Lista Pública de Trabalhos Acadêmicos

Curso:

Pesquisar: Ano:

Permite filtrar a lista de TCCs com o curso, o termo e o ano
escolhidos. O termo pode ser, por exemplo:

Autor ou orientador;
Nome do TCC;
Palavra-chave;
Conteúdo dos resumos.

Resumo A participação em eventos científicos é uma atividade essencial para pesquisadores, professores, estudantes e profissionais da área. Estes eventos permitem divulgar suas pesquisas ou trabalhos e estabelecer parcerias acadêmicas com especialistas de outras instituições, além de se atualizar sobre os avanços de sua área, entre outras atividades. Sites que listam tais eventos já existem, porém trazem os resultados principalmente baseados em texto, tornando a busca por eventos relevantes uma tarefa árdua. Isso dificulta a visualização do panorama geral e a identificação rápida de oportunidades relevantes. Este trabalho propõe uma solução para este desafio através de uma ferramenta web reponsiva que centraliza e reorganiza informações de múltiplas fontes. Atualmente já existem ferramentas como ConfTracker, que foca apenas em eventos com Qualis e suas datas, o WikiCFP e o Research que dependem de cadastros manuais e possuem filtros e usabilidade limitada. O sistema desenvolvido utiliza dados de sites já existentes, sendo assim, é possível obter informações como: datas do evento, prazos de submissão, local de realização e descrição. As informações são enriquecidas com geolocalização e classificação Qualis. A interface conta com mapa e busca interativa, facilitando significativamente o processo de descoberta e seleção de eventos acadêmicos relevantes.

Ano 2025

Orientador EDELBERTO FRANCO SILVA Co-Orientador LUCIANA CONCEICAO DIAS CAMPOS Palavras-chave Eventos Científicos; Mapa; Filtros; Responsividade; Extração de Dados; Visualização de Dados

Resumo Os analisadores LL(k) são uma classe específica de analisadores para Gramáticas Livres de Contexto (CFGs). Ao contrário das Gramáticas de Expressões de Parsing (PEGs), determinar se uma gramática LL(k) arbitrária terminará uma entrada é um problema decidível. Considerando que gramáticas LL(1) com uma pequena restrição descrevem a mesma semântica quando interpretadas como CFGs e quando interpretadas como PEGs, esta monografia propõe-se a gerar um subconjunto de PEGs bem formadas por meio das gramáticas LL(1). Para tal, é proposta uma implementação de um algoritmo, como uma biblioteca na linguagem de programação Racket, que gere gramáticas LL(1) e suas entradas válidas de forma aleatória por meio do processo de derivação de CFGs. Conclui-se que, ao realizar testes baseados em propriedades e analisar a corretude deste algoritmo, as gramáticas geradas aleatóriamente se classificam como PEGs bem formadas.

Ano 2025

Orientador LEONARDO VIEIRA DOS SANTOS REIS Co-Orientador Palavras-chave PEG, CFG, LL(1), derivação, gramática

Resumo A distinção entre repositórios de software que trarão dados relevantes daqueles que não trarão um valor final para a pesquisa é difícil. A proporção de ruído, como repositórios vazios, pode distorcer o estudo sobre uma amostra de repositórios e pode levar os pesquisadores a chegar a conclusões irreais e potencialmente imprecisas. Existem também limitações nas ferramentas presentes na literatura que auxiliam o processo de seleção de repositórios, por haver uma falta de um processo sistemático para escolha dos repositórios, inviabilizando a reprodutibilidade dos experimentos. Portanto, este trabalho visa implementar uma abordagem para auxiliar na seleção de repositórios de software para a área de Mineração de Repositórios de Software (MSR), resolver limitações de ferramentas presentes na literatura, e realizar um experimento replicando uma busca de repositórios do GitHub realizada por outro trabalho, e comparar as mudanças ocorridas entre os repositórios de ambas as pesquisas.

