Lista Pública de Trabalhos Acadêmicos

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Resumo A forma como as pessoas interagem com o mundo não é mais como antes, e permanece evoluindo a cada dia que passa. Nossas formas de comunicação, interações sociais, consumo e até mesmo lazer podem estar disponíveis em pequenos dispositivos móveis. Através do surgimento da IoT (Internet of Things), foram aparecendo novas possibilidades de interação com o mundo ao nosso redor. Tecnologias vestíveis, eletrodomésticos, relógios, veículos, ou seja, todas as coisas que temos em nosso cotidiano atualmente podem ser conectadas à rede de alguma forma, e essa conectividade tende a trazer vários benefícios para a nossa sociedade, aprimorando a qualidade de vida e a experiência de quem as utiliza. Dessa forma, este projeto buscará identificar, através de levantamento bibliográfico e documental, quais seriam as possibilidades que essa nova realidade tecnológica pode trazer para auxiliar no cotidiano de pessoas que possuem animais domésticos. As informações coletadas neste estudo vão ajudar a compreender o impacto que tecnologias assistivas podem trazer para o cotidiano, tanto do usuário, quanto do próprio animal, de forma a facilitar o gerenciamento de tarefas rotineiras demandadas por quem possui ou deseja possuir um animal doméstico, tendo como consequência que o mesmo passe a ter uma dependência menor de um ser humano para necessidades básicas que fazem parte de sua rotina, além de proporcionar uma nova experiência na relação entre o ser humano e seus animais de estimação.

Ano 2023

Orientador MARIO ANTONIO RIBEIRO DANTAS Co-Orientador Palavras-chave IoT, Automação residencial, AAL, Pets.

Resumo Jogos são uma atividade cultural que se transformou em uma indústria bilionária. O sucesso de um jogo está fortemente ligado na retenção da atenção do jogador, com base na motivação dos jogadores. Entre os modelos de motivações, o desafio e a maestria se destacam em jogos de progressão, como nos jogos de personificação (role play games), jogos de explora¸cão de masmorras (dugeon crawlers ou mesmo os de morte permanente, como os roguelikes). Estes jogos mantêm o jogador na busca de melhorias para seu personagem, seja por equipamentos ou habilidades, sendo necessário a construção de algumas centenas de combinações para oferecer uma quantidade de conteúdo considerável para o jogador. Pequenos e grandes estúdios, exploram o conceito de geração procedural ao utilizar algoritmos especializados para gerar uma infinidade de mapas, itens ou desafios para os jogadores. Este trabalho explora um modelo de progressão de conteúdo para guiar a geração de inimigos e distribuição de atributos em mapas gerados proceduralmente. Um modelo de progressão é adaptado a um laboratório de geração procedural, novas heurísticas de distribuição de inimigos e recompensas são criados e sua influência no mapa final é avaliada sob a ótica do jogador. O ambiente de experimentação de código livre foi expandido com novas métricas e preparado para a adição de novos modelos para estudos subsequentes.

Ano 2023

Orientador IGOR DE OLIVEIRA KNOP Co-Orientador Palavras-chave Desenvolvimento de jogos; geração procedural de conteúdo; sistemas de progressão.

Resumo Os investidores e especuladores que utilizam o mercado financeiro passam por diversos desafios, como a incerteza em relação ao futuro do mercado e ao viés emocional inerente ao mercado financeiro. Esses desafios se tornam grandes empecilhos para pequenos e grandes investidores e, com auxílio da computação, estratégias de operação e negociação podem ser automatizadas. Este trabalho busca atender à essas necessidades a partir de um software que utiliza redes neurais artificiais, com um conjunto de ferramentas que permite à simulação de operações, análise e monitoramento de ativos da bolsa de valores brasileira. O software desenvolvido tem a capacidade de realizar testes automatizados de estratégias a partir de dados históricos, fazendo uso de indicadores técnicos que são utilizados no mercado para fazer previsões. Para simular o funcionamento do mercado e realizar negociações foi utilizado um módulo específico utilizando a biblioteca backtrader, e linguagem de programação Python. Os resultados mostram que o modelo de rede neural artificial alcançou um lucro médio de 17% ao ano, contra uma média de 1% de crescimento dos ativos no mesmo período, o que é um resultado promissor.

