Sensoriamento urbano e cidades inteligentes têm sido tópicos derivados da computação ubíqua em alta nos últimos anos, tanto para a academia como para a indústria, devido ao contínuo avanço tecnológico aliado à maior facilidade de acesso e aceitação pelos usuários. Na literatura pesquisada sobre plataformas que englobam tais tópicos foi constatado que diversas delas possuem algum processo autonômico utilizado para atender alguma necessidade de autoadaptação em tempo de execução. Apesar disso, nenhuma das plataformas pesquisadas focou especificamente em encontrar e propor uma solução para tratar exclusivamente a autoadaptação. Nesse contexto, esta dissertação tem por objetivo propor um mecanismo de autoadaptação para sistemas de sensoriamento urbano, além de avaliar seu comportamento. Como primeiro passo para realizar tal objetivo, foi conduzida uma pesquisa literária tendo em vistas identificar os principais casos de adaptação em sistemas de sensoriamento urbano, além de requisitos específicos da arquitetura de sensoriamento urbano UrboSenti, utilizada para implementação. Como segundo passo, a partir dos requisitos identificados, o modelo MAPE-K da computação autonômica foi escolhido como a base da construção do mecanismo de autoadaptação. A implementação deste modelo utilizou as técnicas de eventos passivos para monitoramento do ambiente, regras Evento-Condição-Ação, para tomada de decisão, planos estáticos para planejamento e adaptações por parâmetros e componentes para execução. Tanto o modelo como as técnicas escolhidas foram implementadas devido atenderem as necessidades dos cenários avaliados. Por fim, as avaliações aplicadas apontam resultados preliminares satisfatórios, dados os casos avaliados e os experimentos de tempo de resposta a eventos internos e interações; no entanto, tais avaliações revelarem diversos pontos que devem ser explorados em trabalhos futuros. / In the last years, urban sensing and smart cities have been popular topics derived from the ubiquitous computing, for both the academia and the industry, due to its continuous technological development combined with greater facilities of access and acceptance by the users. The reviewed literature about platforms that encompass such topics showed that many of them have some kind of autonomic process used to meet any need for self-adaptation at runtime. Despite this, none of the researched platforms focused in proposing a solution to exclusively meet the self-adaptation properties. In this way, this dissertation aims to propose a self-adaptive mechanism to urban sensing systems, as well as evaluating its behavior. As the first step to achieving such goal, a literature review was performed aiming to identify the main adaptation cases in urban sensing systems, as well to identify the specific requirements of the UrboSenti architecture for urban sensing. As the second step, the autonomic computing MAPE-K model was chosen to compose the foundation of the self-adaptive mechanism based on the identified requirements. The implementation of this model used the techniques of passive events for monitoring, rules Event-Condition-Action for decision making, static plans for planning and parameter and component adaptations for execution were used in the proposed implementation to meet the evaluated scenario needs. Lastly, the applied evaluations indicate satisfactory results, given the assessed cases and the experiments of scalability at the response of internal events and interactions. However, they have left many open points that should be explored in future works.

