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CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de métodos de compressão e descompressão de sinais elétricos advindos de sistemas de potência. O método de compressão é baseada em três estágios: a Detecção de Novidades; um estágio de Compressão com Perdas, baseado na Transformada Wavelet Discreta; e finalmente, um estágio de Compressão sem Perdas, baseado no algoritmo Lempel-Ziv-Welch. Foi desenvolvido também, um método para a reconstrução dos sinais comprimidos, que é baseado na Transformada Wavelet Inversa, núcleos de Transformada Discreta de Fourier e na frequência estimada do sinal. A parte de compressão utiliza técnicas de processamento digital de sinais em tempo real, e foi desenvolvida de modo a ser implementada em plataforma FPGA, e a parte de descompressão é executada em um software offline. O trabalho apresenta também um estudo de técnicas de representação esparsa de sinais em dicionários redundantes, com o objetivo de avaliar seu desempenho quando aplicadas à compressão de sinais elétricos, e também, a viabilidade de implementá-las em tempo real, substituindo a Transformada Wavelet Discreta, no estágio de Compressão com Perdas no sistema mencionado anteriormente. The present work presents the development of a method for power systems signal compression and decompression. The compression method is based in three stages: the novelty detection; the Lossy Compression based on the Discrete Wavelet Transform; and a Lossless Compression stage based on Lempel-Ziv-Welch algorithm. A decompression method was also developed to reconstruct the compressed signals, it is based on Inverse Wavelet Transform, Discrete Fourier Transform cores and the estimated frequency of the signal. The compression part uses digital signal processing techniques in real time, and it was developed to be implemented in FPGA platform. The decompression part runs offline in a PC software. This work also presents a study of sparse representation over redundant dictionaries techniques, in order to evaluate its performance when applied to electrical signal compression, and also the feasibility of implementing them in real time, replacing the Wavelet Transform compression stage in the system mentioned above.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior A distorção harmônica, dentre outras formas de poluição na rede de sistemas de energia, é um importante problema para as concessionárias. De fato, o aumento do uso de dispositivos não-lineares na indústria resultou em um aumento direto da distorção harmônica nos sistemas elétricos de potência nos últimos anos. Com isso, a modelagem destas cargas e suas interações se tornaram de grande importância, e portanto, o uso de novas técnicas computacionais passou a ser de grande interesse para este fim. Neste contexto, este trabalho descreve uma metodologia baseada em técnicas de Inteligência Computacional (Redes Neurais Artificiais (RNA)s e Lógica Fuzzy (LF)), proposta para modelagem de cargas não-lineares presentes em sistemas elétricos de potência, bem como a estimação de sua parcela na distorção harmônica do sistema. A principal vantagem deste método é que apenas as formas de onda de tensão e corrente no ponto de acoplamento comum precisam ser medidas, além disso esta técnica pode ser aplicada na modelagem de cargas monofásicas bem como cargas trifásicas. The harmonic distortin, among other forms of pollution to the electric power systems is an important issue for electric utilities. In fact, the increased use of nonlinear devices in industry has resulted in direct increase of harmonic distortion in industrial power grids in recent years. Thus, the modeling of these loads and the understanding of their interactions with the system have became of great importance, then the use of computational-based techniques has emerged as a suitable tool to deal with these requirements. In this context, this work describes a methodology based on Computational Intelligence (Artificial Neural Networks (ANN)s and Fuzzy Logic (FL)) for modeling nonlinear loads present in electric power systems, as well as the estimation of their contribution in the harmonic distortion. The main advantage of this technique is that only the waveforms of voltages and currents at the point of common coupling must be measured and it can be applied to model single and three phase loads.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulo Fundo Mackenzie de Pesquisa Understanding the human being is a continuous work of perception and inference about how he/she interacts and responds to various environmental stimuli in which he/she is inserted. Each person behaves based on how he/she sees and reacts to the world. However, the Internet has created an environment in which behaviors are also expressed and social media constantly stimulate the creation of social ties and the sharing of information. Identifying and mapping patterns from this data opens up opportunities to understand what is the persona that one wants to express within such environment, leading to what was named here the virtual persona. Therefore, data mining techniques are powerful tools for data exploration and analysis, making it possible to develop a computing infrastructure that allows to infer psychological aspects of the virtual persona. All this technical and computational framework for social media data analysis makes up the social media mining field of research. Motivated by this perspective, this thesis proposes computational frameworks to analyze three aspects of the virtual persona: sentiment; temperament; and personality. As a result, it was developed the Virtual Persona Triad, composed of frameworks for sentiment analysis, temperament prediction and personality identification. We assessed various techniques to represent text and classification algorithms, analyzed via social media mining methods capable of providing the desired inferences about the Triad. The results show a higher predictive ability for the category dictionaries combined with ensembles of classifiers. Entender o ser humano é um trabalho contínuo de percepções e inferências sobre como ele interage e responde aos diversos estímulos do ambiente no qual está inserido. Cada pessoa im-prime no ambiente padrões de comportamento que revelam sua forma de ver e reagir ao mundo. Não obstante, a internet criou um ambiente em que comportamentos também são expressos e as mídias sociais estimulam constantemente a criação de laços sociais e o compartilhamento de informações. Identificar e mapear padrões a partir desses dados abre oportunidades de entender qual é a persona que o usuário decidiu externar nesse ambiente, levando ao que se denomina aqui de persona virtual. Para tanto, técnicas de mineração de dados são ferramentas poderosas de exploração e análise de dados, tornando possível desenvolver uma infraestrutura computa-cional que permita inferir aspectos psicológicos sobre a persona virtual. Todo esse arcabouço técnico-computacional para análise de dados de mídias sociais compõe a mineração de mídias sociais. Motivada por essa perspectiva, esta tese propõe frameworks computacionais que pos-sibilitam analisar três aspectos sobre a persona virtual: sentimento, temperamento e personali-dade. Como resultado foi desenvolvida a tríade da persona virtual, composta pelos frameworks para análise de sentimento, temperamento e traços de personalidade. Foram avaliadas diferentes técnicas para representação de textos e também testados vários algoritmos de classificação, to-dos analisados via mineração de mídias sociais, capaz de fornecer as inferências desejadas sobre a tríade. Os resultados apontam uma maior capacidade de predição na combinação entre dicio-nários de categorias com técnicas de comitês de classificadores.

