Mestrado em Computação Aplicada

Atenção! O edital referente ao processo seletivo e arquivos pertinentes ao curso estão disponíveis no site do curso.
Os resultados dos processos seletivos serão divulgados no site do curso.

Trabalhos

Trabalhos Disponíveis

TRABALHO Ações
A Iniciativa Botsu: Promovendo a Educação em Robótica e Sustentabilidade por Meio do Lixo Reciclável
Curso Mestrado em Computação Aplicada
Tipo Dissertação
Data 16/05/2024
Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Orientador(es)
  • Anderson Correa de Lima
Coorientador(es)
  • Amaury Antonio de Castro Junior
Orientando(s)
  • José Vieira dos Santos Neto
Banca
  • Amaury Antonio de Castro Junior
  • Anderson Correa de Lima
  • Dionisio Machado Leite Filho
  • Douglas Goncalves da Silva
  • Sarah Thomaz de Sá Rossiter
Resumo
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    Dispositivo para Aquisição de ECG e Transmissão via BLE
    Curso Mestrado em Computação Aplicada
    Tipo Dissertação
    Data 10/05/2024
    Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
    Orientador(es)
    • Fabio Iaione
    Coorientador(es)
    • Oneide Jorge Paixão
    Orientando(s)
    • Laudiel Soares de Arruda
    Banca
    • Fabio Iaione
    • Francisco Eloi Soares de Araujo
    • Hana Karina Salles Rubinsztejn
    • Luiz Eduardo Schardong Spalding
    • Marcelo Trindade Rebonatto
    • Victor Leonardo Yoshimura
    Resumo
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      Análise de dados e de sentimentos para melhoria de resultados em Sistemas de Avaliação Institucional
      Curso Mestrado em Computação Aplicada
      Tipo Dissertação
      Data 02/04/2024
      Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
      Orientador(es)
      • Amaury Antonio de Castro Junior
      Coorientador(es)
        Orientando(s)
        • Gustavo Kataoka
        Banca
        • Amaury Antonio de Castro Junior
        • Anderson Correa de Lima
        • Caroline Pauletto Spanhol
        • Hana Karina Salles Rubinsztejn
        • Luciano Gonda
        Resumo Este trabalho tem como objetivo desenvolver melhorias no Sistema de Avaliação Institucional da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Para isso, foi realizado um levantamento junto aos seus utilizadores com o intuito de descobrir as necessidades e oportunidades de melhoria a serem implementadas no sistema. O levantamento revelou duas necessidades, sendo a primeira a automação de um relatório que é realizado com uso de planilha, e a segunda a implementação de um classificador de respostas textuais fornecidas por respondentes do sistema. Além da reunião com os utilizadores, uma revisão sistemática da literatura foi realizada para investigar se as melhorias desejadas são comuns a outras instituições e quais foram as técnicas e métodos empregados na sua resolução. A pesquisa bibliográfica revelou que, nas análises textuais, algumas instituições utilizam inteligência artificial e técnicas de aprendizagem de máquina. Este trabalho, por sua vez, apresenta, como melhoria para o sistema, o desenvolvimento do Relatório de Ações e o analisador de sentimentos utilizando o BERT. Um relatório de Séries Temporais descoberto na RSL foi incluído como melhoria desenvolvida neste trabalho. Com a implementação destas melhorias no sistema espera-se tornar a rotina de trabalho dos seus utilizadores mais eficiente e produtiva, auxiliando-os na tomada de decisão.
        Sincronização na Nuvem de Dados Sensoriais de Pecuária
        Curso Mestrado em Computação Aplicada
        Tipo Dissertação
        Data 07/03/2024
        Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
        Orientador(es)
        • Hana Karina Salles Rubinsztejn
        Coorientador(es)
          Orientando(s)
          • Thiago de Oliveira Soares
          Banca
          • Camilo Carromeu
          • Hana Karina Salles Rubinsztejn
          • Luciano Gonda
          • Renato Porfirio Ishii
          Resumo A pecuária bovina desempenha um papel crucial na economia brasileira, sendo essencial para o Produto Interno Bruto (PIB) do país. A eficiência e sustentabilidade deste setor são, portanto, fundamentais para manter sua competitividade. Neste contexto, inovações tecnológicas representam ferramentas indispensáveis para aprimorar o monitoramento e a gestão da produção pecuária. A plataforma e-Cattle surgiu como uma solução integrada para a pecuária de precisão, oferecendo recursos avançados para o monitoramento efetivo do rebanho e suporte à tomada de decisão baseada em dados. Este trabalho foca no desenvolvimento de dois componentes críticos para a plataforma e-Cattle: o primeiro direcionado à sincronização de dados sensoriais coletados localmente com a nuvem, garantindo a uniformidade e a integridade das informações essenciais para análises precisas e decisões informadas. O segundo componente visa a implementação de um gerenciador de memória dedicado, projetado para prevenir a acumulação excessiva de dados, assegurando a continuidade e a eficiência operacional da plataforma. Ambas as inovações são fundamentais para otimizar a gestão da pecuária bovina, representando passos significativos em direção a uma produção mais inteligente e sustentável.
