Submitted by Luiz Felipe Barbosa (luiz.fbabreu2@ufpe.br) on 2015-03-09T14:39:36Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Gustavo Henrique Rodrigues Pinto Tomas.pdf: 903853 bytes, checksum: 91dabd2203de94bb75a45ea27c3dc5b5 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-09T14:39:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Gustavo Henrique Rodrigues Pinto Tomas.pdf: 903853 bytes, checksum: 91dabd2203de94bb75a45ea27c3dc5b5 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-02-26 / De acordo com recentes pesquisas, a população mundial esta crescendo de forma desproporcional aos recursos necessários para a vida humana. Cada vez mais a quantidade de pessoas vivendo nas áreas urbanas aumenta, devido à diversos fatores, como as oportunidades que são geradas nestes grandes centros. Este desenfreado crescimento populacional, principalmente nas áreas urbanas, além de outros fatores como má governança, ocasiona e/ou intensifica diversos problemas urbanos. Para exemplificar este fato, pode-se citar os grandes problemas que as cidades brasileiras enfrentam nas áreas de transporte, saúde e educação, evidenciados, rotineiramente, pela mídia em geral. Neste contexto, o conceito de Cidade Inteligente (CI) visa mitigar estes problemas a fim de aumentar a qualidade de vida dos cidadãos. Para tal, uma importante ferramenta para a implementação de uma CI é a Internet of Things (Internet das Coisas) (IoT), na qual diversos objetos são combinados para atingir um objetivo em comum como, fornecer informações do fluxo de veículos de uma cidade. Porém, para que este cenário seja de fato consolidado, necessita-se de uma Arquitetura de Software (AS) capaz de integrar e combinar as diferentes tecnologias e dados que compõem os serviços urbanos. Na literatura pode-se encontrar várias Arquiteturas de Software (AS’s) para CI, inclusive com apoio de grandes empresas. Porém, estas AS’s visam atender apenas um determinado serviço urbano com uma aplicação específica, o que não caracteriza de fato uma implementação de CI. Motivado por estes desafios, esta dissertação apresenta a especificação, o projeto e a avaliação de uma AS para CI que permite a integração com IoT, baseado no conjunto de requisitos extraídos das soluções existentes. Adicionalmente, são discutidos os resultados obtidos, os problemas encontrados, e as direções futuras para pesquisa e o desenvolvimento.

Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2015-05-21T18:43:02Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) wms-dissertation-final.pdf: 5066584 bytes, checksum: f03394043a3223ce6e305dc5524d0e20 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-21T18:43:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) wms-dissertation-final.pdf: 5066584 bytes, checksum: f03394043a3223ce6e305dc5524d0e20 (MD5) Previous issue date: 2014-08-25 / O crescimento desenfreado da população nos centros urbanos afeta diretamente a provisão de serviços concebidos para suprir às necessidades dos cidadãos. Com isso, academia e na indústria discutem que, grande parte das cidades, não contam com serviços básicos (como transporte, energia elétrica, água, saneamento básico, saúde pública, educação, segurança pública, etc.) devidamente preparados para suportar tamanho crescimento, nem mesmo possuem a infraestrutura necessária para gerenciar suas consequências. Neste cenário se estabelece o conceito de Cidades Inteligentes, empregando Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs) para solucionar ou minimizar problemas no âmbito urbano ligados à provisão de serviços, processando dados coletados de entidades imersas neste contexto, a fim de que se entenda a dinâmica de funcionamento da cidade, permitindo compreender os problemas, identificar falhas, propor e implementar soluções e melhorias, adequadas à sua realidade, visando melhorar a qualidade de vida dos cidadãos. Dentre os dados coletados para o propósito citado, vindo de sensores instalados no ambiente, de dispositivos móveis, etc., existe uma quantidade significativa de dados pessoais, que podem ser analisados e combinados - divergindo do objetivo inicial - gerando situações que comprometam a privacidade individual. Com as informações geradas a partir deste processo, organizações privadas e públicas podem beneficiar-se, explorando as necessidades dos indivíduos monitorados ao deter mais informação e conhecimento sobre o indivíduo do que ele próprio. Este panorama reflete a forma como nossos dados são predominantemente tratados atualmente, configurando um paradigma centrado em dados, no qual o indivíduo, seus direitos e preferências são mantidos em segundo plano. Considerando esse contexto, este trabalho realiza um estudo sobre propostas de privacidade para diversos domínios inteligentes, entendidos como peças essenciais na composição de Cidades Inteligente, extraindo os requisitos abordados por esses trabalhos, utéis na construção do Go!SIP, um framework de privacidade para Pessoas como Sensores. A implementação dos requisitos selecionados para avaliação fundamentou-se em uma abordagem quantitativa, baseada na hipótese de que essa abordagem facilita a compreensão do indivíduo, deixando-o ciente dos riscos, e menos propenso a expor seus dados pessoais. Para execução da avaliação utilizou-se o formato de Estudo de Caso, através de storytelling e um gamebook interativo, simulando diferentes cenários de exposição de dados em um ambiente urbano. A abordagem quantitativa de implementação dos requisitos mostrou-se favorável à hipótese inicial, repelindo os usuários das situações que requeriam exposição de suas informações pessoais, demonstrando, dentro das restrições estabelecidas, o potencial da proposta.

