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Instituição de Ensino Superior: UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO
Programa: ENGENHARIA ELÉTRICA (33002010045P3)
Título: “Uma proposta de um framework capaz de agregar dados de IoT com diversos tipos de dados”
Autor: MARIA LUISA LOPES DE FARIA
Tipo de Trabalho de Conclusão: TESE
Data Defesa: 30/03/2017
Resumo:
O volume de informação na internet está crescendo exponencialmente. A habilidade de se encontrar informação inteligível no meio dessa vasta quantidade de dados está transformando a visão humana do universo e de tudo nele contido. A questão fundamental então fica: quais métodos ou técnicas podem ser aplicados para transformar os dados brutos em algo inteligível, ativo e pessoal? Esta questão é explorada neste documento através da investigação de técnicas que melhorem a inteligência de sistemas de modo a fazê-los perceptivos/ativos à informação recente disponibilizada por cada indivíduo. Consequentemente, o principal objetivo desta tese é melhorar a experiência de cada usuário individual de modo a prover uma perspectiva ampla sobre cada evento, que pode resultar em melhores ideias e decisões. Portanto, três fontes diferentes de dados (individuais, de sensores, da rede) foram investigadas. Esta tese inclui pesquisa sobre técnicas para processamento, interpretação e redução desses dados. Agregando essas técnicas em uma plataforma é possível entregar informação personalizada para aplicativos e serviços. As duas principais contribuições desta tese são: primeiro, apresentar um novo processo com foco não na tecnologia de IoT, mas no usuário (ou “smart citizen”); segundo, esta pesquisa mostra que enormes volumes de dados podem ser reduzidos se os sinais de sensores subjacentes tiverem propriedades espectrais adequadas para serem filtrados, e bons resultados podem ser obtidos quando forem empregados sinais filtrados de sensores em aplicações. Investigando estas áreas foi possível contribuir para esta nova sociedade interconectada, oferecendo aplicativos e serviços sensíveis a critérios sociais.

Palavras-Chave: Ciência de dados para internet das coisas;Cidades inteligentes;Estilo de vida inteligente

Abstract: The volume of information in the Internet is growing exponentially. The ability to find intelligible information among vast amounts of data is transforming the human vision of the universe and everything within it. The underlying question then becomes which methods or techniques can be applied to transform the raw data into something intelligible, active and personal? This question is explored in this document by investigating techniques that improve intelligence for systems in order to make them perceptive/active to the recent information shared by each individual. Consequently, the main objective of this thesis is to enhance the experience of the user (individual) by providing a broad perspective about an event, which could result in improved ideas and better decisions. Therefore, three different data sources (individual data, sensor data, web data) have been investigated. This thesis includes research into techniques that process, interpret and reduce these data. By aggregating these techniques into a platform it is possible to deliver personalised information to applications and services. The contribution of this thesis is twofold. First, it presents a novel process that has shifted its focus from IoT technology to the user (or smart citizen). Second, this research shows that huge volumes of data can be reduced if the underlying sensor signal has adequate spectral properties to be filtered and good results can be obtained when employing a filtered sensor signal in applications. By investigating these areas it is possible to contribute to this new interconnected society by offering socially aware applications and services.

Keyword:
Data science for internet of things;Smart cities;Smart lifestyle

Volume: 1
Páginas: 117
Idioma: PORTUGUES
Biblioteca Depositária: UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO
Autorização de divulgação: O trabalho possui divulgação autorizada
Anexo: MariaLuisaLopesdeFariaCorr17
Área de Concentração: SISTEMAS ELETRONICOS
Linha de Pesquisa: TELECOMUNICAÇÕES
Projeto de Pesquisa: Telecomunicações

 

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