Ano 2023

Orientador EDUARDO PAGANI JULIO Co-Orientador Palavras-chave Mercado financeiro, robô autônomo, software de investimento

Resumo Os Sistemas de Controle de Versão (SCV) possuem repositórios de softwares que contém informações históricas de projetos. Através desses repositórios é possível minerá-los para entender como a qualidade de código varia de acordo com o tempo. Com o histórico disponível, é possível calcular a polaridade do sentimento dos desenvolveres por meio das mensagens dos seus commits. Este trabalho tem como objetivo investigar a correlação entre polaridade dos sentimentos dos desenvolvedores e a variação das métricas da qualidade de código-fonte da cada commit. Para tanto, foi desenvolvida uma solução para capturar as variações das métricas de qualidade de código e as polaridades das mensagens de commit. Essa solução analisou três repositórios abertos em Java e os valores encontrados para as correlações não foram significativos.

Ano 2023

Orientador GLEIPH GHIOTTO LIMA DE MENEZES Co-Orientador JOSE MARIA NAZAR DAVID Palavras-chave métricas de qualidade; código-fonte; mineração de repositórios de software; análise de sentimento; Java.

Resumo Neste trabalho o método de diferenças finitas implícito de direções alternadas (Alternating Direction Implicit - ADI) é aplicado para a resolução de escoamentos incompressíveis em cavidades bidimensionais induzidos por efeitos cisalhantes, térmicos e magnéticos. Neste contexto, são estudados escoamentos regidos pelas equações de Navier-Stokes, incluindo efeitos de convecção natural devido a diferença de temperatura (representados pela aproximação de Boussinesq para a conservação de energia), e magnéticos (representados pelas equações de Maxwell). Buscando contornar as não linearidades inerentes desses problemas e reduzir o custo computacional de resolução, as equações diferenciais parciais governantes desses fenômenos são reescritas nas variáveis função corrente e vorticidade, e discretizadas pelo método ADI, que tem a vantagem de requerer apenas a solução de sistemas tridiagonais. Para tanto, são incluídos termos de derivada no tempo às equações, gerando um problema pseudo-transiente. Esta abordagem dá origem a um algoritmo sequencial que permite resolver as equações de Navier-Stokes, Boussinesq e Maxwell de forma escalonada. Este algoritmo se repete até que o critério de parada relacionado ao valor máximo absoluto referente aos resíduos das equações governantes seja atingido, indicado proximidade da solução ao estado estacionário. Esta abordagem é aplicada à resolução do problema da cavidade cuja hidrodinâmica leva em consideração, além dos efeitos de cisalhamento, a temperatura e o magnetismo. Os resultados numéricos obtidos são validados a partir de extensivas comparações com diversos benchmarks da literatura, demonstrando a estabilidade e precisão da metodologia estudada.

Ano 2022

Orientador IURY HIGOR AGUIAR DA IGREJA Co-Orientador Palavras-chave ADI, diferenças finitas, Navier-Stokes, Boussinesq, Magnetohidrodinâmica.

Resumo O ensino à distância vem se tornando cada vez mais comum, principalmente após a pandemia do COVID-19. O uso de atividades recreativas, como jogos ou elementos de jogos, é uma das alternativas usadas por professores para tentar motivar os alunos a serem mais participativos nas aulas: a gamificação (técnica de utilizar elementos presentes em jogos em outras atividades). Para implementar uma gamificação assertiva é necessário saber qual o tipo de perfil de jogador de cada aluno, e para isso existem diversas taxonomias diferentes. Ambientes Virtuais de Aprendizado (AVA) possuem recursos que permitem aos professores realizar a gamificação em atividades de ensino. Nesse trabalho analisaremos como é a interação dos alunos com diferentes ferramentas do Moodle, um dos AVAs mais utilizados no mundo, de acordo com seus perfis de jogador.

