Lista Pública de Trabalhos Acadêmicos

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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.

Resumo A determinação da idade de um indivíduo é valiosa na ciência forense e em diversas áreas, auxiliando na identificação de vítimas em desastres e litígios civis. Para isso, existem diversos métodos para a estimativa da idade, destacando-se, na área odontológica, a idade dentária. Porém, esses métodos dependem da análise por especialistas na área, além de conter processos manuais demorados, cujos resultados são influenciados pela subjetividade do observador. Nos últimos anos, o aprendizado de máquina profundo tem sido fundamental na resolução de uma ampla variedade de problemas complexos. Por exemplo, estudos recentes que utilizam essa abordagem são capazes de prever a idade dentária com eficácia através de imagens radiográficas. Desse modo, neste trabalho é explorado o uso de modelos de aprendizado profundo, especificamente redes neurais convolucionais, para estimar a idade de indivíduos com base em imagens da câmara pulpar dos dentes obtidas através de imagens de Tomografia Computadorizada de Feixe Cônico. Os modelos desenvolvidos consideram cortes coronais e sagitais dos dentes incisivos centrais superiores, além de imagens que fazem uma junção dos dois cortes, utilizando uma base de dados da Faculdade de Odontologia da UFJF. Este estudo visa destacar o potencial desses modelos na estimativa de idade a partir de imagens tomográficas da câmara pulpar dentária, além de contribuir para a ciência forense e promover a colaboração interdisciplinar. Como resultados, o melhor modelo para os cortes juntos (concatenado) obteve acurácia de 0,527, enquanto o corte sagital obteve 0,516 e o coronal o valor de 0,429.

Ano 2023

Orientador HEDER SOARES BERNARDINO Co-Orientador Karina Lopes Devito Palavras-chave Redes Neurais Convolucionais, Estimativa da Idade Dentária, Aprendizado Profundo, Tomografia Computadorizada de Feixe Cônico, Câmara Pulpar.

Resumo Deslocar múltiplos agentes autônomos confinados em um ambiente restrito, atribuindo a cada um deles tarefas específicas de coleta e entrega de itens em posições e momentos diversos é um problema de otimização combinatória conhecido como Multi-Agent Pickup and Delivery(MAPD). As restrições cinemáticas do ambiente, a localização física dos agentes disponíveis, os locais de coleta e entrega das tarefas aliados ao instante temporal no qual a tarefa se apresenta para ser executada suscitam soluções diversificadas que impõem cada qual seu próprio custo em tempo de execução das tarefas e consumo energético por parte dos agentes. Nesse contexto, são apresentadas abordagens alicerçadas em clássicos algoritmos que solucionam o problema MAPD de forma a atender duplo objetivo, qual seja, otimização do tempo de execução e do consumo energético.

Ano 2023

Orientador HEDER SOARES BERNARDINO Co-Orientador ALEX BORGES VIEIRA Palavras-chave Multi-agente Pickup Delivery

Resumo Os roguelikes são jogos nos quais o jogador precisa atravessar uma masmorra com inimigos, tesouros e cenários gerados aleatoriamente. O caráter aleatório da geração de elementos deste gênero de jogos se dá por técnicas de Geração Procedural de Conteúdo (GPC). Assim como demais elementos de um roguelike, puzzles (ou quebra-cabeças) também podem ser gerados por GPC. Os trabalhos na literatura sobre geração de quebra-cabeças normalmente se concentram em um único tipo, como resolução de labirintos, navegabilidade, sokoban e outros, mas pouco se fala da integração desses diversos modelos de desafios. Neste trabalho, iremos abordar como vários modelos de puzzles podem ser incorporados a jogos roguelike e técnicas diversas para GPC aplicadas em cada um desses puzzles. O resultado é a criação de um jogo expansível para uso acadêmico contendo puzzles diversos totalmente criados por técnicas de GPC. A avaliação é feita com jogadores reais por meio de formulários e usando de métricas estabelecidas

Ano 2023

Orientador IGOR DE OLIVEIRA KNOP Co-Orientador MARCELO CANIATO RENHE Palavras-chave roguelike; desenvolvimento de jogos; geração procedural de conteúdo; quebra-cabeças.

Resumo A Matemática Discreta é uma disciplina essencial para diversas áreas do conhecimento, mas muitos estudantes enfrentam dificuldades em compreender seus conceitos, o que pode prejudicar seu desempenho acadêmico. Para auxiliar nesse processo de aprendizagem, o presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento e apresenta o Logic T.E.I, um jogo educacional de lógica desenvolvido para auxiliar na compreensão dos conceitos de Matemática Discreta. O jogo é composto por diversos desafios que envolvem diferentes conceitos da disciplina, como operações lógicas, lógica proposicional e predicados. O jogo oferece uma maneira inovadora e envolvente de aprender e revisar conceitos de Matemática Discreta, estimulando o pensamento lógico e o raciocínio matemático dos estudantes. Além disso, o Logic T.E.I pode ser utilizado tanto em sala de aula como em casa, permitindo que os estudantes possam praticar e aprimorar seus conhecimentos em qualquer lugar. Ele também pode ser uma ótima opção para professores que desejam ensinar de forma mais dinâmica e engajadora, utilizando recursos tecnológicos para tornar o aprendizado mais interessante. Apesar de pôr questões relacionadas a LGPD e tempo necessário para a aprovação da avaliação, não foi possível avaliar o protótipo do jogo, apresentamos uma proposta de avaliação, o mesmo será abordada em trabalhos futuros.

