Mestrado em Ciência da Computação

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TRABALHO Ações
Uma Abordagem para Classificação de Séries Temporais Baseada em Modelo Autorregressivo e Gráfico de Recorrência
Curso Mestrado em Ciência da Computação
Tipo Dissertação
Data 25/05/2016
Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Orientador(es)
  • Renato Porfirio Ishii
Coorientador(es)
    Orientando(s)
    • Hudson Fujikawa de Paula
    Banca
    • Eraldo Luis Rezende Fernandes
    • Paulo Aristarco Pagliosa
    • Renato Porfirio Ishii
    • Ricardo Araújo Rios
    Resumo Atualmente, os estudos sobre o problema da classificação de séries temporais tem se concentrado em elaborar abordagens em dois formatos: baseado em funções de distância entre itens do conjunto de dados, e baseado em um procedimento de dois estágios, onde as séries temporais são transformadas em vetores de características, permitindo o emprego de técnicas de classificação convencionais. Neste contexto, não tem sido notado na literatura
    estudos baseados na análise de propriedades intrínsecas do processo gerador da série temporal como, por exemplo, o determinismo. Neste trabalho de mestrado, é proposta uma abordagem para o problema da classificação de séries temporais, projetada em dois estágios e baseada na análise de propriedades intrínsecas de determinismo e de estocasticidade. Primeiramente, cada série temporal é processada pelo modelo autorregressivo (AR) e pelo Gráfico de Recorrências, para modelar as influências estocásticas e determinísticas, presentes nas séries temporais. Posteriormente, são extraídas características, a partir da nova representação, que compõem o novo espaço característico. Para a classificação em si, optou-se pelo SVM em seu formato convencional. Tomou-se como abordagem de referência da literatura, o classificador 1-NN com funções de distâncias Euclidiana, DTW e DTW otimizado por janela de busca. Os experimentos foram executados sobre os conjuntos de dados do repositório UCR. Os resultados finais mostram que o desempenho de classificação é competitivo, ou superior, a melhor configuração 1-NN em 19 de 41 conjuntos de dados. Não obstante, os resultados evidenciam, também, a necessidade de uma investigação mais aprofundada sobre as influências das propriedades intrínsecas, e outras técnicas da área de análise de séries temporais, quando aplicadas na tarefa de classificação.
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    Atributos de Ponto de Interesse e Casamento de Modelos para Contagem de Insetos-Praga em Cultura de Soja
    Curso Mestrado em Ciência da Computação
    Tipo Dissertação
    Data 31/03/2016
    Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
    Orientador(es)
    • Hemerson Pistori
    Coorientador(es)
      Orientando(s)
      • Diogo Soares da Silva
      Banca
      • Denilson de Oliveira Guilherme
      • Edson Takashi Matsubara
      • Hemerson Pistori
      • Lucas Castro Torres
      • Marco Hiroshi Naka
      Resumo Neste trabalho é apresentado uma aplicação para a contagem de insetos em plantações de soja, o objetivo desta aplicação é ser uma ferramenta para o auxílio de agrônomos e técnicos agrícolas na inspeção de cultivos de soja. A aplicação utiliza imagens aéreas, capturadas por Veículos Aéreos não Tripulados, para a contagem dos insetos, e com esta informação o especialista pode definir se existe infestação de insetos na plantação ou não, decidindo se é necessária a aplicação de inseticidas. Para a identificação e contageßm dos insetos, técnicas de visão computacional baseadas em Pontos de Interesse foram utilizadas, sendo o Speeded Up Robust Feaure (SURF) a técnica utilizada para a detecção e descrição dos Pontos de Interesse das imagens analisadas. Para a classificação dos insetos, técnicas baseadas em casamento de modelos, em específico técnicas que utilizam os pontos de interesse para definir o casamento entre as imagens, foram utilizadas para definir a semelhança entre a imagem teste com as classes analisadas. Com essa informação três métricas foram utilizadas para definir a classe do inseto, a do ponto com distância mínima, a distância média mínima e o número de casamentos. Nos experimentos realizados foram variados os parâmetros do detector e descritor de pontos de interesse a fim de encontrar os melhores resultados para a classificação. O método proposto foi comparado com três classificadores baseados em Máquina de Vetores de Suporte, K vizinhos mais próximos e árvores de decisão. O método proposto obteve uma medida-F de 0.899 sendo estatisticamente melhor do que o classificador baseado em árvores de decisão e semelhante aos baseados em Máquina de Vetores de Suporte e K vizinhos mais próximos. O módulo de contagem foi comparado com a contagem de um especialista que marcou todas as imagens de teste. Através do teste de hipóteses ANOVA (Análise de variância) foi comprovado que a contagem do método proposto e do especialista não são divergentes, com um nível de significância de 5%, evidenciando o potencial da proposta na automação de avaliações de pragas em campo.
