02 - Mestrado - Ciência da Computação

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    Um framework para gestão ágil de desempenho de profissionais de tecnologia da informação
    (2024-02-28) Terra, Marcus Vinicius Alencar; Barros, Rodolfo Miranda de; Fialho, Francisco Antônio Pereira; Barros, Vanessa Tavares de Oliveira
    Com a constante evolução do setor de Tecnologia da Informação (TI) e o crescente reconhecimento da importância da agilidade nos processos organizacionais, surge a necessidade de desenvolver métodos eficazes para avaliar e melhorar o desempenho dos profissionais que atuam nesta área. Neste sentido, esta dissertação apresenta um framework destinado à otimização do desempenho dos profissionais no setor de TI, integrando princípios da gestão ágil com práticas de desenvolvimento humano e organizacional, visando promover uma cultura de melhoria contínua, auto-organização e responsabilidade compartilhada entre os membros da equipe. O trabalho baseia-se, portanto, na crescente demanda por ambientes de trabalho mais flexíveis, adaptativos e orientados para o crescimento pessoal, em consonância com as rápidas mudanças tecnológicas e de mercado. Assim, o framework propõe uma mudança paradigmática na gestão de desempenho, enfatizando a importância da adaptabilidade, do aprendizado contínuo e do desenvolvimento de competências. Ao invés de se concentrar exclusivamente em avaliações de desempenho periódicas e muitas vezes subjetivas, a solução incentiva uma abordagem mais holística e integrada, que reconhece a complexidade do trabalho em TI e a necessidade de um desenvolvimento pessoal e profissional constantes. Através da metodologia Design Science Research de pesquisa, envolvendo cenários simulados e análises qualitativas, o estudo demonstra como a implementação deste framework pode levar a melhorias significativas na satisfação dos colaboradores, na qualidade do trabalho produzido e na eficiência operacional. Além disso, a solução proposta fornece um modelo de capacidade e maturidade e um conjunto com diretrizes práticas para gestores de TI interessados em adotar abordagens mais humanizadas e eficazes para a gestão de desempenho, alinhando os objetivos organizacionais com o bem-estar e o desenvolvimento individual dos profissionais
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    Aplicação do algoritmo de clusterização de fluxos contínuos de dados denstream na detecção de ataques em internet das coisas
    (2024-01-25) Tazima, Gabriel Keith; Zarpelão, Bruno Bogaz; Barros, Rodolfo Miranda de; Carvalho, Luiz Fernando
    A Internet das Coisas (Internet of Things - IoT) pode ser definida como a convergência da Internet e objetos que podem se comunicar e interagir entre si. Para os próximos anos, aplicações de IoT devem se expandir e crescer exponencialmente. Diversas áreas como logística, indústria, saúde pública, automação residencial e monitoramento ambiental se beneficiarão deste novo paradigma. A IoT tem o potencial de prover facilidades e melhorias na vida cotidiana. Com a aproximação entre essas aplicações e os usuários finais, atividades que antes estavam imunes a ataques cibernéticos, podem estar ameaçadas por ações maliciosas. Dispositivos domésticos de IoT podem se tornar alvos de ataques e potencialmente ameaçar a segurança e a privacidade de indivíduos. Diferente de redes de Internet das Coisas industriais, por exemplo, em cenários residenciais, os dispositivos utilizados são mais heterogêneos e, normalmente, tem menor custo e capacidade computacional. Além disso, eles contam com aplicações que muitas vezes são descentralizadas e desenvolvidas de forma diferente pelos diversos fabricantes envolvidos. Uma das possibilidades de medidas de defesa é o provisionamento de um Sistema de Detecção de Intrusão (Intrusion Detection System - IDS), que seria capaz de detectar atividades maliciosas e gerar registros das mesmas. Há outros trabalhos que fazem detecção de ataques utilizando aprendizado de máquina, mas a maioria das soluções utiliza técnicas de aprendizado supervisionado por lotes e precisam de amostras normais e maliciosas para serem treinados, o que pode ser problemático em cenários de redes reais. A utilização de algoritmos de clusterização de fluxos de dados contínuos pode oferecer uma solução para os dois problemas mencionados. Esses algoritmos não exigem amostras de tráfego benigno e malicioso para serem treinados e também são capazes de aprender incrementalmente. Por outro lado, o grande desafio na utilização deles é compreender melhor o que devemos monitorar no comportamento dos clusters para identificar a ocorrência de ataques. Este trabalho analisou diferentes indicadores extraídos do comportamento dos clusters gerados pelo DenStream, um algoritmo de clusterização de fluxos contínuos de dados baseado em densidade, para compreender como eles podem contribuir na detecção da ocorrência de ataques no tráfego de rede. O conjunto de dados públicos utilizado neste trabalho conta com pacotes de tráfego normal e malicioso de diversos dispositivos com diferentes protocolos de rede. Os ataques contidos no conjunto de dados são: Port Scanning, Negação de serviço e man-in-the-middle. Os resultados dos experimentos mostraram que o monitoramento da distância máxima entre os centros dos clusters pode sinalizar a ocorrência de diferentes tipos de ataques
