Entropy Analysis of Industrial Accident Data Series

Complex industrial plants exhibit multiple interactions among smaller parts and with human operators. Failure in one part can propagate across subsystem boundaries causing a serious disaster. This paper analyzes the industrial accident data series in the perspective of dynamical systems. First, we process real world data and show that the statistics of the number of fatalities reveal features that are well described by power law (PL) distributions. For early years, the data reveal double PL behavior, while, for more recent time periods, a single PL fits better into the experimental data. Second, we analyze the entropy of the data series statistics over time. Third, we use the Kullback–Leibler divergence to compare the empirical data and multidimensional scaling (MDS) techniques for data analysis and visualization. Entropy-based analysis is adopted to assess complexity, having the advantage of yielding a single parameter to express relationships between the data. The classical and the generalized (fractional) entropy and Kullback–Leibler divergence are used. The generalized measures allow a clear identification of patterns embedded in the data.

A framework for using real data with distributed low cost sensors

Currently, due to the widespread use of computers and the internet, students are trading libraries for the World Wide Web and laboratories with simulation programs. In most courses, simulators are made available to students and can be used to proof theoretical results or to test a developing hardware/product. Although this is an interesting solution: low cost, easy and fast way to perform some courses work, it has indeed major disadvantages. As everything is currently being done with/in a computer, the students are loosing the “feel” of the real values of the magnitudes. For instance in engineering studies, and mainly in the first years, students need to learn electronics, algorithmic, mathematics and physics. All of these areas can use numerical analysis software, simulation software or spreadsheets and in the majority of the cases data used is either simulated or random numbers, but real data could be used instead. For example, if a course uses numerical analysis software and needs a dataset, the students can learn to manipulate arrays. Also, when using the spreadsheets to build graphics, instead of using a random table, students could use a real dataset based, for instance, in the room temperature and its variation across the day. In this work we present a framework which uses a simple interface allowing it to be used by different courses where the computers are the teaching/learning process in order to give a more realistic feeling to students by using real data. A framework is proposed based on a set of low cost sensors for different physical magnitudes, e.g. temperature, light, wind speed, which are connected to a central server, that the students have access with an Ethernet protocol or are connected directly to the student computer/laptop. These sensors use the communication ports available such as: serial ports, parallel ports, Ethernet or Universal Serial Bus (USB). Since a central server is used, the students are encouraged to use sensor values results in their different courses and consequently in different types of software such as: numerical analysis tools, spreadsheets or simply inside any programming language when a dataset is needed. In order to do this, small pieces of hardware were developed containing at least one sensor using different types of computer communication. As long as the sensors are attached in a server connected to the internet, these tools can also be shared between different schools. This allows sensors that aren't available in a determined school to be used by getting the values from other places that are sharing them. Another remark is that students in the more advanced years and (theoretically) more know how, can use the courses that have some affinities with electronic development to build new sensor pieces and expand the framework further. The final solution provided is very interesting, low cost, simple to develop, allowing flexibility of resources by using the same materials in several courses bringing real world data into the students computer works.

A module for Data Centric Storage in ns-3

Demo in Workshop on ns-3 (WNS3 2015). 13 to 14, May, 2015. Castelldefels, Spain.

Using data mining with time series data in short-term stocks prediction

Data Mining (DM) methods are being increasingly used in prediction with time series data, in addition to traditional statistical approaches. This paper presents a literature review of the use of DM with time series data, focusing on short- time stocks prediction. This is an area that has been attracting a great deal of attention from researchers in the field. The main contribution of this paper is to provide an outline of the use of DM with time series data, using mainly examples related with short-term stocks prediction. This is important to a better understanding of the field. Some of the main trends and open issues will also be introduced.

Desenvolvimento de Aplicação para a Otimização de Processo Produtivo

Empreendimentos industriais requerem o acompanhamento completo e preciso de dados de máquinas em tempo real, integrando as atividades do chão de fábrica com a engenharia, suporte e negócios. É reconhecido que sistemas de monitorização são fundamentais para melhorar a qualidade do produto, reduzir os tempos e para a adaptação rápida às mudanças de produção. Os sensores de processos possuem custos altos, não são compactos e são de difícil implementação. Portanto, seria estratégico desenvolver sistemas de monitorização que usufruem ao máximo dos recursos já existentes nas máquinas e ferramentas e que não representem custos adicionais elevados e de difícil implementação. O uso de PLC nas indústrias é crescente. Estes mostram-se como ferramentas potenciais para atender a estas exigências. Os PLC possuem os recursos necessários para a aquisição de informações e controlo das máquinas, facilitando a interação com um sistema SCADA. O objetivo do presente trabalho é pesquisar soluções sobre sistemas de monitorização que possam substituir um sistema instalado antiquado e encontrar uma solução para o controlo de um processo de vazamento. Para tal, foram consideradas duas soluções: uma passaria por desenvolver um sistema de monitorização que controlasse o processo de vazamento, e outra que permitisse ser o PLC a fazer o controlo, adquirindo um HMI apenas para monitorização. Esta última solução revelou-se como a melhor, visto que um PLC tem mais durabilidade em relação a um PC, em termos de atualizações de hardware e software. Assim, foram criadas funções no PLC para fazer o controlo de vazamento e foi adquirido uma consola Beijer, e respetivo software de programação SCADA, para a criação do sistema de monitorização. Os resultados mostram que o PLC é capaz de executar o controlo, não sendo necessário investir em PC que são mais caros, bastando para isso adquirir sistemas SCADA simples e capazes.

