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Haroldo R. Vieira Jr, Luiz Gomes-Jr
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 81-90; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17241

Abstract:
Para analisar como essas ações governamentais de combate ao COVID-19 afetaram os mercados financeiros mundiais, foram selecionados 14 países, desenvolvidos e emergentes, e se fez a associação entre o desempenho dos respectivos índices de bolsa de cada país com as medidas governamentais. Foram analisadas as ações referentes a distanciamento social, fechamento de fronteiras internacionais e auxílio emergencial. Utilizou-se regressão linear para avaliar se houve impacto significativo até cinco dias após a divulgação ou execução das medidas. Na maioria dos casos, não houve relação significante entre as bolsas e as ações governamentais, porém a maioria dos dias em que houve significância, o impacto foi positivo.
Gabriel Mello Porcher, Gustavo Pinto da Silva, Daniel Lichtnow
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 133-136; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17247

Abstract:
Este trabalho apresenta análises feitas sobre os dados das vendas de uma feira livre utilizando ferramentas de Business Intelligence. As análises foram feitas mediante a elaboração de dashboards e uso de algoritmos de mineração de dados. Os resultados iniciais indicam que é possível estimar a demanda por produtos, algo que pode ser aplicado em outras feiras livres.
Guilherme S. de Oliveira, Renan Tarouco da Fonseca, Eder M. N. Gonçalves, Eduardo N. Borges
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 153-156; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17252

Abstract:
Este artigo apresenta uma ferramenta que implementa um serviço de inserção, busca e listagem de databooks em um ambiente de armazenamento distribuído, facilitando o acesso aos arquivos e seus metadados atribuídos. Foi desenvolvida uma API, empacotada como um contêiner, com rotas capazes de prover essas funcionalidades num sistema de gerenciamento de documentos da indústria extrativista.
Luan V. de Almeida, Vinicius E. C. Verdade, Daniel S. Kaster
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 119-128; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17245

Abstract:
Há uma demanda crescente por dispositivos para coletar e analisar informações relacionadas à geolocalização, incluindo a descoberta de padrões de comovimento de objetos móveis. Entre os padrões de comovimento mais relevantes está o padrão Flock. Um flock é um conjunto de objetos que se movem juntos, definidos por um disco móvel de diâmetro fixo, por um período consecutivo de instantes de tempo. Recentemente, foi proposta uma variação desse padrão, denominada padrão kϵ-Flocks, que dispensa a definição do parâmetro distância. O algoritmo existente para detectar kϵ-Flocks segue uma abordagem top-down, começando por umúnico flock candidato e realizando subdivisões sucessivas até encontrar k flocks com o menor diâmetro possível. Este trabalho propõe um novo algoritmo bottom-up para o problema kϵ-Flocks, baseado no agrupamento iterativo de elementos próximos no espaço até detectar os kϵ-Flocks. O trabalho descreve os fundamentos da solução, discute sua correção e apresenta o algoritmo proposto. Espera-se que o algoritmo proposto seja mais eficiente que o algoritmo top-down em muitos casos típicos.
Junior Zilles, Mario R. N. Marques Junior, Eduardo N. Borges, Eder M. Gonçalves, Danúbia B. Espíndola, Sílvia S. da Costa Botelho
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 129-132; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17246

Abstract:
Uma das atividades mais importantes na indústria extrativa é a inspeção de solda, equipamentos e obras. Esta atividade envolve contratar profissionais com habilitações diversificadas, incluindo técnicas de ensaios não destrutivos. Com o objetivo de facilitar a busca por profissionais qualificados em diferentes órgãos certificadores, este artigo apresenta a construção de uma API RESTful que implementa um serviço Web de consulta por inspetores usando similaridade textual. A API desenvolvida será utilizada na construção de diferentes sistemas computacionais em uma arquitetura de microsserviços.
Manoel Flavio Leal, Rita Berardi, Nádia P. Kozievitch
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 61-70; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17239

Abstract:
Ao se observar osúltimos anos, nota-se o incremento dos indicadores de criminalidade, com destaque para violência doméstica. O objetivo deste estudo é analisar os dados históricos sobre violência doméstica em Curitiba no período entre 2014 e 2018, com vítimas do gênero feminino. Para enriquecer o estudo, foram incluídos dados demográficos sobre o município. Por meio da análise e visualização dos dados, foram identificados diversos insights, como concentração de ocorrências após as 18:00 em todos os dias da semana, aumento de 50,63% nos fins de semana e quatro naturezas criminais que representam 82,63% das ocorrências, além da identificação da região e bairros onde se concentra o maior número vítimas.
Amanda Christoval da Veiga de Aquino, Ronaldo Dos Santos Mello
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 31-40; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17236

Abstract:
O número de aplicações que lida com dados bastante variados tem aumentado, como é o caso de sistemas que coletam dados de sensores ou de redes sociais. Nesse sentido, é necessário desenvolver tecnologias de gerenciamento de dados que suportem essa heterogeneidade de dados e apresentem um bom desempenho. Para atingir esses objetivos, sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBDs) chamados de NoSQL multimodelo vêm sendo propostos. Para desenvolvedores que pretendem utilizar tais SGBDs ainda não é claro qual solução se adapta melhor ao seu projeto, pois essas tecnologias são consideradas recentes. Na literatura existem trabalhos comparando SGBDs, entretanto os que comparam apenas SGBDs NoSQL multimodelo são poucos e não abrangem muitas soluções. Portanto, esse artigo apresenta um levantamento de SGBDs NoSQL multimodelo populares e não abordados na íntegra por trabalhos relacionados. Esse artigo apresenta também diferentes critérios de comparação.
Clauciane Lima, Altieris M. Peixoto, Luiz Gomes-Jr, Keiko V. O. Fonseca, Ricardo Lüders
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 141-144; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17249

