Lista Pública de Trabalhos Acadêmicos

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Resumo Atualmente, marcado pela crescente demanda por serviços de saúde mental, a integração da tecnologia digital na prática psicológica surge como uma abordagem inovadora e crucial. Este artigo propõe o desenvolvimento de um aplicativo móvel, integrando Processamento de Linguagem Natural (PLN) e técnicas da Terapia Cognitivo-Comportamental (TCC) para oferecer suporte psicológico eficaz. Nomeado "CuidaMente", o aplicativo busca inovar a abordagem da saúde mental, fornecendo funcionalidades que vão além do monitoramento tradicional de sentimentos. Possui como principais funcionalidades a análise de sentimentos por meio de técnicas de PLN, permitindo uma compreensão do estado emocional dos usuários. Além disso, o aplicativo incorpora estratégias da TCC, oferecendo atividades interativas de reestruturação cognitiva, exposição gradual e outras ferramentas terapêuticas para promover o gerenciamento eficaz do estresse, ansiedade, dentre outros distúrbios. O CuidaMente visa não apenas monitorar, mas oferecer insights poderosos aos terapeutas para conseguirem intervir de maneira proativa, fornecendo uma experiência personalizada de suporte emocional contínuo. Este estudo contribui para a compreensão da interseção entre tecnologia e psicologia, destacando as oportunidades e desafios inerentes à transformação digital na área da saúde mental.

Ano 2024

Orientador PRISCILA VANESSA ZABALA CAPRILES GOLIATT Co-Orientador Palavras-chave Aplicativo Móvel. Saúde Mental. Psicologia. Terapia Cognitivo-Comportamental (TCC). Processamento de Linguagem Natural (PLN). Análise de Sentimentos.

Resumo Na era atual das Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs), os smartphones têm desempenhado um papel central, influenciando significativamente diversos momentos da vida cotidiana. O aplicativo Táxi Rio, uma plataforma governamental de mobilidade urbana na cidade do Rio de Janeiro, surgiu como uma alternativa competitiva no mercado. Este trabalho tem o enfoque na avaliação da usabilidade do design de interfaces do aplicativo Táxi Rio, visando compreender as dificuldades enfrentadas por usuários e sugerir melhorias na experiência do usuário. Para a realização este estudo, o método de Avaliação Heurística da Interação Humano-Computador (IHC) foi selecionado para avaliar a conformidade do projeto de interfaces do aplicativo com as Heurísticas de Usabilidade de Nielsen. Como resultado, foi constatado que as principais funcionalidades do projeto de interfaces do aplicativo Táxi Rio violaram a maior parte das heurísticas de usabilidade em algum grau. Contudo, não foram encontrados problemas de usabilidade que impeçam os usuários de realizarem seus objetivos. É importante ressaltar que fatores de usabilidade relevantes foram violados como dificuldade de reconhecer as ações disponíveis na interface e falta de consistência e padronização de rótulos e ícones, que devem ser priorizados. Essas violações impactam diretamente na experiência do usuário. Os resultados deste estudo possibilitou obter uma melhor compreensão dos problemas de usabilidade presentes na versão atual do aplicativo Táxi Rio e de possíveis soluções para os problemas encontrados.

Ano 2024

Orientador ANDRE LUIZ DE OLIVEIRA Co-Orientador Palavras-chave Usabilidade, dispositivos móveis, design de interfaces, princípios e diretrizes de design, avaliação heurística

