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

DEFESA DE QUALIFICAÇÃO DE DOUTORADO:

1) Aluno: Allan Douglas Bento da Costa

Matrícula: 201520080006.
Titulo: "Disseminação de Vídeos sobre Demanda em Redes Everything-to-Everything (X2X)".  

Orientador: Prof. Dr. Eduardo Coelho Cerqueira

Data: 07/12/2018.

Hora: 09h00 

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

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Eduardo Coelho Cerqueira - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Denis Lima do Rosário - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
  3. Prof. Dr. Leandro Aparecido Villas- Membro Externo (UNICAMP)
  4. Prof. Dr. Roger Immich - Membro Externo (UNICAMP)
  5. Profa. Dra Thais Lira Tavares dos Santos - Membro Externo (UFPA)

Resumo 

O grande volume de tráfego gerado por demandas sem precedentes de conteúdo de vídeo superam a capacidade de comunicação da infraestrutura de rede atual e soluções otimizações devem ser estudadas para permitir com que o conteúdo possa ser compartilhado com qualidade e para usuários com dispositivos heterogêneos. Levando em consideração a heterogeneidade de usuários, dispositivos e redes em cidades inteligentes, este trabalho apresenta uma proposta de distribuição de vídeos sobre demanda em ambientes  Everything-to-Everything (X2X). Uma métrica multicritério será apresentada de forma a permitir que dispositivos (veículos, pedestres, servidores) possam compartilhar seus conteúdos através de redes heterogêneas (RSU, WiFi, LTE, DSRC) com maior qualidade e com a menor taxa de utilização de recursos (bateria). Caches disponíveis em nuvem ou névoa serão utilizadas para permitirem a movimentação dos conteúdos dos vídeos respeitando os requisitos de atraso, perda e experiência do usuário. 

Palavras-Chave: X2X, Analytic Hierarchy Process, Cache, Perfis de Mobilidade, Localização do Conteúdo, Qualidade de Serviço e Qualidade de Experiência. 

 

2) Aluno: Lennon Sales Furtado

Matrícula: 201520080008.
Titulo: "Um Método de Ensino para o Processo de Medição de Software Baseado em Gamificação e Jogos Sérios". 

Orientador: Prof. Dr. Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira

Data: 11/12/2018.

Hora: 08h00 

Local: Auditório do Instituto de Ciências Exatas e Naturais.

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Elói Luiz Favero - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
  3. Prof. Dr. Gustavo Henrique Lima Pinto - Membro Interno (PPGCC/UFPA) 
  4. Prof. Dr. Carlos dos Santos Portela - Membro Externo (UFPA/CAMPUS DE CAMETÁ)
  5. Profa. Dra. Mariane Kogut Eliasquevici - Membro Externo (FACOMP/UFPA) 

Resumo 

Contexto: Programas de melhoria de processos de software têm um dos fundamentos no processo de medição de software. Mesmo com tamanha importância, a literatura ressalta que muitos alunos estão deixando a academia sem a capacidade de conduzir tal processo. E isso pode ser entendido pela maneira como esse processo é encarado, a saber, demorado e difícil de entender. Ademais, é notória a ausência de fatores que motivem o domínio do processo de mensuração de software durante a vida acadêmica dos alunos. Neste contexto, a aplicação de jogos sérios e gamificação tem-se mostrado como alternativa interessante no contorno desta problemática, uma vez que tais abordagens são bem aceitas pelos distintos perfis de estudantes e podem ter um efeito motivador e engajador para estes. Objetivo: o objetivo deste trabalho é identificar diferentes abordagens no ensino de Medição de Software e Melhoria de Processos de Software por propostas de gamificação e jogos sérios a partir de uma revisão sistemática da literatura, buscando caracterizar o estado da arte sobre o uso de métodos relacionados à gamificação e jogos sérios nos referidos assuntos. Para assim, apresentar um método de ensino do processo de medição de software a partir de uma classe de aula gamificada com auxílio de jogos sérios. Sendo que este método tem por finalidade incentivar a interação em sala de aula e com isso fomentar o interesse pelo referido processo. Método: foi realizada uma revisão sistemática para identificar estudos primários que abordam o uso, proposta ou avaliação de gamificação, jogos sérios, seus elementos e mecânica de jogo em engenharia de software. Enquanto a abordagem baseada em jogos, esta foi validada por meio de um experimento aplicado em uma turma de 15 estudantes, onde os alunos aplicavam diferentes critérios para avaliar os módulos da abordagem. Resultados: identificamos 102 estudos primários, publicados entre 2000 e 2016. E como resultado da abordagem baseada em jogos, foi obtido um nível de mais de 80% de avaliações com os critérios bom e excelente para a gamificação, sendo que esta ajudou no processo de ensino de medição de software a partir da criação de um ambiente competitivo e colaborativo com foco nas interações em sala de aula. Conclusões: embora o uso de jogos sérios e gamificação em engenharia de software não seja recente, há um grande espaço a ser explorado, especialmente em Melhoria de Processos de Software e Medição de Software. 

