Cadernos CPqD Tecnologia V3 Nº 1

CadernosCadernos

TecnologiaTecnologiaVol. 3 • n. 1 • janeiro/junho 2007

Cadernos CPqD TecnologiaEditores-Chefes

João Marcos Travassos RomanoClaudio A. Violato

Editores ExecutivosAntonio Carlos Gravato Bordeaux Rego

Claudio de Almeida LouralCleida A. Queiroz CunhaMarco Antonio Ongarelli

Mario Tosi FurtadoComitê Editorial

(Fórum de P&D do CPqD)João Marcos Travassos Romano (Universidade Estadual de Campinas – Unicamp)

Adonias Costa da Silveira (Instituto Nacional de Telecomunicações – Inatel)Denise Consonni (Sociedade Brasileira de Microondas e Optoeletrônica – SBMO)

Hugo Luís Fragnito (Universidade Estadual de Campinas – Unicamp)José Augusto Suruagy Monteiro (Sociedade Brasileira de Computação – SBC)

Paulo Roberto Freire Cunha (Sociedade Brasileira de Computação – SBC)Rui Seara (Sociedade Brasileira de Telecomunicações – SBrT)

Weiler Alves Finamore (Sociedade Brasileira de Telecomunicações – SBrT)

Assistentes EditoriaisAdriana Maria Antonietta Bevilacqua

Maria Fernanda Simonetti Ribeiro de Castilhos

Preparação de Originais e RevisãoElisabete da Fonseca

Evanir BrunelliMárcia I. O. Andrade Bozzi

Marco Antonio StoraniMaria Paula Gonzaga Duarte Rocha

Sergio Ricardo Mazzolani

Projeto Gráfico, Capa e Diagramação Gerência de Documentação e Localização – GDL

Tiragem800 exemplares

Correspondência e Pedidos de AssinaturaAssessoria de Comunicação e Inteligência de Mercado – ACIM

Rodovia Campinas–Mogi-Mirim, km 118,5CEP 13086-902 – Campinas, SP – Brasil

DDG: 0800.7022773e-mail: [email protected]

Diretoria do CPqDPresidente: Hélio Marcos M. Graciosa

Vice-Presidente de Tecnologia: Claudio A. ViolatoVice-Presidente Comercial: Luiz Del Fiorentino

Vice-Presidente Financeiro: Cesar Cardoso

Cadernos CPqD Tecnologia. Fundação CPqD – Centro de Pesquisa e Desenvolvimento

em Telecomunicações. Campinas, SP, v. 1, n. 1 (jan./dez. 2005 -) v.il.; 30 cm.

v.3, n.1, jan./jun. 2007SemestralResumos em português e inglêsISSN 1809-1946

1. Tecnologia. 2. Telecomunicações. I. Fundação CPqD

CDD 621.38

A revista Cadernos CPqD Tecnologia é uma publicação da Fundação CPqD – Centro de Pesquisa e Desenvolvimento emTelecomunicações, dedicada à divulgação das pesquisas desenvolvidas pela instituição. A revista é distribuída gratuitamente.

Esta revista foi impressa pela IGIL – Indústria Gráfica Itu Ltda., com miolo em papel Offset 75g/m2 e capa em papel Triplex250g/m2 para o CPqD em julho de 2007.

Cadernos CPqD TecnologiaVol. 3, n. 1, janeiro/junho 2007

ApresentaçãoClaudio A. Violato..................................................................................................................................... 3

Em memória de Ricardo Benetton Martins.............................................................................................. 4

Prefácio

João Marcos Travassos Romano........................................................................................ 5

Analisador de Diagrama de Olho: Desenvolvimento e protótipo de um equipamento de baixo custopara monitoração da qualidade do sinal óptico no Projeto GIGA

Eduardo Mobilon, Miriam Regina Xavier de Barros, Fábio Donati Simões, Amauri Lopes......................7

VDSL2: Uma nova tendência para redes de acesso em banda largaTania Regina Tronco, José Manoel Duarte Mendes..............................................................................17

Transmissão de voz em redes Ad Hoc sem fioPaulo Henrique Marques Santos, Márcia Vicentini de Carvalho, José Antonio Martins........................27

A dinâmica de sistemas aplicada à análise de difusão de TICs no mercado brasileiroGraziella Cardoso Bonadia, Giovanni Moura de Holanda, Ricardo Benetton Martins............................39

Heurística de auto-tuning para escalonadores dedicados a aplicações bag-of-task em gradescomputacionais

Domingos Creado, Roseli Carniello Lopes.............................................................................................51

Metodologia para segmentação de clientes, identificação de grupos e conhecimento de mercadoClaudia Sciortino de Reina, Adriana Petrielli, Eduardo de Rezende Francisco .....................................59

Propriedade intelectual do CPqD.............................................................................................................73

Cad. CPqD Tecnologia, Campinas, v. 3, n. 1, p. 1-82, jan./jun. 2007

ISSN 1809-1946

Apresentação

Estamos apresentando o terceiro volume dos Cadernos CPqD Tecnologia. A experiência de editar estapublicação desde o segundo semestre de 2005 reflete-se já na maior maturidade dos processos deelaboração dos artigos pela Comunidade do CPqD e de sua aprovação e seleção pelo Comitê Editorial,cujas deliberações e recomendações têm proporcionado freqüentes oportunidades de aprimoramentodesses processos, conferindo-lhes maior agilidade, e promovido uma evolução nos padrões de qualidadedos artigos publicados.

A partir deste número, os Cadernos CPqD Tecnologia passam a contar com uma nova seção, voltada àdivulgação da propriedade intelectual gerada pelo CPqD. A cada semestre serão publicados nessa seçãoos pedidos de registro de patentes depositados durante o semestre anterior, bem como as patentesconcedidas ao CPqD no mesmo período. Neste número, essa seção abrange o ano de 2006 e o primeirosemestre de 2007. Trata-se de uma ampliação do escopo de difusão tecnológica, dentro da missão decontribuir para o desenvolvimento das tecnologias de informação e comunicação no Brasil através dadifusão dos resultados alcançados nos projetos de pesquisa e desenvolvimento realizados pelo CPqD.

Neste primeiro semestre de 2007 ocorreram mudanças na composição do nosso Conselho Editorial.Devido ao encerramento de seus mandatos no Fórum de P&D do CPqD, deixaram de fazer parte doConselho Editorial dos Cadernos CPqD Tecnologia os professores Flávio Rech Wagner, da SBC, JoséMauro Pedro Fortes, da SBrT, e Virgílio Augusto Almeida, da UFMG. Gostaria de registrar nossoagradecimento pelas contribuições para a publicação dos Cadernos, cujo nível de qualidade é resultadodireto de muitas de suas sugestões e julgamentos. A partir deste semestre, passaram a compor o Fórumde P&D e o Conselho Editorial dos Cadernos os professores Hugo Luís Fragnito, da Unicamp, JoséAugusto Suruagy Monteiro, da SBC, e Rui Seara e Weiler Alves Finamore, da SBrT. Agradecemos aosnovos membros por sua disposição de colaborar com os Cadernos, o que já se manifesta nesta edição.

Iniciando uma nova fase de consolidação dos Cadernos, esperamos atingir um público leitor cada vezmaior e assim contribuir para o desenvolvimento das tecnologias de informação e comunicaçãobrasileiras.

Claudio A. ViolatoVice-Presidente de Tecnologia


Em memória de Ricardo Benetton Martins(1958 – 2007)

Qualquer assunto relacionado a TV Digital éhoje associado ao Benetton, tanto no Brasilquanto na América Latina. Ele foi oarticulador e coordenador das ações queresultaram no Modelo de Implantação da TVDigital, feito sob encomenda da Anatel em2002, e no Modelo de Referência do SistemaBrasileiro de TV Digital (SBTVD), de 2003 a2006.

Bacharel e mestre em Física pela Unicamp edoutor em Ciências dos Materiais pelaUniversidade de Paris, chegou ao CPqD em1985 para atuar nas áreas de P&D emoptoeletrônica e materiais semicondutores.Nesse período, muito contribuiu para odesenvolvimento da microscopia eletrônicaaplicada à confiabilidade de dispositivos,fundamental para o domínio tecnológicobrasileiro em lasers semicondutores. A partirde 1996, atuou em diversas áreas dedesenvolvimento tecnológico do CPqD, de

comunicações ópticas a planejamento deserviços de telecomunicações e, em 2004,assumiu a Diretoria de TV Digital. Sob suadireção, dezenas de pesquisadores do CPqDdesenvolveram pesquisas, análises eestudos visando a construção das melhoressoluções para o País, e contribuíram para aconsolidação dos trabalhos realizados pelosconsórcios universitários contratados viaFINEP.

Ultimamente, além de coordenar o projetoSBTVD no CPqD, já em sua segunda fase,era responsável por um projeto voltado àinclusão digital. Um de seus grandes sonhos:desenvolver tecnologias e soluções quepermitissem integrar e incluir todo tipo depessoa à sociedade, possibilitando o plenousufruto da cidadania.

Benetton deixa a esposa Marcia e os filhosAlexandre e Rafaela.

4 Cad. CPqD Tecnologia, Campinas, v. 3, n. 1, p. 3-4, jan./jun. 2007

Prefácio

Apresentam-se, neste terceiro volume da revista Cadernos CPqD Tecnologia, seis novos artigosenvolvendo avanços tecnológicos e projetos recentes ou ainda em andamento no CPqD. A diversidade ea relevância dos temas tratados permitem ao leitor adquirir uma visão abrangente das atividades depesquisa e desenvolvimento no âmbito do CPqD.

O primeiro artigo, de Mobilon e colaboradores, descreve a implementação em hardware de um métodopara reconstrução de diagramas de olho baseado em técnicas de processamento digital de sinais. Asolução proposta resultou em um equipamento de baixo custo para monitoração da qualidade de sinaisem redes de comunicações ópticas.

No segundo artigo, Tronco e Mendes analisam a evolução da tecnologia ADSL2+, apontada hoje comolíder de mercado para soluções de banda larga, residenciais e corporativas, e adequada para serviços dotipo triple play, considerando as perspectivas técnica e mercadológica.

O terceiro artigo, de Santos e colaboradores, fornece uma análise da qualidade da transmissão de vozem redes Ad Hoc sem fio, considerando fatores como o codificador de voz utilizado, atraso, variação doatraso (jitter) e perda de pacotes. Apresentam-se, ainda, os resultados de testes de desempenho de umconjunto de algoritmos estudados.

No quarto artigo, Bonadia e colaboradores apresentam um estudo sobre a difusão de Tecnologias deInformação e Comunicação (TICs) no mercado brasileiro, almejando adquirir conhecimento sobre omercado e o comportamento do consumidor diante de um novo produto ou serviço.

No quinto artigo, Creado e Lopes propõem uma heurística que fornece funcionalidades de auto-tuningpara escalonadores de tarefas existentes em grades computacionais, clusters ou implementados emsistemas.

O sexto artigo, de Reina e colaboradores, apresenta os resultados de uma metodologia de segmentaçãode clientes, desenvolvida em parceria com a AES Eletropaulo. A proposta propicia a geração de novosconhecimentos e estimativas de mercado, com a definição de soluções, produtos e serviços adequados adiferentes segmentos.

Podemos observar um crescente interesse, por parte da Comunidade CPqD, pela submissão detrabalhos aos Cadernos. Isso torna nossa tarefa de avaliação e seleção mais cuidadosa e também maisestimulante. Agradeço, então, aos diversos membros do Fórum, pelo apoio no processo de revisão deartigos e de consolidação da qualidade e do interesse de nossa revista para a comunidade de tecnologiada informação.

João Marcos Travassos RomanoPresidente do Fórum de P&D do CPqD


Analisador de Diagrama de Olho:Desenvolvimento e protótipo de um

equipamento de baixo custo para monitoraçãoda qualidade do sinal óptico no Projeto GIGAEduardo Mobilon*, Miriam Regina Xavier de Barros, Fábio Donati Simões, Amauri Lopes**

Este artigo descreve o desenvolvimento de um equipamento de baixo custo para monitoração daqualidade de sinais em redes de comunicações ópticas. Trata-se da primeira implementação emhardware, de que temos conhecimento, de um método para reconstrução de diagramas de olho baseadoem técnicas de processamento digital de sinais. O Analisador de Diagrama de Olho desenvolvido permitea monitoração do desempenho das redes de comunicação por meio da estimação da taxa de erro de bit(BER) através de métodos estatísticos e cálculo do Fator-Q. Uma análise morfológica do diagrama deolho reconstruído também é proposta, a qual permite uma investigação qualitativa de efeitos quepenalizam o sistema de comunicação, tais como ruído de fase e de amplitude, além de distorçõescausadas por efeitos de propagação lineares e não-lineares. Um protótipo completo do equipamento foidesenvolvido e construído para análise de desempenho dos sinais ópticos da Rede Experimental de AltaVelocidade do Projeto GIGA.

Palavras-chave: Diagrama de olho. DSP. Comunicações ópticas. Sistemas WDM. Monitoração.

IntroduçãoA área temática de redes ópticas do ProjetoGIGA (SCARABUCCI et alli, 2004) tem porobjetivo o desenvolvimento de soluções quepossibilitem a evolução dos sistemas ópticos emdireção a um aumento das capacidades detráfego, de configuração dinâmica e do alcancegeográfico, de tal forma que as demandas deserviços possam ser atendidas de maneira maiseficiente e econômica.A estratégia utilizada para se elevar a capacidadede tráfego dos sistemas ópticos é o aumento dataxa de modulação e do número de canais WDM– tecnologia que permite a transmissãosimultânea de diferentes comprimentos de ondaem uma mesma fibra óptica. Porém, isso requermaior atenção às potenciais falhas na rede decomunicação, o que implicaria um grandenúmero de usuários sem conexão e,conseqüentemente, uma grande perda na receitafinanceira da operadora da rede.O aumento do alcance geográfico é obtidoatravés de várias técnicas, como o uso deamplificadores ópticos, de compensadores dedispersão, de formatos de modulação especiais ede códigos corretores de erros. Isso permite queos sinais se propaguem por longas distânciassem conversão para o domínio elétrico, o quecontribui para a redução do custo e acomplexidade dos sistemas de transmissão. Emcontrapartida, com o maior alcance geográficodos sistemas ópticos, o sinal não é processadonos nós intermediários, o que dificulta a

identificação de degradações ou falhas do sinal ea manutenção da qualidade dos serviços para ousuário final.A capacidade de configuração dinâmica dasredes ópticas permite o atendimento rápido dademanda de tráfego e possibilita a recuperaçãodo sinal ante as possíveis falhas na rede.Entretanto, como a configuração está baseadaem roteamento dos canais WDM por diferentescaminhos, a rede pode apresentar condições deoperação desfavoráveis para a qualidade depropagação do sinal óptico, causandointerrupções na transmissão.A evolução dos sistemas ópticos torna essencialo desenvolvimento de soluções para amonitoração da qualidade do sinal no domínioóptico. Através dessa monitoração, é possívelprever potenciais falhas decorrentes dedegradações na qualidade do sinal e evitar suasconseqüências danosas.Existem três tipos principais de limitações ópticasque causam degradações na qualidade do sinale, eventualmente, falhas na rede: ruído, distorçãoe flutuações temporais. Essas limitações podemser causadas por falha de equipamentos ou porefeitos na propagação pelo canal óptico. Asfalhas nos equipamentos incluem flutuações ouquedas do nível de potência do transmissor, dapotência de bombeio dos amplificadores ópticos,variações do comprimento de onda dotransmissor, entre outras. Os efeitos depropagação incluem ruído óptico do amplificador,dispersão cromática, dispersão do modo depolarização, distorções e interferências causadas

*Autor a quem a correspondência deve ser dirigida: [email protected]

**Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC).


Analisador de Diagrama de Olho: Desenvolvimento e protótipo de um equipamento de baixo custo paramonitoração da qualidade do sinal óptico no Projeto GIGA

por efeitos ópticos não-lineares, atraso no tempode chegada dos bits (jitter), entre outros.As técnicas de monitoração óptica que visamidentificar a causa e localizar as limitaçõesópticas mencionadas foram organizadas em trêscamadas (KILPER et alli, 2004).A primeira delas lida com a monitoração doscanais WDM, incluindo técnicas para aidentificação da presença dos canais, seuscomprimentos de onda, níveis de potência erelação sinal-ruído óptica. A camada 2 trata damonitoração da qualidade do canal óptico,incluindo técnicas para estatística de diagramade olho, Fator-Q, relação sinal-ruído elétrica edistorções. A camada 3 é responsável pelamonitoração de informações de protocolos dedados, incluindo medidas digitais como taxa deerro de bit (BER).Recentemente, uma solução para estimativa daBER foi proposta (ANDRÉ et alli, 2001) (HANIKet alli, 1999). Essa técnica de monitoraçãoconsiste na construção e análise de umhistograma de amplitude do sinal óptico, obtidoatravés do uso de um fotodetector PIN e de umosciloscópio digital.Neste trabalho, apresentamos a primeiraimplementação em hardware, de que temosconhecimento, de uma técnica de monitoraçãode camada 2 baseada em processamento digitalde sinais (MOUSTAKIDES et alli, 2002) (NOIRIEet alli., 2002) para reconstruir diagramas de olhode um sinal, a partir de amostras obtidas por umprocesso de subamostragem assíncrona. Atécnica permite a identificação de ruído,distorções e flutuações temporais dos pulsos dosinal analisado. Essa implementação resultou nodesenvolvimento e protótipo de um Analisador deDiagrama de Olho – um equipamento de baixocusto destinado à monitoração de redes decomunicações ópticas (MOBILON, BARROS &LOPES 2006). O desempenho desseequipamento foi analisado para diferentescondições de relação sinal-ruído óptica, atravésda comparação dos resultados das estimativasda taxa de erro dos diagramas de olhoreconstruídos e dos obtidos de forma síncrona,isto é, utilizando um osciloscópio digital deamostragem em operação convencional. Essesresultados foram, ainda, comparados com astaxas de erro efetivamente medidas por umequipamento medidor de BER comercial.A Seção 1 descreve o método matemático dereconstrução do diagrama de olho. O protótipo eo desenvolvimento do hardware sãoapresentados na Seção 2. A Seção 3 trata davalidação experimental dos algoritmos e doprotótipo do equipamento.

1 Técnica de reconstrução do diagrama deolho

Um diagrama de olho de um sinal digital de alta

freqüência pode ser obtido através da técnica deamostragem de tempo equivalente, utilizada nososciloscópios digitais de amostragem. Ela ébaseada no fato de que, em razão daperiodicidade do sinal analisado, um formato depulso e um diagrama de olho podem ser criadoscom amostras capturadas em diferentesperíodos do sinal analisado, dentro de uma dadajanela de tempo.Essa arquitetura pressupõe a existência de umcircuito de base de tempo de alta precisão paragerar atrasos de duração progressiva da ordemde picossegundos e com baixíssimo atraso notempo de chegada dos pulsos de clock (jitter)para controlar as aquisições do conversoranalógico-digital. Além disso, um circuito dedisparo (trigger) de alta freqüência é necessáriopara detectar as transições do sinal quando oosciloscópio é “rearmado” após o término decada conversão.O Analisador de Diagrama de Olho (ADO)desenvolvido é baseado em técnicas deprocessamento digital de sinais (Digital SignalProcessing – DSP) que são aplicadas a umconjunto de dados para a reconstrução de umdiagrama de olho. Amostras de um sinal digitalóptico de alta freqüência são capturadasutilizando uma freqüência de amostragem muitobaixa e totalmente descorrelacionada com a taxade bit do sinal analisado. O conjunto de dadosresultante desse processo de amostragemassíncrona, conforme Figura 1a, parece nãoconter nenhuma informação útil. Na verdade, seuconteúdo espectral contém informações defreqüências que podem ser utilizadas em umprocesso de sincronização e correção de fase decada ponto (amostra), o que leva à reconstruçãode um período completo de um diagrama deolho, conforme Figura 1b. O processo de amostragem assíncrona é umasolução de baixo custo, quando comparada comos osciloscópios digitais de amostragem, e aindaapresenta o benefício da transparência à taxa debit do sinal analisado. Essa transparênciadecorre da falta de necessidade de umarecuperação de relógio, o que, em muitos casos,exigiria a operação em uma dada taxa de bit fixa.Assim, é possível a monitoração do desempenhode uma rede óptica de comunicação semnenhum conhecimento prévio do protocolo ou dataxa de bit dos sinais transmitidos.A componente de freqüência utilizada para acorreção de fase das amostras é obtida atravésdo cálculo de um periodograma – um método deestimação espectral aplicado ao conjunto dedados obtidos por subamostragem assíncrona.Porém, o conjunto original de amostras precisaser primeiramente modificado de tal forma queuma componente de freqüência intensa possaser identificada no espectro obtido. Esta será afreqüência escolhida para o algoritmo desincronização (correção de fase) e reconstrução



do diagrama de olho.

(a)

(b)Figura 1 (a) Conjunto de dados obtidos por

subamostragem assíncrona de um sinal digitalóptico de alta freqüência e (b) seu correspondente

diagrama de olho reconstruído

Basicamente, a remoção do nível DC e aaplicação de uma função não-linear foram asmodificações utilizadas para este propósito.O periodograma, que é essencialmente umamédia do quadrado do módulo da transformadade Fourier discreta (Discrete Fourier Transform –DFT), é então calculado utilizando as seguintesexpressões:

12

1

1( ) ( )M

kk

P YM

ω ω−

=

= ∑ (1)

e1

0( ) [ ]

Lj m

km

Y y kL m e ωω−

−

=

= + ⋅∑ (2)

em que y[n] representa a seqüência de amostrasmodificada.Considerando-se que apenas a informação defreqüência é necessária, fatores de normalizaçãonão foram aplicados na estimação do espectrode potência obtido pelo periodograma, calculadopara cada um dos M blocos de L amostras de

uma dada seqüência. O periodograma de y[n] éapresentado na Figura 2. Após a modificação doconjunto original de amostras (obtidas de formaassíncrona), componentes de freqüência podemser claramente observadas e a mais intensa éescolhida para ser utilizada no processo desincronização e reconstrução do diagrama deolho.

Figura 2 Periodograma da seqüência modificaday[n] com componentes espectrais de freqüência

claramente visíveis

Para a reconstrução do diagrama de olho, umacorreção da posição de cada amostra naseqüência x[n] deve ser realizada. Isso pode serfeito por meio de um processo de sincronizaçãocom relação à informação de freqüência obtidapelo cálculo do periodograma, que corresponde auma versão da freqüência de bit comsobreposição espectral (alias), em decorrênciada violação do teorema de Nyquist no processode subamostragem (MOUSTAKIDES et alli,2002). A idéia é baseada no fato de que, para qualquerperíodo T e qualquer instante de tempo t, suarazão é dada por:

2

arg( )2

j tTt e

T

π

π= (3)

Desvios de fase acumulam-se com o tempo. Noentanto, considerando-se que eles são pequenoslocalmente, um período do diagrama de olhopode ser reconstruído a partir da seguinteseqüência, calculada utilizando uma janela detempo suficientemente pequena de 2K+1 pontos:

( ) [ ]bjkK

k KYn y n k e

ω

ω−

=−

= + ⋅∑ (4)

em que ωb representa a freqüência de bit comsobreposição espectral obtida pelo método doperiodograma.Agora, a partir de (3) e (4), as amostras daseqüência x[n] podem ter sua posição no tempo

Cad. CPqD Tecnologia, Campinas, v. 3, n. 1, p. 7-15, jan./jun. 2007 9


corrigida de acordo com os seguintes pares:

{ [ ], [ ]}t n x n comarg( [ ])[ ]

2Ynt n ωπ

= (5)

Em nossa implementação, um algoritmo eficientedo tipo quicksort foi utilizado para organizar aseqüência t[n] em ordem ascendente. Cada trocade posição efetuada em t[n] teve umacontrapartida em x[n], levando à reconstrução deum período completo do diagrama de olho.

2 Protótipo e desenvolvimento do hardwaredo Analisador de Diagrama de Olho

O equipamento ADO, baseado na técnicadescrita para a reconstrução do diagrama deolho, foi desenvolvido para uso em um sistemade monitoração do desempenho de uma redeóptica de comunicação. Algoritmos dedicadossão utilizados para a análise morfológica do sinale estimação da taxa de erro de bit através demétodos estatísticos e cálculo do Fator-Q,aplicados sobre o diagrama de olho recuperado(reconstruído), gerando parâmetros para aqualificação do desempenho da rede decomunicação.A Figura 3 mostra um diagrama de blocos doADO.

Figura 3 Diagrama de blocos do Analisador deDiagrama de Olho desenvolvido

O primeiro bloco realiza uma conversãooptoelétrica do sinal analisado e constitui aentrada de sinal óptico do equipamento. Umfotodetector de avalanche (Avalanche PhotoDetector – APD), juntamente com umamplificador de ganho variável (Variable GainAmplifier – VGA) de 10 GHz é utilizado para essafunção. O VGA escolhido incorpora detectores deRF que foram aproveitados para aimplementação de um circuito de controleautomático de ganho (Automatic Gain Control –AGC), que assegura uma tensão de saídaconstante dentro de uma faixa dinâmica de 15 dBpara a entrada óptica. A Figura 4 mostra umafoto da placa de interface óptica desenvolvida(optical interface board). O segundo bloco é o módulo de amostragem,responsável pela aquisição assíncrona deamostras do sinal digital de alta freqüência. Esseé o bloco mais crítico do equipamento.Conversores analógico-digitais comunsapresentam uma “janela de amostragem” comduração muito maior do que as transições de altafreqüência (tempos de subida e descida) do sinalanalisado. Em 10 Gbit/s, por exemplo, astransições duram 25 ps. Um módulo específico

para amostragem de sinais de microondas (até25 GHz) foi utilizado em nosso projeto paracapturar amostras do sinal digital de altavelocidade para a reconstrução do diagrama deolho. Esse dispositivo, cujo diagrama de blocos éapresentado na Figura 5, utiliza uma arquiteturaespecial de linha de transmissão não-linear quegera um pulso de alta velocidade para polarizarum diodo de amostragem. Então, umamplificador de carga cria uma forma de onda nasaída com formato de impulso Full Width at HalfMaximum (FWHM) com duração de 4 ns, cujaamplitude diferencial é diretamente proporcionalao sinal de RF amostrado.

Figura 4 Foto do módulo optical interface boarddo Analisador de Diagrama de Olho desenvolvido

Fonte: Folha de dados do módulo de amostragem daPicosecond Pulse Labs

Figura 5 Diagrama de blocos do módulo deamostragem

A entrada de disparo do módulo de amostragemdeve ser excitada por pulsos diferenciais ECL ouPECL com transições não maiores que 100 ps,para garantir baixo jitter. Adicionalmente, a saídaFWHM com forma de onda impulsiva deve serdigitalizada exatamente 7,2 ns após a aplicaçãodo pulso de disparo, por um conversor analógico-digital rápido com abertura de 500 ps, ou menos,para garantir baixo erro de amplitude. Um circuito especial de base de tempo foidesenvolvido utilizando uma linha de atrasointegrada para gerar o pulso de disparo para omódulo de amostragem e, 7,2 ns mais tarde, opulso de captura para o conversor analógico-digital. Para garantir as transições com duraçãomenor que 100 ps, um driver de silício-germânico(SiGe) foi utilizado para formatar os pulsos declock enviados ao módulo de amostragem.


Microwave Sampler

DSPNetwork

ManagementInterface

NetworkManagement

InterfaceSamplingSampling


Nesse estágio, técnicas especiais de layoutforam utilizadas para evitar a filtragem de altafreqüência e distorções que aumentariam ostempos de transição. A Figura 6 mostra umdetalhe da placa de disparo (strobe board) com odriver de SiGe e as linhas de transmissão comgeometria microstrip, que vão até o local ondeconectores especiais de RF do tipo SMP seriamsoldados. Esta é uma placa de quatro camadasconstruída em FR-4.

Figura 6 Detalhe do layout do módulo strobe board desenvolvido – no estágio de

excitação do módulo de amostragem

Um conversor analógico-digital rápido(105 MSPS) com resolução de 12 bits foiutilizado para digitalizar o pulso de saída domódulo de amostragem. Ele é montado na placade aquisição, que também incorpora umamemória First In First Out (FIFO) capaz dearmazenar mais de 200 mil amostras. A Figura 7mostra fotos das placas de disparo do módulo deamostragem (strobe board) no lado direito(acima) e de aquisição (acquisition board) nolado esquerdo (abaixo). O módulo deamostragem é montado no meio das placas.

Figura 7 Foto dos módulos strobe board (direita eacima) e acquisition board (esquerda e abaixo) do

Analisador de Diagrama de Olho desenvolvido

O terceiro bloco principal do ADO, a placa deprocessamento digital de sinais (DSP board), éresponsável pela reconstrução do diagrama deolho, pela análise morfológica e pela estimaçãoda taxa de erro de bit do sinal analisado atravésde algoritmos especiais implementados em umsoftware (firmware) executado em umprocessador digital de sinais de alto desempenhoda Texas Instruments – TMS320F2812. AFigura 8 apresenta uma foto da placa deprocessamento digital de sinais, que é montadasobre a placa de aquisição. Ela foi desenvolvidautilizando uma estrutura de seis camadas emFR-4.

Figura 8 Foto do módulo DSP board doAnalisador de Diagrama de Olho desenvolvido

A Figura 9 mostra a placa de processamentodigital de sinais montada sobre a placa deaquisição e o módulo de amostragem já soldadoe conectado na placa de disparo. Esse conjuntocorresponde aos dois blocos principais doequipamento – os módulos de amostragem e deprocessamento digital de sinais.

Figura 9 Foto do conjunto dos blocos principaisdo Analisador de Diagrama de Olho desenvolvido– os módulos de amostragem e de processamento

digital de sinais

Finalmente, o último bloco conecta oequipamento a um sistema de gerência de redepor meio de uma interface padrão Ethernet.Existe, ainda, uma opção de conexão local,através de uma interface RS-232C. Ummicrocontrolador com arquitetura padrão 8051 foiutilizado, juntamente com um processador deprotocolo com pilha TCP/IP, no projeto e naconstrução da placa de interface de gerência(management interface board), conformeFigura 10.



Figura 10 Foto do módulo management interfaceboard do Analisador de Diagrama de Olho

desenvolvido

A Figura 11 mostra fotos do protótipo completo

do ADO, já acondicionado em uma caixa paraarmário de 19 polegadas.Um software de visualização foi desenvolvido emC++ Builder, criando uma interface gráfica deusuário (Graphical User Interface – GUI) quepermite operações de gerência e supervisão darede utilizando o ADO. A tela principal dosoftware é apresentada na Figura 12. Pode-seobservar um diagrama de olho reconstruído,juntamente com informações sobre a estatísticado sinal analisado, como o Fator-Q, a taxa deerro de bit (BER) e a potência óptica de entrada.Há duas barras de rolagem que permitem aalteração da amplitude do diagrama, bem comoum deslocamento horizontal para observação deseu ponto de cruzamento.

Figura 11 Fotos do protótipo completo do Analisador de Diagrama de Olho acondicionado em uma caixa para armário de 19 polegadas

Figura 12 Tela principal do software de visualização que opera em conjunto com o Analisador de Diagrama de Olho



3 Validação experimental dos algoritmos edo protótipo do Analisador de Diagramade Olho

O desempenho do ADO foi verificado através doarranjo experimental mostrado na Figura 13.Um analisador SDH gerando um sinal ópticoPRBS de 2,488 Gbit/s foi utilizado como medidorda taxa de erro. O amplificador óptico número 1compensa as perdas de inserção doscomponentes ópticos passivos. O número 2 éresponsável pela geração de ruído de emissãoespontânea amplificada (Amplified SpontaneousEmission – ASE), que é somado ao sinal desaída do primeiro amplificador. Controlando-se apotência de saída do amplificador 2, é possívelobter a variação da relação sinal-ruído óptica e,dessa forma, a geração de diagramas de olhocom e sem ruído. Dois atenuadores ópticos, A1 eA2, garantem um nível de potência ópticaconstante nas entradas do medidor da taxa deerro, de um osciloscópio digital de amostragem(DCA) e do Analisador de Diagrama de Olho. Afreqüência de amostragem utilizada no ADO foideterminada empiricamente e situa-se ao redorde 2 MHz, apesar de que valores ainda menorescomo 20 kHz poderiam ser utilizados (MOBILON,BARROS & LOPES 2005).

