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Submitted by Edineia Teixeira (edineia.teixeira@unioeste.br) on 2022-05-26T12:58:54Z No. of bitstreams: 2 Jorge _Aikes Junior2022.pdf: 8359820 bytes, checksum: 71280ceeee92efdfd7b6845eb48a8aa8 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2022-05-26T12:58:54Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Jorge _Aikes Junior2022.pdf: 8359820 bytes, checksum: 71280ceeee92efdfd7b6845eb48a8aa8 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2022-04-06 Precision agriculture consists of applying inputs in the right quantities at the right time and place to maximize yield. There are two important tasks in this process: the generation of thematic maps (TM) and management zones (MZ). Although the TMs and the MZs delineation are extremely important, they depend on great technical knowledge for their construction, so, their use is difficult, especially by producers who do not have access to specialized teams, due to the need for a specialized multidisciplinary team. Thus, this work presents a module (ADB-MAP-FT) able of delineating MZs and generating TMs automatically, integrated with AgDataBox-Map (ADB-Map) application of AgDataBox web platform (ADB; https://adb. md.utfpr.edu.br/). ADB is a web platform to integrate data, software, procedures, and methodologies for digital agriculture. This dissertation was organized in three documents: Book 1: presents concepts, protocols, software, and several examples of use and understand both TMs and MZs. This book is divided into two main parts: the first one presents TMs, their characteristics, importance, use, definitions for the best choice of color scheme, and several examples. The second one presents MZs and several examples. As ZMs design presents several possibilities, definitions, protocols, economic return, options, and most commonly used software are based on a systematic study of literature, constituted from the association of systematic techniques of literature mapping and snowball. Article 1: the web computational module (ADB-MAP-FT) was developed to automatically create TMs and delineate MZs, implementing protocols defined based on extensive bibliographic research. The module and its features are presented using real data in a case study. Paper 2: It was carried out a comparison between the developed module and the most used software in the literature based on the existing state-of-the-art software. The characteristics and technical abilities of software are compared and validated in a case A agricultura de precisão consiste na aplicação de insumos em quantidades necessárias, no local e no momento adequados, de maneira a maximizar a produtividade e reduzir o impacto ambiental. Duas tarefas importantes desse processo consistem na criação de mapas temáticos (TM) e zonas de manejo (MZ). Apesar de sumamente importantes, os TMs e o delineamento de MZs dependem de grande conhecimento técnico para sua construção, assim dificulta sua utilização em especial por produtores sem acesso a equipes especializadas, devido à necessidade de uma equipe multidisciplinar especializada. Neste sentido, este trabalho apresenta um módulo (ADB-MAP-FT) que permite delinear MZs e gerar TMs de maneira automática, integrado à aplicação AgDataBox-Map (ADB-Map) da plataforma web AgDataBox (ADB; https://adb.md.utfpr.edu.br/). ADB é uma plataforma web para integração de dados, software, procedimentos e metodologias para agricultura digital. Esta tese foi formatada em três documentos: Livro 1: apresenta conceitos, protocolos, softwares e diversos exemplos de uso tanto de TMs quanto de MZs de maneira a se ter um entendimento de ambos. Este livro está dividido em duas partes principais: a primeira apresenta as TMs, com suas características, importância, uso, definições para a melhor escolha do esquema de cores e vários exemplos e a segunda apresenta as MZs e diversos exemplos. Como o delineamento de ZMs apresenta várias possibilidades, as definições, protocolos, retorno econômico, opções e softwares mais comuns utilizados baseiam-se em um estudo sistemático da literatura, constituído a partir da união de técnicas sistemáticas de mapeamento de literatura e snowball. Artigo 1: foi desenvolvido o módulo computacional web (ADB-MAP-FT) para a geração de TMs, delineamento de MZs automáticos e implementação de protocolos definidos com base em extensa pesquisa bibliográfica. O módulo e suas características são apresentados, utilizando-se dados reais em um estudo de caso. Artigo 2: Foi conduzido um comparativo entre o módulo desenvolvido e os softwares mais utilizados na literatura bem como os softwares a partir do estado de arte existente. As características e capacidades técnicas dos softwares são comparadas e validadas em um estudo de caso utilizando duas áreas comerciais distintas, comparando também os resultados do processo.