Abstract:
Este artigo descreve uma abordagem baseada em análise de grafos e georreferenciamento para determinar medidas de acessibilidade de regiões urbanas às unidades de saúde, utilizando dados abertos de serviços de saúde e transporte públicos de Curitiba. Um bom atendimento primário de saúde pode evitar complicações e reduzir consequências das doenças, além de considerar questões sociais de atendimento da população. A acessibilidade foi medida para deslocamentos a pé e por transporte público. Estas medidas são agregadas em um modelo que considera fatores socioeconômicos para listar zonas de maior vulnerabilidade, as quais devem ser priorizadas em termos de investimento público ou ajustes na rede de transporte. Os resultados mostram que o modelo utilizado é efetivo na identificação de regiões vulneráveis.
Arthur Felipe de Freitas Domingues, Bruno Rabello Monteiro
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 137-140; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17248

Abstract:
Soluções para problemas de extração de informação geográfica de textos e documentos precisam, muitas vezes, de bases de dados rotuladas para realização de experimentos ou para validação de algoritmos. Entretanto, muitas dessas bases não são gratuitas ou não são deixadas disponíveis. Este trabalho tem por objetivo facilitar a geração de bases de dados rotuladas geograficamente, com o uso de contribuições voluntárias para a desambiguação dos topônimos presentes nas notícias. Para validar as contribuições é proposto o uso do coeficiente Alfa de Cronbach, considerando cada notícia um questionário e cada candidato à topônimo um item desse questionário. Experimentos preliminares alcançaram 70% de confiabilidade na desambiguação dos topônimos para geração de bases de dados.
Pedro H. E. C. Costa, Jefferson R. Lima, Ronaldo A. Marques, Daniel R. Trindade, Karin S. Komati
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 145-148; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17250

Abstract:
O objetivo principal do estudo foi analisar os perfis de usuários, se são ou não bots, na disseminação de uma determinada hashtag na rede social Twitter. Este trabalho apresenta o estudo de caso de duas hashtags que foram compartilhadas: uma que possui indícios de serem disseminadas por bots, e a outra não, sendo utilizada com o objetivo de comparação. Foi possível avaliar que a hashtag com indícios de ter sido impulsionada por robôs ainda apresenta perfis de usuários bots, mesmo meses depois da mesma ter sido uma trend.
Matheus Vinícius Todescato, Guilherme Dal Bianco
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 99-108; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17243

Abstract:
Encontrar bugs ou falhas de código em sistemas pode ser uma tarefa extremamente complexa e onerosa. Uma alternativa para diminuir o esforço do usuário é aplicar o Modelo de Previsão de Vulnerabilidade (MPV). Um MPV utiliza técnicas de classificação e aprendizagem ativa para identificar trechos de código com possíveis bugs. Para isso, o MPV depende de um treinamento inicial (arquivos de código contendo bugs) na construção de um modelo de predição. Tal problema, conhecido como partida fria ou cold-start, surge quando o método não tem exemplos representativos para o início do processo. Neste trabalho, o objetivo é avaliar experimentalmente a reutilização de treinamento entre projetos com intuito de aliviar o impacto da partida fria quando se deseja encontrar todos (ou quase todos) arquivos de bug.
Elias Augusto Fank, Geomar A. Schreiner, Denio Duarte
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 11-20; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17234

Abstract:
Técnicas de Deep learning vêm mostrando avanços em várias tarefas de aprendizado de máquina. Porém a implementação dessas técnicas é muito complexa. Assim, para ajudar na implementação de projetos de Deep Learning, plataformas estão sendo criados. Já existe uma quantidade considerável destas plataformas disponível. Isso acaba trazendo uma dificuldade na escolha de quem procura começar um projeto. Com o objetivo de auxiliar nesta escolha, este trabalho faz um estudo comparativo entre algumas plataformas: Apache Singa, Graphlab e H2O. Experimentos são conduzidos utilizando os conjunto de dados MNIST e KDD Cup 1999. Resultados apontam que as plataformas testadas têm suas vantagens: Graphlab é a mais intuitiva, a Apache Singa oferece mais recursos e H2O obteve os melhores resultados de predição.
Everton S. B. Junior, Wilian Cavassin, Nádia P. Kozievitch, Matheus Biscaya Gutierrez
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 1-10; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17233

Abstract:
A busca de dados de Pessoa Jurídica é um processo relevante para diversas entidades, seja para consultar uma fonte confiável de dados sobre potenciais parceiros de negócios, para estudos relacionados a desenvolvimento urbano ou para simplesmente coletar informações sobre determinada empresa. Neste contexto, este artigo apresenta uma ferramenta para busca de informações de empresas curitibanas que disponibilize outras formas de consulta além do CNPJ, baseada em Sistemas de Informação Geográfica (SIG) e cidades inteligentes. A ferramenta utiliza dados abertos e aplica algoritmos de comparação textual para aumentar a abrangência dos resultados da busca.
Mariana M. Garcez Duarte, Marcos V. Pontarolo, Rebeca Schroeder Freitas, Carmem S. Hara
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 91-98; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17242

Abstract:
Dados coletados a partir de eventos no trânsito, como engarrafamentos e acidentes, são importantes para o planejamento da mobilidade em cidades. O desafio é transformar este conjunto de dados em conhecimento sobre mobilidade. Em razão da velocidade com que os dados são reportados, o armazenamento de eventos é geralmente feito como registros individuais. Embora este modelo de armazenamento garanta um baixo custo de inserção em uma base de dados, ele produz baixo desempenho em consultas que necessitam recuperar eventos que satisfaçam filtros espaço-temporais. Para tratar deste problema, este artigo propõe um método para o armazenamento e indexação de dados de eventos de trânsito baseado em uma tesselação da área de interesse. íE apresentado um estudo de caso que demostra sua aplicação sobre dados coletados no aplicativo Waze.
Juliano M. Pasa, Lucas L. de Oliveira, Sérgio L. S. Mergen
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 109-118; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17244

