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A seleção de requisitos de software é muito importante para qualquer projeto de software e decisões ruins nesta etapa podem atrapalhar ou até mesmo impedir seu sucesso. Isto faz com que estudos sobre a aplicação de técnicas para auxiliar na tomada de decisão na seleção de requisitos também sejam importantes. Uma das abordagens utilizadas na literatura é modelar a seleção de requisitos como um problema de otimização e utilizar métodos meta-heurísticos para resolvê-lo. Um mapeamento sistemático de literatura foi realizado com o objetivo de identificar os problemas existentes nas soluções já propostas e as lacunas desta área de pesquisa. Este mapeamento constatou que as soluções propostas tratam o problema de forma binária e simplificado, ignorando as interdependências entre os requisitos e utilizando dados de problemas gerados aleatoriamente. Poucos trabalhos consideram todos os tipos de interdependências existentes entre os requisitos e quando o fazem, a solução é utilizar operadores de reparação. Com o intuito de propor uma solução mais robusta, o problema que é inerentemente binário, é tratado como um problema de variáveis contínuas e com interdependências entre os requisitos. Técnicas meta-heurísticas são utilizadas para a encontrar a solução e com auxílio de uma codificação desenvolvida especificamente para o problema de seleção de requisitos com interdependências. Desta forma, a superfície do espaço de busca fica mais suave e as meta-heurísticas conseguem chegar nas melhores soluções mais facilmente. Três algoritmos foram selecionados para o estudo: otimização por enxame de partículas, evolução diferencial e algoritmos genéticos. Experimentos foram realizados com a codificação proposta e com uma codificação binária, que é mais comum na literatura. Os resultados mostram que a abordagem proposta é superior à tradicional quando são consideradas as interdependências entre os requisitos, pois em projetos com mais 32 requisitos a abordagem tradicional não consegue resolver os problemas utilizados neste trabalho. Os dados dos problemas foram gerados a partir de projetos reais de desenvolvimento de software e foram disponibilizados publicamente, juntamente com uma ferramenta protótipo para execução dos algoritmos. Com a codificação proposta, os três algoritmos tiveram uma performance parecida em relação à qualidade dos resultados, mas o algoritmo de evolução diferencial se mostrou superior em relação ao número de avaliações da função de fitness. The software requirements selection is an important step in any software development software and bad decisions can cause the project to fail. This makes reasearches on techniques to aid the professionals on the decision making process also be important. One existing approach is to model the problem as an optimization problem an solve it using meta-heristic thecniques. A systematic literature review was done to help identify the problems existent in this research field. The review found that the proposed solutions interpret the problem as a binary problem and simplifies it removing all interdependencies that exists between the requirements and use randomly generated datasets. Just a few researches take the full set of interdependencies in account and when they do they use repair operators to fix invalid solutions. With a goal of proposing a more robust solution, the problem that is inherently binary, is treated as a continuous space problem and with all interdependencies between the requirements. Meta-heuristic techniques are then used to solve the requirements selection problem with the help of a new solution encoding, developed to solve exactly this type of problem. With this approach the search space surface gets smoother and the meta-heuristic techniques can find better solutions. Three algorithms were selected to solve the problem: differential evolution, particle swarm optimization and genetic algorithms. Results obtained with experiments using the proposed encoding were compared to the results obtained using the traditional binary encoding. The proposed technique is superior to the traditional one when the interdependencies between the requirements are considered, since in projects with more than 32 requirements the traditional approach can’t even find any valid solutions. The projects used in this paper were generated based on three real world software development projects. All these data were made publicly available together with a prototype software tool to run the algorithms developed in this paper. Using the proposed encoding the three algorithms performed similarly when comparing the quality of theirs results but, the differential evolution algorithmwas superior when observing the number of fitness evaluations needed to find the best solutions.