Ano 2022

Orientador EDUARDO BARRERE Co-Orientador Palavras-chave gamificação, Ead, Moodle, AVAs, Bartle

Resumo Knowledge about the uncertainties associated with a computational model is essential to understand the level of reliability of a prediction, especially in the context of decision making. The model's reliability is a central object in the scope of uncertainty quantification (UQ) techniques, which focus on discussing the uncertainty of predictions and guaranteeing more reliability to the simulations. In the petroleum engineering field it is no different, the need for reliable simulations is mandatory, especially as the drilling and extraction of new wells becomes more expensive. In the context of enhanced oil recovery (EOR) processes, the foam injection technique is used to reduce gas mobility and increase the apparent viscosity, which in turn increases recovery efficiency. Uncertainty from input parameters may affect the simulators' reliability, and therefore uncertainty quantification is a key procedure while studying these physical systems. This work presents an improved workflow for UQ in mathematical models used for the simulation of EOR processes. A study case based on experimental data from core flooding experiment is investigated with the aim of estimating the input parameters and their uncertainty. In particular, the CMG-STARS implicit texture foam model is adopted considering the term that describes the presence of water saturation in the foam. Different strategies for the Bayesian modeling and estimation are studied in order to increase the level of information available propagated to the whole process of UQ.

Ano 2022

Orientador BERNARDO MARTINS ROCHA Co-Orientador Rodrigo Weber dos Santos Palavras-chave Uncertainty quantification, Computational modeling, Bayesian modeling, Enhanced oil recovery.

Resumo Atualmente, nota-se um aumento na carga de trabalho dos professores no Brasil. A maioria deles trabalha em mais de uma instituição de ensino e, mesmo aqueles com dedicação exclusiva (caso mais comum em universidades públicas), ministram disciplinas tanto na graduação, quanto na pós-graduação. Além disso, muitas vezes esses profissionais estão à frente de pesquisas ou ocupam cargos administrativos em suas instituições. Isso exige que o aproveitamento do tempo seja otimizado, de forma que eles cumpram todas essas tarefas. A facilidade de locomoção e o acesso à tecnologia, auxiliaram na realização do planejamento das aulas, assim como na execução de diversas atividades. Porém, isso também fez aumentar a cobrança e diminuir o prazo para o cumprimento das tarefas. O trabalho em questão visa auxiliar na organização dos docentes, disponibilizando um sistema que permita unificar o controle das atividades, além de oferecer um panorama destas. Realizou-se uma pesquisa bibliográfica aplicada, utilizando o embasamento sobre aplicações web para construir uma ferramenta que resolva o problema observado. As principais funcionalidades do sistema proposto consistem no controle do andamento de cada disciplina, no planejamento de aulas, em uma agenda dinâmica (com caracterização de atividades e regras de precedência) e na sugestão de divisão dos assuntos para avaliações. Como resultado, construiu-se um protótipo funcional, contendo parte das funcionalidades previstas para o sistema.

Ano 2022

Orientador EDELBERTO FRANCO SILVA Co-Orientador LUCIANA CONCEICAO DIAS CAMPOS Palavras-chave Sistema, Planejamento, Organização, Horário, Docente