Abstract:
Hoje em dia, redes sociais como o Twitter são usadas não apenas para entretenimento, mas como uma ferramenta de trabalho, seja de cunho político, artístico ou puramente comercial. Muitas das mensagens publicadas são concebidas com cuidado, de modo a fidelizar e ampliar a base de seguidores. Nesse contexto, este trabalho propõe a reescrita de tuítes visando aumentar o seu engajamento. A reescrita proposta substitui adjetivos por sinônimos considerados mais adequados, levando em consideração os adjetivos que são comumente associados à tuítes com alta taxa de engajamento. Os resultados experimentais usando um algoritmo de aprendizado de máquina como avaliador demonstram que o processo de reescrita potencialmente gera tuítes melhores.
Jaevillen F. Oliveira, Juliana A. Pinto, Daniel A. Costa, Adlla Katarine A. C. Passos, Wanderson B. Silva
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 71-80; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17240

Abstract:
Incêndios florestais são considerados catástrofes ambientais e podem ser provocados por ações humanas ou por fatores naturais. A região do Parque Nacional da Chapada Diamantina (Chapada Diamantina Bahia) está entre as Unidades de Conservação Federais que registram grandes números de focos de incêndios. O estudo desta região, e de uma área circundante de 10km do parque, tem como objetivo identificar possíveis relações entre processos atmosféricos e a quantidade de ocorrências de focos de fogo. Para isso, foi utilizada uma série temporal de 6 anos (2015 2020) e coletados dados disponibilizados pelo INPE e INMET, contendo registros de ocorrências de focos de fogo e dados meteorológicos respectivamente.
Leonardo H. Rocha, Daniel Welter, Denio Duarte
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 41-50; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17237

Abstract:
Abordagens probabilísticas de tópicos são ferramentas para descobrir e explorar estruturas temáticas escondidas em coleções de textos. Dada uma coleção de documentos, a tarefa de extrair os tópicos consiste em criar um vocabulário a partir da coleção, verificar a probabilidade de cada palavra pertencer a um documento da coleção. Em seguida, baseado no número de tópicos desejado, a probabilidade de cada palavra estar associada a um determinado tópico é contabilizada. Assim, um tópico é um conjunto de palavras ordenadas pela probabilidade de estar associada ao tópico. Várias abordagens são encontradas na literatura para criação de modelos de tópicos, e.g., Hierarchical Dirichlet Process (HDP), Latent Dirichlet Allocation (LDA), Non-Negative Matrix Factorization (NMF) e Dirichlet-multinomial Regression (DMR). Este trabalho procura identificar a qualidade dos tópicos construídos pelas quatro abordagens citadas. A Qualidade será medida por métricas de coerência e todas as abordagens terão a mesma coleção de documentos como entrada: notícias de websites dos jornais Breibart, Business Insider, The Atlantic, CNN e New York Times contendo 50.000 artigos. Os resultados mostram que DMR e LDA são os melhores modelos para extrair tópicos da coleção utilizada.
Felipe Marx Benghi, Luiz Gomes-Jr
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 21-30; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17235

Abstract:
Outlying Aspect Mining (OAM) is a new way of handling outliers that, instead of focusing solely on the detection, also provides an explanation. This is done by presenting a subspace of attributes that had the most abnormal behavior. Acknowledging this group of attributes is important but only listing them is not sufficient for a human specialist to comprehend the situation and take the necessary actions. A higher-level, visual approach can improve the process, providing better cognitive clues to experts. Here we describe a Visual Analytics platform developed to present data and OAM outputs in a human-friendly interface. A novelty available on this platform is a parallel coordinates plot that also display temporal multidimensional data. Such representation overcome human visual system limitations and helps in the outlier investigation. To explore the applicability of the developed tool, a locomotive operation user case is employed with focus on fault analysis in an OAM point of view.
Francisco M. Palermo, Samuel R. Cassanego, Sergio Luis S. Mergen
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 157-160; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17253

Abstract:
O Jogo da vida (Game of life) é um conhecido programa que usa autômatos celulares para simular a evolução de seres biológicos. Este artigo apresenta a transcrição do código estrutural deste programa para um código orientado a objetos. O objetivo da transcrição é permitir que novos comportamentos sejam adicionados de maneira simples, sem que código pre-existente precise ser modificado. Os testes demonstram que a transcrição foi bem sucedida, e abre caminho para que novos comportamentos sejam testados.
Fernanda M. de Souza, Vinícius Gasparini, Denio Duarte, Rebeca Schroeder
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 51-60; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17238

Abstract:
Este artigo apresenta uma análise da produção bibliográfica da Escola Regional de Banco de Dados (ERBD), que em 2019 completou 15 edições. Para tanto, foram coletados os principais metadados dos artigos publicados nestes 15 anos de evento. Dada a inexistência de um repositório que reúna todos estes dados, este trabalho contribui com a construção de um banco de dados com informações de todas as edições do evento. As estatísticas de artigos, autores e colaborações fornecidas por este artigo podem contribuir para o auto-conhecimento desta comunidade e favorecer a reflexão de sua evolução.
Marcus Vinicius Ferreira Gonçalves, Carlos Augusto Gomes Xavier
Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021) pp 149-152; https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17251