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      Parametrização Cruzada de Modelos Geométricos 3D em Movimento
      Curso Mestrado em Ciência da Computação
      Tipo Dissertação
      Data 02/10/2015
      Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
      Orientador(es)
      • Paulo Aristarco Pagliosa
      Coorientador(es)
        Orientando(s)
        • Andre Luis Vieira Medalha
        Banca
        • Afonso Paiva Neto
        • Edson Takashi Matsubara
        • Paulo Aristarco Pagliosa
        • Renato Porfirio Ishii
        Resumo O objetivo geral deste projeto de mestrado é apresentar uma técnica de parametrização cruzada entre modelos geométricos 3D em movimento. Um modelo geométrico de um objeto em movimento é definido por um conjunto de malhas de triângulos, onde cada malha representa uma pose da superfície do objeto em dado instante de tempo. A técnica proposta toma como entrada dois conjuntos de poses, um conjunto fonte e outro alvo. O primeiro passo desta técnica é a determinação da correspondência inicial de cada pose, ação esta que conta com auxílio de um algoritmo de detecção de pontos característicos e um ambiente de teste interativo. Com esse conjunto de correspondência inicial, torna-se possível realizar a parametrização cruzada entre as diversas poses da fonte e do alvo enquanto os respectivos modelos geométricos se movem, permitindo assim aplicações como morphing dinâmico.
        Problema do Fluxo Máximo em Redes Utilizando OpenMP e CUDA
        Curso Mestrado em Ciência da Computação
        Tipo Dissertação
        Data 02/10/2015
        Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
        Orientador(es)
        • Marco Aurelio Stefanes
        Coorientador(es)
          Orientando(s)
          • Luiz Fernando Alvino
          Banca
          • Carlos Henrique Aguena Higa
          • Fabio Henrique Viduani Martinez
          • José Coelho de Pina Junior
          • Marco Aurelio Stefanes
          Resumo O problema do fluxo máximo em redes é um problema fundamental de teoria dos grafos, com muitas aplicações importantes. Os algoritmos para o fluxo máximo baseados no método push-relabel são conhecidos por serem mais efi-
          cientes assintoticamente e terem menor tempo de execução na prática. Vários algoritmos paralelos foram propostos, mas poucos deles tiveram tempos de execução menores do que a implementação hipr de Goldberg, baseada em push-relabel. O objetivo geral desta dissertação é discutir as soluções sequenciais e paralelas para o problema do fluxo máximo em redes. Uma contribuição relevante é que propomos um novo algoritmo paralelo híbrido OpenMP-CUDA que explora a paralelização das heurísticas rotulação global e rotulação gap, além de utilizar o processamento em CPU e GPU adaptativamente para maximizar a eficiência de execução. Os resultados dos testes realizados mostram que esse algoritmo é até 5 vezes mais rápido do que a implementação hipr.
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          Visualização de Projeções Multidimensionais em Dispositivos Móveis
          Curso Mestrado em Ciência da Computação
          Tipo Dissertação
          Data 01/10/2015
          Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
          Orientador(es)
          • Paulo Aristarco Pagliosa
          Coorientador(es)
            Orientando(s)
            • Rafael Jesus Sandim
            Banca
            • Afonso Paiva Neto
            • Edson Takashi Matsubara
            • Paulo Aristarco Pagliosa
            • Renato Porfirio Ishii
            Resumo
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              Determinação de regiões genômicas específicas para seleção de oligonucleotídeos iniciadores usando famílias de proteínas e sequências características
              Curso Mestrado em Ciência da Computação
              Tipo Dissertação
              Data 30/09/2015
              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
              Orientador(es)
              • Nalvo Franco de Almeida Junior
              Coorientador(es)
                Orientando(s)
                • Rodrigo Andrade Cardoso
                Banca
                • Flábio Ribeiro de Araújo
                • Luciana Montera Cheung
                • Nalvo Franco de Almeida Junior
                • Said Sadique Adi
                Resumo Com o sequenciamento mais frequente de genomas, várias técnicas de comparação têm sido propostas, com inúmeras aplicações. Este trabalho propõe uma técnica
                computacional baseada em sequências características e na construção de famílias de proteínas para determinar trechos de um genoma que contenham candidatos a oligonucleotídeos iniciadores específicos desse genoma, quando comparado com outros. Os trechos determinados pela metodologia proposta podem ser usados como entrada para ferramentas que encontram oligonucleotídeos iniciadores específicos. Testes revelaram que a metodologia se mostrou muito efetiva para genomas de espécies diferentes.