The process of image binarization consists of transforming a color image into a new one with only two colors: black and white. This process is an important step for many modern applica-tions such as Check Clearance, Optical Character Recognition and Handwriting Recognition. Improvements in the automatic process of image binarization represent impacts on applications that rely on this step. The present work proposes a methodology for automatic image binariza-tion. This methodology applies supervised learning algorithms to binarize images and consists of the following steps: images database construction; extraction of the region of interest; pat-terns matrix construction; pattern labelling; database sampling; and classifier training. Experi-mental results are presented using a database of Brazilian bank check images and the competi-tion database DIBCO 2009. In conclusion, the proposal demonstrated to be superior to some of its competitors in terms of accuracy and F-Measure. O processo de binarização de imagens consiste na transformação de uma imagem colorida em uma nova imagem com apenas duas cores: uma que representa o fundo, outra o objeto de interesse. Este processo é uma importante etapa de diversas aplicações modernas, como a Compensação de Cheque, o Reconhecimento Ótico de Caracteres (do inglês Optical Characterer Recognition) e o Reconhecimento de Texto Manuscrito (do inglês Handwritten Recognition, HWR). Dado que melhorias no processo automático de binarização de imagens representam impactos diretos nas aplicações que dependem desta etapa o presente trabalho propõe uma metodologia para realizar a binarização automática de imagens. A proposta realiza a binarização de forma automática baseado no uso de algoritmos de aprendizagem supervisionada, tais como redes neurais artificiais e árvore de decisão. O processo como um todo consiste das seguintes etapas: construção do banco de imagens; extração da região de interesse; construção da matriz de padrões; rotulação dos padrões; amostragem da base; e treinamento do classificador. Resultados experimentais são apresentados utilizando uma base de imagens de cheques de bancos brasileiros (CMC-7 e montante de cortesia) e a base de imagens da competição DIBCO 2009. Em conclusão, a metodologia proposta apresentou-se competitiva aos métodos da literatura destacando-se em aplicações onde o processamento de imagens está restrito a uma categoria de imagens, como é o caso das imagens de cheques de bancos brasileiros. A presente metodologia apresenta resultados experimentais entre as três primeiras posições e melhores resultados em relação a medida F-Measure quando comparada com as demais.

With the popularization of Internet, the advancement of electronic devices and the ease of storage, the volume of data stored and available at companies has increased substantially. Therefore, it becomes necessary to use intelligent techniques to extract useful information and knowledge from these data. In this context, Data Mining has been the aim of several researches by providing a set of intelligent techniques to the exploration of large volumes of data. The present project aims to research and develop new algorithms inspired by the collective behavior of bee colonies for solving complex clustering and classification tasks. More specifically, this project proposes adaptations of an optimization algorithm inspired by the behavior of bees so that it can be applied to solve clustering problems and also for positioning centers of RBF neural networks. The proposed approaches were applied to several benchmark problems with promising results. Com a popularização da Internet, o avanço dos dispositivos eletrônicos e a facilidade de armazenamento, o volume de dados armazenados e disponibilizados por empresas de diversos ramos tem aumentado rapidamente. Com isso, torna-se necessária a utilização de técnicas avançadas capazes de extrair desses dados informações úteis e conhecimentos que, na maioria das vezes, estão implícitos. Nesse contexto, a Mineração de Dados tem sido alvo de diversas pesquisas por prover um conjunto de técnicas inteligentes para a exploração de grandes volumes de dados. O presente projeto visa à investigação e desenvolvimento de novos algoritmos inspirados no comportamento coletivo das colônias de abelhas para aplicação em problemas complexos de classificação e agrupamentos de dados, que são importantes tarefas da Mineração de Dados. Mais especificamente, esse projeto propõe adaptações de um algoritmo de otimização inspirado no comportamento de abelhas, sua aplicação em problemas de agrupamento de dados e para o posicionamento de centros de redes neurais do tipo RBF. Os resultados experimentais em bases de dados da literatura mostraram a viabilidade e benefícios das propostas, tanto para problemas de agrupamento, quanto para problemas de classificação.

Natcomp Informatica e Equipamentos Eletronicos LTDA Data clustering is an important data mining task that aims to segment a database into groups of objects based on their similarity or dissimilarity. Due to the unsupervised nature of clustering, the search for a good quality solution can become a complex process. There is currently a wide range of clustering algorithms and selecting the most suitable one for a given problem can be a slow and costly process. In 1976, Rice formulated the algorithm selection problem (PSA) postulating that a good performance algorithm can be chosen according to the problem s structural characteristics. Meta-learning brings the concept of learning about learning, that is, the meta-knowledge obtained from the algorithms learning process allows it to improve its performance. Meta-learning has a major intersection with data mining in classification problems, where it is used to select algorithms. This thesis proposes an approach to the algorithm selection problem by using meta-learning techniques for clustering. The characterization of 84 problems is performed by a classical approach, based on the problems, and a new proposal based on the similarity among the objects. Ten internal indices are used to provide different performance assessments of seven algorithms, where the combination of the indices determine the ranking for the algorithms. Several analyzes are performed in order to assess the quality of the obtained meta-knowledge in facilitating the mapping between the problem s features and the performance of the algorithms. The results show that the new characterization approach and method to combine the indices provide a good quality algorithm selection mechanism for data clustering problems. Agrupamento é uma tarefa importante na mineração de dados, tendo como objetivo segmentar uma base de dados em grupos de objetos baseando-se na similaridade ou dissimilaridade entre os mesmos. Devido à natureza não supervisionada da tarefa, a busca por uma solução de boa qualidade pode se tornar um processo complexo. Atualmente, existe na literatura acadêmica uma grande quantidade de algoritmos que podem ser utilizados na resolução deste problema. A seleção do algoritmo mais adequado para um determinado problema pode ser um processo lento e custoso. Em 1976, Rice formulou o Problema de Seleção de Algoritmos (PSA), postulando que um algoritmo de bom desempenho pode ser escolhido de acordo com as características estruturais do problema em que o mesmo será aplicado. A meta-aprendizagem traz consigo o conceito de aprender sobre o aprender, isto é, por meio do meta-conhecimento obtido do processo de aprendizagem dos algoritmos é possível aprimorar o desempenho do processo. Meta-aprendizagem possui grande interseção com mineração de dados no que tange problemas de classificação, sendo utilizada no desenvolvimento de sistemas de seleção de algoritmos. Nesta tese é proposta a abordagem ao PSA por meio de técnicas de meta-aprendizagem para agrupamento de dados. A caracterização de 84 problemas é realizada pela abordagem clássica, baseada nos problemas, e por uma nova proposta baseada na similaridade entre os objetos. São utilizados dez índices internos para promover diferentes avaliações do desempenho de sete algoritmos, onde a combinação desses índices determina o ranking dos algoritmos. São realizadas diversas análises no intuito de avaliar a qualidade do meta-conhecimento obtido em viabilizar o mapeamento entre as características do problema e o desempenho dos algoritmos. Os resultados mostram que a nova caracterização e combinação dos índices proporcionam a seleção, com qualidade, de algoritmos para agrupamento de dados.

