Ciência da Computação

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Navegando Ciência da Computação por Coorientador "André Alessandro Stein, Msc"

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    Análise do comportamento do paradigma fog computing em um protótipo de medição de cheias de ribeirões
    (2021) Foletto, Angelo Victor Kraemer; Fábio Alexandrini, Dr; André Alessandro Stein, Msc; André Alessandro Stein, Msc; Daniel Gomes Soares, Msc; Fernandes Junior, Ph.D
    omputação em Névoa (Fog Computing) é um paradigma emergente para computação, arma zenamento, controle e gerenciamento de sistemas e serviços próximos ao usuário alvo. Desta maneira, este trabalho objetiva analisar o comportamento da aplicação para monitoramento de ribeirões em caso de cheias - projeto denominado MonitRib - sobre dois algoritmos. Um implementando o paradigma Computação em Névoa e outro sobre conceito “tradicional” de IoT. Para isso foram utilizados um dispositivo Raspberry Pi modelo 3 B+, sensor ultrassônico e fotográfico. Através da execução dos algoritmos obteve-se informações passíveis de análise e comparação, onde possibilitaram considerar a utilização de ambos em uma mesma infraestrutura. Desconsiderando a possibilidade de um ser melhor que o outro, visto que no ambiente IoT, todo o sistema é orientando a aplicação e não ao contrário. Por fim, foi encontrado resultados favoráveis à utilização do paradigma Computação em Névoa em situações onde não é possível garantir a efetividade da comunicação entre host - servidor ou estabilidade na distribuição de energia elétrica. Já o modo de implementação clássico tem como premissa a garantia destes fatores, onde deixa de lado a necessidade da utilização desta computação sobressalente, podendo resultar na substituição do equipamento por um de valor e configuração reduzidos
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    Geopothole: framework para detecção e georreferenciamento em tempo real de buracos em rodovias
    (2016) Menegazzo, Jeferson; Rodrigo Curvêllo, M.Eng; André Alessandro Stein, Msc; Cristhian Heck, M.Eng; Wesley dos Reis Bezerra, M.Eng
    O modal rodoviário constitui, atualmente, a principal matriz de transporte para escoamento de produção e circulação de pessoas no mundo. Sua infraestrutura, consequentemente, se mostra vital para o desenvolvimento de uma nação. Desta forma, problemas estruturais decorrentes de seu estado de conservação acarretam uma série de implicações socioeconômicas. Os buracos, em especial, constituem uma das deformidades mais recorrentes e perigosas nas rodovias. Este tipo particular de deficiência implica em maiores gastos com manutenção dos veículos, consumo de combustível e tempo de viagem, afetando também a segurança e conforto dos usuários. Devido a esses problemas, ocasiona maior custo operacional para empresas, onerando o escoamento de produtos e seu preço final, prejudicando sua competitividade no mercado. Diante destas implicações, o monitoramento constante da superfície das rodovias, assim como seu reparo, quando necessário, se mostram essenciais. Entretanto, a identificação de deficiências do pavimento, quando realizada manualmente por uma pessoa, torna-se onerosa e morosa, além de comprometer a confiabilidade dos dados. Portanto, a aplicação de técnicas computacionais para realizar esta tarefa se mostra mais adequado. Dentre os métodos desenvolvidos para este propósito, o baseado em vibração se mostra mais apropriado, uma vez que sua implementação em smartphones constitui um meio eficaz e de baixo custo. Contudo, devido a popularização dos smartphones ser relativamente recente, estudos e aplicações em torno da temática se mostram escassos e, por vezes, incompletos. Desta forma, este trabalho objetivou o desenvolvimento de um framework para detecção e georreferenciamento de buracos em tempo real, capaz de realizar a identificação da falha e obter sua localização de forma mais eficaz e eficiente que os atuais algoritmos, contornando problemas recorrentes de sensibilidade, através de recurso de auto calibração, contendo interferências nos dados de forma a garantir sua confiabilidade, fornecendo ainda controle automatizado no uso de recursos. Os resultados obtidos com o protótipo desenvolvido demonstraram a efetividade do framework, com baixo consumo de recursos e valores de erro próximos a zero. Por fim, pretende-se consolidar o framework como uma plataforma unificada para dispositivos móveis, onde pesquisadores possam centralizar pesquisas futuras e evoluir o protótipo a partir da engenharia disponibilizada.