Ano 2025

Orientador GLEIPH GHIOTTO LIMA DE MENEZES Co-Orientador Palavras-chave Repositórios de Software, Mineração de Repositórios de Software, Seleção de Repositórios de Software

Resumo Atualmente, o Ethereum é uma das mais importantes plataformas de transações monetárias digitais descentralizadas, conhecida como criptomoeda. O mercado de criptomoedas esteve especialmente aquecido em momentos recentes, atingindo um público cada vez mais vasto e cumprindo um papel de cada vez maior importância em relações econômicas internacionais. Diante disso, passa a ser relevante analisar a maneira que tal tecnologia interage com eventos externos, que previamente tinham consequências analisadas apenas em ecossistemas financeiros mais tradicionais. Em anos recentes, diversos desses eventos ocorreram de maneira sequencial, o que se apresenta como uma oportunidade ímpar de realização de um estudo empírico que compare o impacto de cada evento dentro da rede de criptomoedas do Ethereum. Dentre os principais eventos, são destaque as duas ondas de valorização do Ethereum, a pandemia da COVID-19, o conflito armado entre Rússia e Ucrânia e uma alteração na infraestrutura do Ethereum, alterando seu protocolo de consenso em um processo chamado ``The Merge’’. Para analisar e comparar esses eventos, esse trabalho propõe modelar transações entre diferentes contas como grafos direcionados e extrair métricas com o uso de cálculos conhecidos na teoria das Redes Complexas.

Ano 2024

Orientador ALEX BORGES VIEIRA Co-Orientador HEDER SOARES BERNARDINO Palavras-chave Criptomoeda, Ethereum, Blockchain, Redes Complexas, Teoria dos Grafos

Resumo A evasão de alunos nos cursos de graduação na área da Computação é um tema frequente e traz preocupações aos envolvidos diretamente no ensino superior. Isso não é diferente no curso de Sistemas de Informação. De acordo com os dados do Mapa do Ensino Superior no Brasil 2023, os cursos desta área têm uma taxa mais elevada de evasão, tanto presencialmente quanto à distância (EaD), em relação a outros cursos. Alguns fatores podem estar relacionados a essa alta taxa de evasão, como a baixa quantidade de mão de obra qualificada no mercado e a grande demanda por profissionais da área. Este trabalho de conclusão de curso tem como objetivo compreender alguns desses fatores, focando em duas disciplinas essenciais: Estrutura de Dados I e II, que são de grande importância para o desenvolvimento do graduando e influenciam na evolução de sua grade curricular.

Ano 2024

Orientador RONNEY MOREIRA DE CASTRO Co-Orientador Palavras-chave Educação, Evasão, Ensino Superior, Desistência, Estrutura de Dados.

Resumo O conceito de Automotive Safety Integrity Level (ASIL) é utilizado pela norma ISO 26262 para categorizar o nível de rigor dos requisitos de segurança em sistemas automotivos. Durante o desenvolvimento desses sistemas, os ASILs são iterativamente alocados com o objetivo de mitigar os efeitos de falhas em sistemas, subsistemas e componentes. Quanto maior o rigor do ASIL atribuído a um subsistema ou componente, maior será o custo associado às medidas necessárias para atender aos requisitos de segurança desse ASIL. A ISO 26262 define um método de decomposição de ASILs que permite a elementos redundantes compartilharem a responsabilidade de cumprir um dado ASIL. Dessa forma, encontrar soluções eficientes de alocação de ASILs que otimizem os custos de desenvolvimento e garantam a segurança do sistema tornou-se uma etapa crucial no projeto de sistemas automotivos. Na literatura, há um conjunto de métodos e ferramentas baseados em meta-heurísticas, como Algoritmos Genéticos, Busca Tabu, Bando de Pinguins, entre outros, empregados para resolver o problema de alocação de ASILs no desenvolvimento de sistemas de segurança crítica. Este estudo propõe um algoritmo baseado em Busca Tabu para resolver o problema de alocação e decomposição de ASILs pelos componentes da arquitetura de sistemas automotivos. A solução proposta foi avaliada em um sistema automotivo de médio porte, e foi realizada uma análise comparativa entre o tempo de execução e os resultados obtidos pelo algoritmo proposto em relação à ferramenta comercial HiP-HOPS que fornece uma solução para este problema. Os resultados demonstraram que o algoritmo proposto produziu a mesma solução de alocação de ASILs que a ferramenta HiP-HOPS. No entanto, em termos de tempo de execução, a ferramenta HiP-HOPS apresentou desempenho superior ao do algoritmo proposto.