          Criação de um Framework para desenvolvimento de aplicações descentralizadas baseadas em redes Blockchain
          Curso Mestrado em Computação Aplicada
          Tipo Dissertação
          Data 29/02/2024
          Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
          Orientador(es)
          • Dionisio Machado Leite Filho
          Coorientador(es)
          • Carlos Henrique Gomes Ferreira
          Orientando(s)
          • Frank Castilio Pinheiro de Alencar
          Banca
          • Bruno Guazzelli Batista
          • Debora Maria Barroso Paiva
          • Dionisio Machado Leite Filho
          • Jonathan de Andrade Silva
          • Leonardo Souza Silva
          Resumo Baseadas em redes Blockchain as aplicações descentralizadas (DApp) estão em expansão. Pesquisas demonstram que estas aplicações vêm sendo criadas sem seguirem critérios metodológicos para desenvolvimento de software, desse modo, é importante que se sistematize sua construção para que o desenvolvedor possa focar em seu problema de pesquisa. A falta de diretrizes claras para a criação de DApps é um desafio, e dificulta a entrada de novos pesquisadores e desenvolvedores nesse campo. As pesquisas que tentam preencher essa lacuna geralmente abordam questões específicas do processo de desenvolvimento de DApps. Assim, este trabalho baseou-se em uma revisão sistemática da literatura (RSL) e criou um framework para auxiliar no desenvolvimento de DAPPs, mais especificamente na tomada de decisão sobre qual plataforma descentralizada utilizar para hospedar sua aplicação, conceituando e debatendo a respeito das tecnologias utilizadas em cada etapa deste processo. A RSL revelou a ausência de uma estrutura semelhante à que foi desenvolvida neste trabalho, o framework fornece orientações para seleção da plataforma descentralizada de acordo com os requisitos da DApp.
          Explorando o Uso de Competição eCooperação na Experiência deEstudantes de Computação deAcordo com seu Gamification UserType
          Curso Mestrado em Computação Aplicada
          Tipo Dissertação
          Data 08/12/2023
          Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
          Orientador(es)
          • Anderson Correa de Lima
          Coorientador(es)
          • Amaury Antonio de Castro Junior
          • Wellington Santos Martins
          • Wilk Oliveira dos Santos
          Orientando(s)
          • Felipe Pereira Perez
          Banca
          • Amaury Antonio de Castro Junior
          • Anderson Correa de Lima
          • Claudio Zarate Sanavria
          • Valeria Quadros dos Reis
          • Wilk Oliveira dos Santos
          Resumo A gamificação tem sido utilizada nos últimos anos como alternativa para melhorar o ensino de computação. No entanto, a maioria dos estudos concentra-se no uso de abordagens clássicas de gamificação (e.g, com base em pontos, distintivos e rankings) sem considerar aspectos individuais dos alunos. Preenchendo essa lacuna, exploramos (durante quatro semanas) o uso de uma abordagem inovadora de gamificação baseada na competição e cooperação (em conjunto) na percepção de estudantes de graduação de acordo com seu tipo de usuário de gamificação. Os resultados do estudo qualitativo (N = 15) baseado na análise temática mostram que i) a competição foi mais percebida pelos alunos (independentemente do tipo de usuário de gamificação), ii) os alunos demonstraram mais disposição estar em primeiro lugar no ranking (competição) e iii) não foram percebidas mudanças significativas na percepção dos alunos ao longo das três semanas. Nosso estudo contribui especialmente para as áreas de Educação em Computação e Gamificação, por meio de insights relacionados ao design de aulas gamificadas baseadas na competição e na cooperação.
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          Ambientes de Realidade Virtual direcionados para a Educação Patrimonial: um Estudo de Caso aplicado na Virtualização do Museu de Arqueologia da UFMS
          Curso Mestrado em Computação Aplicada
          Tipo Dissertação
          Data 29/09/2023
          Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
          Orientador(es)
          • Amaury Antonio de Castro Junior
          Coorientador(es)
          • Lia Raquel Toledo Brambilla Gasques
          • Anderson Correa de Lima
          Orientando(s)
          • Carlos Henrique da Costa Silva
          Banca
          • Amaury Antonio de Castro Junior
          • Anderson Correa de Lima
          • Anderson Vicoso de Araujo
          • Claudio Zarate Sanavria
          • Lia Raquel Toledo Brambilla Gasques
          • Maria Istela Cagnin Machado
          Resumo Com o avanço das tecnologias de Realidade Virtual, diversas instituições e empresas estão explorando novos conceitos para enriquecer suas atividades cotidianas e desenvolver novos produtos. Nesse contexto, os museus também têm buscado inovações tecnológicas para proporcionar experiências diferenciadas aos visitantes. Pensando no potencial de aplicação da Realidade Virtual e na busca dos museus por novas tecnologias, este trabalho teve como objetivo a criação de ambientes de visitação virtuais voltados para museus, tendo o Museu de Arqueologia da UFMS como estudo de caso. Para o desenvolvimento desses ambientes virtuais, foram empregadas ferramentas de desenvolvimento web, como o VueJS, A-Frame e Strapi. A combinação dessas tecnologias permitiu a construção de ambientes virtuais imersivos, possibilitando aos visitantes explorar o museu e seus acervos de forma virtual. Por meio dessas tecnologias, foi desenvolvido um software baseado em código aberto, que é executado diretamente na web, podendo ser acessado de forma conveniente em diferentes dispositivos. Desse modo, o software teve a missão de democratizar o acesso à cultura e promover a Educação Patrimonial, quebrando barreiras geográficas e socioeconômicas, que muitas vezes afetam a população de forma abrangente. Além do mais, o software pode ser utilizado como uma ferramenta educacional destinada a transformar a abordagem convencional do ensino e enriquecer a experiência de aprendizado dos alunos. Tendo isso em vista, pode-se afirmar que o software em questão proporciona uma solução para as necessidades do estudo de caso, abrindo caminho para novas possibilidades de aplicação da Realidade Virtual em museus e outras instituições culturais.
