Modelagem de padrões comportamentais de pessoas em domicílios unipessoais

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Soussa, Márcio René Brandão
• Orientador(a): Senna, Valter de
• Banca de defesa: Pereira, Hernane Borges de Barros, Monteiro, Roberto Luiz Souza, Vivas, José Garcia, Silva, Sebastião Antônio Loureiro de Souza e
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Faculdade de Tecnologia SENAI CIMATEC
• Programa de Pós-Graduação: Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial
• País: brasil
• Palavras-chave em Português: Reconhecimento de padrão; Mineração de dado; Domicílio unipessoal
• Link de acesso: http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/773

O aumento da expectativa de vida, ligado a fatores como o desenvolvimento econômico e o avanço tecnológico contribuíram de forma significativa para uma tendência atual que é a busca pela moradia unipessoal. Estima-se que em 2011, 15% dos domicílios em todo o mundo tinham apenas um morador e um aspecto importante desse cenário, é que essa tendência vem sendo observada também entre os idosos. De acordo com o IBGE, em 2011, 14,4% dos idosos no Brasil moravam sozinhos. Contudo, o processo natural de envelhecimento traz graduais perdas físicas, mentais, cognitivas e sociais, o que se traduz em uma maior vulnerabilidade para o idoso. Diante do cen ario exposto, este projeto tem como objetivo a criação de um modelo computacional capaz de aprender alguns comportamentos rotineiros de uma pessoa que mora em um domicílio unipessoal e também identicar situações consideradas de risco para a sua saúde, através de dados coletados exclusivamente por sensores de movimentação e temperatura. O modelo proposto foi testado inicialmente com dados extraídos de um programa de simulação baseada em agentes e posteriormente, com dados coletados da casa de dois idosos. Como resultado, o modelo apresentou evidências da sua capacidade em aprender alguns comportamentos considerados importantes para uma pessoa que vive sozinha, como também, em identificar algumas situações críticas, como falhas técnicas nos sensores e, principalmente, situações consideradas de risco para a sua saúde da pessoa.