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Ciência da Computação promove duas defesas de dissertação e duas de tese na segunda-feira (18)

Apresentações ocorrem em salas e no auditório do Centro de Informática

O Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação promove duas defesas de dissertação e duas de tese, todas na próxima segunda-feira (18). Às 10h, na sala D222 do Centro de Informática (CIn), será a apresentação do trabalho “Performance Prediction for Supporting Mobile Applications' Offloading”, do mestrando Thiago Felipe da Silva Pinheiro. Ele foi orientado pelo professor Paulo Romero Martins Maciel, que compõe a banca examinadora juntamente com os docentes Ricardo Massa Ferreira de Lima (UFPE) e Francisco Airton Pereira da Silva (Departamento de Sistemas de Informação/UFPI).

A defesa do trabalho “Desenvolvimento de Um Sistema Embarcado para Auxílio no Diagnóstico e Acompanhamento de Degeneração Macular Relacionada à Idade Utilizando Imagens da Retina”, do mestrando Matheus Soares Monteiro, será às 13h, na sala D224 do CIn. A banca examinadora será formada pelos professores Manoel Eusebio de Lima (UFPE), Filipe Santana da Silva (Departamento de Ciências Exatas e Sociais Aplicadas/UFCSPA) e pelo orientador da dissertação Adriano Augusto de Moraes Sarmento (UFPE).

Duas defesas de tese serão defendidas às 14h. No auditório do Centro de Informática, será a defesa do trabalho “Follow Edu: uma Solução de Integração para Desenvolvimento de Processos de Negócio Acadêmico em Redes Sociais”, do doutorando Rômulo César dias de Andrade. A tese foi orientada pelo professor Silvio Romero de Lemos Meira e coorientado pelo docente Wylliams Barbosa Santos. A banca examinadora será formada pelos professores Alex Sandro Gomes (UFPE), Alexandre Marcos Lins de Vasconcelos (UFPE), Fernando Ferreira de Carvalho (UPE), José Gilson de Almeida Teixeira Filho (UFPE) e Felipe Santana Furtado Soares (School/Cesar).

Já na sala D222 será a apresentação da tese “Hello, world: uma análise sobre dificuldades no ensino e na aprendizagem de introdução à programação nas universidades”, do doutorando Rodrigo Pessoa Medeiros. O trabalho foi orientado pelo professor Geber Lisboa Ramalho e coorientado pela professora Taciana Pontual da Rocha Falcão (UFRPE). A banca examinadora será formada pelos docentes Patricia Cabral de Azevedo Restelli Tedesco (UFPE), Simone Cristiane dos Santos (UFPE), Giordano Ribeiro Eulalio Cabral (UFPE), Eduardo Henrique da Silva Aranha (UFRN) e Maria Auxiliadora Soares Padilha (UFPE). 

Resumo 1

A Computação na Nuvem Móvel (Mobile Cloud Computing - MCC) é a integração da computação móvel e a computação em nuvem que pode aumentar o desempenho de aplicativos móveis e reduzir o seu consumo de energia por meio do offloading de código e dados. Os desenvolvedores podem implantar sistemas MCC em uma nuvem pública. A nuvem pública pode oferecer economias de escala, mas há algumas considerações a serem levadas em conta. Provedores de nuvem cobram seus clientes pelo tráfego de dados e uso de virtual machines (VMs), e decisões erradas de offloading podem levar a prejuízos financeiros. Esta dissertação propõe uma abordagem para estimar o desempenho de aplicações, uso de VMs e tráfego de dados gerado pelo offloading de tarefas e os seus custos relacionados em uma nuvem pública. Este trabalho propõe duas estratégias de modelagem formal baseadas em Redes de Petri Estocásticas (Stochastic Petri Nets - SPNs) para representar aplicações MCC e um modelo de custo para estimar o volume de tráfego de dados e o uso de VMs. A primeira estratégia representa os aplicativos MCC executando em dispositivos de usuários. A segunda representa uma infraestrutura remota implantada em uma nuvem pública para suportar o offloading de usuários móveis. Combinando diferentes tipos de VMs, trabalhos simultâneos por VM e thresholds para dimensionamento do sistema, é possível oferecer diferentes tempos de resposta para cada cenário de offloading. Além disso, usando ambas as estratégias de modelagem, é possível representar o processo de comunicação entre o aplicativo em execução no dispositivo do usuário e uma infraestrutura remota. Tornando possível estimar o desempenho do aplicativo MCC. Nossa abordagem permite que os projetistas planejem e ajustem arquiteturas de MCC com base em quatro métricas de desempenho: tempo médio de execução (Mean Time to Execute – MTTE), tempo médio de resposta (Mean Response Time – MRT), função de distribuição acumulada (Cumulative Distribution Function – CDF) e vazão. O MTTE está relacionado ao desempenho no dispositivo móvel. Por outro lado, o MRT corresponde ao desempenho da infraestrutura remota implementada em uma nuvem pública. Nossa estratégia de modelagem permite representar o uso e o compartilhamento da largura de banda disponível para operações de offloading, bem como o efeito da variação da banda nas métricas avaliadas. Ela possibilita uma avaliação mais precisa sobre o desempenho de aplicativos, levando em consideração requisitos específicos de rede, os usuários e cenários para offloading. Cinco estudos de caso foram realizados. Nossa abordagem provou ser viável e destaca os cenários mais adequados. Ela suporta os desenvolvedores em tempo de projeto, fornecendo informações estatísticas sobre o comportamento dos aplicativos e estimativas de custos. Além disso, nossa estratégia pode ser adaptada para oferecer suporte a aplicativos MCC em tempo real, fornecendo estimativas probabilísticas imediatas de desempenho (on-the-fly).

