37 resultados para Wisdom web of things
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L'Internet of Things (IoT) è oggetto di grande interesse per la ricerca e per l'industria. Le numerose tecnologie che sono state sviluppate rendono possibile la creazione di nuovi e utili servizi, ma introducono problemi legati alla reciproca incompatibilità. Nell'elaborato si analizza nel dettaglio questa situazione e si descrive l'implementazione di un sistema che ha come obiettivo la realizzazione di una rete composta da dispositivi che fanno uso di tecnologie differenti. Il progetto usa un Raspberry Pi come router, il cui scopo è quello di gestire le differenze fra gli standard di comunicazione utilizzati. Le tecnologie wireless supportate sono: WiFi, Bluetooth, ZigBee, nRF24L01 e moduli radio 433MHz. Sulla rete cosi formata è inoltre possibile lo sviluppo di applicazioni IoT, grazie alle logiche di funzionamento messe a disposizione dal sistema.
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Negli ultimi 50 anni Internet è passata da una piccola rete di ricerca, formata da pochi nodi, ad un’infrastruttura globale capace di connettere più di un milione di utenti. La progressiva miniaturizzazione e la riduzione di costi di produzione dei dispositivi elettronici, permette, tuttora, l’estensione della rete a una nuova dimensione: gli oggetti intelligenti. In questi scenari dove le risorse di rete sono spesso proibitive o la mobilità dei nodi è una caratteristica comune, è necessario che sia garantita forte robustezza a transitori di connessione. Lo dimostra uno studio precedente riguardo ad un applicativo d'agricoltura di precisione denominato Agri-Eagle. In esso vengono confrontate due diverse implementazioni utilizzando il framework SMART M3 e MQTT. Il lavoro di tesi in esame ne estende le considerazioni ed esplora vari metodi per conferire robustezza ad applicazioni sviluppati su SMART-M3. Verrà studiata la funzionalità di Lastwill e Testament proprie di MQTT e se ne tenterà una trasposizione nel mondo semantico. Infine verrà modificato il meccanismo di sottoscrizione in modo da renderlo più robusto a cadute di connessione.
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The need for data collection from sensors dispersed in the environment is an increasingly important problem in the sector of telecommunications. LoRaWAN is one of the most popular protocols for low-power wide-area networks (LPWAN) that is made to solve the aforementioned problem. The aim of this study is to test the behavior of the LoRaWAN protocol when the gateway that collects data is implemented on a flying platform or, more specifically, a drone. This will be pursued using performance data in terms of access to the channel of the sensor nodes connected to the flying gateway. The trajectory of the aircraft is precomputed using a given algorithm and sensor nodes’ clusterization. The expected results are as follows: simulate the LoraWAN system behavior including the trajectory of the drone and the deployment of nodes; compare and discuss the effectiveness of the LoRaWAN simulator by conducting on-field trials, where the trajectory design and the nodes’ deployment are the same.
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La pandemia da COVID-19 ha cambiato le nostre vite obbligandoci a vivere mesi di lockdown, distanziamento sociale ed uso delle mascherine. Il distanziamento sociale e l'uso delle mascherine, anche dopo la prima fase della pandemia, sono state le contromisure principali in quanto permettevano di limitare i contagi permettendo comunque alla gente di uscire di casa. Tutte queste contromisure hanno creato gravi danni all'economia del paese e alla vita personale dei cittadini. Dalla fase iniziale della pandemia si è capito che per gestirla al meglio era necessario effettuare il numero maggiore di tamponi possibili per monitorare al meglio la diffusione del virus ma ciò non era possibile in quanto non esistevano le tecnologie necessarie per testare milioni di persone al giorno. Da questa necessità sono nati i sistemi di Contact Tracing, sistemi che permettono di monitorare in modo anonimo e protetto i contatti sociali delle persone così da capire se sono entrate in contatto con persone infette dal COVID-19 e solo in quel caso effettuare un tampone in modo tale da verificare se sono stati contagiati o meno. Tutti i sistemi di Contact tracing sviluppati ad oggi hanno mostrato problemi relativi alla protezione dei dati, alla scarsa ed inefficace comunicazione e non hanno ridotto al meglio il numero di tamponi effettuati per rilevare realmente coloro che erano stati contagiati avendo quindi uno scarso utilizzo soprattutto a causa della poca fiducia degli utenti riguardo l'utilizzo dei loro dati ed al fatto che dovevano autodichiararsi positivi. Con questa tesi presenterò una nuova tecnica per effettuare il Contact Tracing che combina l'utilizzo del Group Testing all'utilizzo dell'IoT e delle reti per tracciare i contatti tra gli utenti ed il virus chiamata Asynchronous Contact Tracing. Mostrerò come è stato progettato e sviluppato e mostrerò le performance grazie a degli esperimenti reali.
