Processo Seletivo do Mestrado 2018.1
As inscrições para o processo seletivo do Mestrado 2018.1 estão abertas no período de 03/01/2018 à 29/01/2018. Maiores informações vide edital em Seleção Atual.
Defesas de Dissertação de Mestrado em Dezembro de 2017
O Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação tem a honra de convidar toda a comunidade acadêmica para participar da Defesa de Dissertação de Mestrado abaixo relacionadas:
1) Aluno: Cassio Trindade Batista
Matrícula: 201620070022
Titulo: "Uma Proposta de Sistema de Controle Remoto Universal e Multimodal Baseado em Movimentos da Cabeça e Comandos de Voz".
Orientador: Prof. Dr. Nelson Cruz Sampaio Neto
Data: 06/12/2017.
Local: FC-02 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da UFPA.
Prof. Dr. Nelson Cruz Sampaio Neto - Orientador (PPGCC/UFPA)
Prof. Dr. Aldebary Rodrigues Castro - Membro Externo ao Programa (UFPA)
Prof. Dra. Andréa da Silva Miranda - Membro Externo à Instituição (UFRA)
A evolução tecnológica, num sentido amplo, caminha para que as pessoas possam interagir com os equipamentos eletrônicos de forma mais fácil. Por outro lado, para pessoas com deficiência, essa interação torna-se algo mais do que simples: ela se torna possível. Este trabalho apresenta uma proposta de um sistema de controle remoto universal, multimodal, livre e de baixo custo que permite o controle remoto de dispositivos eletrônicos através de comandos de voz e gestos da cabeça. Além disso, um circuito sensor de proximidade foi combinado a módulos de rádio-frequência para agir, em paralelo a um comando de voz, como um acionador externo sem fio. Dentre as aplicações encontradas a respeito de controles remotos alternativos para aparelhos eletrônicos convencionais (que recebem informação remota via luz infravermelha), nenhuma dá suporte a gestos da cabeça como entrada, tampouco à combinação deste método de interação com a voz, o que certamente seria uma opção viável para pessoas cujos membros superiores são comprometidos. Uma avaliação objetiva foi realizada especificamente sobre as técnicas implementadas como método de entrada do sistema. Como resultado, foi possível constatar muitas vantagens e algumas desvantagens em relação a metodologia proposta. Um teste subjetivo, baseado em um questionário mean opinion score, também foi aplicado com objetivo de avaliar o protótipo do sistema de modo geral, o qual mostrou grande interesse da parte dos participantes em um possível produto final.
Palavras-Chave: Tecnologia assistiva; controle remoto universal; open-source; estimação da pose da cabeça; síntese de voz; e reconhecimento automático de voz.
2) Aluno: Fernando Fabio Dias Gama da Mata
Matrícula: 201620070006
Titulo: "Investigando Métodos Inteligentes Para Detecção de Anomalias em Comportamento de Insetos Sociais".
Orientador: Prof. Dr. Gustavo Pessin
Data: 14/12/2017.
Local: UFPA/Videoconferência.
Prof. Dr. José Reginaldo Hughes Carvalho - Membro Externo à Instituição (UFAM)
Prof. Dr. Sandro José Rigo - Membro Externo à Instituição (UNISINOS)
Abelhas são um dos mais importantes polinizadores uma vez que auxiliam na reprodução das plantas assegurando a produção de sementes e frutos. Elas são importantes tanto na polinização quanto na produção de mel o que beneficia pequenos e grandes agricultores. No entanto, nos últimos anos, a população de abelhas vem diminuindo de maneira significativa em escala global. Neste cenário, a compreensão do comportamento das abelhas tornou-se uma questão de grande importância e preocupação na tentativa de encontrar as possíveis causas desta situação. Neste trabalho, nosso objetivo é propor, desenvolver e investigar metodologias que combinem métodos não supervisionados para detecção de anomalia baseado em distância e modelos supervisionados baseados em aprendizagem de máquina. Os resultados mostram que a combinação das técnicas permite a detecção de eventos anômalos em comportamento de insetos de forma satisfatória.
Palavras-Chave: Aprendizado de máquina; Detecção de Anomalia; Janela Deslizante; Polinização; Abelhas.
3) Aluno: Bruno Garcia da Costa
Matrícula: 201420070019
Titulo: "Classificação de Faltas do Tipo Curto Circuito em Linhas de Transmissão Utilizando KNN-DTW".
Local: LABCOMP 2 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.
