Propõe-se na presente dissertação divulgar e apresentar à pesquisadoras e pesquisadores a organização da informação e a educação aberta, a plataforma Zotero, uma ferramenta de gestão de referências, por meio de oficinas e tutorial. Expor o contexto histórico de construção desta ferramenta, na perspectiva das humanidades digitais, mostrar sua utilização para coleta, organização, citação, formatação, compartilhamento e contextualização histórica do conhecimento.Como exemplo de organização da informação foi utilizada a coleção de documentos da Lélia Gonzalez, do Projeto Memória, assim como a disponibilização do tutorial para uso da plataforma Zotero como um Recursos Educacionais Abertos (REA). Os procedimentos metodológicos adotados, a partir da abordagem qualitativa e exploratória, do levantamento bibliográfico que compõe a fundamentação teórica, no aspecto comparativo das ferramentas de gestão de referências, Zotero e Mendeley e a escolha pela Zotero para a organização da coleção Lélia Gonzalez, refletem as perspectivas das humanidades digitais, assim como as perspectivas da educação aberta para a aplicação das oficinas à pesquisadoras e pesquisadores. / This dissertation intends to publicize and to present to researchers the organization of information and the open education, the Zotero platform, a tool for management of references, through workshops and tutorial. It also aims at exposing the historical context of the making of that tool, from the perspective of digital humanities, to show its use for collecting, organizing, citing, formatting, sharing and historical contextualization of knowledge. Lélia Gonzalez's collection of documents from “Projeto Memória” (Memory Project) was used as an example of organization of information, as well as the tutorial regarding the use of Zotero platform as an Open Educational Resource (OER). Based on the qualitative and exploratory approach of the bibliographic survey that composes the theoretical foundation, the methodological procedures adopted on the comparative aspect of the reference management tools, Zotero and Mendeley, and the choice by Zotero for the organization of Lélia Gonzalez collection reflect the perspectives of the digital humanities, as well as the perspectives of open education for the application of workshops to researchers.

A queda de idosos é um problema de saúde mundial. Todos os anos, cerca de 30% dos idosos com 65 anos ou mais são vítimas de quedas. Além disso, as consequências de uma queda podem ser fisiológicas (e.g. fraturas ósseas, ferimentos musculares) e psicológicas, como a perda de autoconfiança, levando a novas quedas. Uma solução para este problema está relacionada com ações preventivas (e.g. adaptação de mobília) aliadas a sistemas de detecção de quedas, os quais podem notificar familiares e serviços médicos de urgência. Como o tempo de espera por socorro após uma queda está relacionado com a severidade das consequências dela, esses sistemas devem oferecer elevada acurácia e detecção em tempo real. Embora existam várias soluções para isso na literatura (a maioria relacionada com dispositivos vestíveis), poucas delas estão relacionadas a dispositivos de punho, principalmente por causa dos desafios existentes para essa configuração. Considerando o punho como um local mais confortável, discreto e aceitável para uso de um dispositivo (menos associado com o estigma do uso de uma solução médica), este trabalho propõe o desenvolvimento e avaliação de uma solução baseada nessa configuração. Para isso, diferentes sensores (acelerômetro, giroscópio e magnetômetro) foram combinados com diferentes algoritmos, baseados em métodos de limiar e aprendizado de máquina, visando definir os melhores sinais e abordagem para a detecção de quedas. Esses métodos consideraram informações de aceleração, velocidade, deslocamento e orientação espacial, permitindo o cálculo de componentes verticais do movimento. Para o treino e avaliação dos algoritmos, dois protocolos diferentes foram empregados: um primeiro envolvendo 2 voluntários (homens, 27 e 31 anos) simulando um total de 80 sinais de queda e 80 de não-queda, e um segundo envolvendo 22 voluntários (14/8 homens/mulheres, idade média: 25,2 ± 4,7) simulando um total de 396 sinais de queda e 396 de não-queda. Uma análise exaustiva de diferentes sinais e parâmetros de configuração foi executada para cada método. O melhor algoritmo baseado em limiar considerou sinais de aceleração vertical e velocidade total, alcançando 95,8% de sensibilidade e 86,5% de especificidade. Por outro lado, o melhor algoritmo de aprendizagem de máquina foi o baseado no método K-Nearest Neighbors, considerando informações de aceleração, velocidade e deslocamento verticais combinadas com os ângulos de orientação espacial: 100% de sensibilidade e 97,9% de especificidade. Os resultados obtidos permitem enfatizar a relevância de algoritmos de aprendizagem de máquina para sistemas de detecção de queda vestíveis localizados no punho quando comparados a algoritmos baseados em