TCC - Bacharelado em Sistemas da Informação (Sede)
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Item Modelo e algoritmos para seleção de sensores como serviço(2019) Verçosa, Nichene Joslin; Gonçalves, Glauco Estácio; Medeiros, Victor Wanderley Costa de; http://lattes.cnpq.br/7159595141911505; http://lattes.cnpq.br/6157118581200722; http://lattes.cnpq.br/3645909376039196A Internet das coisas (IoT) desempenha um papel fundamental no futuro da Internet,pois integrará bilhões de dispositivos inteligentes que apresentarão capacidades de de-tecção, atuação e processamento de dados. Assim, cada dispositivo integrado podeter um ou mais sensores incorporados que potencialmente gerarão enormes quantida-des de dados. Este cenário levanta o desafio de eficientemente procurar e selecionaros sensores mais adequados dentro de um conjunto que possa apresentar funciona-lidades e recursos similares. Neste contexto, este trabalho apresenta um modelo ma-temático para seleção de sensores capaz de maximizar o atendimento aos requisitosde entrada do usuário, como precisão, robustez e disponibilidade para diferentes tiposde sensores (como temperatura, pressão, umidade, velocidade do vento) em um orça-mento limitado. Este modelo foi testado através de dois algoritmos, sendo o primeiroum algoritmo de otimização com solução exata e o segundo uma heurística gulosa.Estas soluções foram avaliadas e comparadas em termos de três critérios: o tempode otimização, a quantidade de orçamento a ser utilizada e limites do objetivo ótimo.As melhores soluções foram encontradas pelo algoritmo de otimização no entanto, aheusrística gulosa obteve resultados próximos com tempo de solução, 10x mais rápidoque o algoritmo de otimização, em alguns casos.Item Método para Estimativa de Trajeto Baseado em Dados de Unidades de Medição Inercial(2019) Silva, Lucas Filipe Vieira da; Medeiros, Victor Wanderley Costa de; Gonçalves, Glauco Estácio; http://lattes.cnpq.br/6157118581200722; http://lattes.cnpq.br/7159595141911505; http://lattes.cnpq.br/1223833449629855A Internet das Coisas ou IoT (Internet of Things) surgiu como uma nova visão para a internet onde os mais diversos dispositivos têm a capacidade de conectar-se a rede. Este conceito está diretamente relacionado aos avanços tecnológicos experimentados na construção de dispositivos semicondutores e circuitos integrados que tornaram-se baratos, menores e mais eficientes. Esses avanços também possibilitaram o surgimento de novas aplicações, dentre elas a possibilidade de localização em tempo real. A medição precisa da localização, através da orientação, desempenha um papel crítico para a estimativa do trajeto percorrido por um sensor atrelado a um objeto. O objetivo principal desse trabalho é avaliar, por meio de experimentação, a acurácia de um método para estimativa de trajetória baseado no algoritmo de gradiente descendente e em dados de aceleração e giro obtidos através de uma Unidade de Medição Inercial (IMU) debaixo custo. O experimento foi realizado através da coleta de dados numa caminhada em linha reta, a caminhada foi realizada 30 vezes, a uma frequência de 100Hz e 50 Hz.O equipamento utilizado foi uma MPU-6050 acoplada a uma placa TTGO T-Beam. A estimativa foi calculada por um algoritmo escrito na linguagem Python. Os resultados mostraram que é possível utilizar uma IMU para estimar a trajetória realizada por uma pessoa, com uma boa acurácia, adotando-se uma taxa de amostragem de 50Hz.Item Um algoritmo para geração de Navigation Meshes em mapas bidimensionais homogêneos: uma aplicação no jogo Dragon Age: Origins(2019) Costa, Ingrid Danielle Vilela; Bocanegra, Silvana; http://lattes.cnpq.br/4596111202208863; http://lattes.cnpq.br/6113606913639280Nos cenário dos jogos eletrônicos e, mais recentemente, na robótica, agentes autônomos comumente necessitam resolver repetidamente o problema de busca de menor caminho. Esta necessidade eventualmente pode consumir muitos recursos e demandaotimizações para que estas buscas