Prof. Dr. Nelson Cruz Sampaio Neto - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
Prof. Dr. Raimundo Viegas Junior- Membro Externo (FACOMP/UFPA)
Os sistemas de classificação de faltas em linha de transmissão podem ser divididos em dois tipos: sistemas de classificação on-line e pós-falta. Este trabalho foca na classificação de sequências representado faltas do tipo curto-circuito em linhas de transmissão em um cenário pós-falta. Neste cenário as sequências possuem comprimento (duração) variável. Na classificação de sequência é possível utilizar classificadores convencionais tais como Redes Neurais artificiais. Neste caso, o processo de classificação requer um pré-processamento ou um estágio de front end que converta os dados brutos em parâmetros sensíveis para alimentar o classificador. Uma solução para este problema são as arquiteturas baseada em frames (FBSC). O problema da arquitetura FBSC é que esta possui muitos graus de liberdade na concepção do modelo (front end mais classificador) devendo este ser avaliado usando conjunto de dados completo e uma metodologia rigorosa para evitar conclusões tendenciosas. Alternativamente à arquitetura FBSC, este trabalho propõe o classificador K-Nearest Neighbor associado a medida de similaridade Dynamic Time Warping (DTW) denominado de KNN-DTW para classificação de faltas. Este classificador é capaz de lidar diretamente com as sequências de tamanhos diferentes, sem a necessidade do uso de um front end, diminuindo o pipeline imposto pela arquitetura FBSC. Nos experimentos foram utilizados dados simulados de faltas do tipo curto-circuito, oriundos de uma base de dados pública chamada UFPAFaults. Foi realizada uma comparação em termos de desempenho entre o classificador KNN-DTW e a arquitetura FBSC. No caso da arquitetura FBSC diferentes front ends (ex. wavelet e rms) e classificadores convencionais (ex. máquinas de vetores de suporte e redes neurais) foram testados. Os resultados obtidos indicam que o classificador KNN-DTW, mesmo em um cenário com ruído nas amostras, apresenta desempenho próximo à arquitetura FBSC, porém sem a necessidade do uso de front end o que diminui o custo computacional desse classificador.
Palavras-Chave: Sistema Elétrico de Potência, Classificação de Faltas, Arquitetura FBSC, Algoritmo KNN-DTW.
4) Aluno: George Hamilton Barbosa Fernandes Ota
Matrícula: 201520070029.
Titulo: "Uma Harmonização das Atividades do ITIL com Práticas do CMMI-SVC com Foco na Implementação dos Processos do Livro Service Design".
Data: 20/12/2017.
Hora:14 h
Prof. Dr. Alfredo Braga Furtado- Membro Externo (FACOMP/UFPA)
O mercado de Tecnologia da Informação (TI) é atualmente um dos pouco que se mantiveram em expansão de 2015 à 2016 no Brasil, este fato decorre da constante atualização de seus produtos e serviços, assim como a percepção de seus clientes quanto aos benefícios estratégicos trazidos pelas ferramentas digitais que as empresas de TI podem desenvolver, comercializar e implementar. Segundo o Gatner Group, muitas empresas ainda buscam cortar custos, mas, em muitos casos, o que obtiveram com a economia nesse processo foram redirecionadas para investimento em TI, para suportar as mudança da área de negócio em base digital com melhor performance e agregado valor aos seus produtos e serviços. Provedores de serviço de TI, atendendo a este cenário, buscam obter certificações disponíveis no mercado que melhorem a credibilidade e a confiança por empresas interessadas em aquisição de produtos e serviços de qualidade. Entretanto, nem sempre uma certificação consegue atender por completo as necessidades desses provedores, levando-os a adotar inúmeras outras certificações. Quando isso acontece, surgem diversos problemas devido as diferentes estruturas e componentes dos modelos de certificações adotados, o que demanda mais tempo, além de gerar custos extras com a implantação de dois ou mais modelos de certificação. Os desafios de implementar vários modelos em uma organização podem ser contornados com uso de implementações multimodelos, de forma que as divergências entre os modelos sejam harmonizadas por meio de um mapeamento entre os modelos selecionados. Neste sentido, este trabalho apresenta uma proposta de harmonização entre as atividades dos processos do framework ITIL com as práticas específicas do modelo de melhoria de processo de serviço utilizado na indústria, o CMMI-SVC. O foco desta harmonização reside nos processos do livro da ITIL Service Design, que visa projetar, desenvolver e identificar o que é necessário para fornecer o serviço de TI com qualidade e que dê suporte à estratégia de negócio da organização. Os resultados da harmonização foram verificados passo a passo, incluindo uma revisão por pares da harmonização e foram assistidos por um especialista na estrutura ITIL e no modelo CMMI-SVC. Desta forma, o objetivo deste trabalho é correlacionar as estruturas desses padrões e assim obter benefícios com a redução de tempo e custos para a implementação conjunta e estimular a execução de implementações de vários modelos para o gerenciamento de serviço de TI.
Palavras-Chave: ITIL, CMMI-SVC, Mapeamento de Modelos, Multimodelos, Modelos de Qualidade, Qualidade de Serviço.
Defesas de Dissertação de Mestrado em Novembro de 2017
O Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação tem a honra de convidar toda a comunidade acadêmica para participar da Defesa de Qualificação de Doutorado, abaixo relacionada:
1) Aluno: Júlio Cezar Costa Furtado
Matrícula: 201520080005.
Titulo: "Uma Proposta de Abordagem para o Ensino de Controle Estatístico do Processo em Cursos Superiores de Computação".
Data: 21/11/2017.
Local: Auditório do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.