Fundo Mackenzie de Pesquisa E-commerce has been growing rapidly over the past years. Various products, services, and information are constantly offered to millions of internet users. Defining an adequate strategy to offer a product to a customer is the main goal of a recommender system. To do so, the items to be offered have to take into account the interests of each customer. This association of items is a data mining task, more specifically a task called association rule mining. This dissertation investigated the use of bioinspired algorithms, particularly evolutionary and im-mune algorithms, to build associations among items of a database. Three sets of experiments were performed: an investigation into the influence of different selection and crossover mech-anisms in an evolutionary algorithm for association rule mining; the use of a probabilistic selection in the immune algorithm; and a comparison of the bioinspired algorithms with the standard deterministic algorithm called Apriori. The data bases for comparison were taken from real e-commerce applications. The results allowed the identification of a suitable combi-nation of the selection and crossover mechanisms for the evolutionary algorithm, and to iden-tify the strengths and weaknesses of all approaches when applied to real-world recommender systems. O comércio eletrônico vem crescendo rapidamente ao longo dos últimos anos. Produtos, serviços e informações dos mais variados tipos são oferecidos todos os dias para milhares de usuários na Internet. Definir uma estratégia adequada para oferecer um produto a clientes é o objetivo dos sistemas de recomendação. Para isso leva em conta itens que podem ser ofertados considerando o interesse de cada cliente. Essa associação entre itens é uma tarefa que recai sobre a competência da mineração de dados, mais especificamente a área chamada de mineração de regras de associação. Esta dissertação investigou o uso de algoritmos bioinspirados, mais especificamente algoritmos evolutivos e imunológicos, a fim de construir associações entre os itens de uma base de dados. Foram feitos três estudos: a influência de diferentes mecanismos de seleseleção e cruzamento no algoritmo evolutivo; o uso de seleção probabilística no algoritmo imunológico; e a comparação dos algoritmos bioinspirados com o algoritmo determinístico clássico aplicado a essa tarefa, chamado de Apriori. As bases de dados para efeitos comparativos foram coletadas em lojas nacionais de comércio eletrônico. Os resulta-dos apresentados permitiram identificar uma combinação adequada dos mecanismos de sele-ção e cruzamento do algoritmo evolutivo, assim como identificar os pontos fortes e fracos dos algoritmos bioinspirados quando comparados ao algoritmo tradicional.

The educational game Calangos is based on the ecological modeling of a real case of lizards that inhabit the Dunes of the Middle São Francisco River, in the state of Bahia - Brazil. The goal of the game is to enable students to interact with an environment that promotes a proper understanding of ecological and evolutionary processes. The game should serve as a tool to support the teaching and learning of ecology and evolution to high school students. For the Calangos Game to achieve this goal, central concepts of evolution and ecology should be properly incorporated in the game. Thus, the first scientific challenge of the project, in addition to the technological challenge of developing the game itself, is related to modeling the population dynamics and evolutionary biology in the context of Calangos. To investigate these aspects independently of the game, this dissertation proposes a simulator for Calangos, as well as a genetic-evolutionary model for the lizards. Furthermore, it performs a set of experiments that examine the ecology and evolution of the lizards in the proposed simulated environment. More specifically, four experimental scenarios and three difficulty levels for each environmental scenario are proposed to carefully analyze the dynamics of populations and the influence of the evolution on the fertility and longevity of lizards populations located within the simulated environment. The results clearly show that in a balanced environment without predators it is possible to observe a dynamic equilibrium of populations in a typical Lotka-Volterra model of population dynamics. On the other hand, it is also observed that in the most hostile environments containing large numbers of predators, the capability of evolution allows the lizard species to survive in the environment, which does not occur if the lizards evolution is disabled during the simulations. In the context of the Calangos game, the results presented here serve as the initial proof of concept necessary for the modeling of the lizards to be incorporated in the game. O jogo eletrônico educativo Calangos é baseado na modelagem de um caso ecológico real relativo aos lagartos que habitam a região das Dunas do Médio São Francisco, no Estado da Bahia. O objetivo final do jogo é possibilitar ao estudante interagir com um ambiente que promova uma compreensão adequada de processos ecológicos e evolutivos da natureza. O jogo deve funcionar como ferramenta de apoio ao ensino e aprendizagem de ecologia e evolução no nível médio de escolaridade. Para que o Calangos atinja esse objetivo conceitos centrais de evolução e ecologia deverão ser incorporados adequadamente ao jogo. Nesse sentido, o primeiro desafio científico do projeto, que antecede aos desafios tecnológicos de desenvolvimento de jogos propriamente ditos, está relacionado à como modelar a dinâmica das populações e a biologia evolutiva no contexto do Calangos. Para investigar estes aspectos de forma independente do jogo, essa dissertação propõe um simulador para o Calangos, assim como uma modelagem genético-evolutiva para os lagartos e, na sequência, realiza um conjunto de experimentos que permitem analisar a ecologia e evolução dos lagartos no ambiente simulado. Mais especificamente, são propostos quatro cenários experimentais e três níveis de dificuldade ambiental para cada cenário, que permitirão analisar cuidadosamente a dinâmica das populações e influência da evolução na fecundidade e longevidade de populações de lagartos localizadas dentro do ambiente de simulação. Os resultados mostram que em um ambiente equilibrado e sem predadores é possível observar um equilíbrio dinâmico das populações, em um formato típico dos modelos clássicos de dinâmica populacional baseados nas equações de Lotka-Volterra. Por outro lado, observa-se também que em ambientes mais hostis contendo grande quantidade de predadores a capacidade de evolução dos lagartos permite a sobrevivência da espécie no ambiente, o que não ocorre caso os lagartos não possam evoluir durante as simulações. No contexto do jogo Calangos, os resultados apresentados aqui servem como a prova de conceito inicial necessária para a modelagem computacional dos lagartos a serem incorporados no jogo.

Compressive sensing é uma técnica que utiliza da esparsidade dos sinais em alguma dimensão, para processá-los enquanto são comprimidos utilizando menos amostras que técnicas como Shannon-Nyquist, possibilitando que menos memória seja utilizada, e consequentemente proporcionando o barateamento de hardwares. O método utilizado neste trabalho é focado no uso de matrizes determinísticas feitas com códigos de chirp para processar sinais sintéticos com harmônicos e reconstruílos. É demonstrada a técnica neste trabalho, suas limitações e os resultados de sua aplicação em sinais sintéticos harmônicos. Uma análise dos casos foi realizada identificado os casos em que ela trás bons resultados e situações que não é recomendado seu uso. É visto que a técnica tem suas particularidades de implementação, mas dentro dos requisitos ela cumpre o objetivo proposto, recuperando o sinal com poucas amostras com um erro relativamente baixo possibilitando assim a redução de custos de armazenamento dos dados. Compressive sensing is a technique that uses the sparseness of signals in some dimension, to process them while they are compressed using fewer samples than techniques such as Shannon-Nyquist, allowing less memory to be used, making cheaper hardware. The method used in this work is focused on the use of deterministic matrices made with chirp codes to process signals with harmonics and reconstruct them, the technique is demonstrated in this work, its limitations and the results of its application in harmonic signals, an analysis was made of the cases in which it brings good results and situations in which its use is not recommended. It is seen that the technique has its implementation particularities, but within the requirements it fulfills the proposed objective, recovering the signal with few samples with a relatively low error, thus enabling the reduction of data storage costs.

