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Ciência da Computação promove defesas hoje (2) e amanhã (3)

As informações das defesas estão no texto abaixo

O Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFPE promove defesas de tese e de dissertação hoje (2) e amanhã (3).  Seguem as informações das defesas.

1 – Defesa de tese

02/03 – 9h
Discente: Leonardo Fernandes Mendonça de Oliveira
Orientador: André Luís de Medeiros Santos
Coorientador: Márcio de Medeiros Ribeiro (IC/Ufal)
Título: Tackling the Useless Mutants Problem

Banca examinadora:
Paulo Henrique Monteiro Borba (UFPE/Centro de Informática)
Leopoldo Motta Teixeira (UFPE/Centro de Informática)
Marcelo d’Amorim (UFPE/Centro de Informática)
Rohit Gheyi (UFCG/Departamento de Sistemas e Computação)
Fabiano Cutigi Ferrari (UFSCar/Departamento de Computação)

Resumo

Teste de Mutação (MT) tem atraído muito interesse por causa de sua reputação como um poderoso critério de adequação para suítes de testes e por sua capacidade de orientar a geração de casos de teste. A técnica introduz variações no código – chamados de mutantes – e verifica se essas variações são observáveis na execução dos testes. Contudo, a presença de mutantes inúteis (eg., equivalentes e duplicados) dificulta seu uso na indústria. Um mutante equivalente tem o mesmo comportamento que o programa original e um mutante duplicado tem o mesmo comportamento que outro mutante. Pesquisas anteriores se concentraram principalmente na detecção de mutantes inúteis somente após serem gerados. Em particular, a detecção de todos os mutantes equivalentes se mostrou indecidível, mas a análise manual desses mutantes é uma tarefa demorada e propensa a erros. Assim, soluções, mesmo parciais, podem ajudar a reduzir esse custo. Neste trabalho, apresentamos duas abordagens para atacar o problema dos mutantes inúteis. Primeiro, propomos melhorar as regras de transformação incorporadas nas ferramentas de MT para evitar a geração de mutantes inúteis. Chamamos essas novas regras de transformação de i-rules. Além disso, descrevemos uma estratégia que ajuda desenvolvedores de ferramentas de mutação a descobrir novas i-rules. Executamos a estratégia com 100 programas Java e três ferramentas de MT diferentes (MuJava, Major e PIT) e identificamos 94 i-rules. Implementamos 32 i-rules na ferramenta MuJava e, em seguida, executamos com classes de projetos conhecidos. Reduzimos o número de mutantes em quase 20%, em média, e economizamos o tempo de geração dos mutantes. Como não conseguimos evitar a geração de todos os mutantes inúteis, nossa segunda abordagem sugere, entre os mutantes sobreviventes, aqueles com mais chances de serem equivalentes ou não equivalentes. Essa abordagem é baseada em testes automatizados. Realizamos análises estáticas no programa e na mutação para gerar testes direcionados para as entidades afetadas pela mutação e executamos cuidadosamente contra os mutantes sobreviventes. No caso de mutantes não equivalentes, nossa abordagem fornece o caso de teste capaz de matá-lo. Para os mutantes equivalentes sugeridos, também fornecemos um ranking de mutantes, onde classificamos os mutantes sobreviventes com mais ou menos chances de serem realmente equivalente. Para avaliar a abordagem, executamos contra um benchmark com 1.542 mutantes previamente classificados como equivalentes e não equivalentes. Os resultados indicam que a abordagem é muito eficaz na sugestão de mutantes equivalentes. Atingiu mais de 96% de precisão em cinco dos oito sujeitos estudados.

2 – Defesa de tese

02/03 – 9h – Centro de Informática – Auditório
Discente: Adriano Ferraz da Costa
Orientador: Frederico Luiz Gonçalves de Freitas
Título: Arandu, um Chatbot para construção de ontologias guiado por uma 
ontologia de topo.