Figura 13 Arranjo experimental utilizado para avalidação dos algoritmos e do protótipo do

Analisador de Diagrama de Olho

O conjunto de dados obtido foi inicialmenteprocessado em um computador. Então, osalgoritmos desenvolvidos em Matlab foramreescritos em ANSI-C e programados no DSP. Otempo de aquisição e processamento do ADO éda ordem de 4 segundos, sendo que 75% dessetempo é consumido pelo algoritmo de ordenação,que rearranja as seqüências t[n] e x[n] paracorrigir a posição das amostras obtidas e, assim,reconstruir um período do diagrama de olho.A taxa de erro de bit (BER) é estimada pelo ADO(e também pelo osciloscópio digital deamostragem) através do cálculo do Fator-Q, deacordo com a seguinte equação:

1 0 ,1 0

Qµ µσ σ

−=

+(6)

em que µi e σi correspondem à média e aodesvio padrão das distribuições de bits 1 (i=1) ebits 0 (i=0), considerando-se uma janela de milamostras no meio do diagrama de olho(correspondendo idealmente ao melhor instantede amostragem do circuito de decisão de umreceptor digital). Essa janela de mil pontos éobtida a partir do diagrama de olho síncrono(capturado pelo osciloscópio digital deamostragem) e do diagrama de olho reconstruídopelo ADO. Então, a BER pode ser obtida a partirda seguinte expressão:

2

2

,2

Q

eBERQ π

−

= (7)

A Figura 14 apresenta os valores da BERestimada pelo ADO e pelo osciloscópio digital deamostragem, juntamente com valoresefetivamente medidos pelo medidor da taxa deerro, em função da relação sinal-ruído óptica.

Figura 14 Taxas de erro estimadas e medidas paradiferentes diagramas de olho, em função da

relação sinal-ruído óptica

Os resultados mostram uma excelentecorrespondência entre os valores de BERestimados pelo ADO (a partir de diagramas deolho reconstruídos) em relação aos obtidos peloosciloscópio digital de amostragem (a partir dediagramas de olho obtidos de forma síncrona,utilizando a técnica de amostragem de tempoequivalente). O gráfico mostra uma ligeiradiscrepância entre os valores de BER estimadose os efetivamente medidos pelo medidor da taxade erro. Isso pode ser explicado considerando-seo fato de que o medidor de BER utilizadoapresenta um limiar de decisão fixo, estabelecidono valor médio da amplitude do bit, ao passo quea estimativa de BER através do cálculo do Fator-Q utiliza um limiar de decisão ótimo que, nestecaso, estará ligeiramente abaixo do anterior, emfunção da presença de ruído óptico (quepredomina sobre o bit 1). É por essa razão que o


6 7 8 9 10 11 12 13 14 152018

16

14

12

10

8

6

4

-log

(BER

)

OSNR (dB)

Measured BER Synchronous Eye Reconstructed Eye

Synchronous Reconstructed

6 7 8 9 10 11 12 13 14 152018

16

14

12

10

8

6

4

-log

(BER

)

OSNR (dB)

Measured BER Synchronous Eye Reconstructed Eye

Synchronous Reconstructed

BERMeter

1 30%

-15 dBm

OSA

2 70%

10%

90%

A1

A2

50%

50%

-5 dBm

DCA0 dBm

Eye DiagramAnalyzer

EDA

BERMeter

1 30%

-15 dBm

OSA

2 70%

10%

90%

A1A1A1

A2A2A2

50%

50%

-5 dBm

DCA0 dBm

Eye DiagramAnalyzer

EDA


instrumento indica uma BER um pouco maiorque a estimada pelo ADO e pelo osciloscópiodigital de amostragem. A estimação da taxa de erro de bit pode serainda mais aprimorada através de um ajuste decurvas que utiliza uma mistura de gaussianas,por meio de um algoritmo específico demaximização, como recentemente reportado(MOUSTAKIDES et alli, 2002) (NOIRIE et alli,2002). Um trabalho em andamento concentra-se noestudo e na implementação de uma análisemorfológica do diagrama de olho recuperado(reconstruído), com o objetivo de inferir possíveiscausas para a degradação de um dado sistemade comunicação (MOBILON, BARROS &LOPES, 2006a). Dessa forma, o ADO seria capaz de detectar, porexemplo, distorções geradas por algum efeitoóptico linear ou não-linear, ruído ASE acumuladopor amplificações ópticas sucessivas, desviosnos tempos de chegada dos pulsos (jitter) eoutros efeitos prejudiciais relacionados à formade onda (morfologia) do pulso. Isso é possívelporque o diagrama de olho reconstruído mantéma mesma forma de onda do pulso do sinalamostrado.Simulações computacionais foram realizadaspara verificar as distorções morfológicas de umdiagrama de olho penalizado por alguns efeitosópticos lineares e não-lineares, além do próprioruído elétrico do receptor, conforme Figura 15. Oprimeiro (a) corresponde ao diagrama de olho dereferência, que é transmitido por um enlace decomunicação óptica simulado. O segundo (b)apresenta os efeitos da atenuação excessiva e aconseqüente baixa relação sinal-ruído elétrica noreceptor óptico. O terceiro diagrama (c)apresenta mais ruído nos traços correspondentesao bit 1, o que evidencia uma baixa relação sinal-ruído óptica (resultante, por exemplo, do acúmulode ruído ASE nas amplificações ópticassucessivas). O quarto (d) é distorcido peladispersão cromática, enquanto o quinto (e)resulta da dispersão do modo de polarização(Polarization Mode Dispersion – PMD).Finalmente, o último diagrama (f) é um exemplode distorção causada por efeitos não-lineares,como a automodulação de fase (Self PhaseModulation – SPM).Uma primeira abordagem para o ADO realizaruma análise morfológica dos diagramas de olhoé seu tratamento na forma de imagens, as quaisseriam então comparadas com padrõespreviamente armazenados, cada qualcorrespondendo a um diagrama de olhodistorcido por um efeito conhecido. No entanto,não é possível o estabelecimento de uma relaçãobiunívoca entre a forma de um diagrama de olhoe um dado efeito de propagação. Essa questãoainda está sob investigação.

Figura 15 Diagramas de olho de um mesmo sinal(a), sob efeito de (b) baixa SNR, (c) baixa OSNR,

(d) dispersão cromática, (e) PMD e (f) efeitos não-lineares, gerados por simulação computacional

Conclusão

Este artigo apresentou o desenvolvimento e osdetalhes de construção do protótipo de umequipamento Analisador de Diagrama de Olho debaixo custo. Trata-se da primeira implementaçãoem hardware, de que temos conhecimento, deum método para a reconstrução de diagramas deolho baseado em técnicas de processamentodigital de sinais. Ele pode ser uma poderosa ferramenta paramonitoração óptica, qualificando o desempenhoda rede de comunicação através da estimaçãoda taxa de erro de bit (BER) e da análisemorfológica dos pulsos transmitidos. Seudesempenho foi verificado comparando-se astaxas de erro estimadas e diretamente medidaspara diferentes valores de relação sinal-ruídoóptica.O protótipo foi construído para análise dedesempenho da Rede Experimental de AltaVelocidade do Projeto GIGA.

Referências

ANDRÉ, P. S. B. et alli. Optical performancemonitor based on asynchronous detection. In:


(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)


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KILPER, D. C. et alli. Optical performancemonitoring. Journal of Lightwave Technology,v. 22, n. 1, p. 294-304, jan. 2004.

MOBILON, E.; BARROS, M. R. X.; LOPES, A.Experimental verification of an eye diagramreconstruction technique based on asynchronousundersampling. In: INTERNATIONALMICROWAVE AND OPTOELECTRONICSCONFERENCE – IMOC, 2005.

MOBILON, E.; BARROS, M. R. X.; LOPES, A.Development of a low cost eye diagram analyzerfor optical network performance monitoring basedon Q-Factor BER estimation. In: 49th IEEEMIDWEST SYMPOSIUM ON CIRCUITS ANDSYSTEMS – MWSCAS, 2006.

MOBILON, E.; BARROS, M. R. X.; LOPES, A.Low cost eye diagram reconstruction andmorphological analysis for optical networkperformance monitoring using digital signalprocessing techniques. In: IEEEINTERNATIONAL TELECOMMUNICATIONSSYMPOSIUM – ITS, 2006a.

MOUSTAKIDES, G. et alli. Eye diagramreconstruction using asynchronous imperfectsampling, application to BER estimation for fiber-optic communication systems. In: EUROPEANSIGNAL PROCESSING CONFERENCE –EUSIPCO, 2002.

NOIRIE, L. et alli. New transparent opticalmonitoring of the eye and BER usingasynchronous under-sampling of the signal. In:EUROPEAN CONFERENCE ON OPTICALCOMMUNICATIONS – ECOC, 2002.

SCARABUCCI, R. R. et alli. GIGA Project: ABrazilian high-speed optical network testbed. In:EUROPEAN CONFERENCE ON OPTICALCOMMUNICATIONS – ECOC, 2004.

Abstract

This paper describes the development of low cost equipment for signal quality monitoring in opticalcommunication networks. To our knowledge, it is the first hardware implementation of a method for eyediagram reconstruction based on digital signal processing techniques. This eye diagram analyzerequipment allows the performance monitoring of the communication networks by means of bit error rate(BER) estimation through statistical methods and Q-Factor calculation. A morphological analysis of thereconstructed eye diagram is also proposed, which allows a qualitative investigation of impairing effectsthat degrade the communication system, such as phase and amplitude noise, besides distortions causedby linear and non-linear propagating effects. A complete prototype was developed and assembled foroptical signal performance analysis in the experimental high-speed network testbed of the Brazilian GIGAProject.

Key words: Eye diagram. DSP. Optical communications. WDM systems. Performance monitoring.


VDSL2: Uma nova tendência para redes deacesso em banda larga

Tania Regina Tronco*, José Manoel Duarte Mendes

Atualmente, a tecnologia ADSL2+, adequada para serviços do tipo triple play, lidera o mercado desoluções em banda larga residenciais e corporativas. Entretanto, os fabricantes já estão desenvolvendo atecnologia VDSL2, compatível com todo o legado DSL, cujas altas taxas possibilitam o aprovisionamentode serviços avançados tais como múltiplos canais de TV de alta definição (HDTV) sobre a infra-estruturade cobre existente. Embora o acesso baseado em fibra na casa do assinante ofereça taxa e custo demanutenção mais atrativos, essa solução ainda não é viável economicamente, pois algumas operadoraspossuem uma ampla infra-estrutura de cobre instalada.

Palavras-chave: xDSL. ADSL2/2+. VDSL2. Acesso à Internet. Acesso em banda larga.

Introdução

Atualmente, os fabricantes de equipamentos eprovedores de serviços de telecomunicaçõesestão testando soluções para redes de acessoque atendam à demanda de serviços do tipotriple play, ou seja, serviço de voz, dados e vídeosimultaneamente. A demanda por banda noacesso vem aumentando de forma significativa.A Figura 1 ilustra a necessidade de banda paravários tipos de aplicações.

Fonte: Light Reading, 2006

Figura 1 Demanda de tráfego por aplicação

A Figura 2 ilustra as instalações de acessoprevistas para atender à crescente demanda detráfego dos usuários residenciais.

Nesse tipo de instalação, tudo é digital, integradoe baseado em tecnologia de pacotes. Alémdisso, por meio de uma única entrada (um únicoprovedor), todos os tipos de serviço podem serofertados. A Tabela 1 ilustra a demanda detráfego em Mbit/s prevista para serviços do tipomultiplay.

Fonte: Light Reading, 2006

Figura 2 Instalações residenciais do futuro

Tabela 1 Demanda futura de tráfego

Aplicação Taxa requerida

Navegação Web 5 Mbit/s

Telefones 0,1 Mbit/s

Jogos 1 bit

Controle eletrodomésticos 2 Mbit/s

2 canais de vídeo digitalMPEG

10 Mbit/s

2 canais de videoconferência 2 Mbit/s

TV de alta definição (HDTV) 19,2 Mbit/s

Total 39,3 Mbit/s

Para atender a essa demanda, diversastecnologias de acesso estão sendo propostas,tais como: VDSL2, PON e Ethernet. Astecnologias de acesso mais relevantesatualmente são: ADSL2/2+, VDSL2, PassiveOptical Network (PON), Cabo, Wi-Fi/WiMAX eEthernet. A escolha por uma delas depende devários fatores, como, por exemplo, rede de cobreinstalada, possibilidade de instalação de fibras,etc. A tecnologia xDSL ainda é bastante atrativapara empresas operadoras que possuem umaampla planta de cobre instalada e será descrita aseguir em termos de funcionamento, tipos,



VDSL2: Uma nova tendência para redes de acesso em banda larga

padronização, vantagens e desvantagens.

1 xDSL

As redes de acesso baseadas em pares de cobrecomeçaram a ser instaladas há mais de umséculo e têm se prestado muito bem paraatender às necessidades da rede de telefonia.Entretanto, com o crescimento da Internet, essasredes têm evoluído para suportar a comunicaçãode dados. Nesse novo cenário, nasceu atecnologia Digital Subscriber Line (DSL) paratransportar dados em alta velocidade e telefoniasobre pares de cobre. Isso é feito inserindo-se aparte de dados no espectro de freqüências quenão é utilizado para voz, ou seja, freqüênciasmaiores que 4 kHz, conforme Figura 3.

Fonte: Aware, 2004

Figura 3 Espectro de freqüências do ADSL

No entanto, essa tecnologia não permite atingirlongas distâncias. A distância típica entre aresidência e a operadora é de 2 km. Quando osinal chega à primeira central de comutação, aparte de voz é separada dos dados e enviadapara a rede de telefonia, ao passo que os dadossão enviados para a rede de dados Internet.Atualmente, há três tipos de DSL: o simétrico,que transmite a mesma taxa de bits tanto nosentido usuário-rede (upstream) quanto nosentido rede-usuário (downstream); oassimétrico, que transmite a taxa downstreammaior que a taxa upstream; e o simétrico eassimétrico, que pode transmitir nos modossimétrico e assimétrico. Exemplos desses tiposde DSL são:DSL simétrico:• High Data Rate Digital Subscriber Line

(HDSL);• Symmetric Digital Subscriber Line (SDSL);• Symmetric High Bit Rate Digital Subscriber

Line (SHDSL).DSL assimétrico:• Asymmetric Digital Subscriber Line (ADSL);• Asymmetric Digital Subscriber Line 2

(ADSL2);• Asymmetric Digital Subscriber Line 2+

(ADSL2+);• Asymmetric Digital Subscriber Line 2++

(ADSL2++).DSL simétrico e assimétrico:• Very High Bit Rate Digital Subscriber Line

(VDSL).O primeiro tipo de DSL surgiu em 1984 e

possibilitava o transporte de 144 kbit/s (2 canaisde 64 kbit/s e um canal de 16 kbit/s,simultaneamente). O HDSL ou DSL de alta taxasurgiu em 1994 oferecendo até 2 Mbit/ssimétrico, uma alternativa ao E1 do padrão demultiplexação europeu com taxa de 2 Mbit/s.Várias outras formas de DSL foramdesenvolvidas para tornar os serviçoscompetitivos nessa tecnologia. Em 1999, o ITU-T(ITU Telecommunication Standardization Sector)padronizou o ADSL. Os padrões ITU-T paraADSL mais conhecidos são o G.Lite (G.992.2) eo G.DMT (G.992.1). O ADSL provê até 8 Mbit/sde taxa downstream e 1 Mbit/s de upstream. Em2002, o ITU-T padronizou o ADSL2+ e o VDSL e,atualmente, o ADSL2+ possibilita taxasdownstream de até 24 Mbit/s e upstream de até3,5 Mbit/s. O ADSL2++ provê 50 Mbit/sdownstream e o VDSL2 até 100 Mbit/s simétrico.

1.1 DSL simétrico

O HDSL possibilita comunicação simétrica à taxade 1,544 Mbit/s, utilizando dois pares de cobre eà taxa de 2,048 Mbit/s, com três pares de cobre.Atinge distâncias de até 4 km. O SDSL é uma versão do HDSL que opera nasmesmas taxas, mas requer apenas um parmetálico, atingindo distâncias máximas de3,4 km.O G.SHDSL é a mais nova versão da tecnologiaSDSL e suporta taxas upstream e downstreamde até 2,3 Mbit/s, podendo atingir distâncias deaté 6,6 km.

1.2 DSL assimétrico

A tecnologia DSL somente cresceu e seexpandiu com o desenvolvimento do ADSL, queatende às necessidades dos usuários tanto emtermos de custo quanto em termos de bandapara Web browsing. A popularidade e apadronização do ADSL têm contribuído para aqueda dos custos e o conseqüente aumento donúmero de usuários: de 18 milhões em 2001para 110 milhões em 2004 (83% de crescimentoao ano). A Figura 4 ilustra a evolução dos sistemas DSL.

Fonte: EFM, 2006

Figura 4 Evolução do DSL

O ADSL utiliza duas faixas de freqüênciaseparadas, uma para comunicação upstream eoutra para comunicação downstream. No ADSL-padrão, a faixa de 25,875 kHz até 138 kHz é



usada para comunicação upstream, ao passoque a faixa de 138 kHz até 1,104 kHz é usadapara comunicação downstream. O sinal de vozna Public Switched Telephony Network (PSTN)fica na faixa de 0 a 4 kHz e é separado da partede dados por meio de um dispositivodenominado splitter. A Figura 5 ilustra adistribuição de freqüências. Cada faixa de freqüência é subdividida emcanais com freqüência de 4,3125 kHz. Durante afase de inicialização, o modem ADSL executaseqüências de testes para verificar e selecionaros canais que possuem relação sinal/ruídoadequada. A utilização de um número reduzidode canais, caso haja muito ruído na linha, resultana redução da vazão (throughput) da conexãoADSL. O modem ADSL agrega e multiplexa os canaisupstream, downstream e voz em blocos e insereum código corretor de erro em cada bloco. Acapacidade de cada canal depende do métodode modulação utilizado: Carrier-lessAmplitude/Phase (CAP) ou Discrete MultiTone(DMT). A modulação DMT é uma técnica demodulação multiportadoras, na qual os dadossão coletados e distribuídos sobre uma grandequantidade de portadoras, cada uma utilizandoum tipo de modulação analógica QuadratureAmplitude Modulation (QAM). Os canais sãocriados utilizando técnicas digitais conhecidascomo Discrete Fast-Fourier Transform (DFT).

Fonte: Aware, 2004

Figura 5 Plano de freqüências do ADSL

A modulação CAP é um outro tipo de modulação,na qual os dados modulam somente umaportadora, que depois é transmitida na linhatelefônica. Antes da transmissão, a portadora ésuprimida e reconstruída na recepção. A Figura 6ilustra o esquema de modulação DMT paraADSL2 e ADSL2+.

Fonte: Aware, 2004

Figura 6 Evolução do DSLNo ADSL2, são utilizados 256 tons de modulação

DMT, sendo a máxima freqüência downstream1,1 MHz. No ADSL2+, são utilizados 512 tons e amáxima freqüência downstream é 2,2 MHz. ATabela 2 ilustra os padrões ADSL:a) ADSL (G.DMT) – opera com transmissões

assimétricas, com velocidade downstreamque varia de 32 kbit/s até 8 Mbit/s (emmúltiplos de 32 kbit/s) e upstream de32 kbit/s até 1 Mbit/s (em múltiplos de 32kbit/s) para o backbone da rede, atingindodistâncias de até 6 km. Utiliza a modulaçãoDMT.

b) ADSL (G.Lite) – é uma variação lite doADSL, oferece capacidade máxima dedownload de 1,536 Mbit/s, muito menor queo full rate ADSL e taxa máxima de upstreamde 512 kbit/s (em múltiplos inteiros de32 kbit/s). Esse padrão é out of the box, semsplitter – o padrão apropriado para PCs, ouseja, de fácil instalação na casa do usuário.

c) ADSL2 (G.DMT.bis e G.Lite.bis) – estepadrão quase dobra (bis) a taxadownstream e melhora o alcance do ADSL-padrão em até 200 metros. Esse resultado éobtido por meio de modulação maiseficiente, redução do overhead do quadro,alto ganho de codificação, algoritmos deprocessamento de sinal sofisticados emelhorias na inicialização. Além disso,possui as funções de power-saving standby,que reduz o consumo de energia eadaptação dinâmica de taxa. Os Anexos J eM deslocam a freqüência divisória dasbandas upstream/downstream de 138 kHzpara 276 kHz a fim de aumentar a taxaupstream. Além disso, a taxa upstream podeser aumentada em mais 256 kbit/s se abanda usada para voz for alocada para oADSL. O Anexo L é também conhecidocomo RE-ADSL2, em que RE indica ReachExtended, ou seja, o alcance estendido.Nesse caso, a potência das freqüênciasbaixas é aumentada para ampliar o alcancedo sinal em até 7 km. A máxima freqüênciasuperior é reduzida para 552 kHz a fim demanter a potência total equivalente à doADSL-padrão. Para utilização dessafuncionalidade são necessários testes daslinhas, pois a potência adicional nas baixasfreqüências pode causar o efeito indesejávelde linha cruzada.

d) ADSL2+ – é compatível com o ADSL e oADSL2, e eleva a taxa downstream para24 Mbit/s.

e) ADSL2++ – um modo opcional quequadruplica a taxa do ADSL para 50 Mbit/s(ainda em padronização) e aumenta amáxima freqüência downstream para3,75 MHz.



Tabela 2 Padrões ADSL

Família

ADSL

ADSL (G.DMT)

ADSL Lite (G.Lite)

Padrão

ANSI T1.413-1998 Issue2

ITU G.992.1

ITU G.992.2

Taxa downstream

8 Mbit/s

8 Mbit/s

1,5 Mbit/s

Taxa upstream

1,0 Mbit/s

1,0 Mbit/s

0,5 Mbit/s

ADSL2

ADSL2

RE-ADSL2

ADSL2+

RE-ADSL2+

ADSL2+

ADSL2++

ITU G.992.3/4

ITU G.992.3/4 Anexo J

ITU G.992.3/4 Anexo L

ITU G.992.5

ITU G.992.5 Anexo L [

ITU G.992.5 Anexo M

Em padronização

12 Mbit/s

12 Mbit/s

5 Mbit/s

24 Mbit/s

24 Mbit/s

24 Mbit/s

50 Mbit/s

1,0 Mbit/s

3,5 Mbit/s

0,8 Mbit/s

1,0 Mbit/s

1,0 Mbit/s

3,5 Mbit/s

A Figura 7 compara o desempenho do ADSL-padrão com o RE-ADSL2.

Fonte: Aware, 2004

Figura 7 Desempenho do RE-ADSL2

Nesse caso de teste, o RE-ADSL2 estende oalcance de um serviço de 768 kbit/s de 1 km(3.000 pés) para 6 km (19.000 pés). Isso resultaem um aumento da área de cobertura deaproximadamente 37%.A Figura 8 ilustra o desempenho dos padrõesADSL, ADSL2 e anexos para várioscomprimentos de loop. O ADSL2, ADSL2+ e RE-ADSL2, quando comparados com o ADSL-padrão, propiciam um aumento significativo detaxa e alcance.

Fonte: Aware, 2004

Figura 8 Desempenho dos padrões ADSL

1.3 DSL simétrico e assimétrico

A tecnologia VDSL (atualmente denominadaVDSL1) é considerada uma versão mais rápidado ADSL, operando com transmissõesassimétricas ou simétricas com taxasdownstream de até 52 Mbit/s e upstream de até6 Mbit/s para conexões assimétricas, e até26 Mbit/s para conexões simétricas, dependendodas distâncias (300 m a 1,5 km). O VDSL pode ser visto, de forma simplificada,como uma evolução da tecnologia ADSL, sendoa que apresenta a mais alta taxa de transmissãoentre as tecnologias da família xDSL.Como outras tecnologias xDSL existentes, aVDSL oferece acesso de alta velocidade àInternet, bem como serviço de voz. Entretanto,como a tecnologia VDSL fornece bandas muitomaiores que as tecnologias xDSL estabelecidas,ela pode prover acesso à Internet comvelocidades ainda mais altas, mais canais de vozsimultâneos e também vídeo digital codificado. Oserviço de vídeo consiste tipicamente demúltiplos canais codificados em MPEG,requerendo taxas de 6 a 8 Mbit/s paraseqüências com movimentos rápidos e boaqualidade de imagem. Pelo menos dois canaisde vídeo simultâneos são necessários paracompetir com os serviços de vídeo sob demanda,oferecidos pelas operadoras de TV a cabo. Essepacote de serviços requer banda para VDSLassimétrico de 13 Mbit/s downstream, no mínimo,e 1 Mbit/s upstream.A tecnologia VDSL pode ser simétrica ouassimétrica. Para aplicações assimétricas, amáxima taxa downstream considerada é emtorno de 51 a 55 Mbit/s sobre linhas de até300 m. Taxas em torno de 13 Mbit/s podem seratingidas para linhas de até 1.500 m. Para taxasupstream, valores típicos estão em torno de 1,6 a2,3 Mbit/s. Ambos os canais downstream eupstream são separados em freqüência dasfaixas utilizadas para telefonia, permitindo aosprovedores de serviços sobreporem VDSL aos



serviços já existentes.Os serviços assimétricos incluem TV digital,vídeo sob demanda, acesso à Internet de altavelocidade, ensino a distância, telemedicina eoutros. Esses serviços têm por característicauma alta taxa downstream e uma taxa upstreammenor, caracterizando a assimetria.Por exemplo, HDTV requer 18 Mbit/s para atransmissão do conteúdo de vídeo pelo canaldownstream, ao passo que, no sentido upstream,é da ordem de kbit/s, caracterizado basicamentepela sinalização, como mudança de canal,escolha de programa, etc.A tecnologia VDSL simétrica oferece acesso parapequenas e médias empresas a aplicações dedados de alta velocidade, videoconferência,teleconsultoria, etc. Pode ser utilizada paraconectar redes corporativas ou mesmo substituiracessos T1 (E1), a taxas NxT1.Os esforços de padronização do VDSL1 tiveraminício em 1995 e, em 1997, quando um grupo deoperadoras pertencentes à organização Full-Service Access Network especificou os requisitosfim-a-fim do VDSL. Entretanto, esse processo foidificultado pela discordância na escolha de duastecnologias de modulação concorrentes:• a modulação CAP, que utiliza somente uma

portadora;• a modulação DMT, que utiliza múltiplas

portadoras.Dessa maneira, muitos esforços foramdirecionados para a padronização do ADSL2 edo ADSL2+, e o VDSL1 permaneceu emsegundo plano. Com isso, implementaçõesproprietárias do VDSL-CAP e VDSL-DMT foramdesenvolvidas e vendidas em volumes limitadosa pequenos nichos de mercado. Em 2003, osgrandes fornecedores de ADSL já suportavamDMT, que facilitava a interoperabilidade e acompatibilidade com o ADSL existente. Nesseperíodo, o IEEE também iniciou o processo depadronização da Ethernet sobre VDSL comoEthernet in the First Mile (EFM), definida nopadrão IEEE 802.3ah. Vários testes foramexecutados para selecionar uma modulação parao padrão (CAP ou DMT). Os resultados dostestes indicaram a modulação DMT como a demelhor desempenho. Também foi decidido quetoda evolução do VDSL1 deveria ser baseada emDMT, sendo que um novo padrão, o VDSL2deveria ser definido. O escopo do VDSL2 é mais

amplo e engloba a melhoria no desempenho afim de atingir maiores distâncias, como umaevolução do ADSL2+, e também em curtasdistâncias, como uma evolução do VDSL1. Oespectro de freqüências do VDSL1 é de 138 kHzaté 12 Mhz, ao passo que o do VDSL2 é de25 kHz até 30 MHz. A utilização de um rangemaior em baixas freqüências possibilita amelhoria no desempenho em longas distâncias(semelhante ao ADSL), ao passo que a utilizaçãode um range maior em freqüências altas (12 MHza 30 MHz) possibilita a melhoria de desempenhoem curtas distâncias. A primeira versão dopadrão ITU-T de VDSL2 surgiu em janeiro de2004 na recomendação G.993.2. Esse padrão ébaseado em VDSL1-DMT e em ADSL2/ADSL2+,ou seja, é compatível em termos de espectrocom o legado ADSL e VDSL. O espectro datecnologia VDSL utiliza múltiplas faixas defreqüência para transmissão downstream eupstream, conforme Figura 9. Nessa figura, oplano de freqüências 997 refere-se ao VDSL1simétrico e o 998 refere-se ao VDSL1assimétrico. As operadoras devem selecionar umdeles, pois as bandas upstream e downstream sesuperpõem. A capacidade de transmissãodepende da escolha do plano de freqüências,conforme Tabela 3.

Tabela 3 Taxas do VDSL1

Alcance 200 m 500 m 1 km

Plano997

Downstream

Upstream

35 Mbit/s

35 Mbit/s

30 Mbit/s

25 Mbit/s

20 Mbit/s

8 Mbit/s

Plano998

Downstream 45 Mbit/s 40 Mbit/s 25 Mbit/s

Upstream 20 Mbit/s 15 Mbit/s 4 Mbit/s

O novo padrão VDSL2 oferece taxas de até100 Mbit/s para o espectro de 12 MHz e até200 Mbit/s usando freqüências acima de 12 MHz.De acordo com o padrão ITU-T, freqüências até30 MHz podem ser utilizadas. A Figura 10 ilustra uma comparação dedesempenho entre VDSL2, VDSL1 e ADSL2+para taxas downstream. O VDSL2 utilizamodulação DMT e 4.096 tons espaçados de4 kHz e 8 kHz. Cada tom pode ser utilizado paraupstream ou downstream. Entretanto, o padrãodefine oito diferentes perfis, conforme Tabela 4.

Tabela 4 Perfis do VDSL2



Fonte: Ericsson Review, 2006

Figura 9 Plano de freqüências para o VDSL1 e o VDSL2

Figura 10 Comparação entre VDSL2, VDSL1 e ADSL2+

A Figura 11 ilustra o perfil 30a (30 MHz de faixa e8,625 kHz de espaçamento entre tons).O perfil 8x é adequado para serviços triple playresidenciais, pois tem longo alcance (até2.400 m); o perfil 12x é adequado ao setorcorporativo (negócios) para serviços comsimetria de taxa, altas taxas upstream e multiplay(games, vídeo, dados e voz). Já o perfil 17aoferece taxas de 80/20 Mbit/s em distâncias de150 a 300 metros. Finalmente, o perfil 30apossibilita 100 Mbit/s simétricos em curtasdistâncias (menores que 150 metros). É

adequado para aplicações dentro de edifícios.A Figura 12 ilustra as múltiplas aplicações.Uma abordagem híbrida que leva a fibra atépróximo do assinante tem grande tendência aprevalecer. É denominada FTTx (Fiber to the x),em que x pode ser:• Ex para Exchange (FTTEx): o VDSL2 é

instalado na estação (Central Office – CO);

• Cab para Cabinets (FTTCab): o VDSL2 éinstalado em armários próximos dasinstalações dos usuários finais;



• B para Building (FTTB): o VDSL2 é colocadodiretamente nos prédios.

