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 relacionada:

1) Aluno: Rafael Nascimento de Souza

Matrícula: 201620070012.
Titulo: "UFAHAMU:Um Framework para Aplicações Móveis Android Conscientes de Contexto" 

Orientador: Prof. Dr.Cleidson Ronald Botelho de Souza
Data: 12/04/2018

Hora:10h00

Local: LABTIC

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Cleidson Ronald Botelho de Souza - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Profa. Dra. Marcelle Pereira Mota - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
  3. Prof. Dr. Rodrigo Quites Reis - Membro Externo  (FACOMP/UFPA)

Resumo

Um campo da Computação Ubíqua tem se destacado significativamente na última década: a Computação Consciente de Contexto. Sistemas conscientes de contexto podem adaptar suas funcionalidades ao ambiente em que estão inseridos sem a intervenção direta do usuário. Este trabalho apresenta o Ufahamu, um framework Java para Android que facilita o desenvolvimento de aplicações conscientes de contexto. Este framework foi construído utilizando a abordagem Contexto-Regra-Ação com o objetivo de complementar limitações de frameworks anteriores. A contextualização, a motivação e o projeto do Ufahamu são apresentados em detalhes, bem como sua implementação e as suas validações. Três validações foram conduzidas, uma através do desenvolvimento de um app utilizando o próprio framework, uma comparando o framework proposto com 3 outros frameworks sob um ponto de vista de complexidade de código e, por último, uma validação  através de um experimento conduzido com engenheiros de software. Os resultados são promissores e sugerem que o framework Ufahamu, de fato, facilita o desenvolvimento de aplicações conscientes de contexto.

Palavras-Chave: Computação Consciente de Contexto; Computação Ubíqua; Framework; Java; Contexto-Regra-Ação. 

O Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação tem a honra de convidar toda a comunidade acadêmica para participar das Defesas de Dissertações de Mestrado abaixo relacionadas:

 
1) Aluno: Ricardo Rodrigo Marinho Melo

Matrícula: 201520070018.
Titulo: "CrowdSourcing no Desenvolvimento de Software: Caracterização da Colaboração nos Desafios da Plataforma TopCoder

Orientador: Prof. Dr. Cleidson Ronald Botelho de Souza
Data: 05/03/2018.

Hora: 10h00 

Local: LABTIC

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Cleidson Ronald Botelho de Souza - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira - Membro Interno  (PPGCC/UFPA) 
  3. Prof. Dr. Rafael Prikladnicki - Membro Externo  (PUC/RS)

Resumo

Em crowdsourcing uma tarefa é divida em pequenas partes que são realizadas pela “crowd”. Crowdsourcing em engenharia de software significa que esta tarefa é uma tarefa de desenvolvimento de software. O TopCoder é maior plataforma de crowdsourcing do mundo na área de engenharia de software que realiza desafios de programação. O vencedor de um desafio recebe uma compensação financeira. Este trabalho descreve uma análise qualitativa da colaboração entre os coders que atuam na plataforma TopCoder. A análise foi feita a partir das mensagens trocadas entre os coders dos desafios que ocorreram nos meses de Julho e Agosto de 2017. Esta análise considerou dois tipos de codificação: a primeira identifica o tipo de mensagem e a segunda identifica o tema relacionado. Os resultados deste trabalho sugerem que, apesar desta ser uma competição, existem diferentes tipos de colaboração entre os coders. Estes resultados podem ser utilizados para sugerir mecanismos que permitam incentivar a colaboração dos coders na plataforma.

Palavras-Chave: Crowdsourcing. TopCoder. Análise qualitativa. Engenharia de Software

 

2) Aluno: Danileno Meireles do Rosário

Matrícula: 201520070005.

Titulo: " Uma Análise Comparativa de Transmissão de Stream de Vídeo em Flying Ad Hoc Networks em Uma Perspectiva Sobre Múltiplos Fluxos " 

Orientador: Prof. Dr. Denis Lima do Rosário
Data: 08/03/2018.

