Lista Pública de Trabalhos Acadêmicos

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Resumo O presente trabalho tem como tema a utilização de jogos digitais no ensino de modelos de processo de software e o objetivo geral foi desenvolver um jogo digital com a proposta de auxiliar a aprendizagem da metodologia ágil Scrum. Trata-se de uma pesquisa exploratória, baseada em seis estudos de caso com apoio de referencial teórico. A fim de garantir o objetivo proposto foram consultadas fontes de pesquisas acerca de modelos de processo de software e de desenvolvimento de ferramentas educacionais. Com base no planejamento realizado foi desenvolvido um jogo educacional digital denominado SEJam o qual permite o ensino de conceitos da metodologia ágil Scrum. Através do uso do jogo, os alunos podem aprender os conceitos da metodologia, simular o acompanhamento do projeto e avaliar os resultados de uma forma rápida e interativa.

Ano 2018

Orientador IGOR DE OLIVEIRA KNOP Co-Orientador Palavras-chave Scrum, gerência de projetos, jogos digitais educacionais, modelos de processo de software, metodologias Ágeis.

Resumo Este estudo se dá entorno da aplicação de técnicas de Gamificação em ambientes computadorizados na área de educação. Com a execução de um estudo bibliográfico, se identificou as principais tendências e técnicas da área, apontando para o aumento do aproveitamento de alunos em disciplinas que possuem técnicas de gamificação computadorizadas aplicadas a elas em relação a alunos de disciplinas, utilizando apenas técnicas computadorizadas convencionais. Com isso, se propôs uma maneira de utilização de ferramentas presentes na plataforma de educação à distância Moodle que incorporasse o uso da taxonomia de tipos de usuários de Marczewski's (Hexad) para a criação de atividades gamificadas, que sejam compatíveis com os interesses de cada discente na mesma, com o intuito de demonstrar a possibilidade de se criar um curso EaD mais atrativo para seus participantes via gamificação.

Ano 2018

Orientador EDUARDO BARRERE Co-Orientador Palavras-chave Gamificação, Educação, Educação à Distância, EAD, Moodle, Marczewski's User Type, Hexad

Resumo A cada avanço da humanidade, o conhecimento se torna mais aprofundado, sendo necessário maior número de esforços no avanço da tecnologia. Um possibilidade é a construção de parcerias entre cientistas, pois gera intercâmbio de conhecimento e também geração de novas pesquisas. O Brasil não se diferencia nesse aspecto em relação ao mundo, sendo cada vez mais necessário parcerias para a geração de inovação. Porém, um diferencial da ciência Brasileira é a presença de uma plataforma onde a maioria das produções científicas estão cadastradas e possuem acesso público, conhecida como Plataforma Lattes. Nesse sentido, a Plataforma Lattes se comporta como um repositório de informação, onde é possível, a partir de técnicas específicas, gerar novas informações. Observando a demanda de novas parcerias e o potencial atrelado a plataforma, esse trabalho busca utilizar os dados advindos da Plataforma Lattes como base de dados para que através dos fundamentos e conceitos de Web Semântica possa propor novas parcerias entre pesquisadores.

Ano 2018

Orientador REGINA MARIA MACIEL BRAGA VILLELA Co-Orientador Palavras-chave Web Semântica, Ontologia, Plataforma Lattes.

Resumo Com o advento da internet e da era do Big Data, se tornou crucial para as organizações analisar e extrair conhecimento de um extenso volume de dados. Com tudo, o fato de, na maior parte das vezes, os mesmos se originarem de fonte da dados diferentes, torna a análise de dados heterogêneos um grande desafio a ser superado. Foram desenvolvi- das diversas pesquisas nessa área, gerando algumas ferramentas capazes de executar essa função, como, o SQRE, o ARGO e o CloudMdsQL. Este trabalho propõe uma arquite- tura baseada no Apache Spark para viabilizar a integração de dados e, fazendo uso de uma API, deixar transparente para o usuário a integração das fontes heterogêneas, diferentemente das propostas anteriormente citadas. A solução proposta foi implementada utilizando Spark, e uma API construída em Python, conectando uma base de dados em Neo4J, com as relações entre atores, diretores e filmes, e uma base de dados em Post- greSQL, contendo informações como gastos, faturamentos e popularidade dos filmes. Foi implementado também, na API, métodos com objetivos de analisar os dados e extrair informações utilizando a integração das duas fontes de dados. Para avaliar a proposta, foram conduzidos Cenários de Uso, onde os usuários utilizam do sistema proposto para obter informações sobre atores e filmes. Com a avaliação, verificou-se que a arquitetura proposta apresentou os resultados esperados, se mostrando uma alternativa viável para a tarefa de integração de dados. Além de confirmar o Spark como uma ferramenta pode- rosa de integração de dados, principalmente devido as abstrações presente nativamente na mesma. Assim, entendemos que a proposta é uma forma eficiente de integrar e analisar uma variedade abrangente de tipos de dados.