limiar. Esta conclusão oferece grande contribuição para a pesquisa de detectores de quedas similares, sugerindo a melhor abordagem para novos desenvolvimentos. / Falls in the elderly age are a world health problem. Every year, about 30% of people aged 65 or older become victims of fall events. The consequences of a fall may be physiological (e.g. bone fractures, muscular injuries) and psychological, including the loss of self-confidence by fear of falling, which leads to new falls. A solution to this problem is related to preventive actions (e.g. adapting furniture) allied to fall detection systems, which can alert family members and emergency medical services. Since the response time for help is related to the fall's consequences and severity, such systems must offer high accuracy and real-time fall detection. Although there are many fall detection solutions in literature (most part of them related to wearable devices), few of them are related to wrist-worn devices, mainly because of the existing challenges for this configuration. Considering the wrist as a comfortable, discrete and acceptable place for an elderly wearable device (less associated to the stigma of using a medical device), this work proposes the development and evaluation of a fall detection solution based on this configuration. For this, different sensors (accelerometer, gyroscope and magnetometer) were combined to different algorithms, based on threshold and machine learning methods, in order to define the best signals and approach for an elderly fall detection. These methods considered acceleration, velocity and displacement information, relating them with wrist spatial orientation, allowing the calculation of the vertical components of each movement. For the algorithms' training and evaluation, two different protocols were employed: one involving 2 volunteers (both males, ages of 27 and 31) performing a total of 80 fall and 80 non-fall events simulation, and the other involving 22 volunteers (14/8 males/females, ages mean: 25.2 ± 4.7) performing a total of 396 fall and 396 non-fall events simulation. An exhaustive evaluation of different signals and configuration parameters was performed for each method. The best threshold-based algorithm employed the vertical acceleration and total velocity signals, achieving 95.8% and 86.5% of sensitivity and specificity, respectively. On the other hand, the best machine learning algorithm was based on the K-Nearest Neighbors method employing the vertical acceleration, velocity and displacement information combined with spatial orientation angles: 100% of sensitivity and 97.9% of specificity. The obtained results allow to emphasize the relevance of machine learning algorithms for wrist-worn fall detection systems instead of traditional threshold-based algorithms. These results offer great contributions for the research of similar wearable fall detectors, suggesting the best approach for new developments.

O monitoramento de sinais vitais em pacientes tem o intuito de obter rapidamente dados relevantes para decisões médicas. No entanto, tal mensuração é pouco eficiente, difícil, quando não impossível, em determinados casos, como por exemplo em pacientes vítimas de queimaduras, em função da impossibilidade de colocar o eletrodo diretamente na pele, ou em recém-nascidos, devido à fragilidade da pele. Este estudo trata do desenvolvimento de um sistema para aquisição contínua de sinais fotopletismográficos para a telemetria da frequência cardíaca em tempo real, em uma plataforma de baixo custo, utilizando a biblioteca OpenCV e o método desenvolvido pelo MIT chamado de Magnificação de Vídeo Euleriana, que revela variações que são imperceptíveis a olho nu. Para desenvolver o sistema foi utilizada a plataforma de hardware Raspberry Pi Versão B com processador ARM11 de 700MHz e 512MB de memória RAM. Os dados da frequência cardíaca coletados dos experimentos foram comparados com os dados coletados por um oxímetro de dedo More Fitness modelo MF-425. Esse foi escolhido por utilizar o mesmo princípio "Fotopletismografia"para efetuar a medição. Após a coleta de dados foi estimado o intervalo de confiança para aferir a precisão do sistema, que correspondeu a 96,5% em relação ao oxímetro utilizado. Ficou evidente que o meio utilizado para medir a frequência cardíaca via método de magnificação de vídeo Euleriana em tempo real é uma tecnologia de baixo custo (aproximadamente R$300,00) quando comparado aos monitores multiparamétricos utilizados para o monitoramento de pacientes críticos, cujo custo varia entre R$ 8.000,00 e R$ 34.000,00. Sendo assim, também contribui com a redução de custos no tratamento ao doente que necessita de monitorização constante, possibilitando que, com a economia gerada pela aquisição e implantação desta tecnologia, viabilize um maior investimento em outras áreas dos hospitais. / Monitoring vital signs in patients is used to obtain relevant data for medical decisions in a fast way. However, this measurement is both inefficient and