Replication vs erasure coding in data centric storage for wireless sensor networks

In-network storage of data in wireless sensor networks contributes to reduce the communications inside the network and to favor data aggregation. In this paper, we consider the use of n out of m codes and data dispersal in combination to in-network storage. In particular, we provide an abstract model of in-network storage to show how n out of m codes can be used, and we discuss how this can be achieved in five cases of study. We also define a model aimed at evaluating the probability of correct data encoding and decoding, we exploit this model and simulations to show how, in the cases of study, the parameters of the n out of m codes and the network should be configured in order to achieve correct data coding and decoding with high probability.

Mode-Controlled Data-Flow Modeling of Real-Time Memory Controllers

Accepted in 13th IEEE Symposium on Embedded Systems for Real-Time Multimedia (ESTIMedia 2015), Amsterdam, Netherlands.

Integer and Fractional Order Entropy Analysis of Earthquake Data-series

This paper studies the statistical distributions of worldwide earthquakes from year 1963 up to year 2012. A Cartesian grid, dividing Earth into geographic regions, is considered. Entropy and the Jensen–Shannon divergence are used to analyze and compare real-world data. Hierarchical clustering and multi-dimensional scaling techniques are adopted for data visualization. Entropy-based indices have the advantage of leading to a single parameter expressing the relationships between the seismic data. Classical and generalized (fractional) entropy and Jensen–Shannon divergence are tested. The generalized measures lead to a clear identification of patterns embedded in the data and contribute to better understand earthquake distributions.

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.

Inspeção a sistemas de climatização e conceção de um sistema de gestão da manutenção aplicado em edifícios universitários

Os requisitos legais impostos ao processo de manutenção das instalações de AVAC em edifícios evoluíram nos últimos 10 anos no sentido de uma crescente exigência, obrigando à existência de planos de manutenção preventiva, livros de ocorrências, inspeções obrigatórias a equipamentos, auditorias ou certi cações energéticas. Para os responsáveis da gestão da manutenção de edifícios, em particular para os que gerem uma quantidade signi cativa de equipamentos e instalações, fazê-lo sem o auxílio de uma ferramenta informática é um desa o considerável. Este trabalho visou a arquitetura de um sistema de gestão da manutenção de edifícios que foi aplicado a um caso real, nomeadamente o campus de Azurém da Universidade do Minho. Foi desenvolvida uma metodologia de inspeção, recolha e tratamento da informação para os sistemas técnicos de AVAC existentes nos edifícios. Esta metodologia foi implementada numa aplicação informática que permite aos técnicos responsáveis pela manutenção uma agilização de tarefas, resultado de um vasto conjunto de informações e de ferramentas desenvolvidas propositadamente, facilmente acessíveis através da rede Wi-Fi universitária. A integração das tarefas de manutenção na aplicação informática permitirá aumentar o grau de e ciência e e cácia nas atividades inerentes à manutenção, aumentando o grau de satisfação dos técnicos envolvidos no processo e dos utentes dos edifícios. O registo das tarefas de manutenção realizadas e dos respetivos custos em bases de dados, tornará também possível a geração de relatórios que sustentarão decisões mais assertivas. A implementação na aplicação informática dos seis módulos estruturais do Sistema de Gestão da Manutenção e Consumos Energéticos, SGMCE, permitirá atingir um nível de gestão da manutenção mais elevado, criando condições para o efetuar o comissionamento. O comissionamento prolonga-se por toda a vida do edifício, permitindo atingir os objetivos designados pelo seu promotor, dentro de patamares de custos de exploração energéticos e de custos optimizados de manutenção.

Industrie 4.0 Framework, Challenges and Perspectives

The world is increasingly in a global community. The rapid technological development of communication and information technologies allows the transmission of knowledge in real-time. In this context, it is imperative that the most developed countries are able to develop their own strategies to stimulate the industrial sector to keep up-to-date and being competitive in a dynamic and volatile global market so as to maintain its competitive capacities and by consequence, permits the maintenance of a pacific social state to meet the human and social needs of the nation. The path traced of competitiveness through technological differentiation in industrialization allows a wider and innovative field of research. Already we are facing a new phase of organization and industrial technology that begins to change the way we relate with the industry, society and the human interaction in the world of work in current standards. This Thesis, develop an analysis of Industrie 4.0 Framework, Challenges and Perspectives. Also, an analysis of German reality in facing to approach the future challenge in this theme, the competition expected to win in future global markets, points of domestic concerns felt in its industrial fabric household face this challenge and proposes recommendations for a more effective implementation of its own strategy. The methods of research consisted of a comprehensive review and strategically analysis of existing global literature on the topic, either directly or indirectly, in parallel with the analysis of questionnaires and data analysis performed by entities representing the industry at national and world global placement. The results found by this multilevel analysis, allowed concluding that this is a theme that is only in the beginning for construction the platform to engage the future Internet of Things in the industrial environment Industrie 4.0. This dissertation allows stimulate the need of achievements of more strategically and operational approach within the society itself as a whole to clarify the existing weaknesses in this area, so that the National Strategy can be implemented with effective approaches and planned actions for a direct training plan in a more efficiently path in education for the theme.

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%.