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                Alinhamento de Várias Sequências Utilizando Arquiteturas Paralelas Híbridas
                Curso Mestrado em Ciência da Computação
                Tipo Dissertação
                Data 30/09/2015
                Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                Orientador(es)
                • Marco Aurelio Stefanes
                Coorientador(es)
                  Orientando(s)
                  • Valter de Oliveira Ferlete
                  Banca
                  • Luiz Carlos da Silva Rozante
                  • Marco Aurelio Stefanes
                  • Nahri Balesdent Moreano
                  • Renato Porfirio Ishii
                  Resumo A comparação de sequências biológicas é uma das principais ferramentas da bioinformática, para auxiliar os biólogos a realizar análise de dados com objetivo de determinar a função ou estrutura das sequências biológicas e inferir informações sobre sua evolução em organismos que estejam em estudo. A resolução deste problema, contudo, envolve grandes dificuldades computacionais e biológicas, levando ao surgimento de diversas aproximações e heurísticas para sua resolução. O objetivo deste trabalho é escrever um algoritmo paralelo em CUDA e MPI, para realizar o alinhamento global de várias sequências biológicas, especificamente de DNA e proteínas, utilizando heurísticas que possam fornecer uma certa qualidade em um tempo razoável. Foi realizado um comparativo dos resultados obtidos, com os dados que as melhores ferramentas da atualidade apresentam.
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                  Influência de Regiões Anômalas em Genomas de Referência Utilizados para Montagem Guiada
                  Curso Mestrado em Ciência da Computação
                  Tipo Dissertação
                  Data 29/09/2015
                  Área TEORIA DA COMPUTAÇÃO
                  Orientador(es)
                  • Luciana Montera Cheung
                  Coorientador(es)
                    Orientando(s)
                    • Bárbara Purkott Cezar
                    Banca
                    • Flábio Ribeiro de Araújo
                    • Luciana Montera Cheung
                    • Nalvo Franco de Almeida Junior
                    • Said Sadique Adi
                    Resumo Cepas do complexo Mycobaterium bovis foram analisadas segundo uma estratégia desenvolvida nesse projeto, a qual analisa o quanto características biológicas, como por exemplo, transferência horizontal de genes, regiões de alta frequência CG e regiões variáveis ou repetitivas, influenciam no resultado de um mapeamento de reads. Este trabalho investiga a existência de regiões que potencialmente representam tais características, chamadas regiões anômalas, e sua influência nos resultados deste mapeamento objetivando estabelecer uma relação entre elas e regiões n˜ao mapeadas. O agente M. bovis analisado ´e o causador da tuberculose em bovinos e outros mamíferos, incluindo os seres humanos e ´e uma doença de relevância econômica no contexto da pecuária, já que afeta diretamente a produtividade dos animais. Os resultados mostraram forte rela¸c˜ao entre regiões não mapeadas, ou pouco mapeadas pelos reads e a potencialidade destas serem regiões anômalas, segundo análise feita por uma ferramenta existente para esta finalidade.
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                    O Problema do Particionamento de Similaridade Máxima
                    Curso Mestrado em Ciência da Computação
                    Tipo Dissertação
                    Data 29/09/2015
                    Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                    Orientador(es)
                    • Said Sadique Adi
                    Coorientador(es)
                      Orientando(s)
                      • Alex Zanella Zaccaron
                      Banca
                      • Carlos Henrique Aguena Higa
                      • Cleber Valgas Gomes Mira
                      • Luciana Montera Cheung
                      • Said Sadique Adi
                      Resumo Neste trabalho, nós propomos um novo problema de otimização combinatória envolvendo sequências de caracteres chamado Problema do Particionamento de Similaridade Máxima. Apresentamos também uma prova de que esse problema é NP-difícil no sentido forte, o que significaca que não existe um algoritmo polinomial e nem pseudo-polinomial que o resolve, a menos que P = NP. Além disso, desenvolvemos e testamos duas heurísticas baseadas na estratégia gulosa que encontram soluções para o Problema do Particionamento de Similaridade Máxima em tempo polinomial. Este trabalho também traz uma aplicação do problema em questão através da modelagem de um problema
                      importante da Biologia Computacional chamado problema da reconstrução e quanticação de transcriptoma, modelagem essa pioneira na abordagem desse problema como um problema de otimização combinatória envolvendo sequências.