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    Inclusão do modelo MDA baseado em emoções no processo de avaliação de aprendizagem aplicado ao desenvolvimento de jogos educacionais: um estudo de caso de linguagens formais e autômatos
    (2023-08-31) Souza, Henrique Cristovão de; Felinto, Alan Salvany; Attrot, Wesley; Cirino, Marcelo Maia
    Jogos educacionais são ferramentas de ensino que proporcionam uma alternativa mais lúdica e interativa de transmitir um conteúdo pedagógico. As emoções possuem um papel único nas motivações e no incentivo ao aprendizado e, portanto, e importante levá-las em consideração durante o processo de desenvolvimento de jogos educacionais, a fim de promover experiências significativas que possam ter um impacto positivo no processo de aprendizagem do usuário. Sendo assim, e possível aliar o modelo de desenvolvimento de jogos MDA as emoções, buscando promover experiências significativas com jogos educacionais. Jogos educacionais possuem o objetivo de auxiliar o processo de aprendizagem de algum conteúdo pedagógico especifico e portanto, e recomendado que sejam realizadas avaliações de aprendizado ao longo do uso da ferramenta. Oliveira afirma que o processo de avaliação costuma ser negligenciado, ou realizado posteriormente ao contato do aluno com a ferramenta. Sendo assim, esse trabalho tem como objetivo realizar uma adaptação do modelo MDA aliado as emoções e aos processos de avaliação de aprendizagem, a fim de construir um guia de desenvolvimento de jogos educacionais que forneça experiências significativas, e seja capaz de avaliar aspectos pedagógicos, de forma qualitativa e quantitativa, durante a experiência do usuário com o jogo educacional. Para isso, foi realizado um estudo de caso na disciplina de Linguagens Formais e Autômatos, mais especificamente, Linguagens Regulares e Autômatos Finitos Determinísticos, visando incluir o modelo MDA, as emoções e os conceitos de avaliação de aprendizagem em um jogo educacional
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    Diretrizes para garantia de qualidade em portais da transparência
    (2024-02-28) Perez, Gabriel Vazarin; Barros, Vanessa Tavares de Oliveira; Fialho, Francisco Antônio Pereira; Barros, Rodolfo Miranda de
    A Transparência das ações tomadas na Administração Pública é um alicerce fundamental para o funcionamento de qualquer democracia hoje no mundo, garantindo o controle social por parte da população, os aproximando do Estado e fortalecendo sua cidadania. Algumas leis marcam a evolução do conceito de transparência pública no código de conduta brasileiro, evidenciando os Portais da Transparência, que são sítios digitais que possuem a finalidade de assegurar aos cidadãos a possibilidade de acessar informações relacionadas à gestão pública. Entretanto, diversos problemas são encontrados hoje nestes portais, dificultando que os cidadãos exerçam seu controle social. Problemas esses que vão desde a qualidade das informações publicadas até, principalmente, questões relativas à usabilidade, interatividade e acessibilidade. Sendo assim, este trabalho definirá diretrizes de usabilidade que busquem garantir a qualidade em Portais da Transparência. Para isso, realizou-se a pesquisa bibliográfica acerca das legislações, qualidade dos portais e conceitos fundamentais à Experiência do Usuário, preparando e aplicando, em seguida, questionários com profissionais de TI ligados a área pública, assim como, com os cidadãos compreendendo percepções dos cidadãos frente aos Portais da Transparência existentes, assim como, seus gostos e preferências no que diz respeito à interfaces web, compreendendo as maiores dores e expectativas das pessoas com o Portal da Transparência. Constataram-se três eixos para a aplicação das diretrizes, que vão desde a qualidade das informações oferecidas até o desenvolvimento de componentes de design que promovam eficiência de uso e melhorem a navegação. Após a definição das diretrizes, elas foram aplicadas e validadas em protótipos navegáveis por meio de testes de usabilidade, mensurando a efetividade das diretrizes propostas. As melhorias alcançadas com as diretrizes resultarão em Portais da Transparência mais fáceis de usar e mais intuitivos para os cidadãos realizarem o controle social e exercerem sua cidadania.