Prof. Dr. Elói Luiz Favero - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
Prof. Dr. Benedito de Jesus Pinheiro Ferreira - Membro Externo (FACOMP/UFPA)
Prof. Dr. Rafael Oliveira Chaves - Membro Externo (ITEC/UFPA)
Profa. Dra. Viviane Almeida dos Santos - Membro Externo (PCCA/UFPA)
Um processo considerado sob controle estatístico deve ser estável e repetível. A importância do Controle Estatístico de Processos (CEP) para a indústria de software cresceu nos últimos anos, muito devido ao uso de modelos de qualidade. Para entender a importância do CEP para a indústria de software, um survey foi aplicado para engenheiros de software. Como resultado, foi possível identificar uma falta de alinhamento entre as necessidades da indústria e o que é ensinado na academia. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo propor um abordagem de ensino para o CEP, onde o processo de ensino-aprendizagem é centrado no aluno. A metodologia é composta pela leitura de relatos de experiência, PBL (Problem Based Learning), discussão de casos práticos, uso de jogos, projetos práticos e reflexões sobre o conteúdo aprendido. Um experimento foi executado para avaliar o efeito no aprendizado do Controle Estatístico de Processos, no nível de aplicação, promovido pela abordagem de ensino proposta comparada a aulas expositivas tradicionais em cursos de graduação em Computação. Resultados positivos e estatisticamente relevantes foram obtidos. Como contribuição, este trabalho espera ajudar a fortalecer os vínculos entre a academia e a indústria, provendo profissionais mais adaptados a estas organizações.
PALAVRAS-CHAVE: Controle estatístico de processos; Engenharia de software; Educação na engenharia de software; Melhoria de processos de software; Qualidade de Software.
A process considered in statistical control must be stable and repeatable. The Statistical Process Control (SPC) importance for the software industry has grown in recent years, mainly due to the use of quality models. To understanding the SPC importance to the software industry, a survey was applied to software engineers. As results, it was possible to identify there was a lack of alignment between industry's needs and what was been taught in academia. In this context, this work aims to propose a teaching methodology for SPC where the learning process is student centered. The methodology is composed of reading experience reports, PBL (Problem Based Learning), practical cases discussion, use of games, practical projects, and reflections on the learned. An experiment was carried out to evaluate the learning gain on the Statistical Process Control, at the application level, provided by the teaching approach compared to traditional classes in undergraduate courses in Computing, where positive and statistically relevant results were obtained. As contribution, this work is helping to strengthen ties between academia and industry and to provide professionals more adapted to these organizations.
KEYWORDS: Statistical process control; Software Engineering; Software Engineering Education; Software Improvement; Software Quality.
Defesas de Dissertação de Mestrado em Outubro de 2017
1) Aluno: Renato Renison Moreira Oliveira
Matrícula: 201520070005
Titulo: "GAVGA: Um Algoritmo Genético para Montagem de Genomas Virais".
Orientador: Prof. Dr. Claudomiro de Souza de Sales Junior
PROF. DR. CLAUDOMIRO DE SOUZA DE SALES JUNIOR - ORIENTADOR – (PPGCC/UFPA)
PROFA. DRA. REGIANE SILVA KAWASAKI FRANCÊS - CO-ORIENTADOR – (FACOMP/UFPA)
PROF. DR. RONNIE CLEY DE OLIVEIRA ALVES - MEMBRO INTERNO – (PPGCC/UFPA)
PROFA. DRA. DANIELLE COSTA CARRARA COUTO - MEMBRO EXTERNO -- (UFPA/CAMPUS ANANINDEUA)
PROFA. DRA. FABÍOLA PANTOJA OLIVEIRA ARAÚJO - MEMBRO EXTERNO – ( FACOMP/UFPA)
A bioinformática tem crescido consideravelmente desde o desenvolvimento do primeiro sequenciador de DNA, sendo bastante utilizada atualmente para análise e tratamento dos dados gerados pelos chamados sequenciadores de nova geração. Genomas virais representam um grande desafio para a bioinformática pelo fato de apresentarem uma alta taxa de mutação, o que os permite formar quasi-espécies em um mesmo hospedeiro infectado, dificultando bastante a montagem e posterior análise desses genomas virais.
Neste trabalho, foi implementado e avaliado o desempenho de um algoritmo genético, chamado GAVGA, que realiza a montagem de genomas virais. O processo de montagem do GAVGA primeiramente realiza a clusterização das sequências (reads) que compartilham uma substring comum (seed) e, para cada cluster, é utilizado um algoritmo genético para verificar se há sobreposição entre as reads, dada uma porcentagem de similaridade mínima. Os resultados do GAVGA foram comparados aos montadores Newbler, SPAdes e ABySS, assim como também ao montador viral VICUNA. Tais resultados confirmaram que o GAVGA montou corretamente as sequências, obtendo dados melhores que dos outros montadores. O GAVGA foi implementado em Python 2.7+ e pode ser baixado no endereço https://sourceforge.net/projects/gavga-assembler/.
Palavras-chave: Bioinformática, Inteligência Artificial, Montagem de genomas, Vírus, Algoritmos genéticos.