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The IoT is growing more and more each year and is becoming so ubiquitous that it includes heterogeneous devices with different hardware and software constraints leading to an highly fragmented ecosystem. Devices are using different protocols with different paradigms and they are not compatible with each other; some devices use request-response protocols like HTTP or CoAP while others use publish-subscribe protocols like MQTT. Integration in IoT is still an open research topic. When handling and testing IoT sensors there are some common task that people may be interested in: reading and visualizing the current value of the sensor; doing some aggregations on a set of values in order to compute statistical features; saving the history of the data to a time-series database; forecasting the future values to react in advance to a future condition; bridging the protocol of the sensor in order to integrate the device with other tools. In this work we will show the working implementation of a low-code and flow-based tool prototype which supports the common operations mentioned above, based on Node-RED and Python. Since this system is just a prototype, it has some issues and limitations that will be discussed in this work.
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L’Exploratory Search, paradigma di ricerca basato sulle attività di scoperta e d’apprendimento, è stato per diverso tempo ignorato dai motori di ricerca tradizionali. Invece, è spesso dalle ricerche esplorative che nascono le idee più innovative. Le recenti tecnologie del Semantic Web forniscono le soluzioni che permettono d’implementare dei motori di ricerca capaci di accompagnare gli utenti impegnati in tale tipo di ricerca. Aemoo, motore di ricerca sul quale s’appoggia questa tesi ne è un esempio efficace. A partire da quest’ultimo e sempre con l’aiuto delle tecnologie del Web of Data, questo lavoro si propone di fornire una metodologia che permette di prendere in considerazione la singolarità del profilo di ciascun utente al fine di guidarlo nella sua ricerca esplorativa in modo personalizzato. Il criterio di personalizzazione che abbiamo scelto è comportamentale, ovvero basato sulle decisioni che l’utente prende ad ogni tappa che ritma il processo di ricerca. Implementando un prototipo, abbiamo potuto testare la validità di quest’approccio permettendo quindi all’utente di non essere più solo nel lungo e tortuoso cammino che porta alla conoscenza.
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In recent years, we have witnessed great changes in the industrial environment as a result of the innovations introduced by Industry 4.0, especially in the integration of Internet of Things, Automation and Robotics in the manufacturing field. The project presented in this thesis lies within this innovation context and describes the implementation of an Image Recognition application focused on the automotive field. The project aims at helping the supply chain operator to perform an effective and efficient check of the homologation tags present on vehicles. The user contribution consists in taking a picture of the tag and the application will automatically, exploiting Amazon Web Services, return the result of the control about the correctness of the tag, the correct positioning within the vehicle and the presence of faults or defects on the tag. To implement this application we ombined two IoT platforms widely used in industrial field: Amazon Web Services(AWS) and ThingWorx. AWS exploits Convolutional Neural Networks to perform Text Detection and Image Recognition, while PTC ThingWorx manages the user interface and the data manipulation.