Cidades ao redor do mundo enfrentam diversos desafios para proporcionar uma boa qualidade de vida aos seus cidadãos. Sistemas de software vêm sendo desenvolvidos com objetivo de melhorar os serviços e otimizar o uso da infraestrutura da cidade. Desenvolver ambientes de experimentação para esses sistemas na escala de grandes cidades ainda é um desafio, devido ao alto custo e problemas de infraestrutura. Por sua vez, a simulação é um mecanismo que vem sendo utilizado na realização de experimentos em diversas áreas do conhecimento. O objetivo deste trabalho é auxiliar na construção de um ambiente de experimentação de larga escala e interativo para plataformas de Cidades Inteligentes através de simulação. Para tanto, desenvolvemos uma arquitetura de software visando permitir a integração de plataformas e simuladores de Cidades Inteligentes. Dois estudos de caso demostraram a viabilidade da solução, integrando o simulador InterSCSimulator e a plataforma InterSCity, envolvendo uma série de melhorias em ambas as ferramentas. Apresentamos detalhes de como implementar a arquitetura proposta, além da execução de experimentos na escala da cidade de São Paulo. Acreditamos que a solução nos levou a resultados satisfatórios, tendo em vista que, foi possível realizar experimentos de larga escala através de simulação por meio da implementação da arquitetura apresentada. Portanto, projetamos uma arquitetura de software que poderá servir de base para integração de plataformas e simuladores de Cidades Inteligentes com o intuito de realizar experimentos de larga escala e interativo, visando principalmente questões de desempenho e escalabilidade. / Cities around the world face a number of challenges to provide a good quality of life for their citizens. Software systems have been developed with the aim of improving services and optimizing the use of the citys infrastructure. Developing experimentation environments for these systems in the large cities scale is still a challenge due to the high cost and infrastructure problems. In turn, the simulation is a mechanism that has been used to enable experiments in several areas of knowledge. The goal of this work is to assist in the development of a large scale and interactive experimentation environment for Smart Cities platforms through simulation. For this, we developed a software architecture to allow the integration of platforms and simulators of Smart Cities. Two case studies demonstrated the feasibility of the solution, integrating the InterSCSimulator simulator and the InterSCity platform, involving a series of improvements in both tools. We present details of how to implement the proposed architecture, as well as the execution of experiments on the scale of the city of São Paulo. We believe that the solution led us to satisfactory results, considering that it was possible to perform large- scale experiments through simulation using the implementation of the presented architecture. Therefore, we have designed a software architecture that can be used as a basis for the integration of Smart Cities platforms and simulators in order to perform large-scale and interactive experiments, primarily focusing on performance and scalability issues.

