CPS: Synergy: Collaborative Research: Mapping and Querying Underground Infrastructure Systems

CPS:协同:协作研究:测绘和查询地下基础设施系统

基本信息

  • 批准号:
    1645661
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 20.5万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2016
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2016-09-01 至 2019-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

One of the challenges toward achieving the vision of smart cities is improving the state of the underground infrastructure. For example, large US cities have thousands of miles of aging water mains, resulting in hundreds of breaks every year, and a large percentage of water consumption that is unaccounted for. The goal of this project is to develop models and methods to generate, analyze, and share data on underground infrastructure systems, such as water, gas, electricity , and sewer networks. The interdisciplinary team of investigators from the University of Illinois at Chicago, Brown University, and Northwestern University will leverage partnerships with the cities of Chicago and Evanston, Illinois, to make the approach and findings relevant to their stakeholders. Research results will be incorporated in courses at the three institutions. Outreach efforts include events for K-12 students to develop awareness about underground infrastructure from a data and computational perspective. The results of the project will ultimately help municipalities maintain and renovate civil infrastructure in a more effective manner.Cities are cyber-physical systems on a grand scale, and developing a precise knowledge of their infrastructure is critical to building a foundation for the future smart city. This proposal takes an information centric approach based on the complex interaction among thematic data layers to developing, visualizing, querying, analyzing, and providing access to a comprehensive representation of the urban underground infrastructure starting from incomplete and imprecise data. Specifically, the project has the following main technical components: (1) Generation of accurate GIS-based representations of underground infrastructure systems from paper maps, CAD drawings, and other legacy data sources; (2) Visualization of multi-layer networks combining schematic overview diagrams with detailed geometric representations; (3) Query processing algorithms for integrating spatial, temporal, and network data about underground infrastructure systems; (4) Data analytics spanning heterogeneous geospatial data sources and incorporating uncertainty and constraints; (5) Selective access to stakeholders on a need-to-know basis and facilitating data sharing; and (6) Evaluation in collaboration with the cities of Chicago and Evanston.
实现智慧城市愿景的挑战之一是改善地下基础设施的状态。例如,美国大城市有数千英里的水管老化,每年导致数百次休息,而大量的水消耗量则是不计入的。该项目的目的是开发模型和方法,以生成,分析和共享地下基础设施系统(例如水,天然气,电力和下水道网络)的数据。伊利诺伊大学芝加哥,布朗大学和西北大学的调查人员的跨学科团队将利用与芝加哥和伊利诺伊州埃文斯顿市的城市建立合作伙伴关系,以与他们的利益相关者有关。研究结果将纳入三个机构的课程中。外展工作包括从数据和计算角度来提高对地下基础设施的认识的事件。该项目的结果最终将有助于市政当局以更有效的方式维护和翻新民用基础设施。城市是大规模的网络物理系统,并且对基础设施的精确知识发展对于为未来的智慧城市建立基础至关重要。该提案基于主题数据层之间复杂的相互作用采用以信息为中心的方法,以开发,可视化,查询,分析,并提供从不完整和不准确数据开始的城市地下基础架构的全面表示。具体而言,该项目具有以下主要技术组件:(1)从纸地图,CAD图纸和其他旧数据源中生成基于GIS的基于GIS的基于GIS的代表; (2)将示意图概述图与详细几何表示的多层网络的可视化; (3)查询处理算法,用于集成有关地下基础架构系统的空间,时间和网络数据; (4)跨越异质地理空间数据源的数据分析,并结合了不确定性和约束; (5)在需要了解的基础上选择性访问利益相关者并促进数据共享; (6)与芝加哥和埃文斯顿城市合作评估。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Data Recovery on Encrypted Databases with k-Nearest Neighbor Query Leakage
  • DOI:
    10.1109/sp.2019.00015
  • 发表时间:
    2019-04
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Evgenios M. Kornaropoulos;Charalampos Papamanthou;R. Tamassia
  • 通讯作者:
    Evgenios M. Kornaropoulos;Charalampos Papamanthou;R. Tamassia
Zero-Knowledge Accumulators and Set Algebra
  • DOI:
    10.1007/978-3-662-53890-6_3
  • 发表时间:
    2016-12
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Esha Ghosh;O. Ohrimenko;D. Papadopoulos;R. Tamassia;Nikos Triandopoulos
  • 通讯作者:
    Esha Ghosh;O. Ohrimenko;D. Papadopoulos;R. Tamassia;Nikos Triandopoulos
Bypassing holes in sensor networks: Load-balance vs. latency
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  • DOI:
    10.1016/j.adhoc.2017.03.002
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Zhou, Fan;Trajcevski, Goce;Tamassia, Roberto;Avci, Besim;Khokhar, Ashfaq;Scheuermann, Peter
  • 通讯作者:
    Scheuermann, Peter
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  • 影响因子:
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  • 通讯作者:
    Roberto Tamassia
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知道了