http://hdl.handle.net/10183/43 2013-05-26T02:27:41Z http://hdl.handle.net/10183/71958 Redução do espaço de busca de estruturas de coalizão a partir de informações sobre o domínio : uma aplicação em smart grids Ramos, Gabriel de Oliveira Redes elétricas desempenham um papel fundamental no que tange à distribuição de energia elétrica. Entretanto, as redes elétricas convencionais são muito antigas, apresentando uma série de deficiências e inseguranças. Neste cenário surgem as redes elétricas inteligentes, mais conhecidas como smart grids. Smart grids são uma evolução para as redes elétricas tradicionais, apresentando como grande diferencial a presença intensiva de tecnologia de ponta para monitorar cada elemento que a compõe. Uma das principais características de smart grids é seu fluxo bidirecional de energia e informação, que permite a qualquer elemento tanto consumir quanto fornecer energia para a rede, seja um aerogerador ou mesmo uma residência. Tal característica vai de encontro à necessidade de se distribuir a produção energética, tornando-a mais robusta e tolerante a falhas. Uma tecnologia que surgiu em meio ao desenvolvimento de smart grids denomina-se Veículo-Para-Rede (V2G, do inglês Vehicle-To-Grid). Através de sessões V2G, veículos elétricos (EVs, em inglês electric vehicles) podem vender a energia de suas baterias para a rede, obtendo lucro com este procedimento. Existem duas vantagens nesta tecnologia. Por um lado, proprietários de EVs podem obter lucro com a venda de energia, reduzindo os custos de se manter seu veículo. Por outro lado, a rede como um todo se beneficia, pois as baterias podem ser utilizadas para aumentar a estabilidade da rede. Entretanto, para que estas vantagens sejam expressivas, é necessário utilizar-se de mecanismos para aumentar a eficiência do processo V2G, uma vez que baterias são muito caras. Uma alternativa que tem sido muito explorada é a formação de coalizões entre os EVs. A proposta deste trabalho é utilizar informações sobre o domínio de smart grids de modo a impor restrições no processo de formação de coalizões de EVs, visando à redução do espaço de busca de estruturas de coalizão. Especificamente, estabelece-se a distância máxima que pode haver entre dois EVs de uma mesma coalizão, através da qual é possível identificar e podar porções inválidas do espaço de busca. Para tanto, é proposto o algoritmo CPCSG, capaz de identificar restrições entre os EVs e de podar o espaço de busca. A abordagem proposta pode ser utilizada em conjunto com algoritmos de geração de estruturas de coalizão para torná-los mais rápidos e eficientes. Com base em experimentos, percebe-se que a abordagem proposta proporciona um ganho notável de desempenho e uma redução expressiva no uso de memória em relação a outros algoritmos para geração de estruturas de coalizão. Em geral, quanto mais restritiva a rede e quanto maior o número de agentes, maior será o percentual do espaço de busca passível de ser podado. Resultados mostram, ainda, que quando comparada com outros algoritmos de geração de estruturas de coalizão, a técnica proposta chega a superar o tempo dos demais em diversas ordens de magnitude.; Electric grids play a key role in the energy distribution process. However, conventional grids are very old, which causes the onset of weaknesses and uncertainties. In such a scenario the smart grid concept arises. Smart grids are an evolution to the ageing electric grids, whose major breakthrough is the intensive use of technology to monitor every element that comprises it. One of the main features of smart grids is its bi-directional flow of electricity and information, which allows any element to consume and even supply energy to the grid, regardless of being a wind turbine or even a residence. Such a characteristic meets the need to make the energy production more distributed, making it more robust and fault tolerant. Amidst the development of smart grids emerged the concept of Vehicle-To-Grid (V2G). Through V2G sessions, electric vehicles (EVs) can sell the surplus energy of their batteries to the grid, making a profit. Two advantages arise from this technology. First, EVs’ owners can make a profit from the sale of energy, reducing their vehicles’ maintenance cost. Second, the network as a whole is benefited as batteries could be used to increase the network stability. However, in order to benefit from such advantages, it is necessary the use mechanisms to increase the efficiency of the V2G process, since batteries are very expensive. One way that has been explored is the coalition formation among EVs. The proposal of this work is to use smart grids’ domain information to impose constraints on the coalition formation process in order to reduce the coalition structures’ search space. Specifically, we define a maximum distance that can exist between two EVs of a given coalition, through which it is possible to identify and prune invalid portions of the search space. To this end, we propose the CPCSG algorithm, which has the capability of identifying constraints among EVs and pruning the search space. The proposed approach can be used together with coalition structure generation algorithms to make them faster and more efficient. Based on experiments, it can be seen that our approach provides a noticeable performance gain and a significant memory usage reduction compared to other coalition structure generation algorithms. In general, the more restrictive the grid and the greater the number of agents, the greater the percentage of the search space that can be pruned. Results also show that when compared with other coalition structure generation algorithms, the proposed technique is able to overcome the other in time by several orders of magnitude. 2013-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10183/71952 Assessment of data-driven bayesian networks in software effort prediction Tierno, Ivan Alexandre Paiz Software prediction unveils itself as a difficult but important task which can aid the manager on decision making, possibly allowing for time and resources sparing, achieving higher software quality among other benefits. One of the approaches set forth to perform this task has been the application of machine learning techniques. One of these techniques are Bayesian Networks, which have been promoted for software projects management due to their special features. However, the pre-processing procedures related to their application remain mostly neglected in this field. In this context, this study presents an assessment of automatic Bayesian Networks (i.e., Bayesian Networks solely based on data) on three public data sets and brings forward a discussion on data pre-processing procedures and the validation approach. We carried out a comparison of automatic Bayesian Networks against mean and median baseline models and also against ordinary least squares regression with a logarithmic transformation, which has been recently deemed in a comprehensive study as a top performer with regard to accuracy. The results obtained through careful validation procedures support that automatic Bayesian Networks can be competitive against other techniques, but still need improvements in order to catch up with linear regression models accuracy-wise. Some current limitations of Bayesian Networks are highlighted and possible improvements are discussed. Furthermore, this study provides some guidelines on the exploration of data. These guidelines can be useful to any Bayesian Networks that use data for model learning. Finally, this study also confirms the potential benefits of feature selection in software effort prediction. 