difficult, if not impossible in certain cases, such as in burnt victims, due to the impossibility of placing the electrodes directly on the skin or in infants, because of the fragility of skin. This study aims to develop of a system for continuous acquisition of photopletismografics (PPG) signals for the telemetry of heart rate in real time in a low cost platform using the OpenCV library and the method developed by MIT called the Eulerian Video Magnification, amplifying variations that are imperceptible to the naked eye. To develop the system were used the hardware platform Raspberry Pi version B with ARM11 700MHz processor and 512MB RAM. The heart rate data collected from the experi- ments were compared with data collected by a finger oximeter model More Fitness MF-425 it was chosen, by using the same working principle "PPG"to effect the measurement. After data collection was estimated the confidence interval to measure system accuracy, which corresponded to 96,5% compared to the oximeter used. It became clear that the developed system used to measure heart rate via magnification method of Eulerian live video is a low-cost technology (approximately R$ 300.00) compared to the multiparameter monitors used for monitoring critically patients, ranging in cost from R$ 8,000.00 to R$ 34,000.00. So also, it contributes to cost reduction in the treatment to the patient in need of constant monitoring, enabling with the savings generated by the acquisition and deployment of this technology makes possible greater investment in other areas of hospitals. / 5000

A explosão de novas formas de comunicação entre empresas e clientes proporciona novas oportunidades e meios para que empresas possam tirar proveito desta interação. A forma como os clientes interagem com as empresas tem evoluído nos últimos anos, devido ao aumento dos dispositivos móveis e o acesso à internet: clientes que tradicionalmente solicitavam atendimento via telefone migraram para meios de atendimento eletrônicos, sejam eles via app´s dos smartphones ou via portais de atendimento a clientes. Como resultado desta transformação tecnológica do meio de comunicação, a Mineração de Textos tornou-se uma atrativa forma das empresas extraírem conhecimento novo a partir do registro das interações realizadas pelos clientes. Dentro deste contexto, o ambiente de telecomunicações proporciona os insumos para a realização de experimentos devido ao grande volume de dados gerados diariamente em sistemas de atendimento a clientes. Esse trabalho tem por objetivo analisar se o uso de Mineração de Textos aumenta a acurácia dos modelos de Mineração de Dados em aplicações que envolvem textos livres. Para isso é desenvolvido uma aplicação que visa a identificação de clientes propensos a saírem de ambientes internos de atendimento (CRM) e migrarem para órgãos regulamentadores do setor de telecomunicações. Também são abordados os principais problemas encontrados em aplicações de Mineração de Textos. Por fim, são apresentados os resultados da aplicação de algoritmos de classificação sobre diferentes conjuntos de dados, para a avaliação da melhoria obtida com a inclusão da Mineração de Textos para este tipo de aplicação. Os resultados obtidos mostram um ganho consolidado na melhoria da acuraria na ordem de 32%, fazendo da Mineração de Textos uma ferramenta útil para este tipo de problema. / The explosion of new forms of communication between companies and new opportunities and means for companies to take advantage of this interaction. The way customers interact with companies has evolved in the recent years due to the increase in mobile devices and Internet access: clients who traditionally requested phone service migrated to electronic means of service, whether via smartphone app's or via customer service portals. As a result of this technological transformation of the communication medium, text mining has become an attractive form for companies to extract new knowledge from the register of interactions carried out by customers. Within this context, the telecommunications environment provides the inputs for conducting experiments due to the large volume of data generated daily in customer service systems. This job aims to analyze if the use of text mining increases the accuracy of data mining models in applications involving free texts. For this purpose, an application is developed that aims to identify clients likely to leave internal service environments (CRM) and migrate to regulatory agencies in the telecommunications sector [Baeza, Ricardo e Berthier ,1999]. Also addressed are the main problems encountered in text mining applications. Finally, the results of the application of classification algorithms on different data sets are presented for the evaluation of the improvement obtained with the inclusion of text mining for this type of application. The results obtained show a consolidated gain in the improvement of the acuraria in the order of 32%, making the mining of texts a useful tool for this type of problem.

