Lista Pública de Trabalhos Acadêmicos

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Resumo O uso de gamificação vem sendo explorado no contexto da educação a fim de aumentar o engajamento dos alunos e apoiar o processo de ensino e aprendizagem. Na maioria dos casos, a gamificação é aplicada a contextos menores, como o de tarefas ou disciplinas específicas. Um dos problemas dos cursos de graduação na área de Ciência Exatas é a alta taxa de evasão devido a diversos fatores distintos, o que torna sua caracterização mais complexa. No entanto, acredita-se que um dos fatores com grande impacto é a falta de motivação do aluno no curso. Dessa forma, o presente trabalho se propõe a estudar e analisar o impacto do uso de gamificação na diminuição da evasão nos cursos de Ciências Exatas. Para isso, foi proposto um estudo com o curso de Ciência da Computação, onde os alunos utilizaram um sistema que exibe, de maneira gamificada, suas informações sobre o curso como um todo. Uma avaliação de caráter qualitativo foi proposta. Nesta avaliação calouros e veteranos utilizaram o sistema e avaliaram seu potencial no aumento do engajamento no curso. As avaliações foram positivas e a maioria dos alunos concordou que o sistema teria potencial para aumentar o engajamento entre os alunos e também concordou que recomendaria o uso aos demais colegas do curso.

Ano 2020

Orientador RODRIGO LUIS DE SOUZA DA SILVA Co-Orientador Palavras-chave Gamificação, Educação, Motivação, Aplicação Web

Resumo As estruturas em frame são estruturas combinadas de vigas, pilares e lajes, feitas para resistir às cargas e à gravidade. Uma grande parte de estruturas modeladas por um engenheiro civil podem ser visualizadas como um frame 2D ou 3D. Neste trabalho vamos ter uma visão introdutória de como é feita uma análise estrutural linear em 3D, passando pelos sistemas de molas, análise sistemas de elementos em 2D e 3D com a aplicação de matriz de transformação. Passamos também pelos métodos numéricos para solução de sistemas lineares, formas de armazenamento em memória principal para a otimização de operações sobre o modelo virtual. Utilizamos os dados da literatura para construir um protótipo funcional para análise estrutural linear de estruturas em frame, por fim, compararemos os resultados obtidos com softwares comerciais.

Ano 2020

Orientador MARCELO BERNARDES VIEIRA Co-Orientador Marcelo Miranda Barros Palavras-chave Análise Estrutural; Estruturas em Frame; Método da Rigidez; Métodos Numéricos; Computação Gráfica; Modelagem em Tempo Real;

Resumo Novas formas de consumir conteúdo em vídeo pela Internet motivou pesquisas e estudos para caracterizar usuários ao redor do mundo. O foco deste trabalho é caracterizar, definir e simular usuários assistindo eventos de larga escala na Internet. Esses eventos geram alto volume de tráfego, o que acarreta em uma alta demanda por grandes recursos, os quais quando disponibilizados em nuvem garantem a distribuição mundial. Neste trabalho, analisamos o comportamento dos usuários de um sistema de vídeo ao vivo durante um grande evento na Internet, a copa do mundo de futebol da FIFA em 2014. Estudamos os dados relativos a transmissão de 64 partidas por um dos principais provedores de conteúdo Internet do Brasil e, desenvolvemos ferramental para reproduzir as cargas, de forma sintética, desse evento. Em suma, conhecer essa demanda é tarefa fundamental para avaliar a disponibilidade do serviço e consequentemente a assertividade no planejamento da disponibilização do serviço.

Ano 2020

Orientador ALEX BORGES VIEIRA Co-Orientador Palavras-chave Streaming, Gerador de Cargas, Requisições, Workload, ?Análise de Dados,HTTP Live Streaming.

Resumo As cidades inteligentes têm se expandido ao redor do mundo e, inclusive, já são a realidade de muitos locais. A Internet das Coisas têm permitido que os mais diferentes objetos gerem dados, se comuniquem e ainda possam receber instruções por meio de protocolos de transmissão de rede. A união das cidades inteligentes e da Internet das Coisas permitiu a criação de um ambiente interativo, o que possibilitou que uma grande quantidade de novos trabalhos científicos e produtos pudessem ser estudados e desenvolvidos. Entretanto, o desenvolvimento, testes e validações de softwares contidos nos ambientes inteligentes não é uma tarefa fácil, devido a complexidades do meio e problemas infraestruturais dos centros urbanos. Diante disso, este trabalho propõe uma arquitetura de software baseada em simulações projetadas de cidades inteligentes, a qual permite a presença de dispositovs que utilizem o paradigma de Internet das Coisas, de forma que seja possível reproduzir ambientes reais e as complexidades sejam diminuídas.