Otimização da operação de picking em armazéns

A Logística, vista como uma perspetiva integradora entre os parceiros de negócio, com objetivos comuns de proporcionar ao cliente mais-valias e aspetos diferenciadores perante os outros concorrentes, contribui em muito na manutenção das empresas na globalização atual, que se torna cada vez mais flexível. Através de uma boa gestão de processos críticos de negócio, boa localização dos materiais, sejam eles quais forem, produtos finais, matérias-primas ou produtos em vias de fabrico e através do transporte a logística cria utilidade temporal e diferenciadora. De facto, a logística poderá assumir um papel fundamental em proporcionar valor acrescentado ao disponibilizar, a tempo, os serviços que os clientes necessitam ou esperam. Enquadrando-se na temática de gestão dos armazéns, o presente projeto consistiu no estudo de operações de picking com a finalidade de otimização dos processos de picking no armazém do operador logístico AR – Serviços de Logística, localizado em Ribeirão, Vila Nova de Famalicão. O trabalho inicial passou pelo levantamento do funcionamento das operações do processo de picking na empresa e posteriormente confrontá-los com as tecnologias e procedimentos atuais no mercado. Com base nos resultados obtidos, foi possível definir e implementar métricas enquadradas nas finalidades estratégicas e operacionais do operador logístico. As soluções passaram também pela melhoria da aplicação de gestão de armazéns (WMS), reavaliação dos indicadores previamente estabelecidos e na aquisição de equipamentos para automatização das operações picking e localizações. Os registos e informações relacionadas com os módulos fulcrais são armazenados e tratados na base de dados de suporte à aplicação com contributo de melhoria contínua aos procedimentos logístico da empresa e sua relação com os stakeholders na estratégia global de negócio com o operador logístico. Finalmente, foi possível analisar os resultados obtidos em modo real em relação as estimativas calculadas e definidas na fase de implementação e desenvolvimento.

Análise da viabilidade económica da implementação de uma central de micro-cogeração no setor da agropecuária

O crescente aumento do consumo energético das sociedades desenvolvidas e emergentes, motivado pelo progresso económico e social, tem induzido a procura de alternativas focalizadas nas energias renováveis, que possam contribuir para assegurar o fornecimento de energia sem agravar o consumo de combustíveis fósseis e a emissão de gases com efeito de estufa. Nesse sentido, a produção de energia eléctrica a partir do gás metano resultante da estabilização anaeróbia de efluentes tem vindo a ser estudada e praticada desde finais do século XIX, tendo assumido maior expressão a partir dos anos 70 do século XX, na sequência das primeiras crises petrolíferas. As instalações agropecuárias reúnem dois fatores chave para o sucesso do aproveitamento energético do biogás produzido no tratamento dos efluentes: por um lado, produzem matéria-prima com potencial energético – dejeto animal com um potencial enorme de criação de biogás quando procedido de tratamento anaeróbio - e, por outro, necessitam de energia eléctrica para o funcionamento dos equipamentos electromecânicos e de calor para a manutenção das instalações. A valorização energética do biogás produzido na estabilização anaeróbia dos efluentes agro-pecuários, para além de permitir obter um retorno financeiro, que contribui para o equilíbrio dos custos de investimento e de exploração, contribui igualmente para a redução das emissões de gases com efeito de estufa, como o dióxido de carbono e o metano, e para a segurança de abastecimento energético à instalação, na medida em que assegura a alimentação de energia eléctrica em caso de falha no fornecimento pela rede nacional. A presente dissertação apresenta um contributo para estudos a desenvolver por proprietários de agropecuárias, cooperativas regionais do setor da agropecuária, empresas de projecto e estudantes de Engenharia, constituído por uma compilação da informação mais relevante associada à estabilização anaeróbia de efluentes e à valorização energética do biogás produzido. Com base em informação referente ao número real de animais existentes em Portugal, este trabalho pretende fazer ver a essas entidades que o aproveitamento energético do biogás é viável e útil para o país. Com a criação de uma aplicação informática de análise económica de investimento, provar que o investimento em pequenas propriedades, com apenas 80 cabeças normais, pode obter um retorno financeiro razoável, com um prazo de recuperação do investimento bastante baixo, aproveitando um recurso que caso contrário será desperdiçado e poluirá o ambiente.

Recommendation of Tourism Resources Supported by Crowdsourcing

Context-aware recommendation of personalised tourism resources is possible because of personal mobile devices and powerful data filtering algorithms. The devices contribute with computing capabilities, on board sensors, ubiquitous Internet access and continuous user monitoring, whereas the filtering algorithms provide the ability to match the profile (interests and the context) of the tourist against a large knowledge bases of tourism resources. While, in terms of technology, personal mobile devices can gather user-related information, including the user context and access multiple data sources, the creation and maintenance of an updated knowledge base of tourism-related resources requires a collaborative approach due to the heterogeneity, volume and dynamic nature of the resources. The current PhD thesis aims to contribute to the solution of this problem by adopting a Crowdsourcing approach for the collaborative maintenance of the knowledge base of resources, Trust and Reputation for the validation of uploaded resources as well as publishers, Big Data for user profiling and context-aware filtering algorithms for the personalised recommendation of tourism resources.