Theses

@mastersthesis{amslaurea12409,
title = {Una piattaforma per la creazione e la gestione di servizi per IoT collaborativa tramite crowdsensing},
author = {Davide Crestini},
url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/12409},
year = {2016},
date = {2016-01-01},
abstract = {Nell'ultimo decennio l'Internet of Things ha avuto una crescita dirompente, così come lo sviluppo di sensori ed attuatori in grado di rilevare dati e condividerli online. Questo aspetto rientra nell’ambito del Crowdsensing, una branca del Collaborative IoT. in questo studio mostreremo cosa significa Crowdsensing cercando di capire dove si possa intervenire per creare un servizio che sia in grado di sfruttare la grande quantità di dati disponibili in rete. Analizzeremo poi l'architettura SenSquare e mostreremo il lavoro svolto ai fini di ampliarne i campi di applicazione. Illustreremo un algoritmo di classificazione in grado di analizzare i dati presenti online e categorizzarli per renderli disponibili in SenSquare. Infine mostrememo l'implementazione di Crowdservice, una piattaforma per SenSquare, il cui scopo è quello di permettere agli utenti di sfruttare i dati disponibili per creare dei servizi personalizzati.},
keywords = {Crowdsensing, Crowdservice, Crowdsourcing, Internet of Things, SenSquare, web app},
pubstate = {published},
tppubtype = {mastersthesis}
}

@mastersthesis{amslaurea8372,
title = {Progettazione ed implementazione di una piattaforma per il monitoraggio della copertura internet mobile attraverso un approccio di data-crowdsourcing},
author = {Francesco Paolicelli},
url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/8372},
year = {2015},
date = {2015-01-01},
abstract = {L'obiettivo di questa Tesi di laurea è di creare un applicativo che informi gli utenti sulle reti circostanti, in particolare sulla qualità del segnale, sulle zone in cui la rete mobile è carente e sui punti d'accesso aperti.
Per l'implementazione del servizio, è stato adottato un modello di business, il Crowdsourcing, per raccogliere informazioni sui sistemi di connessione, affinché qualsiasi utente dotato di Smartphone possa aggiungere elementi al dataset.},
keywords = {2G, 3G, 4G, Access Point, android, Crowdsensing, Crowdsourcing, dispositivi mobili., Hotspot, network, Smartphone, tablet, telefonia cellulare, WiFi, Wireless},
pubstate = {published},
tppubtype = {mastersthesis}
}

@mastersthesis{amslaurea8375,
title = {Sviluppo di una piattaforma di crowdsensing per l'analisi di dati},
author = {Simone Masini},
url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/8375},
year = {2015},
date = {2015-01-01},
abstract = {Piattaforma di raccolta e analisi dei dati ambientali, raccolti da vari dispositivi. Server in node.js per ricevere e salvare i dati, client android per catturare i dati, client web per analizzare i dati attraverso una mappa e dei grafici.},
keywords = {android, crowd, Crowdsensing, Crowdsourcing, maps chart, piattaforma, sensori},
pubstate = {published},
tppubtype = {mastersthesis}
}

@mastersthesis{amslaurea6684,
title = {Fog escaping: un'applicazione di mobile data CrowdSourcing per il supporto alla mobilità veicolare},
author = {Federico Maccaferri},
url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/6684},
year = {2014},
date = {2014-01-01},
abstract = {In questa Tesi di laurea, si è affrontato il problema della mobilità veicolare in caso di nebbie. Si è quindi sviluppato un prototipo con architettura Client-Server, che si è soffermato maggiormente sull’analisi dei dati per la creazione di un percorso alternativo. Si è preso in considerazione il sistema operativo mobile di Apple, iOS7 che rappresenta uno dei Sistemi Operativi mobili maggiormente presenti sul mercato oggigiorno e che possiede un buon bacino di utenze.
La parte Server è stata sviluppata secondo l’architettura REST; è presente un Server HTTP che riceve richieste e risponde in modo adeguato ai Client tramite lo scambio bidirezionale di dati in formato JSON. Nella parte Server è inclusa la base di dati: un componente molto importante poiché implementa al suo interno, parte della logica di Sistema tramite stored procedure.
La parte Client è un’applicazione per dispositivi iPad e iPhone chiamata Fog Escaping; essa è stata sviluppata secondo il pattern MVC (Model- View-Controller). Fog Escaping implementa un algoritmo Greedy di ricerca del percorso alternativo, che può essere utilizzato per diverse tipologie di applicazioni.},
keywords = {Crowdsourcing, dijskra, fog escaping, Image Recognition, ios7, ipad, iphone, mobilità veicolare, nebbia, participatory sensing, percorso alternativo},
pubstate = {published},
tppubtype = {mastersthesis}
}

@mastersthesis{amslaurea6214,
title = {Una piattaforma collaborativa di urban-sensing basata su dispositivi android},
author = {Filippo Todeschini},
url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/6214},
year = {2013},
date = {2013-01-01},
abstract = {Tesi di laurea volta a descrivere la realizzazione di un sistema che permette la condivisione dei dati dai sensori dei dispositivi android su un server centrale},
keywords = {Crowdsourcing, database, sensori android, urban-sensing},
pubstate = {published},
tppubtype = {mastersthesis}
}