Dissertações/Teses

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2020
Dissertações
1
  • WICTOR SOUZA MARTINS
  • Modelo de Otimização para Arquiteturas de aplicações de Big Data

  • Orientador : BRUNO TARDIOLE KUEHNE
  • MEMBROS DA BANCA :
  • BRUNO TARDIOLE KUEHNE
  • EDMILSON MARMO MOREIRA
  • LOURENCO ALVES PEREIRA JUNIOR
  • Data: 14/02/2020

  • Mostrar Resumo
  • A tecnologia de Big Data está cada vez mais presente na indústria e em pesquisas acadêmicas por proporcionar valor à análise massiva de dados. O aprimoramento desta tecnologia faz-se necessário devido ao crescimento expressivo de informação provida por diversas fontes presentes no nosso dia a dia, tais como sensores de ambientes, câmeras, smartphones e redes sociais. Um grande desafio para aplicações Big Data é equilibrar seus desempenhos em relação a seus custos de operação. Dessa forma, o provedor da aplicação Big Data necessita monitorar continuamente seu sistema para identificar pontos de melhoria dentro de sua arquitetura. Nesse contexto, este trabalho desenvolve um método de referência para avaliação de desempenho para arquiteturas de Big Data, intitulado de (Optimization Model for Big Data Architectures - OMBDA) visando melhorar o desempenho da arquitetura elevando a qualidade do serviço prestado. Sua principal contribuição está direcionada às pequenas empresas e startups que possuem recursos financeiros limitados, portanto investir em soluções prontas existentes no mercado é inviável. O método proposto considera a relação de processos dentro de um fluxo de tratamento de dados para encontrar possíveis gargalos e pontos de otimização. Para tanto, o OMBDA coleta logs do sistema para compor métricas funcionais (por exemplo, tempo de processamento) e métricas não-funcionais (por exemplo, utilização de CPU e memória, e outros recursos de infraestrutura de computação em nuvem). Essas métricas são armazenadas em uma ferramenta externa de análise de dados que investiga a correlação de desempenho entre os processos. Neste trabalho, o modelo é aplicado na arquitetura de uma aplicação Big Data, que provê soluções em logística de frotas. Por meio da aplicação do OMBDA foi possível identificar gargalos de desempenho, possibilitando a reconfiguração da arquitetura para aumentar a qualidade de serviço com o menor custo possível.


  • Mostrar Abstract
  • Big data technology is increasingly present in industry and academic research by providing value to massive data analysis. Improvement of this technology is necessary due to the exponential growth of information provided by various sources present in our daily lives, such as environment sensors, cameras, smartphones and social networks. A big challenge for big data applications is balancing their performance against their operating costs. Thus, the Big Data application provider needs to continuously monitor their system to identify improvement points within their architecture. In this context, this work develops a refernce method for performance evaluation for Big Data architectures, called by Optimization Model for Big Data Architectures (OMBDA) aimming to improve the performance and consequently raising quality of service provided. Its main contribution is directed to small companies and startups that have limited financial resources, so investing in ready-made solutions in the market is impossible. The proposed model considers the relationship of processes within a data processing flow to find possible bottlenecks and optimization points. To this end, OMBDA collects system logs to compose functional metrics (e.g., processing time) and non-functional metrics (e.g., CPU and memory utilization, and other cloud computing infrastructure resources). These metrics are stored in an external data analysis tool that investigates the correlation of performance between processes. In this work, the model is applied to the architecture of a Big Data application, which provides solutions in fleet logistics. Through the application of OMBDA it was possible to identify performance bottlenecks, enabling the architecture reconfiguration to increase the quality of service at the lowest possible cost.

2
  • LUIZ GUSTAVO MIRANDA PINTO
  • Análise e Desenvolvimento de uma Técnica de Aprendizado Profundo com OCR - SSD para Rastreamento Ativo de Carros e Posicionamento em Tempo Real em um Quadricóptero

  • Orientador : ALEXANDRE CARLOS BRANDAO RAMOS
  • MEMBROS DA BANCA :
  • ALEXANDRE CARLOS BRANDAO RAMOS
  • ELCIO HIDEITI SHIGUEMORI
  • ROBERTO AFFONSO DA COSTA JUNIOR
  • Data: 17/02/2020

  • Mostrar Resumo
  • Este trabalho tem o objetivo de apresentar uma t´ecnica constru´ıda `a partir de modelo de aprendizado profundo para rastreamento de objetos em tempo real denominada SingleShot MultiBox Detector - SSD, usada como meio de detec¸ca˜o para os objetos em imagens, em conjunto com uma biblioteca gratuita de Reconhecimento ´Otico de Caracteres (OCR), usada para Reconhecimento Autom´atico de Placas de Ve´ıculos (ALPR), chamada OpenALPR, sendo usada para o reconhecimento das placas dos ve´ıculos em tempo real, e o MAVSDK, um kit de desenvolvimento de software do protocolo MAVLink, servindo de assistˆencia para determinar o posicionamento e rastreamento em tempo real para quadrico´ptero durante voˆos autonomos guiados por software. O algoritmo foi todo implementado na linguagem de programa¸c˜ao Python em conjunto com a biblioteca OpenCV para processamento de v´ıdeo e imagem, o MAVSDK para controle remoto do PX4, o software de controle de voˆo do drone, o OpenALPR para o reconhecimento das placas e um modelo de aprendizado profundo SSD treinado usando os frameworks Caffe e TensorFlow. Uma mini-cˆamera FPV foi usada como dispositivo para a captura das imagens em tempo real para a rede SSD e o OpenALPR, sendo processadas pela biblioteca OpenCV e coordenadas pelo MAVSDK, tornando possivel o controle de rastreamento e posicionamento. Ambos experimentos simulados e em ambiente aberto foram conduzidos para coletar resultados sobre o rastreamento e posicionamento a fim de serem utilizados para futuras an´alises e refinamento.