Hora: 10h00 

Local: Sala FC-02 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Denis Lima do Rosário - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Aldri Luiz dos Santos - Co-Orientador (UFPR) 
  3. Prof. Dr. Eduardo Coelho Cerqueira - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
  4. Prof. Dr. Billy Anderson Pinheiro - Membro Externo (UFPA)

Resumo    

A experiência do usuário em assistir vídeos em tempo real transmitidos por veículos aéreos não tripulados (VANTs) deve ser satisfatória, mesmo sob a influência de alterações de topologia causadas pela mobilidade desses VANTs em Flying Ad Hoc Networks (FANETs). No entanto, um dos principais desafios para rotear pacotes em FANETs é como amenizar os efeitos da mobilidade dos VANTs para evitar falhas de comunicação, atrasos e “áreas isoladas”, o que aumenta a perda de pacotes durante as transmissões de vídeo. Desta forma, os protocolos de roteamento devem considerar um mecanismo de posicionamento de nós para encontrar a localização ideal de VANTs que atuam como nós de retransmissão e, assim, evitar os efeitos dessa mobilidade na transmissão de vídeos. Baseado em três protocolos bem conhecidos na literatura (BLR, XLinGo e MobiFANET), esta dissertação realiza uma análise comparativa de transmissão de stream de vídeos em FANETs sob uma perspectiva de múltiplos fluxos simultâneos. O objetivo é analisar a qualidade dos vídeos recebidos no destino a partir da transmissão em tempo real de múltiplos fluxos simultâneos de vídeo, ou seja, a partir de vários nós de origem, mantendo o bom desempenho da rede.

Palavras-Chave: Flying AdHoc Networks; Veículos Aéreos Não Tripulados; Posicionamento de Nós Retransmissores; Múltiplos Fluxos de Vídeo.

 

3) Aluno: Ellton Sales Barros

Matrícula: 201520070013.
Titulo: "Um Método de Classificação de Movimento Imaginado dos Braços Utilizando Emotiv EPOC+ e Openvibe". 

Orientador: Prof. Dr.Nelson Cruz Sampaio Neto
Data: 19/03/2018.

Hora: 09h30

Local: Sala FC-01 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Nelson Cruz Sampaio Neto  - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Schubert Ribeiro de Carvalho - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
  3. Prof. Dr. Dionne Cavalcante Monteiro - Membro Externo  (FACOMP/UFPA)

Resumo

Este trabalho de dissertação mantém seu foco sobre brain-computer interfaces, processamento e classificação sinais eletroencefalográficos. O trabalho apresenta um método de classificação que tem como objetivo identificar qual membro é considerado durante a realização do movimento imaginado (MI), por exemplo, determinar se o indivíduo está imaginando o movimento do braço direito ou do braço esquerdo. Sinais de Eletroencefalografia (EEG) são utilizados como entrada para o classificador e métodos de processamento de sinais são utilizados para melhorar o resultado da classificação. O método criado tem como objetivo melhorar a acurácia da classificação desse processo através de uma análise e avaliação dos parâmetros que fazem parte das etapas de pré-processamento à classificação dos sinais de EEG. 

Palavras-Chave: Brain Computer Interface, Classificador SVM, Movimento Imaginado.

O Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação informa que a divulgação do Resultado Final do Processo Seletivo do Mestrado 2018.1 será no dia 28 de Fevereiro de 2018. Confira a Errata do Edital em Seleção Atual.

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 relacionada:

 
1) Aluno: Jair da Silva Ferreira Junior

Matrícula: 201520070001.
Titulo: "Análise de Perfil de Motoristas: Um Investigação com Diferentes Sensores e Técnicas de Aprendizado de Máquina"   

Orientador: Prof. Dr.Gustavo Pessin
Data: 22/02/2018.