Ano 2020

Orientador JOSE MARIA NAZAR DAVID Co-Orientador MARIO ANTONIO RIBEIRO DANTAS Palavras-chave Cidades inteligentes, Internet das Coisas, arquitetura de software, simulação projetada

Resumo Sistemas críticos são sistemas onde falhas podem resultar em mortes ou danos sérios como econômicos, à propriedade ou ao ambiente do sistema. Devido a sua natureza crítica, esses sistemas devem ser desenvolvidos de acordo com as normas prescritas nos padrões de segurança, tais padrões exigem que as propriedades de segurança seja mostradas em diferentes níveis de abstração, como identificar ameaças potenciais à segurança e mitigar-las no nível de requisitos, e no arquitetural analisar a propagação de falhas através dos sub-sistemas e identificar a contribuição de cada componente. Os padrões do domínio automotivo e aeroespacial recomendam ou exigem a especificação de um caso de garantia para obter a certificação. Um caso de garantia ou caso de segurança fornece um modo de argumentar sobre os motivos do sistema ser seguro para operar em um contexto especifico, apoiado-o por um corpo de evidências. Goal Structured notation (GSN) e Structured Assurance Case Metamodel (SACM) são anotações gráficas que suportam a especificação de um caso de garantia. O desenvolvimento orientado a modelos foi amplamente adotado no desenvolvimento e garantia de sistemas críticos. Atualmente, existe uma falta de ferramentas que ofereçam suporte a especificação de caso de garantia de acordo com o padrão OMG-SACM e transformação do modelo das notações GSN para SACM. Para preencher essa lacuna, este projeto propõe o desenvolvimento de uma ferramenta que suporte a especificação de caso de garantia usando a notação SACM e fornece transformações de modelo GSN2SAMC para suportar a compatibilidade entre as duas notações de modelagem de caso de garantia. Neste trabalho, um editor gráfico foi desenvolvido nas plataformas EclipseModeling Framework (EMF) e Graphical Modeling Framework (GMF). A ferramenta foi validada em dois estudos de caso, um no domínio automotivo e outro no domínio aeroespacial. O editor SACM desenvolvido contribuiu para apoiar especificação casos de garantia compatíveis com SACM e reduziu o custo para faze-la.

Ano 2019

Orientador ANDRE LUIZ DE OLIVEIRA Co-Orientador Palavras-chave Caso de Garantia, Caso de Segurança, SACM, SACM 2.1, Editor.

Resumo Nos dias atuais, a busca por modelos preditivos mais precisos são sempre um foco importante independentemente da sua área de aplicação. Sendo um destes modelos, as Redes Neurais (RN), que são utilizadas já há algumas décadas, possuem um grande poder de computação por apresentar variados parâmetros que influenciam diretamente em seu funcionamento. Este trabalho tem como objetivo otimizar o número de neurônios e a taxa de aprendizagem da RN usando uma meta-heurística, assim também, analisar a Função de Ativação (FA) utilizada. Para tal, propõe-se uma análise de três FAs já encontradas na literatura para que possa ser visto o seu impacto nos resultados de duas RNs. Neste contexto, outro ponto que se destaca são os ambientes em que a avaliação será conduzida, referente ao tráfego de veículos e carga de conexões em redes sem fio. A predição de tráfego de veículos e do volume de uso da rede sem fio são problemas relevantes na atualidade. Uma vez que o gerenciamento do tráfego pode auxiliar na vida da população no trânsito, o monitoramento de carga da rede pode oferecer uma conexão de melhor qualidade para o cliente. Sendo assim, para a validação deste estudo, o propósito é de realizar testes das FAs selecionadas, submetendo o cenário de tráfego de veículos e de rede sem fio a dois modelos de RNs, com o intuito de predizer o número de veículos e carga de usuários.