Cidades Inteligentes são sistemas urbanos que usam as Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) para tornar a infraestrutura e os serviços públicos de uma cidade mais interativos, acessíveis e eficientes aos seus habitantes. Com isso, surge a necessidade de proporcionar novos tipos de serviços que busquem auxiliar na organização da cidade, no bem-estar das pessoas e auxiliem a melhorar a governança da cidade. Nesse contexto, o Sensoriamento Urbano é um paradigma emergente, situado no escopo de Cidades Inteligentes, que combina a ubiquidade de smartphones e de diferentes tipos de sensores para coletar dados que retratam diferentes aspectos da cidade. Um aspecto importante nesse processo de sensoriamento é a transmissão dos dados coletados para serem processados por um sistema centralizado remoto. Isso demanda uma ampla e constante cobertura de infraestrutura de rede de comunicação, fato que nem sempre é possível. As Redes Oportunistas surgem como uma alternativa complementar e inovadora para situações como essa, onde as aplicações precisam transmitir dados porém a infraestrutura de rede é intermitente ou mesmo inexistente. Entretanto, com o uso de Redes Oportunistas, as aplicações além de herdarem os seus benefícios também herdam os desafios existentes na área relacionados à tomada de decisão de encaminhamento das mensagens. Dessa forma, a presente tese busca responder ao questionamento de como intensificar a disseminação de conteúdo e o encaminhamento de mensagens em aplicações de Sensoriamento Urbano que fazem uso de Redes Oportunistas como paradigma complementar de comunicação. Para isso é proposto o Situs, um componente de software baseado em Redes Oportunistas que utiliza Sensibilidade à Situação com vistas à proatividade nas tomadas de decisões de roteamento para com isso intensificar a entrega de mensagens. Ele emprega Lógica Fuzzy para a compreensão da situação e uma rede neural chamada Echo State Network (ESN) para efetuar a projeção de situações. Os resultados experimentais demonstraram que a sua performance supera algumas das principais iniciativas existentes na literatura. Por fim, pode-se concluir que ele é capaz de preencher as lacunas do estado da arte apresentadas durante o desenvolvimento da tese sendo capaz de proporcionar um comportamento proativo com o uso de Sensibilidade à Situação. / Smart cities are urban systems that uses Information and Communication Technologies (ICTs) to make infrastructure and public services in a more interactive, accessible and efficient city to its inhabitants. With this comes the need to provide new types of services that seeks to assist in the organization of the city, the well-being of people and assist to improve the governance of the city. In this context, urban sensing is an emerging paradigm, sited in the Smart Cities scope, combining the ubiquity of smartphones with the capability of measuring o sensors to collect data that depict different aspects of the city. This ecosystem consists of different types of mobile and fixed devices orchestrated by a computational architecture that encompass the full sensing process. An important aspect of this process is the transmission of data collected for processing by a remote central system. This requires a broad and constant coverage of communication network infrastructure, a fact that is not always possible. The Opportunistic Networks emerge as an innovative and complementary alternative for situations like this where the applications needs to transmit data but the network infrastructure is intermittent or unavailable. However, using Opportunistic Networks, applications as well as inherit its benefits also inherit the existing challenges in the area related to decision-making of messages forwarding. Thus, this thesis seeks to answer the question of how to improve the dissemination of content and message routing of urban sensing applications that makes use of Opportunistic networks as complementary communication paradigm. Therefore, it proposes Situs, a software component based on Opportunistic Networks that uses Situation Awareness towards a proactivity in making routing decisions. For such task, it applies fuzzy logic for situation comprehension and a king of neural network called Echo State Network (ESN) for situation projection. The results of the experiments showed that their performance outperforms some existent initiatives in literature. Finally, we argue it fullfills the gaps of state of art presented in this thesis and could provide a proactive behaviour with usage of situation awareness.

Sensoriamento urbano e cidades inteligentes têm sido tópicos derivados da computação ubíqua em alta nos últimos anos, tanto para a academia como para a indústria, devido ao contínuo avanço tecnológico aliado à maior facilidade de acesso e aceitação pelos usuários. Na literatura pesquisada sobre plataformas que englobam tais tópicos foi constatado que diversas delas possuem algum processo autonômico utilizado para atender alguma necessidade de autoadaptação em tempo de execução. Apesar disso, nenhuma das plataformas pesquisadas focou especificamente em encontrar e propor uma solução para tratar exclusivamente a autoadaptação. Nesse contexto, esta dissertação tem por objetivo propor um mecanismo de autoadaptação para sistemas de sensoriamento urbano, além de avaliar seu comportamento. Como primeiro passo para realizar tal objetivo, foi conduzida uma pesquisa literária tendo em vistas identificar os principais casos de adaptação em sistemas de sensoriamento urbano, além de requisitos específicos da arquitetura de sensoriamento urbano UrboSenti, utilizada para implementação. Como segundo passo, a partir dos requisitos identificados, o modelo MAPE-K da computação autonômica foi escolhido como a base da construção do mecanismo de autoadaptação. A implementação deste modelo utilizou as técnicas de eventos passivos para monitoramento do ambiente, regras Evento-Condição-Ação, para tomada de decisão, planos estáticos para planejamento e adaptações por parâmetros e componentes para execução. Tanto o modelo como as técnicas escolhidas foram implementadas devido atenderem as necessidades dos cenários avaliados. Por fim, as avaliações aplicadas apontam resultados preliminares satisfatórios, dados os casos avaliados e os experimentos de tempo de resposta a eventos internos e interações; no entanto, tais avaliações revelarem diversos pontos que devem ser explorados em trabalhos futuros. / In the last years, urban sensing and smart cities have been popular topics derived from the ubiquitous computing, for both the academia and the industry, due to its continuous technological development combined with greater facilities of access and acceptance by the users. The reviewed literature about platforms that encompass such topics showed that many of them have some kind of autonomic process used to meet any need for self-adaptation at runtime. Despite this, none of the researched platforms focused in proposing a solution to exclusively meet the self-adaptation properties. In this way, this dissertation aims to propose a self-adaptive mechanism to urban sensing systems, as well as evaluating its behavior. As the first step to achieving such goal, a literature review was performed aiming to identify the main adaptation cases in urban sensing systems, as well to identify the specific requirements of the UrboSenti architecture for urban sensing. As the second step, the autonomic computing MAPE-K model was chosen to compose the foundation of the self-adaptive mechanism based on the identified requirements. The implementation of this model used the techniques of passive events for monitoring, rules Event-Condition-Action for decision making, static plans for planning and parameter and component adaptations for execution were used in the proposed implementation to meet the evaluated scenario needs. Lastly, the applied evaluations indicate satisfactory results, given the assessed cases and the experiments of scalability at the response of internal events and interactions. However, they have left many open points that should be explored in future works.

Cidades Inteligentes são sistemas urbanos que usam as Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) para tornar a infraestrutura e os serviços públicos de uma cidade mais interativos, acessíveis e eficientes aos seus habitantes. Com isso, surge a necessidade de proporcionar novos tipos de serviços que busquem auxiliar na organização da cidade, no bem-estar das pessoas e auxiliem a melhorar a governança da cidade. Nesse contexto, o Sensoriamento Urbano é um paradigma emergente, situado no escopo de Cidades Inteligentes, que combina a ubiquidade de smartphones e de diferentes tipos de sensores para coletar dados que retratam diferentes aspectos da cidade. Um aspecto importante nesse processo de sensoriamento é a transmissão dos dados coletados para serem processados por um sistema centralizado remoto. Isso demanda uma ampla e constante cobertura de infraestrutura de rede de comunicação, fato que nem sempre é possível. As Redes Oportunistas surgem como uma alternativa complementar e inovadora para situações como essa, onde as aplicações precisam transmitir dados porém a infraestrutura de rede é intermitente ou mesmo inexistente. Entretanto, com o uso de Redes Oportunistas, as aplicações além de herdarem os seus benefícios também herdam os desafios existentes na área relacionados à tomada de decisão de encaminhamento das mensagens. Dessa forma, a presente tese busca responder ao questionamento de como intensificar a disseminação de conteúdo e o encaminhamento de mensagens em aplicações de Sensoriamento Urbano que fazem uso de Redes Oportunistas como paradigma complementar de comunicação. Para isso é proposto o Situs, um componente de software baseado em Redes Oportunistas que utiliza Sensibilidade à Situação com vistas à proatividade nas tomadas de decisões de roteamento para com isso intensificar a entrega de mensagens. Ele emprega Lógica Fuzzy para a compreensão da situação e uma rede neural chamada Echo State Network (ESN) para efetuar a projeção de situações. Os resultados experimentais demonstraram que a sua performance supera algumas das principais iniciativas existentes na literatura. Por fim, pode-se concluir que ele é capaz de preencher as lacunas do estado da arte apresentadas durante o desenvolvimento da tese sendo capaz de proporcionar um comportamento proativo com o uso de Sensibilidade à Situação. / Smart cities are urban systems that uses Information and Communication Technologies (ICTs) to make infrastructure and public services in a more interactive, accessible and efficient city to its inhabitants. With this comes the need to provide new types of services that seeks to assist in the organization of the city, the well-being of people and assist to improve the governance of the city. In this context, urban sensing is an emerging paradigm, sited in the Smart Cities scope, combining the ubiquity of smartphones with the capability of measuring o sensors to collect data that depict different aspects of the city. This ecosystem consists of different types of mobile and fixed devices orchestrated by a computational architecture that encompass the full sensing process. An important aspect of this process is the transmission of data collected for processing by a remote central system. This requires a broad and constant coverage of communication network infrastructure, a fact that is not always possible. The Opportunistic Networks emerge as an innovative and complementary alternative for situations like this where the applications needs to transmit data but the network infrastructure is intermittent or unavailable. However, using Opportunistic Networks, applications as well as inherit its benefits also inherit the existing challenges in the area related to decision-making of messages forwarding. Thus, this thesis seeks to answer the question of how to improve the dissemination of content and message routing of urban sensing applications that makes use of Opportunistic networks as complementary communication paradigm. Therefore, it proposes Situs, a software component based on Opportunistic Networks that uses Situation Awareness towards a proactivity in making routing decisions. For such task, it applies fuzzy logic for situation comprehension and a king of neural network called Echo State Network (ESN) for situation projection. The results of the experiments showed that their performance outperforms some existent initiatives in literature. Finally, we argue it fullfills the gaps of state of art presented in this thesis and could provide a proactive behaviour with usage of situation awareness.

Cidades Inteligentes são sistemas urbanos que usam as Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) para tornar a infraestrutura e os serviços públicos de uma cidade mais interativos, acessíveis e eficientes aos seus habitantes. Com isso, surge a necessidade de proporcionar novos tipos de serviços que busquem auxiliar na organização da cidade, no bem-estar das pessoas e auxiliem a melhorar a governança da cidade. Nesse contexto, o Sensoriamento Urbano é um paradigma emergente, situado no escopo de Cidades Inteligentes, que combina a ubiquidade de smartphones e de diferentes tipos de sensores para coletar dados que retratam diferentes aspectos da cidade. Um aspecto importante nesse processo de sensoriamento é a transmissão dos dados coletados para serem processados por um sistema centralizado remoto. Isso demanda uma ampla e constante cobertura de infraestrutura de rede de comunicação, fato que nem sempre é possível. As Redes Oportunistas surgem como uma alternativa complementar e inovadora para situações como essa, onde as aplicações precisam transmitir dados porém a infraestrutura de rede é intermitente ou mesmo inexistente. Entretanto, com o uso de Redes Oportunistas, as aplicações além de herdarem os seus benefícios também herdam os desafios existentes na área relacionados à tomada de decisão de encaminhamento das mensagens. Dessa forma, a presente tese busca responder ao questionamento de como intensificar a disseminação de conteúdo e o encaminhamento de mensagens em aplicações de Sensoriamento Urbano que fazem uso de Redes Oportunistas como paradigma complementar de comunicação. Para isso é proposto o Situs, um componente de software baseado em Redes Oportunistas que utiliza Sensibilidade à Situação com vistas à proatividade nas tomadas de decisões de roteamento para com isso intensificar a entrega de mensagens. Ele emprega Lógica Fuzzy para a compreensão da situação e uma rede neural chamada Echo State Network (ESN) para efetuar a projeção de situações. Os resultados experimentais demonstraram que a sua performance supera algumas das principais iniciativas existentes na literatura. Por fim, pode-se concluir que ele é capaz de preencher as lacunas do estado da arte apresentadas durante o desenvolvimento da tese sendo capaz de proporcionar um comportamento proativo com o uso de Sensibilidade à Situação. / Smart cities are urban systems that uses Information and Communication Technologies (ICTs) to make infrastructure and public services in a more interactive, accessible and efficient city to its inhabitants. With this comes the need to provide new types of services that seeks to assist in the organization of the city, the well-being of people and assist to improve the governance of the city. In this context, urban sensing is an emerging paradigm, sited in the Smart Cities scope, combining the ubiquity of smartphones with the capability of measuring o sensors to collect data that depict different aspects of the city. This ecosystem consists of different types of mobile and fixed devices orchestrated by a computational architecture that encompass the full sensing process. An important aspect of this process is the transmission of data collected for processing by a remote central system. This requires a broad and constant coverage of communication network infrastructure, a fact that is not always possible. The Opportunistic Networks emerge as an innovative and complementary alternative for situations like this where the applications needs to transmit data but the network infrastructure is intermittent or unavailable. However, using Opportunistic Networks, applications as well as inherit its benefits also inherit the existing challenges in the area related to decision-making of messages forwarding. Thus, this thesis seeks to answer the question of how to improve the dissemination of content and message routing of urban sensing applications that makes use of Opportunistic networks as complementary communication paradigm. Therefore, it proposes Situs, a software component based on Opportunistic Networks that uses Situation Awareness towards a proactivity in making routing decisions. For such task, it applies fuzzy logic for situation comprehension and a king of neural network called Echo State Network (ESN) for situation projection. The results of the experiments showed that their performance outperforms some existent initiatives in literature. Finally, we argue it fullfills the gaps of state of art presented in this thesis and could provide a proactive behaviour with usage of situation awareness.

Sensoriamento urbano e cidades inteligentes têm sido tópicos derivados da computação ubíqua em alta nos últimos anos, tanto para a academia como para a indústria, devido ao contínuo avanço tecnológico aliado à maior facilidade de acesso e aceitação pelos usuários. Na literatura pesquisada sobre plataformas que englobam tais tópicos foi constatado que diversas delas possuem algum processo autonômico utilizado para atender alguma necessidade de autoadaptação em tempo de execução. Apesar disso, nenhuma das plataformas pesquisadas focou especificamente em encontrar e propor uma solução para tratar exclusivamente a autoadaptação. Nesse contexto, esta dissertação tem por objetivo propor um mecanismo de autoadaptação para sistemas de sensoriamento urbano, além de avaliar seu comportamento. Como primeiro passo para realizar tal objetivo, foi conduzida uma pesquisa literária tendo em vistas identificar os principais casos de adaptação em sistemas de sensoriamento urbano, além de requisitos específicos da arquitetura de sensoriamento urbano UrboSenti, utilizada para implementação. Como segundo passo, a partir dos requisitos identificados, o modelo MAPE-K da computação autonômica foi escolhido como a base da construção do mecanismo de autoadaptação. A implementação deste modelo utilizou as técnicas de eventos passivos para monitoramento do ambiente, regras Evento-Condição-Ação, para tomada de decisão, planos estáticos para planejamento e adaptações por parâmetros e componentes para execução. Tanto o modelo como as técnicas escolhidas foram implementadas devido atenderem as necessidades dos cenários avaliados. Por fim, as avaliações aplicadas apontam resultados preliminares satisfatórios, dados os casos avaliados e os experimentos de tempo de resposta a eventos internos e interações; no entanto, tais avaliações revelarem diversos pontos que devem ser explorados em trabalhos futuros. / In the last years, urban sensing and smart cities have been popular topics derived from the ubiquitous computing, for both the academia and the industry, due to its continuous technological development combined with greater facilities of access and acceptance by the users. The reviewed literature about platforms that encompass such topics showed that many of them have some kind of autonomic process used to meet any need for self-adaptation at runtime. Despite this, none of the researched platforms focused in proposing a solution to exclusively meet the self-adaptation properties. In this way, this dissertation aims to propose a self-adaptive mechanism to urban sensing systems, as well as evaluating its behavior. As the first step to achieving such goal, a literature review was performed aiming to identify the main adaptation cases in urban sensing systems, as well to identify the specific requirements of the UrboSenti architecture for urban sensing. As the second step, the autonomic computing MAPE-K model was chosen to compose the foundation of the self-adaptive mechanism based on the identified requirements. The implementation of this model used the techniques of passive events for monitoring, rules Event-Condition-Action for decision making, static plans for planning and parameter and component adaptations for execution were used in the proposed implementation to meet the evaluated scenario needs. Lastly, the applied evaluations indicate satisfactory results, given the assessed cases and the experiments of scalability at the response of internal events and interactions. However, they have left many open points that should be explored in future works.