Visualizing and analyzing georeferenced workloads of mobile networks

Xavier, Wender Zacarias; Xavier, Faber Henrique Zacarias; Marques-Neto, Humberto Torres

doi:10.1109/percomw.2017.7917578

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“…Os resultados apontam que a pandemia alterou os padrões de mobilidade das pessoas, medidas e métodos que promovem isolamento social foram amplamente adotados. [Xavier et al 2017] apresentam o Geo-Data Visualizer que uma ferramenta de geo-visualizac ¸ão na web para visualizac ¸ão de cargas de trabalho de redes de internet. A entrada de dados é feita por arquivos CSV que cada linha é composta seis informac ¸ões: identificador da antena (name), a latitude e longitude, a data e hora e a carga associada à essa antena.…”

Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

LayerBase: Uma Solução para Visualização e Análise Temporal de Dados Georreferenciados

Lopes

Marques-Neto²

2022

Anais Do VI Workshop De Computação Urbana (CoUrb 2022)

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A exploração de padrões de mobilidade nos grandes centros urbanos pode auxiliar na tomada de decisões para melhorar serviços prestados à população. Esses padrões estão escondidos em meio a grandes bases de dados, tornando difícil a manipulação manual. Neste sentido, ferramentas de geovisualização trazem aparatos e métodos para executar tarefas complexas sobre grandes cargas de trabalho. Este trabalho apresenta o LayerBase, que é uma ferramenta web capaz de manipular várias camadas espaciais e temporais interagindo simultaneamente. A solução é apresentada com dados abertos de treze meses da pandemia de COVID-19 em Belo Horizonte, apontando padrões sobre a relação entre os bairros e focos epidemiológicos ao longo do tempo.

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Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

LayerBase: Uma Solução para Visualização e Análise Temporal de Dados Georreferenciados

Lopes

Marques-Neto²

2022

Anais Do VI Workshop De Computação Urbana (CoUrb 2022)

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“…Os experimentos do trabalho indicam que pode-se melhorar significativamente a disponibilidade do servic ¸o e os tempos de transac ¸ão em comparac ¸ão com o uso de servic ¸os de operadoras individuais. Xavier et al [17] apresentaram uma abordagem para visualizac ¸ão e análise de dados georreferenciados de uso de redes móveis. Engiz et al [18] compararam a qualidade do sinal móvel 2G, 3G e 4G de três operadoras dentro de um campus universitário da Turquia.…”

Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

Metodologia Automatizada para Descrever a Cobertura de Sinal Móvel em Rodovias: Estudo de Caso Considerando Incerteza de Dados

Röpke

Pasin

Schnorr

2022

Anais Estendidos Do XII Simpósio Brasileiro De Engenharia De Sistemas Computacionais (SBESC Estendido 2022)

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Devido à grande distribuição geográfica ou à existência de ampla infraestrutura rodoviária, é desafiador garantir que operadoras de dados móveis forneçam um serviço adequado ao longo das rodovias. Uma metodologia automatizada para descrever e avaliar a cobertura de sinal de rede móvel em rodovias pode colaborar para que governos e operadoras planejem com eficiência ações para melhorar a qualidade do serviço provido pelas operadoras. Neste trabalho, é proposto uma metodologia automatizada para descrever e permitir a avaliação da cobertura de sinal de rede móvel em rodovias usando dados de rastreamento de veículos. A abordagem proposta agrega, usando um critério espaço-temporal, amostras de dados obtidos através de um sistema de rastreamento de veículos. A saída resultante deste processo de agregação é um mapa das rodovias com um esquema de cores gradiente, para indicar a disponibilidade do sinal e a confiança desta informação. Como o tráfego é dinâmico e os dados de tráfego não seguem uma distribuição uniforme, a medida de incerteza associada ao mapa indica a confiança da informação provida. Como estudo de caso, foi usado um conjunto de dados relativos a viagens no sul do Brasil coletados através de um serviço privado de rastreamento de veículos.

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“…The Geo-Data Visualizer [Xavier et al 2017] is a free tool developed in Javascript / Jquery that uses georeferenced data to generate maps and associated statistics. Its main features are the visualization of maps with clusters, and the filtering of data based on temporal metrics.…”

Section: Related Workmentioning

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DCluster: Geospatial Analytics with PoI Identification

Capanema

Silva

et al. 2021

jidm

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The generation of geospatial data is an inherent aspect for several applications that aim to track people, automobiles, or other mobile objects. Mining information from this type of data is a crucial factor for the development of Smart Cities. In many cases, it can help improve human mobility and the quality of citizens. In this sense, there is a growing demand for systems capable of extracting information from several data types, including the geospatial one. In this work, we present DCluster, a web system that aims to assist data analysts in exploring and visualizing the main types of data, including the geospatial one. Additionally, DCluster has the capability of discovering points of interest based on data of mobile users and classifying them as Home, Work, and Other locations. Data analysts can take advantage of DCluster to explore their data and extract knowledge from it.

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Visualizing and analyzing georeferenced workloads of mobile networks

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LayerBase: Uma Solução para Visualização e Análise Temporal de Dados Georreferenciados

LayerBase: Uma Solução para Visualização e Análise Temporal de Dados Georreferenciados

Metodologia Automatizada para Descrever a Cobertura de Sinal Móvel em Rodovias: Estudo de Caso Considerando Incerteza de Dados

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