Banca examinadora:
Flávia de Almeida Barros (UFPE/Centro de Informática)
Andre Menezes Marques das Neves (UFPE/Departamento de Design)
Yuri de Almeida Malheiros Barbos a(UFPB/Departamento de Ciência da Computação)
Natasha Correia Queiroz Lino (UFPB/Departamento de Informática)
Cedric Luiz de Carvalho (UFG/Instituto de Informática)

Resumo

Com a grande quantidade de informações atualmente disponíveis na web, representar conhecimento de maneira semântica e formal torna-se uma tarefa essencial para a comunicação entre sistemas. Ontologias fornecem uma maneira reutilizável de se construir bases de conhecimento. Ontologias permitem a construção de axiomas lógicos que são capazes de raciocinar e inferir novos fatos. No entanto, a construção de ontologias ainda é uma tarefa desafiadora, devido à necessidade de especialistas de domínio aprenderem uma linguagem formal, bem como reutilizar definições de ontologias de uso geral, conhecidas como ontologias de topo.Este trabalho propõe uma metodologia para a construção de ontologias guiado por um Chatbot, que reutiliza esse conhecimento. Usando um Chatbot, convertemos sentenças informadas pelo usuário em linguagem natural para axiomas lógicos e sugerimos definições provenientes de uma ontologia de nível superior, o que permite a criação de ontologias em linguagem OWL de maneira gamificada por meio de diálogos, expandindo o modelo esperado.

3 – Defesa de tese

02/03 – às 9h – Centro de Informática – Sala B020
Discente: Antônio Janael Pinheiro
Orientador: Divanilson Rodrigo de Sousa Campelo
Título: Preenchimento de Pacotes Adaptável em Redes de Casas Inteligentes: Um Compromisso Entre Aprimoramento da Privacidade e Overhead de Comunicação

Banca examinadora:
José Augusto Suruagy Monteiro (UFPE/Centro de Informática)
Kiev Santos da Gama (UFPE/Centro de Informática)
Carlos André Guimarães Ferraz (UFPE/Centro de Informática)
Moisés Renato Nunes Ribeiro (Ufes)/Departamento de Engenharia Elétrica)
Augusto José Venâncio Neto (UFRN/DIMAp)

Resumo

Dispositivos da Internet das Coisas, capazes de coletar informações sensíveis sobre seus usuários, introduzem inúmeras ameaças à privacidade dos proprietários de casas inteligentes (do inglês, smart homes). Diversas ameaças à privacidade provêm da análise de atributos do tráfego criptografado gerado por dispositivos IoT presentes em residências. Pesquisas anteriores apontaram que atributos do tráfego, como tamanho do pacote, combinados com técnicas para aprendizado de máquina, viabilizam a inferência de informações privadas dos usuários IoT, como presença em uma residência, distúrbios no sono, doenças e atividades íntimas. Uma das técnicas mais eficientes na mitigação dessas ameaças à privacidade consiste na ofuscação do tráfego, como o preenchimento (do inglês, padding), que expressa-se por intermédio da inserção de bytes extras nos pacotes a fim de ocultar os tamanhos originais. Geralmente, os mecanismos de preenchimento existentes selecionam o número de bytes inseridos nos pacotes de forma estática, que gera um overhead na comunicação de rede elevado ou um aprimoramento da privacidade irrisório. Esses mecanismos estáticos são particularmente inadequados para redes em que os padrões de tráfego são significativamente dinâmicos, como casas inteligentes. Assim, com a proliferação de equipamentos IoT presentes em residências, aparenta ser um momento propício para a condução de pesquisas sobre a viabilidade de adaptar o número de bytes em resposta às oscilações nas condições de uma rede doméstica. Esta tese investiga a influência do número de bytes no trade-off privacidade-overhead, assim como a praticabilidade de ajustar essa quantidade em resposta às variações nas condições de uma rede. Uma extensa análise do tráfego gerado por dispositivos IoT, tipicamente, presentes em residências, foi conduzida a fim de caracterizar esse tipo de equipamento quanto ao tamanho do pacote. Como resultado desta análise e de uma profunda revisão da literatura, esta tese estabelece uma solução para preenchimento de pacote com a finalidade de averiguar a viabilidade da adaptação do número de bytes em resposta às variações no tráfego proveniente de uma rede doméstica. Um conjunto de experimentos foram empregados para mensurar o aprimoramento na privacidade e o impacto no desempenho da comunicação proporcionado por esta solução de preenchimento. Os resultados desta avaliação sugerem que é viável adaptar o número de bytes de acordo com o status de uma rede doméstica. Ademais, a solução de preenchimento é capaz de superar os mecanismos de preenchimento existentes no aprimoramento da privacidade, enquanto introduz um overhead significativamente menor. Adaptar o número de bytes em resposta às mudanças nas condições de uma rede contribui para balancear o trade-off entre privacidade e overhead.

