Lista Pública de Trabalhos Acadêmicos

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Resumo O setor aéreo de transporte, tanto de carga como de passageiros, possui crescente demanda, adquirindo cada vez mais espaço na economia brasileira. Para tanto, a velocidade no planejamento de rotas, equipagem e separação de veículos é um tópico que requer tomada ótima de decisão, focando em solucionar cada um dos problemas em seu domínio, sendo estes o problema de Alocação de Frota (FAP), o Roteamento de Aviões (ARP), a Determinação de Frequência de Voos (FAS) e o Escalonamento de Equipagem (CSM, geralmente dividido em sub problemas como o Pareamento de Equipagem e o Crew Rostering Problem). Neste documento, é proposto um algoritmo genético modificado para lidar com um problema integrado, no qual um ou mais problemas são mapeados em uma mesma solução. Especificamente, o algoritmo se propõe a solucionar os problemas FAP e FAS.

Ano 2025

Orientador HEDER SOARES BERNARDINO Co-Orientador Palavras-chave airline scheduling, frequency assignment, crew scheduling, fleet assignment, optimization

Resumo A simulação computacional da eletrofisiologia cardíaca é uma ferramenta de grande potencial clínico e científico, cujo avanço é limitado pelo alto custo computacional. A utilização de computação paralela é, portanto, indispensável, e bibliotecas de software como o PETSc (Portable, Extensible Toolkit for Scientific Computation) fornecem a infraestrutura para tal. Este trabalho apresenta uma avaliação da biblioteca PETSc como plataforma para o desenvolvimento e análise de desempenho de protótipos de simuladores baseados no Método dos Elementos Finitos (MEF). Através de uma metodologia incremental, foram implementados três problemas de complexidade crescente: a equação de Poisson, para verificação de código; o modelo monodomínio, como principal caso de uso; e a equação do calor não linear, para validação da extensibilidade para problemas eletromecânicos do coração; A análise quantitativa focou na convergência do erro, no impacto de pré-condicionadores (Jacobi e ILU), na escalabilidade paralela e na comparação entre o refinamento de malha e o aumento da ordem dos elementos. Os resultados validaram a corretude da implementação e revelaram um claro trade-off de desempenho nos pré-condicionadores, cuja eficácia se mostrou dependente da escala do problema: enquanto o baixo custo computacional do Jacobi o tornou mais rápido no cenário 2D, a poderosa redução de iterações do ILU foi decisiva para sua superioridade no teste 3D de larga escala. A principal descoberta foi que o aumento da ordem dos elementos se mostrou uma estratégia computacionalmente mais eficiente que o refinamento da malha para atingir a acurácia desejada nos testes realizados. Conclui-se que o PETSc é uma ferramenta robusta e flexível para o aprimoramento de simuladores de eletrofisiologia cardíaca.

Ano 2025

Orientador JOVENTINO DE OLIVEIRA CAMPOS Co-Orientador BERNARDO MARTINS ROCHA Palavras-chave Eletrofisiologia cardíaca, modelagem do coração, computação paralela, computação distribuída, eficiência computacional, computação de alto desempenho.

Resumo Este Trabalho de Conclusão de Curso investiga o uso de assistentes virtuais com reconhecimento de voz offline, destacando seus benefícios em termos de privacidade, segurança e autonomia operacional. Diferentemente das soluções baseadas na nuvem, que dependem de conexão constante com servidores externos, abordagens offline processam comandos localmente, reduzindo riscos de vazamento de dados e melhorando a responsividade do sistema. Ademais, a execução local fornece maior controle sobre personalização e integração com dispositivos, tornando a tecnologia mais acessível e eficiente para diferentes cenários de uso. Essa pesquisa examina esses elementos, contribuindo para o conhecimento das vantagens e desafios do reconhecimento de voz offline em assistentes virtuais.

Ano 2025

Orientador EDUARDO PAGANI JULIO Co-Orientador Palavras-chave Assistente Virtual, Reconhecimento de voz, Offline, Privacidade, Segurança

Resumo A evasão em disciplinas introdutórias de programação é um problema comum em cursos de graduação na área de computação. Isto decorre, em grande parte, do desencorajamento dos estudantes perante os desafios iniciais enfrentados nestas disciplinas. Uma das formas de incentivar os iniciantes são jogos com propósito educativo, cuja eficácia depende de suas características. Para lidar com esse desafio, é proposto o desenvolvimento do jogo sério Snake Case, que busca integrar o aprendizado de programação com elementos lúdicos, visando aumentar o engajamento dos alunos e melhorar a qualidade da aprendizagem. A pesquisa analisou a diversão proporcionada pelo jogo e sua contribuição para o aprendizado de programação, segundo a percepção dos alunos. Por meio da aplicação de um questionário baseado no modelo MEEGA+ (PETRI; WANGENHEIM; BORGATTO, 2017), foi avaliada a influência do aspecto lúdico nesse processo, apresentando resultados favoráveis no geral.