Resumo O volume de dados disponibilizados na web e a facilidade de publicação dos mesmos têm levado a um crescimento acelerado e desestruturado de materiais educacionais no contexto web. As informações estão espalhadas na web, muitas vezes, de forma não organizada, causando um certo desconforto ao usuário durante suas pesquisas, consumindo um grande tempo de busca e afetando de alguma forma o processo de aprendizagem. Acrescenta-se ainda o fato de que recursos educacionais na web são cada vez mais necessários como forma de suporte ao processo de ensino e aprendizagem. Nesse contexto, emerge a necessidade de ferramentas que possam otimizar o tempo e auxiliar na obtenção de materiais educacionais. O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de uma plataforma computacional que possibilita buscas e classificações de forma automática a conteúdos educacionais disponibilizados na internet, a fim de auxiliar professores e alunos nesse processo. Como metodologia de pesquisa foi realizado um levantamento de trabalhos relacionados ao tema de classificação de documentos existentes na web com a finalidade de apoiar o processo de ensino e aprendizagem em diferentes áreas do conhecimento, além de propor uma arquitetura modular como base para desenvolvimento da ferramenta. Tal arquitetura é composta pelos módulos de interface usuária, comunicação, indicação de conteúdos, obtenção de dados, persistência de dados e categorização. Os resultados encontrados mostram que a ferramenta desenvolvida minimiza o esforço de busca por materiais educacionais pelo usuário, além de trazer uma arquitetura modular capaz de agregar novas features no processo de classificação. Foi possível também, entender melhor o comportamento dos métodos de aprendizagem de máquina utilizados para classificação dos documentos educacionais, os quais usaram os algoritmos de Naive Bayes, Decision Tree e Support Vector Machine. Nos testes de acurácia realizados pela pesquisa, o algoritmo Naive Bayes obteve os melhores resultados, independentemente das classes (categorias) e conjuntos de dados utilizados nos testes.

Ano 2022

Orientador FABRICIO MARTINS MENDONCA Co-Orientador Palavras-chave Monografia, Aprendizagem de Maquina,Naive Bayes, Support Vector Machine, SVM, Decision Tree, Processamento de Linguagem Natural, PLN, Categorização.

Resumo Os aplicativos para dispositivos móveis são ubíquos na sociedade atual, utilizados para as mais diversas tarefas como comunicação, e-commerce, internet banking e até entretenimento. Independente de sua finalidade, a qualidade do aplicativo é um dos requisitos que fideliza o usuário. Portanto, as atividades de teste são cruciais para garantir sua qualidade e, consequentemente, aumentar a sua vida útil do sistema. Uma preocupação dos times de desenvolvimento é manter sua disponibilidade e qualidade para as principais plataformas como Android e iOS, demandando cada vez mais ferramentas que promovem a criação e teste de um único código-fonte para diversos sistemas operacionais móveis. O aplicativo institucional da UFJF possui cerca de 5 mil usuários, atualmente, e uma nova versão em plataforma de desenvolvimento híbrido está para ser lançada. Sendo assim, este trabalho propõe e relata a implantação de um novo processo de teste no grupo de desenvolvimento. O processo foi desenvolvido e registrado ao longo de 6 meses de desenvolvimento e a aceitação da equipe técnica foi avaliada bem como a uma cobertura de código inicial medida para posterior acompanhamento.

Ano 2022

Orientador IGOR DE OLIVEIRA KNOP Co-Orientador Palavras-chave Teste de software, dispositivos móveis, aplicativos híbridos, qualidade de software

Resumo O ICMS (Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Prestação de Serviços de Transporte Interestadual e Intermunicipal e de Comunicação) é um dos principais impostos arrecadados pelos estados brasileiros, sendo seu valor importante na gestão e planejamento do governo, em especial para o estado do Rio de Janeiro, que se apresenta em crise econômica e desde o ano 2020 está em Regime de Recuperação Fiscal, necessitando de uma constante atualização da previsão de seus valores de receita e gastos. Devido às incertezas e mudanças externas e internas no estado carioca, a previsão desse valor coletado possui característica de não-linearidade, sendo necessário a aplicação de modelos não lineares que possam considerar essas mudanças nos valores arrecadados ao longo do tempo. Por conseguinte, o trabalho aqui descrito visa utilizar modelos de Redes Neurais Recorrentes Long Short-Term Memory (LSTM) e comparar as abordagens Multivariate Multi-step e Univariate Multi-step, na tentativa de gerar uma previsão anual da arrecadação tributária do estado superior à de outras abordagens, podendo ser utilizados como parâmetros para a tomada de decisões das autoridades governamentais.

