Lista Pública de Trabalhos Acadêmicos

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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

Resumo Este trabalho busca desenvolver um modelo com EDPs para a dinâmica populacional do mosquito Aedes aegypti. Após uma revisão da literatura, serão propostos um modelo e uma resolução numérica utilizando volumes finitos. Busca-se também avaliar a convergência da implementação e resultados para uma simulação em um bairro heterogêneo. Espera-se que os resultados obtidos fomentem uma discussão a respeito de futuras alterações e caminhos a serem seguidos no desenvolvimento do trabalho, trazendo novos fatores a serem considerados no modelo desenvolvido.

Ano 2019

Orientador GRIGORI CHAPIRO Co-Orientador Palavras-chave EDPs, Métodos numéricos, Volumes finitos, Aedes aegypti

Resumo Análise de Sentimentos é uma área que busca identificar a polaridade de uma expressão, como positiva, neutra ou negativa. Atualmente, está sendo aplicada no contexto de desenvolvimento de softwares. Isto se deve ao fato de fatores humanos, como emoções e sentimentos, influenciarem no trabalho das pessoas. Os dados utilizados para analisar os sentimentos de desenvolvedores são em sua maioria \textit{issues} e comentários, provenientes de repositórios de códigos. Porém, após extraí-los ainda é necessário fazer um pré-processamento para serem formatados e assim utilizados. Diante disso, este trabalho tem como objetivo inicial a elaboração de um mapeamento sistemático da literatura que englobe os trabalhos no contexto de Análise de Sentimento de desenvolvedores de software. Além disso, foi implementada a ferramenta ASDS para apoiar a Análise de Sentimentos de desenvolvedores de software a partir do pré-processamento dos dados obtidos e análises da polaridade dos dados.

Ano 2019

Orientador ALESSANDREIA MARTA DE OLIVEIRA JULIO Co-Orientador JOSE MARIA NAZAR DAVID Palavras-chave Análise de Sentimentos, Desenvolvimento de Software, Ferramenta de Análise de Sentimentos.

Resumo Problemas de escalonamento são comumente encontrados em várias áreas de pesquisa e dia a dia de empresas. Montadoras e empresas de reparação de veículos são exemplos de como estes tipos de problemas estão relacionados com tarefas cotidianas. Direta ou indiretamente, uma boa alocação de pessoas ou máquinas para a execução de um serviço influencia características qualitativas de uma empresa ou um profissional, tais como: rapidez na execução de um serviço e economia na geração de um produto. O problema de Escalonamento \textit{Job Shop} consiste em alocar tarefas à um conjunto de máquinas, respeitando a sequência de execução independente de cada tarefa em cada máquina. Dada a complexidade de resolução exata deste problema, são necessárias ferramentas computacionais para auxiliar a tomada de decisão neste contexto. Os Algoritmos Genéticos são alternativas para encontrar soluções de qualidade, mas achar os melhores parâmetros para a sua execução se torna outra questão a ser resolvida. Surge então a necessidade de utilização de técnicas de adaptação de parâmetros e operadores para definir, em tempo de execução, quais valores serão utilizados no algoritmo. Este trabalho tem como objetivo analisar o desempenho de um Algoritmo Genético (AG) com seus parâmetros e operadores definidos pelo usuário com Algoritmos Genéticos Adaptativos (AGAs), que utilizam esquemas de recompensa e seleção de operadores e parâmetros durantes o processo de busca. Dois conjuntos de experimentos foram realizados, o primeiro a fim de encontrar qual o algoritmo tem o melhor desempenho para um problema específico, e o segundo experimento, o algoritmo que melhor generaliza o comportamento para problemas de diferentes tamanhos. Para a comparação das propostas, foram utilizados os Perfis de Desempenho, análises de frequências de operadores utilizados nos AGAs e análises estatísticas.