  • Mostrar Abstract
  • This work has the goal of presenting a technique build with a deep learning algorithm for real-time object tracking called Single-Shot MultiBox Detector – SSD as a source for object detection in images, in combination with a Optical Character Recognition OCR open library for Automatic License Plate Recognition - ALPR, called OpenALPR, for a vehicle real-time license plate recognition, and MAVSDK, a MAVLink protocol SDK, serving as assistance for determining the real-time positioning and tracking for a F450 quadrotor during software assisted autonomous flight. The whole algorithm was implemented in Python programming language as a combination of OpenCV library for video and image processing, remote PX4 control with MAVSDK, which is the drone flight stack, OpenALPR for plate recognition and a custom SSD deep learning model trained using Caffe and TensorFlow frameworks. A mini FPV camera was used as a real-time streaming source for the SSD and OpenALPR, being processed by OpenCV and coordinated by MAVSDK, which made it possible to achieve both position and track control. Both simulated and outdoor experiments were conducted to collect results from both positioning and tracking for further analysis and refinement.

3
  • PEDRO LUCAS DE BRITO

  • Uma Análise do Uso de Processamento de Imagem e Redes Neurais para Travessia de Janelas em um Drone Autônomo

  • Orientador : ALEXANDRE CARLOS BRANDAO RAMOS
  • MEMBROS DA BANCA :
  • ALEXANDRE CARLOS BRANDAO RAMOS
  • ROBERTO CLAUDINO DA SILVA
  • ELCIO HIDEITI SHIGUEMORI
  • Data: 17/02/2020

  • Mostrar Resumo
  • Este trabalho investiga a implementa ̧c ̃ao de um sistema de controle autˆonomo para
    drones, esse sistema ́e capaz de realizar o travessia de janelas em vˆoos por locais fechados,
    atrav ́es do processamento de imagens e uso de redes neurais convolucionais. A estrat ́egia
    utilizada ́e a detec ̧c ̃ao de objetos, por meio de sua localiza ̧c ̃ao na imagem capturada ́e
    poss ́ıvel realizar um percurso program ́avel para o drone. Neste estudo, essa localiza ̧c ̃ao
    do objeto foi estabelecida por caixas delimitadoras, que definem o quadril ́atero em torno
    do objeto encontrado. O sistema foi baseado no uso de um piloto autom ́atico de c ́odigo
    aberto, a Pixhawk, que possui um ambiente de controle e simula ̧c ̃ao capaz de realizar
    o trabalho. Duas t ́ecnicas de detec ̧c ̃ao foram estudadas, a primeira baseada em filtros
    de processamento de imagem, que capturavam pol ́ıgonos que representam uma passagem
    dentro de uma janela. A outra abordagem foi estudada para um ambiente mais real,
    implementada com o uso de redes neurais convolucionais de detec ̧c ̃ao de objetos, com
    esse tipo de rede ́e poss ́ıvel detectar um grande n ́umero de janelas. O sistema tamb ́em
    envolve a implementa ̧c ̃ao de um m ́etodo de controle, o qual ́e capaz de aplicar os dados
    capturados pelos detectores e realizar o c ́alculo da velocidade de movimento adequada. O
    estudo traz avalia ̧c ̃oes do sistema e demonstra ̧c ̃oes dos testes realizados para sua valida ̧c ̃ao.


  • Mostrar Abstract
  • This work investigates the implementation of an autonomous control system for dro-
    nes, this system is capable of crossing windows on flights through closed places, through

    image processing and the use of convolutional neural networks. The strategy used is the
    detection of objects, through its location in the captured image it is possible to carry out

    a programmable route for the drone. In this study, this location of the object was esta-
    blished by bounding boxes, which define the quadrilateral around the found object. The

    system was based on the use of an open source autopilot, Pixhawk, which has a control

    and simulation environment capable of doing the job. Two detection techniques were stu-
    died, the first based on image processing filters, which captured polygons that represent

    a passage inside a window. The other approach was studied for a more real environment,
    implemented with the use of convolutional neural networks for object detection, with this

    type of network it is possible to detect a large number of windows. The system also in-
    volves the implementation of a control method, which is able to apply the data captured

    by the detectors and perform the calculation of the appropriate movement speed. The
    study brings evaluations of the system and demonstrations of the tests performed for its
    validation.