sejam mais eficientes. Tais otimizações podem in-cluir melhorias nos algoritmos de busca, na representação dos mapas, nas estruturasde dados utilizadas, entre outras. O presente trabalho apresenta uma otimização para algoritmos de busca baseada na redução do tamanho do espaço de busca, através deum algoritmo de geração automática de Navigation Meshes, que são redes de áreas caminháveis de mapas, implicando em redução do espaço de busca e consequen-temente melhoria de tempo de processamento. A geração de Navigation Meshes é um problema ainda sem solução estabelecida. Para avaliar a heurística foram solucionados problemas de caminho mínimo em 156 mapas obtidos de um benchmark. Os caminhos foram determinados pelo algoritmo A* e foram comparadas as soluções no mapa original e no mapa otimizado pela heurística. Foi alcançada uma redução de espaço de busca média de 97,42%, com desvio padrão de 0,026 e a busca teve uma redução marginal média no tempo de execução de 46,76%.Item Aspect term extraction in aspect-based sentiment analysis(2019) Francisco, Alesson Delmiro; Lima, Rinaldo José de; http://lattes.cnpq.br/7645118086647340O uso crescente da Internet criou a necessidade de analisar uma vasta quantidade dedados. Uma grande quantia de dados é apresentada como Texto em Linguagem Naturalnão estruturado, com várias maneiras de expressar a mesma informação. É uma tarefaimportante extrair informação e significado destes conteúdos não estruturados, comoopiniões em produtos ou serviços. A necessidade de extrair e analisar a vasta quantidadede dados criados todos os dias na Internet ultrapassou as capacidades humanas, comoresultado, várias aplicações de mineração de texto que extraem e analisam dados textuaisproduzidos por humanos estão disponíveis atualmente, uma destas aplicações é a Análise deSentimentos usada para que empresas e provedores de serviços possam usar o conhecimentoextraído de documentos textuais para melhor entender como seus clientes pensam sobreeles. No entanto, a tarefa de analisar texto não estruturado é difícil, por isso é necessárioprover informação coerente e resumos concisos para as revisões. Análise de Sentimentoé o processo de identificar e categorizar computacionalmente opiniões expressadas numtexto, especialmente para determinar a atitude do autor sobre um tópico ou produto emparticular. Análise de Sentimentos Baseada em Aspectos (ABSA) é um sub-campo daAnálise de Sentimentos que tem como objetivo extrair opiniões mais refinadas e exatas,quebrando o texto em aspectos. A maior parte dos trabalhos atuais na literatura não lucramde recursos baseados em semântica ou análises baseadas em Processamento de LinguagemNatural na fase de pré-processamento. Para tratar essas limitações, um estudo nestesrecursos é feito com o objetivo de extrair as características necessárias para a execuçãoda tarefa, e para fazer a melhor combinação para Extração de Termo de Aspecto. Estetrabalho tem como o principal objetivo implementar e analisar um método de Extraçãode Termo de Aspecto (ATE) de críticas de usuários (restaurantes e laptops). O métodoproposto é baseado em uma abordagem supervisionada chamada Campos CondicionaisAleatórios (CRF) que otimiza o uso de características para classificação, esta escolha éjustificada pelos trabalhos relacionados anteriores que demonstram a eficácia do CRFpara ATE. Um estudo também é feito em métodos para propor novas características eexperimantar com combinações de características para obter as melhores combinações.O estudo detalhado é feito a partir da experimentação com características de palavra,n-gramas e características customizadas utilizando um algoritmo supervisionado CRF pararealizar a tarefa de Extração de Termo de Aspecto com resultados em termo de Precisão,Cobertura e F-Measure, as métricas padrões de avaliação adotadas na área. Por fim, umaavaliação comparativa entre o método proposto para ATE contra outros trabalhos daliteratura mostra que o método apresentado neste trabalho é competitivo.