As cidades estão a seu tempo e a seu modo, modernizando os serviços prestados à população. Entre os diversos fatores que estão contribuindo para esta evolução estão a diversificação e proliferação de sensores, nos diversos domínios de serviços das cidades, e os novos canais de comunicação com os munícipes, entre eles, as redes sociais e mais recentemente os sistemas crowdsensing, motivados pelos anseios sociais, por melhores serviços públicos e pela popularização dos dispositivos móveis. Nesta direção, a eficiência administrativa é um fator essencial, uma vez que as cidades estão se mostrando mais complexas na medida em que cresce a população nas áreas urbanas. A utilização de técnicas de sistemas distribuídos para que múltiplos domínios de serviços usufruam da mesma infraestrutura computacional, pode auxiliar na eficiência das cidades, evitando gastos administrativos duplicados e até mesmo, possibilitando a correlação de eventos entre os serviços, favorecendo a identificação de fatores de causalidades e assim, a tomada de decisões administrativas mais objetivas e precisas. Neste contexto, este trabalho concentra-se na análise de um middleware direcionado à gestão de cidades para coleta, integração e interpretação dos dados de sensores, pertencentes aos serviços disponíveis da própria cidade, junto com os dados do sensoriamento colaborado pelos cidadãos. Para avaliação do conceito foi investigado o cenário de monitoração da conservação de vias públicas. Após 3 meses de coletas de dados por um sistema de sensoriamento automático, totalizando mais de 360 mil pontos e também mais de 90 relatórios pelo sensoriamento participativo, verificou-se que um sistema distribuído pode realizar a interpretação de séries históricas, engajar os munícipes apoiar a manutenção dos serviços da cidade e também indicar objetivamente aos gestores públicos os pontos que devem ser prioritariamente atendidos. Aliar ferramentas pelas quais o cidadão pode, de acordo com sua necessidade, convicção e altruísmo, exercer influência nos gestores públicos com o suporte de informação contínua e critérios objetivos das redes de sensores, pode estimular a continua excelência dos serviços públicos. / The cities in their own way and time are improving their services provided to the population. Among several factors that are contributing to this trend are the diversification and proliferation of sensors in various services domains of cities and new communication ways with citizens, for instance, social networks and more recently, crowdsensing systems, motivated by social expectations for better public services and the popularity of mobile devices. In this direction, administrative efficiency is a key factor, since the cities are proving more complex with increasing the population in urban areas. Techniques of distributed systems to share the same computing infrastructure to multiple service domains, can assist in the efficiency of cities, avoiding duplicate administrative costs and even allowing event correlation between services, providing the identification of causality factors, thus making management decisions more objective and accurate. In this context, this research focuses on analysis of a middleware directed to city management for collection, integration and interpretation of sensors data, present in city services, along with the sensing data contributed by citizens. For concept evaluation, was investigated the scenario of conservation of public streets. After 3 months of data collection by an automatic sensing system comprising more than 360 thousand points and also 94 reports of collaborative sensing, it was found that a distributed system can perform the interpretation of historical series; engage the citizens to support maintenance of city services and indicate objectively the points that should primarily be fix by public managers. Combining tools, which citizens can, according to their need, conviction, altruism, exert their own influence in public management and the continuous information support to objective criteria of sensor networks, can stimulate the continued excellence of public services.