Ano 2024

Orientador ANDRE LUIZ DE OLIVEIRA Co-Orientador Palavras-chave Automotive Safety Integrity Level (ASIL), Segurança, Sistemas de Segurança Crítica, Sistemas Automotivos, Meta-heurística, Busca Tabu

Resumo O suicídio é uma das principais causas de morte no mundo todo. Atrelado às condições de saúde mental de uma população, eventos globais estressantes podem afetar as tendências. Este trabalho analisou as tendências de suicídio no Brasil entre 2003 e 2022, com foco no período da pandemia de COVID-19. A análise utilizou dados do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) do DATASUS, acessados através da plataforma da Fiocruz, PCDaS, totalizando 218.707 ocorrências de suicídio. Inicialmente, para identificar padrões de suicídio entre diferentes grupos sociodemográficos, técnicas de análise estatística descritiva foram aplicadas. Para prever as taxas de mortalidade por suicídio, avaliando o impacto da pandemia, modelos de séries temporais (Prophet, SARIMA e LSTM) foram utilizados. Para compreender os fatores associados à escolha dos métodos utilizados no momento do suicídio, algoritmos de aprendizado de máquina (XGBoost e Random Forest) foram empregados, e variáveis como sexo, idade e local de ocorrência se destacaram. Os resultados indicam um aumento gradual nas taxas de suicídio, especialmente entre homens, pessoas de 30 a 49 anos e pessoas brancas, com um incremento mais acentuado durante os anos da pandemia. A análise destacou a importância de políticas públicas voltadas para saúde mental e intervenções direcionadas aos grupos vulneráveis identificados. O estudo reforça a necessidade de ações preventivas, adaptadas a diferentes grupos demográficos, especialmente no contexto de crises como a COVID-19.

Ano 2024

Orientador HEDER SOARES BERNARDINO Co-Orientador Leonardo Fernandes Martins Palavras-chave Suicídio, COVID-19, Aprendizado de Máquina, Séries Temporais

Resumo Com o avanço da Inteligência Artificial e seu uso cada vez mais constante para apoiar as mais diversas tarefas cotidianas como atendimento aos clientes por meio de chatbots, surge a preocupação com a acessibilidade dessas aplicações. Chatbots devem ser projetados de modo a garantir que usuários que possuem limitações cognitivas, perceptivas ou motoras possam utilizá-los para alcançar os seus objetivos sem qualquer tipo de barreira. Neste contexto, emerge a seguinte questão de pesquisa: Como avaliar de forma efetiva a acessibilidade de chatbots? Neste trabalho é apresentado um catálogo de onze heurísticas para a avaliação de acessibilidade de chatbots. As heurísticas foram derivadas a partir da avaliação de acessibilidade de diversos chatbots populares com base na Web Content Accessibility Guidelines (WCAG). As heurísticas propostas têm o potencial de apoiar designers no projeto de interfaces de aplicações baseadas em chatbots em conformidade com as diretrizes de acessibilidade na web.

Ano 2024

Orientador ANDRE LUIZ DE OLIVEIRA Co-Orientador PEDRO HENRIQUE DIAS VALLE Palavras-chave Chatbot, acessibilidade web, acessibilidade, inteligência artificial, interação humano-computador.