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                      Implementação de um nó sorvedouro de uma RSSF aplicada à pecuária
                      Curso Mestrado em Ciência da Computação
                      Tipo Dissertação
                      Data 29/09/2015
                      Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                      Orientador(es)
                      • Luciano Gonda
                      Coorientador(es)
                        Orientando(s)
                        • André Luiz Diniz da Silva
                        Banca
                        • Hana Karina Salles Rubinsztejn
                        • Irineu Sotoma
                        • Luciano Gonda
                        • Pedro Paulo Pires
                        Resumo O uso de Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) para monitoramento de dados ambientais e fisiológicos ´e cada vez mais comum na área de pecuária. Além do ambiente hostil, um dos problemas enfrentados é a transmissão dos dados do campo para servidores localizados em escritórios. Este trabalho trata do desenvolvimento de um nó sorvedouro para a coleta de dados de um sistema de monitoramento para pecuária. Estes dados serão coletados por meio dos nós sensores e enviados para o nó sorvedouro, e então ser˜ao transmitidos para um servidor de dados. Estes dados ficarão disponíveis para utilização em estudos de comportamento animal e influência do ambiente na vida animal. Este projeto foi desenvolvido utilizando o protocolo ZigBee e micro-computadores de baixo consumo como o Raspberry Pi.

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                        Um Arcabouço Computacional de Apoio à Criação de Linhas de Processos de Negócio
                        Curso Mestrado em Ciência da Computação
                        Tipo Dissertação
                        Data 08/06/2015
                        Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                        Orientador(es)
                        • Maria Istela Cagnin Machado
                        Coorientador(es)
                          Orientando(s)
                          • Marcelo Figueiredo Terenciani
                          Banca
                          • Debora Maria Barroso Paiva
                          • Maria Istela Cagnin Machado
                          • Rosana Terezinha Vaccare Braga
                          • Valter Vieira de Camargo
                          Resumo A competividade faz com que as organizações busquem alternativas para evoluir o seu negócio, como é o caso do Business Process Management (BPM). Para isso, é necessário inicialmente modelar os processos de negócio da organização, porém essa atividade é onerosa. Para resolver esse problema, técnicas de reutilização como Linhas de Processos de Negócio (LPN), originadas a partir de conceitos de Linha de Produto de Software (LPS), têm
                          sido utilizadas para viabilizar o reúso eficiente de modelos de processos de negócios. Como observado em LPS, o uso de ferramentas computacionais também é importante no contexto de LPN, para facilitar a criação, instanciação e evolução de LPNs, devido principalmente à complexidade e ao dinamismo dos negócios. Sob a perspectiva de criação de LPN, que é de interesse deste trabalho, é importante o apoio computacional na elaboração dos modelos de processos de negócio; na criação do modelo de variabilidades; na confecção do template de modelo de processos de negócio (TMPN); bem como na obtenção do mapeamento entre o modelo de variabilidades e o TMPN. Neste sentido, foi selecionado um conjunto de notações adequadas para representar cada artefato que compõe uma LPN, como a notação Business Process Model and Notation (BPMN) e o modelo de features. Como não há consenso de notação para a representação do TMPN, é proposta neste trabalho a notação BPMN*, que é uma extensão da notação BPMN para representar variabilidades em modelos de processos de negócio. Essa notação é avaliada por meio de um estudo empírico no qual observou-se ser mais indicada quando comparada a notação variant-rich BPMN (vrBPMN), pois a notação proposta possibilita a elaboração de TMPN com menos erros, e o tempo de elaboração mantem-se praticamente o mesmo. Além disso, neste trabalho é desenvolvido um plug-in para Eclipse que apoia a criação e a documentação de LPNs de acordo com a abordagem de Gestão de Linha de Processos de Negócio (GLPN), levando em consideração as notações selecionadas. O BPL-Framework é avaliado com base em requisitos de avaliação, definidos a partir das subcaracterísticas acurácia, facilidade de aprendizado, facilidade de uso, atratividade, portabilidade, adaptabilidade e instalabilidade da norma ISO/IEC 25010. Os resultados da avaliação indicam que o BPL-Framework atende aos requisitos avaliados e fornece os artefatos da LPNs com a acurácia desejada.