Hora: 09h30

Local: LABCOMP I do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr.  Gustavo Pessin  - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr.Denis Lima do Rosário - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
  3. Profa. Dra. Marley Maria Rebuzzi Vellasco - Membro Externo  (PUC/RJ)

 

Resumo:

O comportamento do motorista afeta a segurança do tráfego, o consumo de combustível/energia e as emissões de gases dos veículos. A Análise de Perfil de Motorista (APM) tenta entender e influenciar positivamente o comportamento do motorista. Geralmente, a APM envolve a coleta automatizada de dados de condução e a aplicação de modelos de computador para gerar uma classificação que caracterize o perfil de agressividade do motorista. Diferentes sensores e métodos de classificação têm sido empregados nesta tarefa, no entanto, soluções de baixo custo e alto desempenho ainda são alvos de pesquisa. Esta dissertação apresenta duas principais contribuições. A primeira é uma investigação com diferentes sensores de smartphone Android e algoritmos de classificação, a fim de avaliar quais combinações de sensor e método permitem a classificação de eventos agressivos de condução com maior desempenho. A segunda contribuição é uma proposta de máquina de comitê composta de um subconjunto dos modelos de aprendizado de máquina investigados. Os resultados mostram que (i) combinações específicas de sensores e métodos inteligentes permitem melhorar o desempenho da classificação; e (ii) a máquina de comitê proposta tem desempenhos de classificação e de tempo superior aos melhores convencionais avaliados, tornando possível seu uso em tempo real em um smartphone.

Palavras-Chave: Análise de perfil de motoristas; aprendizado de máquina; máquinas de comitê; sensores de smartphone; smartphone de Android. 

 

2) Aluno: Aluízio Ramos Pereira Neto

Matrícula: 201620070001.
Titulo: "Um Estudo Sistemático sobre o Controle Estatístico de Processos e a Definição de um Catálogo de Abordagens". 

Orientador: Prof. Dr.Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira
Data: 23/02/2018.

Hora: 08h00

Local: Sala FC-01 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr.  Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira  - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Alfredo Braga Furtado  - Membro Externo (FACOMP/UFPA)
  3. Prof. Dr. Carlos dos Santos Portela - Membro Externo  (UFPA/CAMPUS DE CAMETÁ)

Resumo

O Controle Estatístico de Processos (CEP) tem sido utilizado em organizações de software (acadêmicas e industriais) para a análise dos processos fundamentais, aderentes aos objetivos estratégicos da organização. O CEP é utilizado na representação (gráficos de controle) e análise dos dados coletados (medição) dos processos da organização. Através desta análise, os desvios (falhas) dos processos são identificados e corrigidos. Assim, é definida a estabilidade e a capacidade do processo (baseline). Existem alguns estudos que falam sobre o CEP no contexto de software, entretanto, estes ainda não descrevem de forma aprofundada as abordagens relacionadas ao mesmo. O objetivo desta dissertação de mestrado é desenvolver uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) que identifique quais abordagens: frameworks, métodos, ativos, ferramentas que apoiam o Controle Estatístico de Processos. Com estes resultados, foi definido um catálogo de abordagens, descrevendo e exemplificando as formas de uso de cada delas. O catálogo pode auxiliar as organizações de software a compreender e aplicar melhor as abordagens nele descritas, facilitando, assim, a implementação do CEP nas organizações.

Palavras-Chave: Engenharia de Software Baseada em Evidências, Controle Estatístico de Processos, revisão Sistemática da Literatura, Catálogo de Abordagens. 

 

3) Aluno: Joahannes Bruno Dias da Costa

Matrícula: 201620070008.
Titulo: "Disseminação de Dados Baseada em Métricas de Redes Complexas para Sistemas de Transporte Inteligentes".  

Orientador: Prof. Dr. Eduardo Coelho Cerqueira

Co-Orientador: Denis Lima do Rosário
Data: 23/02/2018.