On the analysis of data emerging in non-linear and complex systemscomparison of two X-Ray prony spectra

New arguments proving that successive (repeated) measurements have a memory and actually remember each other are presented. The recognition of this peculiarity can change essentially the existing paradigm associated with conventional observation in behavior of different complex systems and lead towards the application of an intermediate model (IM). This IM can provide a very accurate fit of the measured data in terms of the Prony's decomposition. This decomposition, in turn, contains a small set of the fitting parameters relatively to the number of initial data points and allows comparing the measured data in cases where the “best fit” model based on some specific physical principles is absent. As an example, we consider two X-ray diffractometers (defined in paper as A- (“cheap”) and B- (“expensive”) that are used after their proper calibration for the measuring of the same substance (corundum a-Al2O3). The amplitude-frequency response (AFR) obtained in the frame of the Prony's decomposition can be used for comparison of the spectra recorded from (A) and (B) - X-ray diffractometers (XRDs) for calibration and other practical purposes. We prove also that the Fourier decomposition can be adapted to “ideal” experiment without memory while the Prony's decomposition corresponds to real measurement and can be fitted in the frame of the IM in this case. New statistical parameters describing the properties of experimental equipment (irrespective to their internal “filling”) are found. The suggested approach is rather general and can be used for calibration and comparison of different complex dynamical systems in practical purposes.

PIASA: A power and interference aware resource management strategy for heterogeneous workloads in cloud data centers

Cloud data centers have been progressively adopted in different scenarios, as reflected in the execution of heterogeneous applications with diverse workloads and diverse quality of service (QoS) requirements. Virtual machine (VM) technology eases resource management in physical servers and helps cloud providers achieve goals such as optimization of energy consumption. However, the performance of an application running inside a VM is not guaranteed due to the interference among co-hosted workloads sharing the same physical resources. Moreover, the different types of co-hosted applications with diverse QoS requirements as well as the dynamic behavior of the cloud makes efficient provisioning of resources even more difficult and a challenging problem in cloud data centers. In this paper, we address the problem of resource allocation within a data center that runs different types of application workloads, particularly CPU- and network-intensive applications. To address these challenges, we propose an interference- and power-aware management mechanism that combines a performance deviation estimator and a scheduling algorithm to guide the resource allocation in virtualized environments. We conduct simulations by injecting synthetic workloads whose characteristics follow the last version of the Google Cloud tracelogs. The results indicate that our performance-enforcing strategy is able to fulfill contracted SLAs of real-world environments while reducing energy costs by as much as 21%.

Portal de Emprego Inteligente

A importância da internet é hoje uma realidade cuja facilidade que nos traz de aceder a produtos ouserviços, informação ou até mesmo aproximar pessoas, torna-­‐a ainda mais indispensável. Cada vez mais, a nossa vida é feita através internet. Seja uma simples consulta de informação de horário de funcionamento de uma loja, a compra de produtos de uma loja usando plataformas de venda online, transações bancárias ou até operações fiscais, a internet faz parte das nossas vidas. Até novas áreas de negócio surgem com a massificação do uso da internet. Naturalmente, o surgimento de plataformas que repliquem o mundo real no mundo virtual torna­‐se bastante óbvio e cada vez mais desejado. A pesquisa de emprego é algo bastante comum no mundo real. Naturalmente, com a internet, surgiram e surgem plataformas dedicadas a esta área. As empresas que disponibilizam empregos recorrem-­‐se destas plataformas pois, estão ao alcance de muitos utilizadores e, geralmente, são gratuitas, juntando o melhor de dois mundos. A necessidade de atingir com maior eficácia o publico alvo leva a que surjam plataformas com maior granularidade de áreas de emprego ou então especializadas em determinadas áreas. Contudo, a pesquisa nestas plataformas fica aquém do desejado pois não tem em consideração a relevância de um emprego para o utilizador apresentando resultados irrelevantes. No sentido de oferecer um novo paradigma de pesquisa de empregos, criou-­se uma plataforma, dotada de conhecimento, que estende a pesquisa o tipo de pesquisa tradicional obtendo mais resultados com muita relevância para o utilizador.

Migração de ligações Wi-Fi não seguras para ligações seguras, após autenticação em captive portal

Atualmente a popularidade das comunicações Wi-Fi tem crescido, os utilizadores acedem a partir de vários dispositivos como telemóveis, tablets, computadores portáteis sendo estes utilizados por qualquer pessoa nos mais variados locais. Com esta utilização massiva por parte dos utilizadores surgiram os hotspots Wi-Fi públicos (em aeroportos, estações de comboios, etc) que permitem a ligação de clientes recorrendo a ligações wireless não seguras (ou abertas). Tais hotspots utilizam, após a ligação de um cliente, um captive portal que captura o tráfego IP com origem no cliente e o redireciona para uma página Web de entrada. A página Web permite ao cliente comprar tempo de acesso à Internet ou, caso já seja um cliente da empresa, autenticar-se para ter acesso à Internet. A necessidade da ligação aberta assenta na possibilidade do operador do hotspot vender acesso à Internet a utilizadores não conhecidos (caso contrário teria de fornecerlhes uma senha previamente). No entanto, fornecer um acesso à Internet wireless sem qualquer tipo de segurança ao nível físico permite que qualquer outro utilizador consiga obter informação sobre a navegação Web dos utilizadores ligados (ex.: escuta de pedidos DNS). Nesta tese pretende-se apresentar uma solução que estenda um dos atuais mecanismos de autenticação Wi-Fi (WPA, WPA2) para que permita, após autenticação em captive portal, a migração de uma ligação aberta para uma ligação segura.