Smart City technologies emerge as a potential solution to tackle common problems in large urban centers by using city resources efficiently and providing quality services for citizens. Despite the various advances in middleware technologies to support future smart cities, there are yet no widely accepted platforms. Most of the existing solutions do not provide the required flexibility to be shared across cities. Moreover, the extensive use and development of non-open-source software leads to interoperability issues and limits the collaboration among R&D groups. Our research explores the use of a microservices architecture to address key practical challenges in smart city platforms. More specifically, we are concerned with the impact of microservices on addressing the key non-functional requirements to enable the development of smart cities such as supporting different scalability demands and providing a flexible architecture which can easily evolve over time. To this end, we are developing InterSCity, a microservice-based open source smart city platform that aims at supporting the development of sophisticated, cross- domain applications and services. Our early experience shows that microservices can be properly used as building blocks to achieve a loosely coupled, flexible architecture. Experimental results point towards the applicability of our approach in the context of smart cities since the platform can support multiple scalability demands. We expect to enable collaborative, novel smart city research, development, and deployment initiatives through the InterSCity platform. The full validation of the platform will be conducted using different smart city scenarios and workloads. Future work comprises the ongoing design and development effort on data processing services as well as more comprehensive evaluation of the proposed platform through scalability experiments. / As tecnologias de Cidades Inteligentes surgem como uma potencial solução para lidar com problemas comuns em grandes centros urbanos, utilizando os recursos da cidade de maneira eficiente e fornecendo serviços de qualidade para os cidadãos. Apesar dos vários avanços nas tecnologias de middleware para suporte às cidades inteligentes do futuro, ainda não existem plataformas amplamente aceitas. A maioria das soluções existentes não oferece a flexibilidade necessária para ser compartilhada entre as cidades. Além disso, o vasto uso e desenvolvimento de software proprietário levam a problemas de interoperabilidade e limitam a colaboração entre grupos de P&D. Nesta dissertação, exploramos uso de uma arquitetura de microsserviços para abordar os principais desafios práticos em plataformas de cidades inteligentes. Mais especificamente, estamos preocupados com o impacto dos microsserviços sobre requisitos não-funcionais para permitir o desenvolvimento de cidades inteligentes, tais como o suporte a diferentes demandas de escalabilidade e o fornecimento de uma arquitetura flexível que pode evoluir facilmente. Para esse fim, criamos a InterSCity, uma plataforma para cidades inteligentes de código aberto baseada em microsserviços que visa apoiar o desenvolvimento de aplicativos e serviços sofisticados em múltiplos domínios. Nossa experiência inicial mostra que os microsserviços podem ser usados adequadamente como blocos de construção para obter uma arquitetura flexível e fracamente acoplada. Resultados experimentais apontam para a aplicabilidade de nossa abordagem no contexto de cidades inteligentes, já que a plataforma pode suportar diferentes demandas de escalabilidade. Esperamos permitir pesquisas colaborativas e inovadoras em cidades inteligentes, assim como o desenvolvimento e iniciativas de implantações reais através da plataforma InterSCity. A validação completa da plataforma será realizada usando diferentes cenários de cidades inteligentes e cargas de trabalho. Os trabalhos futuros compreendem o esforço contínuo de projetar e desenvolver novos serviços de processamento de dados, bem como a realização de avaliações mais abrangentes da plataforma proposta por meio de experimentos de escalabilidade.

Submitted by Jailda Nascimento (jmnascimento@pucsp.br) on 2016-10-31T14:18:04Z No. of bitstreams: 1 Vivian Aparecida Blaso Souza Soares Cesar.pdf: 101672307 bytes, checksum: 7a59e3f6e86baacb712da75cce39a997 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-31T14:18:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vivian Aparecida Blaso Souza Soares Cesar.pdf: 101672307 bytes, checksum: 7a59e3f6e86baacb712da75cce39a997 (MD5) Previous issue date: 2016-09-09 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientifico e Tecnológico / This study evaluates minimum aspects of Production, Consumption and Environment during periods marked by UN warnings between 1972- Stockholm Conference, 2012- Rio+ 20 and 2015- cop21 in Paris. The complex thought of Edgar Morin runs this trajectory in which were needed efforts of reconnection of knowledges: engineering, smarts technologies, consumer behaviour, smart cities, sustainability, environment, and other networks that are