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Interface Cérebro-Máquina via Métodos de Aprendizado de Máquina
MARCELO DE MELO AMORIM FILHO
Resumo
O acidente vascular cerebral (AVC) é uma das principais causas de morte e incapacidade no mundo. Interfaces Cérebro-Computador (BCI) surgem como uma opção promissora para reabilitação pós-AVC. No entanto, os modelos tradicionais de BCI enfrentam desafios devido à natureza não estacionária dos sinais de eletroencefalografia e às diferenças anatômicas entre indivíduos. Técnicas de Transferência de Aprendizado (TL), como o Alinhamento Euclidiano (EA), têm sido utilizadas para reduzir as diferenças anatômicas, mas frequentemente perdem informações importantes devido ao uso de filtros temporais de banda única. Este estudo propõe uma nova arquitetura para BCI que combina EA com filtros temporais multibanda, incluindo Banco de Filtros (FB), Decomposição Empírica em Modos e Transformada Contínua de Wavelet. Os experimentos foram realizados utilizando o conjunto de dados PhysionetMI, com configurações de 3 e 8 eletrodos, e avaliados por meio de validação cruzada estratificada. Os resultados demonstraram que o modelo EA-FB com o Padrão Espacial Comum (CPS) seguido pela Análise de Discriminante Linear como classificador alcançou os melhores desempenhos, com acurácias de 80% (3 eletrodos) e 73,33% (8 eletrodos), representando uma melhoria de aproximadamente 44% e 43%, respectivamente, em comparação com o EA-CSP tradicional. Além disso, a aplicação do EA antes dos filtros multibanda mostrou-se mais eficaz do que a ordem inversa, sugerindo uma revisão na ordem das etapas do pipeline de BCI. O FB destacou-se como o melhor método de filtragem temporal, provavelmente devido à sua capacidade de isolar os ritmos mu (8-13 Hz) e beta (13-30 Hz), cruciais para tarefas de Imaginação Motora. Este trabalho contribui para o avanço das BCIs de reabilitação pós-AVC, reduzindo o tempo de calibração e melhorando a robustez e generalização dos modelos.
Ano
2025
Orientador
GABRIEL HENRIQUE DE SOUZA
Co-Orientador
HEDER SOARES BERNARDINO
Palavras-chave
Interface Cérebro-Máquina; Transferência de Aprendizado; Alinhamento Euclidiano; Eletroencefalograma
Avaliação de Bases de Dados Técnicas com Modelos de Linguagem de Grande Escala: Um Estudo Aplicado ao Wi-Fi 7
OSIEL DO COUTO ROSA
Resumo
A crescente demanda por tecnologias de Inteligência Artificial impulsiona o uso de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) em diferentes áreas do conhecimento. No entanto, o uso desses modelos em contextos com bases fechadas, como documentos técnicos em PDF, ainda apresenta desafios quanto à precisão das respostas e uso efetivo da base de dados. Essa lacuna se evidencia especialmente quando o objetivo é aplicar LLMs em tarefas que exigem rigor técnico. Diante disso, este trabalho aborda o desenvolvimento de um sistema que utiliza 3 modelos de LLMs, sendo eles, Mistral, Llama 2 e TinyLlama, integrados via a biblioteca Ollama, para analisar documentos de uma base de dados sobre Wi-Fi 7, buscando avaliar sua capacidade de fornecer respostas assertivas e claras. Pesquisas atuais demonstram avanços significativos na integração de IA com bases locais, mas carecem de avaliações práticas em contextos fechados e altamente técnicos. Os testes realizados com 100 perguntas técnicas revelaram que os modelos com RAG apresentaram desempenho superior em assertividade e clareza, sendo o Mistral e o Llama 2 os mais eficazes entre os modelos propostos. Os resultados evidenciam o potencial de uso de LLMs aliados a bases internas para consultas técnicas, reforçando a importância de ajustes contextuais e infraestrutura adequada para sua adoção prática.
Ano
2025
Orientador
EDELBERTO FRANCO SILVA
Co-Orientador
Palavras-chave
Inteligência Artificial, Análise de documentação, Modelos de linguagem, Wi-fi 7
Projeto e Desenvolvimento de um Protótipo para o Novo Sistema de Gestão de Trabalhos de Conclusão de Curso do DCC/UFJF
MATHEUS HENRIQUE RUBIO DE MELO
Resumo
Este trabalho apresenta o planejamento e as etapas iniciais do desenvolvimento de um novo sistema para a gestão dos Trabalhos de Conclusão de Curso (TCCs) dos cursos de graduação do Departamento de Ciência da Computação (DCC) da Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF). O novo sistema tem como objetivo substituir o tcc-web, sistema legado desenvolvido há mais de uma década, que apresenta sérias limitações decorrentes do uso de tecnologias obsoletas, ausência de documentação e falta de padronização no código. Para o planejamento do novo sistema, foram conduzidas reuniões com os principais usuários para levantamento de requisitos, seguidas da modelagem da arquitetura, do banco de dados, das interfaces do usuário e da escolha do conjunto tecnológico. O projeto adota tecnologias modernas e ferramentas de integração contínua, com foco em escalabilidade, segurança e facilidade de manutenção. Este trabalho também descreve o planejamento das atividades, o fluxo de trabalho adotado para o projeto e as primeiras implementações realizadas. Como trabalhos futuros, estão previstos o desenvolvimento das funcionalidades restantes, a configuração de ferramentas de monitoramento e automação, e a migração dos dados do sistema atual para a nova aplicação.