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Ontology design and population -core aspects of semantic technologies- re- cently have become fields of great interest due to the increasing need of domain-specific knowledge bases that can boost the use of Semantic Web. For building such knowledge resources, the state of the art tools for ontology design require a lot of human work. Producing meaningful schemas and populating them with domain-specific data is in fact a very difficult and time-consuming task. Even more if the task consists in modelling knowledge at a web scale. The primary aim of this work is to investigate a novel and flexible method- ology for automatically learning ontology from textual data, lightening the human workload required for conceptualizing domain-specific knowledge and populating an extracted schema with real data, speeding up the whole ontology production process. Here computational linguistics plays a fundamental role, from automati- cally identifying facts from natural language and extracting frame of relations among recognized entities, to producing linked data with which extending existing knowledge bases or creating new ones. In the state of the art, automatic ontology learning systems are mainly based on plain-pipelined linguistics classifiers performing tasks such as Named Entity recognition, Entity resolution, Taxonomy and Relation extraction [11]. These approaches present some weaknesses, specially in capturing struc- tures through which the meaning of complex concepts is expressed [24]. Humans, in fact, tend to organize knowledge in well-defined patterns, which include participant entities and meaningful relations linking entities with each other. In literature, these structures have been called Semantic Frames by Fill- 6 Introduction more [20], or more recently as Knowledge Patterns [23]. Some NLP studies has recently shown the possibility of performing more accurate deep parsing with the ability of logically understanding the structure of discourse [7]. In this work, some of these technologies have been investigated and em- ployed to produce accurate ontology schemas. The long-term goal is to collect large amounts of semantically structured information from the web of crowds, through an automated process, in order to identify and investigate the cognitive patterns used by human to organize their knowledge.
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This dissertation deals with the development of a project concerning a demonstration in the scope of the Supply Chain 6 of the Internet of Energy (IoE) project: the Remote Monitoring Emulator, which bears my personal contribution in several sections. IoE is a project of international relevance, that means to establish an interoperability standard as regards the electric power production and utilization infrastructure, using Smart Space platforms. The future perspectives of IoE have to do with a platform for electrical power trade-of, the Smart Grid, whose energy is produced by decentralized renewable sources and whose services are exploited primarily according to the Internet of Things philosophy. The main consumers of this kind of smart technology will be Smart Houses (that is to say, buildings controlled by an autonomous system for electrical energy management that is interoperable with the Smart Grid) and Electric Mobility, that is a smart and automated management regarding movement and, overall, recharging of electrical vehicles. It is precisely in the latter case study that the project Remote Monitoring Emulator takes place. It consists in the development of a simulated platform for the management of an electrical vehicle recharging in a city. My personal contribution to this project lies in development and modeling of the simulation platform, of its counterpart in a mobile application and implementation of a city service prototype. This platform shall, ultimately, make up a demonstrator system exploiting the same device which a real user, inside his vehicle, would use. The main requirements that this platform shall satisfy will be interoperability, expandability and relevance to standards, as it needs to communicate with other development groups and to effectively respond to internal changes that can affect IoE.