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          DESENVOLVIMENTO E IMPLANTAÇÃO DE SALA DE SITUAÇÃO EM UNIDADE DE ACIDENTE VASCULAR CEREBRAL
          Curso Mestrado em Computação Aplicada
          Tipo Dissertação
          Data 13/09/2023
          Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
          Orientador(es)
          • Andrea Teresa Riccio Barbosa
          Coorientador(es)
            Orientando(s)
            • Geyson Pereira Santana
            Banca
            • Andrea Teresa Riccio Barbosa
            • Fabio Iaione
            • Jefferson Luiz Brum Marques
            • Mayk Penze Cardoso
            • Milton Ernesto Romero Romero
            • Raquel Luciana Angela Marques Tauro
            Resumo O Acidente Vascular Cerebral (AVC) é uma das principais causas de morte no mundo, acometendo, aproximadamente, 15 milhões de pessoas por ano. O AVC é uma doença que decorre de uma lesão vascular do Sistema Nervoso Central (SNC), sendo classificada como uma deficiência ou disfunção neurológica. O monitoramento de indicadores desta doença é de suma importância para o apoio na tomada de decisões e uma ferramenta que pode auxiliar nisso é a Sala de Situação em Saúde (SSS) que permite realizar o monitoramento de informações como para apoiar na tomada de decisão clínica e de gestão. A SSS é um ambiente virtual que disponibiliza um conjunto de dados agrupados por planilhas ou sistemas, onde é possível obter informações e monitorar indicadores, caracterizando, medindo e explicando o perfil de saúde-doença de uma população, incluindo os agravos e problemas de saúde, assim como seus determinantes. Com o objetivo de assegurar a conformidade de uma Unidade de Acidente Vascular Cerebral (UAVC) do Hospital Universitário (HU) de Campo Grande/MS, com a portaria 665 de 12 de abril de 2012 do Ministério da Saúde, este estudo realizou o desenvolvimento e implantação da SSS neste setor deste hospital público. A pesquisa se desenvolveu em etapas: levantamento de requisitos, modelagem dos casos de uso, definição da plataforma de baixo-código (low-code), definição de perfis e do painel da SSS e produção do protótipo final. Os resultados demonstraram que a avaliação do sistema teve uma boa aceitação pela equipe assistencial com média de 4,83, de um máximo de 5,00, realizado com o sistema implantado e disponibilizados os indicadores com formulário de entrada de dados padronizados; conexão com o banco de dados do sistema de informações hospitalares do HU para buscas de pacientes; cadastro de pacientes no período; e, disponibilização do painel da SSS. Este trabalho desenvolveu e implantou com sucesso uma SSS em um hospital público, com potencial de ser adotada por outras unidades hospitalares, que prestem atendimento a pacientes acometidos por AVC.