A utilização de etiquetas RFID UHF passivas para localização indoor vem sendo amplamente estudada devido ao seu baixo custo. Porém ainda existe uma grande dificuldade em obter bons resultados, principalmente devido à variação de rádio frequência em ambientes que possuem materiais reflexivos, como por exemplo, metais e vidros. Esta pesquisa propõe uma arquitetura de localização para ambientes indoor utilizando etiquetas RFID UHF passivas e técnicas de mineração de dados. Com a aplicação da arquitetura em ambiente real foi possível identificar a posição exata de objetos com a precisão de aproximadamente cinco centímetros e em tempo real. A arquitetura se demonstrou uma eficiente alternativa para implantação de sistemas de localização indoor, além de apresentar uma técnica de derivação de atributos diretos que contribui efetivamente para os resultados finais. / The use of passive UHF RFID tags for indoor location has been widely studied due to its low cost. However, there is still a great difficulty to reach good results, mainly due the radio frequency variation in environments that have materials with reflective surfaces, such as metal and glass. This research proposes a localization architecture for indoor environments using passive UHF RFID tags and data mining techniques. With the application of the architecture in real environment, it was possible to identify the exact position of objects with the precision of approximately five centimeters and in real time. The architecture has demonstrated an efficient alternative for the implantation of indoor localization systems, besides presenting a derivation technique of direct attributes that contributes effectively to the final results.

Propõe-se na presente dissertação divulgar e apresentar à pesquisadoras e pesquisadores a organização da informação e a educação aberta, a plataforma Zotero, uma ferramenta de gestão de referências, por meio de oficinas e tutorial. Expor o contexto histórico de construção desta ferramenta, na perspectiva das humanidades digitais, mostrar sua utilização para coleta, organização, citação, formatação, compartilhamento e contextualização histórica do conhecimento.Como exemplo de organização da informação foi utilizada a coleção de documentos da Lélia Gonzalez, do Projeto Memória, assim como a disponibilização do tutorial para uso da plataforma Zotero como um Recursos Educacionais Abertos (REA). Os procedimentos metodológicos adotados, a partir da abordagem qualitativa e exploratória, do levantamento bibliográfico que compõe a fundamentação teórica, no aspecto comparativo das ferramentas de gestão de referências, Zotero e Mendeley e a escolha pela Zotero para a organização da coleção Lélia Gonzalez, refletem as perspectivas das humanidades digitais, assim como as perspectivas da educação aberta para a aplicação das oficinas à pesquisadoras e pesquisadores. / This dissertation intends to publicize and to present to researchers the organization of information and the open education, the Zotero platform, a tool for management of references, through workshops and tutorial. It also aims at exposing the historical context of the making of that tool, from the perspective of digital humanities, to show its use for collecting, organizing, citing, formatting, sharing and historical contextualization of knowledge. Lélia Gonzalez's collection of documents from “Projeto Memória” (Memory Project) was used as an example of organization of information, as well as the tutorial regarding the use of Zotero platform as an Open Educational Resource (OER). Based on the qualitative and exploratory approach of the bibliographic survey that composes the theoretical foundation, the methodological procedures adopted on the comparative aspect of the reference management tools, Zotero and Mendeley, and the choice by Zotero for the organization of Lélia Gonzalez collection reflect the perspectives of the digital humanities, as well as the perspectives of open education for the application of workshops to researchers.

A queda de idosos é um problema de saúde mundial. Todos os anos, cerca de 30% dos idosos com 65 anos ou mais são vítimas de quedas. Além disso, as consequências de uma queda podem ser fisiológicas (e.g. fraturas ósseas, ferimentos musculares) e psicológicas, como a perda de autoconfiança, levando a novas quedas. Uma solução para este problema está relacionada com ações preventivas (e.g. adaptação de mobília) aliadas a sistemas de detecção de quedas, os quais podem notificar familiares e serviços médicos de urgência. Como o tempo de espera por socorro após uma queda está relacionado com a severidade das consequências dela, esses sistemas devem oferecer elevada acurácia e detecção em tempo real. Embora existam várias soluções para isso na literatura (a maioria relacionada com dispositivos vestíveis), poucas delas estão relacionadas a dispositivos de punho, principalmente por causa dos desafios existentes para essa configuração. Considerando o punho como um local mais confortável, discreto e aceitável para uso de um dispositivo (menos associado com o estigma do uso de uma solução médica), este trabalho propõe o desenvolvimento e avaliação de uma solução baseada nessa configuração. Para isso, diferentes sensores (acelerômetro, giroscópio e magnetômetro) foram combinados com diferentes algoritmos, baseados em métodos de limiar e aprendizado de máquina, visando definir os melhores sinais e abordagem para a detecção de quedas. Esses métodos consideraram informações de aceleração, velocidade, deslocamento e orientação espacial, permitindo o cálculo de componentes verticais do movimento. Para o treino e avaliação dos algoritmos, dois protocolos diferentes