Thesis (Ph. D.)--University of Wisconsin. / Microfilm copy of typescript. Positive. Collation of the original: 316 ℓ. Bibliography: l. 301-316.

Thesis (Ph. D.)--University of Wisconsin--Madison, 1967. / Typescript. Vita. eContent provider-neutral record in process. Description based on print version record. Includes bibliographical references.

Thesis (Ph. D.)--University of Wisconsin--Madison, 1999. / Typescript. eContent provider-neutral record in process. Description based on print version record. Includes bibliographical references (leaves 126-133).

Thesis (Ph. D.)--University of Wisconsin--Madison, 1962. / Typescript. Vita. eContent provider-neutral record in process. Description based on print version record. Includes bibliographical references.

Thesis--University of Wisconsin--Madison. / Typescript. Vita. eContent provider-neutral record in process. Description based on print version record. Includes bibliographical references.

Thesis (Ph. D.)--Ohio State University, 2006. / Title from first page of PDF file. Includes bibliographical references (p. 130-138).

Thesis (D. Min.)--Southwestern Baptist Theological Seminary, 1990. / Includes bibliographical references (leaves 158-166, 64-72).

Thesis (Ph. D.)--Auburn University, 2004. / Title from PDF title page (viewed on 06/19/2007). Abstract. Vita. Includes bibliographical references.

Com o aumento na disponibilidade e considerável redução de custo das tecnologias que permitem a obtenção de dados de objetos móveis, torna-se abundante a oferta de dados de trajetórias. O estudo dessas trajetórias tem por objetivo permitir uma melhor compreensão dos dados, bem como a extração de novo conhecimento utilizando técnicas computacionais. Um tipo de estudo que pode ser realizado é a análise do comportamento das trajetórias de objetos móveis. O foco do estudo de padrões comportamentais em trajetórias tem sido a busca por padrões de aglomeração ou semelhança no deslocamento de entidades no espaço ou espaço-tempo. Este trabalho propõe a formalização de um novo padrão comportamental que indique quando um objeto móvel está evitando determinadas regiões espaciais. Este padrão foi denominado avoidance. A identificação e o estudo de tal comportamento pode ser de interesse de diversas áreas tais como segurança, jogos eletrônicos, comportamento social, entre outros. Inicialmente, este trabalho apresenta uma heurística com base nas observações das ocorrências do evento avoidance. A partir daí, são definidas as formalizações deste novo padrão. É apresentado, também, um algoritmo para identificar automaticamente o padrão comportamental avoidance em trajetórias de objetos móveis. Para avaliar a eficácia deste algoritmo, ao final desta dissertação são apresentados resultados de experimentos realizados em trajetórias coletadas por pedestres e por veículos em diversos locais da cidade de Porto Alegre e Xangri-lá. / With the increasing availability and considerable price reduction of technologies that allow the collection of moving object data, the offering of trajectory data becomes abundant. The study of these trajectories has the objective to allow a better understanding of the data, as well as the extraction of new knowledge using computational techniques. One of the possible studies is the analysis of the behavior of moving objects. The study on behavior patterns in trajectories has focused on agglomeration and similarity of entities moving in space or space and time. This work proposes the formalization of a new behavior pattern that indicates when a moving object is avoiding some determined spatial region, here called avoidance. The study and identification of this behavior may be of interest in many application areas, like security, electronic games, social behavior, and so on. Initially, this work presents an heuristic based on the observations of avoidance events, and based on this heuristic we define the formalization of this new kind of trajectory behavior pattern. This work also presents an algorithm to automatically identify this behavior in trajectories of moving objects. To evaluate the effectiveness of this algorithm, experiments were performed on trajectory datasets, collected by pedestrians in a park, and by vehicles at several places in the cities of Porto Alegre and Xangri-lá.

Com o aumento na disponibilidade e considerável redução de custo das tecnologias que permitem a obtenção de dados de objetos móveis, torna-se abundante a oferta de dados de trajetórias. O estudo dessas trajetórias tem por objetivo permitir uma melhor compreensão dos dados, bem como a extração de novo conhecimento utilizando técnicas computacionais. Um tipo de estudo que pode ser realizado é a análise do comportamento das trajetórias de objetos móveis. O foco do estudo de padrões comportamentais em trajetórias tem sido a busca por padrões de aglomeração ou semelhança no deslocamento de entidades no espaço ou espaço-tempo. Este trabalho propõe a formalização de um novo padrão comportamental que indique quando um objeto móvel está evitando determinadas regiões espaciais. Este padrão foi denominado avoidance. A identificação e o estudo de tal comportamento pode ser de interesse de diversas áreas tais como segurança, jogos eletrônicos, comportamento social, entre outros. Inicialmente, este trabalho apresenta uma heurística com base nas observações das ocorrências do evento avoidance. A partir daí, são definidas as formalizações deste novo padrão. É apresentado, também, um algoritmo para identificar automaticamente o padrão comportamental avoidance em trajetórias de objetos móveis. Para avaliar a eficácia deste algoritmo, ao final desta dissertação são apresentados resultados de experimentos realizados em trajetórias coletadas por pedestres e por veículos em diversos locais da cidade de Porto Alegre e Xangri-lá. / With the increasing availability and considerable price reduction of technologies that allow the collection of moving object data, the offering of trajectory data becomes abundant. The study of these trajectories has the objective to allow a better understanding of the data, as well as the extraction of new knowledge using computational techniques. One of the possible studies is the analysis of the behavior of moving objects. The study on behavior patterns in trajectories has focused on agglomeration and similarity of entities moving in space or space and time. This work proposes the formalization of a new behavior pattern that indicates when a moving object is avoiding some determined spatial region, here called avoidance. The study and identification of this behavior may be of interest in many application areas, like security, electronic games, social behavior, and so on. Initially, this work presents an heuristic based on the observations of avoidance events, and based on this heuristic we define the formalization of this new kind of trajectory behavior pattern. This work also presents an algorithm to automatically identify this behavior in trajectories of moving objects. To evaluate the effectiveness of this algorithm, experiments were performed on trajectory datasets, collected by pedestrians in a park, and by vehicles at several places in the cities of Porto Alegre and Xangri-lá.