Hora: 09h00 

Local: LABCOMP 1 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Eduardo Coelho Cerqueira  - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Denis Lima do Rosário  - Co-Orientador -  (PPGCC/UFPA)
  3. Prof. Dr. Marcos Cesar da Rocha Seruffo - Membro Externo (/ITECUFPA)
  4. Pesq.Dr. Billy Anderson Pinheiro - Membro Externo (UFPA)
  5. Prod. Dr. Leandro Aparecido Villas - Membro Externo (UNICAMP)
 
Resumo

Serviços que visam tornar o sistema de transporte atual mais seguro, sustentável e eficiente constituem o arcabouço conhecido como Sistemas de Transporte Inteligentes (ITSs). Pelo fato dos serviços necessitarem de dados, comunicação e processamento para operação, as Redes Veiculares Ad-Hoc (VANETs) exercem forte influência nesse contexto, por possibilitar comunicação direta entre os veículos e, adicionalmente, que dados sejam trocados e processados entre eles. Diversos serviços em ITSs requerem informações disseminadas entre os veículos para tomada de decisões. Contudo, essa disseminação é uma tarefa desafiadora, devido características específicas das VANETs, tais como, comunicação de curto alcance e alta mobilidade dos nós, resultando em variações constantes em sua topologia. Diante dos desafios, neste trabalho é apresentado um protocolo para disseminação de dados em cenários urbanos que considera métricas de redes complexas em seu funcionamento, denominado DDRX. O DDRX toma proveito dos beacons que são trocados periodicamente na rede para coletar informações dos veículos e assim construir um grafo de diâmetro 2 para análise topográfica local da rede, onde os vértices são veículos e as arestas os links de comunicação entre veículos vizinhos. Com o grafo local criado, é possível identificar os melhores veículos para continuarem o processo de disseminação. Resultados de simulações mostram que o DDRX oferece alta eficiência em termos de cobertura, número de transmissões, atraso e colisões de pacotes em comparação aos protocolos amplamente conhecidos de disseminação de dados. Complementarmente, o DDRX oferece melhorias significativas a um sistema de gerenciamento de trânsito distribuído que necessita das informações de trânsito disseminadas de forma eficiente, possibilitando que os veículos fiquem menos tempo em congestionamentos, atinjam maiores velocidades médias e tenham menor tempo de viagem. 

Palavras-Chave: Redes Veiculares; Disseminação de Dados; Grafos.  

 

4) Aluno: Ângelo Luiz da Cruz Oliveira

Matrícula: 201620070002.
Titulo: "Uma Abordagem para a Implementação da Gestão do Conhecimento dos Resultados Esperados do MR-MPS-SW Usando a Rede Social Facebook". 

Orientador: Prof. Dr.Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira
Data: 23/02/2018.

Hora: 10h30 

Local: Sala FC-01 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Alfredo Braga Furtado  - Membro Externo (FACOMP/UFPA)
  3. Prof. Dr. Carlos dos Santos Portela - Membro Externo  (UFPA/CAMPUS DE CAMETÁ)

Resumo

Estudos mostram que a falta de práticas de gestão de conhecimento em uma organização pode comprometer seus processos de negócios gerando um conjunto de problemas, entre elas a perda de produtividade e qualidade em seus serviços. Assim, muitas empresas passaram a utilizar ferramentas que apoiam estas práticas, buscando aumentar suas vantagens competitivas no mercado. Logo, este trabalho tem como objetivo apresentar uma implementação dos resultados esperados da área de Gestão de Conhecimento do MR-MPS-SW usando as funcionalidades da rede social Facebook como ferramenta de apoio a essas práticas. Neste trabalho é relatado, também, o cenário no qual foi abordada a aplicação/avaliação e os resultados obtidos durante a pesquisa. 

Palavras-Chave: Melhorias de Processos; Gestão de Conhecimento; Redes Sociais; MPS.BR. 