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    Modelo de aprendizado de máquina para avaliação automática do desenvolvimento motor grosso
    (2023-09-29) Pilati Filho, Edson Luiz; Brancher, Jacques Duílio; Menolli, André Luís Andrade; Spinosa, Rodrigo Martins de Oliveira
    As habilidades motoras grossas são atividades que envolvem os grandes músculos do corpo humano, como sentar, agachar, andar e correr. O Test of Gross Motor Development ou TGMD, é um teste muito utilizado por pesquisadores, pediatras, Ąsioterapeutas e edu cadores de diversos países para avaliar estas habilidades em crianças na faixa etária de 3 até 11 anos. Uma parte importante do teste é que o movimento executado pelas crianças precisa ser gravado e avaliado por dois ou mais proĄssionais. O processo de avaliação é trabalhoso e leva tempo, sendo sua automatização um dos principais pontos a serem desen volvidos. Nos últimos anos, têm sido propostos métodos para automatizar a avaliação dos movimentos de acordo com os critérios do TGMD. A hipótese investigada neste trabalho é a de que é possível induzir um modelo de aprendizado de máquina capaz de identiĄcar se o movimento da criança está correto. A proposta é avaliar automaticamente o primeiro critério da habilidade de salto do TGMD-3. Foi utilizada uma rede neural convolucional, PoseNet, para extrair o esqueleto das crianças, então foram modeladas características que representam o primeiro critério da habilidade de salto. K-nearest neighbors, Random Fo rest e One-class SVM foram testados para determinar sua acurácia na classiĄcação do movimento, usando um dataset de 350 imagens de crianças brasileiras, entre 3 e 11 anos, realizando o movimento preparatório para o salto. Os resultados experimentais mostram uma acurácia média de 84% para o K-nearest neighbors, 84% de acurácia média para o Random Forest e 77% de acurácia média para o One-class SVM.
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    Processamento da língua portuguesa na detecção de toxicidade na rede social twitter
    (2023-03-27) Mioni, José Luiz Villela Marcondes; Barbosa, Cinthyan Renata Sachs Camerlengo de; Felinto, Alan Salvany; Lima, Wagner Ferreira
    O crescimento de conteúdo ofensivo, comportamento tóxico e assédio de indivíduos em ambientes de internet aumentou significativamente à medida que a sociedade se torna cada vez mais digital. Diante desses eventos, diversas comunidades da web como redes sociais, portais e jogos online buscam dar suporte tecnológico na filtragem de conteúdo, proteção individual e verificação de dados. Apesar desses esforços, casos de depressão, ansiedade, outros traumas psicológicos e suicídio ainda são relatados em várias plataformas. Este trabalho descreve uma ferramenta de Processamento da Língua Portuguesa que sinalizará possível cyberbullying e discurso de ódio na rede social twitter por meio de categorização, classificação e concorrência para alcançar um índice binário de toxicidade pragmaticamente, assim como sua análise sobre um corpus alvo compilado a partir de conteúdo em redes sociais. Por meio da análise, um índice de 7,3% de toxicidade foi encontrado no corpus, reforçando a necessidade de atenção ao assunto, assim como expansões das ferramentas e pesquisas futuras na área.
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    MDD4CPD : software development framework for cyber-physical devices
    (2023-04-12) Goncalves, Rafael Figueira; Menolli, André Luís Andrade; Bonifácio, Adilson Luiz; Oliveira Junior, Edson Alves de; Barros, Rodolfo Miranda de
    A Internet das Coisas oferece diversas possibilidades para soluções inovadoras usando dispositivos conectados. No entanto, a adoção dessa tecnologia também apresenta no vos desaĄos, especialmente para desenvolvedores com conhecimento limitado em domínio especíĄco para a Internet das Coisas, que podem ter diĄculdade em criar soluções eĄ cazes, deixando o software vulnerável a problemas como manutenção e segurança. Para contornar esses desaĄos, esta dissertação propõe um framework de desenvolvimento de software baseado em metodologia orientada a modelos (MDD) para apoiar a criação de novas soluções para a Internet das Coisas. As principais características do framework in cluem um meta-modelo baseado em hardware, uma etapa uniĄcada de modelagem, bem como um processo de geração de código instantâneo e completo. O framework proposto é concretizado por meio de uma ferramenta Low-Code que modela visualmente dispositivos ciberfísicos e gera código. O framework foi validado por meio de comparação por métricas de software, dentro do escopo limitado foi capaz de gerar código Arduino, com alta quali dade de software, e sem perda de desempenho. A validação externa foi aplicada por meio de um Modelo de Aceitação de Tecnologia, o que considerou a ferramenta fácil de usar e útil. A ferramenta de código aberto está disponível em https://github.com/rzfzr/mdd4.