Ano
2025
Orientador
LUCIANO JEREZ CHAVES
Co-Orientador
Palavras-chave
Sistemas legados, engenharia de software, modelagem de software, trabalhos de conclusão de curso, modernização de sistemas.
Análise comparativa de desempenho de redes wi-fi 4, 5, 6 em ambientes com fiber-to-the-home
JUAREZ DE PAULA CAMPOS JÚNIOR
Resumo
A evolução das tecnologias de comunicação sem fio tem ampliado significativamente o papel das redes \textit{Wi-Fi} na conectividade de ambientes residenciais, comerciais e institucionais. Com a presença consolidada dos padrões IEEE 802.11 a ,b, g, n, ac e ax no mercado, torna-se essencial compreender a evolução dessas tecnologias em contextos reais de uso. Este trabalho tem como objetivo realizar uma análise comparativa entre essas tecnologias, considerando critérios como velocidade de transmissão, latência, alcance e estabilidade.
Ano
2025
Orientador
ALEX BORGES VIEIRA
Co-Orientador
Palavras-chave
Wi-Fi. Redes sem fio. IEEE. Desempenho de redes. Tecnologias de comunicação.
Geração Procedural de Plantas Baixas para Jogos Digitais
LEANDRO DORNELA RIBEIRO
Resumo
A crescente complexidade e escala dos jogos modernos, aliada à necessidade de criação de grandes volumes de conteúdo, torna a geração procedural de conteúdo uma estratégia valiosa para reduzir custos e tempo de desenvolvimento. Este trabalho traz um estudo em geração procedural em jogos digitais com foco em plantas baixas para interiores exploráveis. Inicialmente, foi realizado uma revisão da literatura para encontrar métodos adequados a esse propósito. Foi escolhido e implementado um método que atendesse a requisitos como facilidade de implementação, possibilidades de melhoria, expansão e integração. Foi elaborado um conjunto de casos de teste para avaliação dos resultados obtidos pelo algoritmo. A implementação, na forma de uma ferramenta integrada ao motor de jogos Unity, foi capaz de se aproximar dos resultados do trabalho original, embora os testes sugiram a necessidade de melhorias para reduzir o número de resultados inválidos.
Ano
2025
Orientador
MARCELO CANIATO RENHE
Co-Orientador
IGOR DE OLIVEIRA KNOP
Palavras-chave
jogos digitais, geração procedural de conteúdo, geração de interiores
Um Algoritmo Genético para a solução do problema integrado de Determinação de Frequência de Voos e Alocação de Frota
NICOLAS SOARES MARTINS
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
Simulador de Eletrofisiologia Cardíaca Utilizando o PETSc em Ambientes Paralelos
LUCAS MARINS RAMALHO DE LIMA
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.
Reconhecimento de Voz Online e Offline: Uma Análise de Viabilidade e Segurança em Assistentes Virtuais.
JEAN FELIPE HENRIQUES COUTINHO
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
Jogo Sério para Reforço de Conceitos Introdutórios de Programação e Pensamento Computacional
IGOR MIRANDA FAM
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
Algoritmo Genético Multiobjetivo para Roteamento com Caminhões e Drones
MARIA LUÍSA RIOLINO GUIMARÃES
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.
Uma meta-heurística inspirada em morcegos para otimização da estrutura de redes neurais convolucionais para classificação de raças de bovinos
DANIEL MULLER REZENDE
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.
Aplicação da Arquitetura Zero-Trust para a Segurança de Recursos em Redes 5G
VICTOR DUQUE ALVES PINTO
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
Mecanismos de Interoperabilidade em Blockchains: Um Comparativo de Custo de Transações Cross-chain para Tokens ERC-20
RAFAEL FIALHO PINTO COELHO
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
Privacidade e Segurança em BigData
ALLAN AMARAL SANT ANNA ROCHA
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.
Avaliação de Usabilidade em Aplicativos de Mobilidade Urbana: Um Estudo Empírico
WELLINGTON PEREIRA SILVA
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
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