hidden and what we seek to unravel. Structured in five meta themes: Sustainability, which discusses the genealogy of the concept and its incorporated levels by businesses, governments, the UN and civil society; Consumption and the Environment, which indicates who are consumers in contemporary society and shows how our relationship with the consumer is transforming our ways of living and housing; Sustainable technologies, smart cities and Smart cities lifestyle,reported through case studies and interviews in order to point outthe lack whatthis course for what really how as technologies to contribute to sustainability in cities.With the intention to expand the vision and perceptions of readers,we use the intertextualityfeature- visual,infographics, stories and essays, mixing fiction with photos and video "Smart Cities: Transformations in Progress" - nintroducing the reader to several narratives of sustainability in contemporary times / Este trabalho avalia os aspectos da Produção, Consumo e MeioAmbiente durante os periodos marcados pelos alertas da ONU entre 1972-Conferencia de Estocolmo, 2012- Rio +20 e 2015- COP21 em Paris. 0 pensamento complexo de Edgar Morin percorre essa trajetória, em que foram necessários os esforços da religião de saberes: engenharias, tecnologias smarts, comportamento dos consumidores, cidades inteligentes, sustentabilidade, meio ambiente, redes e outros que estao ocultos e que procuramos desvendar. Esstruturado em cinco metatemas:Sustentabilidade, que discorre sobre a genealogia do conceito e as dimensoes incorporadas por empresas, govemos, ONU e a sociedade civil; Consumo e Meio Ambiente, que aponta quem é o consumidor na sociedade contemporanea e apresenta como a nossa relação com o consumo foi transformando os nossos modos de viver e habitar; Tecnologias Sustentaveis, Smart Cities e Estilo de Vida nas Cidades lnteligentes,relatados por meio dos estudos de casos e entrevistas com o intuito de apontar o que falta neste percurso para que realmente as tecnologias contribuam com a sustentabilidade nas cidades.Na intenção de ampliar a visao e as percepção dos leitores, utilizamos o recurso da intertextualidade-recursos visuais, infograficos, contos e crônicas, que misturam ficção e fotografias, e o video "Cidades lnteligentes: transformações em curso - para aproximar o leitor das diversas narrativas da sustentabilidade na contemporaneidade

A urbanização acentuada, fenômeno crescente das últimas décadas, tem atingido níveis elevadíssimos e criado enormes desafios para a gestão das cidades, além de trazer uma vasta gama de efeitos nefastos para a qualidade de vida de seus cidadãos. Dados da ONU de 2016, indicam tratar-se de um caminho sem volta, com uma tendência de agravamento nos próximos anos. Para tentar mitigar esta situação, muito se tem discutido em como aumentar o nível de inteligência das cidades e o interesse pelo tema Cidades Inteligentes tem crescido. Apesar disso, ainda não existe consenso sobre um conceito de cidade inteligente. Se há tempos este conceito se baseava exclusivamente no pilar da tecnologia, hoje uma visão mais evoluída e holística incorpora várias outras dimensões. Já a maioria dos modelos de classificação existentes são estrangeiros e não são aderentes à realidade de um país tão diverso e tão desigual quanto o Brasil. No âmbito nacional, existem algumas iniciativas de criação de conceitos e de modelos de classificação, mas, ou são baseados unicamente no componente tecnológico, ou buscam apenas a criação de rankings tradicionais baseados em ponderações arbitrárias de seus formuladores. A dificuldade de adequação do conceito e dos modelos de classificação à realidade brasileira foram os dois motores principais desta tese. O primeiro objetivo foi desenvolver um conceito de cidade inteligente para o contexto brasileiro. O segundo foi propor um modelo multidimensional de classificação, que fugisse aos padrões tradicionais de um ranking e fosse um instrumento efetivo de aprendizagem, benchmarking e de apoio ao planejamento de políticas públicas das cidades. Por meio de um estudo exploratório e descritivo, junto a 3 cidades de portes diferentes do estado de São Paulo, foram desenvolvidas pesquisas de abordagem quantitativa e qualitativa. A primeira utilizou questionários fechados e levantamento de dados em bases de indicadores específicos para o cálculo dos componentes do Índice Brasileiro Multidimensional de Classificação de Cidades Inteligentes - IBMCCI. Este produto final da tese emprega a mesma abordagem orientada ao usuário do U-MULTIRANK, o ranking multidimensional global de universidades da Comunidade Europeia. A versão final do modelo proposto foi disponibilizada para uso dos gestores municipais com a liberdade de seleção das dimensões, dos indicadores e dos municípios equivalentes para análise. A abordagem qualitativa da pesquisa foi conduzida por meio de entrevistas semiestruturadas, junto a 2 especialistas em gestão municipal. Para validar a ferramenta construída utilizou-se a técnica de validação de conteúdo. Chegou-se à conclusão que é necessário ajustar alguns