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    Automatic grading of portuguese short answers using a machine learning approach
    (2019-03-29) Galhardi, Lucas Busatta; Brancher, Jacques Duílio; Ayrosa, Pedro Paulo da Silva; Leal, Gislaine Camila Lapasini; Souza, Rodrigo Clemente Thom de
    Avaliações são rotineiramente utilizadas em contextos de aprendizado a fim de estimar o conhecimento retido pelos estudantes. Apesar de sua importância, professores geralmente consideram a tarefa de avaliar respostas discursivas como muito trabalhosa. As condições de trabalho do professor e a sua própria subjetividade podem influenciar nas suas avaliações, pois humanos estão sujeitos ao cansaço, à outras influências e a nota de um aluno pode depender até mesmo da ordem de correção. Esses problemas se apresentam de forma ainda mais intensa em ferramentas como Ambientes Virtuais de Aprendizagem e Cursos Onlines Abertos e Massivos, que recentemente aumentaram sua popularidade e são usados por muito mais estudantes de uma vez que salas de aula físicas. Visando auxiliar nesses problemas, essa dissertação explora a área de pesquisa da avaliação automática de respostas discursivas usando uma abordagem de aprendizado de máquina, com três principais objetivos: (1) realizar uma revisão sistemática da literatura sobre o assunto a fim de se obter uma visão geral do estado da arte e de suas principais técnicas; (2) coletar dados reais de exercícios discursivos escritos na Língua Portuguesa por estudantes; e (3) implementar, avaliar e comparar diferentes abordagens para o sistema de avaliação automática das respostas. Para o primeiro objetivo, 44 artigos foram sistematicamente revisados, analisando vários de seus aspectos, desde os dados utilizados até a avaliação do modelo. Para o segundo, foram coletadas 7473 respostas de 659 estudantes, além de 9558 avaliações feitas por 14 avaliadores humanos (algumas respostas receberam mais de uma avaliação). Para o último objetivo, seis abordagens diferentes foram experimentadas e um modelo final foi criado com a combinação das abordagens. A efetividade mostrada pelo modelo foi satisfatória, com os valores de kappa indicando uma concordância de moderada a substancial entre o modelo e a avaliação humana. Os resultados mostraram que uma abordagem de aprendizado de máquina pode ser eficientemente utilizada na avaliação automática de respostas curtas, incluindo respostas na Língua Portuguesa.
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    Gaia venalium : modelo de maturidade e capacidade para aquisição de produtos e serviços de TI
    Silva, Matheus Santana da; Barros, Rodolfo Miranda de [Orientador]; Góis, Lourival Aparecido de; Brancher, Jacques Duílio; Barros, Vanessa Tavares de Oliveira; Attrot, Wesley
    Resumo: Dentro de qualquer organização, o processo de aquisição de um produto ou serviço é um processo crítico e que merece atenção, pois se for feito de maneira inadequada, pode causar inúmeros malefícios Neste sentido, o processo de aquisição de produtos e serviços de TI não é diferente, pois uma aquisição mal feita pode causar desde atrasos em contratos vigentes, o que acarretaria em responder as sanções previstas nestes contratos, ou até mesmo a dependência da empresa contratada para fornecer o produto ou serviço Assim sendo, o objetivo deste trabalho é desenvolver um modelo de maturidade e capacidade para aquisição de produtos e/ou serviços de TI, que possa ajudar a organização a realizar uma aquisição de qualidade, focando sempre no "como fazer" e não no "que fazer", e que seja implementado de forma progressiva, possibilitando um maior controle e domínio da organização em relação ao uso e implementação do modelo, uma vez que a organização tem o poder de decidir quais serviços deseja implantar, como deseja implantar e até onde deseja implantar estes serviços Para tanto, o presente trabalho compreende 5 níveis de maturidade, dispostos em 7 eixos de conhecimento distintos, 12 serviços, um questionário para a avaliação diagnóstica e um processo de implantação De forma a validar o modelo, o mesmo foi avaliado por especialistas, por meio de um questionário avaliativo, recebendo avaliação bastante positiva em relação aos seus processos, templates e documentação Ainda de forma a contribuir para a validação do modelo, realizou-se um estudo de caso em uma empresa de TI, afim de entender a realidade do processo de aquisição de uma organização real, validar o modelo e melhorá-lo como um todo(processos, documentação e templates), constatando uma melhora significativa no processo de aquisição da organização alvo após a implantação de alguns serviços do modelo proposto
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    Utilização de classificadores supervisionados para detecção de intrusões em redes industriais
    Altamirano, Gabriel Jesus Vasquez; Zarpelão, Bruno Bogaz [Orientador]; Proença Junior, Mario Lemes; Amaral, Alexandre de Aguiar