Abstract:
A avaliação de imóveis estima o valor de mercado em função de diversos fatores e muitas vezes ocorre de forma subjetiva, complexa e sem uma metodologia definida e de conhecimento público. Este artigo apresenta a aplicação experimental de Ciência de Dados e Aprendizagem Supervisionada para realizar a avaliação de imóveis a partir de dados coletados em um site de compra e venda. O artigo descreve as etapas e resultados e a construção de um modelo de regressão linear múltipla para o contexto elaborado. Após a finalização, o modelo foi testado e apresentou uma boa capacidade preditiva em relação à acurácia do modelo.
Raphael Marins, Rafael Pereira de Oliveira, Edward Hermann Haeusler, Sérgio Lifschitz, Daniel Schwabe, Ana Carolina Almeida
Journal of Information and Data Management, Volume 12; https://doi.org/10.5753/jidm.2021.1984

Abstract:
This paper presents the Outer-Tuning framework, which aims to support the (semi) automatic tuning of relational database systems through a domain-specific ontology. Ontologies have shown themselves to be increasingly promising, adding semantics and standardizing the different terms used in a domain. Thereby, our framework seeks to explain and make explicit the tuning heuristics reasoning while enabling the evaluation of new ontology-inferred methods. In this paper we focus on the main aspects of the Outer-Tuning component-based architecture. We also give an overview of our tool in practice. Finally, we show two useful extensions, concerning new DBMSs and a way of dockerizing into a container.
João Marcelo Borovina Josko, João Eduardo Ferreira
Journal of Information and Data Management, Volume 12; https://doi.org/10.5753/jidm.2021.1934

Abstract:
Visualization systems belong to supervised tools that can make noticeable the intrinsic structures of defects on data. However, despite the significant number of these systems that assist Data Quality Assessment, few provide resources to examine these structures deeply. This situation prevents data quality appraisers from using their contextual knowledge to confirm or refute any data defect. This article explores a visualisation system’s additional features and design characteristics (named V is4DD) that uses visual-interactive properties to support data quality visual assessment on abstract and timeless data (e.g., Customer, Billing). Additionally, we conduct a full review and outline the state-of-art visualization systems related to data quality assessment and fit Vis4DD into this scenario.
Gabriel F. B. de Medeiros, Lívia C. Degrossi, Maristela Holanda
Journal of Information and Data Management, Volume 12; https://doi.org/10.5753/jidm.2021.2092

Abstract:
OpenStreetMap (OSM) is a large spatial database in which geographic information is voluntarily contributed by thousands of users. In Geographic Information Systems (GIS), and more specifically, in Volunteered Geographic Information (VGI), as in the case of OSM, the issue of data completeness is a constant concern, since users without technical knowledge actively participate in the processes of including, editing and excluding data. Also in thecase of OSM, users can add information to the objects assigning special labels for them. These labels are popularly called tags, and the process of assigning them to objects contributes to improving the attribute completeness, an important metric of data quality. In this context, this article proposes the QualiOSM architecture, which generates an automatic tag adder with the purpose of improving the completeness of address information for OSM objects in Brazil, using the reverse geocoding tools Nominatim, CEP Aberto and the database from Correios. The QualiOSM architecture showed good results for improving the completeness of city, neighborhood and street information in OSM objects, especially in scenarios of large urban centers, where the level of mapping is usually better compared to scenarios in rural or peripheral environments.
Cláudio Gustavo S. Capanema, Fabrício A. Silva, Thais R. M. Braga Silva, Antonio A. F. Loureiro
Journal of Information and Data Management, Volume 12; https://doi.org/10.5753/jidm.2021.1952

Abstract:
The generation of geospatial data is an inherent aspect for several applications that aim to track people, automobiles, or other mobile objects. Mining information from this type of data is a crucial factor for the development of Smart Cities. In many cases, it can help improve human mobility and the quality of citizens. In this sense, there is a growing demand for systems capable of extracting information from several data types, including the geospatial one. In this work, we present DCluster, a web system that aims to assist data analysts in exploring and visualizing the main types of data, including the geospatial one. Additionally, DCluster has the capability of discovering points of interest based on data of mobile users and classifying them as Home, Work, and Other locations. Data analysts can take advantage of DCluster to explore their data and extract knowledge from it.
Ronaldo Dos Santos Mello, Carlos Henrique Cândido, Milton Bittencourt S. Neto
Journal of Information and Data Management, Volume 12; https://doi.org/10.5753/jidm.2021.1983

Abstract:
The brModelo tool is a initiative of the UFSC Database Group. Its first version was developed in 2005, and its main purpose is to help teaching of relational database design. Compared to similar tools, its main differentials are the support to all steps of the classical database design methodology, user interaction during the logical design step, as well as the support to all extended Entity-Relationship concepts. With more than fifteen years of existence, the brModelo was very well-accepted by the brazilian Database community, which motivated the development and release of several versions of the tool. This article presents the history of brModelo, including its available versions and their functionalities. Additionally, we detail its functionalities and compare it with popular related tools.
João V. O. Novaes, Lúcio F. D. Santos, Luiz Olmes Carvalho, Daniel De Oliveira, Marcos V. N. Bedo, Agma J. M. Traina, Caetano Traina Jr.
Journal of Information and Data Management, Volume 12; https://doi.org/10.5753/jidm.2021.1990

