Tesi di Dottorato

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Subject: search.filters.subject.Ingegneria dei sistemi

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    Cyber defense of enterprise information systems: advanced isues and techniques
    (2014-11-28) Rullo, Antonino; Pugliese, Andrea; Saccà, Domenico; Greco, Sergio
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    Mobile Computing: energy-aware tecniques and location-based methodologies
    (2014-12-01) Falcone, Deborah; Talia, Domenico; Greco, Sergio
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    Designing Cloud services for data processing and knowledge discovery
    (2012-10-24) Marozzo, Fabrizio; Palopoli, Luigi; Talia, Domenico; Trunfio, Paolo
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    Metodi di fusione dei dati per sistemi di assistenza alla guida
    (2012-10-24) Lupia, Marco; Palopoli, Luigi; Casavola, Alessandro
    Questo documento riporta tutta l'attivit a svolta durante il corso di dottora- to riguardo lo studio, l'applicazione e la sperimentazione di metodi di Data Fusion nell'ambito dei sistemi avanzati di assistenza alla guida per il miglio- ramento delle prestazioni e dell'a dabilit a. In linea di principio, sembra ra- gionevole a ermare che combinando in modo ottimale le informazioni proveni- enti da pi u sensori e possibile progettare e realizzare un sistema meno sensibile alle variazioni ambientali e a possibili errori di misura dovuti alla presenza di outliers. Tuttavia, dal punto di vista pratico i costi aggiuntivi che si devono sostenere, sia in termini di hardware necessario alla raccolta dei dati dai sen- sori addizionali che per la necessit a di disporre di sistemi di calcolo pi u potenti, potrebbero non essere giusti cati se i miglioramenti ottenuti nelle situazioni pi u probabili e pi u realistiche di utilizzo sono modesti. Il presente documento o re, innanzitutto, una panoramica su vari algoritmi di visione arti ciale utilizzati per il riconoscimento della segnaletica orizzon- tale e per la stima del tempo di invasione (tTLC). Quest'ultimo parametro gioca un ruolo determinante nell'avvertimento tempestivo del conducente in caso di superamento dei limiti della carreggiata. I vari algoritmi sono stati testati in varie condizioni di guida, valutandone le prestazioni conseguibili e il carico computazionale richiesto. Segue un'analisi dello stato dell'arte dei metodi e delle tecniche di Data Fu- sion pi u promettenti e che che meglio si prestano a migliorare l'accuratezza del calcolo della stima del tempo di invasione ttlc grazie alla disponibilit a di altri sensori oltre alla telecamera. Speci catamente, si sono confrontati i vari meto- di e algoritmi di Data Fusion, particolarizzati rispetto a vari modelli matem- atici della vettura e ai sensori disponibili, valutando le loro prestazioni in situ- azioni tipiche di guida e soprattutto rispetto all'errore percentuale di stima del tempo di invasione ttlc ottenuto, valutando anche il carico computazionale corrispondente. Gli algoritmi pi u promettenti sono stati implementati su piattaforma embedded.Questo documento riporta tutta l'attivit a svolta durante il corso di dottora- to riguardo lo studio, l'applicazione e la sperimentazione di metodi di Data Fusion nell'ambito dei sistemi avanzati di assistenza alla guida per il miglio- ramento delle prestazioni e dell'a dabilit a. In linea di principio, sembra ra- gionevole a ermare che combinando in modo ottimale le informazioni proveni- enti da pi u sensori e possibile progettare e realizzare un sistema meno sensibile alle variazioni ambientali e a possibili errori di misura dovuti alla presenza di outliers. Tuttavia, dal punto di vista pratico i costi aggiuntivi che si devono sostenere, sia in termini di hardware necessario alla raccolta dei dati dai sen- sori addizionali che per la necessit a di disporre di sistemi di calcolo pi u potenti, potrebbero non essere giusti cati se i miglioramenti ottenuti nelle situazioni pi u probabili e pi u realistiche di utilizzo sono modesti. Il presente documento o re, innanzitutto, una panoramica su vari algoritmi di visione arti ciale utilizzati per il riconoscimento della segnaletica orizzon- tale e per la stima del tempo di invasione (tTLC). Quest'ultimo parametro gioca un ruolo determinante nell'avvertimento tempestivo del conducente in caso di superamento dei limiti della carreggiata. I vari algoritmi sono stati testati in varie condizioni di guida, valutandone le prestazioni conseguibili e il carico computazionale richiesto. Segue un'analisi dello stato dell'arte dei metodi e delle tecniche di Data Fu- sion pi u promettenti e che che meglio si prestano a migliorare l'accuratezza del calcolo della stima del tempo di invasione ttlc grazie alla disponibilit a di altri sensori oltre alla telecamera. Speci catamente, si sono confrontati i vari meto- di e algoritmi di Data Fusion, particolarizzati rispetto a vari modelli matem- atici della vettura e ai sensori disponibili, valutando le loro prestazioni in situ- azioni tipiche di guida e soprattutto rispetto all'errore percentuale di stima del tempo di invasione ttlc ottenuto, valutando anche il carico computazionale corrispondente. Gli algoritmi pi u promettenti sono stati implementati su piattaforma embedded.
