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Amostragem de dados em redes de sensores sem fio: integração de aplicações por intermédio da internet

Processo: 15/24544-5
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de outubro de 2017 - 31 de dezembro de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Convênio/Acordo: MCTI/MC
Pesquisador responsável:André Luiz Lins de Aquino
Beneficiário:André Luiz Lins de Aquino
Instituição-sede: Centro de Ciências Exatas e Naturais. Universidade Federal de Alagoas (UFAL). Ministério da Educação (Brasil). Maceió , SP, Brasil
Pesq. associados:Alejandro César Frery Orgambide ; Alexandre de Sousa Mendes ; Antonio Alfredo Ferreira Loureiro ; Augusto José Venâncio Neto ; Carlos Maurício Seródio Figueiredo ; Eduardo Coelho Cerqueira ; Eduardo Freire Nakamura ; Heitor Soares Ramos Filho ; Horácio Antonio Braga Fernandes de Oliveira ; Joel José Puga Coelho Rodrigues ; Leandro Aparecido Villas ; Luiz Marcos Garcia Goncalves ; Osvaldo Anibal Rosso
Assunto(s):Rede de sensores sem fio  Amostragem  Internet  Apresentação de dados  Integração de sistemas 

Resumo

Este projeto visa estudar a integração e disponibilização de dados, na Internet, oriundo de redes de sensores que necessitam realizar amostragem de dados. Considerando que uma das atividades básicas destas redes é a amostragem de dados, nesse projeto, nós iremos focar nos seguintes aspectos: - Novas estratégias de amostragem de dados, i.e., considerar estratégias baseadas em modelos que melhor representem os fenômenos descritos por sistemas dinâmicos não lineares; - Armazenamento e disponibilização na Internet dos dados amostrados, permitindo uma melhor usabilidade de diferentes aplicações; e - Integração na Internet de diferentes aplicações que utilizam redes de sensores. As aplicações de redes de sensores consideradas serão: monitoramento ambiental, redes de sensores veiculares, prédios inteligentes e redes de energia elétrica inteligentes (smart grid). Para permitir o estudo das etapas mencionadas nós iremos refinar um arcabouço voltado para estratégias de amostragem de dados lineares para aplicações gerais de redes de sensores. Os passos para o desenvolvimento do projeto serão: - A definição de diferentes modelos conceituais que possam ser utilizados para determinar como os dados podem ser disponibilizados e como as aplicações mencionadas podem ser integradas; - A implementação de novas ferramentas focadas na amostragem de dados, disponibilização de dados de sensoreamento e integração das aplicações; - A definição de modelos conceituais para validar a qualidade das soluções propostas; e - O projeto de um testbed que permite a validação de novas ferramentas considerando tanto simulações como experimentos reais. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
ASSUNCAO, ARTHUR N.; AQUINO, ANDRE L. L.; SANTOS, RICARDO C. CAMARA DE M.; GUIMARAES, RODOLFO L. M.; OLIVEIRA, RICARDO A. R. Vehicle Driver Monitoring through the Statistical Process Control. SENSORS, v. 19, n. 14 JUL 12 2019. Citações Web of Science: 0.
SOUZA, THIAGO I. A.; AQUINO, ANDRE L. L.; GOMES, DANIELO G. A method to detect data outliers from smart urban spaces via tensor analysis. FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS-THE INTERNATIONAL JOURNAL OF ESCIENCE, v. 92, p. 290-301, MAR 2019. Citações Web of Science: 0.

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