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Il progetto QRPlaces - Semantic Events, oggetto di questo lavoro, focalizza l’attenzione sull’analisi, la progettazione e l’implementazione di un sistema che sia in grado di modellare i dati, relativi a diversi eventi facenti parte del patrimonio turistico - culturale della Regione Emilia Romagna 1, rendendo evidenti i vantaggi associati ad una rappresentazione formale incentrata sulla Semantica. I dati turistico - culturali sono intesi in questo ambito sia come una rappresentazione di “qualcosa che accade in un certo punto ad un certo momento” (come ad esempio un concerto, una sagra, una raccolta fondi, una rappresentazione teatrale e quant’altro) sia come tradizioni e costumi che costituiscono il patrimonio turistico-culturale e a cui si fa spesso riferimento con il nome di “Cultural Heritage”. Essi hanno la caratteristica intrinseca di richiedere una conoscenza completa di diverse informa- zioni correlata, come informazioni di geo localizzazione relative al luogo fisico che ospita l’evento, dati biografici riferiti all’autore o al soggetto che è presente nell’evento piuttosto che riferirsi ad informazioni che descrivono nel dettaglio tutti gli oggetti, come teatri, cinema, compagnie teatrali che caratterizzano l’evento stesso. Una corretta rappresentazione della conoscenza ad essi legata richiede, pertanto, una modellazione in cui i dati possano essere interconnessi, rivelando un valore informativo che altrimenti resterebbe nascosto. Il lavoro svolto ha avuto lo scopo di realizzare un dataset rispondente alle caratteristiche tipiche del Semantic Web grazie al quale è stato possibile potenziare il circuito di comunicazione e informazione turistica QRPlaces 2. Nello specifico, attraverso la conversione ontologica di dati di vario genere relativi ad eventi dislocati nel territorio, e sfruttando i principi e le tecnologie del Linked Data, si è cercato di ottenere un modello informativo quanto più possibile correlato e arricchito da dati esterni. L’obiettivo finale è stato quello di ottenere una sorgente informativa di dati interconnessi non solo tra loro ma anche con quelli presenti in sorgenti esterne, dando vita ad un percorso di collegamenti in grado di evidenziare una ricchezza informativa utilizzabile per la creazione di valore aggiunto che altrimenti non sarebbe possibile ottenere. Questo aspetto è stato realizzato attraverso un’in- terfaccia di MashUp che utilizza come sorgente il dataset creato e tutti i collegamenti con la rete del Linked Data, in grado di reperire informazioni aggiuntive multi dominio.
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Il lavoro svolto è dedicato alla realizzazione ed implementazione di un sistema distribuito "smart" per il controllo degli accessi. Il progetto sviluppato è inquadrato nel contesto di "SPOT Software", che necessita di migliorare il processo aziendale di controllo accessi e gestione presenze al fine di aumentarne usabilità ed efficienza. Saranno affrontate in generale le tematiche di Internet of Things, Smart Building, Smart City e sistemi embedded, approfondendo il ruolo delle tecnologie di comunicazione NFC e BLE, al centro di questo lavoro. Successivamente sarà discussa la progettazione di ognuno dei tre nodi del sistema, motivando le scelte tecnologiche e progettuali: Web application, Smart device e Smartphone app.
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This dissertation document deals with the development of a project, over a span of more than two years, carried out within the scope of the Arrowhead Framework and which bears my personal contribution in several sections. The final part of the project took place during a visiting period at the university of Luleå. The Arrowhead Project is an European project, belonging to the ARTEMIS association, which aims to foster new technologies and unify the access to them into an unique framework. Such technologies include the Internet of Things phe- nomenon, Smart Houses, Electrical Mobility and renewable energy production. An application is considered compliant with such framework when it respects the Service Oriented Architecture paradigm and it is able to interact with a set of defined components called Arrowhead Core Services. My personal contribution to this project is given by the development of several user-friendly API, published in the project's main repository, and the integration of a legacy system within the Arrowhead Framework. The implementation of this legacy system was initiated by me in 2012 and, after many improvements carried out by several developers in UniBO, it has been again significantly modified this year in order to achieve compatibility. The system consists of a simulation of an urban scenario where a certain amount of electrical vehicles are traveling along their specified routes. The vehicles are con-suming their battery and, thus, need to recharge at the charging stations. The electrical vehicles need to use a reservation mechanism to be able to recharge and avoid waiting lines, due to the long recharge process. The integration with the above mentioned framework consists in the publication of the services that the system provides to the end users through the instantiation of several Arrowhead Service Producers, together with a demo Arrowhead- compliant client application able to consume such services.