4
  • PAULO RICARDO ZAMBELLI TAVEIRA
  • Identificação Não Intrusiva de Cargas por Floresta Aleatória com Otimização Fogos de Artifício

  • Orientador : CARLOS HENRIQUE VALERIO DE MORAES
  • MEMBROS DA BANCA :
  • CARLOS HENRIQUE VALERIO DE MORAES
  • ISABELA NEVES DRUMMOND
  • LUIZ EDUARDO DA SILVA
  • Data: 14/04/2020

  • Mostrar Resumo
  • O controle de gastos relacionado à energia elétrica vem apresentando um grande cresci-
    mento, principalmente em ambientes residenciais. O monitoramento das cargas elétricas

    acionadas e removidas de uma residência é realizado frequentemente através de smart-
    plugs, fornecendo aos consumidores o intervalo de funcionamento e a potência consumida

    por cada equipamento. Apesar de uma solução prática de controle e redução de gastos

    de energia elétrica, possui um custo elevado devido à quantidade de medidores neces-
    sários. O problema do custo elevado pode ser contornado utilizando uma proposta de

    monitoramento de cargas não intrusivo (NILM), onde as medições de tensão e corrente
    são realizadas na entrada da residência, em contra partida demanda uma etapa extra de
    processamento. Nessa etapa extra, é necessário calcular a potência, identificar a ocorrência
    dos eventos e por fim, a identificar qual equipamento foi ligado ou desligado. As propostas
    desse trabalho foram utilizar um novo padrão de cálculo de potência proposto pela IEEE

    (1459-2010), a elaboração de um detector de evento do tipo heurístico utilizando jane-
    las de análise flutuante para localização de zonas de estabilidade nos sinais de potência

    após indicação de uma variação de potência acima de um valor pré-determinado, testes
    da melhor forma de disposição dos dados do identificador de eventos para a identificação

    de qual carga foi adicionada ou removida do circuito monitorado, e otimização dos pa-
    râmetros do classificador Floresta Aleatória (RF-Random Forest) utilizando o algoritmo

    de otimização fogos de artifício (Fireworks Algorithm- FA). Os testes do identificador de

    eventos proposto e do classificador utilizado foram realizados no dataset BLUED, que con-
    tém dados coletados em uma residência norte-americana em um período de uma semana.

    Para os testes do classificador foram utilizados quatro formas diferentes de entrada de da-
    dos inicialmente, e posteriormente as duas formas que obtiveram melhores desempenhos

    foram utilizadas no processo de otimização do classificador. O desempenho do identifica-
    dor de evento proposto foi comparado com outras publicação que utilizaram abordagens

    diferentes e obtiveram resultados satisfatórios. E os resultados das classificações foram

    comparadas entre si, por utilizarem formas de entrada de dados diferentes, e como tam-
    bém um classificador ideal, onde também foram observados uma melhora dos resultados

    quando comparados com os resultados de um classificador com parâmetros normalmente
    utilizados, um número maior de árvores foi utilizada em cada RF, mas com limitação
    na profundidade de cada árvore. E a importância das variáveis envolvidas no processo
    de classificação também foi calculada, destacando a importância da utilização do novo
    padrão de potência proposto pela IEEE.


  • Mostrar Abstract
  • The control of expenses related to electricity has been showing a great growth, especially
    in residential environments. Monitoring of electrical loads that are turning on and off from
    a home are often performed using smart-plugs, providing to the consumers information
    about operation intervals and power consumed by each device. Despite a practical solution
    to control and reduce electricity costs, it has a high cost due to the amount of meters
    required. The high cost problem can be worked around by using a non-intrusive load
    monitoring proposal (NILM), where voltage and current measurements are taken at the
    home entrance, in counterpart demand a extra processing step. In this extra step, it is
    necessary to calculate the powers, identification of the occurrence of events and finally,
    the identification of which equipment was turned on or off. The proposals of this work
    were to use a new power calculation standard proposed by the IEEE (1459-2010), the
    elaboration of a heuristic event detector using floating analysis windows to locate stability
    zones in the power signals after indicating a power variation above a predetermined value,
    testing the best way to dispose of event identifier data to identify which load has been
    added or removed from the monitored circuit, and optimization of the parameters of the
    Random Forest classifier using the fireworks optimization algorithm (FA). The proposed
    event identifier and classifier tests were performed on the dataset BLUED, which contains
    data collected at a north american residence over a period of one week. For the classifier
    tests, four different forms of data entry were used, and subsequently the two forms that
    obtained the best performances were used in the classifier optimization process. The event
    identifier results were compared with other publications that used different approaches
    and obtained satisfactory results. And the results of the classifications were compared
    to each other, for using different data entry forms, and also as an ideal classifier, where
    an improvement in the results was also observed when compared with the results of a
    classifier with commonly used parameters, presenting a larger number of trees used in
    each RF, but with a limited depth of each tree. And the importance of the variables
    involved in the classification process were calculated.