4 – Defesa de tese

02/03 – 15h – auditório
Discente: João Antônio Chagas Nunes
Orientador: Cleber Zanchettin
Título: Deep Learning para Reconhecimento de Locutor

Banca examinadora:
Adriano Lorena Inacio de Oliveira(UFPE/CIn)
Everton Barbosa Lacerda(Callere Document Solutions/Pesquisa e Desenvolvimento)
Cleber Zanchettin(UFPE/CIn)

Resumo

Reconhecimento de locutor é uma tarefa desafiante com aplicações em diversas áreas, como autenticação, automação e segurança. O SincNet é um novo modelo de deep learning com resultados promissores na tarefa de reconhecimento de locutor. Um fator crucial no treinamento de redes neurais artificiais é a função de ativação utilizada, a qual possui impacto direto no desempenho do modelo treinado. A função de ativação Softmax é uma função amplamente utilizada em modelos de deep learning, principalmente em problemas de classificação. Em alguns tipos de problema de classificação, como é o caso do reconhecimento facial, a Additive Margin Softmax (AM-Softmax) tem apresentado resultados significativos quando comparados à versão tradicional do Softmax. A AM-Softmax é uma nova função de ativação baseada na Softmax, a qual introduz uma margem de separação aditiva entre as classes mapeadas. A margem de separação aditiva força as amostras da mesma classe a ficarem mais próximas umas das outras, enquanto maximiza a distância de amostras de classes distintas. Neste trabalho, foram propostas variações de modelos tradicionais considerando componentes como AM-Softmax e as camadas sinc do modelo SincNet para o problema de reconhecimento de locutor. Dentre os modelos propostos se destacam o Additive Margin SincNet (AM-SincNet) e o Additive Margin MobileNet1D (AM-MobileNet1D). O AM-SincNet é um modelo baseado no SincNet que usa a função de ativação AM-Softmax. Esta alteração permitiu obter um erro de classificação em torno de 55\% menor que o obtido pelo SincNet tradicional nas bases de dados TIMIT e MIT, sem aumento significativo na complexidade do modelo. O AM-MobileNet1D é uma versão da rede MobileNetV2 adaptada para trabalhar com sinais de áudio, ele apresentou resultados até sete vezes mais rápidos que o modelo base SincNet, sem prejuízo no desempenho do modelo.

5 – Defesa de dissertação

04/03 – às 9h – Centro de Informática –auditório
Discente: Jayr Alencar Pereira
Orientador: Robson do Nascimento Fidalgo
Título: Uma Gramática Semântica Baseada em Colourful Semantics para 
Comunicação Aumentativa e Alternativa

Banca Examinadora:
Frederico Luiz Gonçalves de Freitas (UFPE/Centro de Informática)
Evandro de Barros Costa (Ufal/Instituto de Computação)
Robson do Nascimento Fidalgo (UFPE/Centro de Informática)