Ano 2022

Orientador LUCIANA CONCEICAO DIAS CAMPOS Co-Orientador Karla Tereza Figueiredo Leite Palavras-chave ICMS, Machine Learning, Redes Neurais, Séries Temporais, Long Short-Term Memory, Multivariate, Multi-step.

Resumo O uso e aplicações de ontologias têm crescido, notoriamente nos últimos anos, em Ciência da Computação e áreas afins, muito em razão da necessidade de se tratar semanticamente o enorme volume de dados na web, em ambientes empresariais e acadêmicos. Dentre as muitas aplicações de ontologias atualmente destacam-se: a representação formal de diferentes domínios do conhecimento, integração de bases de dados heterogêneas promovendo interoperabilidade, organização de dados e processos de negócio, disponibilização de dados nos formatos requeridos para web semântica. Considerando o processo de construção de ontologias por seus desenvolvedores, é possível notar que a criação de ontologias é um processo longo e oneroso, que necessita de conhecimento técnicos em modelagem conceitual, em lógica e aquisição de conhecimento, além de uma metodologia e um software editor de ontologias. Neste cenário, este trabalho apresenta o editor de ontologias Onto4ALL, o qual foi concebido tendo como base de fundamentação teórica a metodologia de construção OntoForInfoScience. O Onto4ALL tem como objetivo principal facilitar a criação e manutenção de ontologias através de uma interface gráfica e amigável, com compartilhamento on-line da ontologia pela web. Como resultados já obtidos pelo Onto4ALL pode-se destacar sua utilização em 4 universidades federais brasileiras, cursos já realizados em eventos e publicações na área. Ainda sim, o software precisa evoluir e ser melhor avaliado e, nesse sentido, este trabalho aplicou um formulário de avaliação de experiência do usuário com o software entre alunos de graduação em Ciência da Computação e pesquisadores participantes de um curso do Onto4ALL. Os resultados encontrados mostram que o software proposto propicia facilidades interessantes na construção de ontologias lightweight por usuários que têm pouca ou nenhuma experiência no tema, contribuindo assim para o aprendizado de ontologias em Ciência da Computação e áreas afins.

Ano 2022

Orientador FABRICIO MARTINS MENDONCA Co-Orientador Palavras-chave Editor de ontologia. Construção de ontologia. Representação do Conhecimento. Desenvolvimento Web. Modelagem Conceitual.

Resumo O Traveling Salesman Problem, ou Problema do Caixeiro Viajante (TSP), é um clássico presente na literatura de Otimização Combinatória como um dos problemas mais estudados do mundo. Naturalmente, variações do TSP surgiram para atender diversas aplicações. Neste trabalho serão estudadas duas variações do TSP com a finalidade de desenvolver métodos capazes de encontrar soluções competitivas com a literatura.

Ano 2022

Orientador LUCIANA BRUGIOLO GONCALVES Co-Orientador LORENZA LEAO OLIVEIRA MORENO Palavras-chave Problema do Caixeiro Viajante, Otimização Combinatória, Metaheurísticas

Resumo Séries temporais podem modelar os mais diversos fenômenos e a predição destes fenômenos é importante para diversas áreas. Fazer predições, especialmente utilizando séries temporais, necessitam de diversas etapas repetitivas que podem ser automatizadas, como o tratamento dos dados ou a seleção do melhor modelo. Dessa maneira, os modelos de Automated Machine Learning (AutoML) tem como objetivo automatizar todas essas etapas para o pesquisador somente se preocupar com os dados coletados e a sua predição. Contudo, modelos de AutoML não são suficientemente genéricos para qualquer tipo de dado, assim, não englobando características únicas de séries temporais que devem ser exploradas, como exemplo a sazonalidade. Dessa forma, este trabalho apresenta o TS-AutoML, modelo de AutoML voltado a séries temporais. Onde características e modelos voltados a séries temporais são utilizados para melhor aproveitamento das características únicas deste tipo de dado. Ademais, o trabalho explora como realizar a escolha de modelos de forma automatizada e eficiente, com a utilização de modelos de classificação para determinar o algoritmo de predição que melhor se adequa aos dados de entrada.