    Resumo: Ataques recentes a redes industriais têm trazido à tona questões sobre como protegê-las Essas redes são essenciais para o controle de muitos aspectos de nossa vida cotidiana, como o abastecimento de água, o fornecimento de energia elétrica e gás, etc Neste trabalho, realizamos um estudo sobre a utilização de algoritmos de classificação supervisionada na detecção de intrusões em redes industriais Para tanto, foi proposto um modelo de detecção de intrusões que prevê a utilização de fluxos IP gerados a partir de pacotes coletados de uma rede industrial Estudamos o desempenho de nove algoritmos de classificação supervisionada, pertencentes às famílias dos classificadores de árvore de decisão, dos classificadores discriminativos e dos classificadores estatísticos Considerando que no tráfego de redes haverá uma quantidade significativamente menor de tráfego malicioso em comparação com tráfego legítimo, teremos o desbalanceamento entre essas duas classes como uma das características chave deste tráfego A avaliação dos classificadores se deu utilizando métricas apropriadas para lidar com esse desbalanceamento como o f1 score, acurácia média, curva ROC (Receiver Operating Characteristic), curva PR (Precision- Recall) e áreas sob as curvas ROC e PR Os resultados apontaram que os algoritmos pertencentes à família das árvores de decisão apresentaram um desempenho superior aos demais, sendo o melhor resultado obtido pelo algoritmo Boosted Decision Tree
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    Framework para análise do desempenho dos docentes de pós-graduação
    Simões, Felipe Oliveira; Brancher, Jacques Duílio [Orientador]; Barros, Rodolfo Miranda de; Coelho Neto, João; Campos, Vítor Valério de Souza [Coorientador]
    Resumo: O crescente aumento da pós-graduação no Brasil, fez com que a CAPES cada vez mais se preocupasse com a qualidade dos programas de pós-graduação brasileiros De forma que ela passou a avaliar estes programas continuamente, visando garantir a qualidade dos mesmos Com isso, as Instituições de Ensino Superior (IES) também passaram a ser preocupar mais com a qualidade de seus programas de pós-graduação, dessa maneira gerando uma demanda por ferramentas, modelos e frameworks que pudessem auxiliá-las em seus processos, a fim de garantir a qualidade de seus programas Tendo em vista a necessidade das IES em melhorem ou manterem a qualidade de seus programas, foi proposto o Framework de Análise do Desempenho dos Docentes de Pós-Graduação, que tem por objetivo fornecer aos programas, processos que visam melhorar o desempenho do corpo docente durante as avaliações realizadas pela CAPES Para este fim, ele fornece processos que podem ser aplicados aos programas de pós-graduação, um ciclo de vida na qual novos processos podem ser criados com base nele, e uma arquitetura que visa permitir a criação de sistemas que possuam o mesmo propósito O trabalho utilizou como base para a criação do framework o conceito de Gerenciamento de Processos de Negócio (BPM), visando oferecer uma estrutura que pudesse ser aplicado em qualquer IES, de forma a auxiliá-las a otimizar seus processos de trabalho
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    Detector de reflexos luminosos com Limiar Global e aumento de contraste de luminância em imagens
    Silva, Ricardo Petri; Felinto, Alan Salvany [Orientador]; França, José Alexandre de; Barbon Junior, Sylvio
    Resumo: A presença de reflexos luminosos (RL) em imagens digitais podem interferir na coloração dos pixels das regiões afetadas Estes pixels tendem a ter seu canal de cor saturado e, dessa forma, apresentam aparência esbranquiçada e consequentemente, perda de sua coloração Processos de decisões que utilizam imagens digitais podem ser prejudicados pela incidência de RL Alguns exemplos de problemas causados pela presença de RL são cirurgias assistidas por câmeras em tempo real, reconhecimento facial e ocular Este trabalho propõe um algoritmo chamado Aumento de Contraste de Potenciais Regiões de Reflexos Luminosos, que consiste em um pré-processamento para aumentar o contraste de potenciais regiões que possuem RL com o objetivo de melhorar o desempenho de detectores automáticos de RL Além disso, quatro detectores automáticos de RL foram comparados com e sem a utilização do algoritmo de pré-processamento O primeiro é uma técnica já consolidada na literatura chamada de Limiar Chang-Tseng (CT) Três novos detectores automáticos de RL são propostos O Limiar Chang-Tseng adaptado, Pico de Histograma Adaptado e Limiar Global Foram empregados quatro métricas de performance para avaliar estes detectores, nomeados como, Acurácia, Precisão, Exatidão e Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE em Inglês) A métrica de Exatidão é uma novidade proposta por este trabalho Para um parâmetro de avaliação destas métricas, um modelo de referência definido manualmente foi criado O detector Limiar Global combinado com o algoritmo de pré-processamento apresentou os melhores resultados comparado aos demais detectores avaliados, com uma taxa média de Exatidão de 8247%
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    GAIA-SANM : framework para gerenciamento de projetos de processos de software
    Hypólito, João Maurício; Barros, Rodolfo Miranda de [Orientador]; Brancher, Jacques Duílio; Modesto, Lisandro Rogério; Campos, Vítor Valério de Souza [Coorientador]