Ano 2018

Orientador VICTOR STROELE DE ANDRADE MENEZES Co-Orientador Palavras-chave Integração de Dados, Spark, Banco de Dados, API, Neo4j, PostgreSQL, Dados Heterogêneos.

Resumo A Educação é um campo com grande potencial para o desenvolvimento de aplicações de Realidade Aumentada, que podem ajudar no processo de ensino e aprendizagem de estruturas tridimensionais como, por exemplo, as Superfícies Quádricas. Neste trabalho é apresentada uma ferramenta de apoio ao ensino destas superfícies de maneira lúdica e interativa utilizando como recurso tecnológico a Realidade Aumentada para dispositivos móveis. A ferramenta proposta foi desenvolvida para smartphones e tablets, para que os alunos tenham acesso de forma gratuita em seus próprios dispositivos, podendo utilizar não somente em sala de aula, mas também em seus estudos individuais. Nela, o usuário consegue visualizar as seis principais superfícies quádricas e alterar parâmetros em suas equações. Uma avaliação qualitativa inicial da ferramenta foi realizada após o lançamento da primeira versão e as considerações dos participantes sobre a contribuição da ferramenta foram positivas. A partir disso, uma nova versão foi elaborada e um estudo experimental incluindo uma análise qualitativa e quantitativa foi proposto. Foi possível concluir que a ferramenta desenvolvida se mostrou tão eficiente e eficaz quanto à abordagem convencional avaliada na realização dessas tarefas, tornando a realização das mesmas, de acordo com os usuários, mais interessante.

Ano 2018

Orientador RODRIGO LUIS DE SOUZA DA SILVA Co-Orientador Palavras-chave Realidade Aumentada, Ensino, Mobile, Cálculo

Resumo A utilização de técnicas de aprendizado de máquina tem se tornado cada vez mais comum devido à extensão dos seus domínios de aplicação e por poderem melhorar o seu desempenho quando expostos a novos dados. Com essa popularidade, diversos métodos foram propostos para abordar problemas da área, trazendo o desafio de comparar diferentes métodos para encontrar o que melhor resolve um problema. Frameworks e bibliotecas voltados para algoritmos de aprendizado podem reduzir esse esforço. Esse artigo descreve o UFJF-MLTK, um framework orientado a objetos que ajuda na escolha dentre diferentes métodos de aprendizado de máquina e no desenvolvimento de novos algoritmos através da instanciação de uma arquitetura de classes em C++ que abrange vários tipos de algoritmos de aprendizado e também auxilia no ensino do assunto. São discutidos os problemas enfrentados no projeto da arquitetura, os componentes que fazem parte do framework, os algoritmos que o compõem atualmente, a forma como foi documentado e exemplos de instanciação do mesmo.

Ano 2018

Orientador SAULO MORAES VILLELA Co-Orientador ALESSANDREIA MARTA DE OLIVEIRA JULIO Palavras-chave Arquitetura de software, Orientação a objetos, Aprendizado de máquina

Resumo Na computação evolucionista existem diversas técnicas de se trabalhar com sistemas distribuídos para resolver determinados problemas. Nesse trabalho em questão há uma população que será evoluída para resolver um certo problema em um sistema distribuído,onde cada processador irá ser responsável por evoluir parte dessa população, porém ele irá enxergar todos os indivíduos na hora da seleção, não apenas os indivíduos pelos quais é responsável. Sendo assim, é necessário que esses processadores comuniquem entre si para que cada um possa ser atualizado sobre os indivíduos pelos quais ele não é responsável.Serão feitas simulações com determinados atrasos para que ocorra essa atualização, ou seja,com um tempo fixo de espera para que cada processador seja atualizado sobre os outros indivíduos, para ver como a solução final é afetada. Além disso serão rodadas simulações variando o número de ilhas para que possamos ver como a solução final se comporta diante dessas diferenças.