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            Locomotomic: aplicativo de anatomia humana para o ensino através da realidade virtual
            Curso Mestrado em Computação Aplicada
            Tipo Dissertação
            Data 12/09/2023
            Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
            Orientador(es)
            • Andrea Teresa Riccio Barbosa
            Coorientador(es)
              Orientando(s)
              • Kauane Lysien Costa Ferreira
              Banca
              • Andrea Teresa Riccio Barbosa
              • Carla Adriana Barvinski
              • Fabio Iaione
              • Hana Karina Salles Rubinsztejn
              Resumo Esta pesquisa apresenta o trabalho de desenvolvimento de um aplicativo de
              Realidade Virtual (RV) voltado à educação em anatomia humana chamado
              Locomotomic. Entende-se que a necessidade de inovar no campo da educação é uma
              questão urgente. Nesse sentido, o desenvolvimento de tecnologias que proporcionem
              novos meios de aprendizado se torna cada vez mais relevante, especialmente em
              situações em que o ensino prático presencial se mostra inviável. A solução proposta
              consiste na criação de um laboratório virtual de anatomia humana de baixo custo, que
              permita simular a experiência de aulas práticas. Para alcançar esse objetivo, foram
              conduzidas pesquisas para identificar as características desejáveis em um laboratório
              virtual de anatomia na área da saúde. Além disso, utilizou-se uma abordagem
              descritiva para estabelecer o conteúdo adequado a ser abordado no laboratório virtual,
              focado no aparelho locomotor humano. A implementação do laboratório virtual foi
              realizada com base na linguagem de programação JavaScript e na plataforma
              Kodular. Os resultados demonstram que a implantação de um laboratório de RV não
              imersivo para o ensino de anatomia pode gerar economias significativas em
              infraestrutura em universidades públicas. Além disso, o aplicativo desenvolvido
              contribuirá para democratizar o acesso à informação, tornando o trabalho mais
              acessível a um maior número de usuários. Adicionalmente, haverá benefícios na
              redução dos custos associados à aquisição de cadáveres para laboratórios e à
              manutenção de instalações físicas em instituições públicas de ensino. No âmbito
              social, essa pesquisa proporcionará um impacto positivo, democratizando o acesso ao
              conhecimento e facilitando o trabalho de estudantes da área da saúde. Além disso, os
              estudantes terão a oportunidade de explorar as vantagens e potencialidades da RV no
              ensino, enriquecendo significativamente o processo de aprendizado. Dessa forma, o
              trabalho contribuirá para avanços no campo de informática aplicados à educação,
              oferecendo uma alternativa eficiente e acessível para o ensino de anatomia humana.
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              G-Thinking: Metodologia para o Desenvolvimento de Jogos Educacionais em Escola da Autoria - Promovendo Protagonismo Juvenil e a Cultura Maker
              Curso Mestrado em Computação Aplicada
              Tipo Dissertação
              Data 28/08/2023
              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
              Orientador(es)
              • Anderson Correa de Lima
              Coorientador(es)
              • Amaury Antonio de Castro Junior
              • Valguima Victoria Viana Aguiar Odakura
              Orientando(s)
              • Kennedy dos Santos Silva
              Banca
              • Amaury Antonio de Castro Junior
              • Anderson Correa de Lima
              • Carla Adriana Barvinski
              • Valguima Victoria Viana Aguiar Odakura
              • Yorah Bosse
              Resumo O Protagonismo Juvenil reconhece os estudantes como autores do seu próprio desenvolvimento e aprendizagem. A abordagem da Cultura Maker expande essa ideia, permitindo que os estudantes desenvolvam as próprias tecnologias, dispositivos e ferramentas. A integração do Protagonismo Juvenil com a Cultura Maker em escolas permite que os educadores promovam um ambiente de aprendizagem mais dinâmico, inclusivo e relevante. Juntas, essas abordagens capacitam os estudantes a serem participantes ativos, autônomos e criativos em sua jornada educacional. No Brasil, Escolas da Autoria vivenciam essa realidade. Neste contexto, este artigo apresenta uma metodologia chamada G-Thinking para o desenvolvimento de jogos educacionais. Estruturada no Design Thinking e na Aprendizagem Baseada em Projetos, essa abordagem foi aplicada em oficinas de uma Escola da Autoria para alunos do ensino médio. Teve-se como foco o desenvolvimento do Protagonismo Juvenil, associado às práticas makers e explorando temas da Cultura Digital. Para integração das etapas da metodologia, foi desenvolvido o jogo digital "Conect.@Mente", que aborda diretamente elementos da cultura digital e, de forma indireta, fomenta habilidades do pensamento computacional. Tem-se como resultados o desenvolvimento de habilidades protagonistas e a imersão e percepção acerca dos temas da Cultura Digital, em ambas as etapas, por parte dos estudantes.
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              Ambiente em nuvem para a plataforma e-Cattle utilizando multi-tenant
              Curso Mestrado em Computação Aplicada
              Tipo Dissertação
              Data 28/08/2023
              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
              Orientador(es)
              • Hana Karina Salles Rubinsztejn
              Coorientador(es)
                Orientando(s)
                • Ygo Aquino Brito
                Banca
                • Camilo Carromeu
                • Hana Karina Salles Rubinsztejn
                • Irineu Sotoma
                • Renato Porfirio Ishii
                Resumo Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um ambiente em nuvem para a sincronização de dados da plataforma e-Cattle. O e-Cattle é uma plataforma criada para propriedades produtoras de carne bovina, que agrega dados de diferentes dispositivos IoT gerenciados através de um middleware intitulado BigBoxx. O ambiente em nuvem foi projetado com foco em oferecer suporte à plataforma e-Cattle, permitindo a integração com a infraestrutura existente. Para alcançar a sincronização de dados de maneira eficiente, foi adotada a
                arquitetura de multi-tenant, com o objetivo de isolar os dados e serviços de cada propriedade rural, criando um ambiente com maior segurança e escalabilidade. Ademais, esta pesquisa proporcionou a sincronização de múltiplos BigBoxx para uma fazenda, uma atualização importante para o e-Cattle. O ambiente em nuvem desenvolvido demonstrou ser uma solução para a sincronização de dados de uma plataforma IoT já existente. A adoção de tecnologias modernas, escaláveis e multi-tenant possibilitou uma gestão otimizada dos recursos, resultando em um ambiente preparado para lidar com o crescente volume de dados gerado pelos múltiplos dispositivos presentes no e-Cattle.
                Aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para classificação da qualidade das carcaças dos lotes de bovinos abatidos: um estudo de caso nos dados do programa Precoce MS
                Curso Mestrado em Computação Aplicada
                Tipo Dissertação
                Data 21/08/2023
                Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                Orientador(es)
                • Rafael Geraldeli Rossi
                Coorientador(es)
                • Thaís Basso Amaral
                Orientando(s)
                • Rafael Rodrigues Marquesi
                Banca
                • Amaury Antonio de Castro Junior
                • Bruno Magalhaes Nogueira
                • Jonathan de Andrade Silva
                • Rafael Geraldeli Rossi
                • Ricardo Marcondes Marcacini
                • Thaís Basso Amaral
                Resumo Visando incentivar a produção de carne bovina de qualidade superior e buscando atender a critérios de um mercado cada vez mais exigente, o Governo do Mato Grosso do Sul provém incentivos fiscais, por meio do programa Precoce MS, para produtores que abatem animais com carcaça de qualidade superior e em idade jovem. O programa Precoce MS disponibiliza um conjunto de dados com informações relacionadas a características dos bovinos, sistemas de produção, e a qualidade da carcaça dos animais abatidos. Porém, a análise manual dos dados para encontrar fatores que podem estar relacionados à produção de uma carcaça de qualidade superior pode ser inviável. Neste cenário, técnicas de Mineração de Dados podem ser aplicadas para extrair conhecimento útil e construir modelos para predição da qualidade da carcaça. Trabalhos anteriores já aplicaram técnicas de Mineração de Dados no conjunto de dados do programa Precoce MS. No entanto, a performance de classificação era incerta em dados atuais, não foram utilizados algoritmos estado-da-arte para dados tabulares, não se tinha a utilização de animais separados em lote, e não foram utilizados outros atributos potencialmente importantes para predição da qualidade da carcaça, como atributos climáticos, nutricionais, e relacionados ao preço de commodities. Dado isso, o presente trabalho teve por objetivo utilizar técnicas de Mineração de Dados, mais especificamente, algoritmos para a construção de modelos de classificação para predição da qualidade do lote de carcaças, considerando: algoritmos estado-da-arte, de diferentes paradigmas e com diferentes conjuntos de parâmetros. Além disso, foram considerados os dados mais atuais do programa Precoce-MS (até a data de execução deste trabalho) e o conjunto de dados enriquecido com atributos meteorológicos, nutricionais e de precificação de commodities. Os resultados demonstraram que o algoritmo Random Forest Classifier apresentou a melhor performance de classificação (72.63% de Acurácia). Por fim, utilizando o melhor modelo, foi desenvolvida uma API REST para realizar a classificação do lote de bovinos a serem abatidos.
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                MAPEAMENTO DE POSTES POR IMAGENS RGB DE NÍVEL DE RUA UTILIZANDO MÉTODOS DE DETECÇÃO DE OBJETOS: UM ESTUDO DE CASO NA CIDADE DE CAMPO GRANDE, MS
                Curso Mestrado em Computação Aplicada
                Tipo Dissertação
                Data 14/08/2023
                Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                Orientador(es)
                • Jonathan de Andrade Silva
                Coorientador(es)
                • Jose Marcato Junior
                Orientando(s)
                • Anderson do Espirito Santo da Silva
                Banca
                • Jonathan de Andrade Silva
                • Jose Marcato Junior
                • Wesley Nunes Goncalves
                Resumo A presente dissertação tem por propósito desenvolver e aplicar métodos robustos para
                a detecção e classificação de objetos, com foco específico nos postes elétricos presentes em
                imagens RGB da malha elétrica coletadas na cidade de Campo Grande, Mato Grosso do Sul.
                O objetivo central é demonstrar a utilidade desses métodos no contexto do setor de energia
                elétrica, destacando a capacidade de identificar necessidades de manutenção em que a identificação precisa de postes elétricos em imagens da malha elétrica
                desempenha um papel crítico na melhoria do setor de energia elétrica. Tal identificação
                eficiente é crucial para avaliar demandas de manutenção e para detectar falhas estruturais,
                contribuindo assim para aprimorar a gestão da infraestrutura elétrica. A metodologia adotada
                compreende a construção de um banco de imagens anotado, no qual os postes elétricos e
                outros elementos da malha elétrica são identificados e delimitados manualmente. Essas
                imagens anotadas são usadas para treinar os métodos de detecção de objetos, abrangendo
                abordagens como algoritmos de aprendizado de máquina e redes neurais convolucionais, e
                através de experimentos, os métodos são avaliados e comparados em termos de precisão,
                velocidade de processamento e generalização. Os experimentos conduzidos produzem
                resultados que evidenciam a eficácia dos métodos desenvolvidos para a detecção e
                classificação de postes elétricos em imagens RGB da malha elétrica. A análise comparativa
                dos modelos testados permite identificar o método mais adequado para a aplicação em
                questão. Com essas contribuições, a dissertação busca otimizar a gestão da infraestrutura
                elétrica, tornando os processos de manutenção mais eficazes e melhorando a eficiência do
                fornecimento de energia elétrica.