2013-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10183/71953 Descobrindo eventos locais utilizando análise de séries temporais nos dados do Twitter Santos, Augusto Dias Pereira dos O crescente uso de redes sociais gera quantidades enormes de dados que podem ser empregados em vários tipos de análises. Alguns desses dados têm informação temporal e geográfica, as quais podem ser usadas para posicionar precisamente a informação no tempo e no espaço. Nesse contexto, neste trabalho é proposto um novo método para a análise do volume massivo de mensagens disponível no Twitter, com o objetivo de identificar eventos como programas de TV, mudanças climáticas, desastres e eventos esportivos que estejam ocorrendo em regiões específicas do globo. A abordagem proposta é baseada no uso de uma rede neural para detecção de outliers em séries temporais, as quais são formadas por estatísticas coletadas em tweets localizados em diferentes divisões políticas (i.e., países, cidades). Esses outliers são usados para identificar eventos como um comportamento anormal nos dados Twitter. A efetividade do método é avaliada comparando os eventos identificados com notícias nos meios de comunicação.; The increasing use of social networks generates enormous amounts of data that can be employed for various types of analysis. Some of these data have temporal and geographical information, which can be used to precisely position information in time and space. In this document, a new method is proposed to analyze the massive volume of messages available in Twitter to identify events such as TV shows, climate change, disasters, and sports that are occurring in specific regions of the globe. The proposed approach is based on a neural network used to detect outliers from a time series, which is built upon statistical data from tweets located in different political divisions (i.e., countries, cities). These outliers are used to identify events as an abnormal behavior in Twitter's data. The effectiveness of the method is evaluated by comparing the events identified on the news media. 2013-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10183/71951 Análise de desempenho da camada de segurança de aplicações DPWS Marcelo, Alisson A disseminação dos dispositivos embarcados por diferentes domínios de aplicação torna necessário que a interação entre eles dispense ao máximo a intervenção humana. Diversos protocolos e tecnologias foram criados para a atingir este objetivo. Uma destas tecnologias é o Device Profile for Web Services (DPWS), que tem tido relativa aceitação tanto em ambientes industriais quanto residenciais. A expressividade e flexibilidade do DPWS tem permitido integrar dispositivos com recursos reduzidos diretamente com os sistema de gerenciamento das organizações. Com a diversidade dos dispositivos disponíveis e o crescimento das aplicações de redes sem fio, torna-se importante que os dados possam ser protegidos para manter a sua integridade e sigilo. Em aplicações como controle de processos, aquisição de dados estratégicos, medição de consumo de energia, entre outras, os prejuízos causados por interferências indevidas justificam a aplicação de estratégias de proteção dos dados, mesmo com o custo que elas podem gerar. Neste trabalho, são estudados os impactos da união da flexibilidade e expressividade do DPWS com a criptografia e compressão, fornecendo subsídios para que seja avaliado o custo de cada combinação destas soluções para definir quais níveis de proteção e otimização são mais adequados a cada cenário em que o DPWS possa ser aplicado. Ao fim do estudo realizado, demonstra-se o custo da criptografia na proteção dos dados, avaliando-se diferentes suítes de cifragem nas quais os algoritmos RC4 e o AES se mostram como opções viáveis em ambientes embarcados apesar do custo inerente ao processo de criptografia. Outro ponto importante é a comprovação estatística de que a compressão dos dados propicia um ganho de desempenho com redução de banda ocupada capaz de compensar o custo computacional da sua aplicação. Estas análises comprovam que o uso do tráfego seguro não pode ser aplicado a todos os casos devido às suas exigências de recursos. Em certas aplicações é possível achar um ponto intermediário onde se garanta apenas a autenticidade dos dados, deixando a criptografia completa para os casos mais críticos. Por fim, a conclusão à qual se chega é que o DPWS pode ser um substituto para as opções atuais de gerenciamento, sobre as quais tem como principal vantagem a capacidade de crescer em representatividade e complexidade de acordo com os recursos computacionais disponíveis.; The growth of use of embedded devices in several application domains makes necessary the reduction of human interaction for the devices control and has motivated the development of new technologies to achieve this goal. The Device Profile for Web Services (DPWS) is one of such technologies. It has been adopted on both industrial and home applications due to its flexibility, scalability and interoperability that allows the direct integration between deeply embedded devices and enterprise management systems. The remote device management requires a high level of data protection that could guarantee the integrity and confidentiality needed by industrial applications. In applications such as process control, strategic data acquisition, power consumption measurement, the possible harm caused by undue interference justify the use of data protection strategies despite the increasing of cost added by security technologies. This paper presents the results of a statistically proven study on the security layer applications of DPWS embedded devices using compressed data. The main objective of this work is to provide the background required to DPWS secure devices design, estimating the impact of many combinations of compression and security algorithms such as gzip, RC4 and AES. It proves that these technologies fit in embedded devices applications when data security is a strong requirement. Additionally, it is shown that performance degradation caused by data compression is compensated by the reduction of the amount of data to be encrypted. Best results were obtained when the compressed data fit in one Ethernet packet. Finally, is concluded that DPWS can replace the current alternatives to process management, having the advantages of scalability direct connection between deeply embedded devices and enterprise management systems. 2013-01-01T00:00:00Z