Scalable and efficient data processing in networked control systems

Network control systems (NCSs) are spatially distributed systems in which the communication between sensors, actuators and controllers occurs through a shared band-limited digital communication network. However, the use of a shared communication network, in contrast to using several dedicated independent connections, introduces new challenges which are even more acute in large scale and dense networked control systems. In this paper we investigate a recently introduced technique of gathering information from a dense sensor network to be used in networked control applications. Obtaining efficiently an approximate interpolation of the sensed data is exploited as offering a good tradeoff between accuracy in the measurement of the input signals and the delay to the actuation. These are important aspects to take into account for the quality of control. We introduce a variation to the state-of-the-art algorithms which we prove to perform relatively better because it takes into account the changes over time of the input signal within the process of obtaining an approximate interpolation.

Energy efficient scheduling for cluster-tree wireless sensor networks with time-bounded data flows: application to IEEE 802.15.4/ZigBee

Cluster scheduling and collision avoidance are crucial issues in large-scale cluster-tree Wireless Sensor Networks (WSNs). The paper presents a methodology that provides a Time Division Cluster Scheduling (TDCS) mechanism based on the cyclic extension of RCPS/TC (Resource Constrained Project Scheduling with Temporal Constraints) problem for a cluster-tree WSN, assuming bounded communication errors. The objective is to meet all end-to-end deadlines of a predefined set of time-bounded data flows while minimizing the energy consumption of the nodes by setting the TDCS period as long as possible. Sinceeach cluster is active only once during the period, the end-to-end delay of a given flow may span over several periods when there are the flows with opposite direction. The scheduling tool enables system designers to efficiently configure all required parameters of the IEEE 802.15.4/ZigBee beaconenabled cluster-tree WSNs in the network design time. The performance evaluation of thescheduling tool shows that the problems with dozens of nodes can be solved while using optimal solvers.

Efficient aggregate computations in large-scale dense WSN

We focus on large-scale and dense deeply embedded systems where, due to the large amount of information generated by all nodes, even simple aggregate computations such as the minimum value (MIN) of the sensor readings become notoriously expensive to obtain. Recent research has exploited a dominance-based medium access control(MAC) protocol, the CAN bus, for computing aggregated quantities in wired systems. For example, MIN can be computed efficiently and an interpolation function which approximates sensor data in an area can be obtained efficiently as well. Dominance-based MAC protocols have recently been proposed for wireless channels and these protocols can be expected to be used for achieving highly scalable aggregate computations in wireless systems. But no experimental demonstration is currently available in the research literature. In this paper, we demonstrate that highly scalable aggregate computations in wireless networks are possible. We do so by (i) building a new wireless hardware platform with appropriate characteristics for making dominance-based MAC protocols efficient, (ii) implementing dominance-based MAC protocols on this platform, (iii) implementing distributed algorithms for aggregate computations (MIN, MAX, Interpolation) using the new implementation of the dominance-based MAC protocol and (iv) performing experiments to prove that such highly scalable aggregate computations in wireless networks are possible.

Simulation study of energy efficient scheduling for IEEE 802.15.4/ZigBee cluster-treeWireless Sensor Networks with time-bounded data flows

The simulation analysis is important approach to developing and evaluating the systems in terms of development time and cost. This paper demonstrates the application of Time Division Cluster Scheduling (TDCS) tool for the configuration of IEEE 802.15.4/ZigBee beaconenabled cluster-tree WSNs using the simulation analysis, as an illustrative example that confirms the practical applicability of the tool. The simulation study analyses how the number of retransmissions impacts the reliability of data transmission, the energy consumption of the nodes and the end-to-end communication delay, based on the simulation model that was implemented in the Opnet Modeler. The configuration parameters of the network are obtained directly from the TDCS tool. The simulation results show that the number of retransmissions impacts the reliability, the energy consumption and the end-to-end delay, in a way that improving the one may degrade the others.