                Palavras-chave: Classificação de objetos, Detecção de objetos, Energia elétrica, Imagens
                RGB, Malha elétrica.
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                Aplicação de Mineração de Dados para Extração de Conhecimento de Crimes de Violência Doméstica: um Estudo de Caso na Cidade de Campo Grande (MS)
                Curso Mestrado em Computação Aplicada
                Tipo Dissertação
                Data 04/07/2023
                Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                Orientador(es)
                • Rafael Geraldeli Rossi
                Coorientador(es)
                • Silvano Ferreira de Araújo
                Orientando(s)
                • WESLEY FABRICIO SOUZA SILVA
                Banca
                • Amaury Antonio de Castro Junior
                • Jonathan de Andrade Silva
                • Rafael Geraldeli Rossi
                • Ricardo Marcondes Marcacini
                • Roberta Akemi Sinoara
                • Silvano Ferreira de Araújo
                Resumo A quantidade de dados gerados e armazenados vem crescendo juntamente
                com o aumento do poder computacional para guardá-los. A fim de que esses
                dados se tornem informações úteis e possam ser utilizados por empresas e
                pessoas na tomada de decisões, técnicas de mineração de dados podem ser
                aplicadas. Por meio delas, é possível encontrar informações, associações e
                padrões sobre os dados analisados, os quais podem servir tanto para extrair
                o conhecimento presente neles quanto para fazer previsões. Com isso, os
                órgãos da administração pública responsáveis pela segurança da população
                podem se beneficiar da mineração de dados para tornar suas ações de combate e prevenção ao crime mais eficientes, como pode-se notar em diversos
                lugares do mundo. No estado de Mato Grosso do Sul, os dados sobre ocorrências policiais são armazenados no Sistema Integrado de Gestão Operacional
                (SIGO). Porém, estes ainda não têm sido explorados para auxiliar na extração
                de conhecimento de crimes, bem como no auxílio para a tomada de decisões
                mais efetivas. Posto isso, o objetivo deste trabalho é o emprego de técnicas de
                mineração de dados para extração de conhecimento, considerando as informações armazenadas no SIGO, mais especificamente, os dados de crimes de
                violência doméstica registrados na cidade de Campo Grande (MS). Além disso,
                por questões de explicabilidade e interpretabilidade dos resultados para os
                tomadores de decisão, foram utilizados algoritmos de mineração de dados do
                tipo simbólico: regras de associação e regras de classificação. Com isso, foi
                possível extrair conhecimento interessante e inovador por meio das regras de
                associação. Por exemplo, analisando-se o fato injúria, pôde-se perceber que
                ele mais frequentemente ocorre com as vítimas de escolaridade superior. Já
                para as regras de classificação, foi obtida uma acurácia de 84%, permitindo
                a extração de conhecimentos como: vítimas com idade menor ou igual a 23
                anos de idade registram de 1 a 3 boletins de ocorrência contra o mesmo autor.
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                HíbriDoC: Método para a Classificação de Atividades de Computação Desplugada para uso no Ensino Híbrido
                Curso Mestrado em Computação Aplicada
                Tipo Dissertação
                Data 27/06/2023
                Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                Orientador(es)
                • Anderson Correa de Lima
                Coorientador(es)
                  Orientando(s)
                  • Quésia de Araujo Santos
                  Banca
                  • Amaury Antonio de Castro Junior
                  • Anderson Correa de Lima
                  • Marcia Elena Jochims Kniphoff da Cruz
                  • Rodrigo Silva Duran
                  • Wilk Oliveira dos Santos
                  Resumo A Computação Desplugada é uma técnica que consiste em ensinar conceitos e problemas de Ciência da Computação, por meio de uma coleção de atividades presenciais, sem o uso do computador (convencionalmente chamadas de desplugadas). Tais atividades têm despertado o interesse de professores e pesquisadores, e tem sido empregada em diversos países ao redor do mundo, podendo ser utilizada do ensino básico ao superior. Entretanto, assim como em outras áreas, o recente cenário de pandemia de Covid-19 afetou o envolvimento nas atividades de aprendizagem devido às mudanças nas formas de contato entre estudantes e docentes, e, também, pela opção pelo ensino remoto nas atividades de ensino. Este novo contexto trouxe consigo desafios para a utilização da Computação Desplugada, como por exemplo, sua utilização no ensino remoto ou híbrido. Para enfrentar esse desafio, este trabalho propõe um método para classificar atividades de Computação Desplugada, a fim de permitir que se possa identificar quais atividades são mais adequadas para o ensino remoto e híbrido. Os resultados de nossos estudos demonstram que o instrumento é adequado para a classificação das atividades. O estudo contribui especialmente para a área de Ensino de Computação, fornecendo um instrumento capaz de ser usado para classificar atividades de Computação Desplugada para serem usadas no ensino remoto ou híbrido.