Resumo Em busca da transparência na gestão pública, docentes das instituições de ensino superior (IES) devem, anualmente, e considerando seus regimes individuais de trabalho, divulgar um planejamento de atividades com a distribuição estimada de suas cargas horárias dentro dos diferentes eixos de atuação acadêmica (ensino, pesquisa, extensão e administração). Ao final do ano, esse planejamento é verificado através de um relatório individual de trabalho, elaborado por cada docente, no qual as atividades acadêmicas realizadas ao longo do ano são detalhadamente relatadas. Os processos de coleta, análise e validação e avaliação das informações prestadas pelos docentes é manual na maioria das instituições - e, por vezes, variando entre institutos/setores de uma mesma universidade. Para além da falta de padrão, esses processos são trabalhosos e propensos a erros. Neste sentido, este trabalho realizou uma pesquisa direcionada ao desenvolvimento de um aplicativo móvel para o gerenciamento dos processos relacionados ao Plano Individual de Trabalho (PIT) e ao Relatório Individual de Trabalho (RIT) no âmbito do Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Juiz de Fora. Os resultados obtidos através do aplicativo se apresentam como melhorias significativas aos processos atualmente adotados no ambiente focal deste estudo.

Ano 2024

Orientador EDMAR WELINGTON OLIVEIRA Co-Orientador Palavras-chave Aplicativo Móvel, Avaliação Docente, Instituição de Ensino Superior, PIT, RIT

Resumo No universo dos jogos eletrônicos, uma indústria global que movimenta bilhões, existem diferentes tipos de jogador. Richard Bartle propôs uma classificação em quatro arquétipos: Achievers (Conquistadores), Explorers (Exploradores), Killers (Assassinos) e Socializers (Socializadores). Este trabalho busca empregar essas características para classificar jogos eletrônicos e, por meio de técnicas de aprendizado de máquina, formular recomendações personalizadas de jogos com base no perfil de cada jogador. A premissa é que jogos com perfis semelhantes ao do jogador têm maior probabilidade de serem apreciados por ele, fundamentando assim a criação de recomendações adaptadas e personalizadas. Este estudo visa, portanto, usufruir de conhecimentos sobre o usuário para induzir as escolhas de jogos, contribuindo para uma interação mais significativa e satisfatória no universo dos jogos eletrônicos.

Ano 2024

Orientador SAULO MORAES VILLELA Co-Orientador Palavras-chave Aprendizado de Máquina, Jogos Eletrônicos, Kmeans, Knn, Jogadores, Taxonomia de Bartle

Resumo Recent developments in computer vision techniques have markedly improved fire detection capabilities compared to conventional systems. This work introduces an innovative methodology that integrates deep neural networks for identifying instances and regions of fire, graph cuts, and color thresholding for a nuanced approach to fire segmentation. The incorporation of fire segmentation masks facilitates precise analysis, providing valuable insights into fire origins and propagation to proactively prevent future incidents. Our method, leveraging graph cuts segmentation with comprehensive color information, demonstrates enhanced accuracy and detailed fire detection. The results illustrate a notable improvement in recall, maintaining competitive precision, thereby establishing an efficient and effective fire detection framework.

Ano 2024

Orientador SAULO MORAES VILLELA Co-Orientador MARCELO BERNARDES VIEIRA Palavras-chave Fire detection; fire segmentation; image classification; graph cut; deep learning; color thresholding.

Resumo Com o aumento expressivo do número de usuários conectados em redes sem fio, a gestão desse volume de conexões se torna vital para otimizar economia e aprimorar a qualidade do serviço. Nesse contexto, este trabalho destaca a aplicação de técnicas e análises de inteligência computacional com o propósito de antecipar o crescimento da carga de usuários em um sistema global de autenticação sem fio. É importante observar que, apesar do crescente aumento na demanda por conectividade sem fio, as ferramentas atualmente disponíveis para o gerenciamento de redes Wi-Fi frequentemente apresentam deficiências. Isso inclui limitações na capacidade de prever com precisão o volume de conexões, planejar adequadamente a capacidade da rede e otimizar os recursos de autenticação. Tais deficiências muitas vezes resultam em sobrecarga dos servidores de autenticação e na degradação da qualidade do serviço. O objetivo principal desta pesquisa é identificar o momento adequado para reforçar a infraestrutura da rede e dos servidores de autenticação, com base na análise do volume de conexões ao longo de um período de tempo. Essa abordagem visa aprimorar a eficiência na gestão, no planejamento e na alocação de recursos computacionais relacionados aos servidores de autenticação. Como resultado desta investigação, temos que o modelo LSTM utilizado alcança valores de até 99\% de precisão na predição do volume de usuários autenticados em um conjunto de dados reais. Aplicado na gerência de redes, resultados também comprovam que o modelo provê a utilização eficiente dos recursos computacionais relacionados ao enlace de conexão com a Internet.