Ano 2022

Orientador ALEX BORGES VIEIRA Co-Orientador HEDER SOARES BERNARDINO Palavras-chave Machine Learning, AutoML, Classificação, Séries Temporais.

Resumo A esclerose múltipla é uma doença caracterizada pelo ataque das próprias células do sistema imune às mielinas, às células que produzem mielina e aos neurônios. Por esse motivo a esclerose múltipla é considerada uma doença autoimune desmielinizante. Este trabalho tem como objetivo estudar a influência do sistema imune na esclerose múltipla através de um modelo matemático já conhecido na literatura, composto por equações diferenciais, acoplando-o a outro modelo matemático de equações diferenciais utilizado para representar a apresentação de antígenos no linfonodo. O novo modelo resultante visa representar as relações entre algumas populações do sistema imune inato e adaptativo com os oligodendrócitos no tecido cerebral, incluindo o processo de apresentação de antígeno no linfonodo periférico e seus desdobramentos no curso da doença. A validação da implementação do modelo da literatura é apresentada, bem como resultados preliminares do modelo acoplado. Este últimos resultados indicam que o novo modelo necessita ainda de maiores validações quantitativas, incluindo o ajuste de parâmetros e a quantificação de incertezas.

Ano 2022

Orientador BARBARA DE MELO QUINTELA Co-Orientador Marcelo Lobosco Palavras-chave Esclerose múltipla, equações diferenciais, imunologia computacional, autoimunidade, sistema imune.

Trabalho	Autor	PDF	Extras
AMBIENTE DOMICILIAR ASSISTIDO PARA ANIMAIS DOMESTICOS	MARCOS AQUINO ALMEIDA
Modelagem da Progressão de Dificuldade em Jogos para Mapas Gerados Proceduralmente	CAIO VINCENZO REIS DIMA
Aplicação de Rede Neural Artificial no Mercado Financeiro	ALMIR PHILIPE DE ARRUDA
Análise da correlação entre os sentimentos dos desenvolvedores e a qualidade de código-fonte em repositórios Java	ANTÔNIO HENRIQUE PASSAMAI PENIZOLLO
Métodos de diferenças finitas ADI para a resolução de escoamentos de Navier-Stokes induzidos por efeitos térmicos e magnéticos	JOSÉ SANTOS SÁ CARVALHO
Uso de Gamificação em Turmas do Ensino Superior baseada na Taxonomia de Bartle	MATHEUS FAJARDO GALVÃO
An Improved Approach for Uncertainty Quantification in Enhanced Oil Recovery	GABRIEL BRANDÃO DE MIRANDA
To Teach: Sistema Para Planejamento de Atividades de Docentes	JOÃO VICTOR DUTRA BALBOA
Ferramenta para busca e categorização automática de materiais didáticos	RODOLPHO NAZARETH ROSSETE DE SOUZA
Projeto e implementação de testes automatizados para aplicativos mobile: um estudo de caso no aplicativo institucional da Universidade Federal de Juiz de Fora	JOÃO PAULO DIAS
Modelos para Previsão Tributária Utilizando Redes Neurais LSTM	ARTHUR DE FREITAS DORNELAS
Onto4ALL: Editor gráfico de ontologias	LUCAS PIAZZI DE CASTRO
Abordagens para variações de Problema do Caixeiro Viajante Clusterizado	EDSON LOPES DA SILVA JUNIOR
TS-AutoML: Auto Machine Learning para Predição de Séries Temporais	VICTOR AQUILES SOARES DE BARROS ALENCAR
Modelo Matemático Acoplado da Resposta Imune para estudo de Desmielinização na Esclerose Múltipla	MATHEUS AVILA MOREIRA DE PAULA

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