Serious games are computer games with specific purposes, such as: training, learning, valuation etc. These games connect the fun of common videogames with features like decision making, assessment systems and educational planning in order to create an engaging learning environment. So these aspects create endless possibilities of use in those games and attract attention from other areas of knowledge. Therefore, the design process becomes increasingly complex and involves multidisciplinary teams. This paper presents an interdisciplinary study conducted to define an approach based on communication for the development of a serious game for dentistry, specifically oral health in babies. We intend to evaluate what is the best approach to be applied to the script of the game in order to define the good way to present the content. In this paper, the “communication approach” term joins features such as: game play, game design, interaction, narrative, story genre and script. In this project, it was necessary to evaluate which Planejamento de um Serious game Voltado para Saude Bucal em Bebes 160 RITA • Volume 18 • Numero 1 • 2011 communication approach is appropriate in a serious game aimed at mothers. We developed two prototypes to test different communication approaches. At the end of the test stage, the mothers answered a form to evaluate the most appropriate communication approach. The data were analyzed through absolute and percentage values. Finally we decided adopt a Playful Approach, because the mothers felt more encouraged to finalize this application compare

Submitted by Luís Marcello Moraes Silva (luis.marcello@unesp.br) on 2022-05-19T13:53:47Z No. of bitstreams: 1 Defesa_Luís_com_ficha.pdf: 1960316 bytes, checksum: 852df29b15e151d6c52c41f970a207f5 (MD5) Rejected by Vivian Letícia Duarte Parisi (vivian.parisi@unesp.br), reason: Sua submissão será devolvida para que você possa fazer as correções. 1. Na capa, folha de rosto e folha de aprovação, , o nome do autor não deve estar em caixa alta. 2. A epígrafe deve ser referenciada.(norma ABNT NBR 10520) (AUTOR, ano, p.) 3. Nos agradecimentos, segundo a Portaria nº 206, de 4 de setembro de 2018, todos os trabalhos que tiveram financiamento/BOLSA CAPES deve constar a expressão exata: "O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) - Código de Financiamento 001 4. As palavras-chave devem ser separadas por ponto e iniciar em maiúscula Ex: Palavra- chave. Palavra-chave. Palavra-chave. 5. Sugerimos que você faça adequações no SUMÁRIO conforme a norma ABNT NBR 6027 e 6024. Observe os negritos. Lembramos que o arquivo depositado no repositório deve ser igual ao impresso, o rigor com o padrão da Universidade se deve ao fato de que o seu trabalho passará a ser visível mundialmente. Agradecemos a compreensão. Estamos à disposição caso necessite esclarecer alguma dúvida ou necessite algum auxílio para efetuar as correções. Atenciosamente, Repositório Institucional UNESP UNESP - Câmpus de São José do Rio Preto Rua Cristóvão Colombo, 2265 - Jd. Nazareth São José do Rio Preto – SP. on 2022-05-19T18:28:24Z (GMT) Submitted by Luís Marcello Moraes Silva (luis.marcello@unesp.br) on 2022-05-19T19:55:01Z No. of bitstreams: 1 Defesa_Luís_com_ficha.pdf: 1960875 bytes, checksum: e63578bc74000fccab0e081cbfb84e6e (MD5) Approved for entry into archive by Vivian Letícia Duarte Parisi (vivian.parisi@unesp.br) on 2022-05-19T20:36:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 silva_lmm_me_sjrp.pdf: 1960875 bytes, checksum: e63578bc74000fccab0e081cbfb84e6e (MD5) Made available in DSpace on 2022-05-19T20:36:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 silva_lmm_me_sjrp.pdf: 1960875 bytes, checksum: e63578bc74000fccab0e081cbfb84e6e (MD5) Previous issue date: 2022-04-29 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) A análise de sentimentos em mídias sociais consiste em extrair informações de usuários presentes nos comentários destas redes sociais. Este tema tem sido amplamente estudado nos últimos anos, pois, por exemplo, pode auxiliar o processo de tomada de decisão de empresas e até identificar intenções e opiniões sobre candidatos em eleições. No entanto, devido ao ambiente Big Data no qual estes dados estão inseridos, sua análise tradicional pode ficar comprometida por conta do elevado número de atributos somados a outros fatores. Isto acaba por implicar em uma análise com alto custo computacional e com baixa qualidade de resultados, além do fato de que tal análise é inviável manualmente, pois excede a capacidade humana de entendimento. Pesquisas recentes têm focado em como analisar os sentimentos de usuários com técnicas de aprendizado de máquina somadas às técnicas inspiradas pela natureza, e assim, possibilitar o estudo de opiniões de usuários sobre um determinado tópico. Com o intuito de se analisar tais dados de modo mais preciso, uma seleção de atributos por meio destas abordagens, somado a análises léxicas, tornou-se uma alternativa atrativa para contornar este desafio e viabilizar seu processamento. Este trabalho tem como objetivo a apresentação de uma abordagem híbrida bioinspirada, cuja contribuição científica é a melhoria de um modelo preditivo de classificação de sentimentos multi-idiomas que considera diferentes contextos dos dados. Por meio dos resultados, é possível verificar que o modelo obteve melhorias de acurácia entre 10% e 17%, enquanto que o método de seleção utilizou cerca de 45% dos atributos em relação à análise tradicional. The social media sentiment analysis consists on extracting information from users in comments made in their social network. Such topic has been the focus of many study works in the last few years. It can assist the decision-making process of