Made available in DSpace on 2014-06-12T15:59:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5463_1.pdf: 1462415 bytes, checksum: 975980491ca4b4412b374f07a3f2612d (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / A atratividade das Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) para o monitoramento das condições do ambiente e para servir de ponte entre o mundo físico e o virtual vem aumentando devido aos avanços da micro-eletrônica, que possibilitaram a produção de vários tipos de sensores (luz, umidade, temperatura, fumaça, radiação, acústicos, sísmicos, etc.) no mesmo chip que processa o sinal e realiza a comunicação. As RSSF podem ser consideradas ambientes de computação distribuída com severas restrições de velocidade de processamento, tamanho de memória, energia e largura de banda. Individualmente os nós das redes de sensores são tipicamente não confiáveis e a topologia da rede pode mudar dinamicamente. As redes de sensores também se diferenciam por causa da estreita interação com o ambiente físico através de sensores e atuadores. Devido à todas estas diferenças, muitas soluções desenvolvidas para plataformas de computação genéricas e para redes ad-hoc não podem ser aplicadas às RSSF. Todavia, os nós das redes de sensores também exibem características de sistema de propósito geral e de sistemas embutidos. Os sistemas de middleware para RSSF têm objetivos similares (ex., comunicação) aos dos sistemas de middleware tradicionais como CORBA, RMI, JINI, DCOM e PVM, porém têm restrições diferentes. Os sistemas de middleware tradicionais geralmente consomem demasiadamente recursos como processamento, memória e largura de banda, enquanto que nas RSSF estes recursos são escassos dificultando a tarefa de desenvolver sistemas de middleware para estas redes. O desenvolvimento de middleware para RSSF é o tema central desta dissertação. O middleware desenvolvido nesta dissertação deve possui as seguintes características: adaptação do comportamento da aplicação devido à disponibilidade de recursos e características do ambiente físico; comunicação entre nós da rede permitindo também a comunicação assíncrona, pois é mais adequada ao modelo de disseminação de informação requerido por aplicações em RSSF; combinação ou fusão de dados provenientes de fontes diferentes eliminando redundância, minimizando o número de transmissões e assim economizando energia; e gerenciamento de grupos de nós para dar suporte à aplicações de rastreamento de objetos, tolerância a falhas, segurança, sincronização de relógios e gerenciamento de energia. Para realizar as características mencionadas, apresentamos o projeto, a implementação e a validação de um middleware para RSSF. Este middleware é visto como uma coleção de serviços (de middleware) fornecidos através de uma API (Application Programming Interface) e é composto pelos serviços de: comunicação, que provê canais de comunicação broadcast e publish-subscribe; reconfiguração, responsável pela reconfiguração de componentes da aplicação e serviços do middleware; gerenciamento de grupos, que provê um modelo de gerenciamento de grupos de nós da rede; e de agregação, que realiza a combinação de dados para diminuir o envio de dados pela rede

Submitted by Geyciane Santos (geyciane_thamires@hotmail.com) on 2015-12-09T20:33:22Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Moysés Mendes de Lima.pdf: 1622069 bytes, checksum: 337a5becc26e67c107efbaeff8a9c441 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-01-19T20:45:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Moysés Mendes de Lima.pdf: 1622069 bytes, checksum: 337a5becc26e67c107efbaeff8a9c441 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-01-19T20:47:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Moysés Mendes de Lima.pdf: 1622069 bytes, checksum: 337a5becc26e67c107efbaeff8a9c441 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-19T20:47:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Moysés Mendes de Lima.pdf: 1622069 bytes, checksum: 337a5becc26e67c107efbaeff8a9c441 (MD5) Previous issue date: 2015-04-19 / Não informada / AWireless Sensor Network (WSN) consists of a set of sensors arranged in a sensor field in contact or near an event or phenomenon to be monitored. Such networks have amajor impact on applications involving the monitoring of environmental conditions such as temperature, light, motion and presence of certain types of objects. Accordingly in most other applications, the sensor nodes have limited power and bandwidth. Thus, techniques for reducing power consumption and communication are required in many settings. One of the main objectives in the design of a WSN is to provide data communication between the sensor nodes and the node textit sink.The challenge is to extend the network lifetime while maintaining a quality communication and data delivery. One of the key points observed in several studies is that routing protocols for WSNs will differ depending on the application and network architecture. Recently, algorithms that exploit information geographic, called Geographic Routing Algorithms, been considered as one of the most viable solution for routing in Wireless Sensor Networks (WSNs) due to their high scalability, dynamism, and high data delivery rate. These algorithms refer to nodes by position rather than address and use these coordinates to discover routes to the sink node.The main drawback of these algorithms is the need for position information of the nodes, which can be expensive in several ways. In this paper, we go further and propose two new routing algorithms that does not require position information while also adds data aggregation functionality to the network. Our proposal takes advantage of the grater communication range of the sink node as well as the Received Signal Strength Indicator (RSSI) of the sensor nodes to configure routing paths and aggregation times back to the sink node. Our results indicate clearly that the proposed algorithm reduces the amount of redundant data and the number of transmissions in the network while maintaining all advantages of these kind of algorithms. / Uma Rede de Sensores Sem Fio (RSSF) consiste em um conjunto de sensores, dispostos em um campo de sensoreamento em contato ou próximos a um evento ou fenômeno a ser sensoreado. Estas redes têm um grande impacto em aplicações de monitoramento ambiental tais como medição de temperatura, luminosidade, movimento e presença de certos tipos de objetos. Na maioria das aplicações para RSSF, os nós sensores possuem limitações de energia e largura de banda. Desta forma, técnicas de redução do consumo de energia e comunicação são necessárias, afim de otimizar o tempo de vida de uma RSSF. Um dos objetivos principais no projeto de uma RSSF é prover a comunicação de dados entre os nós sensores e o nó sink. O desafio é prolongar a vida útil da redemantendo uma qualidade na comunicação e na entrega dos dados. Um dos pontos chaves observados em diversos estudos é que os protocolos de roteamento em RSSFs irão diferir de acordo com a aplicação e a arquitetura da rede. Recentemente, algoritmos que exploram informações geográficas, chamados Algoritmos de Roteamento Geográfico, têm sido propostos para o transporte de dados nas RSSFs por serem escaláveis, dinâmicos e possuírem uma alta taxa de entrega de dados. Estes algoritmos se baseiam na posição física dos nós da rede ao invés de seus endereços para criar rotas em direção ao nó sink. A principal desvantagem destes algoritmos é a necessidade de localização, que pode ser custoso em diversos aspectos. Neste trabalho, propomos dois novos algoritmos de roteamento geográfico que não necessitam das informações de posição dos nós enquanto ainda proveem a funcionalidade de agregação de dados na rede. Nossa proposta tira vantagem da possibilidade de maior alcance de comunicação do nó sink, bem como do indicador de potência do sinal recebido (RSSI) dos nós sensores para configurar rotas e tempos de agregação de dados em direção ao nó sink. Os resultados obtidos mostram que os algoritmos propostos reduzem a quantidade de dados redundantes e o número de transmissões na rede, enquanto mantém todas as vantagens deste tipo de algoritmo.