Resumo

Contexto: Os sistemas de Comunicação Aumentativa e Alternativa (CAA) são ferramentas importantes para sujeitos com distúrbios de comunicação (e.g., pessoas com transtorno do espectro do Autismo, síndrome de Down e paralisia cerebral). Esses sistemas possibilitam a comunicação por meio de frases telegráficas (i.e., sem preposições, artigos, conjugação de verbos, etc.) que são construídas a partir da seleção de figuras com legendas. Motivação: Para garantir uma boa comunicação, os sistemas de CAA devem dar suporte à construção de frases bem estruturadas (i.e., com sintaxe e semântica corretas) e compreensíveis. Isto é, esses sistemas devem prover facilidades para a construção de frases telegráficas cujas palavras estejam dispostas corretamente e expressem ideias coerentes (e.g., Eu comer bolo ontem). Diversos estudos propõem maneiras de apoiar a construção de frases compreensíveis em sistemas de CAA. No entanto, esses estudos não fornecem apoio visual e semântico para este fim. Objetivo: Neste trabalho, um sistema de pistas visuais (i.e., cores) e semânticas (i.e., perguntas como Quem?, Como?, Onde? etc.) é usado como base para a construção de uma Gramática Semântica (GS) para dar suporte à construção de frases telegráficas sintática e semanticamente bem formadas. Método: Inicialmente, realiza-se uma Revisão Sistemática da Literatura, a fim de levantar trabalhos que propõem e utilizam GS no contexto de CAA. Essa revisão fornece um panorama de como essas bases são usadas e quais as metodologias empregadas na sua construção. Em seguida, constrói-se a GS por meio de um método automático com base nos seguintes materiais: (i) frases extraídas de um conjunto de documentos de texto; (ii) uma gramática simples com pistas visuais e semânticas, chamada Colourfull Semantics; e (iii) um vocabulário controlado para CAA construído com o uso de análises qualitativas e quantitativas. As etapas desse método consistem em: 1) seleção e extração de sentenças a partir dos documentos de texto; 2) análise semântica das sentenças usando técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN); e 3) remoção das eventuais redundâncias presentes na GS. Por fim, a GS construída é avaliada a fim de medir a sua eficiência com relação à construção de frases com sentido. Essa avaliação é feita por meio da reconstrução de frases telegráficas extraídas de um corpus específico para CAA. A métrica utilizada é uma precisão modificada, na qual a frase de referência é comparada palavra a palavra com a frase reconstruída. Resultados: Como resultados, obtêm-se uma GS com relações de predicado-argumento, que possibilitam a busca e a predição semântica de palavras durante a construção de frases, com precisão média de 79% na reconstrução de frases telegráficas. Conclusões: A GS proposta fornece uma estrutura semântica computacionalmente legível, que pode ser usada em sistemas de CAA como base para o suporte visual e semântico à construção de frases telegráficas com sintaxe e semântica corretas.

6 – Defesa de tese

04/03 – às 9h – Centro de Informática – Sala A014
Discente: Rozelma Soares de França
Orientador: Patrícia Cabral de Azevedo Restelli Tedesco
Título: Uma Abordagem Pedagógica Incorporada para o Desenvolvimento do Pensamento Computacional no Ensino Fundamental

Banca examinadora:
Geber Lisboa Ramalho (UFPE/Centro de Informática)
Eleandro Maschio Krynski (UTFPR/Campus Guarapuava)
Maria Auxiliadora Soares Padilha (UFPE/Departamento de Educação)
Jeane Cecília Bezerra de Melo (UFRPE/Departamento de Computação)
Francisco Luiz dos Santos (UFRPE/Unidade Acadêmica de Educação a Distância e Tecnologia)