Fundo Mackenzie de Pesquisa The large number of data generated by people and organizations has stimulated the research on effective and automatic methods of knowledge extraction from databases. This dissertation proposes two new bioinspired techniques, named cPSC and oPSC, based on the Particle Swarm Optimization Algorithm (PSO) to solve data clustering problems. The proposed algorithms are applied to data and text clustering problems and their performances are compared with a standard algorithm from the literature. The results allow us to conclude that the proposed algorithms are competitive with those already available in literature, but bring benefits such as automatic determination of the number of groups on the dataset and a search for the best partitioning of the dataset considering an explicit cost function. A grande quantidade de dados gerados por pessoas e organizações tem estimulado a pesquisa sobre métodos efetivos e automáticos de extração de conhecimentos a partir de bases de dados. Essa dissertação propõe duas novas técnicas bioinspiradas, denominadas cPSC e oPSC, baseadas no algoritmo de otimização por enxame de partículas (PSO - Particle Swarm Optimization) para resolver problemas de agrupamento de dados. Os algoritmos propostos são aplicados a problemas de agrupamento de dados e textos, e seus desempenhos são comparados com outros propostos na literatura específica. Os resultados obtidos nos permitem concluir que os algoritmos propostos são competitivos com aqueles já disponíveis na literatura, porém trazem outros benefícios como a determinação automática do número de grupos nas bases e a efetuação de uma busca pelo melhor particionamento possível da base considerando uma função de custo explícita.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior O ATLAS é um dos principais experimentos do mais potente acelerador de partículas da atualidade, o LHC. Desde a sua concepção, este experimento fornece um grande potencial para o estudo de um vasto programa de física e já foi protagonista de notáveis descobertas na área, dignas de prêmio nobel, como a observação do bóson de Higgs. Atualmente, o LHC passa por um programa de atualização que tem como intuito prepará-lo para operar com uma quantidade maior de energia. Esta tese foi desenvolvida no contexto do programa de atualização do experimento ATLAS e apresenta propostas para aprimorar um dos grandes desafios do experimento: a detecção de sinais que, além de corrompidos por ruído, estão imersos em informação ordinária. Para obter alta eficiência na detecção de sinais de interesse, o experimento utiliza um sistema de filtragem online. Estudos que consideraram as atualizações do LHC demonstraram que a banda passante, disponível para o sistema de filtragem, seria excedida devido ao aumento do ruído de fundo. Como umas das alternativas para contornar este problema, incorporou-se a filtragem online do ATLAS um sistema, que baseia-se na fusão da informação da calorimetria e do detector de múons do experimento, a fim de aprimorar a rejeição de informações que não são de interesse para a física do LHC. Atualmente, este sistema utiliza um algoritmo baseado em uma aproximação da filtragem casada para detectar o sinal de interesse, imerso em ruído, proveniente da calorimetria do ATLAS. Embora este algoritmo opere de forma satisfatória, estudos demonstraram o resultado obtido não é ótimo. Dessa forma, este trabalho explora o estudo de algoritmos para aprimorar a eficiência da detecção do sinal de interesse, através do sistema de calorimetria do ATLAS. Como resultado, observa-se que é possível reduzir em até 20% o falso alarme obtido pelo algoritmo atualmente implementado, enquanto retêm-se 98% das classificações corretas do sistema de filtragem. The ATLAS is one of the main experiments of the powerful particle accelerator ever built, the LHC. Since its conception, this experiment provides great potential for the study of a vast physics program and has already been protagonist of notable discoveries, worthy of a Nobel Prize, such as the observation of the Higgs boson. Currently, the LHC is undergoing an upgrade program that aims at preparing it to operate with a greater amount of energy. This thesis was developed in the ATLAS experiment update program context and presents proposals to improve one of the main challenges found in ATLAS: the detection of signals that, in addition to being corrupted by noise, are immersed in ordinary information. To achieve high eficiency in detecting signals of interest, the experiment employs an online filtering system. Studies hat consider the LHC updates have shown that the available bandwidth, for the filtering system, would be exceeded due to an increase in the background noise. For the purpose of get around this problem, a system based on the information fusion from the ATLAS calorimetry system and the ATLAS muon detector was incorporated in the ATLAS online filtering system, in order to improve the rejection of information that is not of interest to LHC physics. This system uses an algorithm based on a matched filtering approach to detect the signal of interest immersed in noise. Although this algorithm provides good results, studies have shown that it can be improved. Thus, this work aims at studying algorithms to improve the system efficiency. As a result, it was achieved a reduction of 20% in the false alarm rate provided by the algorithm currently implemented in the system, while keeping 98% of the correct classification for the filtering system.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Este trabalho apresenta uma nova metodologia para análise da estabilidade de tensão em sistemas elétricos de potência considerando distorções harmônicas. Um fluxo de potência ótimo é formulado considerando o impacto da inserção de cargas com características não-lineares em redes elétricas, para determinar o ponto de máximo carregamento de um sistema. Magnitudes de tensão, potências ativas e reativas demandadas e geradas, limites de distorções harmônicas individuais e totais são considerados como restrições de desigualdade. O problema de otimização proposto é resolvido pelo método de pontos interiores. Baseando-se nos multiplicadores de Lagrange encontrados pela solução do problema, índices de estabilidade de tensão são estabelecidos, objetivando identificar as barras do sistema mais sensíveis em relação à degradação da qualidade da energia e instabilidade de tensão, sendo esta a principal contribuição deste trabalho. Simulações computacionais são conduzidas utilizando o sistema teste IEEE 30 barras, considerando a inserção de cargas não-lineares para mostrar a aplicabilidade dos índices desenvolvidos para a avaliação da estabilidade de tensão e distorções harmônicas. Os resultados obtidos são comparados com o método tradicional da análise modal a fim de validar a metodologia proposta para a identificação da barra crítica do sistema. This work presents a novel methodology for power systems voltage stability assessment considering harmonic distortions. An optimal power flow is formulated considering the impact of the insertion of loads with non-linear characteristics into electrical networks, to quantify the maximum loadability point of a power system. Voltage magnitudes, demand and generated active and reactive powers, individual and total harmonic distortion limits are considered as inequality constraints. The proposed optimization problem is solved by interior point method. Based on the Lagrange multipliers determined by the solution of the problem, voltage stability indices are established, aiming to identify the most sensitive buses in the system due to power quality degradation and voltage instability, which is the main contribution of this work. Computational simulations are carried out using the IEEE 30-bus test system, considering the insertion of non-linear loads to show the applicability of the indices for evaluating voltage stability and harmonic distortions. The results obtained are compared with the traditional modal analysis method to validate the proposed methodology for identifying the critical bus of the system.