companies, aid teaching methods and even identify and boost intentions and opinions about candidates in elections. However, due to the Big Data environment in which these data are inserted, the traditional analysis can be compromised because of the high dimensionality added to other factors. The implication on the analysis is resulted by high computational cost and low quality of results. Besides that such analysis is impracticable manually as it exceeds the human capacity of understanding. Up to date research has given a focus on how to analyze feelings of users with machine learning and techniques inspired by nature, allowing the study of users’ opinions. In order to analyze such data effectively, a feature selection through these approaches is proposed. Machine learning added to lexical analysis has become an attractive alternative to overcome this challenge and facilitate its processing. This paper aims to present a hybrid bioinspired approach to realize feature selection and improve sentiment classification quality. The scientific contribution is the improvement of a classification model considering preprocessing of the data with different languages and contexts. The results prove that the developed method enriches the predictive model by improving the accuracy by 10% to 17%. This method selected 45% of the attributes in average compared to traditional analysis. CAPES: 88887.512827/2020-00

Este trabalho busca analisar as preferências de aprendizagem de alunos de cursos superiores na área de Ciências Exatas, de maneira a verificar que aspectos das principais teorias de aprendizagem se tornam mais adequados a este perfil de aluno. Para isso, foram observados os principais elementos das Teorias de Ensino e Aprendizagem Comportamentalista, Construtivista, Sociointeracionista, Racionalista e Significativa, e sintetizados em um formulário de perguntas de múltipla escolha. Foi estudado um grupo de alunos de uma Universidade da cidade São Paulo, sendo 26 alunos do primeiro ano do curso de Ciência da Computação e 22 alunos de Engenharia Mecânica, formando uma população de 48 alunos. Os resultados desta pesquisa são explicitados e algumas considerações a respeito são apresentadas neste artigo. This paper aims to analyze some learning preferences of undergraduate BSc students in order to verify which aspects of the major Learning Theories are more adequate to such profile. In order to perform this, the core elements of Behaviorism, Constructivism, Social Interactionism, Rationalism and Meaningful Learning theories were observed and synthesized into a form with multiple choice questions. A group of students from a University in São Paulo city was chosen, being composed by 26 Computer Sciences students and 22 Mechanical Engineering students, totalizing 48 students. The results of this research, followed by some considerations, are presented in this paper.

Recent research notes the importance of students developing their role actively in the teaching and learning process. In this sense, this paper aims to analyze the contributions of problem posing and problem solving as teaching conceptions in order to provide higher education students to be active in the development of their learning in Mathematics by posing and solving problems associated with the content of combinatorial analysis. The research took place during the first semester of 2021, developed with 56 students enrolled in two undergraduate Computer Science classes at the Regional University of Blumenau, in Santa Catarina, Brazil. It is characterized as an empirical research, with data of a qualitative-quantitative nature, and with regard to the procedures adopted, it is constituted as an action research, in which data was recorded through a field diary, document registration, and audiovisual recordings. As obtained results, it was analyzed that the conceptions of Mathematics teaching adopted allowed the development of skills associated with mathematical learning, as well as other specific skills related to the students’ own professional training context. However, the research presented possibilities for teaching and learning Mathematics to be investigated in future research and teaching practices, going beyond the exclusive development of mathematical thinking associated with the content covered by allowing students to bring to the classroom their own skills and knowledge, arised from their personal experiences and contexts. Algunas investigaciones recientes confirman la importancia de que los estudiantes desarrollen activamente su papel en el proceso de enseñanza y aprendizaje. En este sentido, este artículo tiene como objetivo analizar los aportes de la proposición y resolución de problemas como conceptos didácticos con el fin de que los estudiantes de educación universitaria sean activos en el desarrollo de su aprendizaje de las matemáticas al proponer y resolver problemas asociados al contenido del análisis combinatorio. La investigación se llevó a cabo durante el primer semestre de 2021, y fue realizada con 56 estudiantes matriculados en dos cursos de licenciatura en Ciencias de la Computación, en la Universidad Regional de Blumenau, en Santa Catarina, Brasil. Esta investigación se caracteriza por ser empírica, con los datos de carácter cualitativo y cuantitativo, refiriéndose a los procedimientos adoptados. Este estudio se constituye como una acción-investigación, en la cual el registro de los datos se realizó a través de un diario de campo, registro de documentos y grabaciones audiovisuales. Como resultados obtenidos, se observó que los conceptos adoptados en la enseñanza de las matemáticas permitieron el desarrollo de habilidades asociadas con el aprendizaje de las matemáticas, así como otras habilidades específicas relacionadas con el contexto de formación profesional de los propios estudiantes. Sin embargo, la investigación presentó posibilidades para la enseñanza y el aprendizaje de las matemáticas sean examinadas en futuras investigaciones y prácticas docentes, yendo más allá del desarrollo exclusivo del pensamiento matemático asociado a los contenidos abordados, permitiendo a los estudiantes llevar sus [...]