Formazione e gestione di gruppi in reti veicolari ad-hoc per applicazioni di traffic management

Il presente lavoro di tesi si inserisce nel contesto dei sistemi ITS e intende realizzare un insieme di protocolli in ambito VANET relativamente semplici ma efficaci, in grado di rilevare la presenza di veicoli in avvicinamento a un impianto semaforico e di raccogliere quelle informazioni di stato che consentano all’infrastruttura stradale di ottenere una stima il più possibile veritiera delle attuali condizioni del traffico in ingresso per ciascuna delle direzioni previste in tale punto. Si prevede di raccogliere i veicoli in gruppi durante il loro avvicinamento al centro di un incrocio. Ogni gruppo sarà costituito esclusivamente da quelle vetture che stanno percorrendo uno stesso tratto stradale e promuoverà l’intercomunicazione tra i suoi diversi membri al fine di raccogliere e integrare i dati sulla composizione del traffico locale. Il sistema realizzato cercherà di trasmettere alle singole unità semaforiche un flusso di dati sintetico ma costante contenente le statistiche sull’ambiente circostante, in modo da consentire loro di applicare politiche dinamiche e intelligenti di controllo della viabilità. L’architettura realizzata viene eseguita all’interno di un ambiente urbano simulato nel quale la mobilità dei nodi di rete corrisponde a rilevazioni reali effettuate su alcune porzioni della città di Bologna. Le performance e le caratteristiche del sistema complessivo vengono analizzate e commentate sulla base dei diversi test condotti.

Traffic light policies for low penetration rate of monitoring devices

La gestione del traffico è una delle principali problematiche delle città moderne, e porta alla definizione di nuove sfide per quanto riguarda l’ottimizzazione del flusso veicolare. Il controllo semaforico è uno degli elementi fondamentali per ottimizzare la gestione del traffico. Attualmente la rilevazione del traffico viene effettuata tramite sensori, tra i quali vengono maggiormente utilizzate le spire magnetiche, la cui installazione e gestione implica costi elevati. In questo contesto, il progetto europeo COLOMBO si pone come obiettivo l’ideazione di nuovi sistemi di regolazione semaforica in grado di rilevare il traffico veicolare mediante sensori più economici da installare e mantenere, e capaci, sulla base di tali rilevazioni, di auto organizzarsi, traendo ispirazione dal campo dell’intelligenza artificiale noto come swarm intelligence. Alla base di questa auto organizzazione semaforica di COLOMBO vi sono due diversi livelli di politiche: macroscopico e microscopico. Nel primo caso le politiche macroscopiche, utilizzando il feromone come astrazione dell’attuale livello del traffico, scelgono la politica di gestione in base alla quantità di feromone presente nelle corsie di entrata e di uscita. Per quanto riguarda invece le politiche microscopiche, il loro compito è quello di deci- dere la durata dei periodi di rosso o verde modificando una sequenza di fasi, chiamata in COLOMBO catena. Le catene possono essere scelte dal sistema in base al valore corrente della soglia di desiderabilità e ad ogni catena corrisponde una soglia di desiderabilità. Lo scopo di questo elaborato è quello di suggerire metodi alternativi all’attuale conteggio di questa soglia di desiderabilità in scenari di bassa presenza di dispositivi per la rilevazione dei veicoli. Ogni algoritmo complesso ha bisogno di essere ottimizzato per migliorarne le performance. Anche in questo caso, gli algoritmi proposti hanno subito un processo di parameter tuning per ottimizzarne le prestazioni in scenari di bassa presenza di dispositivi per la rilevazione dei veicoli. Sulla base del lavoro di parameter tuning, infine, sono state eseguite delle simulazioni per valutare quale degli approcci suggeriti sia il migliore.

