Nome do aluno
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Adriano Humberto de Oliveira Maia
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Título do trabalho
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Um Framework baseado em Fog Computing para redução de dados em um sistema de detecção de tráfego para VANETs
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Resumo do trabalho
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Com o crescimento da quantidade de veículos no mundo nos últimos anos, se tornou necessária a adoção de tecnologias para lidar com as consequências que esse volume veicular pode gerar para as grandes cidades, como o aumento dos congestionamento nas rodovias. As redes veiculares Ad-Hoc (VANETs) se apresentam como uma tecnologia promissora nesse cenário, auxiliando na formação de redes veiculares capazes de interconectar veículos e infraestrutura para entender e lidar com congestionamento de veicular. Considerando isso, a quantidade de dados gerados por esse ambiente aumenta na proporção que o número de veículos nas vias cresce. Consequentemente, o envio dos dados do ambiente veicular para a estrutura que identifica o congestionamento, pode ser cada vez mais oneroso no ponto de vista de utilização de rede, podendo gerar sobrecargas e aumento da latência e dificultando a tomada de decisão rápida. Dessa forma, propomos nesse trabalho, a construção de um Framework que visa identificar congestionamento de veículos, com uma abordagem para reduzir na camada de névoa, os dados gerados por uma VANET e depois enviar para a nuvem somente os dados mais relevantes. Para trabalhar com a redução dos dados, o Framework utiliza algoritmos de amostragem simples e técnicas de agrupamento (DBSCAN e XMEANS). Os resultados mostraram que, a utilização de algoritmos de agrupamento nesse Framework pode alcançar um nível significativo de acurácia na detecção de congestionamento de tráfego em conjunto com uma redução acentuada do uso de rede.
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Orientador
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Maycon Leone Maciel Peixoto
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Membro Titular Externo (com afiliação)
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Dr.Roberto Rodrigues Filho
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Membro Titular Interno ou Titular Externo 2 (com afiliação)
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Rodrigo Augusto Cardoso da Silva
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Membro Suplente Externo (com afiliação)
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Cássio Vinicius Serafim Prazeres
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Membro Suplente Interno ou Suplente Externo 2 (com afiliação)
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Gustavo Bittencourt Figueiredo
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Data da defesa
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20 Dec, 2023
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Horário da defesa
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10:00 AM
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