. Pesquisas recentes constatam a importância de os estudantes desenvolverem o seu papel de forma ativa no processo de ensino e aprendizagem. Nesse sentido, este artigo objetiva analisar contribuições da proposição e resolução de problemas como concepções de ensino a fim de proporcionar aos estudantes do Ensino Superior que estes sejam ativos no desenvolvimento da sua aprendizagem em Matemática ao propor e resolver problemas associados ao conteúdo de análise combinatória. A investigação ocorreu durante o primeiro semestre de 2021, desenvolvida com 56 estudantes matriculados em duas turmas de bacharelado em Ciência da Computação, na Universidade Regional de Blumenau, em Santa Catarina, Brasil. Caracteriza-se como uma pesquisa empírica, sendo os dados de natureza qualitativa-quantitativa e, no que diz respeito aos procedimentos adotados, constitui-se como uma investigação-ação, na qual o registro de dados foi realizado por meio de diário de campo, registro de documentos e gravações audiovisuais. Como resultados obtidos, constatou-se que as concepções de ensino de Matemática adotadas permitiram desenvolver habilidades associadas à aprendizagem matemática, bem como a outras habilidades específicas relacionadas ao contexto de formação profissional dos próprios estudantes. Entretanto, a pesquisa apresentou possibilidades de ensino e de aprendizagem de Matemática a serem investigadas em futuras pesquisas e práticas de ensino, indo além do desenvolvimento exclusivo do pensamento matemático associado ao conteúdo abordado ao permitir que os estudantes tragam para a sala de aula as suas próprias habilidades e conhecimentos, oriundos de suas vivências e contextos pessoais.

O Sistema de Transporte Público (STP) e seu gerenciamento de operações requerem o processamento de grandes volumes de dados (rotas de coletivos, dados de usuários, horários de ônibus, etc.). Tais dados podem oportunizar a identificação de facetas do comportamento do usuário, de necessidades de transporte e de tendências de tráfego. Em particular, dados de origem-destino servem para indicar padrões e escolhas de viagens dos cidadãos, fornecendo subsídios que permitem compreender, inclusive, a dinâmica da ocupação do espaço urbano. Diante deste cenário, este trabalho apresenta um novo protótipo de visualização de dados de origem-destino desenvolvido a partir de tecnologias open-source, não demandando nenhum tipo de gasto referente a aquisição e/ou contratação de licença de software. A solução desenvolvida é inteiramente online e não exige a configuração ou instalação de nenhum tipo de software ou plugin para seu funcionamento. As consultas podem ser compostas e disparadas pelo usuário, e tais resultados podem ser exibidos através de diferentes representações visuais e agregados sob diferentes níveis de detalhamento, mantendo sempre os contextos espaciais e temporais. A ferramenta permite compreender aspectos relacionados ao perfil do usuário do transporte público, a variação da demanda do STP ao longo de um determinado período, os locais onde ocorrem a maior quantidade de embarques e desembarques, compreender a dinâmica de ocupação do espaço urbano, dentre outros. As funcionalidades oferecidas na solução foram implementadas a partir de uma lista de requisitos levantada em meio a um grupo de pesquisadores da área de mobilidade urbana. Resultados obtidos mediante realização de um teste de usabilidade indicaram que a solução permite que usuários realizem de forma facilitada análises de origem-destino sem precisar utilizar qualquer tipo de linguagem de programação e/ou de manipulação de dados. The Public Transportation System (PTS) and its operation management require the processing of large amount of data (bus routes, user data, bus schedules, etc.). Such data provides number of opportunities to identify various facets of user behavior, transport needs and traffic trends. In particular, origin-destination data serve to indicate citizens’ travel patterns and choices, providing insights related to the dynamic of the urban space occupation. Given this scenario, this paper presents a new prototype of origin-destination data visualization developed using only open-source technologies, not requiring any kind of expenses related to the acquisition and /or contracting of software license. The solution is entirely online and does not require the configuration or installation of any type of software or plugin in order to run. Queries can be composed and triggered by the user, and such results can be displayed through different visual representations and aggregated under different levels of detail, always maintaining the spatial and temporal contexts. The tool allows us to understand aspects related to the profile of users of the public transportation, the variation in demand of PTS over a given period, the places where the greatest number of boarding and landings occur, understand the dynamics of urban space occupation, among others. The functionalities offered in the solution were implemented from a list of requirements raised among a group of urban mobility researchers. Results obtained through a usability test indicated that the solution allows lay users to easily perform source-destination analyzes without having to use any programming language and/or data manipulation.