5
  • JOSÉ WAGNER DE ANDRADE JÚNIOR
  • Estruturas de dados retroativas: Aplicações na dinamização de algoritmos

  • Orientador : RODRIGO DUARTE SEABRA
  • MEMBROS DA BANCA :
  • MAYRON CESAR DE OLIVEIRA MOREIRA
  • PEDRO HENRIQUE DEL BIANCO HOKAMA
  • RODRIGO DUARTE SEABRA
  • Data: 09/06/2020

  • Mostrar Resumo
  • A retroatividade em programação é um conceito que pode ser definido como o estudo da modificação da linha temporal em uma estrutura de dados, bem como a análise dos efeitos dessa modificação através de toda a sua existência. Em geral, essa análise e implementação tendem a serem mais custosas do ponto de vista computacional, observando-se que uma modificação no passado pode gerar um efeito cascata por toda a existência dessa estrutura. O conceito de retroatividade gera ferramentas e estruturas que otimizam as soluções para a natureza desses problemas temporais. Esse tipo de estrutura pode ser utilizada nas aplicações das mais diversas naturezas, desde em algoritmos de caminho mínimo, aplicações em segurança e até em aplicações geométricas. Nessa dissertação, tem-se os subsídios teóricos sobre essas estruturas, um material detalhado sobre a implementação das estruturas mais comuns utilizando o paradigma da retroatividade, e a implementação de alguns problemas que podem ser resolvidos utilizando técnicas de retroatividade, como, por exemplo, o algoritmo de árvore geradora mínima totalmente dinâmica. Para cada estrutura, foram executados testes práticos sobre as estruturas retroativas e seu desempenho foi comparado às outras implementações dessas mesmas estruturas. Os testes mostraram que as implementações retroativas propostas por Demaine et. al (2007) obtiveram os melhores resultados do ponto de vista temporal. Além disso, foram propostos dois algoritmos que utilizam os conceitos de retroatividade para sua construção: o algoritmo para o problema da árvore geradora mínima totalmente retroativa e o algoritmo do caminho mínimo a partir de um vértice inicial fixo em grafos dinâmicos. Seja m o tamanho da linha temporal em que a estrutura está implementada, V (G) e A(G) o conjunto de vértices e arestas de um grafo G respectivamente. Foi alcançada a complexidade de tempo amortizada de O( √m · lg |V (G)|) por operação de atualização ou consulta, para o problema da árvore geradora mínima totalmente retroativa. Para o algoritmo do caminho mínimo, a partir de um vértice inicial fixo em grafos dinâmicos, por meio do algoritmo
    proposto por Sunita et. al [52], foi obtida a complexidade temporal de O(|A(G)| · lg |V (G)|) por modificação, utilizando filas de prioridade com retroatividade não-consistente.


  • Mostrar Abstract
  • The retroactivity in programming is the study of a modification in a timeline for a data structure and the effects that this modification exerts throughout its existence. In general, the analysis and implementation tend to be more costly computationally, because a modification on these data structure in the past can generate a cascade effect through all the data structure timeline. The concept of retroactivity generates tools and structures that optimize the solutions facing these temporal problems. This type of data structure can be used in, for example, shortest path algorithms, security applications, and geometric problems. In
    this thesis, we have the theoretical subsidies about these data structures, a detailed material about the implementation of this structures, using retroactivity, and the implementation of some problems that retroactivity can be used, for example, the fully dynamic minimum spanning tree problem. For each data structure, we executed practical tests about this data retroactive data structures and a comparison between these solutions and other approaches. The tests showed that the retroactive implementations proposed by Demaine et. al (2007) obtained the best results from a temporal point of view. It was proposed two algorithms which used the retroactivity concepts inside its development: the fully retroactive minimum spanning tree and the single source dynamic shortest path problem in dynamic graphs. Let m be data structure’s timeline, V (G) and A(G) the sets of vertices and edges from graph G. We reached an amortized time complexity O( √m · lg |V (G)|) per query/update operation in the fully retroactive minimum spanning tree algorithm. The algorithm to solve the single source dynamic shortest path problem in dynamic graphs proposed by Sunita et. al [52] obtained a time complexity O(|A(G)| · lg |V (G)|) per modification using a non-oblivious retroactive priority queue.

2019
Dissertações
1
  • LUIS HENRIQUE MEAZZINI SEPULVENE
  • Aplicação de Técnicas de Aprendizado de Máquina para o Diagnóstico de Falhas em Módulos Rastreadores de Frotas Veiculares

  • Orientador : BRUNO GUAZZELLI BATISTA
  • MEMBROS DA BANCA :
  • BRUNO GUAZZELLI BATISTA
  • ISABELA NEVES DRUMMOND
  • JOAO PAULO REUS RODRIGUES LEITE
  • WESLEY NUNES GONÇALVES
  • Data: 23/04/2019

  • Mostrar Resumo
  • Com a indústria 4.0, as abordagens baseadas em dados estão em voga. No entanto, extrair
    as características importantes não é uma tarefa fácil e influencia muito o resultado final.
    Também há a necessidade de um conhecimento especializado do sistema para monitorar
    o ambiente e diagnosticar falhas. Neste contexto, o diagnóstico de falhas é significativo,
    por exemplo, em um sistema de monitoramento de frotas de veículos, pois é possível
    diagnosticar falhas antes mesmo que um cliente saiba da existência desta falha, além de
    minimizar os custos de manutenção dos módulos. Neste trabalho são propostas duas abordagens,
    “com informação” e “sem informação”, para exploração de um conjunto de dados,
    empregando técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para geração de modelos classificadores
    que auxiliem no processo de diagnóstico de falhas em módulos rastreadores de
    frotas veiculares. A abordagem “com informação” realiza a extração de características de
    forma manual, empregando os modelos de AM: Random Forest, Naive Bayes, Máquina de
    vetor de suporte (SVM) e Perceptron de múltiplas camadas (MLP); e a abordagem “sem
    informação” realiza a extração de características de forma automática, através de uma
    rede neural convolucional (CNN). Os resultados obtidos demonstraram que as abordagens
    propostas são promissoras. Os melhores modelos com extração de características manual
    obtiveram uma precisão de 99,76% e 99,68% para detecção e detecção e identificação de
    falhas, respectivamente, no conjunto de dados fornecido. Os melhores modelos fazendo
    uma extração de características automática obtiveram respectivamente 88,43% e 54,98%
    para detecção e detecção e identificação de falhas. Estes modelos podem servir como protótipos
    para diagnosticar falhas remotamente e confirmam que as técnicas tradicionais
    de AM com uma extração de características manual ainda são recursos eficazes para o
    diagnóstico de falhas.