    Resumo: Ter maturidade em projeto de software é apresentar o domínio sobre o desenvolvimento de artefatos e execução de processos que otimizar o gerenciamento de projeto de software Maturidade em gerenciamento de projetos de software implica em obter um produto de melhor qualidade Este trabalho tem como objetivo geral apresentar um ambiente onde seja possível avaliar o Nível de Maturidade de empresas desenvolvedoras de software Nesse ambiente a software house se submete a uma avaliação e obtém como resposta um conjunto de sugestões de boas práticas em projetos Essas melhorias permitem que seus processos de desenvolvimento de software evoluam, aumentando seu Nível de Maturidade Para determinar o Nível de Maturidade se propõe uma escala de pontuação e um conjunto de pontos de referência para se estabelecer a estimativa A escala de nível de maturidade é dividida em cinco patamares que devem ser alcançados pelos desenvolvedores de software através do desempenho de seus gerentes para as avaliações estruturadas Este ambiente será estruturado em camadas segundo o padrão MVC e a aplicação final se apresenta em plataforma WEB Justificando a eficácia do ambiente desenvolve-se uma simulação de avaliação de uma software house Nessa simulação é apresentada a escala de pontuação, os pontos referenciais e as regras de determinação do Nível de maturidade
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    Visual Tahs : ferramenta para analisar a eficácia de buscas das funções hash em um léxico para língua natural
    Moreno, Fábio Carlos; Barbosa, Cinthyan Renata Sachs Camerlengo de [Orientador]; Coelho Neto, João; Campos, Vitor Valério de Souza
    Resumo: O desenvolvimento de dicionários eletrônicos para qualquer segmento requer um trabalho em conjunto das áreas de Linguística e de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e a implementação desses tipos de sistemas depende, em primeira mão, de uma linguagem de programação e um eficiente banco de dados, sem os quais não é possível estabelecer um canal de ligação entre usuário e a base de dados para busca do léxico No âmbito do desenvolvimento destas ferramentas, estruturas de dados chamadas tabelas hash têm demonstrado bons resultados e tem como características a dispersão dos dados, rapidez nas respostas e simplicidade de programação O armazenamento das informações desejadas é feito associando uma chave através das funções hashing que é responsável por distribuir as informações por esta tabela Com base nessas contextualizações, o objetivo deste trabalho é desenvolver uma ferramenta que empregue tabela esparsa a um léxico, gerando resultados de desempenho das funções hash implementadas Para que o objetivo geral seja alcançado foram almejados alguns objetivos específicos: desenvolver um aporte teórico sobre as funções hash e léxicos, a fim de compreender melhor os algoritmos a serem implementados; desenvolver a ferramenta “Visual Tahs” que contém 14 funções hash encontradas em algumas literaturas da área para ser possível realizar o experimento de desempenho de buscas em um léxico; catalogar na ferramenta as propriedades de um léxico real da temática que servirão como base para os experimentos; analisar as funções de dispersão pelos relatórios emitidos pela própria ferramenta traçando padrões e definindo as melhores funções Desse modo, após a aplicação dos experimentos, verificou-se que a utilização da ferramenta desenvolvida é mais rápida, no que diz respeito ao acesso das informações, viabilizando assim a eficácia do software desenvolvido utilizando as funções hash, além de que, os resultados demostrados também servirão para encorajar a construção de léxicos digitais com tabelas hash, já que experiências mostraram que as buscas nessa estrutura de dados são mais rápidas em relação aos bancos de dados e que pode funcionar em vários meios, como desktop, Web e mobile
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    Uma instância de uma arquitetura orientada a modelo e suas implicçaões na implantação dos procesos do MPS.BR
    Leite, Vanessa Matias; Palma, Jandira Guenka [Orientador]; Watanabe, Willian Massami; Bonifácio, Adilson; Brancher, Jacques Duílio
    Resumo: O desenvolvimento de software ainda apresenta diversos desafios São diversas etapas desde o levantamento de requisitos até a codificação Para melhorar o desenvolvimento de software, as organizações buscam implementar um modelo de referência de qualidade, que tem por objetivo fornecer diretrizes e práticas para a melhoria do processo de software, implicando assim na qualidade do produto O MPSBR (Melhoria do Processo de Software Brasileiro) é o modelo de qualidade nacional, voltado para pequenas e médias empresas Apesar de instruir boas práticas de qualidade, os modelos de referência não possuem a finalidade de definir a realização das diversas etapas de desenvolvimento Assim, para produzir os resultados esperados dos modelos de qualidade, ainda precede-se de um método de desenvolvimento Assim sendo, foi proposto o emprego do Model Driven Architecture-MDANestetrabalhobuscou-seanalisaroquãoumainstânciaeosconceitos do MDA podem ter efeitos sobre os processos do MPSBR Para isso, primeiramente foi elaborada uma instância de MDA, para depois a realização das duas análises A primeira análise é referente aos artefatos da instância e os conceitos do MDA sobre os processos do MPSBR nível G A segunda análise é sobre quais artefatos da instância de MDA podem ser utilizados como evidências de certos resultados esperados dos processos do MPSBR Para averiguar essas análises foi realizada uma aplicação de questionário com especialista que avaliaram o que foi proposto Como resultado destas avaliações constatou-se que a instância criada e os conceitos do MDA auxiliam na implementação do MPSBR