Os perfis 8x e 12x se aplicam ao cenário FTTEx,o perfil 17a se aplica ao cenário FTTCab e operfil 30a se aplica ao cenário FTTB.A instalação dos equipamentos VDSL2 emarmários ou mesmo em prédios requer novosdesafios tecnológicos, tais como controles detemperatura de um range maior e alimentaçãolocal (diferente do usual -48V) ou remota, viacobre. Além disso, atualmente, osconcentradores DSL são otimizados para umgrande número de assinantes (mais de 1.000),que é uma arquitetura inadequada para armáriosde rua. A tecnologia VDSL2 oferece muito mais bandaque outras tecnologias xDSL e é suficiente parasuprir as necessidades atuais e futuras. Essaarquitetura híbrida fibra-cobre satisfaz asnecessidades de serviços de altas taxas etambém minimiza os altos custos de implantaçãode novas redes. Várias aplicações comerciaistambém são possíveis, sendo que uma dasaplicações com bom potencial é a utilização datecnologia VDSL2 em edifícios, centroscomerciais e campi universitários, nos quais arede de cobre existente alimentaria pipes de alta

velocidade. Outra aplicação bastante significativaé a extensão de redes Ethernet corporativas,sendo indicado para esse caso o uso de VDSLsimétrico com taxa de, no mínimo, 10 Mbit/s. Umaspecto bastante significativo do padrão VDSL2é a possibilidade de utilizar a Ethernet comotecnologia de rede, em vez de AsynchronousTransfer Mode (ATM). Para isso, o ITU-Tpadronizou o modo Packet Transfer Mode (PTM),que encapsula a informação em quadrosEthernet, facilitando o aprovisionamento deserviços Ethernet fim-a-fim e reduzindo ooverhead. A eliminação das conexões ATM e apossibilidade de configuração de Virtual LANs(VLANs) em Ethernet reduzem de formasignificativa o custo operacional da rede. A VLANé um mecanismo para criar domínios debroadcast e definir as estações que pertencem acada domínio, independentemente da localizaçãofísica, ou seja, é virtual. As VLANs são utilizadaspara controlar o tráfego e oferecer segurança,uma vez que somente as estações autorizadaspodem se comunicar dentro de cada domínio.Além disso, por serem virtuais, facilitam asalterações de localidade dos usuários. Cadaporta do switch pode ser dividida virtualmente emdiversas VLANs, reduzindo de forma significativao custo do serviço por usuário.

Fonte: Infineon, 2005

Figura 11 Perfil 30a do VDSL2

Fonte: Infineon, 2005

Figura 12 Aplicações do VDSL2



Atualmente, o padrão Ethernet está seconsolidando como líder nas redes locais emetropolitanas em função de sua simplicidade,compatibilidade com IP, baixo custo operacional,facilidade de implantação e expansão da planta.Com a crescente demanda por serviços Ethernet,as tecnologias para levar esse serviço até ousuário final estão se desenvolvendo. Até poucotempo, a fibra era o único meio da entrega deserviços Ethernet de alta velocidade. Do ponto devista da largura de banda oferecida, a fibraoferece banda virtualmente ilimitada, porém, oscustos de instalação favorecem o reuso da plantade cobre existente. No médio prazo, umaabordagem híbrida que leva a fibra até próximodo assinante tem grande tendência a prevalecer.Em contrapartida, a planta de cobre instalada émuito grande e domina a primeira milha. Proverserviços Ethernet sobre os pares de cobre daslinhas telefônicas tradicionais é uma excelentemaneira de explorar a infra-estrutura existente ereduzir o custo de implantação do serviço. Ofórum de padronização Ethernet in the First Mile(EFMA, 2006) tem fixado metas para o EthernetFirst Mile over Copper (EFMC) de 10 Mbit/s paraum alcance de 750 metros e 2 Mbit/s para2.700 metros. O EFMC padroniza técnicas demodulação DSL para a camada física e atecnologia Ethernet para a camada 2. Um estudo recente do Yankee Group indica queos custos de um modem ADSL baseado em ATMou SONET é significativamente maior que obaseado somente em Ethernet, conforme Tabela5.

Tabela 5 Custos do ADSL

TecnologiaAquisição

equipamentos$/Mbit/s

Gerênciapor

usuário

Atualizaçãoanual porusuário

IP/ATM/SDH 8-40 $5.000 $750-3.750

IP/SDH 6-35 $5.000 $750-3.750

IP/Ethernet 1-3 $1.000 $150-450

Vantagem Ethernet 8:1-13:1 5:1 5:1-8:1

As soluções de hardware baseadas somente emEthernet têm baixo custo de aquisição,instalação, operação e manutenção. De forma resumida, a nova solução VDSL2possui as seguintes características:• Altas taxas: espectro de freqüências até

30 MHz resulta em uma taxa de 100 Mbit/ssimétrica (o VDSL1 possibilita uma taxamáxima de 70/30 Mbit/s).

• Long Reach (LR) VDSL2: similar aoADSL2+, possibilita 1-4 Mbit/s (downstream)sobre distâncias de 4 a 5 km, aumentando ataxa até 100 Mbit/s com a redução dadistância (ou seja, não está limitado a shortloops).

• Backward Compatibility: em razão dautilização da modulação DMT e da presençade funcionalidades semelhantes às do ADSL,o VDSL2 é compatível com todo o legadoADSL/2/2+, o que permite a migração e atransição gradual para VDSL2, preservandoos investimentos e todas as aplicações xDSL.

• Definição de perfis: com base em máximabanda para diversas aplicações. A Figura 13ilustra o plano de freqüências paraADSL/2/2+, VDSL1 e VDSL2.

Fonte: Ericsson Review, 2006

Figura 13 Plano de freqüências para o xDSL



Conforme a figura, o espectro de freqüências doADSL vai de 25 kHz a 1,1 MHz e possibilita taxasde até 8 Mbit/s; o espectro do ADSL2+ vai de25 k a 2,2 MHz com taxas de até 24 Mbit/s ecapacidades avançadas de diagnóstico de linha;o VDSL1 possibilita taxas de até 50 Mbit/s,espectro variando de 138 kHz a 12 MHz. Por fim,o espectro do VDSL2 é superior a todos osespectros das demais tecnologias xDSL (25 kHzaté 30 MHz) e possibilita taxas de bit simétricasde até 100 Mbit/s, incluindo as capacidadesavançadas de diagnóstico de linha do ADSL2+.

Conclusão

É possível concluir que a tecnologia ADSL2+ élíder de mercado hoje para soluções em bandalarga residenciais e corporativas, e é adequadapara serviços do tipo triple play. Mas, atualmente,os fabricantes já estão desenvolvendo atecnologia VDSL2. As altas taxas do VDSL2possibilitam o aprovisionamento de serviçosavançados tais como múltiplos canais de TV dealta definição (HDTV) sobre a infra-estrutura decobre existente. Além disso, a tecnologia écompatível com todo o legado DSL. O VDSL1oferece banda suficiente para aplicações devídeo, mas não é compatível com o legadoADSL. Atualmente, os sistemas VDSL2 estão emdesenvolvimento e diversos testes deinteroperabilidade estão sendo executados, poissão pré-requisitos dessa tecnologia. O DSLForum está padronizando os testes dehomologação de equipamentos no documento“WT-115, VDSL2 Functionality Tests Plan”, e osobjetivos de desempenho no documento “WT-114, VDSL2 Performance Test Plan”. Essatecnologia deverá dominar o mercado nospróximos anos, especialmente nas operadorasque possuem um grande legado de pares decobre. Atualmente, o número de linhas ADSL noBrasil é de aproximadamente 3,5 milhões e ataxa de crescimento de 2006 foi de 8%. Asolução híbrida que utiliza fibra até próximo dacasa do assinante e cobre até a casa doassinante também é uma tendência bastanteforte no mercado brasileiro. Nesse caso, umasolução interessante é utilizar um concentradorVDSL2 (DSLAM) para agregar as taxas de váriosmodems (de diversas tecnologias ADSL/2/2+ eVDSL2) de determinada região à taxa de GigabitEthernet e a tecnologia PON para levar o GigabitEthernet até a central da operadora. As redes dotipo PON utilizam fibras ópticas em vez de paresmetálicos para o transporte dos serviços e sãotambém classificadas como FTTx (GIRARD,2004). Atualmente, a demanda por essatecnologia advém da capacidade de prover altastaxas (até 2,4 Gbit/s). Além disso, essa

tecnologia não possui as limitações de distânciacomo as tecnologias xDSL e pode chegar a 20km sem amplificação. Apesar do alto custo inicialde implantação da fibra, seu custo operacional ébaixo em razão de a taxa de manutenção dasfibras ser menor que a dos cabos. Além disso,ela requer menos espaço nos armários e nãonecessita de fonte de alimentação externa entrea Central Office (CO) e o Customer PremiseEquipment (CPE), sendo, por essa razão,denominada passiva.De acordo com a Infonetics Research de outubrode 2005, o número de portas PON crescerá de1,7 milhão em 2005 para 8 milhões em 2008.Grande parte do mercado de PON é asiática. OJapão atingiu quatro milhões de usuários no finalde 2005. O objetivo da NTT é atingir 30 milhõesno final de 2010.

Agradecimentos

Este trabalho foi realizado com o apoio doProjeto GIGA, financiado pela FINEP/FUNTTELno âmbito da Coordenação de Redes Ópticas –Área de Acesso.

Referências

AWARE. ADSL2 and ADSL2+ – The new ADSLstandards. Revision 3, jan. 2004. Disponível em:<http://www.aware.com/dsl/whitepapers/index.htm>. Acesso em: abr. 2006.ERIKSSON, P.; ODENHAMMAR, B. VDSL2:Next important broadband technology., EricssonReview, No 1, 2006.Ethernet in the First Mile (EFM). Disponível em:<http://www.ethernetinthefirstmile.com/>. Acessoem: abr. 2006.Ethernet in the First Mile Alliance (EFMA).Disponível em:<http://www.metroethernetforum.org/EFMA.htm>.Acesso em: set. 2006.GIRARD, A.. Demystifying PONs, EXFO 2004.Disponível em<http://www.exfo.com/en/support/WaveReview/2004-November/WRarticle6.asp>. Acesso em: set.2006.LIGHT READING. Disponível em:<http://www.lightreading.com>. Acesso em: abr.2006. WIMOESTERER, S. Future prooftelecommunications networks with VDSL2.Infineon Technologies, jul. 2005. Disponívelem:<http://www.infineon.com/upload/Document/VDSL2_WP_072005_v1.1_1.pdf>. Acesso em: abr.2006.



Abstract

Nowadays, the ADSL2+ triple play services technology leads the market of residential and corporatebroadband solutions. However, the industry is gearing up for the next step of DSL evolution: the VDSL2.The VDSL2 enables advanced services such as multiple streams of interactive standard and high-definition TV over existing copper plant. Although fiber to the home is the best solution in terms ofbandwidth and maintenance costs, it is not yet an economically feasible solution for telecom serviceproviders, whose copper plant legacy is a reality.

Key words: xDSL. ADSL2/2+. VDSL2. Broadband access. Internet access.


Transmissão de voz em redes Ad Hoc sem fioPaulo Henrique Marques Santos*, Márcia Vicentini de Carvalho, José Antonio Martins

Este artigo apresenta uma análise da transmissão de voz em redes Ad Hoc sem fio. O uso de redes detransmissão por pacotes, como a rede Ad Hoc sem fio para a transmissão de voz, apresenta algumasimplicações que influenciam a qualidade da voz transmitida. Tais implicações estão relacionadas afatores como tipo de codificador de voz utilizado, atraso, variação do atraso (jitter) e perda de pacotes.Esses fatores são apresentados em um contexto geral de redes de transmissão por pacotes e estãorelacionados a características de desempenho de uma rede Ad Hoc sem fio. Também são apresentadosos resultados de testes de desempenho de um conjunto de algoritmos para transmissão de voz em redesAd Hoc sem fio.

Palavras-chave: Codificadores de voz. Redes Ad Hoc sem fio. Qualidade de serviço. VoIP.

Introdução

Uma rede Ad Hoc sem fio é formada porterminais de usuários, móveis ou não, quepodem comunicar-se entre si sem a necessidadede uma unidade de controle central. Essa redepode operar de forma isolada ou com o uso degateways para interconexão com outras redes.Os terminais Ad Hoc possuem transmissores ereceptores de rádio, que se comunicam pelo ar.Essas redes podem ser usadas para proverserviços de transmissão de voz e dados emdiferentes situações, principalmente quando énecessária a instalação rápida de uma rede decomunicação. As redes Ad Hoc sem fio aplicam-se à provisão de serviços de telecomunicaçõespara populações residentes em áreas rurais,provisão de serviços de comunicação parasituações de emergência durante catástrofesnaturais e utilização militar, e provisão deserviços de comunicação em eventostemporários (conferências, eventos esportivos,etc.).As redes Ad Hoc são redes de transmissão porpacotes e podem empregar o protocolo IP.Dessa forma, podem utilizar a tecnologia de vozsobre IP (VoIP) para prover serviços de voz.Considerando que o serviço de transmissão devoz é uma aplicação em tempo real, é necessárioque as redes Ad Hoc possibilitem a garantia dequalidade de serviço (QoS) exigida por esseserviço.Assim, para um bom desempenho dos serviçosde voz em redes Ad Hoc sem fio é importanteanalisar fatores que influenciam a qualidadedesses serviços. Entre esses fatores, destacam-se o tipo de codificador de voz, o atraso, avariação do atraso (jitter) e a taxa de perda depacotes. Além disso, o desempenho de uma redeAd Hoc sem fio depende de característicastípicas da comunicação sem fio, comointerferência, fading de multipercurso e ruído, osquais podem ocasionar altas taxas de erros. As

redes sem fio também se caracterizam pelautilização de faixas limitadas de freqüência enecessidade de atendimento do maior número deusuários possível. Dessa forma, é importante queapenas as informações relevantes sejamtransmitidas. Isso é feito empregando-se ummecanismo denominado transmissãodescontínua, o qual também influencia aqualidade de voz na rede.Este trabalho apresenta uma análise datransmissão de voz por pacotes (VoIP) em redesAd Hoc sem fio, considerando os vários fatoresque podem influenciar o desempenho deserviços de voz nessas redes, e os resultados detestes de desempenho de um conjunto dealgoritmos implementados para a transmissão devoz em redes Ad Hoc sem fio. Esse conjunto dealgoritmos compreende: codificadores de voz,mecanismo para minimizar o efeito do jitter(buffer de jitter), mecanismo para minimizar oefeito da perda de pacotes e transmissãodescontínua. A Seção 1 apresentacaracterísticas importantes a serem analisadaspara a escolha do codificador de voz maisadequado. É apresentada uma visão geral dosprincipais codificadores de voz existentes,principalmente os utilizados em redes detransmissão por pacotes. São examinadas suascaracterísticas, como taxa de bit, atraso,complexidade do algoritmo e qualidade de voz.Na Seção 2, são discutidos o atraso e o jitter emredes Ad Hoc sem fio. A Seção 3 apresenta umadescrição sobre técnicas para minimizar osefeitos causados pela perda de pacotes naqualidade de voz. Na Seção 4, é descrito omecanismo de transmissão descontínua. NaSeção 5, são apresentados os algoritmosimplementados para utilização na rede Ad Hocsem fio. Os resultados dos testes sãoapresentados na Seção 6.

1 Codificadores de voz

As pesquisas e o desenvolvimento de

*Autor a quem a correspondência deve ser dirigida: [email protected].


Transmissão de voz em redes Ad Hoc sem fio

codificadores de voz com baixas taxas de bit eboa qualidade de voz foram impulsionados,principalmente, pelo desenvolvimento desistemas de comunicação sem fio. Essessistemas utilizam faixas limitadas de freqüência enecessitam atender ao maior número deusuários possível. Para isso, torna-se necessárioo uso de codificadores de voz que utilizem baixastaxas de bit para transmissão.A escolha do codificador de voz a ser utilizadopor uma rede Ad Hoc sem fio depende da largurade banda disponível e dos requisitos dequalidade de serviço.Os codificadores de voz têm por objetivoalcançar a melhor qualidade possível utilizando amenor taxa de bit para transmissão. Em geral,quanto maior a eficiência do codificador (altaqualidade e baixa taxa de bit), maior acomplexidade de seu algoritmo. Aimplementação de algoritmos complexosapresenta alto custo de processamento e, assim,causa maior atraso na transmissão da voz.Portanto, a escolha de um determinadocodificador deve levar em conta todos essesfatores.Considerando o método utilizado para acompressão do sinal de voz, os codificadorespodem ser divididos em dois grupos:codificadores de forma de onda e codificadoresparamétricos.Os codificadores de forma de onda reproduzem aforma de onda o mais próximo possível da formade onda do sinal original, apresentandocaracterísticas como boa qualidade de voz,médias e altas taxas de bit e baixa complexidadede algoritmos. Os codificadores paramétricosfazem uma modelagem do sistema que gerou osinal de voz e transmitem parâmetros dessesistema. Esses codificadores utilizam algoritmosmais complexos e conseguem obter uma maiorcompressão do sinal de voz (baixas taxas de bit).Para a implementação dos codificadores de voz,são utilizados processadores específicosdenominados Digital Signal Processors (DSP). Aescolha do processador adequado depende defatores como complexidade do algoritmo,velocidade do processador e quantidade dememória necessária.

1.1 Principais codificadores de voz

Entre os codificadores de voz existentes, algunssão especificados por organismos depadronização como o InternationalTelecommunication Union – TelecommunicationStandardization Sector (ITU-T), 3rd GenerationPartnership Project (3GPP), 3rd GenerationPartnership Project 2 (3GPP2) e outros queutilizam algoritmos proprietários de seusfabricantes e, portanto, não são abertos.Entre os codificadores de voz padronizados peloITU-T estão:

a) G.711 (ITU-T, 1988): codificador de forma deonda que utiliza a técnica de codificaçãoPulse Code Modulation (PCM) e empregasinal com freqüência de amostragem de8 kHz. Para a quantização das amostras, sãoutilizadas curvas logarítmicas, que diminuemo erro de quantização das amostras commenor amplitude. Apresenta algoritmo debaixa complexidade e baixo atraso decodificação. Dependendo da curva logarítmicaempregada, é denominado PCM Lei-A ouPCM Lei-µ. A taxa é de 64 kbit/s.

b) G.722 (ITU-T, 1988a): codificador de forma deonda que emprega freqüência de amostragemde 16 kHz e utiliza a técnica de codificaçãoSub-Band Adaptive Differential Pulse CodeModulation (SB-ADPCM). Opera nas taxas de64, 56 e 48 kbit/s.

c) G.723.1 (ITU-T, 1996): codificador de voz queemprega freqüência de amostragem de8 kHz, apresenta boa qualidade de voz emédia complexidade. Utiliza o princípioAlgebraic Code Excited Linear Prediction(ACELP) para codificação em 5,3 kbit/s eemprega a técnica Multi Pulse-MaximumLikelihood Quantization (MP-MLQ) paracodificação em 6,3 kbit/s. O codificadortrabalha com quadros de 30 ms (240amostras). Além disso, há uma análise de7,5 ms do quadro seguinte (60 amostras), detal forma que o atraso de buffering docodificador é de 37,5 ms.

d) G.726 (ITU-T, 1990): codificador de forma deonda que utiliza técnica de codificaçãoAdaptive Differential Pulse Code Modulation(ADPCM). Emprega sinal com freqüência deamostragem de 8 kHz e trabalha em quatrotaxas: 16, 24, 32 e 40 kbit/s.

e) G.728 (ITU-T, 1992): utiliza freqüência deamostragem de 8 kHz e técnica decodificação Low-Delay Code Excited LinearPrediction (LD-CELP). Utiliza blocos de0,625 ms (5 amostras), sendo esse o valor deatraso de buffering. A taxa desse codificador éde 16 kbit/s.

f) G.729 (ITU-T, 1996a): codificador de voz queutiliza técnica de codificação Conjugate-Structure Algebraic Code Excited Linear-Prediction (CS-ACELP). Utiliza freqüência deamostragem de 8 kHz e quadros de 10 ms(80 amostras). Para o cálculo dos parâmetrosdo codificador são utilizados 15 ms do quadroanterior (120 amostras) e 5 ms do quadroseguinte (40 amostras), resultando em umatraso de buffering de 15 ms. A taxa é de8 kbit/s. Uma versão simplificada docodificador G.729 é o codificador G.729-A,com qualidade de voz inferior à do G.729. Asduas versões são interoperáveis.



Entre os codificadores padronizados pelo 3GPPdestacam-se:a) GSM-AMR (Global System for Mobile

Communications – Adaptive Multi-Rate)(3GPP, 2002): é formado por codificador devoz multitaxa, detector de atividade de voz(3GPP, 2002a), gerador de ruído de conforto(3GPP, 2002b) e mecanismo para combateros efeitos da perda de pacotes e erros detransmissão (3GPP, 2002c). Utiliza freqüênciade amostragem de 8 kHz e opera em oitotaxas de bit, sendo possível alterar essa taxaa cada 20 ms. O esquema de codificaçãoempregado é o ACELP. O codificador trabalhacom quadros de 20 ms (160 amostras), sendoesse o valor de atraso de buffering. As taxasdesse codificador são de: 12,2, 10,2, 7,95,7,46, 6,7, 5,9, 5,15 e 4,75 kbit/s.

b) GSM-FR (Global System for MobileCommunications – Full Rate) (3GPP, 2002d):utiliza freqüência de amostragem de 8 kHz eemprega o esquema de codificação RegularPulse Excitation – Long Term Prediction(RPE-LTP). O processo de codificação utilizaquadros de 20 ms (160 amostras). Essecodificador suporta transmissão descontínua(DTX) (3GPP, 2002e) e utiliza algoritmos dedetecção de atividade de voz (VAD)(3GPP, 2002f) e de geração de ruído deconforto (CNG) (3GPP, 2002g) para reduzir ataxa média de bits. Opera na taxa de 13kbit/s.

c) GSM-EFR (Global System for MobileCommunications – Enhanced Full Rate)(3GPP, 2002h): emprega o esquema decodificação ACELP e freqüência deamostragem de 8 kHz. Trabalha com quadrosde 20 ms (160 amostras), suportatransmissão descontínua (DTX)(3GPP, 2002i) e utiliza algoritmos de detecçãode atividade de voz (VAD) (3GPP, 2002j) e degeração de ruído de conforto (CNG)(3GPP, 2002k) para reduzir a taxa média debits. Opera na taxa de 12,2 kbit/s.

d) GSM-HR (Global System for MobileCommunications – Half Rate) (3GPP, 2002l):utiliza o esquema Vector-Sum Excited LinearPrediction (VSELP) e freqüência deamostragem de 8 kHz. Trabalha com quadrosde 20 ms (160 amostras), suportatransmissão descontínua (DTX)(3GPP, 2002m) e utiliza algoritmos dedetecção de atividade de voz (VAD)(3GPP, 2002n) e de geração de ruído deconforto (CNG) (3GPP, 2002o). Opera nataxa de 5,6 kbit/s.

e) GSM-AMR-WB (Global System for MobileCommunications – AMR Wideband)(3GPP, 2002p): é formado por codificador de

voz multitaxa, detector de atividade de voz(3GPP, 2001), gerador de ruído de conforto(3GPP, 2001a) e mecanismo para combateros efeitos da perda de pacotes e erros detransmissão (3GPP, 2002q). Utiliza freqüênciade amostragem de 16 kHz e tem nove taxasde bit, sendo possível alterar a taxa a cada20 ms. O esquema de codificação empregadopor esse codificador é o ACELP. Trabalhacom quadros de 20 ms (320 amostras) e sãoutilizados 5 ms (80 amostras) dos quadrosadjacentes para cálculo dos parâmetros.Dessa forma, o atraso de buffering é de25 ms. Esse codificador foi padronizado peloITU-T e tem como referência o códigoG.722.2 (Wideband coding of speech ataround 16kbit/s using Adaptive Multi-rateWideband – AMR-WB). As taxas são: 23,85,23,05, 19,85, 18,25, 15,85, 14,25, 12,65, 8,85e 6,6 kbit/s.

Entre os codificadores padronizados pelo 3GPP2estão:a) VRC (Variable Rate Speech Coding) (IS-96)

(3GPP2, 1999/12): utiliza freqüência deamostragem de 8 kHz e emprega a técnicaCode Excited Linear Predictive Coding(CELP). O codificador trabalha com quadrosde 20 ms (160 amostras) e são utilizados7,5 ms (60 amostras) do quadro seguinte paracálculo dos parâmetros. Assim, o atraso debuffering é de 27,5 ms. As taxas docodificador são: 8, 4, 2 e 0,8 kbit/s.

b) VRC (Variable Rate Speech Coding) (IS-733)(3GPP2, 1999/12a): também conhecido comoQualcomm Code Excited Linear PredictiveCoding (QCELP), utiliza freqüência deamostragem de 8 kHz e é baseado na técnicaCELP. Trabalha com quadros de 20 ms (160amostras), sendo necessária uma análise de7,5 ms do quadro seguinte (60 amostras) paracálculo dos parâmetros. Dessa forma, oatraso de buffering é de 27,5 ms. Opera nasseguintes taxas: 13,2, 6,2, 2,6 e 0,8 kbit/s.

c) EVRC (Enhanced Variable Rate Codec) (IS-127-1) (3GPP2, 1999/12b): utiliza freqüênciade amostragem de 8 kHz e é baseado noalgoritmo Relaxed Code Excited LinearPredictive Coding (RCELP), que é umageneralização do algoritmo CELP. Ocodificador trabalha com quadros de 20 ms(160 amostras), e são utilizados 10 ms (80amostras) de cada quadro adjacente paracálculo dos parâmetros. Assim, o atraso debuffering é de 30 ms. As taxas do codificadorsão: 8,5, 4 e 0,8 kbit/s.

d) SMV (Selectable Mode Vocoder) (3GPP2,2001/06): utiliza freqüência de amostragem de8 kHz e trabalha com quadros de 20 ms (160amostras), sendo necessários 10 ms (80



amostras) do quadro seguinte para cálculodos parâmetros. O atraso de buffering docodificador depende do algoritmo desupressão de ruído utilizado. Sãoespecificadas duas opções: A e B. Caso sejausada a opção A de supressão de ruído, énecessária uma análise de mais 3 ms (24amostras) do quadro seguinte, resultando emum atraso de buffering de 33 ms. Se a opçãoB de supressão de ruído for empregada, nãoé necessária uma análise de outras amostrasdo quadro seguinte e, nesse caso, o atraso debuffering é de 30 ms. Apresenta as seguintestaxas: 8,55, 4, 2, e 0,8 kbit/s.

A seguir são apresentados um codificadorproprietário e dois outros com código aberto:a) AMBE+2TM (DIGITAL VOICE SYSTEMS,

2005): utiliza o esquema de codificação Multi-band Excitation (MBE) e opera em taxas quevariam de 2,0 a 9,6 kbit/s.

b) Speex (SPEEX, 2005): é baseado na técnicaCELP e utilizado na solução doGnomemeeting (EKIGA, 2005). O Speex éadaptado para aplicações da Internet e fazparte do Projeto GNU (GNU PROJECT,2005). As taxas desse codificador variam de 2a 44 kbit/s.

c) iLBC (internet Low Bitrate Codec) (iLBCFREEWARE, 2005): utiliza como técnica decodificação um algoritmo Linear PredictionCoding (LPC) independente de bloco(IETF, 2005). Apresenta boa qualidade de vozmesmo na ocorrência de perda de pacotes(superior ao codificador G.729-A) e suacomplexidade computacional é similar à doG.729-A. Faz parte da solução doGnomemeeting e do Skype (SKYPE, 2005).Apresenta as seguintes taxas: 13,33 e15,2 kbit/s.

As Tabelas 1, 2 e 3 mostram as taxas de bit etécnicas de codificação dos codificadoresapresentados.

Tabela 1 Taxa de bits dos codecs padronizadospelo ITU-T

Codec Taxa (kbit/s) Técnica

G.711 64 PCM

G.722 64, 56 e 48 SB-PCM

G.723.1 5,3 e 6,3 ACELP e MP-MLQ

G.726 40, 32, 24 e 16 ADPCM

G.728 16 LD-CELP

G.729 8 CS-ACELP

Tabela 2 Taxa de bits dos codecs padronizadospelo 3GPP e 3GPP2


GSM-AMR 12,2, 10,2, 7,95, 7,4,6,7, 5,9, 5,15 e 4,75

ACELP

GSM-FR 13 RPE-LTP

GSM-EFR 12,2 ACELP

GSM-HR 5,6 VSELP

GSM-AMR-WB 23,85, 23,05, 19,85,18,25, 15,85, 14,25

12,65, 8,85 e 6,6

ACELP

VRC (IS-96) 8, 4, 2 ou 0,8 CELP

VRC (IS-733) 13,2, 6,2, 2,6 e 0,8 CELP

EVRC (IS-127) 8,5, 4 ou 0,8 RCELP

SMV 8,55, 4, 2 e 0,8 CELP

Tabela 3 Taxa de bits e técnicas de outroscodificadores


AMBE+2TM 2 a 9,6 MBE

Speex 2 a 44 CELP

iLBC 13,33 ou 15,2 LPC

Analisando os valores apresentados nas Tabelas1, 2 e 3, observa-se que as taxas de bit doscodificadores existentes atualmente variambastante, e a maior parte deles opera em taxasentre 5 e 16 kbit/s.

1.2 Atraso ocorrido em decorrência doprocesso de codificação

O atraso em decorrência do processo decodificação do sinal de voz é uma característicaimportante dos codificadores de voz, sendocomposto por dois fatores: atraso de buffering eatraso de codificação (tempo de processamentonecessário para as operações de codificação). Oatraso de codificação depende do processadorutilizado para a implementação do codificador, eo atraso de buffering depende do algoritmoutilizado para a codificação. A Tabela 4 apresentaos atrasos de buffering e de codificação paraalguns codificadores. O atraso máximo decodificação foi estimado como sendo o atraso debuffering mais o tamanho do quadro utilizado pelocodificador.



Tabela 4 Atraso dos codecs

Codec Atraso debuffering (ms)

Atraso máximo decodificação (ms)

G.711 0 < 0,125

G.722 0 < 0,125

G.723.1 37,5 67,5

G.726 0 < 0,125

G.728 0,625 1,25

G.729 10 25

G.729-A 10 25

GSM-AMR 20 40

GSM-FR 20 40

GSM-EFR 20 40

GSM-HR 20 40

GXM-AMR-WB 25 45

VRC (IS-96) 27,5 47,5

VRC (IS-733) 27,5 47,5

EVRC (IS-127) 30 50

SMV 30 ou 33 50 ou 53

AMBE+2TM 32 ~52

Speex 30 ou 34 50 ou 54

iLBC 30 ou 20 60 ou 40

Os codificadores G.711, G.722 e G.726apresentam os menores atrasos, pois sãocodificadores de forma de onda. A maior partedos codificadores apresenta atraso de bufferingentre 20 e 30 ms.

1.3 Complexidade do algoritmo decodificação de voz

Outra característica importante a ser observada éa complexidade do algoritmo. Uma forma deavaliar a complexidade do algoritmo de umcodificador de voz é analisar os recursosnecessários para a implementação do algoritmoem DSPs, principalmente em termos dequantidade de memória (em kWords ou kBytes)e de capacidade de processamento em MillionInstructions Per Second (MIPS) ou Million CyclesPer Second (MCPS). A Tabela 5 apresenta osrecursos necessários para a implementação decodificadores em processadores da TexasInstruments. As informações relacionadas àcomplexidade do algoritmo e à memóriarequerida foram extraídas do site da EncoreSoftware (ENCORE SOFTWARE, 2005).

Tabela 5 Complexidade do algoritmo e memóriarequerida

Codec Complexidade Memória

G.711 Lei-A 0,329 MIPS 0,304 kWords

G.722 8,22 MIPS 1,708 kWords

G.723.1 10,78 MIPS(6,3 kbit/s)

11,02 MIPS(5,3 kbit/s)

42,496 kBytes

G.726 10,54 MIPS 4,138 kWords

G.728 32,07 MIPS 11,138 kWords

GSM-AMR 18,51 MIPS(12,2 kbit/s)

93,182 kBytes

GSM-AMR-WB

29,35 MIPS(19,85 kbit/s)

176,31 kBytes

VRC (IS-733) 9,82 MCPS 103,57 kBytes

EVRC (IS-127)

14,7 MCPS 170,04 kBytes

SMV 24,31 MCPS 424,84 kBytes

Analisando a Tabela 5, pode-se observar que oscodificadores G.711, G.722 e G.726 são os queapresentam menor complexidade computacional,enquanto os codificadores AMR e SMV são osmais complexos.