Ano 2024

Orientador EDELBERTO FRANCO SILVA Co-Orientador Palavras-chave Inteligência artificial, Aprendizado de Máquina, Predição de Carga de Usuários, Redes sem fio, Internet, LSTM

Resumo A rápida transição para o ensino remoto, impulsionada pela pandemia de COVID-19, trouxe consigo desafios significativos, notadamente a escassez de interação entre alunos e professores. Neste trabalho busca-se avaliar modelos baseados em redes neurais convolucionais para classificação de expressões faciais, gênero e nível de engajamento dos participantes de videochamadas. Ao oferecer aos professores uma visão aprofundada do estado emocional e participação dos estudantes, a proposta visa melhorar a compreensão do envolvimento e interesse dos alunos nas matérias, contribuindo para uma experiência educacional mais efetiva. Para avaliar os modelos de classificação, foram criados cenários realistas, envolvendo indivíduos reais. Devido à dificuldade de obter vídeos no cenário educacional, os vídeos foram criados no cenário de trabalho remoto. Acredita-se que nesse cenário é igualmente possível analisar o engajamento dos participantes. A aplicação prática desses cenários proporcionou \textit{insights} valiosos. Na classificação emocional, as emoções se mostraram compatíveis com as expectativas. Quanto à classificação de gênero, o modelo obteve precisão na maioria das instâncias. Além disso, observou-se que o nível de engajamento apresentou resultados mais efetivos quando a câmera estava bem posicionada, isto é, diretamente na frente do rosto, permitindo uma captura adequada da região dos olhos.

Ano 2023

Orientador EDELBERTO FRANCO SILVA Co-Orientador LUIZ MAURILIO DA SILVA MACIEL Palavras-chave redes neurais convolucionais, videochamadas, expressões faciais, cenários realistas, nível de engajamento, classificação emocional, classificação de gênero.

Resumo As comunicações dispositivo a dispositivo (D2D) referem-se a uma tecnologia que permite ligações diretas entre dispositivos, sem o envolvimento de infraestruturas de rede fixa, como pontos de acesso ou estações rádio base. Sua aplicação permite que dispositivos da Internet das Coisas (IoT) se comuniquem via Wi-Fi em modo \textit{ad hoc}, ou por tecnologias ponto a ponto, como o Bluetooth. Para construir conexões D2D sustentáveis, é necessário possuir um controle de acesso dinâmico que trate adequadamente de questões de segurança e privacidade na troca de mensagens pela rede. O controle de acesso baseado em atributos (ABAC) é uma estratégia de autorização que define permissões com base em atributos e condições ambientais, como hora do dia e local, atribuídos a usuários e aos recursos. Desta forma, este trabalho estuda o ABAC, para, através de validações, avaliar quais atributos são mais relevantes no ambiente D2D.

Ano 2023

Orientador EDELBERTO FRANCO SILVA Co-Orientador Palavras-chave Dispositivo a Dispositivo, Controle de Acesso Baseado em Atributos, IoT, Cibersegurança.

