Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10216/106815
Author(s): Manuel João Gonçalves Vieira de Castro
Title: Data Models for Smart City IoT
Issue Date: 2017-07-14
Abstract: In a time where societies are committed to move towards more sustainable solutions in what concerns their infrastructures, the Internet of Things is empowering the smart city sector, playing an increasingly important role in areas such as environment quality, mobility, security and public health. Ubiwhere is currently partaking in the development of Citbrain, a smart cities platform, responsible for the gathering, processing, storage and distribution of sensorial information and web services related, in their majority, to the fields of mobility and environment quality. However, due to the diverse nature of the sensors and the collected information, the obtained data is conveyed in various formats, posing great barriers to data interoperability. This represents a problem for developers, due to the amount of time and effort needed to adapt applications to this heterogeneous data.This thesis proposes a framework to compare and rank existing data models for the Internet of Things in the smart city sector. Fiware, SensorThings, CitySDK, oneIoTa, OData, W3C Generic Sensor, and IPSO Smart Objects are compared to determine which one is the best fit for Citibrain's solutions. A characterization of the data models is performed, regarding the smart city sectors they apply to, and their level of abstraction. This preliminary study is then concluded with the selection of the models capable of depicting all Citibrain's solutions' data - Fiware, SensorThings, oneIoTa, W3C Generic Sensor and IPSO Smart Objects. In the following stage, a set of criteria is selected for a deeper evaluation of the data models, making use of metrics such as the overheads introduced in both the data processing and communication aspects of the system, the amount and quality of available documentation and support, and the models' easiness of implementation. To conclude the analysis, a weighted formula is devised, capable of translating the performed evaluation into a single value, for an easier comparison of the models. The five selected models are then put through the developed evaluation process, in order to elect the de facto best solution for Citibrain.Applying the weights that express Citibrain's requirements, Fiware achieved the best results in the analysis, and was selected for the database implementation of a client-server dashboard application. The dashboard served as a proof-of-concept, and is responsible for displaying real information gathered from Citibrain's sensors.
Description: Numa era onde as sociedades caminham para soluções mais sustentáveis nas suas infra-estruturas, a Internet of Things está a capacitar o sector das smart cities, desempenhando um papel cada vez mais importante em áreas como a qualidade ambiental, o controlo do tráfego, a segurança e a saúde pública. A Ubiwhere encontra-se neste momento a desenvolver a Citibrain, uma plataforma de smart cities, responsável pela recolha, processamento, armazenamento e distribuição de informação sensorial e serviços web ligados, na sua maioria, às áreas da mobilidade e qualidade ambiental. No entanto, devido à natureza diversa dos sensores e da informação recolhida, os dados obtidos estão, geralmente, em formatos diferentes, impondo grandes barreiras à interoperabilidade dos dados. Isto representa um grande problema para quem desenvolve aplicações, devido à grande quantidade de tempo e esforço envolvidos na adaptação das aplicações a estes formatos. Esta tese propõe uma framework para comparar e classificar modelos de dados existentes para a Internet of Things. Fiware, OGC SensorThings, oneIoTa, CitySDK, W3C Generic Sensor, OData, e IPSO Smart Objects são comparados com o objectivo de determinar a melhor alternativa para as soluções Citibrain. Uma caracterização dos modelos é feita, relativamente aos sectores das smart cities aos quais se aplicam e ao seu nível de abstracção. Este estudo preliminar é concluído com a seleção de modelos capazes de representar toda informação relativa às soluções Citibrain - Fiware, SensorThings, Generic Sensor, oneIoTa e IPSO Smart Obejcts. Numa fase seguinte, um conjunto de criterios é selecionado para uma avaliação mais profunda dos modelos de dados, usando métricas como os overheads introduzidos tanto no processamento dos dados como na comunicação do sistema, a quantidade e qualidade da documentação existente para cada modelo, assim como a facilidade de implementação. Para concluir a análise, uma fórmula pesada é criada, capaz de traduzir a avaliação feita num único valor, para uma fácil comparação dos modelos. O método desenvolvido é então aplicado aos cinco modelos seleccionados, com o intuito de eleger a melhor solução para a Citibrain. Aplicando os pesos que melhor expressam os requisites da Citibrain, Fiware atingiu os melhores resultados e foi seleccionado para a implementação de uma aplicação dashboard com uma arquitectura cliente-servidor. Esta aplicação serve como uma prova de conceito do estudo efectuado e é responsável por mostrar ao seu utilizador informação real recolhida pelos sensores Citibrain.
Subject: Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
Call Number: 207621
URI: http://hdl.handle.net/10216/106815
Document Type: Dissertação
Rights: embargoedAccess
Embargo End Date: 2020-07-13
Appears in Collections:FEUP - Dissertação

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