Esta tese investiga a colheita de energia (do inglês,energy harvesting) (EH) em sistemaselétricos de potência e a sua utilidade para alimentar sistemas híbridos de comunicações dedados, baseados na combinação de sistemas de comunicações via rede de energia elétrica(do inglês,power line communication) (PLC) e comunicações sem fio (do inglês,wirelesscommunication) (WLC). Neste contexto, são discutidos aspectos gerais do EH em sistemaselétricos de potência, destacando as vantagens e desvantagens da colheita de energia com baseem classificações típicas dos sistemas elétricos de potência em termos dos níveis de tensão edas bandas de frequência do conteúdo espectral dos sinais elétricos. Primeiro, a energia colhidaé avaliada quantitativamente na configuração concatenada de canais banda larga PLC e WLC,na combinação paralela de canais banda estreita PLC e WLC, e nas principais componentesharmônicas dos sinais elétricos. Em segundo lugar, o uso da energia colhida para fins decomunicação de dados é avaliado em termos de taxas de dados alcançáveis ergódicas dessescanais, e o número de transceptores alimentados com essa energia é estimado para cinco padrõesde comunicação de dados comumente adotados por dispositivos de comunicação de dados debaixa potência. Com base em um conjunto de dados medidos em instalações residenciais, asanálises numéricas mostraram que a energia colhida dos distúrbios existentes em sinais elétricosna banda de frequência delimitada pela tecnologia PLC bandalarga é uma parte considerávelda quantidade de energia colhida total. Também, as comunicações de dados baseadas em EHatingiram taxas de dados alcançáveis ergódicas de dezenas de bps ou kbps a dezenas de Mbps,dependendo do uso de canais banda estreita ou banda larga. Além disso, esta tese aborda umanova formulação matemática para quantificar com precisão o EH da potência desperdiçada emsinais elétricos e estende essa formulação para a potência colhida. Neste contexto, mostra-se que a dinâmica da energia desperdiçada das principais componentes harmônicas dos sinaiselétricos em uma instalação predial pode ser considerada umprocesso aleatório cicloestacionárioe estacionário nos dias úteis e fins de semana, respectivamente. Também, estima-se que milhões,ou mesmo bilhões, de transceptores podem ser alimentados por meio da potência colhida dosdistúrbios em sinais elétricos dos sistemas elétricos de potência brasileiros e, ao mesmo tempo,são esperados impactos positivos na qualidade de energia desses sistemas. Finalmente, a energiados distúrbios em sinais elétricos na banda de frequência dequalquer tecnologia PLC tem umenorme potencial para alimentar dispositivos de comunicação de dados de baixa potência, taiscomo os utilizados na Internet das Coisas, redes inteligentes e Indústria 4.0. This dissertation investigates the energy harvesting (EH)in electric power systems and itsusefulness to power hybrid data communication systems, based on the combination of powerline communication (PLC) and wireless communication (WLC)ones. In this context, generalaspects of EH in electric power systems are discussed,highlighting the advantages and drawbacksof harvesting energy based on typical classifications of theelectric power systems in terms ofvoltage levels and on the frequency bands of the spectrum content of electric signals. First,the harvested energy is quantitatively evaluated in the concatenated configuration of broadbandPLC and WLC channels, in the parallel combination of narrowband PLC and WLC channels,and in the main harmonic components of electric signals. Second, the use of the harvestedenergy for data communication purposes is evaluated in terms of ergodic achievable data ratesof these channels, and the number of transceivers powered bythis energy is estimated for fivedata communication standards commonly adopted by low-power data communication devices.Based on an in-home measured data set, numerical analyses showed that the energy harvestedfrom the disturbances in electric signals on the frequency band delimited by the broadband PLCtechnology is a remarkable part of the amount of the total harvested energy. Also, EH-based datacommunications attained ergodic achievable data rates from dozens of bps or kbps to dozens ofMbps, depending on the use of narrowband or broadband channels. Moreover, this dissertationaddresses a novel mathematical formulation to precisely quantify the EH from wasted power inelectric signals and extends this formulation to the harvested power. In this context, it shows thatthe wasted energy dynamic of the main harmonic components ofelectric signals in a buildingfacility can be considered cyclostationary and stationaryrandom processes on the weekdaysand weekends, respectively. As well, it estimates that millions, or even billions, of transceiverscan be powered by means of the harvested power from disturbances in electric signals of theBrazilian electric power systems and, at the same time, positive impacts are expected in thepower quality of these systems. Finally, the energy of disturbances in electric signals on thefrequency band of any PLC technology has tremendous potential for feeding up low-power datacommunication devices such as the ones in the Internet of Things, smart grids, and Industry 4.0.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior A utilização cada vez maior de cargas não lineares conectadas ao sistema elétrico de potência e o aumento na inserção de geração distribuída, contribuem para uma possível piora dos níveis de Qualidade da Energia Elétrica (QEE) e para o surgimento de distúrbios, capazes de danificar equipamentos conectados à rede. Com o intuito de mitigar os prejuízos econômicos causados por este tipo de ocorrência e atender as exigências de melhora de QEE pelas agências reguladoras, o estudo e desenvolvimento de dispositivos e tecnologias capazes de monitorar e armazenar parâmetros indicadores de QEE é cada vez maior. Ao avaliá-los, é possível não apenas categorizar e identificar as possíveis fontes dos distúrbios, mas também, de acordo com o número de monitores instalados, obter uma visão geral do funcionamento do sistema. Dentre as tecnologias disponíveis no mercado, o Arranjo de Portas Programáveis em Campo (do inglês, Field Programmable Gate Array)(FPGA), devido a sua alta reconfigurabilidade e paralelismo, vem sendo cada vez mais utilizado neste tipo de aplicação. Tendo em vista o cenário descrito, o presente trabalho apresenta a implementação de um sistema de cálculo de parâmetros indicadores de QEE, a partir da utilização de processadores paralelos embarcados em FPGA. Os algoritmos implementados em cada processador seguem as diretrizes descritas pela norma IEC 61000-4-30, para dispositivos classe A. Para validação do sistema proposto foram feitos testes de simulação funcional, a partir do software ModelSim® , da fabricante Intel® , e testes de teor mais prático, com o projeto gravado e em execução de fato dentro do FPGA. Para tal, foi utilizado o kit de desenvolvimento DE10-Nano, o qual embarca um FPGA pertencente à família Cyclone V, da fabricante Intel® . Em todos os testes executados, os resultados apresentaram boa precisão e atenderam aos requisitos exigidos pela norma adotada. The increasing use of non-linear loads connected to the electric power system and the increase in the insertion of distributed generation, contribute to a possible worsening of the Electric Power Quality (QEE) levels and to the appearance of disturbances, capable of damaging equipment connected to the network. In order to mitigate the economic losses caused by this type of occurrence and meet the requirements for improving QEE by regulatory agencies, the study and development of devices and technologies capable of monitoring and storing QEE indicator parameters is increasing. When evaluating them, it is possible not only to categorize and identify the possible sources of disturbances, but also, according to the number of installed monitors, to obtain an overview of the functioning of the system. Among the technologies available in the market, the Field Programmable Gate Array (FPGA), due to its high reconfigurability and parallelism, has been increasingly used in this type of application. In view of the described scenario, the present work presents the implementation of a system for calculating parameters for QEE indicators, based on the use of parallel processors embedded in FPGA. The algorithms implemented in each processor follow the guidelines described by IEC 61000-4-30, for class A devices. To validate the proposed system, functional simulation tests were performed, using the Intel® ModelSim® software, and more practical tests, with the project recorded and actually running within the FPGA. For this, the DE10-Nano development kit was used, which ships an FPGA belonging to the Intel® manufacturer’s Cyclone V family. In all tests performed, the results showed good accuracy and met the requirements required by the adopted standard.