Modeliavimas aukštame abstrakcijos lygmenyje dažnai naudojamas išankstiniam kompromisų analizavimui vienlusčių sistemų projektavimo procese. Šiose magistro tezėse apžvelgiami du daugiausiai žadantys sisteminio lygmens specifikavimo metodai – vieninga modeliavimo kalba (UML) ir į aktorius orientuotas modeliavimas bei galimybės naudoti šiuos metodus kartu. Elgsenos projektavimo pavyzdžių abstrakcijos naudingos supaprastinant į duomenų perdavimą orientuotų sistemų projektavimą. Tradiciškai šie šablonai aprašomi naudojant UML diagramas, tačiau UML trūksta modelio vykdymą aprašančios sintaksės, dėl ko negalima atlikti UML šablonų modeliavimo kartu su šiuo metu vyraujančia vykdomųjų aprašymų technologija sisteminio lygmens projektavimui. Šiame dokumente pateikiamas metodas, kaip integruoti UML elgsenos šablonus kartu su vykdomaisiais sistemos modeliais. Šis metodas remiasi į aktorius orientuotu modeliavimu ir realizuotas kaip Ptolemy II papildymas. / Modeling at high levels of abstraction is often a need for early trade-off analysis within the Systems-on-Chip design flow. This master thesis overviews two the most promising approaches for system-level specification – Unified Modeling Language (UML) and actor oriented modeling. Also here is presented some possibilities of joint usage of those two approaches. Behavioral patterns are useful abstractions to simplify the design of the communication-centric systems. Such patterns are traditionally described using UML diagrams, but the lack of execution semantics in UML prevents the co-validation of the patterns together with simulation models and executable specifications which are the mainstream in today's system level design flows. In this paper there is described a method to validate UML-based behavioral patterns within executable system models. The method is based on actor orientation and was implemented as an extension of the Ptolemy II framework.

Submitted by Viviane Lima da Cunha (viviane@biblioteca.ufpb.br) on 2016-02-05T15:54:58Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 4833402 bytes, checksum: 88ffcf3db8082fc50d986d744b72fd34 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-05T15:54:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 4833402 bytes, checksum: 88ffcf3db8082fc50d986d744b72fd34 (MD5) Previous issue date: 2013-02-25 / The use of Wireless Sensor Networks (WSN) has been widespread in many areas of research and application. The purpose of this work is a study on how to use sensors to monitor people on the move, having a WSN as a way in which the search will occur, but in order to predict the formation of groups in certain regions. For this work the network was designed and tested in the simulator Ptolemy II, using the ZigBee Communication protocol, where the sensors were positioned according to a Cartesian coordinate system. The WSN will detect people and identify common patterns of movement, such as speed, direction and type of movement, using parameters set in the simulator. People involved in the groups will be identified by RFID (Radio Frequency Identification) attached to his body. The movement of the crowd had its mathematical formalization based on parameters such as position of the group, number of people per group and duration of movement that define the characteristics necessary to simulate this scenario. From the formalization of the movement of the crowd, many data are collected at predetermined time intervals and interpreted by an algorithm, through the exchange of messages between sensors, estimates the crowd forming in the region defined as the target. In this work, were inserted charts and graphs that reflect the actual number of people moving towards the real target. These data are generated from the intense exchange of messages between sensors, obeying some parameters that favor established and the algorithm that estimates the crowd at the target formation at any given time. The accuracy of the prediction was measured by the amount of alarms issued that estimate and the formation of agglomerations of people in a given region. Thus, the identification of individuals by sensors is interpreted according to the possibility of formation of groups and their values disseminated by the network. The proposal is that this action will facilitate the process of decision making and thus help to characterize the formation of crowds. / O uso das Redes de Sensores sem Fio (RSSF) tem sido difundido em diversas áreas de pesquisa e aplicação. A proposta deste trabalho é um estudo sobre como utilizar sensores para monitorar pessoas em movimento, tendo uma RSSF como meio no qual a pesquisa deverá ocorrer, porém com o intuito de prever a formação de grupos em determinadas regiões. Para a realização deste trabalho a rede foi projetada e testada no simulador Ptolemy II, usando o protocolo ZigBee de comunicação, e os sensores foram posicionados de acordo com um sistema de coordenadas cartesianas. A RSSF deverá detectar as pessoas e identificar características comuns de movimento, como velocidade, direção e tipo de movimento, por meio de parâmetros configurados no simulador. As pessoas envolvidas nos grupos serão identificadas por etiquetas RFID (Radio Frequency Identification) presas ao seu corpo. O movimento de multidão teve sua formalização matemática baseada em parâmetros como posição do grupo, quantidade de pessoas por grupo e duração do movimento, que definem as características necessárias para a simulação desse cenário. A partir da formalização do movimento da multidão, vários dados foram coletados em intervalos de tempo previamente determinados e interpretados por um algoritmo que, por meio da troca de mensagens entre sensores, estima a formação de multidão na região definida como alvo. Neste trabalho, foram inseridos tabelas e gráficos que refletem o número real de pessoas que se deslocam em direção ao alvo real. Esses dados foram gerados a partir da intensa troca de mensagens entre os sensores, obedecendo alguns parâmetros estabelecidos e que favorecem o algoritmo que estima a formação de multidão no alvo, em determinado tempo. A acurácia da previsão foi medida pela quantidade de alarmes emitidos e que estimam a formação de aglomerações de pessoas em determinada região. Assim, a detecção de pessoas pelos sensores é interpretada de acordo com a possibilidade de formação de grupos, tendo seus valores disseminados pela rede. A proposta é que essa ação facilite o processo de tomada de decisão e, consequentemente, ajude na caracterização da formação de multidões