A utilização de jogos como atividades de ensino-aprendizagem tem o potencial de incrementar a motivação e, consequentemente, o envolvimento dos alunos na construção do seu conhecimento. Esta estratégia, designada por aprendizagem baseada em jogos (Game-based Learning), segue, tipicamente, duas abordagens possíveis. Por um lado, podem ser utilizados jogos comerciais e de ampla divulgação, como o Sid Meyer’s Civilization, na aprendizagem da história ou geografia humana, ou o Democracy, da Positech Games, na aprendizagem de administração central ou governação. Esta abordagem tem a limitação de nem sempre ser alinhado com o conteúdo que se pretende desenvolver. Em alternativa, podem também ser utilizados jogos desenvolvidos especificamente que contemplem o conteúdo pretendido. info:eu-repo/semantics/publishedVersion

O presente artigo trata de relatar o desenvol- vimento e a aplicac ̧a ̃o de um jogo denominado Cabinet na disciplina de Gerenciamento de Sistemas e Redes do curso superior de Engenharia Informa ́tica do Instituto Polite ́cnico de Braganc ̧a, Portugal. O desenvolvimento do jogo foi realizado utilizando como motor gra ́fico a Unreal Engine. Cabinet e ́ um jogo por turnos multijogador no qual dois alunos teˆm por objetivo competirem entre si ate ́ o final da partida objetivando montar o melhor data-center, atentando-se a aspectos de gerenciamento de recursos e espac ̧o. A ana ́lise do jogo foi realizada por meio de avaliac ̧o ̃es por observac ̧a ̃o das interac ̧o ̃es entre jogador-jogador e jogador-jogo. Ale ́m disso, foi realizada a aplicac ̧a ̃o de um questiona ́rio para obtenc ̧a ̃o de dados quali- tativos acerca do jogo. Por meio das avaliac ̧o ̃es por observac ̧a ̃o foi constatado que os jogadores que acabavam por perder, buscavam jogar novamente contra os mesmos adversa ́rios com o objetivo de os superar. De maneira indireta a competic ̧a ̃o estimula a aprendizagem e aumenta a interac ̧a ̃o entre os alunos tornando a aula mais dinaˆmica e lu ́dica. info:eu-repo/semantics/publishedVersion

Made available in DSpace on 2017-07-10T17:11:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JORGE AIKES JUNIOR.PDF: 2050278 bytes, checksum: f5bae18bbcb7465240488c45b2c813e7 (MD5) Previous issue date: 2012-04-11 Time series can be understood as any set of observations which are time ordered. Among the many possible tasks appliable to temporal data, one that has attracted increasing interest, due to its various applications, is the time series forecasting. The k-Nearest Neighbor - Time Series Prediction (kNN-TSP) algorithm is a non-parametric method for forecasting time series. One of its advantages, is its easiness application when compared to parametric methods. Even though its easier to define kNN-TSP s parameters, some issues remain opened. This research is focused on the study of one of these parameters: the similarity measure. This parameter was empirically evaluated using various similarity measures in a large set of time series, including artificial series with seasonal and chaotic characteristics, and several real world time series. It was also carried out a case study comparing the predictive accuracy of the kNN-TSP algorithm with the Moving Average (MA), univariate Seasonal Auto-Regressive Integrated Moving Average (SARIMA) and multivariate SARIMA methods in a time series of a Korean s hospital daily patients flow in the Emergency Department. This work also proposes an approach to the development of a hybrid similarity measure which combines characteristics from several measures. The research s result demonstrated that the Lp Norm s measures have an advantage over other measures evaluated, due to its lower computational cost and for providing, in general, greater accuracy in temporal data forecasting using the kNN-TSP algorithm. Although the literature in general adopts the Euclidean similarity measure to calculate de similarity between time series, the Manhattan s distance can be considered an interesting candidate for defining similarity, due to the absence of statistical significant difference and to its lower computational cost when compared to the Euclidian measure. The measure proposed in this work does not show significant results, but it is promising for further research. Regarding the case study, the kNN-TSP algorithm with only the similarity measure parameter optimized achieves a considerably lower error than the MA s best configuration, and a slightly greater error than the univariate e multivariate SARIMA s optimal settings presenting less than one percent of difference. Séries temporais podem ser entendidas como qualquer conjunto de observações que se encontram ordenadas no tempo. Dentre as várias tarefas possíveis com dados temporais, uma que tem atraído crescente interesse, devido a suas várias aplicações, é a previsão de séries temporais. O algoritmo k-Nearest Neighbor - Time Series Prediction (kNN-TSP) é um método não-paramétrico de previsão de séries temporais que apresenta como uma de suas vantagens a facilidade de aplicação, quando comparado aos métodos paramétricos. Apesar da maior facilidade na determinação de seus parâmetros, algumas questões relacionadas continuam em aberto. Este trabalho está focado no estudo de um desses parâmetros: a medida de similaridade. Esse parâmetro foi avaliado empiricamente utilizando diversas medidas de similaridade em um grande conjunto de séries temporais que incluem séries artificiais, com características sazonais e caóticas, e várias séries reais. Foi realizado também um estudo de caso comparativo entre a precisão da previsão do algoritmo kNN-TSP e a dos métodos de Médias Móveis (MA), Auto-regressivos de Médias Móveis Integrados Sazonais (SARIMA) univariado e SARIMA multivariado, em uma série de fluxo diário de pacientes na Área de Emergência de um hospital coreano. Neste trabalho é ainda proposta uma abordagem para o desenvolvimento de uma medida de similaridade híbrida, que combine características de várias medidas. Os resultados obtidos neste trabalho demonstram que as medidas da Norma Lp apresentam vantagem sobre as demais medidas avaliadas, devido ao seu menor custo computacional e por apresentar, em geral, maior precisão na previsão de dados temporais utilizando o algoritmo kNN-TSP. Apesar de na literatura, em geral, a medida Euclidiana ser adotada como medida de similaridade, a medida Manhattan pode ser considerada candidata interessante para definir a similaridade entre séries temporais, devido a não apresentar diferença estatisticamente significativa com a medida Euclidiana e possuir menor custo computacional. A medida proposta neste trabalho, não apresenta resultados significantes, mas apresenta-se promissora para novas pesquisas. Com relação ao estudo de caso, o algoritmo kNN-TSP, com apenas o parâmetro de medida de similaridade otimizado, alcança um erro consideravelmente inferior a melhor configuração com MA, e pouco maior que as melhores configurações dos métodos SARIMA univariado e SARIMA multivariado, sendo essa diferença inferior a um por cento.

