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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/43797
Tipo: | Dissertação |
Título: | Proposta de arquitetura baseada em Internet das Coisas para análise de dados de arboviroses |
Título em inglês: | Proposal of IoT-based architecture for data analytics of arboviruses |
Autor(es): | Tavares, Priscylla da Silva |
Orientador: | Rodrigues, Emanuel Bezerra |
Palavras-chave: | Internet das coisas;Análise de dados;Arboviroses;Cidades inteligentes;Saúde |
Data do documento: | 2018 |
Citação: | TAVARES, Priscylla da Silva. Proposta de arquitetura baseada em Internet das Coisas para análise de dados de arboviroses. 2018. 67 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2018. |
Resumo: | Com o avanço das tecnologias de sensores, houve um crescimento no número de dispositivos computacionais conectados capazes de coletar informações e interagir com o ambiente no qual estão inseridos, constituindo a base da Internet das Coisas (IoT). Tais dispositivos viabilizam o desenvolvimento de novas aplicações capazes de tornar as cidades mais inteligentes, provendo melhorias para a sociedade. Como resultado da interação entre diferentes aplicações tem-se um imenso conjunto de dados, dos quais pode-se extrair conhecimento útil. Um dos problemas existentes é o recorrente acontecimento de surtos de arboviroses (Dengue, Zika e Chikungunya) em grandes cidades de clima tropical, que ainda sofrem com a deficiência de ferramentas e informações para auxiliar na prevenção desses surtos. Esta pesquisa propõe uma arquitetura de um sistema computacional capaz de agregar dados provenientes de diferentes tipos de dispositivos IoT e crowdsourcing, a fim de auxiliar a tomada de decisão para prevenção, controle e vigilância de surtos de arboviroses. A validação da arquitetura se deu através da análise exploratória dos dados de climatologia, casos de arboviroses e saneamento da cidade de Fortaleza-CE de 2011 a 2017, bem como da implementação de um protótipo da arquitetura. Através disso, constatou-se a correlação entre os dados selecionados, analisou-se a influência das fontes de dados escolhidas para a monitoração das epidemias e predição de surtos, e verificou-se que o protótipo funcionou conforme o planejado através de sua implementação. |
Abstract: | With the progress of sensor technologies, there has been an increase in the number of connected computing devices capable of collecting information and interacting with the environment where they are inserted, forming the basis of the Internet of Things (IoT). Such devices enable the development of new applications capable of making cities more intelligent, providing improvements to society and urban infrastructure. As a result of the interaction between different applications, there is a large set of data, from which useful knowledge can be extracted. One recurrent problem of big cities with tropical climate is the occurrence of arbovirus outbreaks (Dengue, Zika and Chikungunya) and there is still a lack of tools and information to help preventing these outbreaks. This research proposes an architecture capable of aggregating data from different types of IoT devices and crowdsourcing, in order to assist the decision making, prevention, and surveillance of arbovirus outbreaks. The architecture validation took place through the exploratory analysis of climatology data, arboviruses cases and sanitation of the city of Fortaleza-CE from 2011 to 2017, as well as the implementation of a prototype of the architecture. Through this procedure, the correlation between the selected data was verified, the influence of the chosen data sources for the epidemics monitoring and prediction of outbreaks was analyzed, and it was also verified that the prototype worked as planned. |
URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/43797 |
Aparece nas coleções: | DCOMP - Dissertações defendidas na UFC |
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