Ano 2018

Orientador Carlos Cristiano Hasenclever Borges Co-Orientador Palavras-chave Computação Evolucionista, Processamento Paralelo, Algoritmos Evoluti-vos Paralelos.

Resumo Um impacto direto da densidade populacional é um número cada vez maior de cidades que sofrem com engarrafamentos constantemente. Pensando neste problema, Sistemas de Transporte Inteligente, uma área chave de cidades inteligentes, usa técnicas e análises de inteligência computacional para encontrar soluções para o dimensionamento de tráfego. Neste contexto, modelos acurados de predição de tráfego são vitais para a criação de um ambiente mais autônomo e inteligente. Com o aumento no número de projetos de cidades inteligentes, a pesquisa na área de inteligência computacional se torna uma necessidade, já que seus modelos conseguem mitigar problemas complexos do mundo real de forma mais eficaz que abordagens tradicionais. Neste trabalho, uma aplicação que utiliza aprendizado de máquina para empoderar um ecossistema inteligente é apresentada. Para validá-la, uma extensiva avaliação foi conduzida, comparando-a com o estado da arte e, também, verificando o impacto dos parâmetros e da aplicação de diferentes funções de ativação no modelo preditivo. Todas as avaliações foram feitas utilizando dados reais de dois cenários distintos. Primeiramente, é avaliado um cenário em que o tráfego flui sem impedimentos com um dataset referência na literatura. Em um segundo momento, ambos os modelos são avaliados em um cenário complexo onde o tráfego não é contínuo e nem volumoso. Em ambos os cenários, a aplicação apresentada, chamada SmartTraffic, obtém melhores resultados que o estado da arte, com um ganho de performance de mais de 100% no primeiro cenário e uma melhora média de 31\% no segundo.

Ano 2018

Orientador EDELBERTO FRANCO SILVA Co-Orientador EDUARDO PAGANI JULIO Palavras-chave Sistemas de Transportes Inteligentes, ecossistemas inteligentes, predição de tráfego

Resumo Sistemas críticos são sistemas de software nos quais falhas podem levar a consequências catastróficas, que variam desde danos ambientais, financeiros, à propriedade até lesões e perda de vidas humanas. Em virtude de sua natureza crítica, as propriedades de segurança desses sistemas devem ser analisadas e verificadas em diferentes níveis de abstração. Assim, atividades de engenharia de segurança como Hazard Analysis and Risk Assessment (HARA), Fault Tree Analysis (FTA) e Failure Modes and Effects Analysis (FMEA) devem ser realizadas para identificar as potenciais ameaças à segurança do sistema e a propagação de potenciais falhas pelos seus componentes. A realização dessas atividades é necessária para a produzir artefatos requeridos por padrões de segurança e autoridades para certificação e liberação do sistema para operação. Entretanto, a produção de artefatos de engenharia de segurança impacta no aumento significativo dos custos e esforços de projeto. Técnicas orientadas a reúso como Engenharia de Linha de Produtos de Software, juntamente com técnicas dirigidas a modelos, vêm sendo amplamente adotadas pela indústria no desenvolvimento de sistemas críticos por proporcionar o aumento da produtividade, reduzir os custos de produção de artefatos de projeto e de engenharia de segurança e o tempo de entrega do produto final. Existem no mercado, um conjunto de ferramentas de apoio à engenharia de sistemas críticos, dentre elas, MATLAB Simulink e HIP-HOPs, CHESS e OSATE AADL \& Error Annex. Essas ferramentas visam apoiar o desenvolvimento de modelos arquiteturais e de erros de sistemas críticos. Ferramentas como CHESS fornecem apoio ao projeto, atividades de engenharia de segurança e geração de código para sistemas críticos. Apesar do nível de maturidade de CHESS, existe atualimente, uma falta de diretrizes para promover o seu uso adequado no desenvolvimento de sistemas críticos. Além disso, a falta de integração do CHESS com ferramentas de apoio ao reúso, como o Base Variability Resolution (BVR), impõe um obstáculo para o reúso sistemático de certos artefatos como HARA, elementos arquiteturais e de erros de componentes que podem ser usados como entrada aos plugins de análise CHESS-FLA e SBA. Para resolver esses problemas, neste trabalho é proposta uma abordagem dirigida a modelos para: apoiar o uso sistemático do apoio ferramental CHESS para o projeto arquitetural e atividades de engenharia de segurança em conformidade com as diretrizes de desenvolvimento definidas em padrões de segurança, e o gerenciamento de variabilidades e o reúso de artefatos pertencentes elementos arquiteturais de sistemas. A abordagem proposta foi validada em um estudo de caso realístico no domínio automotivo.