1.4 Qualidade de voz

A qualidade de voz fornecida por um codificadordepende do algoritmo utilizado para a codificaçãodo sinal, que provoca degradação no sinal de vozrecebido e apresenta desempenho dependentede erros na transmissão, perda de pacotes, ruídode fundo e outros. O uso de codificadores emcascata também degrada a qualidade de voz.Uma das medidas utilizadas para avaliar aqualidade de voz é o Mean Opinion Score (MOS),cuja escala de valores varia de 1 a 5, em que 1representa um entendimento ruim do sinal e 5uma distorção imperceptível. Um codificador comvalor de MOS maior ou igual a 4 é consideradode ótima qualidade, igual à qualidade da vozouvida em uma linha telefônica fixa.A Tabela 6 apresenta valores de MOS, sendoque esses valores foram medidos em condiçõeslivres de erro (ITU-T, 1997) (MARKOPOULOU,TOBAGI & KARAM, 2003). Deve-se ressaltar queesses valores foram obtidos em diferentes testessubjetivos e devem ser usados apenas parafornecer uma idéia do desempenho doscodificadores em relação à qualidade de voz.



Tabela 6 Qualidade de voz

Codec MOS

G.711 Lei-A 4,43

G.722 (64 kbit/s) 4,1

G.723.1 (6,3 kbit/s) 4,0

G.723.1 (5,3 kbit/s) 3,83

G.726 (32 kbit/s) 3,85 – 4,1

G.728 4,0

G.729 3,92 – 4,18

G.729-A 3,8

GSM-FR 3,6 - 3,8

GSM-HR 3,5 - 3,7

GSM-EFR 4,1

VRC (IS-96) (8 kbit/s) 3,3

EVRC (IS-127) (8,5kbit/s)

4,1

SMV (8,55 kbit/s) 4,1

2 Atraso e jitter em redes de transmissãopor pacotes

A qualidade de voz obtida em um serviço de vozsobre IP está diretamente ligada ao desempenhoda rede, sendo mais diretamente afetada poratraso, jitter e taxa de perda de pacotes.O atraso é o que mais impacta a qualidade doserviço para voz em redes de pacotes.Corresponde ao tempo necessário para transmitiros pacotes de dados da origem ao destino. É oparâmetro que mais contribui para a perda dainteratividade da conversação, a qual acontecequando o atraso atinge valores acima de 400 ms(ITU-T, 1993). Nessas condições, a conversaçãoé considerada inaceitável.De forma geral, o atraso pode ser entendidocomo a somatória dos atrasos impostos pelarede e pelos equipamentos utilizados nacomunicação. O atraso que ocorre nas redes AdHoc está associado a fatores como compressãoe descompressão (codificação e decodificação),tamanho do pacote, tamanho do buffer de jitter,tempo gasto para o empacotamento dosquadros, congestionamentos, entre outros.O jitter é outro parâmetro importante para aqualidade de serviço. É definido como adiferença entre o maior e o menor atraso sofridopelos pacotes na conexão (KANSAL &KARANDIKAR, 2003). O jitter pode acontecermesmo que a rede não esteja fortementecongestionada, uma vez que ele é originado apartir dos diferentes atrasos nas filas, aos quais

os pacotes são submetidos durante atransmissão.A utilização de buffers na recepção, paraagrupamento dos pacotes recebidos, é a soluçãomais comum para minimizar o efeito do jitter,compensando a variação de atraso entre ospacotes e fazendo a entrega a uma taxaconstante. Os pacotes que enfrentaram umatraso maior na rede permanecerão por menostempo no buffer de jitter e, em contrapartida,pacotes com atraso menor na redepermanecerão por mais tempo no buffer de jitter.A informação de timestamp fornecida pelo Real-Time Protocol (RTP) é utilizada para que ospacotes sejam armazenados e,conseqüentemente, colados na ordem correta.Existem dois tipos principais de buffers de jitter,um com comprimento fixo (estático) e outro comcomprimento variável (adaptativo). Ocomprimento do buffer de jitter deve ser definidode forma a minimizar o atraso causado por ele e,ao mesmo tempo, minimizar o impacto do jitter,pois a utilização de buffer de jitter causa umaumento no atraso do pacote. Caso um pacotechegue após o momento de sua reprodução, eleé automaticamente descartado. Por esse motivo,na definição do comprimento do buffer de jitter,existe um compromisso entre o atraso causadopelo buffer e a taxa de descarte de pacotes. Se obuffer de jitter for muito pequeno em relação àmédia da variação do atraso, muitos pacotesserão descartados. Em contrapartida, quantomaior for o comprimento do buffer de jitter, a fimde minimizar o descarte de pacotes, maior será oatraso do pacote. Deve ser ressaltado que ovalor da perda de pacotes tolerável dependebastante do codificador utilizado.A utilização de buffers de jitter estáticos pode nãoser uma solução ótima quando as condições darede não forem estáveis. A recomendaçãoTR 101 329-7 do European TelecommunicationsStandards Institute (2002) cita valores de 10 msaté 200 ms de atraso para utilização de buffersde jitter estáticos. A recomendação G.1020 (ITU-T, 2003) apresenta um algoritmo para controle debuffer de jitter estático no qual será descartadotodo pacote que apresentar atraso:• maior que (atraso mínimo de transferência do

fluxo de pacotes) + (comprimento do buffer dejitter fixo);

• menor que o atraso mínimo estabelecido.Na implementação de buffers de jitteradaptativos, são utilizados algoritmos pararedimensionar dinamicamente o comprimento dobuffer de jitter. Normalmente, esses algoritmoslevam em consideração informaçõesrelacionadas ao atraso, taxa de perda de pacotese jitter. Na recomendação G.1020 do ITU-T éapresentado um exemplo de algoritmo parabuffer de jitter adaptativo.



3 Mecanismos para minimizar efeito deperda de pacotes

As perdas de pacotes em redes Ad Hoc sem fioocorrem, principalmente, em função de fatorescomo:• descarte de pacotes nos terminais;• colisão devido ao mecanismo de acesso ao

meio;• qualidade do enlace.A perda de pacotes causa uma degradação daqualidade de voz e, assim, é importante autilização de algoritmos que minimizem o seuefeito, tornando-a imperceptível (ou menosperceptível) para o usuário. No caso de serviçosde voz, a perda de pacotes consecutivos (emrajadas) é bem mais prejudicial do que a perdaesporádica de pacotes.Existem várias técnicas para suavizar os efeitosda perda de pacotes, as quais apresentam agrande vantagem de não acrescentar sobrecargaà rede (VELLOSO, 2003). Entre essas técnicas,destacam-se:• substituição dos pacotes perdidos por

silêncio: essa técnica pode causar cortes navoz, principalmente quando o tamanho dospacotes é grande ou quando há uma alta taxade perda;

• repetição do último pacote recebido: o últimopacote recebido corretamente substitui opacote perdido;

• interpolação de pacotes vizinhos: nessatécnica, a informação dos pacotes vizinhos aopacote perdido é utilizada para reconstruí-lo,tomando-se por base a característica quase-estacionária do sinal de voz (SANTOS, 2004).

As recomendações G.711 Anexo I do ITU-T(ITU-T, 1999) e TS 06.11 do 3GPP (3GPP, 1999)contemplam algoritmos para implementação desoluções para recuperação de pacotes perdidos.

4 Transmissão descontínua (DTX)

Os sistemas de comunicação sem fio utilizamfaixas limitadas de freqüência e necessitamatender ao maior número de usuários possível.Assim, é importante que apenas as informaçõesrelevantes sejam transmitidas.No caso de serviços de voz, apenas o sinal devoz deve ser transmitido (enquanto a pessoaestiver falando). Nos períodos de silêncio, a taxade transmissão deve ser reduzida ou otransmissor deve ser desligado. Para isso, énecessária a utilização de um mecanismo quedetecte a presença do sinal de voz, distinguindo-o de períodos de silêncio ou ruído. Essemecanismo é denominado detector de atividadede voz.Durante o período em que o transmissor estiverdesligado ou transmitindo em taxas baixas, énecessário que seja gerado, no receptor, umruído similar ao ruído ambiente, para conforto do

usuário. Esse ruído é denominado ruído deconforto.Esse processo de transmitir apenas asinformações relevantes é denominadotransmissão descontínua e é constituído pelasseguintes funções:• detecção de atividade de voz (no

transmissor);• geração de ruído de conforto, durante os

períodos em que o transmissor não estivertransmitindo nenhuma informação (noreceptor).

4.1 Detecção de atividade de voz

A função desse módulo é detectar a presença dosinal de voz. De forma geral, os algoritmos dedetecção de atividade de voz utilizam osseguintes parâmetros: energia do sinal, taxa decruzamentos de zero e periodicidade. Essesparâmetros são comparados com limiares, quepodem ser adaptados em intervalos regulares detempo para acompanhar as mudanças do ruídoambiente. Existem vários algoritmos paraimplementação de detectores de atividade devoz, como os descritos nas especificaçõesTS 46.032 (3GPP, 2002f) e TS 46.082(3GPP, 2002j). Alguns codificadores de voz,como G.729, GSM-AMR e GSM-AMR-WB,apresentam algoritmos próprios para a detecçãode atividade de voz.

4.2 Geração de ruído de conforto

O gerador de ruído de conforto é responsávelpela geração de ruído ambiente, nodecodificador, nos períodos em que não hátransmissão de sinal.Esse ruído é representado por parâmetros comoenergia e conteúdo espectral. A fim de evitarmudanças abruptas no ruído de conforto, éimportante que esses parâmetros sejamestimados sobre um determinado período detempo.Um algoritmo para geração de ruído de confortoestá descrito no Anexo II da recomendaçãoG.711 do ITU-T (2000).

5 Algoritmos implementados no terminalAd Hoc

Na escolha dos algoritmos de processamento devoz para redes Ad Hoc sem fio, deve-se levar emconta a largura de banda disponível e osrequisitos de qualidade de serviço dos serviçosda rede. Devem ser utilizados mecanismos paraminimizar os efeitos da perda de pacotes, bufferde jitter e transmissão descontínua.Levando-se em conta a complexidade doalgoritmo, qualidade de voz, baixo custo (nãopagamento de royalties) e utilização emequipamentos comerciais, os seguintesalgoritmos foram selecionados para



implementação no terminal Ad Hoc sem fio:• codificadores de voz: G.711 Lei-A e G.726;• transmissão descontínua: TS 46.081 (3GPP,

2002i);• detecção de atividade de voz: TS 46.082

(3GPP, 2002j);• geração de ruído de conforto: G.711 Anexo II

(ITU-T, 2000);• buffer de jitter: G.1020 Anexo II (ITU-T,

2003a);• mecanismo para minimizar efeito de perda de

pacotes: TS 06.11 (3GPP, 1999).

Os codificadores de voz selecionados, G.711 eG.726, não apresentam em suas especificaçõesalgoritmos para a implementação de todas asfunções para a transmissão de voz. Dessaforma, foi necessário selecionar e alteraralgoritmos existentes para que fosse possível aoperação conjunta com os codificadoresescolhidos.Assim, foram escolhidos algoritmos que fazemparte do conjunto relativo ao codificador de vozGSM-EFR (3GPP, 2002h) e que não estãoprotegidos por patentes.Para a geração de ruído de conforto, optou-sepelo algoritmo especificado na recomendaçãoG.711 Anexo II. É importante salientar que essealgoritmo é genérico e, portanto, pode ser usadocom outros codificadores de voz que nãoapresentem algoritmos específicos para atransmissão descontínua, como é o caso docodificador de forma de onda G.726.Deve-se ressaltar que essa combinação dealgoritmos para a transmissão de voz em redesAd Hoc sem fio é uma inovação, pois osalgoritmos selecionados não fazem parte damesma especificação.O buffer de jitter implementado apresentacomprimento de 40 ms e é estático.

6 Avaliação dos algoritmos implementadospara a transmissão de voz

A implementação da transmissão de voz doterminal Ad Hoc sem fio foi avaliadaconsiderando cenários envolvendo perda depacotes e jitter. O módulo de transmissão de vozavaliado era composto por codificador de voz,transmissão descontínua, mecanismo paraminimizar o efeito de perda de pacotes e bufferde jitter.O ambiente montado para esses testes eracomposto por dois terminais Ad Hoc ligados a umsimulador de rede e a um equipamento paramedir a qualidade do sinal de voz, conformeFigura 1.Os testes consistiram na avaliação objetiva daqualidade de voz, medindo-se o valor de MeanOpinion Score for Listening Quality Objective

(MOS-LQO) obtido a partir do valor de MOSestimado pelo algoritmo Perceptual Evaluation ofSpeech Quality (PESQ) (ITU-T, 2001), utilizandouma função de mapeamento uniforme de terceiraordem, especificada na recomendação P.862.1(Mapping function for transforming P.862 rawresult scores to MOS-LQ) do ITU-T (2003b). Oalgoritmo PESQ é padronizado pelo ITU-T pormeio da recomendação P.862 (PerceptualEvaluation of Speech Quality – PESQ, anobjective method for end-to-end speech qualityassessment of narrow-band telephone networksand speech codecs), e faz uma comparaçãoentre o sinal de voz original e o sinal de vozrecebido, atribuindo um valor que varia de -0,5(qualidade ruim) a 4,5 (qualidade ótima).Para a realização dos testes, foram utilizados osseguintes equipamentos:• terminais Ad Hoc;• simulador de rede Cloud 10 Mbit/s V2.0, da

Shunra (SHUNRA, 2005), utilizado parasimular a perda de pacotes e jitter da rede;

• Telegra R – VQT J1981A, da AgilentTechnologies (AGILENT, 2005);

• sinal de voz para avaliação da qualidade devoz – adquirido junto à base de dados daFundação CPqD. Trata-se de uma sentençacom voz masculina falada em português doBrasil. Emprega sinal com freqüência deamostragem de 8 kHz, e cada amostra foicodificada com 16 bits linear.

Nos testes, o equipamento Telegra gerava o sinalde voz para o terminal Ad Hoc 2, que transmitiapara o terminal Ad Hoc 1, passando pelosimulador de rede Cloud. O terminal Ad Hoc 1transmitia o sinal de voz para o Telegra, queutilizava o algoritmo PESQ para avaliar aqualidade de voz. A conversão do valor obtido,utilizando o PESQ, para um valor de MOS-LQO,foi realizada de acordo com a recomendaçãoP.862.1.A Tabela 7 apresenta os resultados das medidasde MOS-LQO para os codificadores G.711 Lei-Ae G.726, sem perda de pacotes e sem jitter.


Figura 1 Cenário para o teste de avaliação dequalidade de voz.


Tabela 7 Resultado do teste de avaliação dequalidade de voz – sem perda de pacotes e sem

jitter

Codificador MOS-LQO

G.711 Lei-A 4,62

G.711 Lei-A comdetecção automática de

voz, buffer de jitter emecanismo para minimizar

perda de pacotes

4,49

G.726 – 32 kbit/s 4,47

G.726 – 32 kbit/s comdetecção automática de

voz, buffer de jitter emecanismo para minimizar

perda de pacotes4,38

Pode-se observar que ocorre uma degradaçãoda qualidade de voz quando é utilizada atransmissão descontínua. Tal degradação podeser percebida porque o método utilizado para aavaliação do sinal de voz faz uma comparaçãoamostra a amostra de todo o sinal transmitido.Isso significa que, no momento em que atransmissão descontínua está sendo executada,e que a recepção está somente gerando o ruídode conforto, o algoritmo de avaliação constatauma pequena diferença entre as amostrasanalisadas, diferença esta que pode serobservada nos valores medidos na Tabela 7.A Tabela 8 apresenta os resultados das medidasde MOS-LQO para os codificadores G.711 Lei-Ae G.726, com perda de pacotes e sem jitter.

Tabela 8 Resultado do teste de avaliação dequalidade de voz com perda de pacotes e sem

jitter

Codificador\Perda 1% 2% 3% 5% 10%

G.711 Lei-A 4,42 4,42 4,34 4,28 4,03

G.711 Lei-A comdetecção automáticade voz, buffer de jittere mecanismo paraminimizar efeito deperda de pacotes

4,4 4,39 4,37 4,24 4,1

G.726 – 32 kbit/s 4,37 4,25 4,17 3,95 3,34

G.726 – 32 kbit/s comdetecção automáticade voz, buffer de jittere mecanismo paraminimizar efeito deperda de pacotes

4,28 4,28 4,25 4,05 3,59

Observa-se que com a utilização do mecanismopara minimizar o efeito da perda de pacotes,obteve-se melhores resultados em termos dequalidade de voz. É importante observar odiferencial entre os valores considerando-se cadacenário separadamente, uma vez que o cenáriocom transmissão descontínua apresenta valoresinferiores.A Tabela 9 apresenta os resultados das medidasde MOS-LQO para os codificadores G.711 Lei-Ae G.726, sem perda de pacotes e com jitter.

Tabela 9 Resultados do teste de avaliação dequalidade de voz sem perda de pacotes e com

jitter

Codificador\Jitter 20ms

40ms

75ms

90ms

G.711 Lei-A 4,18 3,37 2,63 2,14

G.711 Lei-A comdetecção automática devoz, buffer de jitter emecanismo paraminimizar efeito de perdade pacotes

4,39 4,23 3,36 3,3

G.726 – 32 kbit/s 3,18 1,83 1,52 -

G.726 – 32 kbit/s comdetecção automática devoz, buffer de jitter emecanismo paraminimizar efeito de perdade pacotes

4,29 4,06 3,24 2,98

Analisando-se os resultados apresentados naTabela 9, observa-se que a utilização de bufferde jitter melhora a qualidade do sinal de voz deforma significativa. No caso do codificador G.711,a qualidade do sinal de voz foi mantida acima dovalor considerado aceitável.Observando-se os resultados relacionados aocodificador G.726 sem buffer de jitter, verifica-seque com 90 ms de jitter médio, o equipamentonem mesmo consegue terminar a medição daqualidade do sinal de voz transmitido.Analisando-se ainda a Tabela 9, constata-se quedentro da faixa de operação em que o buffer dejitter foi projetado para atuar (40 ms), a qualidadedo sinal de voz se manteve dentro da regiãoclassificada como boa, onde a qualidade ésemelhante à da telefonia fixa convencional.A Tabela 10 apresenta os resultados dasmedidas de MOS-LQO para os codificadoresG.711 Lei-A e G.726 para as simulações comperda de pacotes e jitter.



Tabela 10 Resultados do teste de avaliação dequalidade de voz com perda de pacotes e com

jitter

Codificador1%+20ms

2% +40 ms

3% +75 ms

5% +90 ms

G.711 Lei-A 4,3 3,59 2,5 2,17

G.711 Lei-A comdetecçãoautomática devoz, buffer dejitter emecanismo paraminimizar efeitode perda depacotes

4,3 4,25 3,66 3,06

G.726 – 32 kbit/s 3,84 1,88 - -

G.726 – 32 kbit/scom detecçãoautomática devoz, buffer dejitter emecanismo paraminimizar efeitode perda depacotes

4,24 4,03 2,82 2,51

Observa-se novamente que, dentro da faixa deoperação do buffer de jitter (40 ms), a qualidadedo sinal de voz continua ótima, e que, de ummodo geral, o mecanismo para minimizar o efeitoda perda de pacotes e o buffer de jitter trouxeramuma melhoria para a qualidade do sinal de voz.O equipamento não conseguiu concluir as duasúltimas medidas (jitter médio = 75 ms e 90 ms)com o codificador G.726.

Conclusão

Uma série de fatores influenciam a qualidade davoz transmitida em redes Ad Hoc sem fio. Entreesses fatores estão o codificador de voz utilizado,atraso, jitter, taxa de perda de pacotes etransmissão descontínua. Dado o compromissoexistente entre eles, torna-se necessária umaanálise conjunta para que uma solução aceitável,em termos de qualidade de voz, possa serconcebida.O codificador de voz, por exemplo, influencia aqualidade de voz tanto pela degradação causadapela codificação quanto pelo atraso de bufferingque ele insere no sistema.A combinação de algoritmos proposta nestetrabalho apresentou um resultado muito bom,mostrando-se uma boa solução para atransmissão de voz em redes Ad Hoc sem fio.

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ITU TELECOMMUNICATIONSTANDARDIZATION SECTOR (ITU-T).Recommendation G.711 Appendix I: A highquality low complexity algorithm for packet lossconcealment with G.711. 1999.

ITU TELECOMMUNICATIONSTANDARDIZATION SECTOR (ITU-T).Recommendation G.711 Appendix II: A comfortnoise payload definition for ITU-T G.711 use inpacket-based multimedia communicationsystems. 2000.

ITU TELECOMMUNICATIONSTANDARDIZATION SECTOR (ITU-T).Recommendation G.1020 Appendix II:Performance parameter definitions for quality of

speech and other voiceband applications utilizingIP networks. 2003a.

ITU TELECOMMUNICATIONSTANDARDIZATION SECTOR (ITU-T).Recommendation P.862: Perceptual Evaluationof Speech Quality (PESQ), an objective methodfor end-to-end speech quality assessment ofnarrow-band telephone networks and speechcodecs. 2001.

ITU TELECOMMUNICATIONSTANDARDIZATION SECTOR (ITU-T).Recommendation P.862.1: Mapping function fortransforming P.862 raw result scores to MOS-LQO. 2003b.

KANSAL A.; KARANDIKAR A. An Overview ofDelay Jitter Control for Packet Audio in IPTelephony. IETE Technical Review, v. 20, n. 4,jul./ago. 2003.

MARKOPOULOU A. P.; TOBAGI F. A.; KARAMM. J. Assessing the quality of VoiceCommunications over Internet Backbones. IEEETransactions on Networking, v. 11 n. 5, out.2003.

SANTOS, P. H. M. Melhoria da Qualidade deFala Através da Interpolação de Parâmetrosdo Codec GSM-AMR em Redes de Pacotes.2004. Tese (Mestrado) – Universidade Estadualde Campinas (Unicamp), Campinas.

SHUNRA. Disponível em:<http://www.shunra.com/>. Acesso em: 2 mai.2005.

SKYPE. Disponível em: <http://www.skype.com>.Acesso em: 2 mai. 2005.

SPEEX. Disponível em: <http://www.speex.org>.Acesso em: 2 mai. 2005.

VELLOSO, P. B. Transmissão de voz em redesAd Hoc. 2003. Tese (Mestrado em Redes deComputadores) – Universidade Federal do Rio deJaneiro (COPPE/PEE/UFRJ), Rio de Janeiro.

Abstract

This article presents a state-of-the-art analysis on voice transmission through wireless Ad Hoc networks.The use of packet transmission networks in voice transmission presents some implications that affect thequality of transmitted voice. Such implications are related to parameters such as the type of voice coderused, delay, time-varying delay (jitter) and lost packets. These parameters are presented in the generalcontext of packet transmission networks, and are related to performance characteristics of an Ad Hocnetwork.

Key words: Voice coders. Ad Hoc wireless networks. Quality of service. VoIP.


A dinâmica de sistemas aplicada à análise dedifusão de TICs no mercado brasileiro1

Graziella Cardoso Bonadia*, Giovanni Moura de Holanda, Ricardo Benetton Martins

Este artigo apresenta uma análise da difusão de Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs) nomercado brasileiro – um ambiente com características socioculturais de significativa particularidade e queé fortemente influenciado por fatores externos de natureza econômica. Esses aspectos aumentam acomplexidade da parametrização desempenhada por abordagens tradicionais, como o modelo de difusãode Bass, uma vez que os parâmetros obtidos por tais métodos não descrevem adequadamente ocomportamento de aquisição das novas tecnologias ao longo do tempo. Não considerar essascaracterísticas e influências no processo de modelagem pode levar a informações imprecisas sobre opadrão de difusão e penetração das tecnologias no mercado. O objetivo central é, portanto, investigarcomo e em que extensão esses fatores externos podem influenciar o processo de difusão de umainovação, almejando adquirir conhecimento sobre o mercado e o comportamento do consumidor diantede um novo produto ou serviço. A difusão de inovações foi analisada a partir de um processo demodelagem baseada na dinâmica de sistemas, tendo como estudos de caso o aparelho de DVD e otelevisor.

Palavras-chave: Difusão de inovação. Modelo de Bass estendido. TIC. Dinâmica de negócios.

Introdução

Por trás de cada inovação que surge nomercado, existem vários fatores influenciandosua aceitação por parte dos usuários.Essencialmente, esses fatores resultam de umacombinação de aspectos psicológicos,antropológicos, sociais e econômicos, expressospor desejos, preferências e necessidades. Emtermos gerais, as inovações são materializadascomo novos produtos ou serviços e resultam doavanço tecnológico, das leis de mercado e dearranjos sociais, como concentração urbana ecomunidades.No cenário das Tecnologias de Informação eComunicação (TICs), produtos e serviços sãocriados em linha com tais tendências. Em parte,esse processo também é conseqüência doaumento de confiança nos artefatos decomunicação que demandam soluções imediataspara atender a necessidades econômicas esociais. Do ponto de vista de negócios, aimplantação de um novo serviço ou produtoenvolve riscos que podem dificultar oplanejamento estratégico e impedir o sucesso deuma inovação. Nas perspectivas dos fabricantesde equipamentos e dos provedores de serviço,há, em geral, falta de informação sobre o retornodo investimento e o grau em que o produto ouserviço irá penetrar no mercado. Por essa razão,a capacidade de antever o processo de difusãode uma inovação é um fator-chave para

provedores de serviços de telecomunicações epara a indústria de TICs.Essa questão não é trivial. Diferentesabordagens têm sido aplicadas com essepropósito preditivo, entre elas os modeloslogísticos e de difusão de Bass. Entretanto, omodelo logístico de difusão de inovação nãoelucida o instante inicial de surgimento de umainovação no mercado, ou seja, não explica comoos primeiros indivíduos aderem a uma inovaçãoou a adquirem. De fato, trata-se de um dilemaclássico, uma vez que a utilidade de uma redeaumenta com o número de usuários,obedecendo a uma função quadrática, conformea lei de Metcalfe2. Assim, permanece umaquestão inevitável: como transpor a barreirainicial associada ao lançamento de um produtoou serviço. Lucky (1997), por exemplo, abordaesse problema a partir da perspectiva dosserviços de comunicação.Por sua vez, o modelo de difusão de Bass foiproposto em 1969, objetivando lidar com oproblema dos inovadores e adotantes precoces(early adopters). Nesse modelo, grosso modo, osadotantes potenciais tomam consciência sobreuma inovação a partir de eventos externos,especificamente por meio de esforços demarketing, de tal forma que o problema doinstante inicial da difusão é contornado.Entretanto, o mercado é considerado como umaestrutura social uniforme (MENEZES et alli,(2005). Tal aspecto pode ser uma limitação para

1 Este artigo foi apresentado no 1o Congresso Internacional de Dinâmica de Negócios (realizado em Brasília – DF, em outubro de2006), com o título “A system dynamics analysis of ICTs' diffusion in the Brazilian market”. Nesse evento, o artigo recebeu umamenção honrosa do Prêmio Prof. Oswaldo Fadigas de Excelência Acadêmica. 2 Uma discussão recente sobre o alcance dessa lei é feita por Briscoe, Odlyzko & Tilly (2006).



A dinâmica de sistemas aplicada à análise de difusão de TICs no mercado brasileiro

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estimar a atratividade e mesmo a rentabilidadede um novo produto ou serviço, principalmentequando se considera o valor percebido pelousuário, as flutuações do cenário econômico e ascomplexas redes sociais de um país emdesenvolvimento. O modelo de Bass tem sido amplamente usadopara descrever o processo de difusão de umproduto3 e, ainda que considerando suaaplicabilidade em análises preditivas, váriasextensões dessa abordagem têm sido propostas(ZABKAR & ZUZEL, 2002)4. Além disso, comolembra Talukdar, Sudhir & Ainslie (2002), amaioria das análises de processos de difusão évoltada a economias de países desenvolvidos.Nesse sentido, os analistas estão incluindomercados emergentes em seus estudos,investigando a relação entre fatores ambientais eos parâmetros de difusão.As características econômicas observadas empaíses em desenvolvimento afetamsignificativamente o comportamento nominal dadifusão. Tais aspectos complicam aparametrização baseada nas equações de Bass,uma vez que os parâmetros assim obtidos nãodescrevem adequadamente o comportamento deaquisição (compra ou adesão) ao longo dotempo. A não consideração dessas influências noprocesso de modelagem pode levar ainformações imprecisas sobre a velocidade dedifusão e a penetração no mercado.Portanto, este artigo apresenta uma análise doprocesso de difusão de produtos no mercadobrasileiro de TICs – um ambiente fortementeinfluenciado por fatores econômicos externos,como pode ser observado em abordagensbaseadas no pensamento sistêmico. O objetivocentral é investigar como e em que extensãoesses fatores externos podem influenciar adifusão da inovação, almejando ampliar oconhecimento sobre o comportamento dosusuários diante da introdução de um novoproduto ou serviço. Com tal análise, espera-seobter uma abordagem com maior potencial parasuportar estudos futuros acerca da implantaçãode novas TICs.O processo de difusão é analisado por umaabordagem baseada na dinâmica de sistemas,fazendo uso de modelos de simulação einvestigando dois produtos no mercado brasileiro:o aparelho de DVD e o televisor em cores. Osfatores externos agindo no modelo de difusãosão divididos em duas categorias: (i) um produtoofertado a usuários em um mercado não-homogêneo; e (ii) um produto ofertado em ummercado que é afetado por mudanças nascondições econômicas da população ou que tem

limitações operacionais relacionadas àcomercialização, como, por exemplo,dificuldades em suprir a demanda por novosprodutos.Os dois produtos foram escolhidos por razõesespecíficas. O televisor em cores é umequipamento eletrônico tipicamente domiciliar,com alta penetração em todo o País e,conseqüentemente, a quantidade de unidadescomercializadas é sensível ao cenáriomacroeconômico. Além disso, esse produtopermite uma profícua investigação pelo fato desimultaneamente representar um serviço detelecomunicação (radiodifusão) – do ponto devista do provedor do serviço – e um produto deconsumo (eletroeletrônico). Em contrapartida, ainvestigação do aparelho de DVD forneceinformações sobre a resposta de consumo emum cenário microeconômico, embora o produtoseja novo e, conseqüentemente, os dados devendas disponíveis correspondem à fase inicialde seu ciclo de vida comercial. Um maiorconhecimento sobre esses aspectos podeorientar análises futuras sobre o lançamento deprodutos ou serviços com característicassimilares.É importante ressaltar que este artigo não tem aintenção de tecer generalizações empíricas,aplicáveis a outros produtos e outros países.Conforme mencionado, o propósito da presenteanálise é apenas ampliar o conhecimento sobreo mercado brasileiro de TICs, especificamente noque se refere aos fatores que influenciam aadoção de um produto ou serviço. Não obstante,estudos de caso da difusão da Internet, docelular e da TV por assinatura estão sendoconduzidos com o propósito de estender essasobservações e conhecimento a esferas maisamplas desse mercado (BONADIA et alli, 2003).

1 Método de análise A análise tratada neste artigo é baseada nomodelo de Bass, que é estendido pararepresentar fatores externos não completamenterevelados pelos modelos convencionais e, assim,refletir de forma mais adequada asparticularidades do mercado brasileiro. Oprocesso de parametrização, assim como aabordagem de simulação e o processo de coletade dados utilizados para suportar a análise sãodescritos a seguir.

1.1 Características gerais do modelo dedifusão de Bass

O modelo de difusão proposto por Bass (1969)tem sido amplamente empregado para predizer o

3 Ver, entre outros, Gupta, Jain & Sawhney (1999), Swami & Khairnar (2003) e Talukdar, Sudhir & Ainslie (2002).

4 Conforme discutido em Menezes et alli (2005), outras extensões considerando fatores não usuais são apresentadas por Bass,Krishnan & Jain (1994), Mahajan, Muller & Bass (1990) e Wright, Upritchard & Lewis (1997). Este último relacionado a produtos dealta tecnologia.