  • Mostrar Abstract
  • With industry 4.0, data-based approaches are in vogue. However, extracting the essential
    features is not an easy task and greatly influences the final result. There is also a need
    for specialized system knowledge to monitor the environment and diagnose faults. In this
    context, the diagnosis of faults is significant, for example, in a vehicle fleet monitoring
    system, since it is possible to diagnose faults even before the customer is aware of the
    fault, in addition to minimizing the maintenance costs of the modules. In this work,
    several models using Machine Learning (ML) techniques were applied and analyzed during
    the fault diagnosis process in vehicle fleet tracking modules. This research proposes two
    approaches, with knowledge and without knowledge, to explore the dataset using ML
    techniques to generate classifiers that can assist in the fault diagnosis process in vehicle
    fleet tracking modules. The approach with knowledge performs the feature extraction
    manually, using the ML techniques: Random Forest, Naive Bayes, SVM and MLP; and
    the approach without knowledge performs an automatic feature extraction, through a
    Convolutional Neural Network (CNN). The results showed that the proposed approaches
    are promising. The best models with manual feature extraction obtained a precision of
    99,76% and 99,68% for detection and detection and identification of faults, respectively,
    in the provided dataset. The best models performing an automatic feature extraction
    obtained respectively 88,43% and 54,98% for detection and detection and identification of
    failures. These models can serve as prototypes to diagnose faults remotely and confirm that
    traditional ML techniques with manual extraction of features are still effective resources
    for fault diagnosis.

2
  • PAULO VICENTE GOMES DOS SANTOS
  • RSE: um Framework para Avaliação de Desempenho de Sistemas de Recomendação

  • Orientador : BRUNO TARDIOLE KUEHNE
  • MEMBROS DA BANCA :
  • BRUNO TARDIOLE KUEHNE
  • EDVARD MARTINS DE OLIVEIRA
  • LUIS HENRIQUE NUNES
  • Data: 02/05/2019

  • Mostrar Resumo
  • Os sistemas de recomendação são filtros que sugerem produtos de interesse para seus clientes,
    podendo assim causar um grande impacto nas vendas. Atualmente existe uma variedade
    desses algoritmos, sendo importante escolher a opção mais adequada ao problema
    em questão. Isso, no entanto, não é uma tarefa trivial. Nesse contexto é proposto o RSE
    (Recommender Systems Evaluator): um framework que realiza a avaliação de desempenho
    offline dos sistemas de recomendação. O uso da metodologia apropriada é fundamental ao
    fazer uma avaliação. No entanto isso é frequentemente negligenciado, levando a resultados
    inconsistentes. O RSE procura abstrair ao máximo a complexidade envolvida no processo,
    e se baseia em conceitos estatísticos para proporcionar conclusões mais robustas. Os estudos
    realizados comprovam a sua eficácia, mostrando inclusive que ele pode ser adaptado
    para ser usado em outros contextos além dos sistemas de recomendação.


  • Mostrar Abstract
  • Recommender systems are filters that suggest products of interest to customers, which
    may cause positive impact on sales. Nowadays there are a multitude of algorithms, and
    it is important to choose the most suitable option given a situation. However, it is not
    a trivial task. In this context, we propose the Recommender Systems Evaluator (RSE):
    a framework aimed to accomplish an offline performance evaluation of recommender systems.
    We argue that the usage of a proper methodology is crucial when evaluating. Yet
    it is frequently overlooked, leading to inconsistent results. RSE hides the complexity involved
    in the evaluation and is based on statistical concepts to provide reliable conclusions.
    Studies conducted proved its effectiveness, demonstrating that it can be adapted to be
    used in another context rather than recommender systems.

3
  • CHRISTOPHER DE SOUZA LIMA FRANCISCO
  • Extensão da técnica Earned Value Management utilizando dados da qualidade em projetos de software.

  • Orientador : ADLER DINIZ DE SOUZA
  • MEMBROS DA BANCA :
  • ADLER DINIZ DE SOUZA
  • CARLOS EDUARDO SANCHES DA SILVA
  • LEONARDO AUGUSTO DOS SANTOS OLIVEIRA
  • RAFAEL DE MAGALHAES DIAS FRINHANI
  • Data: 03/05/2019

  • Mostrar Resumo
  • Esse trabalho apresenta uma extensão da técnica de Gerenciamento de Valor Agregado
    (GVA), do inglês, Earned Value Management (EVM).
    A extensão apresentada integra dados da qualidade, baseados em requisitos de qualidade,
    para atualizar indicadores tradicionais da técnica de GVA.
    A proposta tem como objetivo principal melhorar a previsibilidade do Indicador de Desempenho
    de Custo (IDC) e Indicador de Desempenho de Prazo (IDP) e introduzir medidas
    de qualidade a técnica de GVA.
    A técnica proposta foi avaliada de acordo com uma metodologia baseada em evidência.
    Os estudos conduzidos mostraram melhor exatidão na técnica proposta de extensão da
    técnica de GVA em relação à técnica tradicional de GVA.