A rápida evolução dos recursos computacionais vem permitindo que grandes conjuntos de dados sejam armazenados e recuperados. No entanto, a exploração, compreensão e extração de informação útil ainda são um desafio. Com relação às ferramentas computacionais que visam tratar desse problema, a Visualização de Informação possibilita a análise de conjuntos de dados por meio de representações gráficas e a Mineração de Dados fornece processos automáticos para a descoberta e interpretação de padrões. Apesar da recente popularidade dos métodos de visualização de informação, um problema recorrente é a baixa escalabilidade visual quando se está analisando grandes conjuntos de dados, resultando em perda de contexto e desordem visual. Com intuito de representar grandes conjuntos de dados reduzindo a perda de informação relevante, o processo de agregação visual de dados vem sendo empregado. A agregação diminui a quantidade de dados a serem representados, preservando a distribuição e as tendências do conjunto de dados original. Quanto à mineração de dados, visualização de informação vêm se tornando ferramental essencial na interpretação dos modelos computacionais e resultados gerados, em especial das técnicas não-supervisionados, como as de agrupamento. Isso porque nessas técnicas, a única forma do usuário interagir com o processo de mineração é por meio de parametrização, limitando a inserção de conhecimento de domínio no processo de análise de dados. Nesta dissertação, propomos e desenvolvemos uma metáfora visual baseada na TableLens que emprega abordagens baseadas no conceito de agregação para criar representações mais escaláveis para a interpretação de dados tabulares. Como aplicação, empregamos a metáfora desenvolvida na análise de resultados de técnicas de agrupamento. O ferramental resultante não somente suporta análise de grandes bases de dados com reduzida perda de contexto, mas também fornece subsídios para entender como os atributos dos dados contribuem para a formação de agrupamentos em termos da coesão e separação dos grupos formados. / The rapid evolution of computing resources has enabled large datasets to be stored and retrieved. However, exploring, understanding and extracting useful information is still a challenge. Among the computational tools to address this problem, information visualization techniques enable the data analysis employing the human visual ability by making a graphic representation of the data set, and data mining provides automatic processes for the discovery and interpretation of patterns. Despite the recent popularity of information visualization methods, a recurring problem is the low visual scalability when analyzing large data sets resulting in context loss and visual disorder. To represent large datasets reducing the loss of relevant information, the process of aggregation is being used. Aggregation decreases the amount of data to be represented, preserving the distribution and trends of the original dataset. Regarding data mining, information visualization has become an essential tool in the interpretation of computational models and generated results, especially of unsupervised techniques, such as clustering. This occurs because, in these techniques, the only way the user interacts with the mining process is through parameterization, limiting the insertion of domain knowledge in the process. In this thesis, we propose and develop the new visual metaphor based on the TableLens that employs approaches based on the concept of aggregation to create more scalable representations of tabular data. As application, we use the developed metaphor in the analysis of the results of clustering techniques. The resulting framework does not only support large database analysis but also provides insights into how data attributes contribute to clustering regarding cohesion and separation of the composed groups

A rápida evolução dos recursos computacionais vem permitindo que grandes conjuntos de dados sejam armazenados e recuperados. No entanto, a exploração, compreensão e extração de informação útil ainda são um desafio. Com relação às ferramentas computacionais que visam tratar desse problema, a Visualização de Informação possibilita a análise de conjuntos de dados por meio de representações gráficas e a Mineração de Dados fornece processos automáticos para a descoberta e interpretação de padrões. Apesar da recente popularidade dos métodos de visualização de informação, um problema recorrente é a baixa escalabilidade visual quando se está analisando grandes conjuntos de dados, resultando em perda de contexto e desordem visual. Com intuito de representar grandes conjuntos de dados reduzindo a perda de informação relevante, o processo de agregação visual de dados vem sendo empregado. A agregação diminui a quantidade de dados a serem representados, preservando a distribuição e as tendências