Ano 2018

Orientador ANDRE LUIZ DE OLIVEIRA Co-Orientador Barbara Gallina Palavras-chave Sistemas críticos, gerenciamento de variabilidades, dependability engineering, CHESS, BVR

Resumo Este trabalho se contextualiza dentro do ambiente de Internet of Things. Num cenário de amadurecimento das tecnologias afins à este ambiente, vemos crescer também a aliança entre aplicações multimídia e este novo paradigma que prega conectividade a todo e qualquer tipo de aparelho eletrônico. Sendo assim, este trabalho apresenta-se como uma proposta de facilitar esta aliança. Para tal, propõe-se a criação de um middleware capaz de servir como intermediário na comunicação entre aplicações multimídia, mais especificamente, aplicações mulsemedia que fazem uso de recursos multi sensoriais, e redes de sensores e atuadores. Conforme é exibido no escopo deste trabalho, podem desempenhar um papel ímpar na evolução e consequente melhoria de serviços multimídia. Além disso, este trabalho visitará diversos conceitos e trabalhos relacionados à IoT a fim de buscar validade e base tecnológica para o seu desenvolvimento. Uma das tecnologias mais pertinentes para o escopo deste trabalho é o padrão MPEG-V, que fornecerá grande embasamento teórico. Também, é feito neste trabalho uma comparação crítica com a linguagem de descrição de efeitos sensoriais proposta pelo padrão, o SEDL.

Ano 2018

Orientador MARCELO FERREIRA MORENO Co-Orientador Palavras-chave Internet of Things, Mulsemedia, Sensor and Actuator Networks,Middleware, SEDL

Resumo Apesar de todos os avanços científicos e descobertas feitas no âmbito biológico e medicinal até hoje, a humanidade ainda se depara com alguns problemas quanto ao tratamento de doenças transmissíveis em geral. Tais problemas se devem ao fato de biomédicos, bioquímicos, biólogos, farmacêuticos, dentre outros cientistas da área, não conseguirem um progresso efetivo em suas pesquisas, por limitações físicas, falta de investimento, falta de conhecimento ou por não possuírem ferramentas adequadas para o progresso científico. Com o auxílio da computação, os pesquisadores vêm aumentando o índice de sucesso em suas pesquisas. O MHOLline, a ferramenta abordada no título, é um workflow científico desenvolvido para modelar, tridimensionalmente, por comparação, estruturas moleculares de proteínas, de forma rápida e com certo grau de precisão, muitas vezes, satisfatório. Esse tipo de predição auxilia os cientistas da área da saúde no desenvolvimento de novos remédios, para que sejam mais eficientes no combate das doenças em geral. Este trabalho apresenta uma solução para o problema de armazenamento do workflow MHOLline, mostrando o passo a passo na criação de um sistema de reuso de dados, capaz de ressubmeter tarefas salvas pelo usuário na etapa final de processamento, permitindo que essas tarefas sejam reenviadas à plataforma após possuírem suas validades expiradas, e, consequentemente, auxiliando pesquisas a atingirem seus propósitos.