Resumo Este trabalho estuda sobre como a Ciência da Computação pode auxiliar a gestão pública no planejamento e execução de recursos financeiros arrecadados através do Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Prestação de Serviços de Transporte Interestadual e Intermunicipal e de Comunicação (ICMS) do estado do Rio de Janeiro. A escolha do tema apoia-se no fato de que os impostos se configuram como importante fonte de renda para o governo, os quais geram recursos financeiros para subsidiarem programas governamentais para a sua população e para custearem bens e serviços públicos. Prever os futuros valores de arrecadação de ICMS torna-se tarefa indispensável para a Secretaria de Fazenda (SEFAZ), tendo em vista que os valores alcançados na previsão servem de base para o planejamento orçamentário do estado. Sendo assim, a previsão de ICMS precisa acontecer pelo menos doze meses antes de o dinheiro ser usado pelo estado, a fim de que o planejamento orçamentário possa apresentar maior eficiência. Desse modo, este trabalho buscou averiguar diferentes possibilidades de previsão para verificar até onde é possível ter um horizonte seguro de previsão, empregando modelos de Redes Neurais Recorrentes Long Short-Term Memory (LSTM) e comparando os resultados.

Ano 2023

Orientador LUCIANA CONCEICAO DIAS CAMPOS Co-Orientador Palavras-chave Palavras-chave; Rede neural artificial; Machine Learning; Deep Learning; LSTM; ICMS.

Resumo A questão dos resíduos sólidos é uma discussão global atual, com uma parcela significativa da população considerando o problema resolvido após a coleta doméstica. Contudo, uma parte substancial desse lixo pode ser reciclada, prevenindo a contaminação do solo e contribuindo para a preservação ambiental. A falta de pontos fixos para coleta de recicláveis é um desafio para os catadores, e muitas pessoas desejam separar esses resíduos, mas enfrentam limitações de espaço, levando à mistura com o lixo orgânico. Diante da ampla adoção de dispositivos móveis, surge a oportunidade de usar a plataforma de dispositivos móveis para ações ambientais. Para atender à demanda de coleta de materiais recicláveis no município de Juiz de Fora, neste trabalho é proposto um protótipo de aplicativo móvel que possibilita conectar cidadãos interessados no descarte de resíduos à cooperativa de catadores. O aplicativo foi desenvolvido seguindo o processo de Design Centrado na Comunicação da Engenharia Semiótica utilizando a linguagem MoLIC. O método de Avaliação Heurística foi aplicado para avaliar aspectos de usabilidade e experiência de usuário do protótipo desenvolvido.

Ano 2023

Orientador ANDRE LUIZ DE OLIVEIRA Co-Orientador Palavras-chave coleta seletiva, reciclagem, interação humano-computador, usabilidade, experiência de usuário, avaliação heurística.

Resumo Contextualização: A crescente presença das Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs) tem provocado transformações significativas na vida cotidiana e no ambiente empresarial. Nas empresas de logística ferroviária, as TICs desempenham um papel essencial, particularmente no gerenciamento de áreas críticas, como o controle de pátios ferroviários. Motivação: Ao analisar o sistema utilizado por uma empresa brasileira nesse setor, identificou-se que a falta de uma representação gráfica eficaz da localização de veículos ferroviários afetava diretamente a eficiência dos colaboradores responsáveis pelo gerenciamento do pátio. Objetivo: Para solucionar esse problema, neste estudo, foi realizado o reprojeto de interfaces do sistema de controle de pátios, denominado Gráfico de Controle de Pátios (GCP), utilizando o estilo de interação por manipulação direta. Metodologia: Além do reprojeto do sistema, um estudo empírico com usuários, utilizando o método de Teste de Usabilidade, foi conduzido para avaliar a usabilidade do GCP e da versão anterior do sistema. Resultados: Os resultados deste estudo revelaram que o nova versão do sistema (GCP), com estilo de interação por manipulação direta, apresentou melhorias de fatores de usabilidade como facilidade de aprendizagem e memorização e eficiência no uso em comparação com a versão anterior do sistema. Conclusão: Constatou-se que a adoção da interação por manipulação direta contribuiu para o aumento da satisfação do usuário durante o uso.

Ano 2023

Orientador ANDRE LUIZ DE OLIVEIRA Co-Orientador Palavras-chave Testes de usabilidade, Estilo de interação, Sistema ferroviário

Resumo O presente trabalho lida com o problema de terminação de PEGs usando uma abordagem baseada em sistema de tipos. Para alcançar esse objetivo, foi formalizado um sistema de inferência de tipos em PLT Redex usando semântica de reescrita.