Ano 2023

Orientador REGINA MARIA MACIEL BRAGA VILLELA Co-Orientador Palavras-chave Matemática Discreta, educação, jogo educacional, gamificação, lógica, pensamento lógico, raciocínio matemático.

Resumo Ultimamente a preocupação com o consumo de energia elétrica e como seus gastos impac- tam diretamente na vida dos consumidores tem aumentado. Para iniciar estudos nessa área existe uma grande necessidade de dados, principalmente aqueles que são confiáveis e bem organizados. Ao trabalhar com uma base de dados extensa e pouco organizada, rea- lizar buscas simples podem ser custosas. Neste sentido, criar um Data Warehouse ajuda a resolver esse problema e agilizar os estudos realizadas sobre essa base de dados, sendo essa a proposta desse trabalho. Inicialmente propõe um modelo de arquitetura para criação do Data Warehouse, em seguida mostra os métodos utilizados para extração, limpeza e organização da base de dados, e por fim apresenta análises de alguns perfis de consumo, que exemplificam o uso e apoiem o tema de consumo e economia de energia elétrica no setor residencial.

Ano 2023

Orientador VICTOR STROELE DE ANDRADE MENEZES Co-Orientador Palavras-chave Big data, Data Warehouse, Consumo de energia.

Resumo O ser humano sempre busca uma maneira de transmitir conhecimento, muitas vezes, através de uma abordagem teórica, fazendo com que o estudante encontre dificuldade para aplicar seu conteúdo aprendido na prática. Um exemplo pode ser observado na disciplina de Engenharia de Software, que por utilizar uma metodologia muito teórica, ela não se aprofunda no quesito de aplicação prática dos conceitos teóricos aprendidos em aula, portanto uma abordagem com jogos sérios (jogos focados no ensino) pode ser uma alternativa interessante, ao permitir a criação de um ambiente simulado na prática, que mostra as etapas do processo de desenvolvimento de um software. Logo, os jogos digitais têm grande potencial para serem utilizados como uma ferramenta de ensino, pois podem ser usados para tornar o aprendizado mais envolvente e eficiente, ensinar habilidades e conceitos específicos e adaptar-se às necessidades individuais dos alunos, ajudando aqueles com mais dificuldade a progredir na aprendizagem e desafiar os mais avançados da turma com uma abordagem mais profunda do tema. Por conta disso, os jogos digitais são cada vez mais utilizados como ferramentas educacionais, inclusive na área de Engenharia de Software. Este trabalho visa desenvolver um jogo digital voltado ao ensino e aprendizagem de Engenharia de Software.

Ano 2023

Orientador ALESSANDREIA MARTA DE OLIVEIRA JULIO Co-Orientador Palavras-chave Engenharia de Software, Jogos Sérios, Jogos Digitais.

Resumo Doenças causadas por danos lentos e progressivos são a principal causa de óbitos. Os hábitos diários do indivíduo tem forte influência no funcionamento do organismo. O estresse vivenciado no decorrer do dia pode ser o causador de muitas enfermidades. Esse estresse é responsável por diminuir as defesas do organismo. Nesses casos, a prevenção é um componente fundamental, obtido pelo monitoramento dos indivíduos que ocorre, geralmente, através de um processo que dependente majoritariamente da intervenção humana. Em vista disso, torna-se necessário o desenvolvimento de soluções capazes de realizar um monitoramento automatizado para ajudar os indivíduos no dia a dia. O objetivo deste trabalho é promover a saúde dos indivíduos monitorando-os por meio de pulseiras inteligentes e apresentando notificações que os permitam adquirir mais conhecimento sobre si mesmos. Dessa forma, o trabalho foca no desenvolvimento de um ambiente computacional composto por uma pulseira e um aplicativo que integra a um modelo de aprendizado de máquina. Esse modelo é responsável por realizar a predição de dados de frequência cardíaca do usuário e, assim, gerar as notificações para o usuário. Os resultados mostram que é possível realizar o monitoramento em tempo real do usuário e identificar momentos de estresse usando um modelo de aprendizado de máquina e gerar uma notificação.

Ano 2023

Orientador VICTOR STROELE DE ANDRADE MENEZES Co-Orientador Palavras-chave Internet das Coisas, Aprendizado de Máquina, Promoção da Saúde, Estresse

Trabalho	Autor	PDF	Extras
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
Modelos de aprendizado profundo para a estimativa de idade dentária através de imagens tomográficas da câmara pulpar	ALEXANDRE VIEIRA PEREIRA PACELLI
Distribuição Otimizada de Tarefas de Coleta, Transporte e Entrega a Múltiplos Agentes Robóticos num Cenário de Restrição de Recursos	JOSÉ RONALDO MOURO
Geração procedural de quebra-cabeças em jogos roguelike	MARCUS VINICIUS VASCONCELOS DE ALMEIDA CUNHA
Logic T.E.I, o jogo educacional para auxiliar no processo de aprendizagem de Matemática Discreta	IVANYLSON HONORIO GONÇALVES
Uso de Data Warehouse para Análise do Consumo de Energia no Brasil	LEONARDO NUNES ARAGÃO
Desenvolvimento de um jogo digital para o apoio ao ensino e aprendizagem de Engenharia de Software	RAÍH CÉSAR SILVA DE LIMA
Monitoramento Inteligente da Saúde: Aprendizado de Máquina na Prevenção de Doenças Relacionadas ao Estresse	GABRIEL FERNANDES SILVA

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