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https://hdl.handle.net/1822/25757
Título: | Recolha de dados de movimento em dispositivos móveis pessoais |
Autor(es): | Pendão, Cristiano Gonçalves |
Orientador(es): | Moreira, Adriano Nicolau, Maria João |
Data: | 2012 |
Resumo(s): | Esta dissertação enquadra-se no Projeto SUM (Sensing and Understanding Human Motion
Dynamics). O principal objetivo deste projeto é o estudo do movimento das pessoas num
determinado meio, e o estabelecimento de modelos matemáticos para prever o seu movimento
e a sua interação com os elementos presentes nos espaços físicos.
Os dispositivos móveis pessoais têm um forte impacto no dia a dia dos seus utilizadores,
fazendo parte das suas rotinas diárias. Além de que, a maioria destes dispositivos estão equipados
com diversos sensores e interfaces que podem ser utilizados para estudar a mobilidade
humana.
O propósito desta dissertação centra-se no desenvolvimento de uma aplicação para dispositivos
móveis, que permite a recolha de dados dos vários interfaces dos dispositivos (Wi-Fi,
GPS, Bluetooth e células GSM) e o seu envio para um servidor, para posterior processamento
e análise.
Para motivar a utilização da aplicação e maximizar o número de utilizadores, garantindo a
utilização durante um longo período de tempo, é necessário criar um serviço atrativo integrado
na aplicação e estabelecer um modelo que recompense e motive os utilizadores. Por outro lado, é
essencial considerar as questões de privacidade, que este tipo de estratégias de recolha de dados
levanta e considerar o seu impacto na utilização da aplicação, sendo necessário a integração de
mecanismos que garantam a privacidade e segurança dos utilizadores.
Adicionalmente, é fundamental minimizar o consumo de recursos pela aplicação, como a
utilização do processador e da memória, que nos dispositivos móveis são mais restritos do que
nos restantes dispositivos, mas também reduzir os consumos energéticos de modo a maximizar
a autonomia da bateria do dispositivo. Tudo isto pode ser alcançado através da criação de
algoritmos eficientes para a recolha de dados, recorrendo às tecnologias do dispositivo, como
por exemplo os diversos sensores, e utilizando comunicação oportunista para o envio dos dados
recolhidos. This dissertation falls within the Project SUM (Sensing and Understanding Human Motion Dynamics). The main goal concerning this project is the study of people’s movement in an enclosed space, and it tries to establish mathematical models to predict the movement of people and its interaction with the elements present in physical spaces. Personal mobile devices have a heavily impact in the daily life of their users, and make part of their daily routines. In addition, most of these devices are equipped with several sensors and interfaces that may be used to study human mobility. The purpose of this dissertation is to develop an application for mobile devices that allows the collection of data from several device’s interfaces (WiFi, GPS, Bluetooth and GSM cells) and send the data to a server for later processing and analysis. To motivate the use of the application and maximize the number of users, ensuring an use for a long period of time, it becomes necessary to create an appealing service integrated in that application, and also establish a model that rewards and motivates their users. On the other hand it is necessary to take into account the privacy issues brought up by this type of strategy in collecting data, and consider its impact in the use of the application, being necessary the integration of mechanisms for ensuring the user’s privacy and security. Moreover it is necessary to minimize resource consumption by the application, such as processor and memory resources, which in mobile devices are more restricted than in other devices and also, to maximize the device’s autonomy, the energy resources need to be taken in account. All this can be achieved through the creation of efficient algorithms for data collection, using the device technology, such as the several available sensors, and using opportunistic communication to transmit the collected data. |
Tipo: | Dissertação de mestrado |
Descrição: | Dissertação de mestrado integrado em Engenharia de Comunicações |
URI: | https://hdl.handle.net/1822/25757 |
Acesso: | Acesso aberto |
Aparece nas coleções: | BUM - Dissertações de Mestrado |
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Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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