Ano 2023

Orientador LEONARDO VIEIRA DOS SANTOS REIS Co-Orientador Elton Máximo Cardoso Palavras-chave PEG, parsing, sistema de tipos, inferência, Redex.

Resumo Atualmente, a questão energética tem sido debatida mundialmente, em principal, a geração de energia por fontes renováveis. Neste contexto, a energia eólica apresenta-se como uma das principais alternativas que visa atender as demandas sócio-ambientais e econômicas. Segundo o Balanço Energético Nacional, a participação da energia eólica na matriz energética brasileira em 2022 foi de 12,6\%, ficando atrás apenas da energia hidrelétrica, que teve participação de 58\%. Por ser uma fonte de energia limpa e renovável gerada a partir da transformação da energia cinética contida nas massas de ar em energia elétrica, a quantidade de energia produzida pelas turbinas eólicas depende das condições climáticas da região. Tais condições não podem ser controladas, acarretando dificuldade de integralização das usinas eólicas com a rede de matrizes energéticas. Neste trabalho são adotados modelos baseados em séries temporais recorrentes, especificamente a Rede Neural Recorrente LSTM (Long Short-Term Memory), utilizados para identificar os padrões de comportamento da série temporal, gerando previsões futuras de curto prazo. São abordados 2 modelos de previsão: o primeiro modelo utiliza apenas a série de dados de geração de energia eólica, denominado modelo univalorado, e o segundo, utiliza a série dados de geração de energia eólica e velocidade prevista do vento como variável exógena, denominado modelo multivalorado. Verificou-se que os modelos multivalorados apresentaram melhores resultados quando comparados aos modelos univalorados. A partir desses resultados, podemos concluir que a utilização de variáveis exógenas contribui de maneira significativa, aumentando a predição de cargas de energia eólicas através Rede Neurais LSTM.

Ano 2023

Orientador LUCIANA CONCEICAO DIAS CAMPOS Co-Orientador HEDER SOARES BERNARDINO Palavras-chave Series Temporais, Redes Neurais Recorrentes, energia eólica

Resumo Para compreender os impactos de veículos no dia a dia da população, a coleta de informações de contagem de veículos constitui uma importante etapa, sendo possível utilizar tais dados em diversas áreas de conhecimento. Atualmente, a facilidade de geração de vídeos da via pública e os avanços na área de visão computacional, principalmente relacionados às redes neurais de aprendizado profundo, possibilitam a aplicação de um modelo baseado na detecção e rastreamento de objetos para realizar a tarefa de contagem de veículos em vídeos. Neste trabalho, busca-se combinar redes neurais de detecção de objetos e algoritmos de rastreamento para criar um modelo capaz de contar e classificar veículos capturados em diferentes vídeos. Para tal, foram aplicados métodos que representam o estado da arte na resolução do problema: o modelo de detecção de objetos Yolov8 e o rastreador ByteTrack. Adicionalmente, foi construído um conjunto de dados para treinamento das redes de detecção. O treinamento foi realizado em 6 versões da Yolov8, e seu impacto na contagem foi analisado. Na expectativa de tornar o método acessível a uma gama diversa de usuários, foi elaborado um notebook no Google Colab que simplifica sua utilização. Os resultados obtidos mostram que a melhor versão do modelo atingiu acurácia de contagem total média de 87,20%, atingindo 100% em um vídeo, demonstrando a possibilidade de criação de um método de contagem de veículos acessível. Adicionalmente os resultados forneceram informações importantes sobre as limitações da rede de detecção de objetos, como a dificuldade de detecção de motos.

Ano 2023

Orientador LUIZ MAURILIO DA SILVA MACIEL Co-Orientador Palavras-chave Contagem de veículos; aprendizado profundo; visão computacional; detecção de objetos; rastreamento de objetos.