Resumo Contexto: Nos últimos anos, houve uma crescente demanda pelo aumento da qualidade de software, independente de plataforma ou sistema operacional. Motivação: O motivo disso é que a garantia de qualidade é essencial para a construção de um software funcional, de fácil utilização, manutenção e seguro ao usuário, mesmo em caso de falhas. Um equívoco comum é pensar que o teste de software consiste apenas em executar o software e verificar se as saídas obtidas correspondem às saídas esperadas, considerando apenas os caminhos de sucesso. Problema: É necessário identificar as metodologias, técnicas e ferramentas de teste automatizado, bem como as práticas de integração contínua que estão sendo utilizadas na indústria. Objetivo: Neste estudo, foi realizado um mapeamento sistemático sobre o uso de técnicas de teste automatizado na indústria no contexto de Integração Contínua (IC). O objetivo foi identificar as metodologias e os estudos empíricos que investigam a influência dos testes desenvolvidos por equipes de qualidade e sua integração na IC. Metodologia: O processo de mapeamento sistemático foi conduzido em conformidade com o método proposto por Kitchenham, e o método Goals-Questions-Metrics foi utilizado no planejamento do estudo. Resultado: Apesar da crescente adoção de testes automatizados na indústria, existem desafios técnicos, organizacionais, de cobertura de testes e de desenvolvimento em tempo de operação (DevOps) significativos relacionados à integração efetiva desses testes nas práticas de IC, que impactam diretamente na qualidade do software produzido. As contribuições deste trabalho residem principalmente na análise de como os testes automatizados são incorporados nas práticas de IC, fornecendo uma visão dos benefícios e desafios enfrentados pela indústria. Os resultados desta pesquisa podem contribuir para a melhoria da compreensão dos processos de teste na indústria e da necessidade de maior integração para elevar a qualidade do software.

Ano 2024

Orientador ANDRE LUIZ DE OLIVEIRA Co-Orientador Palavras-chave Teste de Software. Teste Automatizado. Integração Contínua. Indústria. DevOps.

Resumo Cerca de 1% da população brasileira apresenta alguma deficiência auditiva, sendo necessário ter meios que auxiliem a comunicação dessas pessoas. No Brasil, tem-se a Linguagem Brasileira de Sinais (Libras), que é a forma de comunicação padrão dos deficientes auditivos. Como a Libras consiste em uma forma de comunicação visual, surge a possibilidade de aplicar visão computacional para reconhecer gestos dessa linguagem. Neste trabalho realiza-se o reconhecimento de alguns sinais do alfabeto de Libras utilizando a rede neural YOLOv8. Para o treinamento e avaliação da rede foi organizado um conjunto de dados composto por 1.664 imagens, extraídas de um repositório público e 252 imagens capturadas e anotadas especificamente para esse trabalho. O treinamento da rede foi realizado variando alguns parâmetros para encontrar a melhor configuração. Os resultados indicaram que a maioria das classes alcançaram altas taxas de acerto. Porém, algumas classes apresentaram dificuldades para detecção causadas por limitação de dados e similaridade de gestos.

Ano 2024

Orientador LUIZ MAURILIO DA SILVA MACIEL Co-Orientador Palavras-chave Aprendizado profundo; Detecção de objetos; Identificação de sinais; Linguagem de sinais; Redes neurais; Visão computacional.

Resumo Durante o ano letivo, os professores do magistério superior desenvolvem atividades em diferentes eixos de educação. Em conformidade com o artigo 3º da Lei nº 14.129/2021, que estabelece diretrizes para garantir a transparência na execução dos serviços públicos e o monitoramento da qualidade desses serviços, os docentes devem preencher o RIT com o andamento das atividades. Existem outras fontes de dados de atividade que podem ser levadas em consideração para que a CPAD consiga avaliar o desempenho docente e averiguar se suas atividades estão de acordo com seu plano individual de trabalho. Este trabalho de conclusão de curso consiste em explorar o uso de ferramentas de bases de conhecimento e inteligência artificial generativa aplicadas na avaliação docente em relação às suas atividades. A importação das atividades realizadas populam um banco de dados em grafos que serve para melhorar a geração na recuperação na forma de um serviço de perguntas, baseado em um grande modelo de linguagem. Dessa forma, espera-se permitir uma melhor gestão acadêmica, explorando situações de preenchimento incorreto e explorar a criação de novas métricas de avaliação, garantindo uma análise mais assertiva e com dados mais precisos.