Resumo

O pensamento computacional é tido como uma competência necessária para conviver e prosperar na sociedade contemporânea; no entanto, diversos desafios permeiam a sua implementação na sala de aula. Um deles refere-se a estratégias e materiais didáticos que deem suporte ao seu desenvolvimento na educação básica. Embora o pensamento computacional possa ser aplicado em diferentes áreas, a maioria dos estudos se concentrou no desenvolvimento de habilidades de programação, o que pode limitar o potencial de aplicação dessa competência computacional. Ainda, relativamente poucas pesquisaram exploraram a relação entre atividades plugadas e desplugadas e as experiências de aprendizagem que elas geram nos estudantes. Ao focar em estratégias de aprendizagem como cognição incorporada e contação e história suportadas por essas abordagens, ainda menos estudos são identificados, apesar do potencial pedagógico de tais estratégias. Neste contexto, esta tese propõe uma abordagem para o desenvolvimento do pensamento computacional no ensino fundamental. A pesquisa parte do pressuposto que fundamentar as atividades na cognição incorporada e no contexto cultural dos estudantes, estruturando-as em diferentes níveis cognitivos e distribuindo-as por meio de diferentes mídias possa repercutir positivamente sobre a aprendizagem. Ainda, que ao explorar uma narrativa infantil situada no contexto cultural dos estudantes pode permitir que eles se envolvessem na compreensão de conceitos de Computação e possam perceber sua aplicação na solução de problemas de outros domínios. Com o objetivo de identificar a viabilidade da proposta, especialmente à contribuição da cognição incorporada, um quase-experimento foi realizado com estudantes do 5º ano do ensino fundamental. Para tanto, um livro-jogo foi concebido ancorado nos pressupostos teóricos adotados, o qual usa o sertão de Pernambuco como cenário para as atividades plugadas e desplugadas. Duas perspectivas foram analisadas. Uma incorpora as atividades sem o uso de tecnologias digitais e a outra é suportada por atividades com e sem o uso desses recursos. Como resultado identificou-se que o grupo que implementou a abordagem mista obteve melhor desempenho de aprendizagem, se comparado ao grupo desplugado, dito controle. No entanto, ao analisar o estado afetivo dos estudantes nas dimensões satisfação, motivação e controle, o grupo controle apresentou resultado ligeiramente superior; embora os diários reflexivos evidenciem maior satisfação na realização das atividades pelo grupo experimental. De forma complementar, a experiência foi positivamente avaliada por uma professora que relatou sua percepção quanto à aplicação da proposta em sua sala de aula.

7 – Defesa de tese

04/03 – às 14h – Centro de Informática – auditório
Discente:Bruno Iran Ferreira Maciel
Orientador: Roberto Souto Maior de Barros
Título: Otimização de Falsos Alarmes em Detecção de Mudança de Conceito

Banca examinadora:
Paulo Maurício Gonçalves Júnior(IFPE/Campus Recife)
Germano Crispim Vasconcelos(UFPE/Centro de Informática)
Wilson Rosa de Oliveira Júnior (UFRPE/Departamento de Estatística e Informática)
Jean Paul Barddal (PUC-PR/Programa de Pós-Graduação em Informática)
Francisco Madeiro Bernardino Junior (Unicap/Centro de Ciências e Tecnologia)