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                          Identificação de Espécies de Peixe Utilizando Histogramas de Palavras Visuais em Imagens Coloridas
                          Curso Mestrado em Ciência da Computação
                          Tipo Dissertação
                          Data 26/03/2015
                          Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                          Orientador(es)
                          • Hemerson Pistori
                          Coorientador(es)
                            Orientando(s)
                            • Uéliton de Paula Freitas
                            Banca
                            • Edson Takashi Matsubara
                            • Hemerson Pistori
                            • José Sabino
                            • Wesley Nunes Goncalves
                            Resumo Neste trabalho é apresentada uma aplicação voltada para dispositivos móveis cujo objetivo é classificar espécies de peixes por meio de técnicas de Visão Computacional e Inteligência Artificial utilizando imagens. A aplicação foi desenvolvida para smartphones Android e conta com o auxílio da biblioteca de Visão Computacional OpenCV tanto na fase de classificação quanto de treinamento. As técnicas empregadas na descrição das imagens são baseadas em Histogramas de Palavras Visuais aplicados em imagens coloridas. São elas: Histograma de Palavras Visuais (Bag of Visual Words - BoVW), Histograma de Atributos e Cores (Bag of Features and Colors), Histograma de Cores de Wengert (Bag of Colors - BoC), Histograma de Palavras Coloridas (Bag of Colored Words - BoCW) e Histogramas de Cores nos espaços de cores RGB e HSV. Para a classificação das espécies, foram utilizados três tipos de classificadores: Máquina de Vetores de Suporte (Support Vector Machine - SVM), Árvore de Decisão e os K vizinhos mais próximos (K-NN). Nos experimentos foram variados os parâmetros de todos os classificadores a fim de encontrar os melhores resultados para a classificação. Para comparar o desempenho das técnicas de extração de atributos, assim como dos classificadores, foi utilizada a métrica Medida-F
                            (F-Score) como métrica principal e Área Sobre a Curva (AUC) como métrica auxiliar. A técnica com melhor resultado foi a BoC, baseada somente em informações de cores, obteve Medida-F igual a 0:9 e AUC 0:98 utilizando o classificador SVM.
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                            Identificação de Viabilidade de Leveduras utilizando Histogramas de Palavras Visuais em Imagens Coloridas
                            Curso Mestrado em Ciência da Computação
                            Tipo Dissertação
                            Data 11/02/2015
                            Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                            Orientador(es)
                            • Hemerson Pistori
                            Coorientador(es)
                              Orientando(s)
                              • Junior Silva Souza
                              Banca
                              • Hemerson Pistori
                              • Marney Pascoli Cereda
                              • Valguima Victoria Viana Aguiar Odakura
                              • Wesley Nunes Goncalves
                              Resumo Neste trabalho é apresentado um sistema para automatizar o processo de identificação de leveduras viáveis que são importantes na produção do etanol. A produção do etanol depende das leveduras viáveis, responsáveis pelo
                              processo de fermentação do caldo da cana. Esta fermentação transforma o caldo da cana em etanol e gás carbônico. Portanto, manter um controle da população das leveduras viáveis é uma tarefa crucial no processo de produção do etanol, e para isto, são feitas análises para identificar e contar as leveduras. Apesar da importância dessa etapa, a identificação e contagem é feita por visão humana em um microscópio, sendo uma tarefa repetitiva e suscetível a erros.
                              Neste trabalho, técnicas de visão computacional e aprendizagem supervisionada foram avaliadas para automatizar a identificação destas leveduras. A principal técnica de visão computacional estudada foi o histograma de palavras visuais (Bag-of-Visual-Words), que é aplicado em imagens em tons de cinza. Além desta técnica utilizamos variantes que adicionam a informação de cor, como: CCV (Color Coherence Vectors), CM (Color Moments), BoC (Bagof-Color) e o OpC (Opponent Color). Os atributos extraídos através destes algoritmos e suas variantes, foram utilizados para o teste e treinamento dos classificadores obtidos de técnicas de aprendizagem supervisionada. Entre as técnicas, utilizamos o Naive Bayes, KNN, J48 e SVM que estão disponíveis no ambiente Weka. A avaliação de desempenho, por meio da porcentagem de classificação correta, foi realizada através dos testes de hipótese ANOVA e Friedman.
                              Foi utilizado o banco de imagens do projeto BioViC1 que foi proposto para a identificação de leveduras. Este banco possui um conjunto de imagens de leveduras capturadas em laboratório através de microscópio. A câmera de Neubauer foi utilizada para auxiliar a contagem das leveduras, de modo que, 6 repetições com 4 quadrantes nas concentrações de Brix 3, 6 e 12 foram 1http://biovic.weebly.com/bancos-de-imagens.htmlix definidas para análise. As imagens obtidas com Brix 03 foram recortadas separando as imagens das leveduras viáveis, inviáveis e também o fundo que corresponde toda região que não possui leveduras viáveis ou inviáveis. O total de imagens obtidas e separadas em três classes (viável, inviável e fundo da imagem) foram 2614, utilizadas para o treinamento e identificação.
