MIDET : um método para indexação de eventos de trânsito

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Duarte, Mariana Machado Garcez, 1995-
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Planejamento urbano
Espaço
Trânsito
Ciência da Computação
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1884/67326
Resumo: Orientadora: Profa Dra Carmem Satie Hara
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Eventos de trânsito, como engarrafamentos e alertas, são continuamente produzidos através de aplicativos como o Waze. Em razão da velocidade com que estes dados são reportados, aplicativos em geral armazenam eventos como registros individuais. Embora este modelo de armazenamento possa garantir um baixo custo de inserção em uma base de dados, ele produz baixo desempenho em consultas espaço-temporais. Para tratar este problema, esta dissertação propõe o particionamento da área geográfica de interesse em forma matricial, criando uma tesselação composta por Células Geográficas (CGs) justapostas. Eventos ocorridos em uma mesma CG são então armazenados de forma agrupada, para otimizar a sua recuperação. Esta estratégia foi utilizada para desenvolver um Método para Indexação de Eventos de Trânsito (MIDET). O MIDET adota um armazenamento misto, com arquivos compostos por blocos de eventos ocorridos em um mesmo CG, e uma base relacional para a indexação dos dados e a utilização de bitmaps. A motivação do MIDET é a indexação de eventos de trânsito históricos, ocorridos em uma determinada região geográfica, relativos a um período de tempo, com o objetivo de obter um bom desempenho para consultas espaço-temporais sobre tais registros. Como eventos de trânsito são reportados em grandes volumes de dados, um objetivo adicional é que o método tenha um baixo custo de inserção. A criação do modelo de armazenamento proposto consiste em 2 fases: (1) criação da tesselação e (2) geração de conjunto de eventos e índices bitmap na base de dados. Com isso, o método visa diminuir o tempo de busca e tornar o processamento de consultas mais eficiente. O método possui aplicação em diversos contextos. O estudo de caso adotado neste trabalho foi a base do aplicativo Waze1 referente a eventos da cidade de Joinville-SC. Consultas espaço-temporais executadas com o MIDET apresentaram desempenho superior em comparação com o armazenamento na base de dados relacional clusterizada por CGs. Os testes realizados demostraram que o armazenamento misto e a utilização de bitmaps propostos pelo MIDET são vantajosos. Palavras-chave: Índices Bitmap, Dados Espaço-temporais, Células Geográficas, AplicativoWaze, Consultas analíticas, Eventos de Trânsito, Planejamento Urbano, TesselaçãoAbstract: In the urban environment, data collected from traffic events can become elements of study to help plan cities and metropolises. Although much data has already been stored, the challenge is transforming this set of spatio-temporal data into mobility knowledge to assist in this planning. Traffic events, such as traffic jams and alerts, are continuously produced using apps like Waze. Due to the speed with which this data is reported, applications generally store events as individual records. Even though this storage model can guarantee a low insertion cost in a database, it produces low performance in spatial-temporal queries. To address this problem, this dissertation proposes a geographic partitioning of the area of interest in a matrix form, creating a tessellation composed of juxtaposed Geographic Cells (CGs). Events that occurred in the same CG are then stored in a grouped manner to optimize their recovery. This strategy constitutes the basis of a Method for Indexation of Traffic Events (MIDET). MIDET adopts a mixed storage, with files composed of groups of events that occurred in the same CG and a relational database for indexing data based on bitmaps. MIDET's motivation is indexing historical traffic events, which occurred in a given geographic region, related to a period, with the goal of obtaining good performance for spatial-temporal queries. As traffic events are reported on large volumes of data, an additional objective is that the method should have a low cost of insertion. The method has application in several contexts. The adopted study case uses real data obtained from the application Waze 1, containing events from Joinville city. Spatial-temporal queries performed with MIDET shows superior performance compared to storage in the relational database clustered by CGs. The experiments demonstrates that the mixed storage and use of a bitmap-based indexing proposed by MIDET are advantageous compared to traditional spatial tree-based indexing adopted by relational databases. Keywords: Bitmap index, Spatial-Temporal Data, Geographic Cells, Waze App, Analytical Query, Traffic Events, Urban Planning, Tessellation58 p. : il. (algumas color.).application/pdfPlanejamento urbanoEspaçoTrânsitoCiência da ComputaçãoMIDET : um método para indexação de eventos de trânsitoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - MARIANA MACHADO GARCEZ DUARTE.pdfapplication/pdf6339640https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/67326/1/R%20-%20D%20-%20MARIANA%20MACHADO%20GARCEZ%20DUARTE.pdf9ad063a9a49b977923ad19f85c0ea1a6MD51open access1884/673262021-06-21 16:59:02.031open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/67326Repositório InstitucionalPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestinformacaodigital@ufpr.bropendoar:3082021-06-21T19:59:02Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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