Ano 2025

Orientador MARCELO CANIATO RENHE Co-Orientador Palavras-chave Jogo sério, jogo educativo, ensino de programação, pensamento computacional

Resumo No campo da logística verde, um dos principais desafios é desenvolver rotas de entrega que minimizem os custos econômicos e o impacto ambiental associado ao consumo energético dos veículos utilizados. Neste contexto, este trabalho explora um problema de entrega híbrida que envolve o uso de caminhões e drones. A metodologia proposta combina um novo algoritmo construtivo randomizado com uma adaptação do clássico NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm), incluindo um novo módulo de busca local, permitindo a geração de soluções multiobjetivo que buscam minimizar a energia total consumida pelos caminhões, o custo total de entrega e o tempo total de entrega. Finalmente, os resultados obtidos demonstram que a nova estratégia construtiva, quando associada a um novo módulo de busca local, é competitiva em relação ao modelo proposto pelo artigo de referência do problema.

Ano 2025

Orientador LUCIANA BRUGIOLO GONCALVES Co-Orientador LORENZA LEAO OLIVEIRA MORENO Palavras-chave Algoritmo genético, logística verde, roteamento de veículos, caminhões, drones, otimização multiobjetivo.

Resumo A pecuária é uma das atividades econômicas mais relevantes globalmente, e o bem-estar animal tem ganhado destaque, impulsionando o uso de tecnologias automatizadas para aumentar a eficiência e a sustentabilidade do setor. Nesse contexto, a Visão Computacional, uma área de pesquisa voltada para a extração de informações a partir de imagens e vídeos, tem se mostrado promissora. O estado da arte nessa área é dominado por métodos de aprendizado profundo, especialmente com uso das redes neurais convolucionais, amplamente aplicadas em tarefas de classificação, detecção e reconhecimento de padrões visuais. Este trabalho propõe uma abordagem para modificar a estrutura interna de redes profundas, com foco na profundidade e largura das redes, utilizando uma metaheurística bioinspirada no comportamento de uma população de morcegos. A proposta visa ajustar arquiteturas da literatura para um problema específico de classificação de raças bovinas, contribuindo para maior eficiência computacional e melhor desempenho. A partir de dois modelos bem estabelecidos (VGGNet e DenseNet), o algoritmo foi capaz de gerar versões otimizadas com desempenho superior ou aproximado ao dos modelos originais. A VGGNet ajustada apresentou o melhor resultado, alcançando maior acurácia média nos conjuntos de validação e teste, além de uma expressiva redução no custo computacional, por exemplo. Os testes realizados evidenciam que o algoritmo proposto é eficaz na criação de arquiteturas mais leves e precisas, adaptadas ao problema de interesse. Apesar dos avanços, o método ainda apresenta limitações, como o elevado tempo de execução decorrente do número de treinos exigidos, e a sensibilidade estrutural das redes utilizadas. Ainda assim, a abordagem mostra potencial de expansão para outras tarefas de Visão Computacional, como detecção e segmentação de objetos.

Ano 2025

Orientador SAULO MORAES VILLELA Co-Orientador LUIZ MAURILIO DA SILVA MACIEL Palavras-chave Classificação de imagens. Redes Neurais. Otimização. Algoritmos bioinspirados. Pecuária de Precisão.

Resumo A tecnologia 5G trouxe avanços em velocidade e conectividade, mas também novos desafios de segurança, especialmente devido ao aumento da utilização de dispositivos IoT. Este trabalho investiga a aplicação da arquitetura Zero-Trust (ZTA) para reforçar a segurança no controle de acesso a recursos em redes 5G. A metodologia inclui o desenvolvimento e teste de uma aplicação baseada no modelo ZTA, considerando a confiabilidade do usuário, do dispositivo e do histórico de acessos. Os experimentos demonstraram que a solução proposta foi eficaz na identificação de acessos suspeitos, mitigando riscos como roubo de chip e ataques DoS. Como contribuição, o estudo apresenta um modelo teórico de segurança Zero-Trust aplicado ao 5G, detalha sua implementação e avalia seu desempenho em cenários de ataque. Os resultados indicam que a abordagem pode fortalecer a proteção de recursos críticos, garantindo maior segurança para redes 5G.