Abstract:
Similarity searches can be modeled by means of distances following the Metric Spaces Theory and constitute a fast and explainable query mechanism behind content-based image retrieval (CBIR) tasks. However, classical distance-based queries, e.g., Range and k-Nearest Neighbors, may be unsuitable for exploring large datasets because the retrieved elements are often similar among themselves. Although similarity searching is enriched with the imposition of rules to foster result diversification, the fine-tuning of the diversity query is still an open issue, which is is usually carried out with and a non-optimal expensive computational inspection. This paper introduces J-EDA, a practical workbench implemented in Java that supports the tuning of similarity and diversity search parameters by enabling the automatic and parallel exploration of multiple search settings regarding a user-posed content-based image retrieval task. J-EDA implements a wide variety of classical and diversity-driven search queries, as well as many CBIR settings such as feature extractors for images, distance functions, and relevance feedback techniques. Accordingly, users can define multiple query settings and inspect their performances for spotting the most suitable parameterization for a content-based image retrieval problem at hand. The workbench reports the experimental performances with several internal and external evaluation metrics such as P × R and Mean Average Precision (mAP), which are calculated towards either incremental or batch procedures performed with or without human interaction.
Leonardo Ramos, Fabio Porto, Daniel De Oliveira
Journal of Information and Data Management, Volume 12; https://doi.org/10.5753/jidm.2021.1988

Abstract:
Scientific research based on computer simulations is complex since it may involve managing the enormous volumes of data and metadata produced during the life cycle of a scientific experiment, from the formulation of hypotheses to its final evaluation. This wealth of data needs to be structured and managed in a way that makes sense to scientists so that relevant knowledge can be extracted to contribute to the scientific research process. In addition, when it comes to the scope of the scientific project as a whole, it may be associated with several different scientific experiments, which in turn may require executions of different scientific workflows, which makes the task rather arduous. All of this can become even more difficult if we consider that the project tasks must be associated with the execution of such simulations (which may take hours or even days), that the hypotheses of a phenomenon need validation and replication, and that the project team may be geographically dispersed. This article presents an approach called PhenoManager that aims at helping scientists managing their scientific projects and the cycle of the scientific method as a whole. PhenoManager can assist the scientist in structuring, validating, and reproducing hypotheses of a phenomenon through configurable computational models in the approach. For the evaluation of this article was used SciPhy, a scientific workflow in the field of bioinformatics, concluding that the proposed approach brings gains without considerable performance losses.
Caio Viktor S. Avila, Wellington Franco, Amanda D. P. Venceslau, Tulio Vidal Rolim, Vania M. P. Vidal, Valéria M. Pequeno
Journal of Information and Data Management, Volume 12; https://doi.org/10.5753/jidm.2021.2148

Abstract:
In this article, we present the MediBot. MediBot is a chatbot for querying drugs information. The presented system acted as a single access point for natural and simplified information retrieval of drugs, prices, and its risks. The chatbot has two modes of operation: Quick Response and Interactive modes. The first answers questions asked in natural language, while the second has three interactive tasks, namely Browser, Query, and Price Comparison. We present here the system architecture, the Linked Data Mashup’s construction process, and Chatbot MediBot’s activities modes, focusing on the new Price Comparison’s task. This task presents the best prices for medicines and their best potential substitutes extracted in real-time from the Web with the help of the information obtained from a linked data mashup.
Vinícius M. da Costa, Marcello Matheus E. Nery, Guilherme P. R. Paes, Pedro R. F. de Souza, Eduardo K. Almentero, Luiz M. C. Branco
Anais da VII Escola Regional de Sistemas de Informação do Rio de Janeiro (ERSI-RJ 2021) pp 80-87; https://doi.org/10.5753/ersirj.2021.16982

Abstract:
O agronegócio tem uma participação cada vez mais importante no PIB brasileiro. A agricultura é muito influenciada pelas condições climáticas e o aumento da temperatura global potencializa estes efeitos adversos. O cultivo através de estufas permite um manejo que usufrui de certo controle das condições climáticas, visando o aumento da qualidade e produtividade. Aumentar o controle das condições de uma estufa possibilita aumentar os benefícios deste tipo de cultivo, e, neste contexto, a tecnologia pode desempenhar um papel fundamental, principalmente quando utilizamos o conceito de IoT (Internet das coisas). Este trabalho propõe uma infraestrutura para o controle automatizado de estufas, utilizando como base o conceito de IoT e tecnologias como Raspberry Pi, MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) e aplicativos móveis.
Barbara Beato Ribeiro, Bruna Diirr
Anais da VII Escola Regional de Sistemas de Informação do Rio de Janeiro (ERSI-RJ 2021) pp 8-15; https://doi.org/10.5753/ersirj.2021.16973

Abstract:
As organizações cada vez mais participam de relacionamentos interorganizacionais para maximizar seus resultados e reduzir suas adversidades. Contudo, é comum enfrentar conflitos, demandas por negociações e consequentes tomadas de decisão ao lidar com tais contratos sociais. A proposta desta pesquisa é, através de um mapeamento sistemático da literatura, identificar conflitos, negociações e tomadas de decisões nesses relacionamentos, bem como, melhorias nos processos em andamento. Os resultados do MSL sugerem a falta de uma unificação em termos de processos e ferramentas computacionais adotadas, possibilitando assim novas oportunidades de pesquisa neste contexto.
Juliana Cesar Sirena Machado, Henrique Prado De Sá Sousa
Anais da VII Escola Regional de Sistemas de Informação do Rio de Janeiro (ERSI-RJ 2021) pp 64-71; https://doi.org/10.5753/ersirj.2021.16980

Abstract:
Nas organizações, objetivos podem ser realizados por um ou mais atores, que contribuem de formas diferentes. A análise da contribuição desses indivíduos é importante para manter o alinhamento da organização. Neste trabalho, foi realizada a pesquisa por competências específicas para a atuação em trabalhos em grupo e foram identificadas variáveis que são específicas na interação do trabalho em grupo. Posteriormente foi realizado o processo de automatização do uso dessas variáveis, criando uma extensão da linguagem GPI-HR, específica para modelagem de trabalho em grupo. Posteriormente são apresentados modelos para exemplificar o uso dessas variáveis no alinhamento de grupos de recursos humanos e para demonstrar as novas funcionalidades desenvolvidas, os quais demonstram que a consideração destes novos elementos pode permitir análise do alinhamento de recursos humanos para atividades em grupo.
Aline F. de Jesus Araújo, Sthefani Da Silva Maximiano, Ronney Moreira Castro, Alex Fernandes Da Veiga Machado, Tadeu Moreira de Classe
Anais da VII Escola Regional de Sistemas de Informação do Rio de Janeiro (ERSI-RJ 2021) pp 32-39; https://doi.org/10.5753/ersirj.2021.16976