 

5) Aluno: Alexandre Abreu de Freitas

Matrícula: 201620070020.
Titulo: "Avaliação da Interação por Rastreamento de Cabeça em Aplicações WEB para Ambiente Desktop" 

Orientador: Prof. Dr. Bianchi Serique Meiguins
Data: 26/02/2018.

Hora: 09h30 

Local: LABCOMP 1 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Bianchi Serique Meiguins  - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Carlos Gustavo Resque dos Santos - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
  3. Profa. Dra. Marcelle Pereira Mota - Membro Interno  (PPGCC/UFPA)
  4. Prof. Dr. Dionne Cavalcante Monteiro - Membro Externo (FACOMP/UFPA)

Resumo

Novos cenários interativos estão surgindo com o avanço tecnológico, como quiosques com displays sensíveis ao toque, aplicações de realidade aumentada e virtual, entre outros. Estes novos cenários estimulam o desenvolvimento de novos métodos de interação não convencionais, os quais fogem dos tradicionais mouse e teclado, como, por exemplo, o rastreamento de cabeça, o rastreamento dos olhos, a detecção de gestos, entre outros, que podem ser utilizados por diversos perfis de usuários, incluindo os com deficiência motora, por exemplo. Geralmente, quando estas novas tecnologias de interação são aplicadas como substitutas do mouse e teclado, e não como uma nova forma de interação, com suas particularidades e adequada de forma diferente, de acordo com o perfil do usuário e a interface. Com base neste contexto, esta dissertação busca avaliar a interação e navegação através do rastreamento de cabeça em aplicações web na plataforma desktop, incorporando uma metodologia de avaliação que combine uma análise no aspecto quantitativo e qualitativo. Foram realizados testes com algumas tecnologias de rastreamento de cabeça, e a escolhida para o desenvolvimento deste trabalho foi o software eViacam utilizando webcam comum. Serão feitos testes em web browser, com tarefas especificas de sites popularmente conhecidos, tais como: google.comyoutube.comg1.com, entre outros. A avaliação busca identificar problemas de interação com o rastreamento de cabeça com as aplicações web, assim como na organização da interface. São coletados diversos dados, como: tempo para completar tarefas, número de cliques em componentes, quantidade de entradas no componente antes de interagir com o mesmo, localização de componentes, etc. Por fim, esses dados são pré-processados e analisados em busca de padrões e outleirs para indicação de boas práticas na utilização de rastreamento de cabeça em aplicações Web. 

Palavras-Chave: Interação Por Rastreamento De Cabeça, Interação Não Convencional, Design de Interface, Interação Humano-Computador. 

 

6) Aluno: Paulo Roberto Silva Chagas Junior

Matrícula: 201620070015.
Titulo: "Avaliação de Arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais para a Classificação de Imagens de Gráficos" 

Orientador: Prof. Dr.Jefferson Magalhães de Morais
Co-Orientador: Prof. Dr. Bianchi Serique Meiguins
Data: 26/02/2018.

Hora: 16h00 

Local: LABCOMP 1 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Jefferson Magalhães de Morais  - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Bianchi Serique Meiguins  - Co-Orientador (PPGCC/UFPA)
  3. Prof. Dr. Filipe de Oliveira Saraiva - Membro Interno  (PPGCC/UFPA)
  4. Prof. Dr. Dionne Cavalcante Monteiro - Membro Externo (FACOMP/UFPA)

