Banca de DEFESA: Dennis Savio Martins da Silva

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : Dennis Savio Martins da Silva
DATA : 07/10/2025
HORA: 09:00
LOCAL: Defesa Virtual pelo Team
TÍTULO:

Uma Arquitetura para Dados Geoespaciais Massivos de Internet das Coisas no Contexto de Objetos com Diferentes Níveis de Mobilidade

PALAVRAS-CHAVES:

Dados Geoespaciais Massivos, Internet das Coisas, Mobilidade

PÁGINAS: 115
RESUMO:

A Internet das Coisas (IoT) tem sido crescentemente empregada em diferentes domínios de aplicação, e seus sistemas podem gerenciar objetos heterogêneos e com diferentes com- portamentos de mobilidade, o que leva a um cenário de crescimento no volume de dados com natureza geoespacial. Em algumas aplicações, os dados gerados são principalmente leituras realizadas por sensores estacionários. Em outros contextos, podem também ser geradas localizações de objetos móveis. Considerar o padrão de movimentação dos objetos IoT, assim como a relação entre os volumes de registros de localização e de mensurações coletados pelos dispositivos, tem o potencial de possibilitar a escolha de ferramentas com funcionalidades e desempenho mais adequados às necessidades do ambiente IoT em de- senvolvimento. Entretanto, existe pouca literatura que envolva a diferenciação no geren- ciamento e realização de operações geoespaciais de dados oriundos de dispositivos esta- cionários e o de dados de dispositivos móveis, de forma a relacionar o nível de mobilidade dos dispositivos ao desempenho dos mecanismos de armazenamento e consulta a dados geoespaciais. O objetivo deste trabalho é propôr uma arquitetura para o gerenciamento e realização de operações em dados geoespaciais massivos gerados por dispositivos IoT com diferentes comportamentos de mobilidade. A interface com o ambiente físico será responsável pela coleta dos dados dos objetos IoT e adaptação dos mesmos ao modelo da arquitetura. A camada de big data será responsável pelos mecanismos de armazenamento e realização de operações nos dados massivos geoespaciais. Por fim, a camada de apli- cação oferece recursos para recuperação e visualização dos dados espaciais da aplicação IoT. Para alcançar este objetivo, serão realizados um estudo comparativo de algumas das ferramentas mais utilizadas no processamento distribuído de dados geoespaciais massivos, considerando o desempenho de operações espaciais e no armazenamento para diferentes níveis de mobilidade em objetos IoT; e o desenvolvimento e execução da arquitetura proposta, empregando ferramentas de armazenamento e consulta a dados geoespaciais adequadas às características de mobilidade dos dispositivos IoT.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1713597 - MARISTELA TERTO DE HOLANDA
Interna - 1706731 - ALETEIA PATRICIA FAVACHO DE ARAUJO VON PAUMGARTTEN
Interna - 2358912 - CELIA GHEDINI RALHA
Externo à Instituição - ANGELO RONCALLI ALENCAR BRAYNER - UFC
Externo à Instituição - DANIEL CARDOSO MORAES DE OLIVEIRA - UFF