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Oggigiorno milioni di persone fanno uso di Internet per gli utilizzi più disparati: dalla ricerca di informazioni sul Web al gioco online; dall'invio e ricezione di email all'uso di applicazioni social e tante altre attività. Mentre milioni di dispositivi ci offrono queste possibilità, un grande passo in avanti sta avvenendo in relazione all'uso di Internet come una piattaforma globale che permetta a oggetti di tutti i giorni di coordinarsi e comunicare tra di loro. È in quest'ottica che nasce Internet of Things, l'Internet delle cose, dove un piccolo oggetto come un braccialetto può avere un grande impatto nel campo medico per il monitoraggio da remoto di parametri vitali o per la localizzazione di pazienti e personale e l'effettuazione di diagnosi da remoto; dove un semplice sensore ad infrarosso può allertarci a distanza di una presenza non autorizzata all'interno della nostra abitazione; dove un'autovettura è in grado di leggere i dati dai sensori distribuiti sulla strada. Questa tesi vuole ripercorrere gli aspetti fondamentali di Internet of Things, dai sistemi embedded fino alla loro applicazione nella vita odierna, illustrando infine un progetto che mostra come alcune tecnologie IoT e wearable possano integrarsi nella domotica, come per esempio l'utilizzo di uno smartwatch, come Apple Watch, per il controllo dell'abitazione.
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Il progetto si propone di dotare la realta fisica di un estensione digitale. Sensori, attuatori e tecnologie embedded hanno cambiato il nostro modo di lavorare, allenarci e seguire i nostri interessi. Il mondo del commercio non e rimasto a guardare ed ha dovuto adattarsi alla metamorfosi high-tech del settore dei servizi. Il sistema proposto costituisce un promotore per acquisti ed un raccoglitore intelligente di abitudini sullo shopping e si compone di applicazione mobile, microcontroller e web server. Caratteristica prima e principale del progetto e sicuramente la pervasivita. All'utente ed utilizzatore dell'app dello shopping center deve essere certamente resa nota la collaborazione al fine di raccogliere dati statistici sulle sue abitudini, tuttavia sono le modalita di tale operazione a dover rimanere velate, in modo da non appesantire il cliente con tediose operazioni di invio di feedback e valutazioni ed allo stesso tempo permettere una raccolta capillare delle informazioni. Parallelamente alla raccolta di dati funzionali al producer, sono state implementate features per il consumatore, come notifiche promozionali place-triggered e pubblicita mirata. Tra tutte le tecnologie adibite allo scambio di informazioni, si e scelto l'utilizzo del Bluetooth e del piu recente Bluetooth Low Energy (BLE) per permettere ai dispositivi di comunicare tra loro.
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Con l’avvento di Internet, il numero di utenti con un effettivo accesso alla rete e la possibilità di condividere informazioni con tutto il mondo è, negli anni, in continua crescita. Con l’introduzione dei social media, in aggiunta, gli utenti sono portati a trasferire sul web una grande quantità di informazioni personali mettendoli a disposizione delle varie aziende. Inoltre, il mondo dell’Internet Of Things, grazie al quale i sensori e le macchine risultano essere agenti sulla rete, permette di avere, per ogni utente, un numero maggiore di dispositivi, direttamente collegati tra loro e alla rete globale. Proporzionalmente a questi fattori anche la mole di dati che vengono generati e immagazzinati sta aumentando in maniera vertiginosa dando luogo alla nascita di un nuovo concetto: i Big Data. Nasce, di conseguenza, la necessità di far ricorso a nuovi strumenti che possano sfruttare la potenza di calcolo oggi offerta dalle architetture più complesse che comprendono, sotto un unico sistema, un insieme di host utili per l’analisi. A tal merito, una quantità di dati così vasta, routine se si parla di Big Data, aggiunta ad una velocità di trasmissione e trasferimento altrettanto alta, rende la memorizzazione dei dati malagevole, tanto meno se le tecniche di storage risultano essere i tradizionali DBMS. Una soluzione relazionale classica, infatti, permetterebbe di processare dati solo su richiesta, producendo ritardi, significative latenze e inevitabile perdita di frazioni di dataset. Occorre, perciò, far ricorso a nuove tecnologie e strumenti consoni a esigenze diverse dalla classica analisi batch. In particolare, è stato preso in considerazione, come argomento di questa tesi, il Data Stream Processing progettando e prototipando un sistema bastato su Apache Storm scegliendo, come campo di applicazione, la cyber security.