                              Os resultados foram analisados através do software R, que na análise de variância ANOVA apresentou um valor-p igual a 2e􀀀16 indicando uma diferença significativa entre as técnicas utilizadas, descartando a hipótese nula. A técnica OpC com o classificador SMO apresentou o maior desempenho, em torno de 95% em relação a outras técnicas analisadas. Na validação do software BioViC a técnica detecção de contornos em conjunto com a técnica SMOOpC apresentaram uma contagem de leveduras que não diferenciou da contagem manual realizada por um especialista.
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                              Uma abordagem colaborativa bioinspirada para localização e mapeamento simultâneos de agentes móveis utilizando visão monocular.
                              Curso Mestrado em Ciência da Computação
                              Tipo Dissertação
                              Data 19/12/2014
                              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                              Orientador(es)
                              • Renato Porfirio Ishii
                              Coorientador(es)
                                Orientando(s)
                                • Evandro Luís Souza Falleiros
                                Banca
                                • Edson Takashi Matsubara
                                • Paulo Aristarco Pagliosa
                                • Renato Porfirio Ishii
                                • Rodrigo Calvo
                                Resumo Aplicações com múltiplos robôs vem sendo discutidas exaustivamente nos últimos anos e são consideradas problemas fundamentais na robótica móvel. Entretanto, o desenvolvimento de aplicações em tempo-real com múltiplos robôs é geralmente uma tarefa difícil, uma vez que existe a necessidade de se construir um ambiente robusto que suporta tal cenário de implementação. Esta dissertação propõe um sistema bio-inspirado, denominado PheroSLAM, que adota uma versão estendida da abordagem Colônia de Formigas para coordenar múltiplos robôs em tarefas de exploração e vigilância de ambientes. No PheroSLAM, cada robô deposita feromônio artificial repulsivo ao seu redor, criando uma trilha repulsiva. Essa trilha deve ser evitada pelos demais robôs, uma vez que denotam áreas que foram recentemente visitadas. Um algoritmo SLAM baseado em visão, denominado MonoSLAM, também é utilizado para prover informações de odometria visual para múltiplos robôs. O MonoSLAM constrói mapas tridimensionais baseados em features, considerando que cada robô deve ser capaz de se localizar no ambiente explorado. O sistema proposto é uma contribuição relevante considerando aplicações para múltiplos robôs, como a construção de mapas ou a exploração e vigilância de ambientes. Evidências empíricas mostraram que o PheroSLAM apresenta boa dispersibilidade, o que promove o aumento da cobertura de ambientes. Os resultados experimentais mostraram que a estratégia de coordenação é eficiente e satisfatória para o cumprimento de tarefas de exploração e vigilância.
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                                Algoritmos Genéticos e o Problema da Montagem de Reads
                                Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                Tipo Dissertação
                                Data 05/11/2014
                                Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                Orientador(es)
                                • Luciana Montera Cheung
                                Coorientador(es)
                                  Orientando(s)
                                  • Joelmo Silva Fraga
                                  Banca
                                  • Francisco Eloi Soares de Araujo
                                  • Luciana Montera Cheung
                                  • Said Sadique Adi
                                  Resumo O problema de montagem de reads é um problema da Bioinformática considerado de grande complexidade devido à sua característica combinatória e ao fato de ser um problema dependente das tecnologias de sequenciamento. Reads são fragmentos de DNA e o processo de montagem consiste, idealmente, na obtenção de uma única sequência de DNA a partir deste conjunto de fragmentos. São encontradas na literatura diferentes abordagens para a
                                  realização da montagem. Dentre elas destacam-se aquelas baseadas em grafos de sobreposição e de Bruijn e as estratégias gulosas. Heurísticas estão sendo exploradas, tais como Simulated annealing (arrefecimento simulado), Scartter search (busca tabu) e Algoritmo Genético (GA). Este trabalho apresenta um modelo e uma implementação para o problema de montagem de reads através de um algoritmo genético. Os resultados mostram que este modelo é capaz de realizar a montagem e demonstram como o modelo se comporta mediantes os parâmetros estabelecido para sua execução.
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                                  Uma 3-aproximação e uma Formulação de PLI para o Problema do Alinhamento Spliced Múltiplo
                                  Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                  Tipo Dissertação
                                  Data 30/10/2014
                                  Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                  Orientador(es)
                                  • Said Sadique Adi
                                  Coorientador(es)
                                    Orientando(s)
                                    • Regina Beretta Mazaro
                                    Banca
                                    • Edna Ayako Hoshino
                                    • Luiz Carlos da Silva Rozante
                                    • Said Sadique Adi
                                    Resumo Com os avanços recentes em áreas específicas da Ciência da Computação como a Biologia Computacional, vários problemas novos envolvendo sequências vêm surgindo, enquanto que problemas tradicionais tornam-se mais difíceis dada a expressiva quantidade de dados gerada nos últimos anos. O interesse aqui é no estudo de um problema específico que envolve sequências denominado Problema do Alinhamento Spliced Múltiplo, estendendo um trabalho anteriormente realizado por Kishi e Adi em cima desse mesmo problema. Enquanto que nesse estudo prévio mostrou-se que o Problema do Alinhamento Spliced Múltiplo é NP-completo e foram propostas heurísticas para o problema, o presente trabalho visa sugerir um algoritmo de aproximação e uma formulação de programação linear inteira para ele, possibilitando confrontar essas novas abordagens com as heurísticas já desenvolvidas para o Problema do Alinhamento Spliced Múltiplo. Para isso, foram executados testes com instâncias artificiais e reais, sendo essas ´ultimas instâncias de um problema tradicional da Bioinformática denominado Problema da Identificaçãao de Genes.