fatores do modelo e adequar a periodicidade de edição do índice para coincidir com o calendário das eleições municipais. Com estas adequações, o IBMCCI demonstrou grande potencial de se tornar uma ferramenta efetiva de apoio para os formuladores de políticas públicas municipais. / The strong urbanization, a phenomenon that has increased in recent decades, has reached a very high level and has created enormous challenges for the management of cities, as well as bringing a wide range of harmful effects to the quality of life of its citizens. UN data of 2016 indicates that this is one-way road, and it\'s forecast to be worse in the coming years. Trying to mitigate this situation, much has been discussed about how to increase the smartness level of the cities and the interest in subject of Smart Cities has grown. Despite this, there is still no consensus on a smart city concept. If for some time this concept was based exclusively on the pillar of technology, today a more evolved and holistic vision would incorporate several other dimensions. Most of the existing classification models are foreign and are not adherent to the reality of a country as diverse and as unequal as Brazil. At the national level, there are some initiatives to create concepts and classification models, but they are based solely on the technological component or they only seek to create traditional rankings based on arbitrary weights of their formulators. The difficulty of adapting the concepts and the classification models to the Brazilian reality were the two main engines of this thesis. The first aim was to develop a concept of Smart cities for the Brazilian context. The second one was to propose a multidimensional classification model, which would escape the traditional standards of a ranking and be an effective tool for learning, benchmarking and supporting the planning of public policies in cities. By means of an exploratory and descriptive study, along with 3 cities of different sizes of the state of São Paulo, research into quantitative and qualitative approaches were developed. The first one used close ended questionnaires and data collection based on specific indicators for the calculation of the components of the Brazilian Multidimensional Smart Cities Classification Index (IBMCCI). This final thesis product employs the same user-oriented approach as U-MULTIRANK, the multidimensional global ranking of European Community universities. The final version of the proposed model was made available for use by municipal managers with the freedom to select dimensions, indicators and equivalent municipalities for analysis. The qualitative approach of the research was conducted through semi-structured interviews, with 2 specialists in municipal management. In order to validate the built tool, the content validity technique was used. It has come to the conclusion that it is necessary to adjust some factors of the model and to adapt the periodicity of edition of the index to coincide with the calendar of the municipal elections. With these adaptations, the IBMCCI has demonstrated great potential to become an effective support tool for municipal public policy makers.

Pesquisadores de diversas áreas estão estudando o desenvolvimento do que chamamos de Cidades Inteligentes: a integração de Sistemas de Informação e Comunicação com tecnologias de Internet das Coisas para utilizar os recursos de uma cidade de forma mais inteligente. Um dos principais objetivos das cidades inteligentes é solucionar os problemas relacionados à mobilidade urbana, que afeta significativamente a qualidade de vida da população. Um problema observável nas grandes metrópoles é a qualidade dos seus serviços de transporte público, especialmente quando nos referimos ao modal ônibus. A falta de informações confiáveis, associada à baixa qualidade dos serviços de transporte coletivo disponibilizados, leva o usuário a não optar pela utilização desse recurso, o que agrava problemas urbanos sociais e ambientais. Para reverter esse cenário, as iniciativas em cidades inteligentes propõem o uso de Sistemas de Transportes Inteligentes que podem utilizar diversos sensores e equipamentos para coletar diferente tipos de dados referente aos serviços de transporte público. A captura e processamento desses dados permite, em tese, permite que o cidadão possa utilizar o transporte público com confiabilidade e previsibilidade. Contudo, esses dados podem ser insuficientes ou de baixa qualidade para uso em tempo real. Neste trabalho de mestrado investigamos o uso de dados obtidos via colaboração coletiva (crowdsourcing) como complemento dessas informações. Para mitigar as incertezas introduzidas pelo uso de crowdsourcing, este trabalho propõe a utilização de técnicas de aprendizado de máquina para criação de métodos de análise de confiabilidade dos dados coletados para o sistema de transporte público (por ônibus) do município de São Paulo. Para mitigar as incertezas introduzidas pelo uso de crowdsourcing, este trabalho propõe e compara o uso de diferentes técnicas de aprendizado de máquina para criar um