Ano 2019

Orientador EDELBERTO FRANCO SILVA Co-Orientador Palavras-chave Otimização, Rede Neural, Função de Ativação, Predição, Ambiente Inteligente

Resumo Com o avanço da tecnologia e o crescente interesse no estudo de redes de regulação gênica, diversos algoritmos utilizando diferentes abordagens para a simulação estocástica dessas redes foram desenvolvidos. Decorre então o questionamento de qual algoritmo presente na literatura utilizar e por que utilizá-lo na simulação de uma determinada rede de regulação gênica. A escolha do algoritmo de simulação estocástica pode ser decisiva para conseguir ou não realizar a simulação de uma rede gênica. Para auxiliar nessa escolha o presente trabalho busca realizar a implementação dos principais algoritmos de simulação estocástica presentes na literatura utilizando a linguagem de programação C++11 e o estudo deles, verificando o desempenho de cada algoritmo em relação a redes de diferentes graus de acoplamento. Esse trabalho ainda propõe a implementação de uma estrutura de dados utilizando o conceito de lista circular no algoritmo de simulação estocástica com delay verificando o seu desempenho em relação ao algoritmo com outras estruturas como a heap e a lista ordenada. Os algoritmos de simulação estocástica apresentados nesse trabalho obtiveram um resultado semelhante entre si com o Direct Method se destacando na maioria dos testes. A lista circular apresentou uma melhora de desempenho em relação à lista ordenada, porém a heap teve os melhores resultados.

Ano 2019

Orientador Itamar Leite de Oliveira Co-Orientador Palavras-chave Simulação estocástica, redes de regulação gênica, lista circular.

Resumo Métodos para animação de fluidos são geralmente difíceis de se lidar dada a natureza inerentemente complexa da mecânica de fluidos. Nessas aplicações, a simulação da dinâmica de fluidos frequentemente recai na necessidade de conter ou controlar o fluido, artificialmente, de forma que o resultado ainda seja fisicamente plausível. O presente trabalho busca definir uma forma de construir campos tensoriais a partir de splines de Catmull-Rom que sejam capazes de definir a trajetória de um fluido quando utilizado nas equações anisotrópicas de Navier-Stokes em uma simulação anisotrópica do fluidos. Para isso, é definido um modelo sintético para simulação do escoamento de fluido que pode ser utilizado para complementar métodos já existentes e servir como base para trabalhos futuros.

Ano 2019

Orientador MARCELO BERNARDES VIEIRA Co-Orientador Palavras-chave Campos Tensoriais, Spline de Catmull-Rom, Simulação de Fluidos

Resumo O ensino expositivo utilizado na disciplina de Engenharia de Software tem mostrado lacunas educacionais. Diferentes metodologias de ensino podem ser usadas como apoio aos métodos tradicionais, com novas abordagens a problemas comuns nos cursos de Ciência da Computação, como a evasão acadêmica e as taxas de reprovação. A gamificação surge neste contexto com o objetivo de motivar os alunos. Isso ajuda na execução de tarefas e no engajamento dos mesmos durante todo o período. No entanto, a aplicação da gamificação nas aulas de Engenharia de Software não segue um padrão. Um dos objetivos deste trabalho foi a análise de algumas aplicações de gamificação no contexto de Engenharia de Software. O objetivo principal é o de apresentar o estudo de caso com os alunos da turma de Engenharia de Software da Universidade Federal de Juiz de Fora, e a análise do impacto causado nos alunos e na percepção dos mesmos na experiência durante o período de aplicação.

Ano 2019

Orientador ALESSANDREIA MARTA DE OLIVEIRA JULIO Co-Orientador Palavras-chave Engenharia de Software, Gamificação, Métodos de Avaliação

Resumo Casos de desparecimento de pessoas no Brasil possuem um número elevado, 82.684 boletins de ocorrência registrados, segundo Anuário Brasileiro de Segurança Pública 2018. Porém, o cenário pode ser ainda mais grave, uma vez que nem todos os desaparecimentos são notificados. Devido a esse alto número e falta de locais centralizados sobre informações de esparecimentos no Brasil, surge um problema no que tange a divulgação de desaparecimentos. A internet a cada dia ganha uma posição cada vez mais alta no processo de difusão de informações. Dentre as várias opções que internet oferece as redes sociais tem atraído muita atenção. O presente trabalho tem como objetivo construir um sistema, com auxilio de modelos, com o propósito de otimizar a difusão de informação sobre desaparecimentos no Brasil em no Twitter. Nosso modelo será construído com auxilio de métodos da pesquisa operacional e terá como responsabilidades encontrar no mínimo um influenciador para cada pessoa desaparecida, maximizar a difusão da informação e minimizar o tamanho do grupo de influenciadores.

Ano 2019

Orientador JAIRO FRANCISCO DE SOUZA Co-Orientador LORENZA LEAO OLIVEIRA MORENO Palavras-chave Desaparecimentos, Pessoas desaparecidas, Difusão de informação, pesquisa operacional, otimização.