Ano 2025

Orientador EDELBERTO FRANCO SILVA Co-Orientador Palavras-chave Zero-Trust, 5G, segurança, fatias de rede

Resumo A interoperabilidade de dados refere-se à capacidade de diferentes sistemas, redes ou plataformas se comunicarem e funcionarem de maneira eficiente, compartilhando informações e recursos sem restrições. No contexto das blockchains, a interoperabilidade representa um desafio significativo, especialmente para aplicações que dependem dessa característica. A diversidade de plataformas e as distintas implementações de protocolos aumentam a complexidade desse processo. Este trabalho explora a importância da interoperabilidade no ecossistema blockchain e detalha os mecanismos utilizados para viabilizar a comunicação entre diferentes redes. Foram estruturados, implementados e testados dois mecanismos de interoperabilidade, o Mecanismo Notarial e o Bloqueio por Hash (HTLC), com o objetivo de avaliar os custos e a complexidade envolvidos na interoperabilidade de tokens ERC-20. Os resultados obtidos revelam que, embora o Mecanismo Notarial apresente maior complexidade, ele possui um custo equivalente a apenas 10% do valor total do Bloqueio por Hash.

Ano 2025

Orientador ALEX BORGES VIEIRA Co-Orientador Palavras-chave Blockchain, Interoperabilidade, ERC-20

Resumo O crescimento exponencial da geração e processamento de dados em ambientes massivos impõe desafios significativos para a privacidade e a segurança da informação. Em resposta a essas preocupações, regulamentações como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil e a General Data Protection Regulation (GDPR) na União Europeia estabeleceram diretrizes rigorosas para o tratamento de dados pessoais. No entanto, garantir a conformidade com essas normativas em sistemas de big data é uma tarefa complexa, devido ao volume, variedade e velocidade dos dados processados. Este trabalho propõe frameworks para facilitar a implementação de estratégias eficazes de compliance, assegurando governança, transparência e proteção dos dados. As soluções apresentadas combinam técnicas como anonimização, criptografia, auditoria contínua e monitoramento automatizado, permitindo a identificação de riscos e a mitigação de vulnerabilidades. E também, considera-se a aplicação de aprendizado de máquina para a detecção proativa de violações e a recomendação de ajustes de políticas de privacidade. Com isso, busca-se não apenas atender aos requisitos regulatórios, mas também fortalecer a confiança dos usuários e das organizações no uso ético e seguro dos dados em larga escala.

Ano 2025

Orientador PRISCILA VANESSA ZABALA CAPRILES GOLIATT Co-Orientador Palavras-chave Big Data, Privacidade de Dados, Segurança da Informação, Compliance, LGPD, GDPR, Governança de Dados, Anonimização, Criptografia, Monitoramento Automatizado, Proteção de Dados, Aprendizado de Máquina.

Resumo Na era das Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs), os aplicativos de mobilidade urbana tornaram-se ferramentas essenciais para enfrentar os desafios de locomoção em grandes centros urbanos, como congestionamentos e transporte público insuficiente. Com a ampla adoção dessas plataformas, a usabilidade é um fator crítico para a aceitação desses sistemas por seus usuários de modo a garantir a eficácia, eficiência e satisfação durante o uso. Neste trabalho é apresentada a avaliação da usabilidade do design da interação e do projeto de interfaces dos aplicativos de mobilidade urbana Uber e Te Levo Mobile, visando compreender as dificuldades enfrentadas por usuários, sugerir melhorias e realizar uma análise comparativa. Para a realização deste estudo, foi empregada uma metodologia de duas fases: um questionário online com usuários de Juiz de Fora para mapear o perfil de uso e o método de Avaliação Heurística foi aplicado, na qual três especialistas analisaram a conformidade das interfaces com as Heurísticas de Usabilidade de Nielsen. Como resultado, foram identificados problemas de usabilidade de natureza catastrófica no projeto de interfaces do aplicativo Te Levo Mobile, que podem impedir os usuários de realizarem suas tarefas, como agendar uma viagem. É importante destacar que as heurísticas de usabilidade foram violadas de maneiras distintas: o aplicativo regional apresentou violações relacionadas à complexidade da estrutura da tarefa e de consistência e padronização, enquanto o aplicativo Uber demonstrou problemas como sobrecarga de informação e complexidade da estrutura das tarefas. Essas violações impactaram diretamente na experiência do usuário. Os resultados deste estudo possibilitam obter uma compreensão sobre os problemas de usabilidade presentes em plataformas de mobilidade urbana e sobre as possíveis soluções para os problemas identificados.