do conjunto de dados original. Quanto à mineração de dados, visualização de informação vêm se tornando ferramental essencial na interpretação dos modelos computacionais e resultados gerados, em especial das técnicas não-supervisionados, como as de agrupamento. Isso porque nessas técnicas, a única forma do usuário interagir com o processo de mineração é por meio de parametrização, limitando a inserção de conhecimento de domínio no processo de análise de dados. Nesta dissertação, propomos e desenvolvemos uma metáfora visual baseada na TableLens que emprega abordagens baseadas no conceito de agregação para criar representações mais escaláveis para a interpretação de dados tabulares. Como aplicação, empregamos a metáfora desenvolvida na análise de resultados de técnicas de agrupamento. O ferramental resultante não somente suporta análise de grandes bases de dados com reduzida perda de contexto, mas também fornece subsídios para entender como os atributos dos dados contribuem para a formação de agrupamentos em termos da coesão e separação dos grupos formados. / The rapid evolution of computing resources has enabled large datasets to be stored and retrieved. However, exploring, understanding and extracting useful information is still a challenge. Among the computational tools to address this problem, information visualization techniques enable the data analysis employing the human visual ability by making a graphic representation of the data set, and data mining provides automatic processes for the discovery and interpretation of patterns. Despite the recent popularity of information visualization methods, a recurring problem is the low visual scalability when analyzing large data sets resulting in context loss and visual disorder. To represent large datasets reducing the loss of relevant information, the process of aggregation is being used. Aggregation decreases the amount of data to be represented, preserving the distribution and trends of the original dataset. Regarding data mining, information visualization has become an essential tool in the interpretation of computational models and generated results, especially of unsupervised techniques, such as clustering. This occurs because, in these techniques, the only way the user interacts with the mining process is through parameterization, limiting the insertion of domain knowledge in the process. In this thesis, we propose and develop the new visual metaphor based on the TableLens that employs approaches based on the concept of aggregation to create more scalable representations of tabular data. As application, we use the developed metaphor in the analysis of the results of clustering techniques. The resulting framework does not only support large database analysis but also provides insights into how data attributes contribute to clustering regarding cohesion and separation of the composed groups

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5631.pdf: 1787133 bytes, checksum: c363525148fa6a5fe71608e7a8ffcf4c (MD5) Previous issue date: 2012-09-28 / Universidade Federal de Sao Carlos / The Wireless Sensor Networks (WSNs) and Mobile Wireless Sensor Networks (MWSNs) are being increasingly used by different applications, such as monitoring of animals, monitoring of vital signs, environmental monitoring, surveillance and protection of critical infrastructure, leaking gas, among many others. Some of these applications are already making use of mobile sensor nodes, such as underwater monitoring, precision agriculture, among many others. Due to restricted resources of sensor nodes, especially in relation to energy consumption, the development for solutions based on WSN and MWSN becomes limited. The use of mobile sensor nodes, which typically has more computational resources, power and communication, can help to reduce the energy consumption of fixed nodes, increasing the lifetime of the network. Networks that use mobile sensor nodes (fixed and mobile) with different types of hardware are called Wireless Sensor Networks Heterogeneous Mobile. This paper presents the RAHMoN (Routing Algorithm for Heterogeneous Mobile Networks), which makes use of data aggregation technique to reduce the traffic transmissions on the network, hierarchy of nodes (clustering), and use of sensor nodes (fixed and mobile) that collaborate to deliver data to a sink node at high speed. In RAHMoN, the network is configured using the techniques of inundation (flooding) and inundation reverse (reverse flooding) to collect the fixed position of sensor nodes and form an adjacency matrix. This matrix helps to build routes for data delivery to the sink and is stored in the mobile sensor nodes. Results show that our solution can guarantee a high packages delivery rate, low latency and reduce the delay of packet delivery. The solution was compared with the WHISPER, present in the literature