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                                    Comparação Sequência-Família em GPU
                                    Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                    Tipo Dissertação
                                    Data 24/10/2014
                                    Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                    Orientador(es)
                                    • Nahri Balesdent Moreano
                                    Coorientador(es)
                                      Orientando(s)
                                      • Alcides Carneiro de Araújo Neto
                                      Banca
                                      • Marco Aurelio Stefanes
                                      • Nahri Balesdent Moreano
                                      • Wellington Santos Martins
                                      Resumo Durante as últimas décadas o volume de informações biológicas em algumas bases
                                      de dados cresceu em um ritmo quase exponencial. Ferramentas como o HMMER
                                      podem encontrar sequências biológicas homólogas a uma família de sequências
                                      modelada estatisticamente por um profile HMM utilizando o algoritmo de Viterbi.
                                      Dada a complexidade quadrática desse algoritmo, esse procedimento pode consumir
                                      longos tempos de execução dependendo da quantidade de sequências, do tamanho
                                      do profile HMM e do hardware utilizado. Esse trabalho descreve o desenvolvimento
                                      de uma solução em GPU, de alto desempenho, para o problema de determinar se
                                      uma nova sequência biológica é homóloga a uma família de sequências conhecida. A
                                      solução implementada alcançou desempenho compatível ou superior ao HMMER.
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                                      Soluções em GPU para o Problema do Alinhamento Spliced
                                      Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                      Tipo Dissertação
                                      Data 10/10/2014
                                      Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                      Orientador(es)
                                      • Nahri Balesdent Moreano
                                      Coorientador(es)
                                        Orientando(s)
                                        • Anisio Vitorino Nolasco
                                        Banca
                                        • Alba Cristina Magalhães Alves de Melo
                                        • Nahri Balesdent Moreano
                                        • Said Sadique Adi
                                        Resumo As GPUs (Graphics Processing Units - Unidades de Processamento Gráfico)têm se mostrado uma boa plataforma de computação paralela devido à sua grande capacidade de processamento, que evolui muito a cada ano, e seu bom custo-benefício. algumas áreas apresentam grande potencial de aplicação da computação paralela, como por exemplo a análise de sequências biológicas, uma importante área da Bioinformática. Devido aos avanços nas técnicas de sequenciamento de DNA, o tamanho das bases de dados biológicos vem crescendo muito nos últimos anos, motivando as pesquisas de soluções de alto desempenho para os problemas da área. Assim, este trabalho tem como objetivo desenvolver soluções em GPU para o algoritmo de Gelfand para o problema do alinhamento spliced, e estudar formas de explorar paralelismo na execução do algoritmo nesse dispositivo.
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                                        Construção de Caminhos Causais em Redes Definidas por Software
                                        Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                        Tipo Dissertação
                                        Data 10/10/2014
                                        Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                        Orientador(es)
                                        • Ronaldo Alves Ferreira
                                        Coorientador(es)
                                          Orientando(s)
                                          • Fabricio Barbosa de Carvalho
                                          Banca
                                          • Fabio Moreira Costa
                                          • Hana Karina Salles Rubinsztejn
                                          • Luciano Gonda
                                          • Ronaldo Alves Ferreira
                                          Resumo As redes corporativas atuais são compostas de diversos equipamentos e aplicações. O
                                          aumento da escala de uma rede corporativa faz com que as interações entre as aplicações
                                          se tornem mais complexas e envolvam diversos elementos de hardware e software, como:
                                          enlaces, switches, roteadores, servidores e sistemas operacionais. Consequentemente,
                                          determinar corretamente quais elementos foram utilizados no processamento de uma
                                          requisição nesse ambiente se torna uma tarefa extremamente desafiadora.