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    Sistema de detecção de anomalias utilizando metaheurística firefly
    Salmen, Fadir; Proença Junior, Mário Lemes [Orientador]; Sampaio, Lucas Dias Hiera; Zarpelão, Bruno Bogaz; Attrot, Wesley
    Resumo: O monitoramento do tráfego de redes de computadores é uma tarefa desafiadora Diversas técnicas são utilizadas para garantir o funcionamento adequado dessas redes Dentre elas, podemos destacar as responsáveis por identificar os comportamentos anômalos no tráfego Essas anomalias, que podem ser caracterizadas por ataques, invasões ou falhas, acarretam prejuízos significativos no funcionamento correto das redes, bem como afetam a disponibilidade e confiabilidade de serviços prestados Neste trabalho, apresentamos o modelo Firefly Algorithm for Digital Signature (FADS) Esse modelo, utilizando a análise de fluxos IP, caracteriza o tráfego aplicando o algoritmo meta-heurístico Firefly e identifica os comportamentos anômalos da rede baseado no conceito de redes neurais artificiais Para avaliar o modelo proposto foram coletados fluxos IP da Universidade Estatual de Londrina e da Universidade Tecnológica Federal do Paraná, campus Toledo Desses fluxos, foram utilizados seis atributos, bits/s, pacotes/s, endereço IP de Origem, endereço IP de destino, porta de origem e porta de destino, com o objetivo de detectar as anomalias no tráfego de rede Essas universidades proporcionaram testar o FADS em dois ambientes com características distintas Os resultados alcançados evidenciam a eficiência do FADS na caracterização do tráfego e detecção de anomalias em um segmento de rede, auxiliando os administradores nas tarefas rotineiras de monitoramento e controle
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    Estudo da modelagem do desempenho discente baseado na avaliação curricular
    Lopes, Ronan Anacleto; Brancher, Jacques Duílio [Orientador]; Barros, Rodolfo Miranda de; Ayrosa, Pedro Paulo da Silva
    Resumo: Em uma sociedade cada vez mais tecnológica, o papel dos pesquisadores tem ganho destaque Da mesma forma, os cursos de Mestrado, responsáveis pela formação destes pesquisadores, almejam a melhoria e qualidade deste ensino A Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior realiza avaliações periódicas dos programas de pós-graduação, visando mensurar a qualidade desses cursos Nesta avaliação, um dos elementos que se leva em conta é a produção científica dos discentes e docentes, portanto a produtibilidade destes reflete na nota atribuída ao curso Nesta situação, as Universidades tendem a buscar discentes com alta produtibilidade científica, almejando melhores notas na avaliação As instituições realizam processos de seleção almejando identificar discentes com o perfil, considerado pela instituição, de bom desempenho Um dos meios avaliativos aplicados aos candidatos é a análise curricular, porém esta avaliação é realizada com base em pressupostos e experiências passadas dos avaliadores, o que pode tornar o processo tendencioso Para solucionar esta problemática, é proposto neste trabalho um estudo das características curriculares e sua relação com a produtibilidade dos candidatos Este estudo utilizou técnicas KDD para desenvolver um modelo classificatório capaz de predizer a produtibilidade dos candidatos O desenvolvimento do KDD utilizou-se das técnicas de seleção de atributos Qui-quadrado e Coeficiente de Gini e, para a elaboração do modelo de regras, utilizou-se o algoritmo Random Forest Este modelo e os processo que levaram a sua construção forneceram informações úteis ao processo de avaliação curricular Por meio deste estudo, concluiu-se que é possível aplicar um modelo classificador da produtibilidade, todavia os dados utilizados não foram suficientes para gerar um modelo estatisticamente relevante, uma vez que o problema apresentou-se de alta complexidade, sendo necessário novos estudos
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    Sentic Levels como descritores na classificação multi-classes em análise de sentimentos
    Almeida, Alex Marino Gonçalves de; Barbon Junior, Sylvio [Orientador]; Zarpelão, Bruno Bogaz; Felinto, Alan Salvany; Manhas Junior, Elieser Botelho