Ano 2024

Orientador IGOR DE OLIVEIRA KNOP Co-Orientador Palavras-chave desenvolvimento de software; gestão acadêmica; inteligência artificial; bases de conhecimento.

Resumo A busca por eficiência no sistema energético brasileiro e mundial tem crescido ano após ano. O setor residencial é um importante consumidor de energia elétrica e pode ser analisado para se entender o nível de conscientização e hábitos de consumo. Com base nessas informações, consumidores podem entender maneiras de economizar energia e empresas fornecedoras podem desenvolver estratégias para conscientização de seus consumidores e para a melhoria dos serviços da empresa. Uma maneira eficiente de disponibilização desses dados de hábitos de consumo é um Data Warehouse que vai permitir que os dados de diversas origens e formatos sejam armazenados e modelados de forma que a busca por informações seja otimizada. Com isso, um Data Warehous é apresentado como uma solução importante para o processo de tomada de decisões, permitindo análises e gerações de relatórios de maneira eficiente. Assim, este trabalho busca utilizar dados de hábitos de consumo de energia elétrica para construção de um Data Warehouse para análise da eficiência energética residencial.

Ano 2024

Orientador VICTOR STROELE DE ANDRADE MENEZES Co-Orientador Palavras-chave Data Warehouse, ETL, Consumo de energia, Apoio à decisão.

Resumo A crescente dependência da tecnologia resultou em um aumento significativo na quantidade de dados gerados diariamente, tornando os sistemas de recomendação essenciais para ajudar os usuários a filtrar informações relevantes. No contexto organizacional, o licenciamento de software frequentemente se mostra um processo ineficiente e dispendioso, levando ao desperdício de recursos financeiros. Este trabalho propõe então o desenvolvimento de um Sistema de Recomendação de Licenças de Software, que utiliza dados de uso e informações sobre licenças existentes para reduzir custos e garantir conformidade. Focado nas licenças do Microsoft 365, o sistema aplica programação linear para otimizar a recomendação de licenças com base nas necessidades e comportamentos dos usuários. Essa abordagem permite selecionar os planos mais adequados, considerando as funcionalidades utilizadas e o custo associado. Além disso, a transparência no processo de otimização proporciona uma visão clara das decisões tomadas, facilitando a alocação de recursos e contribuindo para a economia com licenças de software.

Ano 2024

Orientador VICTOR STROELE DE ANDRADE MENEZES Co-Orientador Palavras-chave Sistema de Recomendação, Licenciamento de Software, Microsoft 365, Programação Linear, Problemas de Otimização, Otimização de Gastos, Conformidade de Licenças, Inteligência de negócios.

Resumo Atualmente, o Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM) é o principal meio de acesso à educação superior no país, bem como auxilia na avaliação da educação nacional, fornecendo uma base de dados rica para ser explorada. Em particular, o estudo e pesquisa responsável pela aplicação de técnicas diversas com o intuito de obter conhecimento baseado em dados de ambientes educacionais é nomeado por Mineração de Dados Educacionais. O presente trabalho disserta, em particular, sobre os dados de aplicações do ENEM que ocorreram entre 2015 e 2022, buscando identificar tendências de impactos em diferentes variáveis, como a presença dos candidatos no exame e desempenho, causados por fatores socioeconômicos, demográficos ou quaisquer outros que possam ser observado. Para isso, é necessária a análise da base dados, a normalização dos dados, a construção de um banco de dados capaz de gerir os dados e a conexão com ferramentas de visualização e análise de dados, bem como a construção dos gráficos desejados. O trabalho ainda contribui com a análise das visualizações geradas, bem como questionamentos sobre justificativas para os resultados encontrados.