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior O presente trabalho aborda o estudo de um sistema de propulsão híbrido-elétrica para aeronaves de pequeno porte, concentrando-se no subsistema de motorização. Este subsistema enquadra o barramento CC, o inversor de frequência e a máquina síncrona de ímãs permanentes, que atuarão sobre uma hélice aeronáutica. O trabalho apresenta a modelagem matemática e computacional da planta no ambiente MATLAB/Simulink, onde são ensaiados e validados os projetos dos controladores de corrente e velocidade. Ademais, a partir da metodologia de Projeto Baseado em Modelo são desenvolvidas as técnicas model-in-the-loop, software-in-the-loop e processor-in-the-loop, que destacamse pela oportunidade de otimizarem o tempo envolvido no projeto e desenvolvimento de novas tecnologias, estando presentes principalmente nas indústrias automobilística e aeroespacial. Dessa forma, através da metologia utilizada são desenvolvidos desde os modelos de controle no MATLAB/Simulink até o código de controle que será embarcado no microcontrolador TMS320F28379D da Texas Instruments. O TMS320F28379D através da técnica processor-in-the-loop será utilizado no acionamento e controle da planta virtual, possibilitando validar a estratégia implementada para que possam ser executados ensaios práticos na planta física. Resultados de simulação e co-simulação são utilizados para validar a modelagem, os controles e o código implementado em hardware. Enquanto resultados práticos preliminares permitirão verificar sinais elétricos da planta, além do funcionamento dos sensores e transdutores. Este trabalho é parte integrante do projeto intitulado “Montagem de um Banco de Ensaios para Propulsão Aeronáutica Híbridoelétrica” (APQ-03593-17), fruto da colaboração entre FAPEMIG, Embraer e UFJF, cujo principal objetivo é desenvolver tecnologias nacionais de propulsão híbrido-elétrica para aeronaves. This work addresses the study of a hybrid-electric propulsion system for a small aircraft, focusing on the engine subsystem. This subsystem includes the DC bus, the frequency inverter and the permanent magnet synchronous machine, which will act on an aeronautical propeller. The work presents the mathematical and computational modeling of the plant in the MATLAB / Simulink software, where the designs of current and speed controllers are tested and validated. Furthermore, based on the Model-Based Design methodology, model-in-the-loop, software-in-the-loop and processor-in-the-loop techniques are developed, which stand out for the opportunity to optimize the time involved in the design and development of new technologies, being present mainly in the automotive and aerospace industries. Thus, through the methodology used, the control models in MATLAB/Simulink are developed to the control code that will be embedded in the Texas Instruments TMS320F28379D microcontroller. The TMS320F28379D through the processor-in-the-loop technique will be used to drive and control the virtual plant, making it possible to validate the implemented strategy so that practical tests can be performed in the physical plant. Simulation and co-simulation results are used to validate the modeling, controls and code implemented in hardware. While preliminary practical results will allow to verify electrical signals from the plant, in addition to the functioning of sensors and transducers. This work is part of the project entitled “Assembly of a Test Bench for Hybrid-Electric Aeronautical Propulsion” (APQ-03593-17), as a result of the collaboration between FAPEMIG, Embraer and UFJF, whose main objective is to develop national hybrid-electric propulsion technologies for aircrafts.

Este trabalho visa o dimensionamento e o desenvolvimento de uma microrrede híbrida automatizada empregando geração fotovoltaica e um sistema de armazenamento de energia, a ser implementada na Faculdade de Engenharia da Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF). Microrredes podem ser definidas como um sistema integrado que envolve recursos de energia distribuídos e várias cargas elétricas operando como uma rede autônoma, seja em paralelo ou ilhada da rede elétrica principal. Uma das grandes vantagens de se trabalhar com microrredes está na possibilidade de testar dispositivos e controles necessários para o desenvolvimento de redes elétricas inteligentes, com menor risco e custo associado. O sistema foi modelado e simulado no Matlab/Simulink versão 2018a, com operações automatizadas, detectando a ocorrência de ilhamento e posteriormente fazendo o processo de ressincronização com a rede principal, sob condições de cargas desequilibradas. O conversor multifuncional opera como Formador de Rede, suprindo cargas altamente desequilibradas. Um conversor nesse cenário necessitará de 4 braços para realizar o controle das componentes de sequência zero advindas do desbalanço de carga e sua operação no modo formador de rede é um tema pouco abordado na literatura. Tem-se ainda como contribuição deste trabalho o fato de se utilizar controladores baseados no sistema de coordenadas síncrono, evitando a utilização de controladores complexos e obtendo uma resposta transitória rápida durante os distúrbios do sistema. Resultados de simulação digital obtidos foram utilizados para validar a metodologia proposta, mostrando as funcionalidades do inversor implementado, trabalhando automaticamente na detecção de ocorrência de ilhamento e ressincronização da microrrede com a rede principal. Por meio da comparação dos resultados alcançados, mostrou-se a eficácia do algoritmo do compensador de desequilíbrio de tensão, reduzindo o índice do fator de desequilíbrio de tensão (VUF) para zero, mantendo a tensão de saída no PAC equilibrada. This work aims at dimensioning and developing an automated hybrid microgrid using photovoltaic generation and an energy storage system, to be implemented at the Faculty of Engineering of the Federal University of Juiz de Fora (UFJF). Microgrids can be defined as an integrated system that involves distributed energy resources and several electrical loads operating as an autonomous network, either in parallel or isolated from the main electrical network. One of the great advantages of microgrids is the possibility of testing devices and control required for the development of smart electrical networks, with less risk and associated cost. The system was modeled and simulated in Matlab / Simulink version 2018a, with automated operations, detecting the occurrence of islanding and later doing the resynchronization process with the main network, under unbalanced load conditions. A multifunctional converter operates as Grid Forming Converter, supplying highly unbalanced loads. A converter in this scenario will need 4 arms to perform the control of the zero sequence components resulting from the load unbalance. Its operation in the grid-forming mode has not been fully addressed in the literature. The contribution of this work also includes the use of controllers based on the synchronous coordinate system, avoiding the use of complex controllers and obtaining an rapid transient response during system disturbances. Simulation results obtained were used to validate the proposed methodology, showing the functionalities of the implemented inverter, working automatically in the detection of the occurrence of islanding and resynchronization of the microgrid with the main grid. By comparing the results achieved with and without the voltage unbalance compensation algorithm, its effectiveness was shown, reducing the voltage unbalance factor (VUF) index to zero, keeping the output voltage on the PAC balanced

Em geral, a tarefa de agrupar objetos em imagens pode ser simples e vários algoritmos foram desenvolvidos para esse fim. No entanto, o desempenho de tais algoritmos precisa ser entendido nos ambientes específicos da aplicação e, adicionamente, quando se trata de identificação de eventos raros, com baixa relação sinal-ruído, torna-se ainda mais necessário o estudo e, eventualmente, a otimização desses algoritmos considerando as particularidades do problema enfrentado, como no caso do experimento CYGNO que está desenvolvendo um novo sistema de detecção de partículas baseado em TPC com uma Triple-GEM acoplada a um sensor CMOS de baixo ruído e alta resolução espacial. Neste contexto, dois dos algoritmos de agrupamento mais citados na literatura científica conhecidos como Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) e Nearest Neighbor Clustering (NNC) foram avaliados no ambiente do CYGNO. Fazendo-se uso deste estudo, este trabalho de tese oferece uma proposta de adaptação do algoritmo do DBSCAN, denominada intensidade-DBSCAN (iDBSCAN), e faz um estudo comparativo entre os métodos estudados. Uma descrição do algoritmo iDBSCAN, incluindo teste e validação de seus parâmetros, e uma comparação com o próprio DBSCAN e o NNC utilizando-se de dados adquiridos com um dos protótipos do detector CYGNO serão apresentadas. Os resultados mostram que a versão adaptada do DBSCAN é capaz de fornecer eficiência de detecção similar aos algoritmos clássicos avaliados e, ao mesmo tempo, melhorar a resolução de energia e a rejeição de fundo do detector. In general, the task of clustering objects in images might be simple and several algorithms have been developed for this purpose. However, the performance of such algorithms needs to be understood in the specific environments of the application and, additionally, when it comes to the identification of rare events, with low signal-to-noise ratio, it becomes even more necessary to study and, eventually, optimization of these algorithms considering the particularities of the problem faced, as in the case of the CYGNO experiment that is developing a new detection system based on a TPC Triple GEM detector coupled to a low noise and high spatial resolution CMOS sensor. In this context, two of the most commonly mentioned clustering algorithms in the scientific literature known as Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) and Nearest Neighbor Clustering (NNC) were evaluated in the CYGNO environment. Using this study, this thesis work offers a proposal to adapt the DBSCAN algorithm, called intensity-DBSCAN (iDBSCAN), and makes a comparative study between the methods studied. A description of the iDBSCAN algorithm, including testing and validating its parameters, and a comparison with the DBSCAN itself and the NNC using data acquired with one of the CYGNO detector prototypes will be presented. The achieved results show that the adapted version of DBSCAN is capable of providing a detection efficiency as good as those obtained with the classical algorithms and, at the same time, improve the energy resolution and background rejection of the detector