modelo de análise de confiabilidade para os dados coletados, especializado no sistema de transporte coletivo (por ônibus) da cidade de São Paulo. Os resultados demostram, que os algoritmos de Árvore de Decisão e Gaussian Naive Bayes foram mais eficazes e eficientes na realização da atividade de classificação dos dados obtidos com crowdsourcing. O algoritmo de Árvore de Decisão, apresentou os melhores indicadores de desempenho em termos de acurácia (94,34\\%) e F-score (99\\%), e o segundo melhor tempo de execução (0,023074 segundo). Já o algoritmo de Gaussian Naive Bayes foi o mais eficiente, com tempo médio de execução de 0,003182 segundos e foi o quarto melhor resultado em termos de acurácia (98,18\\%) e F-score (97\\%) / Researchers from different areas are studying the development of what we call Smart Cities: integrating Information and Communication Systems with Internet of Things to use city resources more intelligently. A major objective of smart cities is to solve problems related to urban mobility that significantly affects the quality of life of the population. An observable problem in big cities is the quality of their public transport services, specifically when we refer to the bus modal. The lack of reliable information, associated with the poor quality of public transport services, encouraging the user to look for alternatives, which aggravates urban social and environmental problems. To reverse this scenario, smart cities initiatives propose the use Intelligent Transport Systems, that can use various sensors and equipment to collect several types of data on public transport services. The capture and processing of these data allows, in theory, citizens to use the public transport with reliability and predictability. However, this data can be insufficient or of poor quality for usage in real-time. This master\'s work investigates the use of crowdsourcing data as a complement to this information. To mitigate the uncertainties introduced by the use of crowdsourcing, this research proposes and compares the use of different machine learning techniques to create a reliability analysis model for the data collected that is specialized for use on public transport system (bus) in the city of São Paulo. The results show that the Decision Tree and Gaussian Naive Bayes algorithms are more effective and efficient in performing the classification activity of the data obtained with crowdsourcing. The Decision Tree algorithm presented the best performance indicators in terms of accuracy (94.34\\%) and F-score (99\\%), and the second best execution time (0.023074 seconds). The Gaussian Naive Bayes algorithm was the most efficient, with an average execution time of 0.003182 seconds and was the forth best result in terms of accuracy (98.18\\%) and F-score (97\\%)

Pesquisadores de diversas áreas estão estudando o desenvolvimento do que chamamos de Cidades Inteligentes: a integração de Sistemas de Informação e Comunicação com tecnologias de Internet das Coisas para utilizar os recursos de uma cidade de forma mais inteligente. Um dos principais objetivos das cidades inteligentes é solucionar os problemas relacionados à mobilidade urbana, que afeta significativamente a qualidade de vida da população. Um problema observável nas grandes metrópoles é a qualidade dos seus serviços de transporte público, especialmente quando nos referimos ao modal ônibus. A falta de informações confiáveis, associada à baixa qualidade dos serviços de transporte coletivo disponibilizados, leva o usuário a não optar pela utilização desse recurso, o que agrava problemas urbanos sociais e ambientais. Para reverter esse cenário, as iniciativas em cidades inteligentes propõem o uso de Sistemas de Transportes Inteligentes que podem utilizar diversos sensores e equipamentos para coletar diferente tipos de dados referente aos serviços de transporte público. A captura e processamento desses dados permite, em tese, permite que o cidadão possa utilizar o transporte público com confiabilidade e previsibilidade. Contudo, esses dados podem ser insuficientes ou de baixa qualidade para uso em tempo real. Neste trabalho de mestrado investigamos o uso de dados obtidos via colaboração coletiva (crowdsourcing) como complemento dessas informações. Para mitigar as incertezas introduzidas pelo uso de crowdsourcing, este trabalho propõe a utilização de técnicas de aprendizado de máquina para criação de métodos de análise de confiabilidade dos dados coletados para o sistema de transporte público (por ônibus) do município de São Paulo. Para mitigar as incertezas introduzidas pelo uso de crowdsourcing, este trabalho propõe e compara o uso de diferentes técnicas de aprendizado de máquina para criar um modelo de análise de confiabilidade para os dados coletados, especializado no sistema de transporte coletivo (por ônibus) da cidade de São Paulo. Os resultados demostram, que os algoritmos de Árvore de Decisão e Gaussian Naive Bayes foram mais eficazes e eficientes na realização da atividade de classificação dos dados obtidos com crowdsourcing. O algoritmo de Árvore de Decisão, apresentou