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tempo de adoção de novas tecnologias.Similarmente ao modelo logístico, a curva deadoção assume a forma de “S”, correspondendoa um início lento, seguido por um período de rápida difusão e, por fim, outro período dedesaceleração, o que representa a “saturação”do produto no mercado. Entretanto, para explicarcomo a difusão deixa o estado de equilíbrioinicial, Bass introduziu a idéia de dividir a taxa deadoção de uma inovação em dois fatores: umendógeno, usualmente denominado fator deimitação, e outro exógeno, referido como fator deinovação.De acordo com Bass, a probabilidade de umapessoa adquirir um produto, pela primeira vez eem um dado período de tempo, é uma equaçãolinear da quantidade de pessoas que oadquiriram. Tal condição resulta na seguinterelação:

2)]([)(][)( tNmqtNpqpmtn −−+= (1)

em que:• p é o “coeficiente de inovação”, uma vez que reflete

a tendência para inovação sem considerar ainfluência interpessoal;

• q é o “coeficiente de imitação”, dado queconsidera a taxa de difusão advinda dainfluência dos adquirentes sobre os não-adquirentes (ou potenciais adquirentes);

• m é o mercado total;• n(t) representa as vendas (ou aquisições) no

instante t;• N(t) é o número de adquirentes até o instante t.

1.2 Processo de parametrização

A estimativa dos parâmetros do modelo de Bass(p, q e m) pode ser feita a partir de dadosempíricos e aplicando um procedimento deregressão clássica à equação (1). Esseprocedimento possibilita um bom ajuste, mesmopara um processo de difusão ainda incompleto5.Para diferentes processos de difusão, p e q sãocomparáveis apenas se a freqüência (porexemplo, mensal ou anual) dos dadosobservados for basicamente a mesma. Emcontrapartida, essa condição não é válida para oparâmetro m, que pode ser comparadoindependentemente da freqüência de coleta dosdados. Entretanto, a decisão sobre a freqüênciadas observações depende do objetivo da análise:observações mais freqüentes permitem análisesmais confiáveis em termos de microambiente6,ao passo que observações menos freqüentespodem descrever o comportamento geral sobre o

macroambiente e seus fatores de influência.

1.3 Modelagem e coleta de dados

Com o objetivo de proporcionar um melhorentendimento sobre os fatores quehistoricamente influenciaram o processo dedifusão, alguns recursos de modelagem foramadotados nesta análise. Os modelos podem serusados para investigar os efeitos de eventospassados sobre a difusão, assim como paratestar hipóteses que permitem identificarvariáveis-chave. Esse aspecto é importante paraentender tendências de mercado para a difusãode um determinado produto ou serviço e para atomada de decisão em ambientes complexos.O processo de difusão é indubitavelmentecomplexo por natureza, e as pessoas precisamter consciência sobre os atributos de um produtoou serviço. Há um grande número de fatoresinterconectados agindo sobre os processoscognitivos dos indivíduos, que afetam seucomportamento e as regras para adoção dainovação. Além disso, esses fatores inter-relacionados estão em constante mudança ealgumas adaptações acontecem em função daaprendizagem dos usuários, resultado daexperiência individual e interações dentro de umarede social. Nesse sentido, modelos lineares e deequilíbrio não são adequados para tratar talcomplexidade inerente. Em linha com essasconsiderações, algumas abordagens baseadasna dinâmica de sistemas e aplicadas ao modelode Bass podem ser encontradas na literatura.Exemplos de abordagens dessa natureza,aplicadas a produtos de telecomunicações, sãoapresentados em Lyons et alli (1997), Park & Kim(2000) e Menezes et alli (2005).A dinâmica de sistemas foi então utilizada nopresente estudo para suportar a modelagem e ocorrespondente processo de simulação. Comoconhecido, a dinâmica de sistemas é umaabordagem conceitual que permite representar aestrutura e o comportamento de sistemascomplexos ao longo do tempo, fornecendo meiospara a simulação computacional (FORRESTER,1989) (STERMAN, 2000). Os modelos dinâmicospermitem testar os valores obtidos com aparametrização e comparar os resultados comdados reais. Além disso, a simulação permiterevelar aspectos e ampliar o conhecimento sobreos efeitos que os fatores externos exercem nadifusão dos produtos analisados.O levantamento de dados para o estudo de casodo televisor levou em consideração o número devendas de aparelhos combinado com aquantidade de domicílios com televisores e o

5 Um bom ajuste pode ser obtido quando a difusão alcança a metade de todo o processo, o que ocorre em torno do ponto deinflexão da curva.

6 Contudo, isso pode ocasionar efeitos indesejáveis, como a introdução de um ruído aleatório que pode afetar adversamente aparametrização.



78

total de domicílios brasileiros, formulando ocomportamento de difusão e a penetraçãodesses aparelhos. Ao combinar esses dados,também foi possível excluir aquisições repetidas(como substituição de aparelhos ou unidadesadicionais). No levantamento de dados doaparelho de DVD, foi assumido que asaquisições repetidas não ocorreram, uma vezque esse produto ainda se encontrava em umafase inicial de seu ciclo de vida no Brasil (dejaneiro de 1999 a setembro de 2002).

2 Influência de fatores externos noprocesso de difusão

Quando um novo produto ou serviço é lançadono mercado, é difícil antever quais fatoresexternos podem influenciar a dinâmica dedifusão. Os fatores que podem agir sobre aatitude dos usuários e suas decisões deaquisição mudam ao longo do tempo. Assim, asforças motrizes que levam à adoção deinovações modificam-se à medida que oprocesso de difusão evolui (WAARTS, VANEVERDINGEN & VAN HILLEGERSBERG, 2002).Alguns desses fatores podem reduzir avelocidade da difusão ou mesmo bloqueá-la.Essa alternância de condições pode ter impactosainda mais significativos em países emdesenvolvimento, em que a população é muitosensível às questões econômicas.Nesses países, o comportamento dos usuários émais influenciado por variáveis como taxa deinteresse, taxa de troca, disponibilidade decrédito e outras. Na década de 80, o Brasilpassou por uma significativa recessãoeconômica. Esse período foi marcado por altainflação, que contribuiu para a redução daatividade econômica. Esforços do governo nãoforam suficientes para conter a inflação eexpandir os negócios. Ao contrário, como

Figura 1 Variação real do PIB do Brasil e dosEUA7

lembram Rigolon e Giambiagi (1999), as políticaseconômicas desse período podem ter causado ocrescimento da inflação, uma vez que os riscosde novas regras monetárias foram consideradosna avaliação econômico-financeira. Talconjuntura alterou o perfil de consumo dapopulação brasileira, que foi forçada a diminuirseus gastos, principalmente no que se refere àaquisição de bens não-essenciais. O padrão devida caiu em relação às décadas anteriores. Em meados dos anos 90, um novo planoeconômico (Plano Real) obteve sucesso naredução da taxa de inflação brasileira, permitindoum pequeno aumento na renda média dapopulação. Além disso, ao mesmo tempo,algumas linhas de crédito ficaram disponíveispara consumo de bens duráveis, as quaispodiam ser obtidas a prestações relativamentebaixas. Como conseqüência, o mercadoexperimentou um aumento no consumo,principalmente no período entre 1994 e 1998. Em1999, uma nova crise econômica influenciou oritmo de crescimento (RIGOLON & GIAMBIAGI,1999), diminuindo o consumo e afetando váriossetores da economia. Tal comportamento daeconomia produz, em diferentes proporções,impactos sobre a difusão de produtos e serviços.A título de comparação, as séries temporais davariação real do Produto Interno Bruto (PIB)brasileiro e norte-americano são ilustradas naFigura 1. A variação do PIB norte-americano nas trêsdécadas passadas é menor do que a brasileira.Nesse período, a máxima variação real do PIBnorte-americano foi de 9%, ao passo que, noBrasil, a variação máxima foi praticamente odobro (cerca de 18%), alcançando, em algumasocasiões, valores negativos de significativamagnitude. A diferença entre o PIB per capita

Figura 2 PIB per capita8

7 Fonte: IPEA – Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Brasil) e BEA – Bureau of Economic Analysis (EUA). Disponível,respectivamente, em: www.ipeadata.gov.br e www.bea.gov.

8 Fonte: IPEA e BEA, 2006.


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desses dois países é bastante alta paradesprezar a importância da renda mínimadestinada ao consumo de bens essenciais.O PIB per capita do Brasil é muito próximo dopotencial de consumo dos bens essenciais.Qualquer desvio do PIB pode influenciar o perfilde consumo da população, diferentemente doque ocorre em países desenvolvidos,principalmente em termos de TICs e serviços detelecomunicações. A série temporal do PIB percapita nesses dois países é apresentada naFigura 2.Assim, é importante considerar a altasensibilidade do mercado de países emdesenvolvimento a essas variações nodesempenho econômico nacional. Considerandoque a maioria da população brasileira tem umnível de renda insuficiente para a aquisição debens essenciais, qualquer variação no cenárioeconômico tem impacto significativo nacomposição do mercado potencial. Asensibilidade da curva de difusão a tais fatoresdepende também do tipo de produto ou serviçoque está sendo ofertado ao mercado e,principalmente, do nível de preço e daatratividade desse produto ou serviço.Em termos de microambiente, outro fatorfreqüentemente observado em países emdesenvolvimento é o replanejamento deestratégias de marketing para atingir novossegmentos e mercados. No Brasil, e em outrospaíses em desenvolvimento, variações no nívelde preço podem permitir ou impedir quesegmentos da população se tornem usuáriospotenciais de determinada TIC ou serviço. Aindaque essa população tenha potencial de consumoem um dado período, outros eventos externos,como mudanças macroeconômicas, podemafetar essa nova condição, diminuindo aspossibilidades de aquisição dos indivíduos eretardando o processo de difusão.O crescimento populacional é outro fator quepode influenciar o processo de difusão,principalmente em países com população jovem.Se o produto tem um longo período de difusão eum amplo mercado-alvo (por exemplo, televisorem cores), o crescimento populacional podeinfluenciar significativamente o processo dedifusão. De fato, m deixa de ser constante notempo.Em termos gerais, a influência de questões domacroambiente no comportamento da difusão sóé compensada por ações reativas. Emcontrapartida, a análise orientada aos aspectosdo microambiente fornece elementos que podemser usados em ações proativas. Nas próximasseções, os fatores de influência aqui discutidos

são modelados com base em um modelo dedifusão de Bass modificado.

3 Modelagem dos fatores externos

Os fatores externos comentados na Seção 2mudam significativamente o padrão tradicional dedifusão de novos produtos ou serviços. Quandoesses fatores ocorrem durante o processo dedifusão simulado com os parâmetros estimadospela modelagem de Bass, os resultados obtidospodem ser completamente diferentes dos dadosreais. Portanto, torna-se necessário incluiralgumas modificações no modelo de Bass, deforma a ajustar a curva simulada que descreve ocomportamento de difusão observado9.Os fatores externos discutidos podem serclassificados em duas categorias:

• tipo I: fatores externos que afetam o mercadopotencial;

• tipo II: fatores externos que afetam o processode aquisição do produto.

O diagrama de relações para o modelo dedifusão de Bass modificado, contendo ambas ascategorias de fatores externos, é apresentado naFigura 3. Esse modelo modificado possui trêsnovos elementos. O primeiro deles correspondea um processo intermediário entre o mercadopotencial e os adquirentes (usuários)10, fazendosurgir uma nova categoria de indivíduos: ospredispostos. O segundo ajuste leva emconsideração a distinção entre mercado-alvo emercado potencial, de maneira que os indivíduospertencentes ao mercado potencial têm nãoapenas o desejo latente, mas também rendapara aquisição do produto ou serviço, ao passoque os outros têm o desejo latente, mas nãodispõem de renda para adquiri-lo. Por fim, oterceiro ajuste introduz dois controles de acesso,os quais regulam o número de indivíduos com esem renda para aquisição.

Figura 3 Diagrama de relações com fatoresexternos

9 É importante destacar que, nessa modelagem, assume-se que a introdução dos fatores externos mencionados não invalida omodelo de difusão de Bass.

10 De acordo com a classificação de Rogers (1983).


Potentialmarket

Acceptors

ImitationeffectInnovation

effect

Targetmarket

Adopters

Acceptanceprocess

Adoptionprocess

Access controllerfor potential market

(external factorof type I)

Access controllerfor acquisition

(external factorof type II)

Potentialmarket

Acceptors


effect

Targetmarket

Adopters

Acceptanceprocess

Adoptionprocess





Acceptors

AcceptanceProcess

Potentialmarket

Acceptors


effect

Targetmarket

Adopters

Acceptanceprocess

Adoptionprocess





Potentialmarket

Acceptors


effect

Targetmarket

Adopters

Acceptanceprocess

Adoptionprocess





AcceptorsPotentialmarket

Acceptors


effect

Targetmarket

Adopters

Acceptanceprocess

Adoptionprocess





Potentialmarket

Acceptors


effect

Targetmarket

Adopters

Acceptanceprocess

Adoptionprocess





Acceptors

AcceptanceProcess

Controle de acesso para o mercado potencial (fator

externo do tipo I)

Controle de acesso para aquisição

(fator externo do tipo II)

Mercado alvo

Efeito de inovação

Efeito de imitação

Processo de adoção

Processo de aceitação

Predispostos UsuáriosMercado potencial

Potentialmarket

Acceptors


effect

Targetmarket

Adopters

Acceptanceprocess

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Potentialmarket

Acceptors


effect

Targetmarket

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Adoptionprocess





Acceptors

AcceptanceProcess

Potentialmarket

Acceptors


effect

Targetmarket

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Adoptionprocess





Potentialmarket

Acceptors


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Targetmarket

Adopters

Acceptanceprocess

Adoptionprocess





AcceptorsPotentialmarket

Acceptors


effect

Targetmarket

Adopters

Acceptanceprocess

Adoptionprocess





Potentialmarket

Acceptors


effect

Targetmarket

Adopters

Acceptanceprocess

Adoptionprocess





Acceptors

AcceptanceProcess

Controle de acesso para o mercado potencial (fator

externo do tipo I)

Controle de acesso para aquisição

(fator externo do tipo II)

Mercado alvo



Processo de adoção


Predispostos UsuáriosMercado potencial


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O controle de acesso relacionado ao mercadopotencial habilita um novo segmento domercado-alvo a participar do processo dedifusão, caso um fator externo do tipo I ocorra.Uma vez que essa entrada seja permitida, ousuário potencial não deve retornar ao mercado-alvo, uma vez que ele adquirirá, inevitavelmente,a inovação. O outro controle de acesso evita aefetivação da aquisição se algum fator externodo tipo II ocorrer durante o processo.

3.1 Fator externo do tipo I

Quando um produto é lançado, o número deusuários potenciais depende de dois fatoresprincipais: atratividade e preço. Se o produto éreplanejado para atender a novas necessidades,com modificações no preço ou nasfuncionalidades, é possível observar variação nonúmero de indivíduos do mercado potencial emfunção do novo valor percebido. Essa situação éidentificada como um fator externo do tipo I. Suainfluência no processo de difusão ocorre pelamodificação do número de usuários potenciais(e, conseqüentemente, de m). Tais mudanças no microambiente levam a umarápida resposta no comportamento doconsumidor. Conseqüentemente, a análise deveconsiderar observações mais freqüentes, dentrode um intervalo de curto e médio prazos, sobreas vendas do produto ou serviço em questão, detal forma que seja possível predizer11 o mercadopotencial que essa inovação pode alcançar emum dado período.Uma forma de lidar com essas questões eajustar o modelo a um comportamento dedifusão mais adequado é separar a análise emdois modelos diferentes de difusão. A primeiraparte considera as vendas efetivadas desde olançamento do produto ou serviço, em umcenário de microambiente (e.g., nível de preço eimagem de mercado), até o momento em queesse cenário muda. A segunda parte começa nomomento dessa mudança. Em mercadosaltamente sensíveis a flutuações econômicas,cada redução no nível de preço traz maisusuários potenciais e, por meio do processo deparametrização mencionado na Seção 1, épossível determinar os valores relativos a p, q em. É importante salientar que o valor de m refleteo eventual crescimento do número de usuáriospotenciais, i.e., o tamanho do mercado relativoao novo nível de preço é igual ao tamanho domercado relativo ao nível de preço anterior, maisa nova população habilitada pelo controle de

acesso como conseqüência do fator externo dotipo I.O crescimento da população é outro exemplo defator externo do tipo I em um macroambiente. Ocrescimento gradual dos usuários potenciaistransforma o mercado total (m) em uma variáveldependente do tempo. Nessa situação, épossível supor que o crescimento gradual deusuários potenciais (em razão do crescimentovegetativo) não causa alteração repentina nopadrão de difusão, visto que mudanças comoessas apenas modificam o perfil de consumo emlongo prazo e de maneira gradual. Então, com adivisão do processo de difusão em pequenosintervalos de tempo (tão estreitos como odesejado), as modificações em cada segmentoda curva de difusão não serão percebidas. Comoconseqüência, é assumido que, durante todo oprocesso de difusão, o crescimento da populaçãonão altera o comportamento de consumo emtermos de decisão de compra. Em outraspalavras, p e q são constantes durante amodelagem do processo de difusão.

3.2 Fator externo do tipo II

Nessa análise, as influências de mudançasnegativas na situação macroeconômica duranteo processo de difusão são consideradas fatoresexternos do tipo II, em uma abordagem demacroambiente. Como argumentadoanteriormente, em um mercado como o do Brasil,o poder de compra é mais suscetível a essesfatores em razão da baixa renda média dapopulação. Embora os usuários potenciaistenham sido convencidos pela idéia do novoproduto, o processo de aquisição é improvávelpor conta das barreiras econômicas.Similarmente, o desejo de compra de um novoproduto ou serviço pode ter sido disseminado emalgumas áreas geográficas onde a infra-estruturarequerida ainda não está disponível. Serviçoscomo TV a cabo, Internet banda larga e telefoniamóvel são exemplos típicos nos quais problemasde infra-estrutura são observados. Nomicroambiente, esse problema representa umoutro aspecto do fator externo do tipo II12.O modelo de Bass assume que o produto ouserviço certamente será adquirido em um dadotempo e, conseqüentemente, não há fatores queafetam o processo de compra. Comomencionado anteriormente, tal fato não é umasuposição razoável para países emdesenvolvimento. Nesse sentido, a abordagemaqui apresentada utiliza o modelo de Bass com a

11 Neste estudo, o propósito da predição está mais relacionado ao foresight do que a estimativas quantitativas de previsão. Paradetalhes em foresight, ver, por exemplo, Grupp & Linstone (1999).

12 Embora, até certo ponto, essa questão possa ser tratada como fator externo do tipo I. Esse seria o caso se houvesse umintervalo de tempo estreito entre o lançamento e a disponibilidade do serviço na área geográfica. Isso se deve ao fato de que ademanda não sofreu restrição por um período longo de tempo.



13141516

inclusão de dois elementos, com o objetivo deanalisar as influências de fatores externos do tipoII no processo de difusão. O primeiro elemento éum controle de acesso que se comporta comoum inibidor do processo de adoção. O segundoelemento é um passo intermediário, anterior aoprocesso de adoção. Conforme Figura 3, essenovo passo é chamado de processo deaceitação, no qual os indivíduos do mercadopotencial são submetidos a influências típicas doprocesso de Bass, i.e., eles tomamconhecimento sobre o produto ou serviço edesenvolvem o desejo de compra, tornando-se“predispostos”. Entretanto, a efetiva aquisição éadiada por conta dos fatores externos do tipo II.Quando um fator externo do tipo II estáfortemente presente em um mercado, éimportante dizer que o processo de difusão exibedistorções significantes no padrão “S” da curva.Nesses casos, a parametrização, como descritana Seção 2, não é uma opção viável. Portanto, aúnica maneira de modelar o processo de difusãoé inferir o valor dos parâmetros por meio dacomparação com outros casos similares. Essassimulações e análises de sensibilidade forneceminsumos para decisões estratégicas,particularmente com respeito ao momento deinvestimento.

4 Estudos de caso

A abordagem de investigação dos fatoresexternos foi aplicada em dois estudos de caso decomportamento brasileiro de compra: a difusãodo aparelho de DVD e da TV em cores. O estudodo aparelho de DVD demonstra claramente anecessidade de se considerar a mudança domercado potencial durante o processo dedifusão. No caso do aparelho de TV em cores, amudança contínua no mercado-alvo (crescimentoda população) e, ao mesmo tempo, as variaçõesnas condições econômicas levaram a umcomportamento de compra diferenciado.

4.1 Aparelho de DVD

No Brasil, o processo de difusão do aparelho deDVD iniciou-se em 199913. Desde então,algumas mudanças têm ocorrido nos níveis depreço e nas características do produto, o quemodificou gradualmente o valor percebido doproduto pelos consumidores. Aproximadamente17 meses (maio de 2000) depois do lançamentodo aparelho de DVD, seu preço baixou em quase50% do valor inicial. De acordo com analistas de

mercado, essa redução teve maior influência dedecisões estratégicas do que de qualquerevolução na curva de aprendizagem do produto.Quando o preço alcançou valores mais baixos, onúmero de indivíduos do mercado potencialcomeçou a crescer. Provavelmente, esse fatorexterno foi o principal motivador da aceleraçãoda difusão naquele período, juntamente com oaumento gradual da atratividade. Este aumentose deu em virtude da melhoria na tecnologia emaior oferta de conteúdo (lançamentos de novostítulos de DVDs).Para considerar esse fator externo, o modeloclássico de difusão foi dividido em dois sistemas,correspondendo aos diferentes períodos: antes edepois da queda no preço. Esse mecanismopermitiu simular o fator externo do tipo I. Oprimeiro período de tempo considerado paraparametrização se estende do início do processode difusão até o 16° mês (abril de 2000)14.Depois desse período, o número de usuários érealocado no segundo sistema e essainformação é utilizada para calcular os novosparâmetros, considerando os dadossubseqüentes do processo de difusão15.A divisão em duas séries de dados facilitou oprocesso de modelagem e permitiu avisualização do comportamento da difusãodurante o período de análise. Os mesmos dadoshistóricos foram usados para realizar outroensaio, considerando o processo de difusão purode Bass, isto é, não levando em conta asinfluências dos fatores externos na modelagem.Esses dois ensaios foram comparados emtermos de adequação do ajuste da curva16 pormeio de uma medida simples de distância entreos dados observados (reais) e os dadosesperados (estimados). Os parâmetros (p, q e m)de cada ensaio e para cada parte da curva dedifusão do segundo ensaio são apresentados naTabela 1.

Tabela 1 Parâmetros do aparelho de DVD Ensaio p q m

Bass puro 0,0012 0,112 2.810.000Fator ext. tipo IJan/99 – Abr/00Mai/00 – Set/02

0,00860,0025

0,2020,090

67.000

4.520.000

A comparação entre os dados históricos e osresultados de cada modelo de difusão (com esem considerar fatores externos do tipo I) doaparelho de DVD é mostrada na Figura 4, tantopara vendas acumuladas, como por período.

13 Fonte: Eletros – Associação Nacional de Fabricantes de Produtos Eletroeletrônicos.

14 Dados de entrada de freqüência mensal.

15 Esta análise considera séries históricas até o ano de 2002, em razão da indisponibilidade de dados mensais a partir dessadata.

16 Determina em que medida os dados estimados pelo modelo se aproximam dos dados reais. O menor valor mostra o melhorresultado.



171819

Figura 4 Vendas acumuladas e por período de aparelhos de DVD17

No processo de regressão clássica, aparametrização utilizando Bass puro se ajustaaos dados de maneira agregada. Essaabordagem não leva em conta a possibilidade deque um certo evento possa modificarcompletamente o comportamento corrente. Suamedida de ajuste resultou em 81,1, ao passo queo ensaio que considera o fator externo resultouno valor 13,9, ajustando-se melhor aocomportamento real. A divisão do conjunto dedados em dois períodos permitiu considerar onovo comportamento, que emergiu dasmudanças na estratégia de preços.

4.2 Aparelho de TV em cores

No Brasil, o aparelho de TV em cores começou aser vendido em 1973. Desde então, iniciou-se umprocesso lento de difusão, principalmente emvirtude das condições econômicas dos últimos 30anos. Como dito anteriormente, na década de 80,o Brasil experimentou um período de recessãointensa, represando a demanda por aparelhos deTV. A partir de meados da década de 90, com aestabilização da moeda e a abertura de créditoao consumidor, houve a liberação da demanda,que estava estagnada, fazendo com que aquantidade de aparelhos vendidos desse umsalto para um novo patamar. Uma outra questãoconsiderada é o crescimento gradativo donúmero de domicílios ao longo dos 30 anos deanálise, que, ao final desse período, resultou emum aumento de 150%18. Essa questão foi tratadacomo um fator externo do tipo I. Para levar em conta tais fatores na modelagem,foi incluído um mecanismo de filtro baseado emuma função da variação real do PIB brasileiro19.

2004t1994 para ,100

(t) brasileiro PIB do real variação MM(10)

1993t1983 para ,100

(t) brasileiro PIB do real variação MM(10)*0,7 Filtro(t)

1982t1973 para ,100

(t) brasileiro PIB do real variação MM(10)

≤≤

≤≤=

≤≤

Essa função considera a média móvelrelacionada aos 10 períodos anteriores a umdado instante t, pertencente ao períodoanalisado. O fator externo do tipo II foi incluído nesse estudopara dois ensaios diferentes, buscando ilustrar osimpactos macroeconômicos no comportamentode difusão. Em um dos ensaios, o filtro foicolocado como um controle de acesso para omercado potencial, similarmente ao feito no casodo aparelho de DVD para o fator externo do tipoI, limitando a quantidade de domicílios quepoderiam se tornar usuários potenciais. No outroensaio, o controle de acesso foi colocado comoum processo de aceitação (antes do processo deadoção), como um fator externo do tipo II. Osdiagramas de relações para ambos os ensaiossão ilustrados na Figura 5. Além disso, oprocesso puro de Bass também foi simulado como propósito de comparação. No Brasil, o processo de difusão do aparelho deTV em cores foi amplamente afetado pelosfatores externos do tipo II. Visto que a influênciadesses fatores sobre o comportamento dadifusão não é inteiramente conhecida, aparametrização por meio de regressão clássica(como mencionado na Seção 2) éconseqüentemente uma questão complexa. Parasuperar esse obstáculo, os parâmetros utilizadosna avaliação do comportamento de difusão foram

17 Fonte: Eletros. Disponível em: www.eletros.org.br

18 Fonte: IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Disponível em: www.ibge.gov.br.

19 Este artigo não busca uma função precisa correlacionada ao comportamento real de demanda. Busca, entretanto, ilustrar omelhor tratamento para modelagem de cada tipo de fator externo. Apesar de ser uma simplificação da relação entre demanda ePIB, a função foi aqui empregada com o objetivo de ampliar o entendimento sobre os impactos dos fatores externos e avaliar amelhor forma de se modelar.


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1.600

2.000

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Fator externo do tipo I Bass puro Dados reais

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Preço e esforço de marketing

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/01mar/0

1mai/0

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/02mar/0

2mai/0

2jul/

02set

/02

milha

res

Meses

Taxa

de ad

oção

do ap

arelho

de D

VD


Preço e esforço de marketing


2021

PotentialMarket

Acceptors Color TVAdopters

ImitationEffect

Function ofGDP Real VariationExt. Factor Type I

InnovationEffect

PopulationIncreasing

Ext. Factor Type I

Households(increasingover time)

Filter arrenged as Ext. Factor Type I

AcceptanceProcess

PotentialMarket

AcceptanceProcess

Color TVAdopters

ImitationEffectInnovation

Effect


Ext. Factor Type I


Function ofGDP Real VariationExt. Factor Type II

Filter arrenged as Ext. Factor Type II

AcceptorsPotentialMarket


ImitationEffect


InnovationEffect


Ext. Factor Type I



AcceptanceProcess

PotentialMarket

AcceptanceProcess

Color TVAdopters


Effect


Ext. Factor Type I




Acceptors

Funcão da variação real do PIB

Fator Ext. Tipo I


Fator Ext. Tipo IIProcesso de aceitação


PredisposiçãoMercado potencial

Mercado potencial

PredisposiçãoUsuários de TV em cores

Usuários de TV em cores

Crescimento populacional

Fator Ext. Tipo I


Fator Ext. Tipo IEfeito de inovação




Domicílios (crescimento vegetativo)


Filtro colocado como Fator Ext. Tipo I Filtro colocado como Fator Ext. Tipo II

PotentialMarket


ImitationEffect


InnovationEffect


Ext. Factor Type I



AcceptanceProcess

PotentialMarket

AcceptanceProcess

Color TVAdopters


Effect


Ext. Factor Type I






ImitationEffect


InnovationEffect


Ext. Factor Type I



AcceptanceProcess

PotentialMarket

AcceptanceProcess

Color TVAdopters


Effect


Ext. Factor Type I






ImitationEffect


InnovationEffect


Ext. Factor Type I



AcceptanceProcess

PotentialMarket

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Color TVAdopters


Effect


Ext. Factor Type I






ImitationEffect


InnovationEffect


Ext. Factor Type I



AcceptanceProcess

PotentialMarket

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Color TVAdopters


Effect


Ext. Factor Type I




Acceptors


Fator Ext. Tipo I


Fator Ext. Tipo IIProcesso de aceitação


PredisposiçãoMercado potencial

Mercado potencial

PredisposiçãoUsuários de TV em cores

Usuários de TV em cores


Fator Ext. Tipo I


Fator Ext. Tipo IEfeito de inovação






Filtro colocado como Fator Ext. Tipo I Filtro colocado como Fator Ext. Tipo II

Figura 5 Diagramas de relações para os dois ensaios da TV em cores

obtidos pela combinação dos valores de p e qencontrados em Talukdar, Sudhir & Ainslie(2002) para países em desenvolvimento, evalores obtidos da parametrização do processode difusão do aparelho de TV em preto e brancono Brasil20, conforme apresentado na Tabela 2.O mercado total (m) é assumido como sendo onúmero de domicílios brasileiros, considerandoseu crescimento ao longo do período de análise(de 1973 a 2004).

Tabela 2 Parâmetros do aparelho de TV

Ensaio p qTalukdar, Sudhir &

Ainslie (2002) 0,0003 0,550

TV em P&B 0,0210 0,157TV em cores 0,0110 0,350

Os resultados da simulação, tanto para os doisensaios, como para o processo de difusão doBass puro, são apresentados na Figura 6.A curva estimada do ensaio que considera oFiltro (t) como um fator externo do tipo I e a curvaestimada pelo processo puro de Bass nãorepresentam apropriadamente a influênciaexterna no comportamento real da difusão,conforme Figura 6. A dinâmica do modelo deBass é responsável por isso, visto que qualquer

perturbação nas condições econômicas ocorridasdepois da inclusão do indivíduo no mercadopotencial não impedirá a efetivação da compraem um dado tempo. As medidas de ajuste noprocesso puro de Bass e no primeiro ensaio(fator externo do tipo I) resultaram,respectivamente, em 17,7 e 16,7. Embora hajauma pequena diferença entre esses valores, issonão é suficiente para considerá-la significativa.No segundo ensaio (fator externo do tipo II), asperturbações foram simuladas ao longo doprocesso, quando as barreiras econômicassurgiram. Nesse caso, o controle de acessoevitou que alguns indivíduos (no processo deaceitação) efetivassem suas aquisições(compras). A medida de ajuste desse ensaioresultou em 8,9, que é aproximadamente 50% dovalor obtido com o processo puro de Bass e,portanto, mais adequada para a presente análise.Essa abordagem tende a ser mais realista emuito útil em países em desenvolvimento, ondequalquer alteração na economia pode interferirno processo natural de difusão de produtos eserviços baseados em TICs, sobretudo emvirtude da baixa renda de sua população. Omecanismo para lidar com barreirasmacroeconômicas, como os fatores externos dotipo II, foi mais adequado para representarquantitativamente o comportamento da compra,conforme discutido a seguir.