Ano 2018

Orientador PRISCILA VANESSA ZABALA CAPRILES GOLIATT Co-Orientador Palavras-chave Workflow científico, MHOLline, ferramenta de reuso de dados

Resumo Com o crescente e dominante uso dos sistemas computacionais para realizar diversas tarefas, surge uma grande demanda de recursos computacionais e de sistemas bem estruturados para fornecer os diversos serviços solicitados. Nos dias atuais, observamos uma ampla gama de problemas novos que emergem do mercado devido às novas demandas de serviços, tornando-se um desafio para as empresas. Devido a essa ampla gama de demanda de serviços, muitos sistemas computacionais são desenvolvidos/migrados para uma arquitetura descentralizada e de rápido desenvolvimento e manutenção. Neste trabalho, serão apresentadas as tecnologias Jersey e Spring Boot, serão feitas análises de desempenho destas tecnologias desenvolvidas em uma arquitetura de microserviços, utilizando a tecnologia e virtualização Docker. Os resultados são mostrados e o desempenho dos microserviços comparados utilizando os parâmetros de latência, vazão, tempo médio de resposta, taxa de perda de solicitações e linhas de 90% e 99%. Os resultados mostram que os microserviços desenvolvidos com o framework Jersey possuem as menores latências, tempo médio de resposta, e a maior vazão em relação ao framework Spring Boot.

Ano 2018

Orientador EDUARDO PAGANI JULIO Co-Orientador Daves Marcio Silva Martins Palavras-chave Framework, Microserviços, Spring Boot, Jax-Rs, Desempenho, Docker, JMeter, Jersey.

Resumo O ensino está em um constante avanço, seja de tecnologias ou mesmo de recursos educacionais. Entre estes, a gamificação tem sido amplamente acolhida, sendo uma técnica que transforma contextos não lúdicos em ambientes de jogos, atraindo os estudantes com desafios e interatividade. Esse processo aumenta a dedicação dos estudantes, fazendo com que estudem mais e não se distanciem de suas disciplinas. Outros meios utilizados por docentes são o uso de plataformas não criadas para o ensino, mas que são adotadas devido aos seus recursos e que são bem recebidas por seus alunos. O Google Drive é uma ferramenta colaborativa que é muitas vezes utilizada no meio educacional por facilitar a comunicação entre os usuários e pelo compartilhamento de tarefas e conteúdo. O presente trabalho objetiva apresentar um conteúdo teórico e um sistema gamificado, nomeado como G2D - Gamification to Drive, usando dados dos alunos do ambiente do Google Drive como apoio ao ensino.

Ano 2018

Orientador EDUARDO BARRERE Co-Orientador Palavras-chave Gamificação, Google Drive, Ensino.

Resumo Big Data é um termo referente à crescente emergência de dados que ocorre, de maneira contínua e simbólica, na atualidade. Em decorrência da maior disponibilidade de dados, é de interesse que existam pesquisas voltadas para o estudos de técnicas de mineração e análise de dados, responsáveis por extrair informação por dentre esse mundo de conteúdo, a respeito do domínio ao qual pertencem. Agrupamento (Clustering) são técnicas responsáveis por identificar grupos de dados com características semelhantes e oferecer resultados com base na quantidade e qualidade dos grupos encontrados. Dentre os algoritmos existentes destaca-se o DBSCAN, um algoritmo baseado em densidade, com a particularidade de conseguir identificar conjuntos de dados com formas bem definidas. NetSCAN, um algoritmo baseado no DBSCAN, foi desenvolvido para atuar em redes sociais, como é a base de pesquisadores DBLP, considerando especificidades de implementação como o bidirecionamento e a sobreposição de nós em grafos. Esse trabalho propõe e estuda estratégias relacionadas à otimização de algoritmos de agrupamento de dados. Uma heurística, proposta, desenvolvida e implementada, relaciona o particionamento do conjunto de dados com a união (\(merge\)) dos resultados parciais, obtidos pelo processo de agrupamento em paralelo, originando o PNetSCAN, uma abordagem paralela do NetSCAN. Os resultados, referentes aos experimentos realizados, confirmam a investigação literária. Uma melhora de, pelo menos, 25% no tempo total de processamento, foi obtida na aplicação do método proposto nesse trabalho.

Ano 2018

Orientador VICTOR STROELE DE ANDRADE MENEZES Co-Orientador Palavras-chave Big Data, Mineração de dados, Agrupamento, Clustering, Paralelismo, Particionamento, NetSCAN, PNetSCAN.