Abstract:
As Tecnologias de Informação e Comunicação proporcionam diversas mudanças e oportunidades na sociedade, sendo essencial para a comunicação e consulta à informações. Com a pandemia da COVID-19, surge a necessidade de informações rápidas e verídicas sobre o estado da doença e como ela está afetando as diversas localidades do planeta. Instituições públicas como prefeituras, por muitas vezes detém essas informações, entretanto, nem sempre elas são disponibilizadas de maneira rápida e simples para a compreensão. Desta forma, a partir de preceitos de governo digital, visando contribuir com a sociedade, este trabalho apresenta um relato de integração entre academia e instituição pública, na construção de um projeto de visualização de dados da pandemia para uma prefeitura de Minas Gerais, fazendo com que os dados possam ser disponibilizados, acessados e usados pelos cidadãos de maneira rápida.
Adriano Madureira, Douglas A. Vidal, Harold de M. Junior, Karla Figueiredo, Lucas D. Moreira Medonça, Marcos César Da Rocha Seruffo, Rita Paulino, Yomara P. Pires
Anais da VII Escola Regional de Sistemas de Informação do Rio de Janeiro (ERSI-RJ 2021) pp 88-95; https://doi.org/10.5753/ersirj.2021.16983

Abstract:
Desde o início de 2020 o mundo vive uma crise de saúde ocasionada pela COVID-19. Embora a pandemia seja devastadora em todo o mundo, as ações de enfrentamento e os impactos sofridos são distintos entre as nações. No entanto, a vacina é uma das principais ferramentas para o controle da pandemia. Neste cenário, as Redes Sociais Online (RSO) se tornaram um espaço significativo para atividade cívica e política, estando entre as fontes de informação mais utilizadas no mundo. Este artigo visa reportar uma análise das publicações sobre vacinas contra a COVID-19 de usuários brasileiros e do presidente do Brasil na plataforma Twitter. Técnicas de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) foram utilizadas e os resultados mostram que o modelo Support Vector Machine foi o que conseguiu melhor desempenho com 60,72% de acurácia com extração de parâmetro ReliefF para a análise dos tweets que indicavam quais as vacinas mais mencionadas nos perfis do presidente e dos usuários.
Jorge Zavaleta, Annatércia Pinheiro, Renato Cerceau, Cabral Lima, Maria Luiza Machado Campos, Sérgio Manuel Serra da Cruz
Anais da VII Escola Regional de Sistemas de Informação do Rio de Janeiro (ERSI-RJ 2021) pp 72-79; https://doi.org/10.5753/ersirj.2021.16981

Abstract:
Pesquisadores da área de Ciência de Dados vivenciam uma realidade cada vez mais multifacetada no que diz respeito à governança de dados. Mudança do paradigma de silos de dados desconectados para planos de gestão de dados (PGD) e repositórios padronizados online aderentes aos princípios FAIR ainda não é uma realidade. Este texto discute, compara plataformas e, descreve o percurso semi-automatizado de criação PGD, com aplicação em projetos de Machine Learning adotados na detecção de Fake News. Como resultados, oferecemos um trajeto para elaboração de PGDs na plataforma DS-Wizard e a oferta de um artigo do tipo executável sobre o projeto que pode ser executado pelos leitores.
Luiz Paulo Carvalho, José Antonio Suzano, Jonice Oliveira, Flávia Maria Santoro
Anais da VII Escola Regional de Sistemas de Informação do Rio de Janeiro (ERSI-RJ 2021) pp 24-31; https://doi.org/10.5753/ersirj.2021.16975

Abstract:
Is there an Ethical thinking in the development of Information Systems research and engineering in Brazil? The immanence of information systems is multidisciplinary and encompasses socio-technical plurality, unlike other areas of computing, such as computer science or engineering. When considering the epistemological breadth of the discipline, which starts from technique to the study of application, impact, influence and use; the importance of the domain of Ethics becomes paramount. How to think-do Information Systems without reasoning ethically about it? We conducted a Systematic Literature Review guided by the main research question: how does ethics permeate research published in the SBSI between 2011 and 2020? At the same time, how does this phenomenon relate to the Great Challenges in Information Systems (2016-2026)? less than 10% of the more than 700 articles published deal with some ethical aspect, superficially; and less than 1% with ownership. The Ethics Committee was reported in only one article, with very few occurrences of informed consent. That is, SBSI finds itself in a scenario of deep scarcity and shallowness in this topic.
Sabrina Santos Cruz de Oliveira, Emerson de Barros Duarte, Elton Carneiro Marinho, Sérgio Manuel Serra da Cruz
Anais da VII Escola Regional de Sistemas de Informação do Rio de Janeiro (ERSI-RJ 2021) pp 48-55; https://doi.org/10.5753/ersirj.2021.16978

Abstract:
A pedologia é a ciência que estuda o solo. Atualmente, os datasets oriundos de projetos pedológicos se encontram isolados em data lakes sob os mais variados formatos e classificações. O objetivo deste trabalho é apresentar uma abordagem e experimentos baseados em workflows ETLH capazes de serem acoplados à plataforma OpenSoils para carregar, limpar, transformar e harmonizar grandes massas de dados legados, agregando descritores de proveniência retrospectiva sobres operações e dados. O banco resultante amplia a acessibilidade, localização, compartilhamento e reúso de dados pedológicos harmonizados.
Carlos M. Pinto, Mattheus S. Santos, Rômulo L. A. S. Soares, , ,
Anais da VII Escola Regional de Sistemas de Informação do Rio de Janeiro (ERSI-RJ 2021) pp 56-63; https://doi.org/10.5753/ersirj.2021.16979