A rede de distribuição de energia está suscetível a diversos distúrbios de Qualidade de Energia Elétrica (QEE). Dentre esses distúrbios, destacam-se os harmônicos e inter-harmônicos resultantes da operação dos equipamentos eletrônicos, tais como retificadores, inversores e conversores. Este trabalho apresenta a utilização de técnicas de processamento de sinais para decomposição do sinal elétrico em diferentes estimativas de componentes harmônicos e interharmônicos variantes ou não no tempo. Utiliza-se de uma variação da técnica SCICA (Single Channel Independent Component Analysis) na qual muda-se a etapa de agrupamento e utiliza-se do algoritmo de separação cega de fontes (BSS - Blind Source Separation) denominado SOBI (Second-Order Blind Identification) com modificações propostas neste trabalho, para realizar a separação do sinal distorcido em seus componentes individuais. O processo de separação dos componentes é visto, neste trabalho, como um processo de filtragem por banco de filtros, cujos os filtros são projetados a partir das técnicas anteriores. Além disso utiliza-se de um sistema integrado para controlar o momento em que se deve ou não realizar o reprojeto do banco de filtros, através da verificação do erro de reconstrução obtido pela diferença entre o sinal de saída gerado pelo banco de filtros e o sinal original. Neste trabalho conclui-se que a utilização das modificações e do sistema integrado permitiu melhor desempenho no projeto de filtros e , consequentemente, nas estimativas utilizando-se de menor esforço computacional. The power distribution network is susceptible to several Power Quality disturbances. Among these disturbances, we can emphasize harmonics and interharmonics resulting from power electronic equipment operation, such as rectifiers, inverters and converters. This work presents the use of signal processing techniques for decomposing the electrical signal into different estimates of harmonic and interharmonic components that vary or not over time. It uses a variation of the SCICA (Single Channel Independent Component Analysis) technique in which the clustering stage is changed and the blind source separation algorithm (BSS) known as SOBI (Second-Order Blind Identification) with modification proposals in this work, to separate the distorted signal into its individual components. The separation process of the components is seen, in this work, as a filtering process by a filter bank, whose filters are designed from the previous techniques. In addition, an integrated system is used to control when the filter bank must be redesigned or not, by checking the reconstruction error of the filter bank outputs in relation to the original signal. This work concluded that the modifications and the use of integrated system allowed better performance in the design of filters using less computational effort.

Na última década, as distorções de forma de onda entre 2 kHz e 150 kHz ganharam mais notoriedade e diversos laboratórios e centros de pesquisa passaram a fazer estudos sobre o tema. O termo supraharmônico (SH), dado a essa faixa de frequência, é relativamente recente e foi mencionado pela primeira vez por A. McAechern no IEEEPES GM 2013, em Vancouver. As emissões SH intensificaram-se, principalmente, pela expansão de fontes alternativas de energia conectadas ao sistema elétrico de potência (SEP), as quais necessitam-se de conversores estáticos de potência para realizar a conexão e são um dos principais causadores de emissões SH. Diante disso e da relevância que o tema demonstrou ter ganhado na última década, o presente trabalho objetivou estudar as distorções supraharmônicas e também os métodos de medição existentes, norteando-se pela norma CISPR 16. Tal norma propõe dois métodos de medição, os quais foram denominados neste trabalho de heterodine convencional e de método baseado na Short-Time Fourier Transform (STFT). Além destes, foi implementado um método alternativo chamado de heterodine modificado, no qual o uso da transformada rápida de fourier torna o processamento do sinal mais vantajoso em relação ao tempo de medição do que para o método heterodine convencional. Para validar os métodos existentes e fazer as devidas análises, foram utilizados sinais reais, disponíveis no banco de dados PANDA (equiPment hArmoNic Database), desenvolvido para troca de informações sobre medidas harmônicas de equipamentos entre laboratórios de todo o mundo, os quais comumente possuem conteúdo de distorção em alta frequência, como os de sistemas fotovoltaicos, os de carregamento de veículos elétricos e os de lâmpadas de LED. Também foram utilizados sinais sintéticos, cujas naturezas foram variadas em sinais de modulação AM, sinais de modulação FM e sinais sem modulação com diversos tipos de componentes SH previamente conhecidas. Todas as simulações foram realizadas no software MATLAB, no qual também foi implementada uma interface gráfica para facilitar as análises por um usuário final. Nessa interface, foi implementado o método de medição baseado na STFT e diversas análises e gráficos podem ser visualizados na mesma. Como resultado, apresentou-se um banco de dados robusto e as curvas de quase-pico para cada tipo de sinal nos três métodos utilizados. Por meio desses, foi possível averiguar e comparar os três métodos de estudo, atestando a viabilidade do método proposto neste trabalho, chamado de heterodine adaptado.Além disso, foram também apresentados resultados para a interface gráfica com variação de sinais sintéticos e reais. In the last decade, waveform distortions between 2 kHz and 150 kHz gained more notoriety and several laboratories and research centers began to carry out studies on the subject. The term supraharmonic (SH), given to this frequency range, is relatively recent and was first mentioned by A. McAechern at the IEEE-PES GM 2013 in Vancouver. SH emissions were intensified mainly by the expansion of alternative energy sources connected to the electric power system, whose connection is necessarily carried out by static energy converters, which are one of the main causes of SH emissions. Given this and the relevance that the topic has gained in the last decade, the present work aimed to study of the supraharmonic distortions and also the existing measurement methods guided by the CISPR 16 standard. This standard proposes two measurement methods, which were called in this work conventional heterodyne and the method based on Short-Time Fourier Transform (STFT). In addition to these, an alternative method called here modified heterodyne was implemented, in which the use of fast Fourier transform makes signal processing more advantageous in terms of measurement time than for the conventional heterodyne method. To validate the existing methods and perform the necessary analyses, real signals were used, available in the PANDA (equiPment hArmoNic Database database), which commonly have high frequency distortion content, such as photovoltaic systems, electric vehicle charging and of LED lamps. Furthermore, synthetic signals were used whose natures were varied in AM modulation signals, FM modulation signals and signals without modulation with different types of previously known SH components. All simulations were performed in MATLAB software, in which a graphical interface was also implemented to facilitate the analysis by an end user. In this interface, the measurement method based on STFT was implemented and several analyzes and graphs can be visualized in it. As a result, a robust database and quasi-peak curves were presented for each type of signal in the three methods used. Through these, it was possible to verify and compare the three study methods, attesting to the feasibility of the method proposed in this work, called adapted heterodyne. In addition, results were also presented for the graphical interface with variation of synthetic and real signals.