Potential effect of marine traffic on white-beaked dolphin (Lagenorhynchus albirostris) distribution and behaviour in Faxaflói Bay, southwest Iceland

Faxaflói bay is a short, wide and shallow bay situated in the southwest of Iceland. Although hosting a rather high level of marine traffic, this area is inhabited by many different species of cetaceans, among which the white-beaked dolphin (Lagenorhynchus albirostris), found here all year-round. This study aimed to evaluate the potential effect of increasing marine traffic on white-beaked dolphins distribution and behaviour, and to determine whether or not a variation in sighting frequencies have occurred throughout years (2008 – 2014). Data on sightings and on behaviour, as well as photographic one, has been collected daily taking advantage of the whale-watching company “Elding” operating in the bay. Results have confirmed the importance of this area for white-beaked dolphins, which have shown a certain level of site fidelity. Despite the high level of marine traffic, this dolphin appears to tolerate the presence of boats: no differences in encounter durations and locations over the study years have occurred, even though with increasing number of vessels, an increase in avoidance strategies has been displayed. Furthermore, seasonal differences in probabilities of sightings, with respect to the time of the day, have been found, leading to suggest the existence of a daily cycle of their movements and activities within the bay. This study has also described a major decline in sighting rates throughout years raising concern about white-beaked dolphin conservation status in Icelandic waters. It is therefore highly recommended a new dedicated survey to be conducted in order to document the current population estimate, to better investigate on the energetic costs that chronic exposure to disturbances may cause, and to plan a more suitable conservation strategy for white-beaked dolphin around Iceland.

Airport Security: Passenger's Perception and Design Issues

The main goal of this thesis is to report patterns of perceived safety in the context of airport infrastructure, taking the airport of Bologna as reference. Many personal and environmental attributes are investigated to paint the profile of the sensitive passenger and to understand why precise factors of the transit environment are so impactful on the individual. The main analyses are based on a 2014-2015 passengers’ survey, involving almost six thousand of incoming and outgoing passengers. Other reports are used to implement and support the resource. The analysis is carried out by using a combination of Chi-square tests and binary logistic regressions. Findings shows that passengers result to be particularly affected by the perception of airport’s environment (e.g., state and maintenance of facilities, clarity and efficacy of information system, functionality of elevators and escalators), but also by the way how the passenger reaches the airport and the quality of security checks. In relation to such results, several suggestions are provided for the improvement of passenger satisfaction with safety. The attention is then focused on security checkpoints and related operations, described on a theoretical and technical ground. We present an example of how to realize a proper model of the security checks area of Bologna’s airport, with the aim to assess present performances of the system and consequences of potential variations. After a brief introduction to Arena, a widespread simulation software, the existing model is described, pointing out flaws and limitations. Such model is finally updated and changed in order to make it more reliable and more representative of the reality. Different scenarios are tested and results are compared using graphs and tables.

Lightweight Internet Traffic Classification - A Subject Based Solution with Word Embeddings

Internet traffic classification is a relevant and mature research field, anyway of growing importance and with still open technical challenges, also due to the pervasive presence of Internet-connected devices into everyday life. We claim the need for innovative traffic classification solutions capable of being lightweight, of adopting a domain-based approach, of not only concentrating on application-level protocol categorization but also classifying Internet traffic by subject. To this purpose, this paper originally proposes a classification solution that leverages domain name information extracted from IPFIX summaries, DNS logs, and DHCP leases, with the possibility to be applied to any kind of traffic. Our proposed solution is based on an extension of Word2vec unsupervised learning techniques running on a specialized Apache Spark cluster. In particular, learning techniques are leveraged to generate word-embeddings from a mixed dataset composed by domain names and natural language corpuses in a lightweight way and with general applicability. The paper also reports lessons learnt from our implementation and deployment experience that demonstrates that our solution can process 5500 IPFIX summaries per second on an Apache Spark cluster with 1 slave instance in Amazon EC2 at a cost of $ 3860 year. Reported experimental results about Precision, Recall, F-Measure, Accuracy, and Cohen's Kappa show the feasibility and effectiveness of the proposal. The experiments prove that words contained in domain names do have a relation with the kind of traffic directed towards them, therefore using specifically trained word embeddings we are able to classify them in customizable categories. We also show that training word embeddings on larger natural language corpuses leads improvements in terms of precision up to 180%.