Qualidade de Informação de Sensores para Gerenciamento de Situações: um estudo de caso em monitoramento térmico
Resumo
A computação ubíqua e pervasiva permite que aplicações de monitoramento sensíveis ao contexto utilizem redes de sensores como fontes de dados, acoplando o mundo físico ao mundo da informação. Antes de serem consumidos, a qualidade dos dados coletados precisa ser avaliada. Com base nessa avaliação, a aplicação pode decidir pelo descarte ou uso dos dados para a detecção de situações de interesse, as quais podem variar ao longo do tempo e de acordo com o domínio da aplicação. Neste artigo, apresentamos uma arquitetura para aplicações de monitoramento com suporte integrado à qualidade da informação e gestão de situações de interesse. A validação dessa arquitetura é descrita com estudo de caso em monitoramento térmico.
Referências
ABID, A.; KACHOURI, A.; MAHFOUDHI, A. Anomaly Detection in WSN: critical study with new vision. International Conference on Automation, Control, Engineering and Computer Science (ACECS’14) Proceedings, p. 1–9, 2014.
BALDAUF, M.; DUSTDAR, S.; ROSENBERG, F. A survey on context-aware systems. International Journal of Ad Hoc and Ubiquitous Computing, v. 2, n. 4, p. 263, 2007.
BISDIKIAN, C.; KAPLAN, L. M.; SRIVASTAVA, M. B. On the Quality and Value of Information in Sensor Networks. ACM Transactions on Sensor Networks (TOSN), v. 9, n. 4, p. 1–26, 2013.
COSTA, P. D. et al. Rule-Based Support for Situation Management. In: ROGOVA, G.; SCOTT, P. (Eds.). Fusion Methodologies in Crisis Management. Cham: Springer International Publishing, 2016. p. 341–364.
DEY, A. K. Understanding and using context. Personal and Ubiquitous Computing, v. 5, n. 1, p. 4–7, 2001.
FAWZY, A.; MOKHTAR, H. M. O.; HEGAZY, O. Outliers Detection and Classification in Wireless Sensor Networks. Egyptian Informatics Journal, v. 14, n. 2, p. 157–164, 2013.
GUO, H. et al. A Flexible Framework for Assessing the Quality of Information in Wireless Sensor Networks. International Journal of Distributed Sensor Networks, v. 2015, p. 1–15, 2015.
MIORANDI, D. et al. Internet of things: Vision, applications and research challenges. Ad Hoc Networks, v. 10, n. 7, p. 1497–1516, 2012.
MOREIRA, J. L. R. et al. Ontology-driven Conceptual Modeling for Early Warning Systems: Redesigning the Situation Modeling Language. n. Modelsward, p. 467–477, 2015.
NISHA, U. B. et al. Statistical Based Outlier Detection in Data Aggregation for Wireless Sensor Networks. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, v. 59, n. 3, p. 770–780, 2014.
OLIVEIRA, E. C. DE. Comparação das diferentes técnicas para a exclusão de “outliers”. Metrologia, 2008.
PEREIRA, I. S. A.; COSTA, P. D.; ALMEIDA, J. P. A. A rule-based platform for situation management. IEEE International Multi-Disciplinary Conference on Cognitive Methods in Situation Awareness and Decision Support (CogSIMA). Anais. IEEE, fev. 2013.
SACHIDANANDA, V. et al. Quality of Information in Wireless Sensor Networks: A Survey. Proceedings of the 15th International Conference on Information Quality (ICIQ-2010), v. 1, p. 1–15, 2010.
SU, L. Resource Efficient Information Integration In Cyber-Physical Systems. [s.l.] Universidade de Illinois, Urbana-Champaingn, 2013.
YANG ZHANG; MERATNIA, N.; HAVINGA, P. Outlier Detection Techniques for Wireless Sensor Networks: A Survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials, v. 12, n. 2, p. 159–170, 2010.
ZHOU, P. et al. Wireless sensor network based monitoring system for a large-scale indoor space: Data process and supply air allocation optimization. Energy and Buildings, v. 103, p. 365–374, 2015.