Ano 2019

Orientador HEDER SOARES BERNARDINO Co-Orientador Palavras-chave Algoritmos Genéticos, Adaptação de Parâmetros, Job Shop

Resumo Este trabalho visa o desenvolvimento de um sistema de exibição de vídeos com mecanismo de navegação sobre o conteúdo e recomendação de mídias relacionadas no intuito de melhorar a extração de conhecimento ao oferecer uma melhor categorização e formação de conjuntos de metadados. Para tal objetivo, são utilizados ferramentas de segmentação de vídeo em cenas e algoritmos de processamento de linguagem natural como o ranqueamento de termos quanto a relevância em relação ao contexto.

Ano 2019

Orientador EDUARDO BARRERE Co-Orientador Palavras-chave multimídia, recuperação de informação, processamento de linguagem natural, segmentação

Resumo O Problema de Alocação de Salas (PAS) é um problema de otimização combinatória que consiste em alocar disciplinas em um conjunto de salas em certos horários. Encontrar a solução manual demanda um grande tempo e esforço. Nesse trabalho é abordada uma variante do Problema de Alocação de Salas que adapta a realidade de um curso de uma universidade que segue o modelo de ensino em regime de créditos (módulos semestrais divididos em semanas letivas em que cada unidade de crédito equivale a um determinado número de horas-aula). Para resolvê-lo foram utilizadas: uma abordagem baseada em Algoritmos Genéticos (GA) e uma abordagem melhorada de Busca Local baseada no trabalho desenvolvido em \cite{leite2017}. Busca-se atender a toda a demanda de disciplinas minimizando o uso dos recursos. Ao final é apresentado um comparativo entre os resultados obtidos pelas soluções manuais e pelos algoritmos desenvolvidos nesse trabalho, mostrando que os algoritmos propostos geram boas soluções para o problema com destaque para a abordagem baseada em algoritmos genéticos. Os dados utilizados para comparação dos algoritmos foram os dados das alocações das turmas do segundo semestre do ano de 2016 do Instituto de Ciências Exatas da Universidade Federal de Juiz de Fora.

Ano 2019

Orientador HEDER SOARES BERNARDINO Co-Orientador Palavras-chave Meta-heurísticas,Otimização, Problema de Alocação de Salas, Algoritmos Genéticos, Busca Local

Resumo A análise de agrupamento é uma etapa no processo de descoberta de conhecimento em bases de dados (KDD), fornecendo mecanismos adequados à compreensão dos dados, além de possibilitar a formulação de hipóteses referentes à natureza dos mesmos. Quando utilizada como instrumento de pesquisa no âmbito da Zootecnia, como na bovinocultura de leite, amplia seu campo investigativo e contribui para a revelação de padrões que favorecem a predição e/ou tomada de decisões para a sustentabilidade dos sistemas produtivos. Este estudo tem por objetivo a identificação de conjuntos de animais com características fenotípicas distintas em relação à produção de leite. O fenótipo é o valor de uma dada característica, i.e., o que pode ser observado ou mensurado. Ele é dependente do valor genético do indivíduo, do ambiente no qual ele é produzido e da ação conjunta desses dois fatores, denominada interação genótipo-ambiente. Isso equivale a dizer que o fenótipo é influenciado individual e aditivamente pelo genótipo e pelo ambiente a que está sujeito. Logo, na análise de agrupamento, deve-se levar em conta esses três fatores na observância das possíveis variações fenotípicas dentro de um mesmo ambiente, provavelmente por questões genotípicas e/ou por diferentes respostas da interação genótipo-ambiente; como também das possíveis variações pela mudança de ambiente. O fator ambiental considerado foi a dieta utilizada na nutrição dos animais. Os resultados mostraram associações entre diferentes tipos de regimes alimentares em relação a performance produtiva dos animais, o que consequentemente pode gerar implicações práticas, como reduções de custo com dietas bovinas. Além disso, também permitiu a identificação de conjuntos bem definidos de animais com diferentes desempenhos produtivos em todas as dietas consideradas, possivelmente contendo relevância para a incorporação em avaliações genéticas, visando a formação de novilhas geneticamente superiores para a produção de leite. Os métodos de agrupamento utilizados foram o K-Means e o Fuzzy C-Means.