Ano 2024

Orientador VICTOR STROELE DE ANDRADE MENEZES Co-Orientador Palavras-chave Análise de Dados Educacionais, Desigualdades socioeconômicas, ENEM

Resumo Os softwares modernos estão operando cada vez mais dinamicamente em condições incertas, impulsionando o uso de arquiteturas adaptativas em conjunto com técnicas inteligentes, principalmente Machine Learning (ML), para lidar com essas incertezas. No entanto, a seleção e gerenciamento dos modelos de ML representam desafios significativos devido às constantes mudanças nos dados. Este Trabalho de Conclusão de Curso propõe uma arquitetura, denominada ADAPTFlow, para gerenciar a seleção de algoritmos de ML, de acordo com os dados a serem processados. O objetivo é minimizar a degradação do processamento inteligente em arquiteturas auto-adaptativas, a partir do uso de tecnologias como AutoML. A arquitetura foi avaliada utilizando um conjunto de dados da indústria têxtil, resultando em uma acurácia média de 80%.

Ano 2024

Orientador REGINA MARIA MACIEL BRAGA VILLELA Co-Orientador JOSE MARIA NAZAR DAVID Palavras-chave Inteligencia Artificial, Arquiteturas adaptativas, AutoML, Aprendizado de Máquina

Trabalho	Autor	PDF	Extras
Confinder: uma Solução para Busca Interativa e Extração de Informações sobre Eventos Científicos	DANIEL REZENDE VAROTO
Uma abordagem para geração de entradas para PEG usando gramáticas LL(1)	THIAGO DO VALE CABRAL
Uma abordagem para apoiar a seleção de repositórios de software	GUILHERME MARQUES DE OLIVEIRA
Classificação de Perfis de Usuários do Ethereum sob Impacto de Eventos Externos	PEDRO HENRIQUE FILGUEIRAS DOS SANTOS OLIVEIRA
Um Panorama Sobre a Evasão de Alunos nas disciplinas de Estrutura de dados I e II na Universidade Federal de Juiz de Fora	PEDRO HENRIQUE DELGADO MOURA
Alocação e Decomposição de Safety Integrity Levels em Sistemas Automotivos Utilizando Meta-heurísticas	ÂNDERSON COSTA DE SOUZA
Análise das Tendências de Suicídio no Brasil: Características Sociodemográficas e o Efeito da Pandemia de COVID-19	LUCIANA NASCIMENTO SANTANA PRACHEDES
Avaliação de acessibilidade em chatbots	AUGUSTO CASTILHO MEDEIROS
Automatização de Testes de Software com Integração contínua na Indústria: um Mapeamento da Literatura	MARLUCE APARECIDA VITOR
Reconhecimento de Sinais do Alfabeto de Libras por Meio de Aprendizado Profundo	ROSA MARIA OTTONI FERNANDES
Integração e avaliação de modelos de atividade docente no magistério superior	DANIEL MACHADO BARBOSA DELGADO
Uso de Data Warehouse para Análise da Eficiência Energética Residencial: Interpretação e Armazenamento de Dados para Tomada de Decisões	LÁSARO DE ALMEIDA DEODORO
Sistema de Recomendação de Licenças de Software	ANDRESSA AUGUSTA FERRUGINI DE OLIVEIRA
Análise das Disparidades Socioeconômicas e Geográficas	ANDRE LUIZ DOS REIS
Arquiteturas Auto Adaptativas e Inteligência Artificial para a Internet das Coisas	RÔMULO LUIZ ARAUJO SOUZA SOARES

<< Anterior
1
2
3
4
5
6
7
Próximo >>