Resumo The Multi-Period Multi-Commodity Network Design is an interesting variant of the network design problem, which plans the structure of a network and the routes of multiple commodities throughout a planning horizon. This problem has applications in multiple fields, such as logistics, telecommunications, railway design, and transport. However, a literature review shows that there are no studies about the dynamic variant of the problem, where arc capacities may change throughout the planning horizon to adjust to clients' demands. This variant adds extra complexity to the original problem through the introduction of new trade-offs and has interesting applications in the real-world. Therefore, this work aims to propose effective formulations to solve the Dynamic Multi-Period Multi-Commodity Network Design Problem. Results show that one of the proposed MIP models has smaller integrality gap than the other and achieves great solutions in feasible time for instances with different characteristics.

Ano 2019

Orientador Sanjay Dominik Jena Co-Orientador LORENZA LEAO OLIVEIRA MORENO Palavras-chave multi-period multi-commodity network design; dynamic capacities; mathematical programming

Resumo O uso de energia fotovoltaica constitui uma alternativa limpa e eficiente ao uso de fontes poluentes de geração de energia elétrica, além de poder chegar a regiões com baixa infraes- trutura. No entanto, os custos com o planejamento da instalação são altos, principalmente devido ao uso de sensores de radiação solar. Para tratar esse problema em Burkina Fasso, o trabalho de Tao et al. [2019] explorou a alternativa de previsão de radiação solar com base nas variáveis ambientais, como velocidade do vento e umidade, através do uso de um modelo sem memória. Para abordar essa limitação e melhorar os resultados de previsão de radiação solar, o presente trabalho propõe o uso de um modelo LSTM com janelamento dias passados da série temporal.

Ano 2019

Orientador LUCIANA CONCEICAO DIAS CAMPOS Co-Orientador LEONARDO GOLIATT DA FONSECA Palavras-chave Deep Learning, previsão de séries temporais, energia fotovoltaica.

Resumo O crescente volume de dados (Big Data) gera a necessidade de oferecer suporte à iniciativas avançadas de análise, tais como análise de dados heterogêneos, análise preditiva, mineração de dados e aplicativos de aprendizado de máquina. Mecanismos como NoSQL, NewSQL e SQL-on-Hadoop}foram desenvolvidos para otimizar a execução de diferentes tarefas de processamento de dados. Vislumbra-se um ambiente organizacional em que há grande volume de dados para serem analisados e, ao mesmo tempo, procurar extrair informações úteis a partir desses dados. Sendo assim, há a preocupação de entender como esses dados estão organizados em que, muitos deles, são originários das mais diversas fontes. Isto proporciona um desafio, pois além do grande volume de dados, eles são heterogêneos e precisam de análise por parte dessas organizações, que sofrem com a dificuldade de realizar a integração destes. Neste contexto, este trabalho utiliza de uma abordagem Polystore com o intuito de possibilitar a integração de dados heterogêneos para um determinado usuário de uma dada base de dados, promovendo consultas pré-processadas e possibilitando que ele realize o processo de integração sem necessariamente conhecer a fundo conceitos e aplicações de Banco de Dados. Os resultados obtidos mostram que é possível desenvolver soluções que possibilitem esta integração sem necessidade de conhecimentos específicos por parte dos usuários finais, assim como promove a integração de dados utilizando duas diferentes abordagens, uma relacional e a outra orientada a grafos.

Ano 2019

Orientador VICTOR STROELE DE ANDRADE MENEZES Co-Orientador Palavras-chave Banco de Dados, Dados Heterogêneos, Polystore

Resumo A realização de tarefas de classificação binária sobre conjuntos de dados não linearmente separáveis são naturalmente complexas e são prejudicadas pela grande quantidade de características irrelevantes existentes em tais conjuntos de dados. Neste trabalho estuda-se uma forma de se reduzir esta complexidade ao se utilizar um classificador com margem flexível para identificar as amostras que tornam esta base não linearmente separável, e posterior remoção destas amostras, o que tornará o conjunto de dados linearmente separável, que também tornará a seleção de características mais eficiente. Foram realizados diferentes testes de forma a avaliar o processo de remoção de amostras e o de seleção de características, cujos resultados são comparados aos de outras abordagens para o mesmo problema.