Abstract:
Na Indústria 4.0, a segurança da informação, principalmente na comunicação entre máquinas do meio de produção necessita ser explorada. A comunicação entre dispositivos IIoT (Industrial Internet of Things), tem um alto índice de vulnerabilidade. Neste contexto, o projeto FASTEN apresenta uma solução de comunicação entre dispositivos. Porém, a falta de segurança dos dados ainda é um desafio. Este artigo apresenta uma solução, considerando os preceitos da tecnologia de blockchain, para tratar a segurança da informação no ambiente industrial, considerando o projeto FASTEN melhorando a segurança na comunicação entre os dispositivos IIoT.
, Sildenir Alves Ribeiro, Eber Assis Schmitz,
Anais da VII Escola Regional de Sistemas de Informação do Rio de Janeiro (ERSI-RJ 2021) pp 40-47; https://doi.org/10.5753/ersirj.2021.16977

Abstract:
Este artigo apresenta um fragmento de modelo ontológico do domínio de testes de software, representado pelos principais objetos, papéis, relações, fases e artefatos produzidos. Posteriormente, são apresentadas duas abordagens conceituais complementares dos elementos envolvidos no teste de software, utilizando como base a Ontologia de Fundamentação-A (UFO-A), com o objetivo de fornecer uma compreensão mais clara da modelagem conceitual existente no processo de testes.
Marcos A. P. Lima, Leandro S. G. Carvalho, , David B. F. de Oliveira,
Revista Brasileira de Informática na Educação, Volume 29, pp 1137-1157; https://doi.org/10.5753/rbie.2021.29.0.1137

Abstract:
Em turmas introdutórias de programação é comum o uso de juízes online como ferramenta para elaboração de avaliações por meio de um sorteio aleatório de questões de programação. Para que o sorteio aleatório de questões seja equilibrado, é necessário que as questões tenham sido classificadas segundo sua dificuldade ou facilidade. Desse modo, este trabalho apresenta duas abordagens para classificar questões de programação pelo uso de atributos extraídos automaticamente de códigos de solução para as questões, uma segundo a facilidade e outra segundo a dificuldade das questões. Foram classificadas 404 questões com implementação em Python, que foram utilizadas em avaliações de turmas de introdução à programação ministradas entre 2017 e 2019. Ambas as abordagens utilizadas apresentaram bons resultados para classificação dicotômica das questões de programação.
Leonardo Herdy Marinho, , Jonice De Oliveira Sampaio
Anais da VII Escola Regional de Sistemas de Informação do Rio de Janeiro (ERSI-RJ 2021) pp 16-23; https://doi.org/10.5753/ersirj.2021.16974

Abstract:
Encontrar profissionais que atendam às constantes aberturas de vaga em startups é um grande desafio tendo em vista que o modelo disruptivo das mesmas exige pessoas com conhecimentos cada vez mais específicos. Para encontrar pessoas que atendam aos requisitos, recrutadores utilizam cada vez mais técnicas, modelos e ferramentas para apoiar a decisão de contratação. Para recomendar contratações, é necessário primeiro entender o estado da arte da pesquisa na área de recomendações de recrutamento em ecossistemas de startups. Por isso, realizamos uma revisão sistemática da literatura em que 854 artigos foram analisados, o que nos forneceu dados sobre o progresso científico da área investigada e focos de pesquisa.
Leonardo Pinto Guilherme, Matheus Fernandes Ferreira, Gustavo Mello da Fonseca, Nilson M. Lazarin
Anais da VII Escola Regional de Sistemas de Informação do Rio de Janeiro (ERSI-RJ 2021) pp 1-7; https://doi.org/10.5753/ersirj.2021.16972

Abstract:
Em meio ao cenário hostil da Internet, a pandemia da COVID-19, deflagrada em 2020, apresenta-se como um fator problemático para segurança digital. Com mais pessoas conectadas à Internet para realizar inúmeras atividades essenciais, crescem também os riscos relacionados à segurança da informação neste ambiente. Enquanto isso, muitos autores reforçam o papel da educação digital na construção de um ambiente online mais seguro. Para tanto, este artigo tem o objetivo de analisar, a partir de uma amostra obtida em uma pesquisa de campo, como a instrução ou não ao uso responsável da rede pode influenciar em uma navegação mais segura ao usuário.
Karina da Silva Castelo Branco, Valéria Maria Da Silva Pinheiro, Adriana Lopes Damian, Anna Beatriz Dos Santos Marques
Revista Brasileira de Informática na Educação, Volume 29, pp 1107-1136; https://doi.org/10.5753/rbie.2021.29.0.1107