Resumo

Mudança de Conceito é um problema inerente ao aprendizado em fluxo de dados. A detecção de mudanças de conceito é uma técnica conhecida por tentar rastrear o ponto de mudança entre conceitos, e os métodos que implementam essa ideia geralmente são conhecidos como detectores. Esta tese é dedicada ao estudo de algoritmos de detecção de mudanças de conceito. Inicialmente foi feita uma revisão da literatura, incluindo os principais trabalhos relacionados. Na sequência, foram feitas contribuições ao MOA com complementos de códigos, incluindo a ferramenta MOAManager, desenvolvida e utilizada para gerenciar experimentos usando o MOA. Em seguida, foram comparados os desempenhos dos trabalhos relacionados, separando-os em detectores de única e de múltipla análise. Posteriormente, são apresentados os métodos propostos de comitês de detectores DDE, MSDDE e MDDE, assim como os métodos convencionais de detecção USDD e USDDX. Nesta tese foram também realizadas comparações de larga escala com 25 detectores, 6 geradores de dados, usando três tamanhos diferentes de bases de dados com simulações de mudanças abruptas e graduais, além de 7 bases de dados reais, todos utilizando dois classificadores (Naive Bayes e Hoeffding Tree). Os resultados empíricos mostram que os comitês de detectores propostos foram competitivos em relação aos trabalhos do estado da arte em detecção de mudança de conceito, oferecendo resultados melhores em vários casos em comparação aos trabalhos de única análise e sendo superior na maioria das vezes em relação aos métodos de múltipla análise. Ambos os métodos, USDD e USDDX, foram competitivos em relação aos trabalhos relacionados, apresentando-se como alternativas robustas para detecção de mudanças de conceito. Finalmente, na maioria dos cenários avaliados, os métodos propostos ofereceram bons resultados em relação à acurácia Prequencial e, principalmente, na redução de falsos alarmes de detecção em transições abruptas, mostrando-se como uma alternativa competitiva.

8 – Defesa de tese

04/03 – às 14h – Centro de Informática – Sala A014
Discente: Natália de Melo Franco
Orientador: Robson do Nascimento Fidalgo
Coorientador: Rinaldo José de Lima
Título: Vocabulary Selection and Organization for Augmentative and Alternative Communication of Children with Speech Impairment

Banca examinadora:
Frederico Luiz Gonçalves de Freitas (UFPE/Centro de Informática)
Patrícia Cabral de Azevedo Restelli Tedesco (UFPE/Centro de Informática)
Alex Sandro Gomes (UFPE/Centro de Informática)
Munique Massaro (UFPB/Centro de Educação)
Evandro de Barros Costa (Ufal/Instituto de Computação)

Resumo

Context: Augmentative and Alternative Communication (AAC) systems are used to supplement or replace speech/writing of individuals with communication impairments, especially children. These systems can be used for several applications beyond communication (e.g., inclusive education and serious games), and can be of two types: “low-tech” (i.e., non-technological systems based on pictures, objects, and communication books), or “high-tech” (i.e., technological systems such as speech-generating devices, and AAC software). Motivation: To achieve good results, AAC systems must provide access to a large enough vocabulary, which is adequate to communication development and organized to facilitate the logical pictogram retrieval. Both, vocabulary selection and organization are essential tasks for successful AAC usage. To be easier, these tasks can be based on proposals of core word lists, and of vocabulary organization. However, there is no consensus among these proposals. Objective: In this thesis, we analyze the existing proposals of words and categories to propose a Core Vocabulary for children’s communication, which should also be organized to provide facilities for several high-tech AAC applications. Materials and Methods: In this context, we perform two Systematic Literature Review (SLR) to select, respectively, core word lists and category lists, and, based on these lists, we generate new core word lists using Natural Language Processing (NLP) techniques and new category lists using semantic clustering. Then, we conduct statistical analysis over corpora extracted from CHILDES Corpus Database to analyze the core word lists, and qualitative analysis with experts to analyze the category lists. Next, we organize the better results of words and categories into an ontology enriched with data from semantic databases (e.g., WordNet) and foundation ontologies (e.g., Ontolex). Results: This thesis presents two main results: 1) a Core Vocabulary, formed by the best core word list organized in the categories that represent the essential concepts for children communication; and 2) an ontology (AACOnto), which organizes the core vocabulary and enriches it with syntactic and semantic data. Conclusion: Our Core Vocabulary supports vocabulary selection and organization tasks to implement a vocabulary on AAC systems that allows children to Express themselves using different communicative functions. In addition, our ontology provides syntactic and semantic information about vocabulary instances, which allows the implementation of versatile high-tech AAC systems for several applications.

Data da última modificação: 02/03/2020, 15:41