os melhores indicadores de desempenho em termos de acurácia (94,34\\%) e F-score (99\\%), e o segundo melhor tempo de execução (0,023074 segundo). Já o algoritmo de Gaussian Naive Bayes foi o mais eficiente, com tempo médio de execução de 0,003182 segundos e foi o quarto melhor resultado em termos de acurácia (98,18\\%) e F-score (97\\%) / Researchers from different areas are studying the development of what we call Smart Cities: integrating Information and Communication Systems with Internet of Things to use city resources more intelligently. A major objective of smart cities is to solve problems related to urban mobility that significantly affects the quality of life of the population. An observable problem in big cities is the quality of their public transport services, specifically when we refer to the bus modal. The lack of reliable information, associated with the poor quality of public transport services, encouraging the user to look for alternatives, which aggravates urban social and environmental problems. To reverse this scenario, smart cities initiatives propose the use Intelligent Transport Systems, that can use various sensors and equipment to collect several types of data on public transport services. The capture and processing of these data allows, in theory, citizens to use the public transport with reliability and predictability. However, this data can be insufficient or of poor quality for usage in real-time. This master\'s work investigates the use of crowdsourcing data as a complement to this information. To mitigate the uncertainties introduced by the use of crowdsourcing, this research proposes and compares the use of different machine learning techniques to create a reliability analysis model for the data collected that is specialized for use on public transport system (bus) in the city of São Paulo. The results show that the Decision Tree and Gaussian Naive Bayes algorithms are more effective and efficient in performing the classification activity of the data obtained with crowdsourcing. The Decision Tree algorithm presented the best performance indicators in terms of accuracy (94.34\\%) and F-score (99\\%), and the second best execution time (0.023074 seconds). The Gaussian Naive Bayes algorithm was the most efficient, with an average execution time of 0.003182 seconds and was the forth best result in terms of accuracy (98.18\\%) and F-score (97\\%)

Large cities around the world face numerous challenges to guarantee the quality of life of its citizens. A promising approach to cope with these problems is the concept of Smart Cities, of which the main idea is the use of Information and Communication Technologies to improve city services and infrastructure. Being able to simulate the execution of Smart Cities scenarios would be extremely beneficial for the advancement of the field and for governments. Such a simulator would need to represent a large number of agents such as cars, hospitals, and gas pipelines. One possible approach for doing this in a computer system is to use the actor model as a programming paradigm so that each agent corresponds to an actor. The Erlang programming language is based on the actor model and is the most commonly used implementation of it. In this thesis, we present the first version of InterSCSimulator, an open-source, extensible, large-scale traffic Simulator for Smart Cities developed in Erlang. Experiments showed that the simulator is capable of simulating millions of agents using a real map of a large city. We also present study cases which demonstrate the possible uses of the simulator such as tests new urban infrastructure and test the viability of future transportation modes. / Grandes cidades ao redor do mundo enfrentam grandes desafios para garantir boas condições de vida para seus cidadãos. Uma abordagem para responder aos problemas das cidades é a ideia de Cidades Inteligentes, a qual tem como principal característica o uso de Tecnologias de Telecomunicações e Informação (TIC) para melhorar os serviços da cidade. Simular cenários de Cidades Inteligentes pode beneficiar bastante essa área de pesquisa e também gestores de cidades. Um simulador desse tipo precisa representar diversos tipos de agentes como carros, hospitais e a infraestrutura da cidade. Uma possível implementação desse simulador pode usar o modelo de atores como paradigma de programação, implementando cada agente como um ator. O Erlang é uma das linguagens de programação baseada no modelo de atores mais utilizadas para o desenvolvimento de aplicações de larga escala. Esta tese apresenta a primeira versão do InterSCSimulator, um simulador de Cidades Inteligentes de código aberto, extensível e de larga escala desenvolvido em Erlang. Experimentos mostraram que o simulador é capaz de simular todo o trânsito de uma metrópole como S\\~ao Paulo. Adicionalmente, são apresentados diversos casos de usos demonstrando como o simulador pode ser utilizado em trabalhos sobre Cidades Inteligentes como pesquisas sobre novos modos de transportes, redes veiculares e aplicações de Cidades Inteligentes.