UFollower: A Model for Smart Cities Based on Ubiquitous Security and Surveillance

Authors

Keywords:

Context History, Public Safety, Ubiquitous Computing

Abstract

Crime is one of the most critical problems in urban centers, especially in large cities. In this sense, technological solutions are needed to provide security to citizens, contributing to the reduction of crime rates. The present work proposes the UFollower model (Ubiquitous Follower) which meets this scenario. The scientific contribution of this work consists of the use of Context Histories and User Profiles for data analysis focused on ubiquitous security. The use of prediction mechanisms and historical contexts allowed to reach up to 70.35% of inference rate for a particular crime (domestic violence). The comparison with the related works indicates that UFollower is the only proposal that presents the issue of public security with context histories and user profile management. The evaluation was conducted through scenarios, allowing to evaluate the related hypotheses. In this sense, a context simulator was built where twenty objects interacted to allow the evolution. Among them, there are people, vehicles, cameras, and wearables.

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Author Biographies

Fábio Viegas, University of Vale do Rio dos Sinos

Fábio Viegas é técnico em Sistemas de Informação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), realizou tecnólogo em Análise de Sistemas pela Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos). Possui especialização em Engenharia de Software na UNISC (Universidade de Santa Cruz do Sul) e mestrado em computação aplicada na Unisinos. Atualmente é analista, onde atua no mercado de trabalho desde o ano de 2010.

Jorge Luis Victória Barbosa, University of Vale do Rio dos Sinos

Jorge Barbosa possui graduação em Informática e Engenharia Elétrica pela Universidade Católica de Pelotas (UCPel). Ele obteve especialização em Engenharia de Software (UCPel) e concluiu mestrado e doutorado em ciência da computação na Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Em 2011 realizou pós-doutorado na Sungkyunkwan University (SKKU, Suwon, Coréia do Sul). Em 2020 realizou um segundo pós-doutorado na University of California – Irvine (UCI, Irvine, EUA). Atualmente é Professor Titular II na Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos). Ele atua como professor permanente no Programa de Pós-graduação em Computação Aplicada (PPGCA) e como professor colaborador no Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE). Jorge coordena o Laboratório de Computação Móvel e Ubíqua (MobiLab) e atua como Bolsista de Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora (bolsa DT - atualmente no Nível 1C) do CNPq. Recentemente, Jorge foi indicado pelo Conselho Deliberativo (CD) do CNPq para compor o Comitê de Assessoramento de Bolsas de Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora (CA-DT).

Rafael Kunst, University of Vale do Rio dos Sinos

Rafael Kunst é professor e pesquisador do Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada da Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos), Brasil, onde também é membro do Laboratório de Inovação de Software - SOFTWARELAB. Ele também é consultor ad-hoc do Ministério da Educação do Brasil. Ele possui Doutorado e Mestrado em Ciência da Computação, ambos recebidos pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Seus interesses atuais de pesquisa envolvem comunicações móveis de última geração, como 5G e 6G, comunicações militares, Indústria 4.0, Internet das Coisas e a aplicação de Big Data Analytics e Machine Learning para otimizar as telecomunicações. Ele tem vasta experiência como consultor, coordenando e participando de projetos com universidades e empresas no Brasil e no exterior.

Wesllei Felipe Heckler, University of Vale do Rio dos Sinos

Wesllei Felipe Heckler possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Feevale, Brasil. É mestrando em Computação Aplicada pela Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos), Brasil. Suas áreas de interesse são Data Science, Machine Learning e Tecnologia aplicada à Saúde.

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Published

2021-05-26

How to Cite

Viegas, F., Barbosa, J. L. V., Kunst, R., & Heckler, W. F. (2021). UFollower: A Model for Smart Cities Based on Ubiquitous Security and Surveillance. IEEE Latin America Transactions, 19(12), 2019–2027. Retrieved from https://latamt.ieeer9.org/index.php/transactions/article/view/4922

Issue

Vol. 19 No. 12 (2021): Ordinary Issue

Section

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