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

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dc.contributor.advisorLopes, Paulo Batista
dc.contributor.advisor-co1Silva, Leandro Augusto da
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1396385111251741por
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1678715490240349por
dc.contributor.authorBorges, Marco Aurelio
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0771842602776157por
dc.date.accessioned2018-03-08T11:14:27Z
dc.date.accessioned2020-05-28T18:08:52Z
dc.date.available2020-05-28T18:08:52Z
dc.date.issued2017-08-18
dc.description.abstractA 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.por
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpor
dc.description.sponsorshipFundo Mackenzie de Pesquisapor
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationBORGES, 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.por
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24466
dc.keywordsinternet of thingseng
dc.keywordsbig dataeng
dc.keywordssensor data miningeng
dc.keywordshadoop architectureeng
dc.keywordsESP2866eng
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectinternet das coisaspor
dc.subjectbig datapor
dc.subjectsensor data miningpor
dc.subjectarquitetura Hadooppor
dc.subjectESP2866por
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES::SISTEMAS DE TELECOMUNICACOESpor
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/15782/MARCO%20AUR%c3%89LIO%20BORGES.pdf.jpg*
dc.titleUma arquitetura para internet das coisas para análise da concentração de monóxido de carbono na grande São Paulo por meio de técnicas de Big Datapor
dc.typeDissertaçãopor
local.contributor.board1Lopes, Fábio Silva
local.contributor.board1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2302666201616083por
local.contributor.board2Tonidandel, Flavio
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5331230734386657por
local.publisher.countryBrasilpor
local.publisher.departmentEscola de Engenharia Mackenzie (EE)por
local.publisher.initialsUPMpor
local.publisher.programEngenharia Elétricapor
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