Abstract:
O Transtorno do Espectro Autista (TEA) pode ser classificado como um tipo de transtorno global do desenvolvimento, caracterizado por prejuízos em diferentes áreas do desenvolvimento do indivíduo, como interação, socialização, concentração e principalmente na comunicação. Pesquisas relacionadas ao uso de tecnologias educacionais para o público autista no Brasil ganhou destaque após a publicação da Lei N° 12.674, que institui a Política Nacional de Proteção dos Direitos da Pessoa com TEA. A vasta gama de tecnologias disponíveis e a pouca quantidade de estudos empíricos, dificulta a identificação de aplicações úteis e alinhadas aos interesses de mães, pais e profissionais que lidam com crianças autistas. Por esta razão, decidiu-se investigar sobre o uso de aplicativos educacionais móveis na aprendizagem e nas atividades diárias de crianças autistas. Para explorar a experiência de uso dos aplicativos pelas crianças em seu cotidiano, foi conduzido um estudo com o uso de diários. Os participantes do estudo foram crianças autistas cujas mães participam de uma associação de mães do município de Jaguaruana no estado do Ceará. Os aplicativos utilizados promoveram boa experiência de uso, incluindo benefícios no aprendizado e desenvolvimento da comunicação. Esta pesquisa visa contribuir no contexto acadêmico e social, pois os resultados são relevantes tanto para pessoas que convivem com crianças autistas, como para profissionais da área.
Adriana Justina Rizzo, Elaine Cristina Catapani Poletti
Revista Brasileira de Informática na Educação, Volume 29, pp 1091-1106; https://doi.org/10.5753/rbie.2021.29.0.1091

Abstract:
As tecnologias da informação e comunicação são ferramentas utilizadas em inúmeras áreas e, no âmbito educacional, deram margem ao desenvolvimento de ambientes virtuais com novas possibilidades pedagógicas. Considerando a incorporação destas ferramentas no processo de ensino e aprendizagem, esta pesquisa voltou-se para análises do ambiente Khan Academy, como suporte virtual na condução de atividades complementares de estudo de matemática para alunos com dificuldades na matéria e/ou em estado de defasagem, pautados na teoria do Alinhamento Construtivo, de John Biggs. Com vistas nas análises acerca do ambiente virtual à luz do referencial teórico, estabeleceu-se uma relação entre as formas de organização do ambiente virtual, com seus níveis de domínio, e as formas de organização do processo educativo sustentadas pela fundamentação teórica. Seguindo os moldes qualitativos de investigação teórica conceitual, as discussões neste artigo argumentam sobre as conexões entre estruturação do ambiente virtual abordado e as etapas de desenvolvimento da taxonomia SOLO e, além disso, favorecem análises com reflexões e constatações acerca das formas de organização, acompanhamento e avaliações de processos educativos pautados nas TICs.
Davi Viana, Marcos Arrais, Flávio Horita, Rodrigo Pereira Dos Santos, André Pimenta Freire
iSys - Brazilian Journal of Information Systems, Volume 14; https://doi.org/10.5753/isys.2021.2174

Abstract:
Edition Number 2 of Volume 14 (2021) presents 6 (six) papers, being 4 (four) extended versions and 2 (two) surveys.
Bárbara Silveira, Fabricio Murai, Ana Paula Couto da Silva
iSys - Brazilian Journal of Information Systems, Volume 14, pp 53-78; https://doi.org/10.5753/isys.2021.1877

Abstract:
O crescimento do número de pessoas atingidas por problema de saúde mental colocou tais distúrbios entre os principais problemas de saúde pública em todo o mundo. Como resultado, aumentou-se a procura por comunidades sobre saúde mental em redes sociais online. Neste artigo, nós caracterizamos a atividade de usuários em comunidades relacionadas à saúde mental no Reddit e analisamos como suas interações através de posts e comentários influenciam no seu estado emocional. Em particular, nós investigamos se a busca por auxílio nestas redes resulta em mudanças nos sentimentos expressos pelos usuários ao longo do tempo. Nossos resultados mostram que os usuários que iniciam discussões nestas comunidades com posts expressando sentimentos negativos, tendem a escrever comentários mais positivos ao final, indicando que o estado emocional dos mesmos pode ter melhorado em decorrência do suporte social provido por estas comunidades. Adicionalmente, propomos modelos preditivos para capturar a variação do tom emocional destes usuários. Nossos modelos poderiam auxiliar nas intervenções promovidas pelos profissionais de saúde para dar suporte aos indivíduos que sofrem de transtornos de saúde mental.
Vanessa Martha Pereira, Avanilde Kemczinski
iSys - Brazilian Journal of Information Systems, Volume 14, pp 126-155; https://doi.org/10.5753/isys.2021.1248

Abstract:
O planejamento financeiro familiar faz parte da rotina de todas as famílias. Sistemas de informação podem auxiliar neste processo com recursos que envolvam todos os membros da família. Este artigo apresenta um mapeamento sistemático da literatura, com o objetivo de identificar sistemas de informação e estratégias utilizadas no planejamento financeiro familiar. Como resultado, foi identificado 40 sistemas de informação e observado que em muitos casos não são utilizados sistemas computacionais, pois estes não compreendem as necessidades genuínas da família, como a colaboração dos membros. A área de planejamento financeiro familiar necessita de mais estudos no desenvolvimento de sistemas de informação que apoiem as relações sociais da família no planejamento financeiro.
Diogo Nolasco, Jonice Oliveira
iSys - Brazilian Journal of Information Systems, Volume 14, pp 05-27; https://doi.org/10.5753/isys.2021.1799

Abstract:
The rumor detection problem on social networks has attracted considerable attention in recent years with the rise of concerns about fake news and disinformation. Most previous works focused on detecting rumors by individual messages, classifying whether a post or blog entry is considered a rumor or not. This paper proposes a method for rumor detection on topic-level that identifies whether a social topic related to a reference or authoritative topic is a rumor. We propose the use of a topic model method on social, scientific and political domains and correlate the topics found to detect the most prone to be rumors. Two scenarios were analyzed; the Zika epidemic scenario where our reference set of topics are scientific and the Brazilian presidential speeches where our reference set is extracted from the political speeches themselves. Results applied in the Zika epidemic scenario show evidence that the least correlated topics contain a mix of rumors and local community discussions. The Brazilian presidential speeches scenario suggests a strong correlation between rumor topics from both the speeches and the social domains.
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