Resumo Contexto: A proliferação de notícias falaciosas vem aumentando com a evolução dos meios de comunicação e principalmente o consumo de noticias através de redes sociais. Com isto se torna inviável realizar uma curadoria manual de todo o conteúdo publicado nestes meios. Graças a isto, muitos trabalhos em diversas áreas tem sido realizados para tentar conter os males causados pela disseminação das fake news. Objetivo: O objetivo deste estudo é apresentar uma revisão e mapeamento sistemático capaz de apresentar o estado da arte em detecção de textos falaciosos aplicados no contexto de redes sociais, de forma a identificar os métodos mais frequentes e mais relevantes que vem sido utilizados. Método: Para conduzir a revisão e mapeamento sistemático foram utilizadas diretrizes propostas na literatura sobre engenharia de software baseada em evidências. Resultado: Este estudo foi capaz de identificar 63 trabalhos que reportam abordagens capazes de detectar fake news em redes sociais. A partir destes foram descobertas as principais estratégias de suporte utilizadas, bem como os atributos mais utilizados pelos trabalhos da literatura. Conclusão: Este campo de pesquisa está cada vez atraindo mais interesse, por isto uma estruturação para que os mais diversos trabalhos possam ser comparados é essencial para o progresso da área. Sendo isto possível com a criação e utilização de benchmarks e bases de dados com curadoria realizada por especialistas.

Ano 2018

Orientador JAIRO FRANCISCO DE SOUZA Co-Orientador ALESSANDREIA MARTA DE OLIVEIRA JULIO Palavras-chave Revisão Sistemática, Fake News, Mapeamento Sistemático

Trabalho	Autor	PDF	Extras
PROJETO E DESENVOLVIMENTO DE UM JOGO DIGITAL PARA AUXÍLIO NO ENSINO DE GERENCIAMENTO DE PROCESSOS DE SOFTWARE	SEBASTIÃO LUCIO REIS DE SOUZA
ATIVIDADES GAMIFICADAS PARA CURSOS NO MOODLE UTILIZANDO A TAXONOMIA HEXAD	MIGUEL ALVIM DE ALMEIDA
EXTRAÇÃO DE NOVAS PARCERIAS ENTRE PESQUISADORES UTILIZANDO ONTOLOGIA	WELTON DE ABREU HENRIQUES
UM ESTUDO DE INTEGRAÇÃO DE DADOS HETEROGÊNEOS	JOÃO PAULO FERREIRA RODRIGUES
EDUCAR – QUADRICS: UMA FERRAMENTA DE APOIO AO ENSINO DE CÁLCULO COM REALIDADE AUMENTADA	LIDIANE TEIXEIRA PEREIRA
UFJF MACHINE LEARNING TOOLKIT: PROJETO, DESENVOLVIMENTO E UTILIZAÇÃO DE UM FRAMEWORK PARA ALGORITMOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA	MATEUS COUTINHO MARIM
UM MODELO DE ALGORITMO EVOLUCIONISTA PARALELO GLOBAL DISTRIBUÍDO	RODRIGO DA CRUZ ALVARENGA FAJARDO PONTES
APPLYING A MULTILAYER PERCEPTRON FOR TRAFFIC FLOW PREDICTION TO EMPOWER A SMART ECOSYSTEM	YAN MENDES FERREIRA
A REUSE ORIENTED APPROACH TO SUPPORT THE ENGINEERING OF SAFETY-CRITICAL SYSTEMS USING THE CHESS TOOLSET	LUCAS PAIVA BRESSAN
MIDDLEWARE PARA DESENVOLVIMENTO DE APLICAÇÕES MULTIMÍDIA COM EFEITOS SENSORIAIS	MICHEL SILVA LAMIN VASCONCELOS
DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA DE REUSO DE DADOS PARA O WORKFLOW MHOLLINE	DIMITRI GUGLINSKI SIQUEIRA
ANÁLISE DE DESEMPENHO ENTRE OS FRAMEWORKS SPRING BOOT E JERSEY NA ARQUITETURA DE MICROSERVIÇOS	IGOR FABRI FERREIRA
GAMIFICAÇÃO DO GOOGLE DRIVE COMO APOIO AO ENSINO	JOÃO PAULO RADD PIRES DA SILVA
PNETSCAN: UMA ABORDAGEM DE AGRUPAMENTO EM PARALELO PARA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS BIG DATA	TALES LOPES SILVA
DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE FAKE NEWS EM REDES SOCIAIS: UM MAPEAMENTO E REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA	FERNANDO MARQUES DE SOUZA FILHO

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