foram empregados: um primeiro envolvendo 2 voluntários (homens, 27 e 31 anos) simulando um total de 80 sinais de queda e 80 de não-queda, e um segundo envolvendo 22 voluntários (14/8 homens/mulheres, idade média: 25,2 ± 4,7) simulando um total de 396 sinais de queda e 396 de não-queda. Uma análise exaustiva de diferentes sinais e parâmetros de configuração foi executada para cada método. O melhor algoritmo baseado em limiar considerou sinais de aceleração vertical e velocidade total, alcançando 95,8% de sensibilidade e 86,5% de especificidade. Por outro lado, o melhor algoritmo de aprendizagem de máquina foi o baseado no método K-Nearest Neighbors, considerando informações de aceleração, velocidade e deslocamento verticais combinadas com os ângulos de orientação espacial: 100% de sensibilidade e 97,9% de especificidade. Os resultados obtidos permitem enfatizar a relevância de algoritmos de aprendizagem de máquina para sistemas de detecção de queda vestíveis localizados no punho quando comparados a algoritmos baseados em limiar. Esta conclusão oferece grande contribuição para a pesquisa de detectores de quedas similares, sugerindo a melhor abordagem para novos desenvolvimentos. / Falls in the elderly age are a world health problem. Every year, about 30% of people aged 65 or older become victims of fall events. The consequences of a fall may be physiological (e.g. bone fractures, muscular injuries) and psychological, including the loss of self-confidence by fear of falling, which leads to new falls. A solution to this problem is related to preventive actions (e.g. adapting furniture) allied to fall detection systems, which can alert family members and emergency medical services. Since the response time for help is related to the fall's consequences and severity, such systems must offer high accuracy and real-time fall detection. Although there are many fall detection solutions in literature (most part of them related to wearable devices), few of them are related to wrist-worn devices, mainly because of the existing challenges for this configuration. Considering the wrist as a comfortable, discrete and acceptable place for an elderly wearable device (less associated to the stigma of using a medical device), this work proposes the development and evaluation of a fall detection solution based on this configuration. For this, different sensors (accelerometer, gyroscope and magnetometer) were combined to different algorithms, based on threshold and machine learning methods, in order to define the best signals and approach for an elderly fall detection. These methods considered acceleration, velocity and displacement information, relating them with wrist spatial orientation, allowing the calculation of the vertical components of each movement. For the algorithms' training and evaluation, two different protocols were employed: one involving 2 volunteers (both males, ages of 27 and 31) performing a total of 80 fall and 80 non-fall events simulation, and the other involving 22 volunteers (14/8 males/females, ages mean: 25.2 ± 4.7) performing a total of 396 fall and 396 non-fall events simulation. An exhaustive evaluation of different signals and configuration parameters was performed for each method. The best threshold-based algorithm employed the vertical acceleration and total velocity signals, achieving 95.8% and 86.5% of sensitivity and specificity, respectively. On the other hand, the best machine learning algorithm was based on the K-Nearest Neighbors method employing the vertical acceleration, velocity and displacement information combined with spatial orientation angles: 100% of sensitivity and 97.9% of specificity. The obtained results allow to emphasize the relevance of machine learning algorithms for wrist-worn fall detection systems instead of traditional threshold-based algorithms. These results offer great contributions for the research of similar wearable fall detectors, suggesting the best approach for new developments.

Orientador: Eleri Cardozo / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-04T04:04:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gomes_WanderEuclidesCarneiroPimentel_M.pdf: 357644 bytes, checksum: 6f95a222f32c2fedcd60b534ac8c8f8d (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Este trabalho apresenta uma infra-estrutura para auxílio ao desenvolvimento de software baseado em componentes para dispositivos móveis com baixo poder de processamento e armazenamento. Esta infra-estrutura baseia-se em um modelo de componentes neutro em termos de tecnologia e especificado inteiramente em UML (Unified Modeling Language). A plataforma utiliza Web Services para comunicação síncrona entre os componentes. Um Serviço de Notificação baseado em documentos XML (Extensible Markup Language) foi desenvolvido para suporte a notificação assíncrona entre componentes. Um exemplo de aplicação na área de gerência de redes ilustra as funcionalidades da infra-estrutura / Abstract: This work presents an infrastructure for supporting component-based software development for mobile devices with limited resources regarding processing power and storage. This infrastructure is based on a neutral component model in terms of technology and specified entirely in UML (Unified Modeling Language). The platform employs Web Services for synchronous communication between components. A Notification Service based on XML (Extensible Markup Language) documents was developed in order to support asynchronous communication among the components. An example of application in the field of network management illustrates the functionalities of the infrastructure / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica