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Tipo do documento: Dissertação
Título: Uma arquitetura para internet das coisas para análise da concentração de monóxido de carbono na grande São Paulo por meio de técnicas de Big Data
Autor: Borges, Marco Aurelio 
Primeiro orientador: Lopes, Paulo Batista
Primeiro coorientador: Silva, Leandro Augusto da
Primeiro membro da banca: Lopes, Fábio Silva
Segundo membro da banca: Tonidandel, Flavio
Resumo: A utilização de sensores para o monitoramento de um determinado ambiente aliada ao uso da internet como meio de comunicação é popularmente chamado de Internet das Coisas (do inglês, Internet of Things (IoT )). A quantidade de informação que se gera neste ambiente IoT tem fomentado um aumento no acúmulo de dados nunca antes imaginado. Um dos importantes desafios para o seu desenvolvimento é armazenar e processar esse grande volume de dados em aceitáveis parâmetros de medição e análise. Esta pesquisa direciona esse desafio, a partir do armazenamento e compilação de dados oriundos de diversos sensores até a análise exploratória das informações obtidas. Na pesquisa foram analisados sensores de captação de dados na Região Metropolitana de São Paulo (RMSP), com sensores capazes de medir os índices de monóxido de carbono (CO). A pesquisa ainda analisa algumas arquiteturas para processamento em lote (batch) e em fluxo (stream) de sensores e utilizar uma delas na construção de um ambiente Big Data. Foram utilizadas as ferramentas de Big Data para o armazenamento, processamento e visualização desses dados de IoT. Nos experimentos desenvolvidos na pesquisa foram analisados os sensores de monóxido de carbono (MQ7), conectados através de uma unidade microcontroladora que apresenta suporte ao protocolo Transmission Control Protocol/Internet Protocol (TCP/IP). Este projeto destaca o instrumento de como compilar e executar esses dados e a análise dos mesmos obtidos de forma dinâmica. Os dados obtidos pelos sensores IoT constatam como a média dos índices coletados, estão muito superiores aos padrões internacionais estabelecidos pela OMS.
Abstract: The use of sensors for the monitoring of a given environment allied to the Internet as a means of communication is popularly known as Internet of Things (IoT). The amount of information generated in this environment has led to an unprecedented increase in data collection. One of the major challenges for its development lies in the storage and the processing of this huge volume of data into acceptable measurement and analysis parameters. This research takes up this challenge by storing and compiling data from di erent sensors, and by carrying out an exploratory analysis of the information gathered. In this research, sensors that collect data from a speci c Sao Paulo's Metropolitan Area (SMA) have been analysed. These sensors are capable of measuring carbon monoxide (CO) levels. This research aims to analyse some architectures for both batch and stream sensor processing and to use one of them for the construction of a Big Data environment. Big Data tools were used for IoT storage, processing and visualization data. During the experiments, carbon monoxide sensors (MQ7), were analysed. They were connected through a microcontroller unit that supports the Transmission Control Protocol/Internet Protocol (TCP/IP). This project highlights the necessary tools to execute and analyse the data in a dynamic manner. The data collected by the sensors show that the avarage levels of carbon monoxide are well above the international standards set by the World Health Organization (WHO).
Palavras-chave: internet das coisas
big data
sensor data mining
arquitetura Hadoop
ESP2866
Área(s) do CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES::SISTEMAS DE TELECOMUNICACOES
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Presbiteriana Mackenzie
Sigla da instituição: UPM
Departamento: Escola de Engenharia Mackenzie (EE)
Programa: Engenharia Elétrica
Citação: BORGES, Marco Aurelio. Uma arquitetura para internet das coisas para análise da concentração de monóxido de carbono na grande São Paulo por meio de técnicas de Big Data. 2017. 191 f. Dissertação( Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Endereço da licença: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
URI: http://tede.mackenzie.br/jspui/handle/tede/3461
Data de defesa: 18-Ago-2017
Aparece nas coleções:Mestrado - Engenharia Elétrica e Computação

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