Ano 2019

Orientador WAGNER ANTONIO ARBEX Co-Orientador Palavras-chave análise de agrupamento, bovinocultura, fenótipo, fuzzy c-means, genótipo, kdd, k-means, mineração de dados, produção de leite, zootecnia

Resumo Desde o século XVII, com a equação de Torricelli, o ser humano busca formas de prever o futuro através da modelagem de fenômenos. Saber como uma mudança influência em um fenômeno, pode ser muito vantajoso. Por exemplo, descobrir dado um conjunto de informações, se a ação de uma empresa vai subir ou descer de valor pode trazer grande lucro. Ou, dado uma série de sintomas, prever uma doença. O Viva Sem Tabaco é um sistema de intervenção online que oferece ferramentas para auxiliar a cessação do consumo de tabaco. Esse trabalho tem o objetivo de gerar modelos de classificação para indicar a presença de depressão nos usuários do Viva Sem Tabaco.

Ano 2019

Orientador HEDER SOARES BERNARDINO Co-Orientador Palavras-chave Árvore de decisão, inferência de modelos, Depressão

Resumo As tecnologias de dados e comunicação estão se tornando intimamente ligadas à vida das pessoas. Por isso, é natural fazer uso de todo esse progresso para reduzir e resolver problemas sociais. Para que o governo e a sociedade tomem as decisões mais adequadas para lidar com o desaparecimento de civis, é necessário ter uma fonte de informação bem estruturada. Em vários países, é difícil acessar os dados do governo pois as informações estão dispersas, não conectadas e mal estruturadas. Assim, este trabalho apresenta um framework para coletar informações sobre o desaparecimento civil no Brasil por meio de técnicas como Data Scraping e Linked Data. O objetivo é disponibilizar uma centralização automática de dados desses casos individuais e incentivar o uso de padrões para a publicação de dados que são frequentemente ignorados pelas organizações, dificultando a análise e a tomada de decisão sobre esses dados.

Ano 2019

Orientador JAIRO FRANCISCO DE SOUZA Co-Orientador Palavras-chave Raspagem de dados, Dados ligados, Web Semântica, Pessoas desaparecidas

Trabalho	Autor	PDF	Extras
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
MODELAGEM E IMPLEMENTAÇÃO POR VOLUMES FINITOS DA DINÂMICA POPULACIONAL DO AEDES AEGYPTI	PEDRO HENRIQUE GASPARETTO LUGÃO
ANÁLISE DE SENTIMENTOS DE DESENVOLVEDORES DE SOFTWARE	ANDRÉ ARCHANJO NUNES COELHO
ADAPTAÇÃO DE PARÂMETROS EM ALGORITMOS GENÉTICOS PARA O PROBLEMA DE ESCALONAMENTO JOB-SHOP	MARCUS VINICIUS DA SILVA
SISTEMA PARA EXIBIÇÃO, BUSCA E RECOMENDAÇÃO DE VÍDEOS	LOHAN RODRIGUES NARCIZO FERREIRA
USO DE META-HEURÍSTICAS PARA O PROBLEMADE ALOCAÇÃO DE SALAS DO INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATAS	MARCOS ROBERTO CHINDELAR DE OLIVEIRA LEITE
BUSCA NÃO SUPERVISIONADA DE PADRÕES POR TÉCNICAS DE AGRUPAMENTO CLÁSSICA E NEBULOSA	SÉRGIO LUIZ DA SILVA CAMPOS
USO DE CIÊNCIA DE DADOS PARA ESTUDO DAS VARIÁVEIS ASSOCIADAS À DEPRESSÃO EM FUMANTES	FELIPE RAFAEL DE SOUZA
SEMANTIC ENRICHMENT OF WEB DATA FOR THE PROVISION OF AN UNIFIED DATA REPOSITORY OF BRAZILIAN MISSING PERSONS	JORÃO GOMES JUNIOR

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