                  Mensuração da carga cognitiva em um curso de programação introdutória para crianças
                  Curso Mestrado em Computação Aplicada
                  Tipo Dissertação
                  Data 22/06/2023
                  Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                  Orientador(es)
                  • Amaury Antonio de Castro Junior
                  Coorientador(es)
                  • Anderson Correa de Lima
                  Orientando(s)
                  • Esteic Janaína Santos Batista
                  Banca
                  • Amaury Antonio de Castro Junior
                  • Anderson Correa de Lima
                  • Claudio Zarate Sanavria
                  • Graziela Santos de Araujo
                  • Ismar Frango Silveira
                  • Luciana Montera Cheung
                  Resumo A capacidade de aprendizado de um aluno está diretamente relacionada à quantidade de carga cognitiva utilizada para compreender o material. A Teoria da Carga Cognitiva (TCC) explica como o aprendizado de uma pessoa é prejudicado quando a capacidade limitada da memória de trabalho é excedida durante o processo. Portanto, o uso de instrumentos para medir a carga cognitiva em sala de aula é essencial. Este estudo apresenta e discute um curso de programação introdutória planejado com base nas recomendações pedagógicas da TCC e Aprendizagem por Andaimes (Scaffolding Learning). Além disso, um instrumento desenvolvido anteriormente para medir a carga cognitiva foi adaptado para atender às atualizações da TCC e à faixa etária do público-alvo do curso. Os resultados mostram que a avaliação da carga cognitiva é uma ferramenta valiosa para entender a dificuldade percebida pelos alunos em atividades de programação introdutória. A trilha de aprendizagem proposta se mostrou eficaz na redução da carga cognitiva percebida pelos alunos, resultando em uma melhor compreensão dos conceitos abordados no curso.
                  Plataforma para gerenciamento e visualização de dados agropecuários: um estudo de caso sobre a ferramenta Cria Certo
                  Curso Mestrado em Computação Aplicada
                  Tipo Dissertação
                  Data 14/03/2023
                  Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                  Orientador(es)
                  • Dionisio Machado Leite Filho
                  Coorientador(es)
                  • Thaís Basso Amaral
                  Orientando(s)
                  • Wagner Vieira Freiria
                  Banca
                  • Camilo Carromeu
                  • Dionisio Machado Leite Filho
                  • EDVARD MARTINS DE OLIVEIRA
                  Resumo Com o crescimento da pecuária de corte, novas estratégias reprodutivas na bovinocultura surgiram para otimizar a reprodução animal. Em pouco tempo, o gerenciamento dessas técnicas tornou-se complexo de realizar sem o auxílio de algum sistema específico. Com base nesse cenário, foi desenvolvido, pela Embrapa em parceria com a Universidade Federal do Mato Grosso do Sul (UFMS), o aplicativo Cria Certo para auxiliar os técnicos e produtores rurais a simular custos e benefícios dos sistemas de reprodução existentes. Apesar das suas diversas contribuições, o aplicativo apresenta a necessidade de ferramentas para complementá-lo. Assim, o presente trabalho propõe o desenvolvimento da plataforma Cria Certo Manager, que dentre outras funcionalidades, propõe o uso de dashboards possibilitando aos pesquisadores visualizarem, de forma mais clara e acessível, padrões nas simulações realizadas pelos usuários do aplicativo. Além disso, o Cria Certo Manager contribui para o gerenciamento, sem modificação de código, de parâmetros que antes eram fixos no aplicativo Cria Certo.
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                  Integração de Módulos Utilizando Micro Frontends na Plataforma +Precoce
                  Curso Mestrado em Computação Aplicada
                  Tipo Dissertação
                  Data 13/03/2023
                  Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                  Orientador(es)
                  • Evandro Mazina Martins
                  Coorientador(es)
                    Orientando(s)
                    • Alan Balen Schio
                    Banca
                    • Camilo Carromeu
                    • Evandro Mazina Martins
                    • Fernando Rodrigues Teixeira Dias
                    • Gedson Faria
                    • Milton Ernesto Romero Romero
                    • Renato Porfirio Ishii
                    Resumo Resumo
                    A Plataforma +Precoce vem sendo desenvolvida ao longo dos últimos anos em parceria
                    entre Embrapa e a Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, de maneira modularizada,
                    onde cada novo desenvolvimento é realizado fora da base de código principal, evitando
                    conflitos e efeitos colaterais com demais códigos do sistema que se encontra em uso. Ao fim
                    de cada desenvolvimento, estes módulos não se incorporavam ao código final, seja por causa
                    das versões de dependências conflitantes ou por alta demanda operacional de reavaliar os
                    códigos. A falta de entendimento de uma técnica eficiente de unificação de código também
                    estava presente. A técnica de micro serviços é amplamente difundida e utilizada para se
                    fazer o gerenciamento e conexão dos módulos de um sistema sem que necessite estar dentro
                    do mesmo código. Derivada desta, nasceu a abordagem Micro Frontends, que permite no
                    desenvolvimento de plataformas web a integração dos módulos em tempo de execução. Se
                    valendo da técnica de Micro Frontends, da maneira modular com que a plataforma foi
                    desenvolvida e da necessidade de disponibilizar as novas funcionalidades ao usuários, este
                    trabalho provê a integração entre os módulos da plataforma utilizando a técnica Module
                    Federation para realizar a integração entre os módulos com a plataforma principal, e
                    fornecendo maneiras de validar a disponibilidade dos módulos e garantir que seu uso seja
                    possível mesmo em modo offline.