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Figura 6 Vendas acumuladas e por período do aparelho de TV em cores21

20 Bonadia et alli, (2003).

21 Fonte: IBGE, Gazeta Mercantil: Panorama Setorial, Eletros e ABINEE – Associação Brasileira da Indústria Elétrica e Eletrônica.



Conclusão

O presente estudo torna clara a importância dese analisar produtos ou serviços sobre múltiplasperspectivas, de forma a aprender mais sobre areal introdução de uma inovação no mercado,edeixando o processo de difusão ideal em umsegundo plano. As características econômicasobservadas em um país como o Brasil afetamsignificantemente o comportamento de difusãonominal. Esses aspectos trazem complexidade àparametrização baseada nas equações de Bass,visto que os parâmetros assim obtidos nãodescrevem apropriadamente o comportamentode compra ao longo do tempo. Não considerartais influências no processo de modelagem podelevar à informação imprecisa sobre a velocidadede difusão e penetração do produto ou serviço nomercado.A análise ex post realizada nos dois estudos decaso mostra a alta influência dos fatores externosno processo de difusão, tornando-se necessárioconsiderá-los em análise ex ante para fornecerresultados mais confiáveis. Além disso, adificuldade de predizer esses fatores adiciona umnovo ponto de discussão: a eficiência de técnicasde previsão para quantificação dos parâmetrosde difusão. Essa dificuldade é facilmentepercebida quando o fator externo é de naturezamacroeconômica, caracterizando uma variávelincontrolável para analistas e tomadores dedecisão.A influência da conjuntura econômica noprocesso de difusão foi ilustrada pelo estudo daTV em cores. A construção dos cenáriosmacroeconômicos e a simulação de dinâmica desistemas forneceu informação útil para identificaras particularidades do comportamento dedifusão. A análise realizada mostrou que avariação do PIB brasileiro teve influência nasaquisições dos aparelhos de TV. Pela inclusãodo fator externo do tipo II no modelo de difusão,foi possível obter um melhor entendimento darelação entre cenários macroeconômicos,comportamento de consumo e processo dedifusão. Entretanto, é necessário ter em menteque cada produto tem um conjunto de valoresinerentes que determinam sua atratividadeperante o público. Além disso, o comportamentodo consumidor muda ao longo do tempo,impondo limites nos resultados quantitativosobtidos para a relação entre conjunturaeconômica e comportamento de consumo.Conseqüentemente, pode-se considerar mais astendências gerais e padrões do que os númerosper se.O fator externo do tipo II foi apresentado namodelagem da TV em cores. Os efeitos de talfator foram observados no comportamento dedifusão, cuja curva assume um padrão atípico deformato “S”. A inclusão das modificações nomodelo de Bass, i.e., o processo de aceitação

como um passo intermediário no modelo dedifusão (antes do passo de compra) e controle deacesso (agindo como um inibidor da efetivaçãoda compra), foi essencial para o ajuste dasimulação dos dados reais de difusão.O estudo do aparelho de DVD confirmou queuma estratégia de baixos preços contribuiu paraum aumento significativo no tamanho domercado potencial, o que é razoavelmentenatural. Inicialmente, a estimativa de mercado foi70 vezes menor, visto que apenas classessociais mais elevadas tinham poder de compra.Levando em conta que a renda média no Brasil émuito baixa, e normalmente alocada paranecessidades básicas, é possível observar comoesses mercados são altamente sensíveis apreço.Ainda, a modelagem do aparelho de DVDmostrou resultados interessantes por meio daanálise do fator externo do tipo I, incluindo umcontrole de acesso que habilitava a entrada denovos segmentos no mercado potencial. Osresultados foram particularmente interessantes,mostrando uma maneira efetiva de avaliarmudanças no tamanho do mercado e revelandoo comportamento que emerge da perturbação nostatus quo.A respeito da abordagem metodológica propostae discutida neste artigo, pode-se concluir que omodelo de Bass foi estendido para tratar doistipos de fatores externos. Os resultados obtidoscom esse procedimento mostraram doisprincipais benefícios: (i) o modelo estendidofornece melhor ajuste para algunscomportamentos de difusão de TICs no Brasil e(ii) fornece uma parametrização mais realista, emque p e q assim obtidos podem ser usados emanálises ex ante para produtos similares. Quandoa parametrização não é possível, em razão dafalta de dados, uma alternativa é considerarmétricas de outros mercados, que, mesmo nãosujeitos aos mesmos fatores externos,apresentem grande maturidade. Entretanto, ouso de parâmetros assim obtidos deve serseguido por análises de sensibilidade paraidentificação das variações nos resultados. Outro aspecto importante é a preocupação com ofato de que, diferentemente de paísesdesenvolvidos, as particularidades do processode difusão no Brasil, pelo menos para osprodutos aqui analisados, são menosrelacionadas à atratividade do que ao poder decompra. Em função de uma parcela considerávelda população ter renda disponível limitada, avelocidade de difusão de uma inovação é lenta e,na ausência de uma política de preços paranovos grupos de consumidores, pode resultar emum processo estagnado em virtude da saturaçãodo mercado. Como conseqüência, é razoávelsupor que cada segmento socioeconômico temuma microestrutura de acordo com aclassificação de Rogers (1983), mas com seus



próprios parâmetros (velocidade de difusão, porexemplo). Não obstante, esse é um ponto querequer estudos adicionais para validar em quemedida o modelo de Bass pode ser estendido ereproduzido em diferentes períodos de tempo.Por isso, seria necessário levar em consideraçãouma base estatística mais ampla, incluindodados de outros produtos e serviços de TICs.Por fim, essa análise leva a uma investigação emprofundidade dos eventos históricos que deramforma ao cenário da difusão da TV em cores e doaparelho de DVD no Brasil. Em um sentido maisamplo, tal investigação contribuiu para ummelhor entendimento de algumasparticularidades do mercado brasileiro,especificamente na maneira como ele reage aosfatores externos e como uma inovação pode serdifundida nesse mercado. Toda experiênciaadquirida pode ser usada para planejamento denovas TICs (tanto na forma de produtos como deserviços), de acordo com as necessidades einteresses de todos os agentes envolvidos emuma iniciativa dessa natureza.

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Abstract

This paper aims at presenting an analysis of the product diffusion process in the Brazilian Information andCommunication Technology (ICT) market – an environment that has particular socioculturalcharacteristics and is strongly affected by external economic factors. Such aspects make morecomplicated the parametrization based on traditional approaches, such as the Bass diffusion model, sincethe parameters obtained do not properly describe the purchase behavior over time. Not considering suchinfluences in the modeling process may lead to inaccurate information about a product or service diffusionpattern and market penetration of the products. The main purpose of the study is therefore to investigatehow and to what extent such external factors can influence the product diffusion process, seeking toacquire knowledge about the market and the consumer behavior facing the introduction of a new productor service. Two diffusion processes are analyzed herein by means of a system dynamics simulationmodel: the DVD player and the TV set.

Key words: Innovation diffusion. Extended Bass Model. ICT. Business dynamics.


Heurística de auto-tuning para escalonadoresdedicados a aplicações bag-of-task em grades

computacionaisDomingos Creado*, Roseli Carniello Lopes

Este artigo propõe uma heurística que fornece uma funcionalidade de auto-tuning para escalonadores detarefas existentes em middleware de grades computacionais, clusters ou embarcados em sistemas. Essafuncionalidade se enquadra em um cenário maior, a computação autônoma, apontada na literatura comoum elemento competitivo diferencial dos sistemas e fundamental para o futuro.

Palavras-chave: Grid computing. Computação autônoma. Tuning. Escalonadores de tarefa.

IntroduçãoCom o aumento da complexidade e do porte dossistemas, os custos de administração emanutenção desses sistemas em produção têmcrescido de forma dramática. A autonomia talvezseja uma das mais importantes característicasnão-funcionais para os sistemas futurosocasionada por essa curva crescente dos custos(KEPHART & CHESS, 2003). Diversos são os fatores, alguns decorrentes doaumento de complexidade ou tamanho, quecriam a necessidade de autonomia dos sistemas.Entre eles estão a mudança no ambiente emfunção de falhas em recursos ou alteração empolíticas de compartilhamento ou, ainda,melhorias implementadas nos recursos.A autonomia de um sistema revela-se por suacapacidade de se monitorar e gerenciar emresposta ao ambiente em que se encontra, assimcomo ser adaptável com relação ao ambiente(PATTNAIK, EKANADHAM & JANN, 2002).Entre as funcionalidades que individualmente ouem conjunto dão maior ou menor grau deautonomia aos sistemas, destacam-se: auto-recuperação, autoproteção (a ataques oucorrupção por falha interna), tolerância a falhas,auto-tuning, entre outras. Esta última possibilitaque a performance do sistema se mantenha emníveis aceitáveis de acordo com o tempo daaplicação no ar e mesmo com alterações noperfil de uso.Este artigo propõe uma heurística para auto-tuning que possibilita ao escalonador de tarefas(implementado por middleware de grid computinge clusters ou implementados diretamente nasaplicações) melhorar sua performance com otempo e ainda ser adaptativo. Na Seção 1, será apresentado o contexto dotrabalho. Na Seção 2, será apresentada a lógicada heurística. Na Seção 3, serão apresentadosos resultados obtidos e, por fim, a conclusão,com a aplicabilidade e os futuros trabalhos.

1 Fundamentação e contextoSão várias as formas como um programa podeser organizado. Apesar das limitações, umaforma de organização que tem grandeaplicabilidade e pode ser utilizada mesmo emproblemas extremamente complexos é a bag-of-tasks (BELTRÃO et alli, 2004). A característica principal dessa estrutura deaplicações é a existência de diversas tarefasdisjuntas que devem ser executadas de formaindependente. Essas tarefas não têm restriçãoquanto à ordem de execução nem quanto a suaexecução em paralelo.Vários são os problemas dentro do setor detelecomunicações que se encaixam nesseformato, como, por exemplo, o processo dedeterminação do preço de cada chamada, o valortotal de cada fatura, etc. Para exemplificar essecontexto, em uma empresa operadora detelecomunicações com 15 milhões de clientesgeram-se, por mês, em torno de quatro bilhõesde chamadas, entre chamadas locais, de longadistância nacional e internacional, IP, pacotes eoutros. Assim, uma plataforma hardwarededicada a esse processo deve suportar oprocessamento de aproximadamente135 milhões de chamadas por dia, o equivalentea 5,6 mil chamadas por minuto.Normalmente, a resolução desses problemasnecessita de grande poder computacional emfunção do volume e, quase invariavelmente,demanda de uma estrutura de cluster ou, ainda,de uma grade computacional.Existem diversos tipos de grades computacionais(FOSTER & KESSELMAN, 1999)(GOLDCHLEGER, 2004) (KRAUTER, BUYYA &MAHESWARAN, 2002) (ROURE, JENNINGS &SHADBOLT, 2002) (THAIN, TANNENBAUM &LIVNY, 2002), que se diferenciam em função dofoco nas aplicações que exigem grande podercomputacional e organização, seguindo a bag-of-tasks, tal como os middlewares MyGrid, BOINC,Condor e JPPF.




Essa abordagem surgiu com o Projeto Factoringvia Network-Enabled Recursion (FAFNER) em1995 (ROURE, JENNINGS & SHADBOLT,2002), que tinha como missão a construção deuma grade para uma competição de fatoração denúmeros. Para a viabilização, foramdesenvolvidos algoritmos de fatoração emparalelo, de modo que partes da fatoraçãofossem distribuídas por centenas de máquinas eo resultado do processamento fosse agrupado noservidor. A arquitetura dessas grades normalmente contacom uma fila de tarefas, centralizada oudistribuída, um sistema de negociação derequisitos das tarefas e a estrutura de execuçãonas máquinas compartilhadas. Assim, as tarefassão organizadas em fila, transferidas para asmáquinas, executadas e transportadas de voltapara o cliente (LIVNY, 1997) (THAIN,TANNENBAUM & LIVNY, 2002) (PITANGA,2004). O agrupamento de tarefas é uma estratégia queescalonadores de tarefas de grades com umaarquitetura como a descrita neste trabalhopodem utilizar para otimizar os recursos (SILVAet alli, 2004). Assim, o escalonador cria blocos deprocessamento maiores que uma única tarefa, talque o transporte, o setup e a coleta dos dados namáquina compartilhada se tornem mínimos.Essa mesma estratégia está sendo utilizada nosmódulos do sistema CPqD Billing, na tentativa decumprimento dos SLAs necessários para oprocessamento do referido volume. Para oprocessamento de chamadas e faturas, oCPqD Billing agrupa os dados envolvidos emblocos. Essa abordagem permite grandes speed-ups em máquinas individuais ou em clusters(SILVA et alli, 2004).Vale ressaltar que a influência do agrupamentoem outras questões e a forma do próprioescalonador dimensionar o agrupamento nãoforam tratadas neste trabalho.

1.1 Auto-tuning e computação autônomaA computação autônoma posiciona o auto-ajustecomo um de seus elementos (KEPHART &CHESS, 2003), pois, com o aumento dosparâmetros dos sistemas de software, aintegração desses parâmetros cria ambientesmuito complexos, crescendo demasiadamente ocusto de administração do sistema.Em contrapartida, uma grade possui seu auto-ajuste como obrigação (KEPHART & CHESS,2003), em função do tamanho, quantidade decomponentes e pela existência de outrasaplicações que estarão em execução. Talnecessidade é a maior justificativa para aimplementação aqui apresentada.

1.2 Cenário de testeO cenário escolhido para o teste da heurística foi

um escalonador de um gerenciador de clustercom uma aplicação de multiplicação de matrizes,com os dados gerados aleatoriamente. A escolha do gerenciador de cluster ocorreu emfunção da facilidade de implementação e aindapela aderência da arquitetura, segundo descritoacima.O middleware escolhido, o JPPF, foi executadoem um cluster de nove máquinas compraticamente o mesmo poder computacional.

1.3 JPPFO Java Parallel Processing Framework (JPPF,2006) é um middleware de controle e divisão decarga em um cluster e tem suporte exclusivo aaplicações de estrutura bag-of-tasks escritas nalinguagem Java. Esse middleware tem um escalonadorcentralizado, ao qual os clientes se conectam esubmetem as tarefas. Ele é organizado em tornode uma fila de tarefas sem prioridade e jáutilizava o recurso de agrupamento de tarefasantes da implementação do presente trabalho.Para a implementação da heurística aquiproposta, foi definido um outro módulo dentro daarquitetura do JPPF, conforme Figura 1, paratrabalhar em conjunto com a fila de tarefas.Dessa forma, ao receber as tarefas, a fila passaa consultar a heurística para saber com quetamanho as tarefas serão empacotadas e, após acriação dos pacotes, estes são atribuídos aogerenciador de recursos. Na finalização do processamento de todas astarefas do grupo, o gerenciador de recursosnotifica a fila de tarefas que, então, encaminhaos resultados para o gerenciador de clientes.Entretanto, a fila ainda alimenta a heurística comos dados de performance das tarefas e, ao serrealimentada, verifica se há dados suficientespara sua execução e executa ações para abusca de uma melhor configuração.

Figura 1 Arquitetura JPPFA implementação, objeto deste trabalho, foiintegrada à arquitetura do JPPF e disponibilizadasob a licença LGPL, a partir da versão 0.17 do


Gerenciador de clientes

Fila de tarefas

Gerenciador de recursos

publica

atribuiresultados

resultados

Heurísticatam. grupo

resultado

quantidade


middleware.

1.4 Curva realPara a verificação da efetividade daimplementação, foi analisada a média dostempos de processamento com diversostamanhos de agrupamentos. Cada tamanho deagrupamento teve 20 amostras coletadas emseqüência, utilizando matrizes diferentes, eapresentou a distribuição, conforme Figura 2.

1 3 5 7 9 11

13

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0

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50

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Tarefas por pacote

Tem

po P

roce

ssam

ento

(s)

Figura 2 Desempenho em função da quantidadede tarefas por pacote

Essa distribuição mostra que o impacto doagrupamento é muito positivo para alguns tiposde tarefa, fornecendo quedas para 10% dotempo que seria necessário se as tarefas nãoestivessem agrupadas. Um ponto que chama aatenção é que a performance tende para 2,5s apartir de 60 tarefas por pacote. Assim, adistribuição, em função da aleatoriedade doambiente, terá diversos mínimos locais duranteas iterações da heurística.Um índice bastante interessante utilizado paranortear a implementação aqui apresentada foi amanutenção da relação entre o desvio médio e amédia de tempo de processamento, conformeFigura 3. Observa-se que o agrupamento detarefas não altera o perfil de desvio da média ou,ainda, não fornece tempos de resposta nemmais, nem menos concentrados em torno damédia.

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

0,5

0,55

Tarefas por pacote

Des

vio

méd

io /

méd

ia

Figura 3 Desvio-padrão em função da quantidadede tarefas por pacote

2 Aspectos referentes à heurística

A heurística proposta altera os parâmetros dosistema e coleta em run-time a performanceobtida com a escolha. Como classificam Russele Norvig (2004), a implementação aquiapresentada faz uma busca on-line em umavariável muito sensível para o usuário: aperformance do sistema. Assim, a heurística faz uma busca pela situaçãocom melhor performance no espaço amostraldos tamanhos de agrupamento. Porém, como oespaço é infinito, a heurística conta com umacondição de parada que leva o algoritmo parauma boa situação, em contraposição à melhorsituação.O emprego de uma heurística para tratamento doproblema contrapõe-se à modelagemmatemática e à utilização de técnicas, assimcomo à programação inteira. O problema da modelagem matemática está nanecessidade de dimensionar ou estimar oesforço necessário para a execução de cadatarefa e, ainda, descrever toda a infra-estruturade processamento, de modo que se possacalcular a quantidade de tarefas que fornecerá amelhor performance. Essa abordagem foidescartada em função de sua complexidade ecom base na hipótese de que uma heurística dedimensionamento já fornecerá bons resultados.

2.1 Simulated Annealing

A heurística Simulated Annealing contémdiversas aplicações, como afirmam Russel eNorvig (2004), desde planejamento de layout deVLSI até escalonamento industrial. Osman ePotts (1989) utilizaram-na para tratar o problemade seqüenciamento de operações em máquinasem um chão-de-fábrica. Os problemas em que aSimulated Annealing é normalmente aplicada sãoNP-hard, ou seja, a solução ótima é somenteverificada por inspeção do espaço amostralcompleto – o que, em alguns casos, écomputacionalmente inviável. Em gradescomputacionais ou clusters, a grandemutabilidade e imprevisibilidade do ambienteimpossibilitam a análise de todo o espaçoamostral.A Simulated Annealing faz parte da família dealgoritmos melhorativos. Estes têm a mesmadinâmica, iniciam com uma solução viável – umaconfiguração possível – e buscam soluçõesviáveis “vizinhas” ao ponto atual, na tentativa deencontrar um resultado melhor.A diferença entre os métodos melhorativos écomo cada método define “vizinhança” de umasolução viável e navega nesse espaço deconfigurações (MOCCELLIN, 2000). Porexemplo, uma configuração viável {ci} pode, emfunção do cálculo da vizinhança, ter as



configurações {c1,c2,c3} ou {c2,c6,c9}, e o algoritmopoderá escolher ainda avaliar todas asconfigurações do primeiro grupo – ou somenteuma configuração.Essa dinâmica de navegação, dentro do espaçoamostral, propicia maior ou menor probabilidadede o máximo global ser atingido em detrimentodos máximos locais.A idéia da Simulated Annealing é escolheraleatoriamente uma configuração dentro davizinhança da configuração inicial. Essavizinhança vai, com o passar do tempo, sendoreduzida até o ponto de não mais existir. Assim,a heurística faz alterações maiores naconfiguração no início da execução e interrompea execução quando a vizinhança não existir.O alcance do máximo global é endereçado pelaSimulated Annealing utilizando uma navegaçãoaleatória, aceitando soluções cujo resultado éinferior durante as iterações, de forma que hajauma probabilidade na localização de umasolução com performance ainda melhor. Em termos de conjuntos, seja ci a configuraçãoescolhida na i iteração e v(ci), a função quedefine o conjunto de configurações viáveis navizinhança de ci ∣, então v(c i−1 ∣ ∣) ≥ v(c i ∣) ≥∣v(c i+1 ∣ ∣) ≥ v(c i+2 ∣) para todo i. A interrupçãoda execução do algoritmo ocorre na m iteração,em que |v(cm)| = 0 para algum m finito e com umvalor máximo estimável em função dosparâmetros de entrada.O nome da heurística advém da tentativa desimulação de um resfriamento, em que grandesmudanças na temperatura dos corpos sãoobtidas logo no início e essas alterações tendema se anular de acordo com a maior proximidadedas temperaturas dos corpos.

2.2 Implementação da heurística

À semelhança da Simulated Annealing, aimplementação da heurística inicia-se pelautilização de qualquer tamanho de agrupamentoe, iterativamente, vai alterando e verificando otempo total de cada tarefa (tempo de fila + tempode processamento). Em cada iteração, aalteração é feita a partir do tamanho com melhorperformance até o momento conhecido e,progressivamente, diminui a variabilidade até quea alteração se anule.A variação é calculada através da Função 1, emque a função rnd() gera números aleatórios em(0,10) e depende da iteração atual (variável t). Aamplitude máxima (Amax) e o valor de kdefinem, respectivamente, o tamanho da maiorvariação aceitável e quantas alterações oalgoritmo poderá fazer. Estão diretamenterelacionados com a capacidade do algoritmo dese afastar de seu início:

rnd() * Amax * e-kt (1)

O fator exponencial negativo da equação dedefinição da variação fornece per se o limitantesuperior da quantidade de iterações que oalgoritmo executará. A quantidade de iteraçõesencerra um compromisso entre a possibilidadede obtenção da otimização do sistema e o custoda operação (FISHMAN, 1995). A limitação do número de iterações deve-se àsituação em que a parte exponencial irá gerarnúmeros tão pequenos que o resultado daFunção 1 será sempre menor que 1.Considerando-se a amplitude máxima 10 (Amax),a Tabela 1 demonstra a relação inversa existenteentre k e a quantidade máxima de iterações queo algoritmo irá executar (Tmax).

Tabela 1 Relação entre k e o número máximo deiterações

K Tmax1 2

0,5 40,2 110,1 230,05 460,01 230

Dada a variabilidade inerente da grade para cadatamanho de agrupamento, diversas amostras sãocoletadas. Somente são analisadas as médiasdessas amostras. A implementação não busca aminimização do desvio médio em função da não-influência da quantidade de tarefas nesse desvio(ver Figura 3).Como o algoritmo espera uma quantidadedefinida de amostras, antes de passar para apróxima iteração, podem ocorrer leituras detempo de processamento de quantidades detarefas diferentes da atual. Endereçando achegada de leituras de quantidade diferente daatual, a implementação mantém uma lista comos tamanhos e as médias obtidas, de modo queessas leituras não sejam perdidas e possamenriquecer a navegação do espaço amostral.Essa lista de quantidades e médias obtidas éainda utilizada para acelerar a adoção de umtamanho considerado o escolhido. Após aexecução da Função 1, seu resultado é verificadocomparativamente com essa lista e, se já houverleituras para essa quantidade, a função éexecutada novamente. Se o número deexecuções ultrapassar a quantidade máximadefinida pelo usuário (como parâmetro), osistema considera a quantidade escolhida comoa que forneceu a melhor performance até omomento. As iterações então cessam.No momento em que o algoritmo define que nãoé possível fazer nenhum novo movimento, emconseqüência de a Função 1 retornar um número



menor que 1 ou pelo número de execuçõesexceder o limite, ele se coloca no estado estávele armazena, para efeito de controle, a média dotempo total das tarefas (Mparada).

2.3 Detectando alterações

Durante a execução das tarefas pela grade, osrecursos podem sofrer alterações de capacidadeociosa, a rede pode tornar-se sobrecarregada ousubutilizada ou, ainda, com as tecnologias decompiladores JIT, implementadas pela Sun, IBMe BEA, a execução pode ser otimizada com opassar do tempo. Com o perfil de execução alterado, a relaçãoentre a quantidade de tarefas e a performancepode ter se transformado por completo, surgindoassim a necessidade de uma nova busca, natentativa de uma provável melhor performance.Quando o algoritmo se coloca como estável, amédia do tempo total das tarefas é apagada e ocálculo é reiniciado, de modo que, se existirdiferença entre essa média e Mparada, oprocesso de busca seja reiniciado. A diferençaentre as médias somente é consideradasuficiente para o reinício se for maior que odesvio máximo definido como o parâmetro daimplementação. Para que mudanças mais recentes no perfilsejam detectadas, o algoritmo reinicia oacompanhamento em períodos fixos, ou seja,remove da memória os dados coletados desde aestabilização. Esse período é definido como oparâmetro da implementação e tem papelfundamental na detecção de reconfigurações da

grade.

2.4 Agrupamento de parâmetros

Como são diversos os parâmetros daimplementação e eles normalmente serelacionam seguindo uma lógica, aimplementação feita cria um conceito de perfilque fornece uma semântica mais próxima donegócio, como, por exemplo: ajustes agressivos,sem mudanças drásticas, ou dinâmicaconservadora.O único perfil implementado e utilizado para ostestes deste trabalho tem uma abordagemagressiva, aceita grandes variações naquantidade (duas vezes o valor atual) e define ofator k, de maneira que aproximadamente 11iterações sejam feitas. O reinício da busca pormelhor configuração aceita variação de, nomáximo, 20% das tarefas com relação aMparada e após 300 amostras.

3 Resultados obtidos

Para a verificação do algoritmo proposto, foiconstruído um sistema para teste que fazia areinicialização de toda a estrutura e a execuçãoda mesma aplicação da Subseção 1.3. A cadareinício, a quantidade foi recolocada em cincotarefas por grupo e a aplicação era executadapor 120 iterações consecutivamente.

Os gráficos com a quantidade de tarefas porgrupo e o tempo total de processamento emcada uma das iterações são apresentados nasFiguras 4 e 5, respectivamente.

Figura 4 Tamanho do agrupamento utilizado por iteração


1357911

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50

60

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100

1ª2ª3ª4ª

Iteração

Tare

fas

por B

loco


Figura 5 Tempo de processamento por iteração

É interessante atentar para o fato de que, emgeral, por causa da estabilidade da rede e dauniformidade das tarefas, quanto maior for aquantidade de tarefas, melhor será aperformance, porém o ganho de performancetorna-se pequeno, conforme Figura 2.Como a movimentação é aleatória, algumasiterações utilizaram um tamanho menor que 5, oque diminuiu drasticamente a performance deprocessamento. Como o algoritmo nãoimplementa nenhum sistema de gatilho paradetectar essas configurações “péssimas”, agrade permanece com uma performance muitolonge da ideal, por um determinado período, atéque o número mínimo de amostras seja colhido.Após 19 iterações, já são raros os casos nosquais o tempo de processamento ultrapassa 5segundos, que é a metade do tempo inicial, ouseja, a performance foi pelo menos duplicada.Em alguns casos, a performance se manteve em2,5 segundos, representando uma diminuiçãopara 1/4 (25%) do tempo inicial.Durante a iteração 2, o algoritmo reiniciou abusca por melhor configuração em função deuma diferença bem pequena no tempo total deprocessamento, de 2,71 para 3,06 segundos(~14%). O primeiro número é a média entre asiterações 35 e 36, quando a busca fez o testecom 55 tarefas por grupo, e o tempo total daiteração 66. Isso mostra que a estratégia dereinício pode ser melhorada, para possivelmenteutilizar o acompanhamento da média móvel emdetrimento da constante eliminação dos dados.

ConclusãoPela melhora obtida no tempo de

processamento, em alguns momentos houve75% de corte no tempo de processamento – ouum aumento de quatro vezes da performance. Oalgoritmo aqui apresentado alcançou osresultados esperados e comprovou a hipóteseinicial do trabalho, de que a heurística forneceriabons resultados. Esse aumento expressivo na performancecorrobora a expectativa de que ganhosexpressivos podem ser obtidos nasimplementações em sistemas como oCPqD Billing. Além disso, poderá contribuirfornecendo uma diminuição nos custos deimplantação e administração do sistema emprodução, bem como permitindo aos clientes aobtenção contínua de uma boa performance.Uma importante implicação da abordagem deautodimensionamento desses grupos de tarefasafeta os escalonadores, cujas atividadesadministrativas são feitas na conclusão daexecução de tarefas. Essa abordagem orientadaa eventos na grade se contrapõe à abordagemde execução periódica (KRAUTER, BUYYA &MAHESWARAN, 2002).O aumento dinâmico do agrupamento das tarefasfaz com que os tempos entre os eventos setornem maiores ou menores “espontaneamente”,resultando em tarefas administrativas executadasentre intervalos desconhecidos e variantes.A não-detecção rápida de uma solução compéssima performance é assunto para trabalhosfuturos. Entretanto, não é esperado que essasfrentes alterem a estrutura atual do algoritmo.Em um ambiente heterogêneo, como onormalmente existente, com taxas detransferências diferentes entre máquinas em


1357911

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17,520

22,525

27,530

32,535

37,540

42,545

1ª2ª3ª4ª

Iteração

Tem

po P

roce

ssam

ento

(s)


divisão de carga, talvez a estratégia de diferentestamanhos de blocos para recursos diferentesforneça melhores resultados. Assim, trabalhosfuturos relativos à verificação dessa hipótesepodem ser realizados.

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Abstract

This paper proposes an heuristics to supply auto-tuning features for job schedulers. Such feature isframed into a broader scenario, i.e., autonomous computing, which has been pointed out as a majorcompetitive asset for the systems and with great importance for the near future.

Key words: Grid computing. Autonomous computing. Tuning. Job schedulers.


Metodologia para segmentação de clientes,identificação de grupos e conhecimento de

mercadoClaudia Sciortino de Reina*, Adriana Petrielli, Eduardo de Rezende Francisco**

Este trabalho tem por objetivo apresentar os resultados do desenvolvimento de uma metodologiaespecífica de segmentação, que visa formar e caracterizar segmentos de clientes de baixa tensão daAES Eletropaulo, maximizando o aproveitamento de dados técnicos e comerciais advindos dos diversosprocessos de gestão da empresa, de forma integrada às informações externas (Censo Demográfico2000, Pesquisa Abradee 2005 do Cliente Residencial Urbano e dados de localização geográfica dosclientes da AES Eletropaulo), para geração de novos conhecimentos e estimativas de mercado, definiçãode soluções, produtos e serviços adequados a diferentes segmentos e auxílio em diversos programaspara redução de perdas financeiras e melhoria de receita da concessionária. De forma complementar, aidentificação dos hábitos e padrões de consumo de cada segmento de clientes permite um contínuoaperfeiçoamento do conhecimento do perfil de consumo de clientes-chave, possibilitando a adoção deações comerciais específicas e a oferta de serviços diferenciados.

Palavras-chave: Data Mining. Estatística. Segmentação de clientes. Suporte à tomada de decisão.