                                          Diferentes técnicas de como determinar os elementos de hardware e software
                                          utilizados no processamento das requisições foram propostas na literatura. Esses
                                          elementos são agrupados em um conjunto denominado caminho causal. As técnicas de
                                          construção de caminhos causais são incorporadas em ferramentas de detecção de
                                          anomalias. Essas ferramentas detectam falhas ou sobrecargas nos elementos dos
                                          caminhos causais. Além disso, essas ferramentas são divididas em dois grandes grupos:
                                          as intrusivas e as não intrusivas. A principal diferença entre os grupos é que nas
                                          intrusivas as aplicações precisam ser modificadas para se inserir informações de controle,
                                          enquanto nas não intrusivas não há essa necessidade. O objetivo comum, entretanto, é
                                          mapear o caminho causal de uma requisição.
                                          Todas as ferramentas de construção de caminhos causais e, consequentemente, para
                                          detecção de anomalias até então conhecidas foram concebidas para a arquitetura atual
                                          da Internet. Essa arquitetura tem sido fortemente criticada por ser de difícil alteração e
                                          evolução, sendo inclusive rotulada de ossificada por alguns pesquisadores. O novo
                                          paradigma de Rede Definida por Software (SDN - Software Defined Network) foi
                                          proposto para contornar os problemas da arquitetura atual da Internet. SDN proporciona a dissociação entre o plano de controle e o plano de dados, permitindo que
                                          elementos externos de software exerçam funções do plano de controle e alterem o
                                          comportamento do plano de dados.
                                          Este trabalho propõe S-Trace, uma ferramenta não intrusiva de construção de
                                          caminhos causais que explora aspectos positivos das ferramentas de construção de
                                          caminhos causais e de detecção de anomalias intrusivas e não intrusivas, além da
                                          separação de planos fornecida por SDN. S-Trace intercepta chamadas de função de
                                          bibliotecas para correlacionar os eventos de comunicação
                                          inter-processo (IPC - Inter-Process Communication) utilizados ao processar uma
                                          requisição. Além disso, S-Trace explora a separação de planos de SDN para realizar a
                                          reprodução de tráfego de rede e, assim, aprimorar os caminhos causais construídos.
                                          Os resultados da avaliação mostram que S-Trace constrói caminhos causais
                                          corretamente, capturando o comportamento das aplicações ao processar as requisições.
                                          A avaliação utilizou duas aplicações que abrangem grande parte dos diferentes modelos
                                          de implementação utilizados pelas aplicações distribuídas de rede. Durante a avaliação,
                                          S-Trace foi capaz de construir caminhos causais mesmo na presença de falhas e de
                                          dispositivos NAT que modificam os endereços IP das conexões das requisições, fatores
                                          que dificultam significativamente a construção dos caminhos.
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                                          Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                          Tipo Dissertação
                                          Data 07/10/2014
                                          Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                          Orientador(es)
                                          • Debora Maria Barroso Paiva
                                          Coorientador(es)
                                            Orientando(s)
                                            • Jonathas Leontino Medina
                                            Banca
                                            • André Pimenta Freire
                                            • Debora Maria Barroso Paiva
                                            • Maria Istela Cagnin Machado
                                            Resumo Sistemas acessíveis permitem maior inclusão social, digital e profissional, de modo a possibilitar não somente que atividades cotidianas sejam realizadas sem maiores dificuldades por pessoas com deficiência, mas também que estas possam participar efetivamente da interação com a sociedade, tão necessária e indispensável para o desenvolvimento pessoal. A acessibilidade no contexto web passa a ser cada vez mais um forte requisito no desenvolvimento de sistemas modernos, de forma que o uso de uma aplicação acessível permite que atividades, outrora consideradas impraticáveis, possam ser executadas normalmente por pessoas com alguma deficiência. Assim, este trabalho analisa as concepções e aplicações dos conceitos de Acessibilidade Web, dentro do universo específico do domínio de aplicações de mapas web. Para tanto, são utilizadas como apoio diretrizes que definem características do desenvolvimento ideal de uma aplicação envolvendo acessibilidade, como a WCAG (Web Content Accessibility Guidelines). Neste trabalho, são apresentadas três diferentes avaliações de acessibilidade no domínio de mapas web executadas em cinco diferentes portais, fazendo uso dos Critérios de Sucesso definidos na WCAG 2.0 – Nível A. Tais avaliações identificaram quais são os pontos passíveis de melhorias nos portais analisados, além de indicar quais Critérios de Sucesso não são implementados por estes portais. Foi implementado também um protótipo acessível de mapa web baseado no Google Maps, cujas funcionalidades estão dispostas de forma acessível a usuários deficientes visuais. Concluiu-se que os portais avaliados não se encontram no Nível A da WCAG 2.0, uma vez que vários Critérios de Sucesso dessa diretriz não são implementados.
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