Palavras-Chave: Medição de Software, Gamificação, Jogos Sérios, Método de Ensino.

 

3) Aluno: Renato Hidaka Torres

Matrícula: 201620080008.
Titulo: "Sistema Inteligente para Identificação e Prevenção de Distração de Motoristas".  

Orientador: Prof.Dr. Gustavo Pessin

Data: 14/12/2018.

Hora: 09h00 

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

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Gustavo Pessin - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Jefferson Magalhães de Morais - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
  3. Prof. Dr. Denis Lima do Rosário - Membro Interno (PPGCC/UFPA) 
  4. Prof. Dr. Bianchi Serique Meiguins  - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
  5. Prof. Dr. Orlando Shigeo Ohashi Junior - Membro Externo (UFRA)
  6. Prof. Dr. Vinícius Pereira Gonçalves - Membro Externo (UNB) 

Resumo 

A distração de motoristas é um problema que tem provocado acidentes e mortes no mundo todo. Dados da Organização Mundial de Saúde apontam que os acidentes de trânsito estão entre as dez principais causas de morte no mundo. Dentre as causas de acidentes de trânsito, destaca-se a utilização do telefone celular como um dos principais motivadores. Um motorista, ao utilizar um telefone celular, ativa diferentes níveis de distração. Distrações físicas, visuais, auditivas e cognitivas podem ocorrer em decorrência da utilização do telefone celular. Considerando o elevado número de mortos e feridos devido à distração do motorista, diferentes medidas estão sendo tomadas para combater este cenário. Campanhas educativas, criação de leis, fiscalização, investimento em infraestrutura de rodovias e investimento em veículos seguros são medidas adotadas em diversos países. Em relação aos veículos seguros, destaca-se a pesquisa e o desenvolvimento de tecnologias como controle de estabilidade, de distância, de mudança de faixa, de colisão, de visão noturna e de distração. Nesse contexto, o presente trabalho está inserido na linha de pesquisa que investiga e desenvolve soluções para a distração de motorista. Partindo da hipótese de que prevenir a distração do motorista implica diminuir a probabilidade de acidentes e, consequentemente, salvar vidas, diferentes modelos de aprendizado de máquina foram desenvolvidos para prevenir e entender o contexto no qual a distração do motorista ocorre. Avaliação preliminares foram realizados para classificar e contextualizar os tipos de distração em virtude da utilização do telefone celular. Esta proposta de tese considerou desenvolver e avaliar sistemas inteligentes de aprendizado de máquina para classificar distrações de motoristas provenientes de chamadas telefônicas, elaboração e leitura de mensagem de texto. A coleta dos dados é realizada em experimentos naturalísticos a partir de sensores de smartphones. Os experimentos foram realizados a partir da observação macroscópica do motorista e da observação dos efeitos do comportamento distraído. Os experimentos de observação macroscópica utilizaram câmeras acopladas ao veículo para a coleta de dados. Já os experimentos que analisaram os efeitos do comportamento distraído, utilizaram sensores como acelerômetro, GPS, magnetômetro e giroscópio. Modelos de convolutional neural network, recurrent neural network , random forest, gradiente boosting, support vector machine, decision tree e etc, foram desenvolvidos para analisar os dados dos experimentos realizados. A avaliação dos resultados demonstra que os modelos de aprendizado de máquina possuem potencial para detectar e prevenir a distração de motorista. 