Introdução

O presente trabalho, intitulado Metodologia parasegmentação de clientes, identificação de grupose conhecimento de mercado, apresenta umametodologia desenvolvida em um projeto de P&Drealizado pelo CPqD em parceria com a AESEletropaulo, no período de março de 2005 afevereiro de 2006, e patrocinado pelo programade P&D da Aneel, referente ao ciclo 2004/2005. As grandes concessionárias de distribuição deenergia elétrica, em especial a AES Eletropaulo,possuem um cadastro técnico e comercial deseus clientes totalmente georreferenciado(FRANCISCO, 2002). A localização dosmedidores de energia elétrica que alimentamesses clientes é armazenada nos sistemastécnicos das distribuidoras, em geral, com osuporte de tecnologias de Sistemas deInformação Geográfica (SIG). Todos os clientesda concessionária estão geograficamentesituados, associados a um dispositivo ou ativoelétrico (poste, transformador) e a um circuitoalimentador (FRANCISCO, 2006).O serviço de fornecimento de energia elétricaabrange 97% dos domicílios brasileiros, com umíndice de 99,6% na área urbana, 99,4% naRegião Sudeste (IBGE, 2005) e 99,9% nomunicípio de São Paulo (IBGE, 2005)(FRANCISCO, 2006). Além disso, as bases dedados das distribuidoras de energia elétricacontêm informações de consumo de cada um deseus clientes (FRANCISCO, 2002). Dessa forma,conhecer e explorar os perfis comportamentaisdos clientes da concessionária garantem a

cobertura de praticamente todos os domicíliosresidenciais da área de concessão e implicamelhorias na política de relacionamento com ocliente, criando canais personalizados deatendimento, redução nos custos operacionais ediminuição de perdas financeiras. A busca porpadrões e tendências, através das técnicas deData Mining (Mineração de dados) em conjuntocom informações externas, permite uma melhorcaracterização socioeconômica e demográficados clientes de baixa tensão da AES Eletropaulo,constituindo um repositório rico para a criação demodelos preditivos aplicáveis a diversas áreas denegócio, em particular a fraudes, inadimplência,serviços não regulados, call centers e ouvidoria.Adicionalmente, auxilia na contínua correção deinconsistências na base cadastral da empresa.Os direcionadores de marketing de umaorganização devem ser obtidos por meio de umaestratégia realista e estar, primordialmente,alinhados com os objetivos financeiros e deconstrução de imagem da organização. A buscadesse alinhamento deve apoiar-se ao longo dotempo em um conjunto de objetivos de naturezaquantitativa, a saber: redução das perdascomerciais, identificação e administração dainadimplência, aumento da rentabilidade oriundada base atual de clientes e redução dos custos.Assim, a AES Eletropaulo poderá tomar decisõescom base na integração das diversas fontesinternas e externas de informações,possibilitando a geração de novos elementos,efetivos no suporte à gestão de marketing, queincrementam, otimizam e conduzem aoreposicionamento estratégico dos processos de


**Analista sênior da Diretoria de Clientes da AES Eletropaulo.


Metodologia para segmentação de clientes, identificação de grupos e conhecimento de mercado

negócios com o mercado, nos diversos cenáriosque se apresentam. Os elementos aquiexplicitados formam um cenário de expectativasque precisam ser satisfeitas para atender aoscrescentes desafios dos negócios de distribuiçãoe comercialização de energia, que outrasindústrias provavelmente já enfrentaram, sejameles originados do arcabouço regulatório ou dasexigências de gerenciamento. O presentetrabalho visa atingir os seguintes objetivos: • apoiar projetos de melhoria da imagem da

AES Eletropaulo;• proporcionar um melhor direcionamento das

estratégias de marketing;• orientar a formação de novas políticas de

relacionamento e fidelização de clientes;• reduzir os índices de reclamações, de ações

de indenização e de penalizações impostassegundo critérios da Aneel;

• administrar efetivamente as perdascomerciais e inadimplências;

• apoiar os diversos processos de gestão daAES Eletropaulo, através da formação desegmentos de clientes de baixa tensão.

1 Resultados esperados

Segundo Weiss e Indurkya (1998), os resultadosda modelagem de segmentação são o alicercepara várias outras modelagens estatísticas comfoco na melhoria, sedimentação e ampliação dorelacionamento da empresa com o cliente.Espera-se que o presente projeto sirva comosubsídio à AES Eletropaulo, fornecendoinformações focadas em segmentos de clientes,capazes de gerar, entre outras, as seguintesações:• direcionamento de marketing: estratégias,

campanhas e comunicação;• fidelização de clientes: estabelecimento de

novas políticas;• melhoria do relacionamento com o cliente:

redução de reclamações, de ações de

indenização e de penalidades impostas pelaAneel;

• caracterização das perdas comerciais e dasinadimplências.

2 Desenvolvimento

Esta seção descreve a metodologia utilizada parao desenvolvimento do trabalho, a construção domodelo de segmentação e a utilização de fontesexternas para ampliar o escopo de interpretaçõesdos resultados da modelagem.

2.1 Metodologia

A metodologia definida por Fayyad (1996) para oprocesso de descoberta do conhecimento (doinglês Knowledge Discovery in Database – KDD),conforme Figura 1, visa obter conhecimento apartir de grandes bases de dados com foco emobjetivos de negócio predefinidos. Assim, essametodologia pode ser adaptada a qualquerconcessionária do setor elétrico, uma vez queinova desde a forma de identificação dossistemas de dados (base de dados) até asaplicações analíticas, em particular as técnicasde Data Mining, aplicadas à descoberta depadrões, associações e perfis dos clientes. Aanálise da Figura 2 permite concluir que omodelo de dados que subsidiou odesenvolvimento do presente trabalho foiformado por várias fontes da AES Eletropaulo,que armazenam informações sobre os clientesde baixa tensão, tais como protocolo, primeirocontato e cobrança. Conforme descrição deReina, Neto e Ardenghe (2005), os objetivos denegócio a serem atingidos, em linhas gerais, são:entender, conhecer e caracterizar melhor ocliente de baixa tensão da AES Eletropaulo paradiminuir a distância hoje existente entre aconcessionária e seus clientes, bem comoidentificar as necessidades e os problemas dosclientes quanto ao consumo e à importância daenergia elétrica.

Fayyad, 1996Base

dedados

Dados-alvo

Objetivos de negócios

Pré-processamento e limpeza dos dados

Dados pré-processados

Transformação dos dadosDados para

análise

Técnicas de Data Mining

Conhecimento

Descoberta de padrões e

associações

Interpretação e avaliação

Processo KDDProcesso KDD

Fayyad, 1996Base

dedados

Dados-alvo




Transformação dos dadosDados para

análise

Técnicas de Data Mining

Conhecimento


associações

Interpretação e avaliação

Fayyad, 1996Base

dedados

Dados-alvo






Transformação dos dadosTransformação dos dadosDados para

análise

Técnicas de Data MiningTécnicas de Data Mining

Conhecimento


associações

Interpretação e avaliaçãoInterpretação e avaliação

Processo KDDProcesso KDD

Fonte: Adaptado da metodologia de KDD

Figura 1 Processo de descoberta do conhecimento



Fonte: Neto, 2005

Figura 2 Desenvolvimento do modelo de dados

Com foco nesses objetivos e nos dadosexistentes nos sistemas da AES Eletropaulo,iniciou-se o processo de mapeamento analítico,que consiste em identificar as informações(variáveis) necessárias para alcançar, através detécnicas de Data Mining, os objetivosanteriormente definidos. Ao final desse processo,obtém-se uma base de dados, geralmentechamada de dados-alvo. Essa base de dadospassou a ser referência na busca de soluçõespara alcançar os objetivos de negócio. Os dadosreceberam tratamento e sofreramtransformações, sempre que necessário (NETO,2006). Como resultado final dessa etapa, obteve-se uma nova base, com os dados pré-processados. Nenhuma etapa descritaanteriormente pode ser omitida, pois sãoindispensáveis para garantir o êxito das etapassubseqüentes do processo KDD, que, por suavez, visa revelar os perfis comportamentais dosclientes de baixa tensão da AES Eletropaulo.Segundo Berry e Linoff (2000), outro aspecto aser destacado é que os dados a seremmodelados também devem estar sumarizados nomesmo nível de granularidade. Após asumarização, foram obtidos os dados finais paraanálise. Para iniciar as etapas posteriores, foiutilizada a técnica de estatística de amostragem,descrita por Reina e Petrielli (2006), com o intuitode obter uma amostra representativa dapopulação de 4.659.441 unidades de referênciade baixa tensão. A partir da amostra formada por512.527 unidades de referência, foi realizadauma análise exploratória dos dados (REINA &

PETRIELLI, 2006a), obtendo-se uma base dedados consistente para a construção do modelode segmentação. Com foco nos objetivos,desenvolveu-se uma modelagem desegmentação que visa descrever os perfiscomportamentais dos clientes de baixa tensão daAES Eletropaulo, a partir de informações deconsumo e de relacionamento (REINA &PETRIELLI, 2006b). O desenvolvimento damodelagem de segmentação se deu por meio datécnica Two Step Cluster (BACHER, WENZIG &VOGLER, 2004). Essa técnica é um algoritmoinovador no que se refere à formação de clustersem grandes bases de dados compostas porvariáveis contínuas e categóricas. Essa técnicade clusters confere um forte caráter inovador aopresente trabalho, uma vez que incluisimultaneamente dados categóricos e contínuosno modelo. As demais técnicas, como K-means,não permitem analisar em conjunto variáveiscategóricas e contínuas. Considerando o grandevolume de variáveis categóricas e contínuasutilizadas neste trabalho, a técnica Two StepCluster inova quanto à forma estatística deanalisar os dados. Também oferece aflexibilidade de poder especificar o número deagrupamentos ou permitir que o algoritmodescubra automaticamente o número apropriadode agrupamentos. As similaridades entre osregistros, com relação a cada uma das variáveis,definem os segmentos, que serão caracterizadosde acordo com as variáveis mais significantes(BACHER, WENZIG & VOGLER, 2004).Finalmente, os clusters criados geraram


SEGMENTO_LOGRADOURO# NUM_SEQUENCIAL_LOGRADOURO* COD_BAIRRO* COD_MUNICIPIO...

LOGRADOURO# COD_LOGRADOUROo NOM_LOGRADOURO

META_DIC_FIC_DMIC# COD_CONJ_ANEEL# DTA_HISTORICO_CONJ_ANEELo IND_TIPO_DIC_FICo VLR_META_ANUAL_DICo VLR_META_ANUAL_FIC...

FATURA# DTA_FATURAMENTO* IND_REVISAO* VLR_CONSUMO* DTA_VENCIMENTO...

RAMOATIVIDADE# COD_ATIVIDADE* DSC_ATIVIDADE

INDENIZACAO# COD_SEQ_INDENIZACAO* DTA_ABERTURAo VLR_INDENIZADO

ORDEM SERVICO# COD_SEQ_SATS* DTA_EXECUCAO* COD_SERVICOo COD_SUIT

INSPECAO# DTA_INSPECAO* COD_RETORNO_INSPECAO* QTD_DIAS_APURADO...

PARCELA FRAUDE* COD_SEQ_PARCELA* DTA_VENCIMENTOo DTA_PAGAMENTOPONTO CARGA

CONSU_PTO_CARGA

CONSU_OPCAO_FAT

CONTAS_RECEBER# COD_SEQ_NEGOCIACAO* COD_SEQ_PARCELA* DTA_VENCIMENTO* DTA_PAGAMENTO

PROTOCOLO# COD_SEQ_CHAMADA* COD_SERVICO* DTA_CHAMADA* HRA_CHAMADA

OUVIDORIA# COD_PROCESSO* DTA_INICIO

...

PRIMEIRO CONTATO# DTA_CONTATO* COD_LIGACAO

COBRANCA# DTA_ENVIO* COD_TIPO_COBRANCA

CONSUMIDOR# NUM_REFERENCIA* COD_UNIDADE_NEGOCIO* COD_SITUACAO

* COD_CLASSE...


conhecimento que permitiu interpretar e avaliarde forma inovadora, uma vez que informaçõescontínuas, tais como consumo nos últimos seismeses e consumo a ser recuperado por fraude, einformações categóricas, como concessão dedébito automático e regulamentação de serviços,permitiram, de uma só vez, identificar comclareza os segmentos com os quais aorganização deveria passar a interagir e aosquais deveria direcionar a evolução dos seusserviços, produtos e canais de comunicação como cliente, criando uma nova cultura dentro daAES Eletropaulo; uma nova forma de entender ecaracterizar e de se relacionar com o cliente.Uma abordagem de segmentação coerente eadaptada pode servir de base para as demaisações mercadológicas, bem como direcionar oatendimento aos diversos grupos de clientes quecompartilham necessidades e expectativassemelhantes. Berry e Linoff (2000) descrevem aimportância de segmentar estatisticamente abase de clientes, considerando o histórico dorelacionamento existente entre empresa ecliente, bem como todas as informaçõesrelevantes desse relacionamento. Portanto, opresente trabalho também inova quanto à formade entender o comportamento dos consumidoresde baixa tensão da AES Eletropaulo ante oconsumo e a importância da energia elétrica.Conseqüentemente, obtém-se um alicerce sólidopara novas investigações sobre essesconsumidores cada vez mais preocupados emser mais bem compreendidos e atendidos pelaconcessionária.

2.2 Desenvolvimento do modelo

A construção do modelo incluiu a etapa dedeterminação do número de clusters. Essa etapaconsiste na determinação do número “ideal” declusters a serem aplicados aos dados internosdos clientes de baixa tensão da AES Eletropaulo.No caso dos dados utilizados, a técnica calcula aformação de um modelo de segmentação comaté 15 clusters a partir do Bayesian InformationCriterion (BIC). A Figura 3 mostra graficamenteos valores da medida Ratio of DistanceMeasures, na qual é possível notar os cincomaiores valores. Considerando-se esses valores,elaborou-se a Tabela 1 a fim de determinar onúmero de clusters (BACHER, WENZIG &VOGLER, 2004). Foram selecionados trêsvalores da Tabela 1 (4, 8 e 14) para a construçãodos modelos de segmentação. Os três modelosforam analisados e comparados, concluindo-seque o modelo de 14 clusters oferece informaçõese conhecimento sobre as unidades consumidorasde baixa tensão da AES Eletropaulo com ummaior grau de detalhe quando comparado comos modelos de 4 e 8 clusters. Dessa forma,recomendou-se à AES Eletropaulo utilizar omodelo de 14 clusters para sua população debaixa tensão a fim de segmentá-la segundoinformações cadastrais, canais derelacionamento, recebíveis e perdas, serviçosnão regulados e metas Aneel. Todas essasinformações variáveis e analisadassimultaneamente resultaram na criação daFigura 4, em que se pode visualizar a formaçãonominal de cada um dos 14 clusters conforme ograu de importância dessas variáveis (consulteApêndice A).

Fonte: Ferramenta SPSS versão 13.0

Figura 3 Bayesian Information Criterion para escolha do número de clusters


Auto-Clustering

23699574,14020691840,344 -3007733,8 1,000 1,78419007264,398 -1684575,9 ,560 1,30017712383,531 -1294880,9 ,431 1,55316880019,824 -832363,706 ,277 1,07816108066,256 -771953,568 ,257 1,30815518827,647 -589238,609 ,196 1,20215029385,138 -489442,509 ,163 1,34514666345,970 -363039,168 ,121 1,13514346940,759 -319405,212 ,106 1,30314102714,209 -244226,549 ,081 1,03813867663,444 -235050,766 ,078 1,03013639473,186 -228190,258 ,076 1,10013432315,264 -207157,921 ,069 1,32713277131,218 -155184,046 ,052 1,050

Number of Clusters

123456789101112131415

Schwarz'sBayesian

Criterion (BIC)BIC Change a Ratio of BIC

Changes bRatio ofDistanceMeasures

c

The changes are from the previous number of clusters in the table.a.

The ratios of changes are relative to the change for the two cluster solution.b.

The ratios of distance measures are based on the current number ofclusters against the previous number of clusters.

c.


Tabela 1 Comparação entre as razões de Ratio of Distance Measures

Fonte: Reina & Petrielli, 2006a

Cluster 6

Baixo Consumidor Com Serviços

11,9%

Cluster 1

Não-ResidencialDevedor

1,8%

Cluster 4

IncobrávelSem

Medição

3,6%

Cluster 3

Residencial Inadimplente

com Comunicação

4,1%

Cluster 2

Fraudador

1,8%

Cluster 5

Comercial Adimplente

15,8%

Cluster 7

Inquilino Comunicador

5%

Cluster 9

Atrasado Moderado sem Comunicação

9,6%

Cluster 8

Adimplente Sem Débito Automático

5,6%

Cluster 10

Atrasado Elevado sem

Comunicação

7,9%

Cluster 13

Atrasado Leve sem

Comunicação

9,2%

Cluster 12

Atrasado Ausente de Meta

2,8%

Cluster 11

Atrasado Leve com Comunicação

5,1%

Cluster 14

Residencial Adimplente

15,7%

Fonte: Reina & Petrielli, 2006a

Figura 4 Modelo de 14 clustersCom base no modelo recomendado,interpretações de cada um dos 14 clusters domodelo de segmentação são ampliadas edescritas na próxima seção.

2.3 Análise de sobreposição

Visando ampliar as interpretações de cada umdos 14 clusters do modelo de segmentaçãorecomendado, optou-se por sobrepor aosresultados dessa modelagem algumas análisesoriundas de informações externas à base dedados construída na metodologia descritaanteriormente e apresentada na Figura 2. Demodo geral, as informações utilizadas para esseenriquecimento foram: (i) informações do scorede risco calculado pela AES Eletropaulo emdezembro de 2005; (ii) variáveis do CensoDemográfico 2000, realizado pelo IBGE; e (iii)indicadores da Pesquisa Abradee 2005 deSatisfação do Cliente Residencial Urbano, da

AES Eletropaulo, aplicada em março de 2005(consulte Apêndice B). Essas informações foramobtidas em momentos diferentes do observadona construção do citado modelo de segmentação(REINA & PETRIELLI, 2006a), e, por essa razão,foram utilizadas para o enriquecimento posteriordos segmentos e não como fonte de informaçãopara a construção do modelo.

2.3.1 Fontes de informações usadas naanálise de sobreposição

a) Score de risco: o score de risco resultou deum projeto desenvolvido pela AESEletropaulo, que visava criar um indicadorordinal de risco de recebimento na gestãode arrecadação dos clientes da empresa,conforme Tabela 2. O indicador discriminacinco classes de risco crescente derecebimento (A, B, C, D e E). Tal indicadorfoi incorporado ao sistema de faturamento


41,553/ 1,308 = 1,18734 6

141,345/ 1,327 = 1,0138 14

81,308/ 1,345 = 0,9726 8141,308/ 1,327 = 0,98576 14

41,553/ 1,327 = 1,174 1441,553/ 1,345 = 1,15464 8

41,784/ 1,553 = 1,14872 4

Seleção do número de clusters

Razão entre Ratio of Distance Measure

Incremento de clusters

41,553/ 1,308 = 1,18734 6

141,345/ 1,327 = 1,0138 14

81,308/ 1,345 = 0,9726 8141,308/ 1,327 = 0,98576 14

41,553/ 1,327 = 1,174 1441,553/ 1,345 = 1,15464 8

41,784/ 1,553 = 1,14872 4

Seleção do número de clusters

Razão entre Ratio of Distance Measure

Incremento de clusters


dos clientes de baixa tensão, sob o controleda Gestão de Recebíveis, e sua utilização, apartir de uma visão histórica do perfil dearrecadação e faturamento, permite queestratégias diferenciadas de cobrança erelacionamento sejam estabelecidas,conforme a classe ou pontuação do score,para cada cliente. Nesse contexto, cadacliente de baixa tensão da AES Eletropaulorecebeu um score de risco de recebimentoassociado, o que permitiu sua incorporação,para a sobreposição a cada uma dasunidades de referência da amostra que deuorigem ao modelo.

Tabela 2 Definição de score de risco

Faixa de risco Score de risco

<30 A

31 a 40 B

41 a 50 C

51 a 60 D

>60 E

missing X

b) Sobreposição geográfica e junção

espacial: a Figura 5 apresenta a estratégiade sobreposição geográfica e junçãoespacial utilizada para a integração dasinformações de fontes externas (emparticular, dados do Censo Demográfico2000 e dados da Pesquisa Abradee 2005)às unidades de referência da amostra queoriginou os 14 clusters. A sobreposição épossível porque a base de dados técnicosda empresa inclui a localização geográficade cada cliente da AES Eletropaulo. Acoordenada espacial que efetivamente estáarmazenada nos Sistemas de InformaçãoGeográfica da AES Eletropaulo é acoordenada do ativo elétrico mais próximodo medidor de energia, em geral, um posteou um transformador, situado do lado defora da residência, próximo do logradouro.Em alguns casos, o poste ou otransformador pode estar localizado do ladooposto à residência do cliente. Essasconsiderações serão incluídas na análise ena discussão dos resultados. Dessa forma,pudemos associar as coordenadasgeográficas do ponto de entrega dasunidades de referência (ativo elétrico quealimenta a unidade consumidora) com ospolígonos dos setores censitários. Asobreposição dos indicadores Abradee 2005foi realizada associando-se as informaçõesdas unidades de referência às dez regiõespesquisadas.

Fonte: Francisco, 2006

Figura 5 Estratégia de associação das informações do Censo Demográfico 2000 e da Pesquisa Abradee2005 às unidades de referência


• Clientes AES Eletropaulo(Unidades Consumidoras)

• Setor Censitário IBGE (Censo 2000)Renda Familiar, Pessoas no Domicílio,Grau de Instrução Chefe de Família

• 10 Regiões Pesquisa ABRADEE (2005)Indicadores de Qualidade

Baseada naBaseada naLOCALIZAÇÃO GEOGRÁFICALOCALIZAÇÃO GEOGRÁFICAdas Unidades Consumidorasdas Unidades Consumidoras

Sobreposição Geográfica Junção Espacial


c) Censo Demográfico 2000: o IBGE é oórgão oficial responsável por pesquisascensitárias, estatísticas sociodemográficas,econômicas, agropecuárias, de preços e poralgumas pesquisas especiais no Brasil. Suamissão é “retratar o Brasil com informaçõesnecessárias ao conhecimento de suarealidade e ao exercício da cidadania”(BITTENCOURT, 2005). A coleta do CensoDemográfico 2000 foi realizada no períodode 1º de agosto a 30 de novembro de 2000.Foram pesquisados 54.265.618 domicílios,nos 5.507 municípios existentes em 2000,em todo o território nacional, com amobilização de mais de 200 mil pessoas,(IBGE, 2002). A coleta destina-se a doispropósitos, que se traduzemoperacionalmente em duas unidades deinvestigação: (i) domiciliar – conta e levantainformações sobre todos os domicílios dopaís, e (ii) populacional – conta e levantainformações de toda a população que viveem domicílios. Para o planejamento docenso, o território nacional foi dividido em215.811 áreas contíguas, respeitando-se oslimites da divisão político-administrativa, dosquadros urbano e rural oficiais, de outrasestruturas territoriais de interesse e dedimensão adequada para sua operação.Essa unidade territorial é denominada setorcensitário (IBGE, 2002), e engloba de 200 a300 domicílios. Setor censitário é a unidadeterritorial de coleta e de controle cadastralpercorrida por um único recenseador(FRANCISCO, 2006). Para os 24 municípiosda área de concessão da AES Eletropaulo,21 deles estão divididos operacionalmenteem setores censitários, que totalizam18.547.

d) Pesquisa Abradee 2005: a PesquisaAbradee é realizada no setor elétricobrasileiro desde 1999, aplicando-sesimultaneamente a muitas dasconcessionárias brasileiras de distribuiçãode energia elétrica que são associadas àAbradee (40 em 2004, 43 em 2005)(ABRADEE, 2004 e 2005). Sua realizaçãoconjunta, além de garantir acomparabilidade dos resultados em virtudeda uniformidade metodológica e dasimultaneidade de aplicação, possibilita aredução de custos mediante a economia deescala (ABRADEE, 2003). Essa pesquisaavalia a satisfação geral dos clientes, ositens de qualidade do serviço fornecidopelas concessionárias e a imagem daconcessionária, e permite a classificaçãodas empresas e a premiação das melhorescolocadas nas diversas categorias. Apesquisa pode ser dividida em duas partes:

(i) pesquisa de importância, na qual orespondente deve ordenar e quantificar aimportância de cada um dos atributos dentrode suas respectivas áreas, e (ii) pesquisa desatisfação e fidelidade, na qual são obtidasas avaliações referentes à satisfação comos atributos de qualidade e preço e àfidelidade do cliente em relação àdistribuidora (FRANCISCO, 2006). Sãocinco áreas de qualidade avaliadas:fornecimento de energia, informação ecomunicação com o cliente, conta de luz,atendimento ao cliente e imagem. Essasáreas totalizam um conjunto de 26 atributos.A ponderação de importância atribuída pelosrespondentes e a satisfação declarada dosatributos e das áreas originam o Índice deSatisfação de Qualidade Percebida (ISQP)da concessionária, que é utilizado paraclassificação, por região e porte, epremiação das empresas do setor. A áreade valor percebido compreende a avaliaçãodo preço (ABRADEE, 2003), contemplaquatro atributos e origina o Índice deSatisfação do Cliente com o PreçoPercebido (ISCP). A pesquisa é domiciliar,com planejamento amostral probabilísticoestratificado, garantindo arepresentatividade da distribuidora deenergia elétrica pesquisada. A população-alvo é composta de clientes residenciais dazona urbana, na área de concessão. Orespondente – o chefe de família ou cônjuge– é alfabetizado e sabe informar sua renda ea renda mensal total da família, temdomicílio permanente e de usoexclusivamente residencial, medidor deenergia próprio, fornecimento regularizado econta de energia com valor diferente dezero. Além disso, o respondente e membrosde sua família não podem trabalhar naconcessionária pesquisada. A AESEletropaulo contratou a Pesquisa Abradee2005 em expansão para dez regiões, quesubdividem as seis atuais DiretoriasRegionais da empresa. Foram realizadas1.500 entrevistas.

Para cada uma das fontes de informaçõesdescritas anteriormente e com base em Reina ePetrielli (2006a), as variáveis utilizadas na análisede sobreposição foram:

a) Score de risco.

b) Censo 2000 – número médio de pessoaspor domicílio particular permanente, rendamédia das pessoas responsáveis pelosdomicílios particulares permanentes, graude escolaridade das pessoas por domicílioparticular permanente e rendimento nominalmensal das pessoas responsáveis pelos



domicílios particulares permanentes.c) Abradee 2005 – Índice de Aprovação do

Cliente (IAC), Índice Intermediário deSatisfação (IIS), Índice de Satisfação Geral(ISG), Grau de Fidelidade (GF), IluminaçãoPública (IP), Índice de Satisfação deQualidade Percebida (ISQP), Área daQualidade Percebida (fornecimento deenergia, informação e comunicação com ocliente, conta de luz, atendimento ao cliente,imagem), Área de Valor Percebido (preço) eRelacionamento.

2.4 Expansão dos dados

Após o desenvolvimento do modelo desegmentação, criou-se um arquivo com extensãopmml (predictive model markup language) quepermite realizar a expansão (ou “escoragem”)para o resto da população de baixa tensão daAES Eletropaulo não incluída na amostra. Asconseqüências imediatas dessa expansão são:

• realizar novas “escoragens” sobre apopulação analisada durante certo período detempo, permitindo avaliar o volume deunidades de referência que migram desegmento;

• avaliar a aderência desse modelo durantecerto período de tempo, detectando o melhormomento para reajustar os parâmetros domodelo ou rever a construção do própriomodelo de segmentação.

3 Comparação entre os resultadosesperados e alcançados

Esperava-se que o desenvolvimento damodelagem de segmentação gerasse insumospara novas estratégias no direcionamento demarketing ante o relacionamento da empresacom o cliente, subsidiasse novas políticas defidelização, permitisse melhorar o relacionamentocom o cliente, reduzindo as reclamações e osproblemas de indenização e de penalidadesimpostas pela Aneel, e identificasse ecaracterizasse as perdas comerciais e asinadimplências.

Entre os resultados alcançados, pode-se dizerque, conforme exposto na Seção 2, amodelagem de segmentação utilizada foi capazde disponibilizar importantes conhecimentos àsáreas de negócio da AES Eletropaulo, a partir dedados contínuos e categóricos analisadossimultaneamente. Os resultados alcançadosgeraram descobertas sobre os perfiscomportamentais dos clientes de baixa tensão eforneceram àquelas áreas novas informaçõesque respondem e vão ao encontro dos resultadosesperados, e estão alinhados aos interesses daempresa em melhorar o relacionamento com tais

clientes. Sendo assim, pode-se dizer que osresultados obtidos alcançaram as expectativasiniciais, conforme descrição feita na Introdução.

Conclusão

Diante do modelo de segmentação de 14clusters, caracterizado pela Figura 4, foi possívelrelacionar os seguintes aspectos:

• possibilidade de diferenciar os devedores(não-residencial devedor, fraudador,residencial inadimplente, incobrável semmedição);

• possibilidade de diferenciar os atrasados eseus respectivos níveis de atraso;

• percepção mais detalhada dos perfis dosadimplentes, possibilitando direcionarcampanhas para ampliação de mercado e desatisfação;

• percepção mais detalhada do perfil do baixoconsumidor e dos acessos aos canais derelacionamento com a AES Eletropaulo.

A partir da segmentação da população de baixatensão, as áreas de negócio Gestão deRecebíveis, Gestão de Perdas Comerciais eRelacionamento com o Cliente poderão utilizaresses resultados como insumos para açõesestratégicas diferenciadas por clusters, a fim demelhorar, sedimentar e ampliar o relacionamentoda empresa com o cliente. Este trabalho inovoudesde a forma de identificação dos sistemas dedados até a técnica de Data Mining aplicada àdescoberta dos perfis das unidades de referênciade baixa tensão, e pode ser adaptado paraqualquer concessionária do setor elétrico.

APÊNDICE A

Principais características que contribuíram para aformação de cada um dos 14 clusters: Cluster 1 – Não-Residencial Devedor

• Dados cadastrais: Unidade de Negócio:Centro: 33,4% das unidades e DébitoAutomático: 33% das unidades.

• Consumo e fatura: Consumo: Média =2.854,45 kWh e Desvio-padrão =1.684,43 kWh; Fatura: Média = R$ 1.162,40 eDesvio-padrão = R$ 671,67.

• Recebíveis e perdas: Valor Total da Dívida:65,3% das unidades têm mais deR$ 2.100,00; Reaviso: 21,2% das unidadesreceberam pelo menos um reaviso; MaiorPeríodo em Atraso: Média = 58,08 dias eDesvio-padrão = 284,21 dias.

Cluster 2 – Fraudador

• Dados cadastrais: Unidade de Negócio:Leste: 25,8% das unidades e SP Sul: 21,2 %das unidades; Alteração de Carga e de



Medição: 5,3% e 4,2% das unidades,respectivamente e Débito Automático: 16,9%das unidades têm pelo menos um mês.

• Consumo e fatura: Consumo: Média =177,05 kWh e Desvio-padrão = 125,62 kWh;Fatura: Média = R$ 80,00 e Desvio-padrão =R$ 57,69.

• Recebíveis e perdas: Cobrança porInadimplência: 9,5% das unidades; Fraude:20,9% das unidades; Parcelas Pagas porFraude: 12,7% das unidades pagaram pelomenos uma fatura referente à fraude;Consumo Negociado: 15,2% das unidadesnegociaram consumo após inspeção porfraude; Arrecadado de Fraude: 12,7% dasunidades pagaram consumo por fraude; MaiorPeríodo em Atraso: Média = 45,45 dias eDesvio-padrão = 120,78 dias.

Cluster 3 – Residencial Inadimplente comComunicação

• Dados cadastrais: Residencial: 92,3% dasunidades; Unidade de Negócio: Leste: 31,4%das unidades; Situação Desligado comMedidor: 14,2% das unidades; Inquilino doImóvel: 20% das unidades e DébitoAutomático: 4,5% das unidades.


• Recebíveis e perdas: Ordens de Serviço deCorte: 91,6% das unidades; Corte Tipo 0:2,3% das unidades; Corte Tipo 1: 21,2% dasunidades; Corte Tipo 2: 69,4% das unidades;Cobrança por Inadimplência: 16,5% dasunidades; Parcelas a Vencer porInadimplência: 8,0% das unidades (maiorconcentração); Irregularidade Preponderante:8,3% das unidades; Reavisos: 99% dasunidades; Reavisos Eficientes: 80,5% dasunidades; Maior Período de Atraso: Média =98,14 dias e Desvio-padrão = 164,45 dias.

Cluster 4 – Incobrável sem Medição

• Dados cadastrais: Unidade de Negócio: SPSul: 40,9% das unidades; Situação LigadoDireto: 71,7% das unidades e Baixa Renda:11,5% das unidades.