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    Metodi e algoritmi per il riconoscimento del livello di distrazione e affaticamento nella guida di autoveicoli
    (2012-10-24) Cario, Gianni; Palopoli, Luigi; Casavola, Alessandro
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    New materials and technologies for compact antennas and circuits at millimeter frequencies
    (2012-10-24) Borgia, Antonio; Palopoli, Luigi; Costanzo, Sandra
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    Probabilistic approaches to recommendations
    (2012-10-24) Barbieri, Nicola; Palopoli, Luigi; Greco, Sergio; Manco, Giuseppe
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    Model-based and simulation-driven methods for the reliability and safety analysis of systems
    (2013-11-28) Tundis, Andrea; Greco, Sergio; Garro, Alfredo
    In several industrial domains such as automotive, railway, avionics, satellite, health care and energy, a great variety of systems are currently designed and developed by organizing and integrating existing components (which in turn can be regarded as systems),that pool their resources and capabilities together to create a new system which is able to o er more functionalities and performances than those o ered by the simple sum of its components. Typically, the design and management of such systems, whose properties cannot be immediately de ned, derived and easily analyzed starting from the properties of their parts when they are considered in stand-alone, require to identify and face with some important research issues. In particular, the integration of system components is a challenging task whose criticality rises as the heterogeneity and complexity of the components increase. Thus, suitable engineering methods, tools and techniques need to be exploited to prevent and manage the risks arising from the integration of system components and, mainly, to avoid their occurrence in the advanced phases of the system development process which may result in a signi cant increase in the entire project costs. To overcome these issues the adoption of the Systems Engineering approach represents a viable solution as it provides a wide set of methods and practices which allow the de nition of the system architecture and behavior at di erent abstraction level in terms of its components and their interactions. Moreover, systems requirements are constantly traced during the di erent system development phases so to clearly specify how a system component concurs to the ful llment of the requirements. However, in the Systems Engineering eld, even though great attention has been devoted to functional requirements analysis and traceability, there is still a lack of methods which speci cally address these issues for non-functional requirements. As a consequence, the analysis concerning if and how non-functional requirements are met by the system under development is not typically executed contextually to the design of the system but still postponed to the last stages of the development process with a high risk of having to revise even basic design choices and with a consequent increase in both completion tim and development costs. Among all system requirements, Reliability and Safety are important non-functional requirements. Especially for mission-critical systems, there is a strong demand for new and more powerful analysis tools and techniques able not only to verify the reliability indices and safety of a system but also to exibly evaluate the system performances and compare di erent design choices. In this context, the research aimed to promote the use of exible methods for the analysis of non-functional requirements by focusing on the de nition of: (i) model-based method for system reliability analysis centered on popular SysML/UML-based languages for systems modeling and on de-facto standard platforms for the simulation of multi-domain dynamic and embedded systems (Mathworks Simulink); (ii) a methodological process for supporting the safety analysis, along with an approach for performing the Fault Tree Analysis of cyber-physical systems, mainly based on the Modelica language and OpenModelica simulation environment. Furthermore, in order to support the representation of system requirements and thus enable their veri cation and validation during the design stages, a meta-model for modeling requirements of physical systems as well as di erent approaches for extending the Modelica language have been proposed. Moreover, an algorithm, which allows trace and evaluate requirements violation through simulation, has been de ned. Finally, the e ectiveness of the proposed methods and approaches, especially in the modeling and analysis of both the expected and dysfunctional system behavior, is the result of an intensive experimentation in several industrial domains such automotive, avionics and satellite
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    Microwave Open Resonator for Complex Surface Characterization
    (2013-11) Moreno Aviles, Hugo Oswaldo; Di Massa, Giuseppe; Costanzo, Sandra; Greco, Sergio
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    Autonomic computing-based wireless sensor networks
    (2013-11-27) Galzarano, Stefano; Fortino, Giancarlo; Liotta, Antonio; Greco, Sergio
    Wireless Sensor Networks (WSNs) have grown in popularity in the last years by proving to be a bene cial technology for a wide range of application do- mains, including but not limited to health-care, environment and infrastruc- ture monitoring, smart home automation, industrial control, intelligent agri- culture, and emergency management. However, developing applications on such systems requires many e orts due to the lack of proper software abstractions and the di culties in man- aging resource-constrained embedded environments. Moreover, these appli- cations have to meet a combination of con icting requirements. Achieving accuracy, e ciency, correctness, fault-tolerance, adaptability and reliability on WSN is a major issue because these features have to be provided beyond the design/implementation phase, notably at execution time. This thesis explores the viability and convenience of Autonomic Comput- ing in the context of WSNs by providing a novel paradigm to support the development of autonomic WSN applications as well as speci c self-adaptive protocols at networking levels. In particular, this thesis provides three main contributions. The rst is the design and realization of a novel framework for the development of e cient distributed signal processing applications on heterogeneous WSNs, called SPINE2. It provides a programming abstraction based on the task-oriented paradigm for abstracting away low-level details and has a platform-independent architecture enabling code reusability and portability, application interoperability and platform heterogeneity. The sec- ond contribution is the development of SPINE-* which is an enhancement of SPINE2 by means of an autonomic plane, a way for separating out the provision of self-* techniques from the WSN application logic. Such a separa- tion of concerns leads to an ease of deployment and run-time management of new applications. We nd that this enhancement brings not only considerable functional improvements but also measurable performance bene ts. Third, since we advocate that the agent-oriented paradigm is a well-suited approach in the context of autonomic computing, we propose MAPS, an agent-based programming framework for WSNs. Speci cally designed for supporting Java- iii based sensor platforms, MAPS allows the development of general-purpose mobile multi-agent applications by adopting a multi-plane state machine for- malism for de ning agents' behavior. Finally, the fourth contribution regards the design, analysis, and simulations of a self-adaptive AODV routing protocol enhancement, CG-AODV, and a novel contention-based MAC protocol, QL- MAC. CG-AODV adopts a \node concentration-driven gossiping" approach for limiting the ooding of control packets, whereas QL-MAC, based on a Q-learning approach, aims to nd an e cient radio wake-up/sleep scheduling strategy to reduce energy consumption on the basis of the actual network load of the neighborhood. Simulation results show that CG-AODV outper- forms AODV, whereas QL-MAC provides better performance over standard MAC protocols.