Ano 2025

Orientador ANDRE LUIZ DE OLIVEIRA Co-Orientador Palavras-chave Avaliação de usabilidade, Avaliação heurística, Design de interface do usuário, Interação Humano-Computador, Aplicativos de mobilidade urbana

Resumo Modelos de Linguagem de Grande Escala, como o ChatGPT, estão transformando a forma como a sociedade interage com o mundo digital, gerando respostas difíceis de diferenciar das fornecidas por humanos. Estas ferramentas, sob posse de agentes maliciosos, podem ser utilizadas para disseminar desinformação, produzindo notícias falsas que buscam distorcer a visão política da população. Sendo assim, a tarefa de atribuição de autoria a esses conteúdos se torna crucial. Estudos têm sido realizados para desenvolver técnicas de detecção de textos gerados por Large Language Models, fortemente influenciados pelo campo de processamento de linguagem natural. Entretanto, grande parte dos trabalhos concentra-se no idioma inglês, carecendo de abordagens voltadas para outros idiomas, como o português. Portanto, este trabalho visa avaliar e realizar uma análise comparativa da eficácia de diversos métodos de detecção no contexto da língua portuguesa. Com isso, é possível viabilizar a utilização destas ferramentas como mecanismo de defesa da desinformação no Brasil.

Ano 2025

Orientador JAIRO FRANCISCO DE SOUZA Co-Orientador Palavras-chave NLP, ChatGPT, Large Language Models

Resumo O balanceamento de jogos de mesa é essencial para proporcionar experiências lúdicas justas e envolventes, garantindo condições igualitárias entre os jogadores. Contudo, muitos criadores de jogos carecem de conhecimentos matemáticos para analisar modelos baseados em mecânicas e parâmetros aleatórios, frequentemente confiando na intuição e, quando muito, a um grande número de testes práticos. Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a melhoria de uma ferramenta visual para modelagem de regras de jogos, com foco em simulação de processos estocásticos para projeto e avaliação do balanceamento. A solução proposta oferece um ambiente online de modelagem gráfica baseado em fluxo em nós que permite a modelagem, simulação e compartilhamento de regras de forma prática. Foi realizada uma comparação com outras ferramentas disponíveis no mercado para demonstrar o poder de representação e também uma avaliação com profissionais e entusiastas na criação de jogos. Os resultados indicam que a proposta é promissora e indica os possíveis próximos passos de desenvolvimento.

Ano 2025

Orientador IGOR DE OLIVEIRA KNOP Co-Orientador Palavras-chave jogos de tabuleiro; design de jogos; modelos estocásticos; simulação computacional; modelagem visual.

Resumo Este trabalho abordou a modernização de um aplicativo móvel voltado ao Jardim Botânico da Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), destacando sua relevância para a educação ambiental e o engajamento da comunidade. A partir da análise de limitações identificadas no aplicativo existente, foram implementadas melhorias como reestruturação de design, funcionalidades interativas e integração com plataformas externas. O objetivo foi ampliar o impacto educacional, facilitar o acesso à informação e promover a inclusão digital. Com isso, o Jardim Botânico reforça seu papel como espaço de conservação e aprendizado.

Ano 2025

Orientador IGOR DE OLIVEIRA KNOP Co-Orientador Palavras-chave Aplicativos móveis, Jardim Botânico, Educação ambiental, Ecoturismo

Resumo Este Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) propõe o desenvolvimento de uma nova funcionalidade para o aplicativo ICEApp, visando à otimização do processo de registro de presença em sala de aula. Tradicionalmente, o controle de frequência é realizado de forma manual pelo professor, que verifica a presença dos alunos chamando-os nominalmente e registrando os dados em uma planilha. Com a nova funcionalidade implementada no aplicativo, os professores poderão abrir a chamada eletronicamente, definindo um período de tempo para que os alunos confirmem sua presença. A presença será registrada automaticamente mediante a confirmação do aluno no aplicativo, que utilizará a geolocalização e autenticação biométrica para garantir que o estudante esteja dentro do raio estabelecido em relação à localização do professor e que a identidade do aluno seja validada. A solução foi testada em ambiente real com turmas do Instituto de Ciências Exatas (ICE), demonstrando excelente aceitação tanto por parte dos alunos quanto dos professores. Os resultados indicam que a funcionalidade é eficaz, prática e que foi bem recebida pelos usuários.