Elements of scalable data processing

Cooperating objects (COs) is a recently coined term used to signify the convergence of classical embedded computer systems, wireless sensor networks and robotics and control. We present essential elements of a reference architecture for scalable data processing for the CO paradigm.

WiDom: a dominance protocol for wireless medium access

In this paper, we address the problem of sharing a wireless channel among a set of sporadic message streams where a message stream issues transmission requests with real-time deadlines. We propose a collision-free wireless medium access control (MAC) protocol which implements static-priority scheduling, supports a large number of priority levels and is fully distributed. It is an adaptation to a wireless channel of the dominance protocol used in the CAN bus. But, unlike that protocol, our protocol does not require a node having the ability to receive an incoming bit from the channel while transmitting to the channel. The evaluation of the protocol with real embedded computing platforms is presented to show that the proposed protocol is in fact collision-free and prioritized. We measure the response times of our implementation and show that the response-time analysis developed for the protocol offers an upper bound on the response times.

Highly scalable aggregate computations in cyber-physical systems: physical environment meets communication protocols

In this paper, we focus on large-scale and dense Cyber- Physical Systems, and discuss methods that tightly integrate communication and computing with the underlying physical environment. We present Physical Dynamic Priority Dominance ((PD)2) protocol that exemplifies a key mechanism to devise low time-complexity communication protocols for large-scale networked sensor systems. We show that using this mechanism, one can compute aggregate quantities such as the maximum or minimum of sensor readings in a time-complexity that is equivalent to essentially one message exchange. We also illustrate the use of this mechanism in a more complex task of computing the interpolation of smooth as well as non-smooth sensor data in very low timecomplexity.

Data mining languages for business intelligence

Doctoral Thesis in Information Systems and Technologies Area of Engineering and Manag ement Information Systems

Implementation of a dominance protocol for wireless medium access

Consider the problem of scheduling sporadic message transmission requests with deadlines. For wired channels, this has been achieved successfully using the CAN bus. For wireless channels, researchers have recently proposed a similar solution; a collision-free medium access control (MAC) protocol that implements static-priority scheduling. Unfortunately no implementation has been reported, yet. We implement and evaluate it to find that the implementation indeed is collision-free and prioritized. This allows us to develop schedulability analysis for the implementation. We measure the response times of messages in our implementation and find that our new response-time analysis indeed offers an upper bound on the response times. This enables a new class of wireless real-time systems with timeliness guarantees for sporadic messages and it opens-up a new research area: schedulability analysis for wireless networks.

Analysis of financial data series using fractional Fourier transform and multidimensional scaling

The goal of this study is the analysis of the dynamical properties of financial data series from worldwide stock market indexes during the period 2000–2009. We analyze, under a regional criterium, ten main indexes at a daily time horizon. The methods and algorithms that have been explored for the description of dynamical phenomena become an effective background in the analysis of economical data. We start by applying the classical concepts of signal analysis, fractional Fourier transform, and methods of fractional calculus. In a second phase we adopt the multidimensional scaling approach. Stock market indexes are examples of complex interacting systems for which a huge amount of data exists. Therefore, these indexes, viewed from a different perspectives, lead to new classification patterns.

Calculation of fractional derivatives of noisy data with genetic algorithms

This paper addresses the calculation of derivatives of fractional order for non-smooth data. The noise is avoided by adopting an optimization formulation using genetic algorithms (GA). Given the flexibility of the evolutionary schemes, a hierarchical GA composed by a series of two GAs, each one with a distinct fitness function, is established.