Entender os principais problemas de fraude no mundo e interpretar os dados disponíveis para análise é um desafio atual que requer conhecimento interdisciplinar para complementar o conhecimento dos profissionais da computação. Os eventos colaborativos chamados frequentemente de Hackathons, Datathons, Codefests, Hack-Days, etc. tornaram-se relevantes em vários campos. Os exemplos incluem aprendizagem informal e colaborativa, criação de startups, artes e cultura, inovação cívica aberta, inovação corporativa, e questões sociais. Esses eventos mostram características interessantes que favorecem o ambiente de colaboração e troca de conhecimento para resolver desafios, na maioria das vezes relacionados a assuntos desconhecidos pelos estudantes e profissionais da computação. Neste trabalho, apresentamos um formato de evento chamado Short Datathon adaptado para atingir uma lacuna nos estudos sobre eventos colaborativos como auxílio ao desenvolvimento de habilidades de análise exploratória de dados. Avaliamos o Short Datathon em dois estudos de caso realizados na Universidade Tecnológica Federal do Paraná, nos quais abordamos a questão da evasão fiscal com dados reais. O primeiro estudo foi realizado durante a Semana Tecnológica com participação de 12 alunos de graduação das áreas da Computação e Mecânica. No segundo estudo participaram 8 pessoas formadas e alunos de pós-gradução nas áreas da Computação, Administração e Economia. Descrevemos como resultado deste trabalho os aspectos qualitativos dos estudos de caso e a percepção dos participantes através de questionários, destacando a contribuição do conhecimento adquirido no evento que foi favorecido pela interação interdisciplinar. Os participantes afirmaram que o evento ajudou a compreender mais sobre análise de dados e visualização e que a experiência com pessoas de outras áreas durante o evento tornou a análise de dados mais eficiente. Podemos concluir que os resultados do estudo do Short Datathon são ainda preliminares devido ao reduzido número de participantes, mas pelas respostas acreditamos que seja um evento promissor. Understanding the main fraud problems in the world and interpreting the data available for analysis is a current challenge that requires interdisciplinary knowledge to complement the knowledge of computer professionals. Collaborative events often called Hackathons, Datathons, Codefests, Hack-Days, etc. have become relevant in various fields. Examples include informal and collaborative learning, creation of startups, arts and culture, open civic innovation, corporate innovation, and social issues. These events show interesting features that favor the collaborative environment and knowledge exchange to solve challenges, most often related to issues unknown to students and computer professionals. In this paper, we present an event format called Short Datathon adapted to reach a gap in collaborative event studies as an aid to the development of exploratory data analysis skills. We evaluated the Short Datathon in two case studies carried out at the Federal University of Technology - Parana, in which we address ´ the issue of tax evasion with real data. The first study was carried out during Technological Week with the participation of 12 undergraduate students from the Computing and Mechanics areas. In the second study, 8 college graduates and graduate students from the ares of Computing, Administration and Economics participated. We describe as a result of this work the qualitative aspects of the case studies and the perception of the participants obtained through questionnaires, highlighting the contribution of the knowledge acquired in the event that was favored by the interdisciplinary interaction. Participants stated that the event helped them to understand more about data analysis and visualization and that the experience with people from other areas during the event made data analysis more efficient. We can conclude that the results of the Short Datathon study are still preliminary because of the small number of participants, but by the answers we believe it to be a promising event.