Resumo

Em uma era onde a quantidade de dados disponíveis cresce continuamente, formas de representar esses dados se fazem necessárias para que o ser humano possa entendê-los e fazer inferências a partir dos mesmos. No entanto, nem sempre é possível acessar esses dados, de modo que em vários cenários somente os gráficos estão disponíveis para análise. Assim, métodos automáticos de extração de dados de imagens de gráficos se fazem necessários, permitindo um posterior tratamento desses dados recuperados. Nesse contexto, o processo de extração de dados dos gráficos pode ser dividido em duas etapas: classificação e extração. Este trabalho foca na etapa de classificação, propondo uma avaliação de Redes Neurais Convolucionais para esta tarefa. Para treinamento e teste, foi utilizada uma base de imagens geradas automaticamente e de forma aleatória, para 10 tipos de gráficos (Arco, Área, Barra, Coordenadas Paralelas, Linha, Matriz, Pizza, Scatter Plot, Sunburst e Treemap). Da mesma forma, imagens foram coletadas da internet para compor uma base de validação, de modo que se possa verificar se os classificadores conseguem generalizar os 10 tipos de gráficos de forma satisfatória treinando somente com imagens sintéticas. Para validar a metodologia proposta, testes sistemáticos foram realizados utilizando diferentes arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais que estão presentes na literatura (VGG-19, Resnet-50 e Inception-V3), e comparando as mesmas com classificadores convencionais (K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Support Vector Machine e Random Forest) combinados com o método de extração de características HOG. Os resultados mostraram que os modelos Resnet-50 e Inception-V3 obtiveram as maiores acurácias na base de validação, com 77,76% e 76,77% respectivamente. Além disso, as matrizes de confusão foram analisadas a fim de verificar não só as diferenças em desempenho dos classificadores mas também como cada um se comporta para cada classe. 

Palavras-Chave: Deep Learning, Redes Neurais Convolucionais, Visualização da Informação, Imagens de Gráfico. 

 

7) Aluna: Alessandra Priscila Alves de Oliveira

Matrícula: 201520070012.
Titulo: " Um Pipeline para a Predição de Genes em Dados Metatranscriptômicos".

Orientador: Prof. Dr. Ronnie Cley de Oliveira Alves
Data: 26/02/2018.

Hora: 10h00

Local: Sala FC-01 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Ronnie Cley de Oliveira Alves - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Jefferson Magalhães de Morais  - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
  3. Profa. Dra. Regiane Silva Kawasaki Francês - Membro Externo  (FACOMP/UFPA)

Resumo 

Através de estudos de dados metagenômicos, é possível definir quais organismos estão presentes em uma amostra e as suas atividades. Ferramentas para predição de genes em dados metagenômicos foram criadas para definir quais são os genes presentes na amostra, mas é necessário que mais ferramentas estudem os dados dos transcritos a fim de compreender o comportamento delas, como o TransGeneScan. Este artigo apresenta o GeneFinder-TR, um pipeline para predição de genes em dados metatranscriptômicos. O pipeline teve os melhores resultados em metade dos testes, obtendo até 95,14% de acurácia em suas predições. 

Palavras-Chave: Aprendizado de Máquinas, predição de genes, metatranscriptômica. 

 

8) Aluno: Kleoson Bruno Corrêa dos Santos
Mátricula: 201620070009.
Título: "REACT: Uma Abordagem Ágil de Apoio ao Processo de Desenvolvimento de Requisitos de Software  Baseado em Evidências Empíricas". 
 
Orientador: Prof. Dr.Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira
Data: 28/02/2018

Hora: 09h00 

Local: Sala FC-01 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Gustavo Henrique Lima Pinto  - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
  3. Prof. Dr. Carlos dos Santos Portela - Membro Externo  (UFPA/CAMPUS DE CAMETÁ)