Ano 2019

Orientador SAULO MORAES VILLELA Co-Orientador Raul Fonseca Neto Palavras-chave Seleção de características, Classificação binária, Margem flexível, Busca Ordenada Admissível

Resumo A previsão da vazão em rios é fundamental para a manutenção do bem-estar social, dado que essas bacias fornecem desde recursos hídricos até energéticos e podem ainda causar graves tragédias como inundações e secas. Assim, prever a vazão de longo prazo, em estações de medição de uma bacia hidrográfica, com boa precisão, contribuem com a solução de uma miríade de problemas que afetam a sociedade e o gerenciamento de recursos. O presente trabalho propõe o modelo MultiTask-LSTM que alia o modelo recorrente de Deep Learning, LSTM, com a transferência de aprendizagem MultiTask Learning, para prever e compartilhar informações adquiridas em toda a bacia do rio. Esse método é robusto a dados faltantes e ruídos, que são problemas comuns em séries temporais de vazão, e em específico, deste problema. O MultiTask-LSTM quando aplicado nas 45 estações de medição do Rio Paraíba do Sul conseguiu superar os resultados obtidos em modelos LSTM, que obteve os melhores resultados da literatura. Os experimentos utilizam três formas diferentes de imputação de dados faltantes para confirmar a robustez do MultiTask-LSTM com ruídos, que alcançou resultados estáveis mesmo variando a forma de imputar dados faltantes. Por fim, o trabalho introduz um modelo que relaciona os dados presentes em todas as séries temporais das estações de medição da bacia, robusto a dados faltantes e ruídos, com treinamento mais rápido e melhor performance de previsão se comparado a modelos LSTM.

Ano 2019

Orientador LUCIANA CONCEICAO DIAS CAMPOS Co-Orientador Palavras-chave Transferência de Aprendizagem, Deep Learning, séries temporais, previsão de Vazão

Trabalho	Autor	PDF	Extras
USO DE SISTEMAS DE GAMIFICAÇÃO NO COMBATE A EVASÃO DE CURSOS DE GRADUAÇÃO DA ÁREA DE EXATAS	THALES CASTRO MENDES
MODELING AND SIMULATION OF 3D FRAME STRUCTURES	EMANUEL ANTÔNIO PARREIRAS
GERADOR DE CARGAS SINTÉTICAS PARA AVALIAÇÃO DE EVENTOS E SERVIÇOS DE GRANDE ESCALA NA INTERNET	CÁSSIO HENRIQUE RESENDE REIS
UMA ABORDAGEM ARQUITETURAL DE SIMULAÇÃO PARA CIDADES INTELIGENTES E O PARADIGMA DE INTERNET DAS COISAS	MATEUS GONÇALO DO NASCIMENTO
SACM EDITOR: AN OMG STANDARD COMPLIANT MODEL-BASED TOOL FOR SPECIFICATION OF ASSURANCE CASES FOR SAFETY-CRITICAL SYSTEMS	LUIS FELIPE DE ALMEIDA NASCIMENTO
OTIMIZANDO PARÂMETROS EM REDES NEURAIS PARA APRIMORAR UM AMBIENTE INTELIGENTE	LUCAS RODRIGUES FRANK
ANÁLISE DO DESEMPENHO COMPUTACIONAL DOS ALGORITMOS DE SIMULAÇÃO ESTOCÁSTICA PARA REDES DE REGULAÇÃO GÊNICA	RAFAEL DE SOUZA TERRA
MODELAGEM DE CAMPOS TENSORIAIS UTILIZANDO SPLINES PARA CONTROLE DE FLUIDOS	ALLAN CARLOS AMARAL RIBEIRO
AVALIAÇÃO DA GAMIFICAÇÃO NO ENSINO E APRENDIZAGEM DE ENGENHARIA DE SOFTWARE	DIOGO SCHEFFER DE CARVALHO
DESCOBERTA DE INFLUENCIADORES NO TWITTER PARA AMPLIAÇÃO DO ALCANCE DE INFORMAÇÕES SOBRE DESAPARECIDOS NO BRASIL	THALITA THAMIRES DE OLIVEIRA SILVA
A NOVEL FORMULATION FOR THE MULTI-PERIOD MULTI-COMMODITY NETWORK DESIGN PROBLEM WITH ARC CAPACITY EXPANSION AND REDUCTION	WARLEY ALMEIDA SILVA
MODELO DE LSTM APLICADO NA PREVISÃO DAS SÉRIES DE RADIAÇÃO SOLAR DE BURKINA FASSO	LETÍCIA FLORENTINO PIRES
PROPOSTA DE INTEGRAÇÃO DE DADOS HETEROGÊNEOS EM UM AMBIENTE COM ARQUITETURA POLYSTORE	LUDMILA RIBEIRO BÔSCARO YUNG
SELEÇÃO DE CARACTERÍSTICAS BASEADA EM MARGEM FLEXÍVEL APLICADA A PROBLEMAS NÃO LINEARMENTE SEPARÁVEIS	ALEX DA SILVA MAROCO
MULTITASK LEARNING PARA PREVISÃO DE VAZÃO	GABRIEL DIAS DE ABREU

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