O tratamento temporal tem se revelado importante em muitos problemas de mineração de dados em que a base de dados é formada por dados coletados historicamente [Romero e Ventura 2007]. Um exemplo desta situação ocorre em instituições de ensino, onde os dados históricos dos alunos - tais como o desempenho escolar e a situação financeira - vem sendo adquiridos paulatinamente ao longo do tempo [Romero e Ventura 2007]. Este trabalho apresenta uma proposta de criação de atributos temporais com o objetivo de auxiliar a previsão da evasão de alunos de Ensino Fundamental em escolas particulares, tratada como um problema de classificação. A fidelização e retenção de alunos em instituições de ensino se tornou um dos maiores desafios para a área de gestão destas instituições [Lin 2012]. Uma solução promissora para alcançar esse objetivo é o uso da mineração de dados educacionais, para a identificação de padrões que auxiliem nas tomadas de decisões. Para a realização dos experimentos, os dados de 15.753 alunos da Rede Educacional Adventista – uma das maiores redes educacionais do mundo [“Educação Adventista” 2016] – foram extraídos e utilizados. Após a aplicação dos algoritmos de classificação, verificou-se que o classificador baseado em instâncias KNN conseguiu a melhor acurácia antes do uso dos novos atributos temporais criados, porém o melhor algoritmo para efetuar previsão da evasão no contexto desta pesquisa foi a Árvore de Decisão J4.8, pois permite a interpretação dos fatores que levaram ao resultado final. Os resultados mostram que a abordagem é viável, tendo-se obtido uma acurácia de até 96,57% utilizando o algoritmo J48 e um aumento de 14,39% na acurácia do classificador KNN com o uso dos atributos temporais. The creation of temporal attributes has proved important in many data mining problems in that the database is formed by data collected historically [Romero e Ventura 2007]. An example of this situation occurs in educational institutions, where the historical data of students – such as school performance and financial situation – has been gradually acquired over time [Romero e Ventura 2007]. This paper presents a proposal for the creation of temporal attributes with the purpose of helping to predict the avoidance of elementary school students in private schools, treated as a classification problem. The loyalty and retention of students in educational institutions has become one of the greatest challenges for the management area of these institutions [Lin 2012]. A promising solution to achieve this goal is the use of educational data mining to identify patterns that aid in decision making. For the experiments, the data of 15,753 students of the Adventist Educational Network – one of the largest educational networks in the world [“Educação Adventista” 2016]– were employed. After the application of the classification algorithms, it was verified that the instance-based KNN classifier obtained the best accuracy before the use of the time attributes created, but the best algorithm to predict the avoidance in the context of this research was the Decision Tree J4.8 algorithm, because it allows the interpretation of the factors that led to the final result. The results show that the approach is feasible, obtaining an accuracy of up to 97.87% in the experiments performed and a gain of up to 14.39% in the accuracy when using the KNN with temporal attributes.

Made available in DSpace on 2015-03-04T18:58:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese-RamonGomesCosta.pdf: 7300075 bytes, checksum: 798b5b705351c27584fa52cd559b8588 (MD5) Previous issue date: 2014-07-21 SimDB: Numerical Simulation in Multidimensional Array Data Model Computational Modelling is a science wherein scientists conceive mathematical models that strive to reproduce the behavior of a studied phenomenon. By means of simulations, predicting variables are computed, usually, through a multidimensional space-time frame. State of the art simulations use a class of software named Solvers to solve equations and compute the values of predicting variables. Moreover, to guide the computation in the physical domain space, polygonal meshes pinpoint the spots where values get computed and the time dimension brings the system dynamics by indicating successive values for the same mesh spot. Finally, in order to test the model with different parameter sets, the scientist may run thousands of simulations. Despite the huge amount of data produced by such simulations, the process is basically not supported by an efficient data management solution. Typical implementation stores parameters and simulated data in standard files organized with a sort of directory structure with no support for high level query language and distribution query processing. In this context, this paper investigates the adoption of the Multidimensional Array Data Model over the SciDB DBMS to manage multidimensional numerical simulation data. We model the 3D spatio-temporal dimensions and the simulation as indexes in the Multidimensional Array Data Model and the predicted variables as values in cells. We present a new strategy to map unstructured 3D spatial meshes into arrays. An orchestrated set of spatial transformations map the original spatial model into a dense multidimensional array, radically reducing the number of sparse chunks produced by a naive mapping. Our strategy is particularly interesting for large queries that would retrieve a huge number of sparsely loaded data chunks. We have run a series of experiments over a real case scenario for the simulation of the cardio-vascular system, developed at LNCC. We show that in some queries we present an improvement in query elapsed-time of approximately 25 times, compared to the standard SciDB implementation. Modelagem Computacional e uma area na qual cientistas concebem modelos matematicos para reproduzir o comportamento de um fenomeno estudado. Por meio de simulacoes computacionais, variaveis dependentes do modelo sao calculadas, ao longo de uma amostra multidimensional espaco-temporal. O estado da arte em simulacoes numericas adota um tipo de softwares, chamado Resolvedor numerico (Solver), de forma a resolver equacoes matematicas e calcular os valores das variaveis dependentes. Para orientar o calculo no espaco do dominio fsico, malhas poligonais identicam os pontos onde os valores devem ser computados, enquanto que a dimensao temporal introduz a dinamica do sistema, indicando valores sucessivos para o mesmo ponto da malha. Finalmente, a m de testar o modelo com diferentes conjuntos de parametros, cientistas podem executar uma serie de simulacoes. Apesar