  • Mostrar Abstract
  • This work presents an extension of the Earned Value Management (EVM) technique.
    The proposed technique integrates quality data, based on quality requirements, to update
    traditional EVM indexes.
    The main objective of this proposal is to improve the predictability of the Cost Performance
    Index (CPI) and the Schedule Performance Index (SPI) and introduce quality
    measures to the EVM technique.
    The proposed technique was evaluated in accordance with an evidence-based methodology.
    The studies conducted showed a better accuracy in the proposed technique of extension
    of the EVM technique in relation to the traditional EVM technique

4
  • RAFAEL DE MOURA MOREIRA
  • Classificação de Batidas do Coração Usando Algoritmo de Baixo Custo

  • Orientador : ROBSON LUIZ MORENO
  • MEMBROS DA BANCA :
  • EVALDO RENÓ FARIA CINTRA
  • ROBSON LUIZ MORENO
  • TALES CLEBER PIMENTA
  • Data: 26/07/2019

  • Mostrar Resumo
  • O eletrocardiograma é uma poderosa ferramenta na detecção de patologias. Diversos
    doenças podem se manifestar através de alterações na forma do sinal elétrico produzido
    pelo coração. O desenvolvimento de dispositivos portáteis e de fácil uso capazes de analisar
    o sinal automaticamente permitiria o acompanhamento da evolução de patologias em casa,
    além de mutirões de exames em comunidades carentes, com pouco acesso a médicos e
    hospitais bem equipados. Neste trabalho é proposto um sistema completo combinando
    diferentes algoritmos para realizar classificação em tempo real de batimentos cardíacos
    para detecção de doenças utilizando hardware dedicado, com recursos limitados. Algumas
    técnicas utilizadas, como o algoritmo de Pan Tompkins para detecção de complexos QRS,
    já foram exaustivamente testados e utilizados em diversos sistemas de classificação de
    batimentos cardíacos, enquanto outros, como a segmentação dinâmica e os parâmetros de
    Hjorth, foram propostos recentemente para esse tipo de problema e seu funcionamento com
    sinais armazenados para pós-processamento foi demonstrado, além de seu baixo consumo
    de recursos computacionais. O sistema proposto foi testado verificando a integração das
    diferentes técnicas sem nenhum tipo de conhecimento prévio sobre o sinal, mediu seu
    desempenho utilizando a base de dados MIT-BIH Arrhythmia e seu tempo de execução.
    Dentro da proposta de detectar doenças, o modelo obteve índices de acerto comparáveis
    a outros trabalhos influentes nesta área de pesquisa, mas ele foi capaz de cumprir os
    requisitos de tempo de execução apenas em um laptop convencional, não se mostrando
    ainda viável para classificação em tempo real em sistemas embarcados mais acessíveis.


  • Mostrar Abstract
  • The electrocardiogram is a powerful tool for heart disease diagnosys. Several conditions
    manifest themselves as artifacts on the heart’s electric signal waveform. The development
    of user-friendly portable devices able to analyse an electrocardiogram signal automatically
    could allow patients to monitor their own conditions at home, and allow for large scale
    examinations on low income communities without doctors or well equipped hospitals. A full
    system combining different algorithms is proposed to perform online heartbeat classification
    using dedicated hardware with limited resources. Some of the techniques utilized, such
    as the Pan Tompkins QRS detection algorithm, have been extensively tested and used
    in different heartbeat classification systems, while others, such as dynamic segmentation
    and Hjorth parameters, have been previously shown to work for offline classification and
    use few computational resources. The proposed model tests how the different techniques
    integrate and work with no previous information about the signal, verifies their accuracy
    using the MIT-BIH Arrhythmia dataset and checks its execution time. Although it had
    good accuracy and was able to perform online classification on a conventional laptop, on a
    microcontroller it exceeded the execution time required for online classification.

5
  • MAURICIO XAVIER ZAPAROLI
  • SmartLock: Controle de acesso através de Smart Contracts e Smart Property

  • Orientador : ADLER DINIZ DE SOUZA
  • MEMBROS DA BANCA :
  • ADLER DINIZ DE SOUZA
  • CARLOS EDUARDO DE ANDRADE
  • RAFAEL DE MAGALHAES DIAS FRINHANI
  • Data: 06/08/2019