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                      Sistema Automatizado para Identificação de Fenótipo Relacionado a Precocidade e Fertilidade de Fêmea Bovina
                      Curso Mestrado em Computação Aplicada
                      Tipo Dissertação
                      Data 15/12/2022
                      Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                      Orientador(es)
                      • Edson Antonio Batista
                      Coorientador(es)
                        Orientando(s)
                        • Brenda Medina de Oliveira
                        Banca
                        • Edson Antonio Batista
                        • Jonathan de Andrade Silva
                        • Wesley Nunes Goncalves
                        Resumo A identificação da precocidade bovina, características reprodutivas, do mesmo são de extrema importância, pois com o diagnóstico correto é possível atingir um aumento de produtividade e consequentemente a lucratividade do setor. Porém, este processo é realizado subjetivamente, o que pode acarretar inexatidão, e diferentes resultados de acordo com o avaliador. Com intuito de apresentar uma solução automatizada e com maior objetividade, neste trabalho desenvolveu-se uma metodologia baseada em escores visuais para identificar a precocidade de fêmeas bovinas. A metodologia consiste na captura de imagens do animal, quando transita pelo mangueiro e através de algoritmos de inteligência artificial permite-se identificar sua precocidade a fertilidade. Os algoritmos desenvolvidos permitem a entrada da imagem do bovino e retorna a probabilidade de acurácia e fertilidade na primeira estação reprodutiva. Para realização deste trabalho foram coletadas imagens dos animais na Fazenda Sete Estrelas, que serviram de base para desenvolver o algoritmo. Foram testados o desempenho de 5 algoritmos, que realizam a identificação e classificação de cada imagem de fêmea bovina com intuito de indicar qual técnica é mais indicada para finalidade. Os resultados obtidos através dos algoritmos foram: CNN em conjunto com U-Net, obtiveram uma porcentagem de acertos de 71.42\%; O algoritmo Efficientnet obteve 70.46\%; Assim como o anterior o algoritmo Twins obteve 70.46\%; E o melhor resultado obtido se deu por meio do algoritmo Resnet com 74.92\%. Os resultados obtidos são promissores, contudo pode-se melhorar, com a adequada captação das imagens dos animais e aumentando o banco de imagens, apresentando um grande potencial para a resolução do problema.

                        Palavras-chaves: Identificação de fertilidade bovina. Precocidade de bovinos fêmeas. Algoritmo CNN. Algoritmo U-Net. Algoritmo Resnet. Algoritmo Twins. Algoritmo Efficientnet.
                        Classificação de Hipertensos Utilizando o Sinal da Variabilidade da Frequência Cardíaca (VFC) com Auxílio de Inteligência Artificial
                        Curso Mestrado em Computação Aplicada
                        Tipo Dissertação
                        Data 30/11/2022
                        Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                        Orientador(es)
                        • Milton Ernesto Romero Romero
                        Coorientador(es)
                          Orientando(s)
                          • Rafael Gonçalves de Oliveira Viana
                          Banca
                          • Andrea Teresa Riccio Barbosa
                          • Evandro Mazina Martins
                          • Marco Aurelio Stefanes
                          • Milton Ernesto Romero Romero
                          • Renato Porfirio Ishii
                          • Vera Regina Fernandes da Silva Marães
                          Resumo O Sistema Nervoso Autônomo é um dos responsáveis pelos ajustes cardiovasculares e seu realce pode ser aferido, utilizando a Variabilidade de Frequência Cardíaca(VFC) pelas ondas R, presente no Eletrocardiograma.
                          Atualmente a hipertensão é altamente prevalente em todos os países. Graças a equipamentos inteligentes vestíveis, uma aglomerado de dados começou a ser coletado e armazenado, entretanto pouco explorados. Novos métodos de aferição da hipertensão utilizando os dados armazenados ajudaria no controle cardiovascular de uma grande quantidade de pessoas. Nesta pesquisa, os dados de VFC coletados por equipamentos vestíveis de baixo custo e de fácil aquisição, foram processados e obteve-se um resultado de 75\% de acurácia ao utilizar inteligência artificial na classificação de pacientes hipertensos medicados e não hipertensos (saudáveis). Este resultado provavelmente esta relacionado a eficácia do medicamento utilizado pelos pacientes. Novas pesquisas visando candidatos que possuem pressão alterada (não hipertensos), deve ser realizada, a fim de extrair características destes, ao não utilizar medicamento de controle de pressão arterial.
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