da enorme quantidade de dados produzidos por tais simulacoes, o processo nao tem apoio de solucoes ecientes para o gerenciamento dos dados. Uma implementacao tipica armazena parametros e dados simulados em arquivos de texto simples, organizados em uma estrutura de diretorios, sem o interesse de permitir o uso de linguagem de consulta de alto nivel e o processamento distribuido de consultas. Neste contexto, esta tese investiga a adocao do Modelo de dados de Matrizes Multidimensionais e sua implementacao atraves do Sistema Gerenciador de Bancos de Dados SciDB, para gerenciar os dados de simulacao numerica. Modelamos as dimensoes espaco-temporais e a simulacao como indices da matriz em um Modelo de Dados de Matrizes Multidimensionais e suas variaveis dependentes como atributos de celulas. Apresentamos uma nova estrategia para mapear a representacao de pontos em malhas nao ortogonais para estruturas em array. Um conjunto orquestrado de transformacoes espaciais fazem o mapeamento do modelo espacial original em um array multidimensional denso, reduzindo radicalmente o numero de particoes (chunks) esparsas produzidas por um mapeamento simples. Nossa estrategia e particularmente interessante para consultas realizadas sobre um fragmento grande do array. Realizamos uma serie de experimentos sobre um cenario real, provido por simulacoes do sistema cardiovascular humano, desenvolvido no LNCC. Mostramos que em algumas consultas, obtem-se um desempenho 25 vezes melhor no tempo de resposta realizado sobre consultas de usuario, em comparaçao com a implementacao padrao usando o SciDB.

Coordination is one of the key issues in cooperative multiagent systems and it also plays an essential role in disaster management. Task allocation is an important phase of the coordination problem, since the decomposition of the objective into tasks is the most natural way to organize work among agents. In this paper, we propose a hybrid task allocation approach that considers the existence of both local and global information in order to coordinate the agents in the RoboCup Rescue. Moreover, we present a comparative analysis between the results obtained by the agents that use the proposed approach and ones obtained by the sample agents provided within the RoboCup Rescue simulator, that follow a decentralized and greedy approach.

A melhoria da qualidade do processo de software é um dos principais objetivos da Engenharia de Software. Este objetivo está intrinsecamente ligado à adoção correta de modelos e padrões de desenvolvimento nas diferentes realidades de projeto. Um processo de software bem sucedido deve otimizar o dispêndio de recursos mantendo a conformidade com prazos, estimativas e expectativas em relação ao produto final. Dado o caos existente no desenvolvimento de software sem processos estruturados e a sistemática pesada das metodologias tradicionais, os métodos ágeis propõem um equilíbrio entre essas duas realidades mantendo o compromisso de oferecer somente o nível de sistematização adequado que seja facilmente aplicável e cause o mínimo de impacto na produtividade. Contudo, a adoção de métodos ágeis ainda enfrenta problemas de padronização e ausência de meios de evidenciar sua institucionalização como garantia de qualidade de processo de software. Nesse contexto, este trabalho propõe um processo de apoio à implantação de níveis de maturidade do MR-MPS com métodos ágeis, nomeado IAMPS, cujo resultado de sua execução seja a implantação de um processo de desenvolvimento baseado em práticas ágeis que satisfaça aos resultados esperados de algum nível especificado do MR-MPS. Adicionalmente, durante o uso do processo proposto, a agilidade do processo de desenvolvimento pode ser monitorada por meio de um framework de análise de agilidade proposto neste trabalho, denominado AgilAC. Foi conduzido um experimento, em meio acadêmico, que verificou a eficiência do AgilAC em seu propósito de guiar a análise de agilidade em métodos de desenvolvimento, identificando que o AgilAC é eficiente em relação à uma análise ad hoc, considerando fatores como o tempo empregado na análise e a corretude dos resultados produzidos. Além disso, um estudo de caso foi realizado no setor de desenvolvimento do Núcleo de Tecnologia da Informação (NTI) da UFMS para verificar a aplicabilidade do processo IAMPS. Com este estudo foi possível apoiar a implantação no NTI de um processo ágil baseado no Scrum e em conformidade com resultados esperados do nível G do MPS.BR, bem como identificar importantes pontos de melhoria para o refinamento do processo de implantação IAMPS. The improvement of the quality of software process is a major goal of Software Engineering. This goal is highly linked to the correct adoption of development models and patterns in the different realities of the project. A successful software process must optimize the resources expenditure and being aligned with deadlines, estimates, and expectations of the final product. With the chaos in the unstructured software development process and the heavy systematic of traditional methodologies, agile methods propose a balance between these two realities, while maintaining a commitment to provide only the appropriate level of systematization that is easily applicable and cause minimal impact on productivity. However, the adoption of agile methods still faces problems of standardization and lacks of means of emphasizing their institutionalization as a guarantee of quality software process. In this context, this paper proposes a process, named IAMPS, to support implantation of maturity levels of the MR-MPS together with agile methods. The result of their execution is the implantation of a development process based on agile practices that satisfy the expected results of some determined level of the MR-MPS. Additionally, when using the proposed process, the speed of the development process can be monitored with a proposed framework for analysis of agility, called AgilAC. An experiment was conducted in academia, which verified the efficiency of AgilAC in its purpose of guiding the analysis of agile development methods and was identified that AgilAC is efficient with respect to an ad hoc analysis, considering the correctness of the produced results. In addition, to verify the applicability of the process IAMPS, a case study was carried out in Center for Information Technology (NIT) of UFMS. With this study it was possible to support the deployment of NTI through a process based on Scrum in accordance with some results expected in the level G of MPS.BR and to identify important improvement points to the refinement of the IAMPS.

