebas verificaron que los servicios se ajustaron automáticamente en un tiempo aceptable (52 segundos) en comparación con los ajustes manuales que podrían requerir varios minutos.