LGeoSIM: um modelo semântico de dados para cidades inteligentes

• Autor(a) principal: Rocha, Bartira Paraguaçu Falcão Dantas
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/31515
• topic: Cidades inteligentes; Modelo de dados; Modelo de informação semântica; Ontologias; Linked data; Busca semântica

Cidades inteligentes envolvem uma miríade de sistemas interconectados, destinados a promover uma melhor gestão dos recursos urbanos e naturais das cidades, contribuindo assim para a melhoria da qualidade de vida dos cidadãos. Entretanto, a heterogeneidade de domínios, sistemas e tipos de dados torna a representação e integração desses dados uma tarefa desafiadora. Um aspecto a ser considerado em um modelo de dados para cidades inteligentes é o território, onde informações geradas nesse ambiente são georreferenciadas a partir da divisão do espaço geográfico da cidade, fornecendo assim um elemento de integração de dados de domínios diversos mas que pertencem ao mesmo território. A integração de dados de múltiplos domínios, considerando o território como elemento integrador, possibilita análises multidimensionais que viabilizam ações mais precisas ao fornecer uma visão mais ampla de informações diversas correlacionadas a partir do espaço geográfico da cidade. Com o objetivo de enfrentar os desafios relacionados à heterogeneidade dos dados, possibilitando ainda a correlação de informações ao território da cidade, este trabalho apresenta o LGeoSIM, um modelo de informação semântico para cidades inteligentes como meio de promover a interoperabilidade e possibilitar análises considerando múltiplos domínios. O LGeoSIM serve como um arcabouço que faz uso de ontologias e Linked Data a fim de viabilizar a busca semântica e análises multidimensionais de dados modelados conforme o modelo considerando ainda o território como elemento integrador desses dados. LGeoSIM foi implementado como modelo de informação da plataforma de middleware para cidades inteligentes SGeoL e avaliado a partir de cenários reais com dados de educação e de saúde.