  • Mostrar Resumo
  • Blockchain é a tecnologia que permite a transação de dinheiro entre partes em uma forma
    peer-to-peer sem a necessidade de um intermediador de confiança como os bancos. Esse
    sistema é conhecido por suas atratentes características: (i) integridade dos dados e (ii)
    segurança. Para tomar vantagem dessas características, existem redes blockchain onde o
    foco não está em sua criptomoeda. Uma delas é a rede Ethereum, que é uma plataforma
    para aplicações chamadas contratos inteligentes que firmam acordo entre partes mas o
    fazem de maneira descentralizada. São algoritmos que são implantados no sistema e podem
    ser acessadas globalmente. Essas aplicações são executados sem a possibilidade de censura,
    fraude ou intervenção externa de terceiros. Uma de suas possíveis aplicações é o conceito
    smart property que é transacionar a posse ou controle de propriedades nos moldes da
    blockchain. Isso pode ser aplicado no contexto de alugueis de casas de veraneio e como
    o uso de serviços similares ao AirBnB tem se tornado cada vez mais popular devido sua
    atratividade financeira para os usuários há a necessidade de se desenvolver um sistema
    capaz de solucionar problemas de segurança ao mesmo tempo que traz conforto. Essa
    dissertação detalha o desenvolvimento de um projeto que estuda a viabilidade da aplicação
    do conceito de smart property. Foi desenvolvido uma plataforma de reservas onde o usuário
    faz sua reserva que quando aprovada é implantado um contrato inteligente na plataforma
    Ethereum. Para acessar a propriedade o usuário usa uma aplicação desenvolvida para o
    sistema Android que transfere as credenciais usando um protocolo de transferência de
    dados por som. A fechadura verifica as credenciais acessando o contrato inteligente e
    aciona o circuito da fechadura liberando o acesso a propriedade. Para verificar a viabilidade
    da solução, foram realizados testes com supostos usuários do sistema que responderam
    um questionário. Após análise do questionário, constatou-se que o projeto é viável, mais
    atrativo que os modelos de contrato tradicionais, funcional e proporcionou conforto.


  • Mostrar Abstract
  • Blockchain is the technology that allows the transaction of money between parties in
    a peer-to-peer manner without the need of a trusted intermediary such as banks. This
    technology is known for its attractive characteristics: (i) the data integrity, and (ii) security.
    To take advantage of such characteristics, some blockchain networks are not focused
    on their cryptocurrency. One of those networks is the Ethereum network, which is a
    platform for smart contracts. Smart contracts are applications that represent an agreement
    between parties in a decentralized manner. These algorithms are deployed on the system
    and can be globally accessed. They are executed without the possibility of censorship,
    fraud, or external third party intervention. One of their possible applications is the smart
    property concept that is transacting property on the blockchain. This can be applied on
    the property rental context and the raising use of services such as AirBnB due to its
    financial attractiveness to its users, there is a need to develop a system capable of solving
    the security issues while providing comfort. This work will presents the development of a
    project that studies the viability of applying the concept of smart property. A reservation
    platform was developed where the user makes one reservation and, when approved, a
    smart contract is deployed to the Ethereum platform. To access the property, the user
    uses the application developed for Android which transfer the credentials using a data
    through sound protocol. The lock verifies these credentials accessing the smart contract
    and activates the lock’s circuit allowing access to the property. To examine the viability of
    this project, tests were performed with supposed users of this system who also answered a
    survey. After the analysis of this survey, the project proved to be viable, more attractive
    than the traditional standard, functional, and provided comfort.

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  • CARLOS MINORU TAMAKI
  • Estudo de Sensores Multifuncionais Para Análise da Fragilidade e Seus Componentes em Idosos

  • Orientador : ALEXANDRE CARLOS BRANDAO RAMOS
  • MEMBROS DA BANCA :
  • ALEXANDRE CARLOS BRANDAO RAMOS
  • HILDEBRANDO FERREIRA DE CASTRO FILHO
  • ROBERTO AFFONSO DA COSTA JUNIOR
  • ROBERTO CLAUDINO DA SILVA
  • Data: 06/12/2019

  • Mostrar Resumo
  • Atualmente, a pirâmide etária brasileira vem apresentando um grande aumento na faixa de pessoas idosas. Com isso, o crescente desenvolvimento de métodos, técnicas e ferramentas para avaliar a fragilidade dessas pessoas ganha cada vez mais importância no cenário nacional. A fragilidade é uma síndrome caracterizada pela redução das reservas físicas e cognitivas, tornando os idosos mais vulneráveis a eventos adversos, hospitalizações, quedas, perda de independência e morte. Para esta síndrome ser avaliada são necessários o uso de sensores de inércia, acelerômetros e algoritmos. Os sensores são utilizados para quantificar a avaliação de movimento no teste Time Up and Go (TUG), os acelerômetros são usados durante a avaliação do equilíbrio e os algoritmos detectam idosos frágeis, não frágeis e robustos. Nesse contexto, em parceria com pesquisadores da UNIFEI e UNIVAS, foi desenvolvido e testado um dispositivo eletrônico composto por sensores de alta qualidade, multifuncionais e baixo custo que, através da combinação de um giroscópio de 3 eixos, acelerômetro de 3 eixos, termômetro, oxímetro e medidor de frequência cardíaca, analisam a qualidade do movimento, o gasto energético, a velocidade da marcha, a alteração no equilíbrio e a variabilidade da frequência cardíaca durante o movimento e qualidade da contração do músculo pentríceps. Os dados são analisados em software específico, desenvolvido para o protótipo do equipamento. A validação dos sensores não causa danos ou prejuízos à saúde dos participantes. O sistema desenvolvido comprovou ser uma ferramenta eficaz para a análise da síndrome da fragilidade e continua sendo testado com sucesso em idosos voluntários.