    Resumo: A Análise de Sentimentos (AS) como um problema de classi?cação em mídias textuais eletrônicas é uma tarefa cada vez mais presente no cotidiano das pessoas bem como a relevância destes temas no ambiente acadêmico Para auxiliar a classi?cação de emoções em conteúdo textuais, usou-se neste trabalho uma base de dados obtida de um site brasileiro de notícias escritas em língua portuguesa Para extração de características textuais fez-se uso de recursos do Hourglass of Emotions capazes de aferir as dimensões e intensidades afetivas presentes no texto e compor características baseadas nos dois níveis de sentimento (Sentic Level) extraídas em função do TF-IDF, Strength e na quantidades de palavras com peso afetivo O principal objetivo da classi?cação é distinguir as emoções presentes no conteúdo textual onde este trabalho propõe um modelo de classi?cação multi-classes apoiado em técnicas de decomposição (Um contra Todos e Um contra Um) de problemas multi-classes em problemas binários e subsequentes métodos de agregação A etapa de classi?cação ocorre após a preparação do dataset em função dos métodos Um contra Um e Um contra Todos, possibilitando assim submete-los aos algoritmos binários (Support Vector Machine, Árvode de Decisão, Naïve Bayes, Random Forest) As emoções resultaram da saída dos classi?cadores modelados encaminhadas para os métodos de agregação predizendo assim a emoção ?nal do documento Para avaliação dos resultados utilizou-se como métrica, adequada para este tipo de experimento, a Acurácia Os resultados obtidos dos experimentos mostram que o modelo proposto produziu uma acurácia compatível com trabalhos no Estado da Arte
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    Desenvolvimento de ambientes virtuais orientado por modelos
    Moreira, Márcio de Abreu; Palma, Jandira Guenka [Orientador]; Porto, Arthur Jose Vieira; Oliveira, Claiton de; Baccarin, Evandro
    Resumo: O desenvolvimento de Ambiente Virtual não é uma tarefa trivial, pois tais sistemas são complexos e gerados dentro de um processo clássico de desenvolvimento de software, composto pelas fases de análise, planejamento, codificação, implantação, teste e manutenção As fases bem definidas estão presentes em empresas que adotam critérios de qualidade e/ou tenha processos de desenvolvimento definido No entanto, muitas empresas não possuem processo de desenvolvimento definido, e as que têm normalmente encontram dificuldades em produzir documentos com alto valor agregado para a manutenção, atualização e reutilização, em razão de uma comunicação restrita por falta de conhecimento, de maturidade e principalmente de rastreabilidade desde o requisito ao código e vice versa, assim geram uma coleção de documentos que não correspondem de forma fidedigna ao código implementado e nem são atualizados regularmente Estes problemas podem ser minimizados com uma abordagem do paradigma de MDD (Model-Driven Development), este paradigma tem o desenvolvimento dirigido por modelos, ou seja, o objetivo principal não é desenvolvimento orientado para geração de código fonte para a criação do produto software, mas para o desenvolvimento dos modelos que o representam Portanto, o paradigma requer a criação de modelos completos e consistentes, pois estes modelos são os principais artefatos do desenvolvimento, transformados automaticamente (ou semiautomático) em código por meio de ferramentas de modelagem e transformação de modelos Neste trabalho é abordado o desenvolvimento de Ambientes Virtuais orientado por modelo Para isto é proposto um metamodelo que utiliza a abordagem Model-Driven Architecture-MDA com seus diferentes níveis de abstração para gerar os ambientes e seus elementos por meio dos modelos construídos com a Linguagem de Modelagem UML, (Unified Modeling Language-UML) e Redes de Petri Para validar o metamodelo a proposta é aplicada no desenvolvimento de um ambiente virtual, especificamente um ambiente de Realidade Aumenta
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    Uma abordagem baseada em meta-aprendizado para recomendar algoritmos de segmentação de imagens
    Campos, Gabriel Fillipe Centini; Barbon Junior, Sylvio [Orientador]; Felinto, Alan Salvany; França, José Alexandre de; Melo, Leonimer Flávio de
    Resumo: Existem vários algoritmos de segmentação de imagens, porém, não existe um algoritmo que seja adequado para todos os tipos de aplicações envolvendo imagens Recomendar um algoritmo de segmentação ideal é uma tarefa desafiadora que requer conhecimento sobre o problema e sobre os algoritmos Nos últimos anos, o Meta-Aprendizado, oriundo do Aprendizado de Máquina, emergiu para contribuir na solução do problema de seleção de algoritmos Neste trabalho, Meta-Aprendizado foi utilizado para recomendar algoritmos de segmentação de imagens, baseando-se em meta-conhecimento Experimentos foram realizados em quatro meta-bases (bases de dados de Meta-Aprendizado) diferentes que representam problemas reais, recomendando se três diferentes segmentadores (Otsu, K-means e SVM) são adequados ou não adequados para uma dada imagem Um conjunto de 44 características baseadas em cor, domínio da frequência, histograma, textura, contraste e qualidade de imagem foi extraído das amostras, para realizar a tarefa de recomendação em diferentes cenários de segmentação Os resultados mostraram que, em geral, os meta-modelos construídos com o algoritmo Random Forest obtiveram alta performance em recomendar o algoritmo de segmentação,se comparados com os meta-modelos construídos por outros oito algoritmos