Mestrado de dupla diplomação com a UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná Industries quality control procedures are usually dependent on gauge inspection tools, and these tools are used to inspect visual and geometrical tolerance conformity. Operators are guided during an inspection by using paper tutorials that assist them in performing their tasks and registering the result of the performed analysis. This traditional method of registering information may be misleading, lowering the effectiveness of the quality control by providing inaccurate and error-prone inspection results. This work implements a system that uses emergent technologies (e.g., Human-Machine Interfaces, Virtual Reality, Distributed Systems, Cloud Computing, and Internet of Things (IoT)) to propose a costeffective solution that supports operators and quality control managers in the realization and data collection of gauge inspection control procedures. The final system was deployed in an industrial production plant, with the delivered results showing its efficiency, robustness, and highly positive feedback from the operators and managers. The software may offer a quicker and efficient execution of analysis tasks, significantly decreasing the setup time required to change the inspected product reference.

Atualmente, o ambiente globalizado e altamente competitivo impõe as empresas produtoras de frango dois grandes desafios: a otimização de recursos e a redução dos custos. Neste contexto, este trabalho tem por objetivo utilizar redes neurais artificiais e regressão linear múltipla para análise e previsão de variáveis produtivas de frangos de corte de uma agroindústria paranaense. Analisa-se também, a aplicabilidade de redes neurais recorrentes na previsão do preço do quilo do frango congelado e resfriado. A base de dados disponibilizada pela empresa apresenta um histórico de movimentação de 2 anos, contendo as principais variáveis de produção, para 4650 lotes de aves das linhagens Coob, Coob Faste Coob Slow. Na análise da aplicabilidade de redes neurais recorrentes utilizou-se, neste trabalho,duas bases de dados,com preços mensais, compreendidas entre janeiro de 2008 e dezembro de 2019, representando 132 observações. Os resultados obtidos mostram que os modelos de previsão fornecem estimativas confiáveis para as variáveis de resposta: Peso Médio e Índice de Eficiência Produtiva e demonstram a eficácia das previsões, da rede recorrente LSTM, para o preço do quilo do frango congelado e resfriado, para um horizonte de curto prazo. Currently, the globalized and highly competitive environment imposes on broilerproduction companies two major challenges: optimizing resources and reducing costs. In this context, this work aims to use artificial neural networks and multiple linear regression for the analysis and forecast of productive variables of broilers in a Paraná agribusiness. It is also analyzed the applicability of recurrent neural networks in the prediction of the price of thekilo of frozen and chilled broiler. The database provided by the company has a 2-year history of movement, containing the main production variables, for 4650 batches of broilersof the Coob, Coob Fast and Coob Slow lines. In the analysis of the applicability of recurrent neural networks, in this work, two databases were used, with monthly prices, between January 2008 and December 2019, representing 132 observations. The results obtained show that the forecasting models provide reliable estimates for the response variables: Average Weight and Productive Efficiency Index and demonstrate the effectiveness of the forecasts, from the recurring LSTM network, for the price of the kilo offrozen and chilled broiler, for a short-term horizon.