  • Mostrar Abstract
  • Currently, the Brazilian age pyramid has shown a large increase in the range of elder people. With this, the growing development of methods, techniques and tools to assess their fragility people is increasingly important in the national scenario. Frailty is a syndrome characterized by reduced physical and cognitive reserves, making elder people more vulnerable to adverse events, hospitalizations, falls, loss of independence and death. For this syndrome to be evaluated, it is necessary to use inertia sensors, accelerometers and algorithms. Sensors are used to quantify time evaluation in the Time Up and Go (TUG) test, accelerometers are used during balance evaluation, and algorithms detect fragile, non-fragile, and robust elderly people. In this context, in partnership with researchers from UNIFEI and UNIVAS, an electronic device composed of high quality, multifunctional and low cost sensors was developed and tested, which, through the combination of a 3-axis gyroscope, 3-axis accelerometer, thermometer, oximeter and heart rate meter, analyze the quality of movement, energy expenditure, gait speed, change in balance and heart rate variability during movement and quality of contraction of the pentriceps muscle. Data are analyzed in specific software developed for the prototype. The validation of the sensors does not cause damage or harm to the health of the participants. The developed system has proven to be an effective tool for frailty syndrome analysis and continues to be successfully tested in elderly volunteers.

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  • LUCIANO DO VALE RIBEIRO
  • Estudo de Algoritmos de Visão Computacional para Identificação e Rastreamento de Linhas de Transmissão de Energia Elétrica com Multirotores

  • Orientador : ALEXANDRE CARLOS BRANDAO RAMOS
  • MEMBROS DA BANCA :
  • ALEXANDRE CARLOS BRANDAO RAMOS
  • HILDEBRANDO FERREIRA DE CASTRO FILHO
  • ROBERTO AFFONSO DA COSTA JUNIOR
  • ROBERTO CLAUDINO DA SILVA
  • Data: 06/12/2019

  • Mostrar Resumo
  • A rede de transmissão de energia elétrica brasileira requer inspeção e manutenção preventiva regular para garantir o seu fornecimento aos consumidores. As companhias transmissoras realizam inspeções regulares para identificar anomalias na rede de transmissão, como defeitos nos cabos, trincas nos isoladores e estruturas próximos da rede, como árvores, entre outros. Estas inspeções podem ser feitas por profissionais com uso de binóculos ou através de helicópteros tripulados contendo um conjunto de sensores, tais como câmeras infravermelho para detectar pontos de alto aquecimento, entre outros sensores. O interesse no uso de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) para realizar inspeções em linhas de transmissão têm crescido nos últimos anos, devido ao baixo custo e aumento na segurança, se comparado com as inspeções realizadas com helicópteros tripulados. Com essa tecnologia, o VANT pode ser controlado via rádio controle por um piloto ou de forma semi-automática, com uma missão pré-programada no piloto embarcado da aeronave. Uma das grandes dificuldades em se realizar vôos autônomos está na dependência do sistema GPS (Global Positioning System) para obtenção da posição do VANT. O erro na medida da posição informada pelo GPS pode afetar o desenvolvimento da missão. Este trabalho visa desenvolver uma técnica de processamento de imagens em tempo real para realizar a identificação e rastreamento das linhas de transmissão e desta forma determinar a sua posição relativa ao VANT. Sem conhecer exatamente a posição do VANT e das linhas de transmissão, mas sabendo a posição relativa entre os dois, pode ser possível corrigir a trajetória do VANT através de comandos enviados para o piloto automático da aeronave. O projeto foi desenvolvido sobre o framework ROS (Robot Operating System) e o processamento de imagens foi realizado utilizando a biblioteca OpenCV. Para avaliar o desempenho da solução, criou-se um cenário virtual no simulador de robôs Gazebo, onde foi possível processar as imagens geradas por um multirotor durante uma missão de inspeção.


  • Mostrar Abstract
  • The Brazilian electricity transmission network requires regular preventive inspection and maintenance to ensure its supply to consumers. Transmission companies carry out regular inspections to identify anomalies in the transmission network, such as cable defects, insulator cracks and structures close to the network, such as trees, among others. These inspections can be performed by expert personnel using binoculars or by manned helicopters containing a set of sensors, such as infrared cameras to detect hot spots, among other sensors. Interest in using unmanned aerial vehicles (UAVs) to conduct transmission line inspections has grown in recent years due to the lower cost and increased safety compared to manned helicopter inspections. With this technology, the UAV can be controlled via radio control by a pilot or semi automatic, with a pre-programmed mission in the aircraft’s onboard pilot. One of the major difficulties in performing autonomous flights is the dependence on GPS (Global Positioning System) to obtain the UAV position. Errors in GPS position measurements can affect mission progress. This project aims to develop a real-time image processing technique to identify and track transmission lines and thus determine their position relative to the UAV. Without knowing exactly the position of the UAV and the transmission lines, but knowing the relative position between them, it can be possible to correct the UAV trajectory through commands sent to the aircraft autopilot. This project was developed under the ROS (Robot Operating System) framework and the image processing was performed using the OpenCV library. To evaluate the performance of the solution, a virtual scenario was created in the Gazebo robot simulator, which made it possible to process the images generated by a multirotor during an inspection mission.

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