Departamento de Computación

Actualmente, las organizaciones cuentan con un gran número de recursos físicos (e.g., salas de juntas, salones de clases y auditorios) y virtuales (e.g., scanners, plotters, y dispositivos móviles) distribuidos en diferentes oficinas, edificios o dispositivos de almacenamiento. Comúnmente, estos recursos son compartidos entre colegas, ya que es imposible que cada colaborador posea todos los recursos existentes en la organización a la que pertenece. De esta forma, el uso compartido de recursos proporciona a los colaboradores la oportunidad no solo de prestar sus recursos, si no también de beneficiarse del uso de recursos que no poseen. Sin embargo, la búsqueda de recursos en una gran organización, sin ningún apoyo tecnológico, puede convertirse en un gran reto para los miembros de la organización y puede resultar casi imposible para personas externas que no conocen la distribución de la organización. Para tratar de superar estos problemas, múltiples protocolos de descubrimiento de servicios han sido desarrollados con el objetivo de promover el uso de servicios en red así como reducir las tareas de configuración que deben ser realizadas por los usuarios. Desafortunadamente, estos protocolos están enfocados principalmente en encontrar servicios de acuerdo a su tipo y, en ciertos casos, algunas características mínimas son evaluadas. Búsquedas tan básicas como estas pueden resultar apropiadas para servicios en busca de otros servicios. Sin embargo, a diferencia de los servicios, las personas esperan recibir información personalizada de acuerdo a su identidad, rol, relaciones sociales e incluso variables contextuales (e.g., ubicación). Adicionalmente, las personas que comparten recursos (i.e., servicios) deben tener la certitud de que sus recursos no estarán en riesgo de ser explotados o mal administrados. Por estas razones hemos asumido el reto de proponer un soporte computacional capaz de explotar las tecnologías actuales, con el fin de proporcionas a las personas la experiencia de un ambiente pervasivo en el cual se comparten recursos. Nuestra propuesta, llamada arquitectura RAMS (Resource Availability Management Service) utiliza un enfoque semántico para encontrar los mejores recursos disponibles para una petición, considerando la interacción entre las personas involucradas y el contexto tanto del colaborador proveedor como del solicitante. Dicha interacción incluye la evaluación de derechos de acceso, restricciones de uso, relaciones de posesión y la disponibilidad tanto del dueño como de los recursos. El enfoque semántico de la arquitectura RAMS proporciona diversas ventajas al realizar el descubrimiento de recursos, ya que pueden ser calculadas relaciones no evidentes entre las entidades participantes, lo cual ayuda a proporcionar respuestas más precisas a las peticiones de usuarios. Dicho enfoque semántico se logra al modelar las entidades participantes en un conjunto de ontologías, las cuales han sido diseñadas genéricamente para ser implementadas en cualquier tipo de organización, sin importar su tamaño. Este conjunto de ontologías almacenan información estática sobre dichas entidades, la cual corresponde a sus características técnicas o capacidades y algunos elementos de información dinámica proveniente del medio ambiente. Esta información dinámica es obtenida por un mecanismo de reconocimiento humano que determina la presencia y ubicación de las personas, por medio de la identificación de su voz y cara, así como de aplicaciones que permiten a los usuarios cambiar el estado actual de sus recursos y de ellos mismos. La experiencia ubicua, que la arquitectura RAMS ofrece, es proporcionada por el mecanismo de reconocimiento humano y un soporte para localizar el recurso físico disponible más cercano al solicitante.

Abstract

Nowadays, organizations include a large number of physical resources (e.g., meeting rooms, classrooms, and auditoriums) and virtual ones (e.g., scanners, plotters, and handheld devices) distributed among different offices, buildings, and storage devices. Typically, these resources have to be shared among colleagues, because it is impossible for each collaborator to own private instances of all the different resources present in the organization. In this way, resource sharing gives collaborators the opportunity of not just lending their resources to other collaborators but also benefitting from the usage of resources they do not own. However, finding shared resources in a huge organization, without a proper technological support, can be a challenge for a member of staff and obviously really hard or even impossible for an external person. To try to overcome this problem, several service discovery protocols have been developed, aiming to promote the use of network services and to reduce configuration tasks. Unfortunately, these protocols are mainly focused on finding services based just on their type or some minimal features. Such basic searches can be appropriate for services asking for services, but unlike applications, people expect to receive customized information concerning their identity, role, social relations, and even contextual variables (e.g., location). Moreover, people sharing resources (i.e., services) should have the certainty that their resources are not going to be in risk of abuse or bad management. Hence, in this work, we have taken the challenge of proposing a computational support capable of exploiting current available technologies, in order to provide people with a pervasive experience for resource sharing. Our proposal, the Resource Availability Management Service Architecture (RAMS), takes a semantic approach for finding the best available resources for a request, considering the interaction among people involved in the resource sharing process and the requester context. Such an interaction includes the evaluation of access rights, usage restrictions, owner relationships, resources, and even owners' availability. The semantic approach of the RAMS Architecture brings multiple advantages when performing resources discovery, since non-evident relationships between entities can be computed, in order to offer a better and more accurate response for a person's request. Such a semantic approach is being achieved by modeling the entities involved in the resource sharing process as a set of ontologies, which have been generically designed in order to be deployed in any size and type of organizations. Thus, this set of ontologies keeps information of such entities, which can correspond to technical characteristics and capabilities and some dynamic information about the environment. In the latter case, the dynamic information is retrieved from a human recognizer that determines a person's presence and location by identifying his face and voice and from applications that allow people to change their current availability state or the one of their resources. The ubiquitous experience the RAMS Architecture offers is brought by such a human recognizer and by a resource locator, which in case of a physical resource discovery request, provides users with information about the closest resource available to him.