Agile modeling data warehouse development

Most of the traditional software and database development approaches tend to be serial, not evolutionary and certainly not agile, especially on data-oriented aspects. Most of the more commonly used methodologies are strict, meaning they’re composed by several stages each with very specific associated tasks. A clear example is the Rational Unified Process (RUP), divided into Business Modeling, Requirements, Analysis & Design, Implementation, Testing and Deployment. But what happens when the needs of a well design and structured plan, meet the reality of a small starting company that aims to build an entire user experience solution. Here resource control and time productivity is vital, requirements are in constant change, and so is the product itself. In order to succeed in this environment a highly collaborative and evolutionary development approach is mandatory. The implications of constant changing requirements imply an iterative development process. Project focus is on Data Warehouse development and business modeling. This area is usually a tricky one. Business knowledge is part of the enterprise, how they work, their goals, what is relevant for analyses are internal business processes. Throughout this document it will be explained why Agile Modeling development was chosen. How an iterative and evolutionary methodology, allowed for reasonable planning and documentation while permitting development flexibility, from idea to product. More importantly how it was applied on the development of a Retail Focused Data Warehouse. A productized Data Warehouse built on the knowledge of not one but several client needs. One that aims not just to store usual business areas but create an innovative sets of business metrics by joining them with store environment analysis, converting Business Intelligence into Actionable Business Intelligence.

Bridging the gap between closed and open data. System proposal for the Portuguese Legislation

Esta dissertação apresenta uma proposta de sistema capaz de preencher a lacuna entre documentos legislativos em formato PDF e documentos legislativos em formato aberto. O objetivo principal é mapear o conhecimento presente nesses documentos de maneira a representar essa coleção como informação interligada. O sistema é composto por vários componentes responsáveis pela execução de três fases propostas: extração de dados, organização de conhecimento, acesso à informação. A primeira fase propõe uma abordagem à extração de estrutura, texto e entidades de documentos PDF de maneira a obter a informação desejada, de acordo com a parametrização do utilizador. Esta abordagem usa dois métodos de extração diferentes, de acordo com as duas fases de processamento de documentos – análise de documento e compreensão de documento. O critério utilizado para agrupar objetos de texto é a fonte usada nos objetos de texto de acordo com a sua definição no código de fonte (Content Stream) do PDF. A abordagem está dividida em três partes: análise de documento, compreensão de documento e conjunção. A primeira parte da abordagem trata da extração de segmentos de texto, adotando uma abordagem geométrica. O resultado é uma lista de linhas do texto do documento; a segunda parte trata de agrupar os objetos de texto de acordo com o critério estipulado, produzindo um documento XML com o resultado dessa extração; a terceira e última fase junta os resultados das duas fases anteriores e aplica regras estruturais e lógicas no sentido de obter o documento XML final. A segunda fase propõe uma ontologia no domínio legal capaz de organizar a informação extraída pelo processo de extração da primeira fase. Também é responsável pelo processo de indexação do texto dos documentos. A ontologia proposta apresenta três características: pequena, interoperável e partilhável. A primeira característica está relacionada com o facto da ontologia não estar focada na descrição pormenorizada dos conceitos presentes, propondo uma descrição mais abstrata das entidades presentes; a segunda característica é incorporada devido à necessidade de interoperabilidade com outras ontologias do domínio legal, mas também com as ontologias padrão que são utilizadas geralmente; a terceira característica é definida no sentido de permitir que o conhecimento traduzido, segundo a ontologia proposta, seja independente de vários fatores, tais como o país, a língua ou a jurisdição. A terceira fase corresponde a uma resposta à questão do acesso e reutilização do conhecimento por utilizadores externos ao sistema através do desenvolvimento dum Web Service. Este componente permite o acesso à informação através da disponibilização de um grupo de recursos disponíveis a atores externos que desejem aceder à informação. O Web Service desenvolvido utiliza a arquitetura REST. Uma aplicação móvel Android também foi desenvolvida de maneira a providenciar visualizações dos pedidos de informação. O resultado final é então o desenvolvimento de um sistema capaz de transformar coleções de documentos em formato PDF para coleções em formato aberto de maneira a permitir o acesso e reutilização por outros utilizadores. Este sistema responde diretamente às questões da comunidade de dados abertos e de Governos, que possuem muitas coleções deste tipo, para as quais não existe a capacidade de raciocinar sobre a informação contida, e transformá-la em dados que os cidadãos e os profissionais possam visualizar e utilizar.