Palavras-Chave: Sistema Inteligente; Prevenção, Distração dos Motoristas.

 

DEFESAS DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO:

1) Aluno: Estevão Damasceno Santos

Matrícula: 201720070013.
Titulo: "A Utilização de Gamificação para o Ensino da Técnica de Análise de Ponto por Função". 

Orientador: Prof. Dr. Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira

Data: 10/12/2018.

Hora: 08h00 

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

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Elói Luiz Favero - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
  3. Prof. Dr. Carlos dos Santos Portela - Membro Externo (UFPA/CAMPUS DE CAMETÁ) 

Resumo 

Com o desenvolvimento de novas tecnologias a todo momento e o aumento da concorrência entre as organizações, é essencial que estas busquem alcançar a qualidade no desenvolvimento de suas aplicações. Uma ferramenta essencial para isso é a Análise de Pontos de Função (APF). Mediante a isto torna-se essencial que os alunos tenham contato com essa técnica o mais cedo possível. Assim, este estudo tem como objetivo utilizar os conceitos de gamificação para estimular o apoio ao ensino e engajamento da motivação dos alunos na disciplina de Qualidade em Software ministrada no curso de pós-graduação em ciência da computação da UFPA. Para isso, foram definidas aulas para ensinar a técnica de APF que utilizavam elementos de jogos como motivação para os alunos. Portanto, esta pesquisa resultou em um enriquecimento do conhecimento desses alunos na prática de estimativa, comumente presente e recomendada o uso em modelos de qualidade de software. Este trabalho visa contribuir para o ensino da técnica de APF para estudantes, visando uma melhor preparação para o mercado de desenvolvimento de software. Verificou-se também que a utilização de elementos de gamificação para o ensino desta técnica de estimativa foi eficiente, pois os alunos participantes dedicaram-se mais às tarefas e foram participativos em todos os diferentes tipos de aula. 

Palavras-Chave: Análise de Pontos por Função, Gamificação, Ensino, Aprendizagem.

 

2) Aluno: Ericson Sarmento Costa

Matrícula: 2016720070017.
Titulo: "Ferramentas e Recursos Gratuitos para Conversão Texto-Fala Baseada em Modelos Ocultos Markov no Português do Brasil". 

Orientador: Prof.Dr. Nelson Cruz Sampaio Neto

Data: 11/12/2018.

Hora: 15h00 

Local: Auditório do Instituto de Ciências Exatas e Naturais.

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Nelson Cruz Sampaio Neto - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Jefferson Magalhães de Morais - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
  3. Prof. Dr. Alexandre Magno Andrade Maciel - Membro Externo (UPE) 

Resumo 

A conversão texto-fala (TTS) é atualmente uma tecnologia madura usada em muitas áreas como a educação e a acessibilidade. Alguns módulos destes sistemas dependem de conhecimento prévio da linguagem alvo, e enquanto existe muitos recursos públicos para algumas línguas (por exemplo: Inglês e Japonês), os recursos para o Português do Brasil (PB) ainda são muito limitados. Assim, este trabalho descreve o desenvolvimento de um sistema TTS completo baseado em modelos ocultos de Markov (HMM) utilizando o toolkit HTS (HMM Text to Speech toolkit) para PB, o qual pode ser aplicado ao ambiente desktop e embarcado, incluindo os scripts de treinamento com uma interface gráfica, uma base de dados de treinamento para demonstração, e uma interface de programação para aplicações com o motor de síntese HTS_engine. Também foi incluído nos scripts de treinamento um grande conjunto de ferramentas de processamento de linguagem natural (NLP), dentre elas um módulo específico e inédito de rotulação de texto para gerar entradas para o HTS_engine, o que expande de forma considerável os recursos publicamente disponíveis para o PB em relação aos sistemas TTS baseados em HMM, permitindo novas pesquisas acadêmicas e aplicações pela indústria. Todas estas ferramentas juntas foram chamadas de UFPAT2S Framework. Para validar o desempenho do UFPAT2S foram desenvolvidos testes que permitem comparar o sistema proposto com outros sistemas disponíveis no mercado através de avaliações subjetivas e objetivas com ouvintes voluntários. 

Palavras-Chave: Conversão texto-fala. Modelos ocultos de Markov. Português do Brasil. Código-livre.