Resumo 2

Degeneração macular relacionada à idade (DMRI) é uma doença degenerativa que atinge a região da mácula ocular e é apontada como uma das principais causadoras da perda de visão entre indivíduos com mais de 50 anos em países não desenvolvidos. A presença de depósitos celulares de cor amarelada chamados de drusas é um dos principais indicadores da DMRI. Drusas são encontradas e analisadas nas imagens de retina, sendo este um processo subjetivo, difícil e caro. Neste trabalho, um método de detecção e quantificação de drusas é proposto em um ambiente de sistema embarcado de baixo custo. A performance do método proposto é avaliada na base de imagens pública Stare. Resultados mostram o potencial dos sistemas embarcados no apoio ao diagnóstico e tratamento da doença.

Resumo 3

Com o aumento da utilização das redes sociais e a necessidade contínua das organizações em gerenciar seus processos de negócio nasceu um novo paradigma gerencial e tecnológico conhecido como Social Business Process Management (SBPM). O SBPM é um termo abrangente que inclui qualquer coisa onde os conceitos de relacionamento social empresarial e tecnologia se sobrepõem com Business Process Management (BPM). Esse novo conceito de gestão tem características sociais construídas nos processos de negócio das empresas e com um baixo esforço para treinamento para os colaboradores, focando na visibilidade e compartilhamento das informações. Porém, a junção desses conceitos ainda não está bem definida, criando uma lacuna para o entendimento da integração entre Redes Sociais e (Business Process Management Systems (BPMS). Considerando a importância de SBPM para as organizações, este trabalho propõe uma rede social orientada a processos utilizando uma arquitetura de integração para gerenciar processos de negócios acadêmicos em redes sociais. Essa rede social e arquitetura de integração, denominada Follow Edu, visa otimizar os serviços acadêmicos, possibilitando uma gestão e visibilidade dos serviços ofertados por universidades. Para avaliar a proposta deste trabalho, foi realizado um estudo experimental baseado no processo proposto por Wohlin. Este estudo está dividido nas seguintes atividades: definição, planejamento, operação e análise e interpretação. Em seguida, foi utilizado um grupo focal com especialistas em BPM e educação para avaliar a Follow Edu. Os resultados mostram que é possível utilizar gerenciamento de processos de negócios acadêmicos em redes sociais. Com uso da Follow Edu é possível reduzir o tempo de duração dos serviços ofertados pela universidade e aumentar a capacidade de atendimento nos processos de negócios acadêmicos.

Resumo 4

Disciplinas de introduc¸a~o a` programac¸a~o fazem parte de curri´culos de va´rios cursos de graduac¸a~o, particularmente em Cie^ncia, Tecnologia, Engenharia e Matema´tica – STEM. Tais disciplinas cobrem habilidades e conceitos que sa~o importantes para a formac¸a~o ba´sica dos alunos. Entretanto, as taxas de evasa~o e retenc¸a~o das disciplinas de introduc¸a~o a` programac¸a~o ainda sa~o altas, apesar dos avanc¸os nos me´todos e ferramentas para o ensino e aprendizagem de introduc¸a~o a` programac¸a~o, bem como da integrac¸a~o gradual dos fundamentos de programac¸a~o nos curri´culos do ensino ba´sico. A literatura internacional sobre ensino e aprendizagem de introduc¸a~o a` programac¸a~o ainda diverge muito no diagno´stico dos problemas e apresenta reflexo~es sobre os mesmos de forma pouco sistema´tica e rigorosa. Nesse contexto, o objetivo desta tese se pauta em promover um melhor entendimento dos problemas e desafios de ensino e aprendizagem nas disciplinas de introduc¸a~o a` programac¸a~o em ni´vel universita´rio. Para trac¸ar esse diagno´stico, realizamos tre^s estudos complementares. O primeiro foi uma revisa~o sistema´tica da literatura sobre ensino e aprendizagem de introduc¸a~o a` programac¸a~o escrita em ingle^s entre 2010 e 2016. O segundo foi uma revisa~o sistema´tica da literatura brasileira englobando o mesmo peri´odo. Por fim, o terceiro estudo foi uma pesquisa realizada com docentes de cursos de STEM em universidades brasileiras, sobre a percepc¸a~o e utilizac¸a~o dos me´todos de ensino de programac¸a~o em sala de aula, incluindo dificuldades e os benefi´cios. A primeira contribuic¸a~o dessa tese e´ a criac¸a~o de dois roteiros de pesquisas com temas elencados a partir das reviso~es sistema´ticas. Desses temas, tre^s merecem destaque: (a) a resoluc¸a~o de problemas em programac¸a~o; (b) me´todos e ferramentas de ensino mais adequados e especi´ficos para formulac¸a~o de problemas e expressa~o da soluc¸a~o; e (c) as dificuldades decorrentes da deficie^ncia dos conhecimentos pre´vios dos alunos. A segunda contribuic¸a~o e´ a construc¸a~o de categorias que serviram como base para as discusso~es apresentadas nas reviso~es sistema´ticas. Por fim, a terceira contribuic¸a~o aparece nos resultados da pesquisa realizada com docentes de instituic¸o~es de ensino brasileiras, que possibilitou o desenho de um cena´rio sobre o conhecimento e utilizac¸a~o de me´todos na~o tradicionais de ensino por parte dos professores.

Mais informações
Pós-Graduação em Ciência da Computação
(81) 2126.8430

Date of last modification: 15/02/2019, 14:55