Resumo Neste trabalho é apresentado o ELoS (Ensino de Lógica em Sistemas Gráficos), um sistema destinado a introduzir os conceitos fundamentais de lógica de programação de forma lúdica e interativa. Utilizando uma abordagem semelhante a videogames, o sistema apresenta níveis e fases desafiadoras, exigindo que os alunos completem tarefas por meio da digitação de comandos em uma linguagem de programação própria. Desenvolvido para navegadores web, o ELoS foi implementado utilizando tecnologias como HTML, CSS, JavaScript e ThreeJS. Este estudo introduziu o ELoS em 14 turmas da disciplina DC5199 (Algoritmos - Prática) na Universidade Federal de Juiz de Fora, envolvendo estudantes de diversos cursos na área de exatas. Uma avaliação inicial coletou dados sobre o perfil dos participantes, incluindo idade, tempo de conclusão e experiência prévia em programação. Os resultados revelaram uma participação diversificada, e a maioria dos participantes encontrava-se nos estágios iniciais de suas trajetórias acadêmicas. O sistema atendeu tanto a alunos iniciantes quanto àqueles com alguma experiência prévia em programação, oferecendo uma oportunidade de aprendizado para diferentes perfis de estudantes. Com base nessas informações, é possível afirmar que o ELoS demonstrou potencial para auxiliar no ensino e aprendizagem de programação.

Ano 2023

Orientador RODRIGO LUIS DE SOUZA DA SILVA Co-Orientador Palavras-chave software educacional, lógica de programação, computação gráfica.

Trabalho	Autor	PDF	Extras
Projeto de um Aplicativo Móvel de Apoio à Terapia Cognitiva Comportamental com Análise de Sentimento dos Usuários via Processamento de Linguagem Natural	VINICIUS DA CRUZ SORANÇO
Avaliação de Usabilidade do Aplicativo de Mobilidade Urbana Táxi Rio	DAVI DE ALMEIDA CARDOSO
Desenvolvimento de Aplicativo Móvel para Gerenciamento de PIT e RIT	OTÁVIO AUGUSTO FERREIRA RODRIGUES
Aplicação de Técnicas de Aprendizado de Máquina em um Sistema de Recomendação de Jogos Eletrônicos	DEBORAH DE AZEVEDO SALOMÃO CONDÉ
Fire detection through a combination of deep neural networks and graph cuts	DAVI MAGALHÃES PEREIRA
Predição de Carga de Autenticações em um Serviço Global de Acesso Sem Fio para Dimensionamento de Recursos	SAMIRA BARROSO DOS SANTOS
Classificação de expressões faciais, gênero e engajamento em videochamadas usando redes neurais convolucionais	ANA BEATRIZ KAPPS DOS REIS
Proposta de Um Método de Controle de Acesso Baseado em Atributo em Redes Dispositivo a Dispositivo	FERNANDO LUÍS ALFELD
Modelos para Previsão da Arrecadação do ICMS do Rio de Janeiro Utilizando Deep Learning	PEDRO FERNANDES FREITAS
Proposta de aplicativo de apoio à coleta de resíduos recicláveis no município de Juiz de Fora	DEOCLÉCIO PORFÍRIO FERREIRA FILHO
Projeto de interfaces de sistema de gestão de infraestrutura ferroviária utilizando interação por manipulação direta: um estudo empírico	GUILHERME MORAIS BARBOSA
Formalização em Redex de uma Abordagem Baseada em Tipo Para Terminação de PEG	REGINA SARAH MONFERRARI AMORIM DE PAULA
Modelo de rede neural Long short-term memory para previsão de cargas elétricas de sistemas de energia eólica	DIEGO DE SOUZA MARTINS
Detecção e contagem de veículos em vídeos utilizando redes neurais convolucionais	GABRIEL BARRETO CALIXTO
ELoS - Ensino de Lógica em Sistemas Gráficos	RODRIGO OLIVEIRA FERRARI

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