Ano 2025

Orientador EDUARDO PAGANI JULIO Co-Orientador Thiago Marques Fernandes de Mello Palavras-chave Controle de frequência, Gestão acadêmica, Aplicativo para dispositivos móveis

Resumo O desenvolvimento de software moderno depende cada vez mais da programação concorrente para gerenciar a crescente complexidade das bases de código. Embora os sistemas de controle de versão atuais suportem o desenvolvimento colaborativo por meio do rastreamento de alterações e mesclagem, os conflitos de merge continuam sendo um desafio significativo — ocorrendo em 10% a 20% dos merges, frequentemente quando alterações sobrepostas afetam a mesma região do arquivo. Pesquisas anteriores se concentraram em analisar, prevenir, prever ou resolver automaticamente esses conflitos. Este artigo adota uma nova perspectiva ao investigar o papel das alterações não conflitantes — uma área que recebeu atenção limitada. Para isso, aprimoramos uma ferramenta que reproduz todas as mesclagens históricas em um projeto e extrai características detalhadas dos conflitos, permitindo que ela também capture inserções e exclusões de linhas em regiões não conflitantes durante o processo de resolução. Usando essa ferramenta aprimorada, examinamos 80 repositórios em oito linguagens de programação — C, C#, C++, Java, JavaScript, PHP, Python e Ruby — para entender melhor como as alterações não conflitantes interagem com o processo de resolução de conflitos.

Ano 2025

Orientador GLEIPH GHIOTTO LIMA DE MENEZES Co-Orientador Heleno de Souza Campos Junior Palavras-chave Git, sistemas de controle de versão, merge de software, conflitos de merge, alterações

Trabalho	Autor	PDF	Extras
Um Algoritmo Genético para a solução do problema integrado de Determinação de Frequência de Voos e Alocação de Frota	NICOLAS SOARES MARTINS
Simulador de Eletrofisiologia Cardíaca Utilizando o PETSc em Ambientes Paralelos	LUCAS MARINS RAMALHO DE LIMA
Reconhecimento de Voz Online e Offline: Uma Análise de Viabilidade e Segurança em Assistentes Virtuais.	JEAN FELIPE HENRIQUES COUTINHO
Jogo Sério para Reforço de Conceitos Introdutórios de Programação e Pensamento Computacional	IGOR MIRANDA FAM
Algoritmo Genético Multiobjetivo para Roteamento com Caminhões e Drones	MARIA LUÍSA RIOLINO GUIMARÃES
Uma meta-heurística inspirada em morcegos para otimização da estrutura de redes neurais convolucionais para classificação de raças de bovinos	DANIEL MULLER REZENDE
Aplicação da Arquitetura Zero-Trust para a Segurança de Recursos em Redes 5G	VICTOR DUQUE ALVES PINTO
Mecanismos de Interoperabilidade em Blockchains: Um Comparativo de Custo de Transações Cross-chain para Tokens ERC-20	RAFAEL FIALHO PINTO COELHO
Privacidade e Segurança em BigData	ALLAN AMARAL SANT ANNA ROCHA
Avaliação de Usabilidade em Aplicativos de Mobilidade Urbana: Um Estudo Empírico	WELLINGTON PEREIRA SILVA
Detecção de Texto Gerado por Modelos de Linguagem: Avaliação de Desempenho e Análise Comparativa no Contexto da Língua Portuguesa	LUCAS TASSI FACCIOLLA
Uma Ferramenta Visual para Modelagem e Simulação de Regras de Jogos de Mesa	LUCAS SANTOS POLICARPO
Implantação de um Aplicativo móvel para Visitação ao Jardim Botânico da Universidade Federal de Juiz de Fora	YURI CALLEB PERRO BAUMGARTNER
Controle de Frequência no ICEApp: Otimizando a Gestão de Presença em Sala de Aula	PEDRO HENRIQUE PASCOALINO MARQUES
Um Estudo sobre Alterações em Regiões de Código Não Conflitantes no Processo de Resolução de Conflitos de Mesclagem	JOÃO PEDRO DE CARVALHO LIMA

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