Resumo
 
Nos últimos anos, a adoção e a criação de novas abordagens ágeis na indústria de software cresceu consideravelmente diante da tentativa de minimizar alguns problemas das abordagens tradicionais, bem como, alguns desafios dos próprios métodos ágeis atuais. Neste sentido, a Engenharia de Requisitos Ágil surge como uma proposta promissora, a qual utiliza as práticas, princípios e valores dos métodos ágeis para serem aplicados nas atividades da Engenharia de Requisitos. Sobre este último, destaca-se o processo de Desenvolvimento de Requisitos, uma subárea da Engenharia de Requisitos essencial para a evolução criteriosa dos requisitos ao longo de um projeto de desenvolvimento de software. Neste cenário, a finalidade deste estudo é apresentar o REACT (Requirements Evolution in Agile ContexT), uma proposta de método ágil para o desenvolvimento dos requisitos de um produto de software, totalmente fundamentado em evidências empíricas da indústria de software, nas práticas da Engenharia de Requisitos Ágil e nos resultados esperados do processo de Desenvolvimento de Requisitos constante nos modelos de qualidade MR-MPS-SW e CMMI-DEV. Estas evidências empíricas consistem de outras abordagens ágeis de apoio às atividades de Desenvolvimento de Requisitos, as quais foram identificadas e analisadas por meio de uma Revisão Sistemática da Literatura. Em posse dos resultados deste estudo secundário, o REACT foi concebido a fim de atender a todas as atividades relacionadas ao desenvolvimento dos requisitos de software de forma completa, eficiente e ágil. Esta abordagem ágil proposta foi avaliada por meio de um Estudo de Caso, conduzido em um projeto real para o desenvolvimento de um produto destinado ao ensino na área da Engenharia de Software. Dentre os resultados, em síntese, observou-se que este método ágil proporcionou mais eficiência, simplicidade, completude, flexibilidade e organização na evolução dos requisitos ao longo deste projeto. Desta forma, este estudo contribui à comunidade científica e à indústria de software fornecendo uma nova abordagem ágil específica para requisitos, bem como, inserida no contexto da Engenharia de Requisitos Ágil e dos modelos de qualidade de processos de software. 
 
Palavras-Chave: Engenharia de Requisitos Ágil, Desenvolvimento de Requisitos, Métodos Ágeis, Melhoria de Processo de Software, Revisão Sistemática da Literatura, Estudo de Caso. 
 
 
9) Aluno: Daniel Hannemann

Matrícula: 201520070015.
Titulo: "Uma Solução para a Predição do Índice Fluviométrico do Rio Amazonas em Santarém Utilizando Abordagem Neuro-Fuzzy" 

Orientador: Prof. Dr. Antônio Morais da Silveira
Data: 28/02/2018.

Hora:10:00 h

Local: Sala FC-02 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Antônio Morais da Silveira  - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Roberto Samarone dos Santos Araujo - Membro Externo (FACOMP/UFPA) 
  3. Prof. Dr. João Marcelo Brazão Protázio  - Membro Externo (PPGME/UFPA)

Resumo
 
Este trabalho apresenta uma proposta para monitoramento e previsão do nível das águas do rio Amazonas na cidade de Santarém, utilizando abordagem Neuro-Fuzzy e dados históricos sobre o ciclo anual fluviométrico. Os dados foram coletados em três estações, nas cidades de Santarém, Manaus e Itaituba, e foram filtrados ao período de março de 2003 ao final de fevereiro de 2017. Foram realizadas análises dos dados para estabelecer valores limítrofes de alertas de situações emergentes para o monitoramento da cota do rio, compreendendo cinco importantes momentos acerca dos volumes de água: seca, seca-normal, normal, normal-cheia e cheia. A série histórica pode ser considerada como confiável, uma vez que é possível identificar claramente os ciclos anuais hidrológicos dos rios. Soluções preditivas utilizando técnicas estatísticas e computacionais são capazes de automatizar tais previsões com taxas relativamente baixas de erro do nível de um rio. Com isso, considera-se que a solução proposta no presente trabalho pode ser utilizada para nortear ações que minorem os transtornos causados à população da cidade de Santarém nas situações extremas dos volumes de água do rio Amazonas. Ainda mais importante, a abordagem proposta demonstrou poder ser aplicável em qualquer ambiente com diferentes ciclos hidrológicos e, assim, possível aplicabilidade global. 
 
Palavras-Chave: Neuro-Fuzzy, ANFIS, Ciclo Fluviométrico, Rio Amazonas, Santarém.