Recomendações personalizadas de alunos em sistemas de hipermédia adaptativa educacional usando Data Mining

O aumento de tecnologias disponíveis na Web favoreceu o aparecimento de diversas formas de informação, recursos e serviços. Este aumento aliado à constante necessidade de formação e evolução das pessoas, quer a nível pessoal como profissional, incentivou o desenvolvimento área de sistemas de hipermédia adaptativa educacional - SHAE. Estes sistemas têm a capacidade de adaptar o ensino consoante o modelo do aluno, características pessoais, necessidades, entre outros aspetos. Os SHAE permitiram introduzir mudanças relativamente à forma de ensino, passando do ensino tradicional que se restringia apenas ao uso de livros escolares até à utilização de ferramentas informáticas que através do acesso à internet disponibilizam material didático, privilegiando o ensino individualizado. Os SHAE geram grande volume de dados, informação contida no modelo do aluno e todos os dados relativos ao processo de aprendizagem de cada aluno. Facilmente estes dados são ignorados e não se procede a uma análise cuidada que permita melhorar o conhecimento do comportamento dos alunos durante o processo de ensino, alterando a forma de aprendizagem de acordo com o aluno e favorecendo a melhoria dos resultados obtidos. O objetivo deste trabalho foi selecionar e aplicar algumas técnicas de Data Mining a um SHAE, PCMAT - Mathematics Collaborative Educational System. A aplicação destas técnicas deram origem a modelos de dados que transformaram os dados em informações úteis e compreensíveis, essenciais para a geração de novos perfis de alunos, padrões de comportamento de alunos, regras de adaptação e pedagógicas. Neste trabalho foram criados alguns modelos de dados recorrendo à técnica de Data Mining de classificação, abordando diferentes algoritmos. Os resultados obtidos permitirão definir novas regras de adaptação e padrões de comportamento dos alunos, poderá melhorar o processo de aprendizagem disponível num SHAE.

Desenho e implementação de um data warehouse para a empresa AdClick

Esta dissertação incide sobre a problemática da construção de um data warehouse para a empresa AdClick que opera na área de marketing digital. O marketing digital é um tipo de marketing que utiliza os meios de comunicação digital, com a mesma finalidade do método tradicional que se traduz na divulgação de bens, negócios e serviços e a angariação de novos clientes. Existem diversas estratégias de marketing digital tendo em vista atingir tais objetivos, destacando-se o tráfego orgânico e tráfego pago. Onde o tráfego orgânico é caracterizado pelo desenvolvimento de ações de marketing que não envolvem quaisquer custos inerentes à divulgação e/ou angariação de potenciais clientes. Por sua vez o tráfego pago manifesta-se pela necessidade de investimento em campanhas capazes de impulsionar e atrair novos clientes. Inicialmente é feita uma abordagem do estado da arte sobre business intelligence e data warehousing, e apresentadas as suas principais vantagens as empresas. Os sistemas business intelligence são necessários, porque atualmente as empresas detêm elevados volumes de dados ricos em informação, que só serão devidamente explorados fazendo uso das potencialidades destes sistemas. Nesse sentido, o primeiro passo no desenvolvimento de um sistema business intelligence é concentrar todos os dados num sistema único integrado e capaz de dar apoio na tomada de decisões. É então aqui que encontramos a construção do data warehouse como o sistema único e ideal para este tipo de requisitos. Nesta dissertação foi elaborado o levantamento das fontes de dados que irão abastecer o data warehouse e iniciada a contextualização dos processos de negócio existentes na empresa. Após este momento deu-se início à construção do data warehouse, criação das dimensões e tabelas de factos e definição dos processos de extração e carregamento dos dados para o data warehouse. Assim como a criação das diversas views. Relativamente ao impacto que esta dissertação atingiu destacam-se as diversas vantagem a nível empresarial que a empresa parceira neste trabalho retira com a implementação do data warehouse e os processos de ETL para carregamento de todas as fontes de informação. Sendo que algumas vantagens são a centralização da informação, mais flexibilidade para os gestores na forma como acedem à informação. O tratamento dos dados de forma a ser possível a extração de informação a partir dos mesmos.