Warning message

Nemate dozvolu za prikaz ovog resursa!
prikaz prve stranice dokumenta Automatizirano upravljanje sustavima korištenjem senzorskih podataka
Rad nije dostupan
diplomski rad
Automatizirano upravljanje sustavima korištenjem senzorskih podataka
2017. urn:nbn:hr:168:304635
Malbašić, Nino
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Malbašić, N. (2017). Automatizirano upravljanje sustavima korištenjem senzorskih podataka (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:304635

Malbašić, Nino. "Automatizirano upravljanje sustavima korištenjem senzorskih podataka." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:304635

Malbašić, Nino. "Automatizirano upravljanje sustavima korištenjem senzorskih podataka." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:304635

Malbašić, N. (2017). 'Automatizirano upravljanje sustavima korištenjem senzorskih podataka', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 25.01.2025., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:304635

Malbašić N. Automatizirano upravljanje sustavima korištenjem senzorskih podataka [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2017 [pristupljeno 25.01.2025.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:304635

N. Malbašić, "Automatizirano upravljanje sustavima korištenjem senzorskih podataka", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:304635

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:304635
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovAutomatizirano upravljanje sustavima korištenjem senzorskih podataka
Naslov (engleski)System Management Using Sensor Data
AutorNino Malbašić
MentorSaša Dešić (mentor)
Član povjerenstvaSaša Dešić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaGordan Ježić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMario Kušek (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2017-07-12, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Internet stvari je popularni koncept koji omogućuje povezivanje senzorskih sustava ili uređaja i stvari koje se svakodnevno koriste, pružajući mogućnost da stvari komuniciraju međusobno te s višim slojevima sustava slanjem i primanjem podataka. Algoritmi strojnog učenja nude optimizirane metode analize i obrade velikih količina podataka te su vrlo pogodni za unošenje inteligencije u sustave. Kombinacija velike količine podataka koju produciraju senzorski sustavi te algoritama učenja unutar sustava interneta stvari mogu stvoriti vrlo kvalitetne sustave koji mijenjaju način života čovjeka ili industrije u kojoj su primijenjeni. Fokus ovog rada je na razvoju pametnog sustava koji će veliku količinu podataka prikupljenih sa senzorskih sustava iskoristiti u svrhu automatiziranog upravljanja sustavom. Kao konkretan primjer implementiran je sustav pametnog termostata koji uči čovjekove navike tijekom zadnjih 30 dana korištenja te je sposoban preuzeti automatsku kontrolu nad podešavanjem temperature na termostatu. Implementacija se sastoji od nekoliko dijelova: Mongo baze podataka, podatkovnog modela, upravljača pametnog termostata, algoritma učenja te korisničkog sučelja. Mongo baza podataka popunjena je senzorskim podacima koje za potrebe ovog rada simulira korisnik promjenom stanja termostata. Centralni upravljač pametnog termostata brine o komunikaciji s bazom podatka, pokretanju i obradi rezultata algoritma učenja te posluživanju korisničkog sučelja. Implementacija algoritma učenja u obliku je algoritma k – medoida.
Sažetak (engleski)
Internet of things is a popular concept that provides connectivity between sensors or devices and everyday objects, enabling them to communicate with each other or with higher layers by sending and receiving data. Machine learning algorithms provide optimized data analytics and processing methods. They are very suitable for implementing artificial intelligence into systems. A combination of large sets of data, that are produced by sensors, and learning algorithms, implemented in the IoT systems, can create systems of great quality. Also, it can bring life-changing effects for humans or an industry where they are applied. The focus of this thesis is a development of a smart system which will use a large set of data collected from sensors and its purpose is managing automated systems. The concrete implementation is a smart thermostat system which learns human habits for last 30 days and it can take automatic control of thermostats temperature. The implementation consists of several parts: Mongo database, data model, smart thermostat controller, learning algorithm and user interface. Mongo database with sensors data which is, for this purpose, simulated with users’ actions of changing thermostat value. Central smart thermostat controller takes care of communication with the database, starting learning algorithm, result analysis and serving data for the user interface. Learning algorithm contains an implementation of k – medoids clustering.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:304635
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2019-03-13 22:30:51