Atualmente, muitas empresas e indústrias de setores variados se deparam com dificulda- des para desenvolver soluções integradas que auxiliem na produção e na relação com os consumidores. A complexidade de tais soluções é cada vez maior, envolvendo diversas áreas que vão além do tradicional comércio de produto como produto final, e arquitetar maneiras de atender o mercado de maneira completa e diferenciada tem sido o principal desafio de grandes empresas. Os Sistemas Complexos de Produção (CoPS) buscam fornecer uma solução completa e integrada ao cliente. Nele, uma empresa não oferece simplesmente um produto, mas entrega uma solução completa e autônoma que da maneira que o consumidor necessita. Sistemas de Produto-Serviço (PSS), por outro lado, buscam se tornar parte dos processos do cliente, sem o foco em grandes sistemas integrados. Com esta abordagem, o consumidor fornece feedback de suas necessidades, fazendo com que a empresa prestadora consiga suprir o mercado com a real necessidade existente, agregando valor rapidamente com soluções cada vez mais completas. Este trabalho propõe a modelagem de um framework computacional capaz de identi- ficar o fluxo de informações em um CoPS, construindo um sistema integrado, que somado aos conceitos de PSS, mostrará uma visão completa dos dados pertinentes a cada com- ponente do sistema. Através do conceito de Internet das Coisas, o framework proposto busca integrar um grande número de dispositivos e atores em uma única solução, fazendo com que os componentes se comuniquem e troquem informações dentro da plataforma. Assim, com o framework proposto e conceituado, este será aplicado na indústria na- val, mostrando quais setores internos da indústria serão integrados, quais os ganhos na comunicação e conceituando o ciclo de vida do navio, desde a sua montagem e edificação, até o uso e desmonte. Currently, many companies and industries from various sectors have difficulties to develop integrated solutions that help in the production and relationship with consumers. The complexity of such solutions is growing, involving several areas that go beyond the tradi- tional trade in goods as final product, and to plan ways to meet the market thoroughly and differentiated has been the main challenge for large companies. The Complex Product Systems (CoPS) seek to provide a complete and integrated solution to the customer. In it, a company does not offer just one product, but delivers a complete and autonomous solution in the way that the consumer needs. Product-Service Systems (PSS) on the other hand, become part of the client processes, without focus in large integrated systems. With this approach, the consumer provides feedback on their needs, making the provider company able to supply the market with real existing need, adding value quickly with more complete solutions. This paper proposes the modeling of a computational framework capable of identifying the flow of information in a CoPS, building an integrated system, which added to the concepts of PSS, show a complete view of the data pertinent to each system component. Through the concept of Internet of Things, the proposed framework seeks to integrate a large number of devices and actors in a single solution, causing the components to communicate and exchange information within the platform. Thus, with the framework proposed and conceptualized, it will be applied in the marine industry, showing domestic sectors of the industry that will be integrated, which are the gains in communication and conceptualizing the life cycle of a ship, since its assembly and erection, to the use and dismount.

The availability of large and complex data sets has shifted the focus of pattern recognition towards developing techniques that can efficiently handle these types of data sets. For example, Multiple Classifier Systems claim their ability in reducing the error and complexity of classification by partitioning the data space and combining classifiers predictions. However, it is not an easy task to generate several partitions and moreover to use them in an efficient manner. Another difficult aspect is related to the exchange of training data in different formats among systems to combine classifiers of different and heterogeneous systems. This paper presents a model and structure of training samples based on XML (eXtensible Markup Language) to facilitate the partitioning and exchange among different image classification system. The main contribution is to apply the flexibility of XML that addresses interoperability and communication among heterogeneous systems in partitioning data sets as well as to facilitate interchange of such sets among image processing and pattern recognition systems.