Mestrado de dupla diplomação com a UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná Thanks to the advances of technology in various domains, and the mixing between real and virtual worlds. Allowed this master’s thesis to explore concepts related to virtual reality (VR), augmented reality (AR), mixed reality (MR), and extended reality (XR). The development and comparison of Android applications and Microsoft HoloLens aimed to solve a deadlock in the recognition of instructions by the users. We used an interactive manual of assembly and disassembly for taps of residential heaters. Therefore, this work deals with three main parts. Firstly, the exploration of the concepts of VR, AR, MR, and XR. Secondly, 3D modeling and animations techniques. Finally, the development of applications using Vuforia, Wikitude, and MRTK. The users tried our application “HeaterGuideAR” to verify the effectiveness of the instruction passed by the interactive manual. Only a few users had some difficulties at the beginning of the trials. Thus, it was necessary to provide aid tools. However, other users were able to disassemble the faucet without any external help. We suggest continuing this work with more explorations, models, and situations. Graças aos últimos avanços tecnológicos em diversas áreas deram a possibilidade de fazer a mistura do mundo real com o virtual. É com este intuito que esta tese de mestrado veio expor os conceitos relacionados à realidade virtual (RV), realidade aumentada (RA), realidade mista (RM) e realidade estendida (RE). O desenvolvimento e comparação de aplicativos Android e Microsoft HoloLens teve como objetivo resolver um impasse no entendimento de instruções por parte dos usuários. Utilizamos um manual interativo para montagem e desmontagem de torneiras de aquecedores residenciais. Este trabalho, portanto, lida com três partes principais. Na primeira, a exploração dos conceitos de RV, RA, RM e RE. Na segunda, modelagem 3D e técnicas de animações. E por fim, o desenvolvimento de aplicações usando Vuforia, Wikitude e MRTK. A aplicação “HeaterGuideAR” foi testada pelos usuários afim de verificar a eficácia da instrução passada pelo manual interativo. Apenas alguns usuários tiveram algumas dificuldades no início dos testes. Sendo que, foi necessário fornecer algumas ferramentas de auxílio. Mesmo assim, outros usuários conseguiram desmontar a torneira sem ajuda externa. Sugerimos continuar este trabalho com mais explorações, modelos e situações. Mestrado de dupla diplomação com a UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná

A utilização de jogos como atividades de ensino-aprendizagem tem o potencial de incrementar a motivação e, consequentemente, o envolvimento dos alunos na construção do seu conhecimento. Esta estratégia, designada por aprendizagem baseada em jogos (game-based learning) têm sido amplamente utilizada nos últimos anos em conjunto com metodologias de ensino ativas. Neste trabalho descreve-se o desenvolvimento e aplicação de um jogo digital de estratégia para tablets, denominado Cabinet, criado com o objetivo de auxiliar na aprendizagem de sistemas e de redes, simulando um ambiente de gestão de data-centers. Este jogo, desenvolvido inicialmente para tabuleiro numa abordagem por turnos em competição entre dois jogadores, posiciona cada jogador como um gestor de data-center, devendo competir por recursos limitados e construir a melhor infraestrutura. O jogador que conseguir maior eficiência da alocação de recursos e número de serviços em execução é considerado o vencedor. Este jogo procura desenvolver no aluno diversos aspetos importantes que auxiliam no aprendizado e devem ser levados em consideração quando se trata da criação e gestão de um data-center e como suas escolhas definem como serão utilizados os recursos que têm ao seu dispor. Este jogo foi desenvolvido e utilizado no corrente ano, na unidade curricular de Gestão de Sistemas e de Redes de um curso de Engenharia Informática. O impacto do jogo foi avaliado por meio de análise quantitativa dos dados obtidos por dois processos: observação da interação jogador-jogador e jogador-jogo e entrevista semi-estruturada. The use of games as teaching-learning activities has the potential to increase motivation and, consequently, the involvement of students in the construction of their knowledge. This strategy, defined as game-based learning has been widely used in recent years in conjunction with active teaching methodologies. This work describes the development and application of a digital strategy game for tablets, called Cabinet, created with the objective of assisting in the learning of systems and networks, simulating a data center management environment. This game was created initially to be a turn-based board game where two players play against each other, each player is a data center manager, being a competition for limited resources and a better infrastructure. The player who achieves greater resource allocation efficiency and number of running services is considered the winner. This game goal is to develop certain skills and important aspects in the student and teach what should be taken into account when it comes to creating and managing a data center and how the choices define the way that the resources will be used. This game was developed and used in the curricular unit of Management of Systems and Networks of Formation of Computer Systems. The impact of the game was evaluated through the qualitative analysis of the data obtained by the two processes: the player-player and player-game interactions and the semi-structured interview.