• Recebíveis e perdas: Cobrança porInadimplência: 10% das unidades; ContasAtrasadas: 100% do cluster; Saldo PDD:92,7% das unidades; Saldo Perdas: 95,3%

das unidades; Reavisos Eficientes: 10,4% dasunidades efetuaram pagamento após umreaviso; Maior Período em Atraso: Média =1.376 dias e Desvio-padrão = 709,54 dias.

Cluster 5 – Comercial Adimplente

• Dados cadastrais: Comercial: 12,6% dasunidades (27% da amostra); Unidade deNegócio: Centro: 32,2% das unidades;Situação Ligado: 99,2% das unidades; TipoFaturamento: 10,4% das unidades sãoTrifásicas e Débito Automático: 58,6% dasunidades, sendo 87% com os 6 meses doperíodo observado.

• Consumo e fatura: Consumo: Média =285,22kWh e Desvio-padrão = 185,23 kWh;Fatura: Média = R$ 120,92 e Desvio-padrão =R$ 78,07.

• Recebíveis e perdas: 100% do cluster nãotêm: Ordens de Serviço de Corte, SaldoPerdas e Saldo PDD; Contas Atrasadas:100% do cluster tiveram até 6 contasatrasadas no período observado; MaiorPeríodo em Atraso: Média = 5,3 dias eDesvio-padrão = 7,9 dias.

Cluster 6 – Baixo Consumidor com Serviços

• Dados cadastrais: Unidade de Negócio:Centro: 31,6 % das unidades; SituaçãoLigado: 99,2% das unidades; Baixa Renda:18,4% das unidades e Débito Automático:44,6% das unidades.


• Recebíveis e perdas: Primeiros Contatos:1,6% das unidades; Saldo PDD: 0,1% dasunidades; Saldo Perdas: 0,3% das unidades;Contas Atrasadas: 77,6% das unidades têmaté 6 contas; Reavisos: 0,5% das unidades;Maior Período em Atraso: Média = 10,11 diase Desvio-padrão = 49,08 dias.

Cluster 7 – Inquilino Comunicador

• Dados cadastrais: Unidade de Negócio:Centro: 26,5% das unidades; Inquilino doImóvel: 31,8% das unidades e DébitoAutomático: 20,1% das unidades têm pelomenos um mês.


• Recebíveis e perdas: Faturas Revisadas:3,4% das unidades; Cobrança porInadimplência: 4,1% das unidades; Reavisos:



47% das unidades; Reavisos Eficientes:41,8% das unidades; Maior Período emAtraso: Média = 33,36 dias e Desvio-padrão =75,58 dias.

Cluster 8 – Adimplente sem DébitoAutomático

• Dados cadastrais: Unidades de Negócio:Grande ABC: 25,9% das unidades e Centro:25% das unidades; Débito Automático: 2,4%das unidades têm pelo menos um mês eBaixa Renda: 16,4% das unidades.


• Recebíveis e perdas: 100% do cluster nãotêm: Saldo PDD, Saldo Perdas, Ordens deServiço de Corte, Atraso e Reaviso.

Cluster 9 – Atrasado Moderado semComunicação

• Dados cadastrais: Unidade de Negócio:Grande ABC: 27,6% das unidades; SituaçãoLigado: 98,1% das unidades; Tipo de LigaçãoDefinitiva com Medição: 99,6% das unidadese Débito Automático: 4,7% das unidades.


• Recebíveis e perdas: Reavisos: 99,9% dasunidades; Reavisos Eficientes: 93,7% dasunidades; Ordens de Serviço de Corte: 1,4%das unidades; Saldo PDD: 2% das unidades;Saldo Perdas: 0,4% das unidades; ContasAtrasadas: 100% do cluster têm até 24contas; Valor Total da Dívida: 65,2% dasunidades devem entre R$ 300,00 eR$ 1.500,00; Maior Período em Atraso: Média= 42,77 dias e Desvio-padrão = 35,63 dias.

Cluster 10 – Atrasado Elevado semComunicação

• Dados cadastrais: Unidade de Negócio:Leste: 42,7% das unidades; Situação Ligado:98,6% das unidades; Tipo FaturamentoBifásico: 98% das unidades; Tipo de LigaçãoDefinitiva com Medição: 99,5% das unidadese Débito Automático: 3,7% das unidades.


• Recebíveis e perdas: Reavisos: 98,3% dasunidades; Reavisos Eficientes: 90,4% dasunidades; Ordens de Serviço de Corte: 100%

do cluster não têm; Contas Atrasadas: 100%do cluster têm até 120 contas; Valor Total daDívida: 68,5% das unidades devem entreR$ 300,00 e R$ 1.500,00; Saldo PDD: 3,4%das unidades; Saldo Perdas: 0,8% dasunidades; Maior Período em Atraso: Média =46,58 dias e Desvio-padrão = 44,79 dias.

Cluster 11 – Atrasado Leve com Comunicação

• Dados cadastrais: Residencial: 85,6% dasunidades; Unidade de Negócio: Oeste: 33,8%das unidades; Proprietário do Imóvel: 27,3%das unidades e Débito Automático: 12,3% dasunidades.


• Recebíveis e perdas: Reavisos: 54,6% dasunidades; Reavisos Eficientes: 47,4% dasunidades; Ordens de Serviço de Corte: 7%das unidades; Primeiros Contatos: 15,4% dasunidades; Contas Atrasadas: 94% dasunidades têm contas atrasadas, sendo que86% têm até 12 contas; Valor Total da Dívida:92% das unidades devem até R$ 1.500,00;Saldo PDD: 3,4% das unidades; SaldoPerdas: 0,8% das unidades; Maior Períodoem Atraso: Média = 35,63 dias e Desvio-padrão = 58,13 dias.

Cluster 12 – Atrasado Ausente de Meta

• Dados cadastrais: Unidade de Negócio:Oeste: 24,8% das unidades; Proprietário doImóvel: 38,1% das unidades; DébitoAutomático: 21,2% das unidades têm pelomenos um mês; Situação Ligado: 98,4% dasunidades e Tipo de Ligação Definitiva comMedição: 99,1% das unidades.


• Recebíveis e perdas: Contas Atrasadas:88,9% das unidades têm até 18 contas; SaldoPDD: 2,3% das unidades; Saldo Perdas: 0,7%das unidades; Valor Total da Dívida: 71,8%das unidades devem até R$ 720,00; Ordensde Serviço de Corte: 2,1% das unidades;Maior Período em Atraso: Média = 24,14 diase Desvio-padrão = 49,98 dias.

Cluster 13 – Atrasado Leve sem Comunicação

• Dados cadastrais: Unidade de Negócio:Oeste: 50,8% das unidades; Proprietário doImóvel: 23,0% das unidades; DébitoAutomático: 16,3% das unidades têm pelomenos um mês; Situação Ligado: 98,8% dasunidades e Tipo de Ligação Definitiva com



Medição: 98,5% das unidades.


• Recebíveis e perdas: Contas Atrasadas:100% do cluster têm até 24 contas; SaldoPDD: 1,4% das unidades; Saldo Perdas: 0,4%das unidades; Valor Total da Dívida: 83,6%das unidades devem até R$ 1.500,00; Ordensde Serviço de Corte: 0,6% das unidades;Maior Período em Atraso: Média = 22,14 diase Desvio-padrão = 43,62 dias.

Cluster 14 – Residencial Adimplente

• Dados cadastrais: Residencial: 82,2% dasunidades; Unidade de Negócio: Leste: 33,5%das unidades; Débito Automático: 28,9% dasunidades têm pelo menos um mês; SituaçãoLigado: 99,3% das unidades e Tipo deLigação Definitiva com Medição: 98,9% dasunidades.


• Recebíveis e perdas: 100% do cluster nãotêm: Reavisos, Saldo PDD, Saldo Perdas,Primeiros Contatos, Ordens de Serviço deCorte e Cobrança por Inadimplência; ContasAtrasadas: 100% do cluster têm até 12contas; Valor Total da Dívida: 73,5% dasunidades devem até R$ 720,00; MaiorPeríodo em Atraso: Média = 6,7 dias eDesvio-padrão = 16,22 dias.

APÊNDICE B

Características dos 14 clusters conforme asfontes de informações usadas na análise desobreposição (score de risco, Censo 2000 ePesquisa Abradee 2005).

Score de risco: considerando o descrito naSubseção 2.3.1 e os 14 clusters, a análise desobreposição perante essa variável resultou em:

• Os clusters com score de risco A são:Cluster 1 – Não-Residencial Devedor: 76%das unidades; Cluster 2 – Fraudador: 50%das unidades; Cluster 4 – Incobrável semMedição: 60% das unidades; Cluster 5 –Comercial Adimplente: 93% das unidades;Cluster 6 – Baixo Consumidor com Serviços:81% das unidades; Cluster 7 – InquilinoConsumidor: 53% das unidades; Cluster 8 –Adimplente sem Débito Automático: 98% dasunidades; Cluster 11 – Atrasado Leve com

Comunicação: 43% das unidades; Cluster 12– Atrasado Ausente de Meta: 60% dasunidades; Cluster 13 – Atrasado Leve semComunicação: 57% das unidades; e Cluster14 – Residencial Adimplente: 85% dasunidades.

• Os clusters com score de risco E são:Cluster 3 – Residencial Inadimplente comComunicação: 69% das unidades; Cluster 9 –Atrasado Moderado sem Comunicação: 54%das unidades; Cluster 10 – Atrasado Elevadosem Comunicação: 59% das unidades; eCluster 11 – Atrasado Leve comComunicação: 33% das unidades.

Pode-se notar que o Cluster 11 (AtrasadoLeve com Comunicação) é o único queapresenta consideráveis percentuais tanto nafaixa A como na faixa E do score de riscodesenvolvido pela AES Eletropaulo.

Censo 2000: considerando o descrito naSubseção 2.3.1 e os 14 clusters, a análise desobreposição perante as variáveis analisadas doCenso 2000 resultou em:• Número médio de pessoas por domicílio

particular permanente.

A Tabela 3 mostra algumas medidas estatísticasdo número médio de pessoas por domicílioparticular permanente registrado no Censo 2000,em que se pode notar que os clusters 4(Incobrável sem Medição) e 13 (Atrasado Levesem Comunicação) apresentam os maioresnúmeros, em média, de pessoas por domicílio.

• Renda média das pessoas responsáveispelos domicílios particulares permanentes.

A Tabela 4 mostra algumas medidas estatísticasda renda média das pessoas responsáveis pelosdomicílios particulares permanentes observadaspelo Censo 2000. Os clusters 1 (Não-ResidencialDevedor) e 6 (Baixo Consumidor com Serviços)apresentam as maiores rendas médias. Valeressaltar que, em todos os clusters, o desvio-padrão não é tão pequeno com relação à média.

• Grau de escolaridade das pessoas pordomicílio particular permanente.

A Tabela 5 mostra o número médio de pessoaspara cada um dos níveis de escolaridade dentrode cada um dos 14 clusters.

• Rendimento nominal mensal das pessoasresponsáveis pelos domicílios particularespermanentes.

A Tabela 6 apresenta o número médio depessoas para cada uma das faixas de rendadentro de cada um dos 14 clusters.



Tabela 3 Estatísticas do nú b bvnvxsd]mero médio de pessoas por domicílio particular permanente para cada um dos14 clusters

Tabela 4 Estatísticas da renda média das pessoas responsáveis pelos domicílios particulares permanentespara cada um dos 14 clusters

Tabela 5 Número médio de pessoas para cada um dos níveis de escolaridade dentro de cada um dos 14clusters


1413121110987654321

10,57,910,99,38,710,310,811,011,211,47,910,210,111,4Percentil 95

5,14,15,14,54,65,86,36,36,87,43,65,45,27,3Mediana

2,21,82,51,91,82,02,12,22,32,41,72,12,12,4Desvio-padrão

5,84,65,85,15,06,36,76,87,17,64,15,95,77,5Média

ClustersMedidas estatísticas

1413121110987654321

10,57,910,99,38,710,310,811,011,211,47,910,210,111,4Percentil 95

5,14,15,14,54,65,86,36,36,87,43,65,45,27,3Mediana

2,21,82,51,91,82,02,12,22,32,41,72,12,12,4Desvio-padrão

5,84,65,85,15,06,36,76,87,17,64,15,95,77,5Média

ClustersMedidas estatísticas

1413121110987654321

4,094,174,114,304,133,893,823,843,823,774,284,004,13,84Percentil 95

3,593,573,553,683,643,383,313,303,253,223,83,493,543,17Mediana

0,900,591,070,820,980,730,760,720,740,730,640,710,690,75Desvio-padrão

3,383,693,223,513,403,223,123,143,073,053,693,343,43,02Média

Clusters Medidas estatísticas

1413121110987654321

4,094,174,114,304,133,893,823,843,823,774,284,004,13,84Percentil 95

3,593,573,553,683,643,383,313,303,253,223,83,493,543,17Mediana

0,900,591,070,820,980,730,760,720,740,730,640,710,690,75Desvio-padrão

3,383,693,223,513,403,223,123,143,073,053,693,343,43,02Média

Clusters Medidas estatísticas

sergiom


Tabela 6 Número médio de pessoas para cada uma das faixas de renda dentro de cada um dos 14 clusters

Pesquisa Abradee 2005:

• Indicador da Abradee – ISQP: A Figura 6 mostra o Índice de Satisfação daQualidade Percebida (ISQP) para cada um dos14 clusters. Sabe-se que no ano de 2005, oíndice para a AES Eletropaulo foi de 77,9%. Esseindicador representa o percentual de clientessatisfeitos.

Figura 6 Índice de Satisfação da QualidadePercebida (ISQP) da Pesquisa Abradee 2005 para

cada um dos 14 clusters A Figura 7 mostra a média de satisfação doÍndice de Aprovação do Cliente (IAC), ÍndiceIntermediário de Satisfação (IIS), Índice deSatisfação Geral (ISG) e Iluminação Pública (IP),para cada um dos 14 clusters.Média Eletropaulo: IAC = 7,44; ISG = 7,34 e IP =6,85.

Figura 7 IAC, IIS, ISG e IP da Pesquisa Abradee2005

Referências

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REINA, C. S. R., PETRIELLI, A.; NETO, J. O. R.Relatório de Planejamento Amostral doProjeto P&D Aneel – AES Eletropaulo eFundação CPqD, Campinas, jul. 2005.

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WEISS, S. M.; INDURKYA, N. Predictive DataMining: A Practical Guide. San Francisco:Morgan-Kaufmann Publishers Inc., 1998. ISBN:1-55860-403-0

Abstract

This work has the objective of presenting the results of the development of a specific segmentationmethodology to create and characterize low tension customers segments of the AES Eletropaulo,maximizing the exploitation of commercial and technical data from different management processes of thecompany integrated to external information sources (Demographic Census 2000, ABRADEE UrbanResidential Customer Research 2005, and data on the geographic localization of the AES Eletropaulocustomers). The information was used to generate new knowledge and market estimates, to definesolutions, products and services for each segment and assist in programs launched by the company toreduce financial losses and improve revenue. The identification of consumers’ habits and standardsallows continuously update the profile of key customers, making it possible to trigger specific businessactions and offer differentiated services

Key words: Data Mining. Statistics. Customer segmentation. Support to decision-making.


Propriedade intelectual do CPqD

A partir desta edição dos Cadernos CPqD Tecnologia, serão publicados os resumos

dos pedidos de patentes depositados pelo CPqD no Instituto Nacional da Propriedade

Industrial (INPI).



1 Resumos dos pedidos de patentes depositados em 2006

(54) SENSOR REMOTO PARA MONITORAÇÃO E AVALIAÇÃO DA DEGRADAÇÃO DEISOLADORES POLIMÉRICOS DE ALTA TENSÃODados do pedido:

(21) PI 0600650-7(22) 14/02/2006(51) G01R 31/12 ; H01B 17/42 (57) "SENSOR REMOTO PARA MONITORAÇÃO E AVALIAÇÃO DA DEGRADAÇÃO DEISOLADORES POLIMÉRICOS DE ALTA TENSÃO", compreendendo um componenteresistivo (6) disposto entre o isolador de alta tensão (2) e a ferragem da torre dealta tensão (3), de tal forma que toda a corrente de fuga (4) que flui através doisolador (2), da linha de transmissão de energia elétrica (5) para a ferragem datorre (3), passe pelo dito componente resistivo (6), dando origem a uma tensão ACentre os terminais A e B, cujo valor é monitorado e processado pelo circuito dosensor (1a, 1b) que compara o valor da tensão medida entre os terminais A e B,com um valor de referência previamente estabelecido, equivalente à corrente defuga (4) máxima admissível no isolador (2), ativando o dispositivo sinalizador (10)que libera para fora da blindagem (11) uma sinalização visualmente perceptível àdistância (12), sempre que, no procedimento de monitoração, for detectada apresença de uma corrente de fuga (4) permanente superior ao valor de referência.(72) José Adalberto Petrachin/Flavio Eduardo Nallin



(54) ISOLADOR ÓPTICO TOTALMENTE A FIBRA ÓPTICADados do pedido:

(21) PI 0602400-9(22) 29/05/2006(51) G02B 6/26(57) Refere-se a presente invenção a dispositivo "ISOLADOR ÓPTICO TOTALMENTEA FIBRA ÓPTICA", utilizado para isolar os sinais ópticos em redes ópticas decomunicação, o qual compreende uma única fibra óptica do tipo W, na qual, pelomenos uma das camadas (núcleo, casca 1 ou casca 2) é constituida de materialmagnetoóptico, dita fibra, cujas propriedades magnetoópticas, índices de refração edimensões físicas das camadas que a compõem são especificados e dimensionados,ao ser submetida a um campo magnético H transversal ao seu eixo longitudinal,apresenta uma constante de propagação para o sinal luminoso transmitido, oriundoda fonte emissora de luz (sentido de propagação +z), e uma outra constante depropagação para o sinal luminoso refletido e/ou retroespalhado que retorna pelamesma fibra (sentido de propagação -z), de tal forma que o sinal transmitido pelafonte emissora de luz, que trafega no sentido +z seja guiado pelo núcleo, enquantoo sinal refletido e/ou retroespalhado, que trafega no sentido -z, do mesmo núcleo,esteja na condição de corte, vazando do núcleo para a região das cascas onde omesmo é absorvido e/ou dissipado antes de atingir a fonte emissora da luz, que seencontra acoplada ao núcleo.(72) João Batista Rosolem/Carlos Alberto de Francisco/Murilo Araujo Romero



(54) MÉTODO DE DETERMINAÇÃO E PLANEJAMENTO DO USO DO ESPECTRO DERADIOFREQÜÊNCIA EM ÁREA GEOGRÁFICA PREVIAMENTE DELIMITADADados do pedido:

(21) PI 0602399-1(22) 29/05/2006(57) O "MÉTODO DE DETERMINAÇÃO E PLANEJAMENTO DO USO DO ESPECTRO DERADIOFREQÜÊNCIA EM ÁREA GEOGRÁFICA PREVIAMENTE DELIMITADA" visaprojetar a demanda de utilização de canais de radiofreqüência por enlaces, pararedes de comunicação sem fio ponto-a-ponto, que possam ser instalados numa áreageográfica de interesse, baseando-se em dados históricos de ativação oudesativação de enlaces existentes, e confrontando a demanda de utilização esperadacom o estimado número de enlaces operando no mesmo canal de radiofreqüência.Obtendo-se assim a estimativa do "número de enlaces" ponto-a-ponto, operandonum determinado canal de radiofreqüência que, segundo critérios técnicos dequalidade de desempenho universalmente aceitos, possam ser instalados numadeterminada área geográfica de interesse.(72) Luís Cláudio Palma Pereira/Ednaldo da Silva Kalbaitzer/Edson Luiz Ursini



(54) SISTEMA E DISPOSITIVO DE SINTONIA, PROCESSAMENTO E CHAVEAMENTO DESINAIS DE RADIOFREQÜÊNCIA COM DIVERSIDADE DE POLARIZAÇÃO APLICÁVEL EMSISTEMAS DE COMUNICAÇÕES MÓVEISDados do pedido:

(21) PI 0605642-3(22) 27/11/2006(57) "SISTEMA E DISPOSITIVO DE SINTONIA, PROCESSAMENTO E CHAVEAMENTODE SINAIS DE RADIOFREQÜÊNCIA COM DIVERSIDADE DE POLARIZAÇÃOAPLICÁVEL EM SISTEMAS DE COMUNICAÇÕES MÓVEIS". A presente invençãoimplementa um sistema modular provido de dois ramos para a recepção de sinaiscorrespondentes a polarizações ortogonais e dispositivo de seleção do sinal maisintenso, a ser incorporado a terminais de rede móvel, redes de telefonia sem fio ouset-top boxes (TV Digital), constituindo-se como receptor auxiliar capaz de prover aoreceptor do terminal o sinal do ramo selecionado. O sistema proporciona aumentodo alcance de recepção do terminal móvel, uma vez que ganhos de diversidade depolarização decorrem da implementação do algoritmo incluído no sistema proposto,onde o sinal com maior intensidade é selecionado e aplicado ao terminal celular.Dessa seleção resulta aumento da margem do enlace e, conseqüentemente, reduçãode erros na recepção dos sinais digitais característicos dos sistemas decomunicações móveis e DVB, uma vez que estes estão sujeitos a desvanecimentosencontrados em ambientes indoor e associados à mobilidade do terminal. O sistemae o dispositivo que o implementa possibilitam também a implementação de doisramos de recepção de sinais do esquema de diversidade em apenas uma antenacom duas portas ou duas antenas distintas, capazes de realizar a detecção de sinaisem duas polarizações ortogonais, implementando o sistema de seleção do ramocorrespondente à polarização de maior amplitude, de forma modular ecomplementar ao receptor utilizado em terminal de rede móvel, redes de telefoniasem fio ou set-top boxes (TV Digital), interpondo-se entre a antena e a entrada doreceptor e constituindo-se, dessa forma, em um receptor auxiliar do mesmo.(72) Thiago Arantes Suedan/Luís Cláudio Palma Pereira/Delson Meira



2 Resumo dos pedidos de patentes concedidos em 2006

(54) DOUBLE PASS OPTICAL AMPLIFIER WITH UNIDIRECTIONAL COMPENSATION OFCHROMATIC DISPERSION AND OBSTRUCTION OF BACKSCATTERINGDados da concessão:

(11) US 6,992,817(21) 10/739,270(22) 19/12/2003(30) 20/12/2002 BR 0205361(45) 31/01/2006(51) H01S 3/00(57) A "DOUBLE PASS OPTICAL AMPLIFIER WITH UNIDIRECTIONALCOMPENSATION OF CHROMATIC DISPERSION AND OBSTRUCTION OFBACKSCATTERING", composed by an EDFA, whose input/output stage is integratedby a circulator (6), and the amplification stage is composed by a pump laser (1) andan Erbium-doped fiber connected to a multiplexer (3), said amplifier, in which theoptical signal undergoes an initial amplification while passing through the Erbium-doped fiber on the way through the fiber and a second amplification on the wayback in the same fiber, presents, after the amplification stage, at least onedispersion compensating fiber (11), whose input and output are connected to thefree extremity of the Erbium-doped fiber (2), through at least one device (12)arranged in the circuit in order to prevent the backscattering generated in thedispersion compensating fiber (11) from returning to the Erbium-doped fiber (2)and to allow the signal to travel through the dispersion compensating fiber (11) onlyonce and in one direction, and then return to the amplifier circuit. (72) João Batista Rosolem/Antonio Amauri Juriollo/Miriam Regina Xavier deBarros/Mariza Rodrigues Horiuchi(81) US



3 Resumos dos pedidos de patentes depositados em 2007

(54) MÉTODO PARA CONTROLE INDEPENDENTE DA POTÊNCIA E COMPRIMENTO DE ONDADE DIODO A LASERDados do pedido:

(21) INPI/SP 018070017719(22) 27/03/2007(57) “MÉTODO PARA CONTROLE INDEPENDENTE DA POTÊNCIA E COMPRIMENTO DEONDA DE DIODO A LASER”. A presente invenção tem por objetivo prover um método deajuste simples que possibilite sintonizar lasers semicondutores em comprimento de onda econtrolar suas potências em um tempo extremamente reduzido, utilizando módulos delaser DFB usuais, dispostos segundo o arranjo mais difundido, o que torna desnecessária asubstituição, adaptação ou instalação de onerosos módulos adicionais. O método propostocontempla duas etapas: uma etapa de calibração, na qual é mapeada a correlação entre oscomprimentos de onda λ emitidos pelo diodo laser, e os correspondentes parâmetros detemperatura T e corrente de operação I, e também a correlação entre a potência óptica deemissão P e os correspondentes parâmetros de temperatura T e corrente de operação I,sendo obtidas duas matrizes, das quais são extraídas as funções bidimensionais λ (T,I) e P(T,I) que retratam as correlações contidas nas respectivas matrizes; e uma etapa deutilização, na qual as ditas funções bidimensionais λ (T,I) e P (T,I) são matematicamenteconvertidas nas funções inversas através de um algoritmo específico, resultando numacorrelação invertida na qual o usuário entra com um par de valores desejados de potênciaPx e comprimento de onda λx, e obtém instantaneamente o valor da temperatura Tx e dacorrente de operação Ix, para os quais os módulos ATC e APC devem serindependentemente ajustados para que o diodo a laser DFB opere dentro dos valores decomprimento de onda λx e potência óptica de emissão Px desejados.

(72)Fábio Donati Simões/Claudio Floridia



(54) AMPLIFICADOR ÓPTICO COM CONTROLE AUTOMÁTICO DE GANHODados do pedido:

(21) INPI/SP 018070033242(22) 28/05/2007(57) “AMPLIFICADOR ÓPTICO COM CONTROLE AUTOMÁTICO DE GANHO”, quecompreende um amplificador óptico a fibra dopada com érbio (EDFA), cujo estágiode entrada/saída é integrado por um circulador (6) e o estágio de amplificação éconstituído por um laser de bombeio (1) e uma fibra dopada com érbio (2), ligados aum multiplexador (3). Dito amplificador, no qual o sinal óptico sofre uma primeiraamplificação ao passar pela fibra dopada com érbio no seu caminho de ida e umasegunda amplificação no seu caminho de retorno pela mesma fibra, apresenta, apóso estágio de amplificação, pelo menos uma fibra compensadora de dispersão (11), aqual apresenta tanto a entrada como a saída ligadas à extremidade livre da fibradopada com érbio (2), através de pelo menos um dispositivo (12), o qual se encontradisposto no circuito de maneira a impedir que os retroespalhamentos gerados nafibra compensadora de dispersão (11) retornem para a fibra dopada com érbio (2) ea permitir que o sinal passe apenas uma vez, num único sentido, pela fibracompensadora de dispersão (11), retornando em seguida para o circuitoamplificador. É dotado de uma função de controle automático de ganho, provida porum circuito óptico seletivo em comprimento de onda capaz de realizar as funções dereflexão do sinal selecionado e o ajuste do nível de potência deste sinal viaatenuação óptica. (72) Júlio César Rodrigues Fernandes de Oliveira/João Batista Rosolem



(54) SISTEMA E DISPOSITIVO ÓPTICO PARA MONITORAÇÃO REMOTA DA TENSÃOMECÂNICA DE ESTICAMENTO EM CONDUTORES DE REDES AÉREAS DE TRANSMISSÃO EDISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICADados do pedido:

(21) INPI/SP 018070034879(22) 01/06/2007(57) “DISPOSITIVO ÓPTICO PARA MONITORAÇÃO REMOTA DA TENSÃO MECÂNICA DEESTICAMENTO EM CONDUTORES DE REDES AÉREAS DE TRANSMISSÃO E DISTRIBUIÇÃO DEENERGIA ELÉTRICA” (13a), compreendendo um corpo (14a) tendo: uma primeira FBG (15),rigidamente fixada às extremidades do corpo (14a), estando uma dessas extremidades ligadafixamente à torre (2), e a outra ligada fixamente ao isolador (3) do condutor de energia (5),dita FBG (15), por intermédio do qual é calculada a tensão mecânica de esticamento bruta(sem correções), ligada em série com a FBG (15) através de uma fibra óptica (16), umasegunda FBG (17), diferente da primeira, a qual é fixada ao corpo (14a), de maneira a ficaraxialmente livre (deslizante) nos respectivos pontos de fixação, dita FBG (17) através da qual émensurada a temperatura do corpo (14a).“SISTEMA ÓPTICO PARA MONITORAÇÃO REMOTA DA TENSÃO MECÂNICA DE ESTICAMENTOEM CONDUTORES DE REDES AÉREAS DE TRANSMISSÃO E DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIAELÉTRICA”, compreendendo pelo menos um dos dispositivos ópticos (131, 132, ..., 13n),

monitorando pelo menos uma das diferentes tensões de esticamento (41, 42, ..., 4n) em pelo

menos um dos diferentes condutores (51, 52, ..., 5n), ditos dispositivos (131, 132, ..., 13n)

ligados em série por intermédio de um enlace de fibra óptica, de maneira a estabelecer umaúnica linha óptica 22 com todas as FBGs (151, 152, ..., 15n) e (171, 172, ..., 17n) ligadas em

série, dita linha óptica 22, cuja extremidade se encontra interligada na subestação desupervisão, a um Sled (Led Superluminescente) 18 e a um OSA (Optical Spectrum Analiser)19, através de um circulador 20, dito Sled 18 que, através do circulador 20, injeta na linhaóptica 22 um sinal de espectro largo S1, o qual passa através de todas as FBGs (151, 152, ...,

15n) e (171, 172, ..., 17n) da linha 22, cada uma das quais reflete de volta o sinal cujo

comprimento de onda que se encontra em sintonia com a respectiva grade de Bragg, cadacomprimento de onda refletido correspondendo biunivocamente a uma FBG (151, 152, ..., 15n)

ou (171, 172, ..., 17n) específica, ditos comprimentos de onda refletidos de volta são recebidos

pelo circulador 20 que os envia para o OSA 19, onde os mesmos são convertidos de sinalóptico para sinal eletrônico, após são enviados via GPIB (General Purpose Interface Bus) parao sistema de aquisição no computador (21), o qual, remove de cada leitura de tensãomecânica de esticamento bruta (não corrigida), o efeito produzido pela temperatura (dilataçãotérmica) no respectivo dispositivo, provendo a leitura da tensão mecânica de esticamento real(41, 42, ..., 4n) presente no condutor (51, 52, ..., 5n) correspondente. (72) João Batista de Mello Ayres Neto/Claudio Antonio Hortencio/Rogério LaraLeite/Flávio Borin/João Guilherme Dias de Aguiar/Danilo César Dini/Carlos AlexandreMeireles do Nascimento (CEMIG)



4 Códigos do INPI para Identificação de Dados Bibliográficos (INID) contidos nos documentosde patentes

(11) Número da patente(21) Número do pedido(22) Data do depósito(30) Dados da prioridade unionista (data de depósito, país, número)(45) Data da concessão da patente(51) Classificação internacional(54) Título(57) Resumo(72) Nome do inventor(81) Países designados


ISSN 1809-1946

Produzido pelo CPqDRodovia Campinas–Mogi-Mirim, km 118,5CEP 13086-902 – Campinas, SP – Brasilwww.cpqd.com.br

Analisador de Diagrama de Olho: Desenvolvimento e protótipo de um equipamento de baixocusto para monitoração da qualidade do sinal óptico no Projeto GIGA




Heurística de para escalonadores dedicados a aplicações emgrades computacionais

Metodologia para segmentação de clientes, identificação de grupos e conhecimento demercado

Eduardo Mobilon, Miriam Regina Xavier de Barros, Fábio Donati Simões, Amauri Lope

Tania Regina Tronco, José Manoel Duarte Mendes

Paulo Henrique Marques Santos, Márcia Vicentini de Carvalho, José Antonio Martins

Graziella Cardoso Bonadia Giovanni Moura de Holanda, Ricardo Benetton Martins

Domingos Creado, Roseli Carniello Lopes

Claudia Sciortino de Reina, Adriana Petrielli, Eduardo de Rezende Francisco

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Cadernos CPqD Tecnologia V3 Nº 1

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