and also focused on the delivery of data to sink node at high speed. / As Redes de sensores sem Fio (RSSFs) e Redes de Sensores Sem Fio Móveis (RSSFMs) estão sendo cada vez mais utilizadas por diferentes aplicações, tais como: monitoramento de animais, monitoramento de sinais vitais, monitoramento ambiental, vigilância e proteção de infraestruturas críticas, vazamento de gás, dentre inúmeras outras. Algumas dessas aplicações já fazem uso de nós sensores móveis. Devido aos recursos restritos dos nós sensores, principalmente em relação ao consumo energético, o desenvolvimento de soluções baseadas em RSSF e RSSFM torna-se limitado. O uso de nós sensores móveis, que tipicamente têm mais recursos computacionais, de energia e de comunicação, pode ajudar a reduzir o consumo de energia dos nós fixos, aumentando o tempo de vida da rede. Redes que utilizam nós sensores (fixos e móveis) com diferentes tipos de hardware são denominadas Redes de Sensores Sem Fio Móvel Heterogênea. Neste trabalho é apresentado o RAHMoN (Routing Algorithm for Heterogeneous Mobile Networks), que faz uso da técnica de agregação de dados para reduzir o tráfego de transmissões na rede, da hierarquização de nós (clustering), da utilização de nós sensores (fixos e móveis) e de um sink em alta velocidade. No RAHMoN, a rede é configurada utilizando flooding e flooding reverse para coletar a posição dos nós sensores fixos e formar uma matriz de adjacência. Essa matriz auxilia na construção de rotas durante a entrega dos dados para o sink e será armazenada nos nós sensores móveis. Resultados de avaliação mostram que a nossa solução consegue garantir uma alta taxa de entrega de pacotes, diminuir a latência e reduzir o atraso de entrega dos pacotes. A solução foi comparada com o WHISPER, presente na literatura e também voltado à entrega de dados para o nó sink em alta velocidade.

Computers network in the hospital environments are central topics of discussion on the use of systems applied to health care to ensure data capture of vital signs. This study aims at analyzing the data capture model of the proposed sensor node, using the Modbus protocol communication standard in the acquisition of multi-parametric information of biological signs of patients. The research was conducted with experimental purpose to characterize the ModBus protocol in the RS485 serial network. It was also performed a systematic review to support the choice of the data model and serial communication standard in wired networks. Thus, a sensor node prototype (PIC18F26K20) was built to capture body temperature and heart rate in the wired communication network in which the protocols CAN and ModBUS were tested. The data from the sensor nodes were subjected to capture tests and sending the data to the central node, and displayed on portable platform (Smartphones). It was also observed the bandwidth characteristics and quality of the obtained data. The systematic review showed a trend in the use of the CAN protocol as wired communication standard for HealthCare activities, the application used in the experiment presented limitations. However, after the experiment using the ModBus protocol, this was adequate and easy to implement applications in the hospital environment, having a low-cost platform as a solution to that area. / Redes de computadores em ambientes hospitalares são temas centrais de discussão sobre a utilização de sistemas aplicados à atividade em saúde que garantam a captura dos dados de sinais vitais. O presente trabalho teve como objetivo analisar o modelo de captura dos dados do nodo sensor proposto, utilizando o padrão de comunicação do protocolo ModBUS na aquisição de informações multiparamétricas de sinais biológicos de pacientes. A pesquisa foi desenvolvida com propósito experimental para a caracterização do protocolo ModBUS sob a rede serial RS485. Foi realizada, ainda, uma revisão sistemática para subsidiar a escolha do modelo de dados e do padrão de comunicação serial em redes cabeadas. Para tanto, foi construído um protótipo de nodo sensor (PIC18F26K20) para captura de temperatura corporal e frequência cardíaca na comunicação da rede com fio na qual os protocolos CANbus e ModBUS foram testados. Os dados dos nodos sensores foram submetidos a testes de captura e envio dos dados ao nodo central, e exibidos em plataforma portáteis (Smartphones). Foram, ainda, observadas as características de largura de banda e qualidade dos dados obtidos. A revisão sistemática demonstrou uma tendência na utilização do protocolo CANbus como padrão de comunicação cabeado para as atividades HealthCare, a aplicação utilizada no experimento apresentou limitações. No entanto, após experimento utilizando o protocolo ModBus, este mostrou-se adequado e de fácil implementação em aplicações na área hospitalar, tendo uma plataforma de baixo custo como solução para a referida área.