A pesquisa em qualidade de energia elétrica (QEE) é um campo da engenharia elétrica responsável por fornecer melhorias no fornecimento e consumo de energia. O termo QEE trabalha com a prevenção e mitigação de distúrbios elétricos. Cargas não lineares conectadas aos Sistemas de Energia Elétrica (SEPs) promovem mudanças indesejadas nos sinais elétricos e contribuem para a geração de distúrbios. Este trabalho apresenta uma metodologia para detectar fontes harmônicas de corrente como uma possível contribuição, identificando a localização das fontes harmônicas. Neste documento, o problema de estimação da fonte é tratado como um paradigma de separação cega de fontes, do inglês Blind Source Separation (BSS). Essa filosofia assume que as fontes não são conhecidas. Consequentemente, a medição de tensão fasorial é o único parâmetro acessível para monitoramento da rede. Além disso, a premissa inicial assume que a topologia da rede elétrica é desconhecida. Neste caso, situações com grandes volumes de dados devem ser consideradas. Assim, a Análise de Componentes Principais, do inglês Principal Component Analysis (PCA), é implementada como uma ferramenta para reduzir a dimensionalidade e auxiliar na complexidade computacional na etapa de estimação. A Análise de Componentes Independentes, do inglês Independent Component Analysis (ICA), é uma ferramenta de BSS e é responsável pela estimação dos sinais, neste caso, os perfis que caracterizam as fontes. Com os perfis estimados, a entropia conjunta é usada para determinar os prováveis locais onde as fontes harmônicas de corrente estão conectadas. Nesta etapa, o valor mínimo de entropia conjunta é usado como parâmetro de decisão para detecção. A eficácia da metodologia é verificada através do uso de simulações computacionais e sistemas de teste, tal como o IEEE 14 barras e o IEEE 33 barras. Research in Electric Power Quality (QEE) is a field of electrical engineering responsible for providing improvements in energy supply and consumption. The term QEE works with the prevention and mitigation of electrical disturbances. Non-linear loads connected to the Electric Power Systems (SEPs) promote undesirable changes in electrical signals and contribute to the disturbance generation. This work presents a methodology for detection of harmonic current sources as a possible contribution, identifying the locations of the harmonic sources. In this document, the source estimation problem is treated as a Blind Source Separation (BSS) paradigm. This philosophy assumes that the sources are not known. Consequently, the voltage measurement is the only available parameter for network monitoring. Additionally, the initial premise assumes the power grid topology is unknown. In this case, situations with large volumes of data must be considered. Thus, Principal Component Analysis (PCA) is implemented as a tool to reduce dimensionality and aid in computational complexity for the estimation step. Independent Component Analysis (ICA) is a BSS tool and it is responsible for signals estimation, in this case, the profiles that characterize the sources. With the estimated profiles, the joint entropy is used to determine the probable locations where the harmonic current sources are connected. In this step, the minimum value of joint entropy is used as a decision parameter for detection. The methodology effectiveness is verified through the use of computer simulations and test systems, such as the IEEE 14 bus and the IEEE 33 bus.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Through a Systematic Review of Literature (SRL), it was possible to understand the state of the art of research involving prediction of solar flares. With the result of the SRL it was found that Machine Learning models using the Support Vector Machine (SVM) algorithm are the most used to analyze and predict the solar flares. This study scope is developing a different approach, based on association rules among the solar flare events. Por meio de uma Revisão Sistemática de Literatura (RSL) foi possível entender o estado da arte das pesquisas envolvendo predição de explosões solares. Com o resultado da RSL foi descoberto que modelos de Aprendizagem de Máquina utilizando algoritmo de Support Vector Machine (SVM) são os mais utilizados para analisar e predizer as explosões solares. A proposta deste estudo é apresentar uma visão diferente, se baseando em regras de associações entre os eventos de explosões solares.

Instituto Presbiteriano Mackenzie Today's software ecosystems have an architectural style of microservices and specific characteristics, systems and data distributed across different sources, making data management difficult. Because real-world conceptual models differ across systems, there are problems integrating data and carrying out communication between these microservices, which implies the need for matching between schemas and messages. The literature highlights matching problems such as search space size, semantic heterogeneity of data, and updates that schemas constantly go through, and shows as gaps the inadequacy of the user interfaces, the accommodation of changes in data structures, and the scarcity of approaches for practical use. Thus, the present study aimed to present a hybrid model of semantic schema matching for microservices with the ability to identify similarities between the elements of two large-scale schemes that supports the updating of the schemes and their data and considers the results of human validation for reuse. For this, the architecture of the HSSMatch model was presented, and the prototype of the HSSMatch System was implemented, allowing the user, through a web graphical interface, to manage the microservices schema matching process. The evaluation of this prototype, regarding its suitability of interaction design, was made through experiments and questionnaires applied to users working in the area of data integration and communication between software systems. The evaluation was also performed in experiments with two datasets, and showed aspects that confirm the hypothesis of this study, since there was an improvement in the efficiency and effectiveness of the schema matching process using the hybrid approach that accommodates data changes, reduces search space and combines matchers at schema and instance levels. As future work, supervised machine learning methods for semiautomatic configuration of schema matching strategies, as well as other schema partitioning techniques, domain ontologies for improving the quality of schema matching results for specific domains can be explored. Os ecossistemas de software da atualidade possuem estilo arquitetural de microsserviços e características específicas, sistemas e dados distribuídos em diferentes fontes, o que dificulta o gerenciamento de dados. Como os modelos conceituais do mundo real são diferentes entre os sistemas, há problemas para integrar os dados e realizar a comunicação entre esses microsserviços, o que implica na necessidade de matching entre os esquemas e mensagens. A literatura evidencia problemas de matching como o tamanho do espaço de busca, a heterogeneidade semântica dos dados, e as atualizações pelas quais os esquemas passam constantemente, e mostra como lacunas a inadequação das interfaces de usuários, a acomodação de alterações nas estruturas de dados, e, ainda, a escassez de abordagens para uso prático. Assim, o presente estudo teve por objetivo é apresentar um modelo híbrido de semantic schema matching para microsserviços com capacidade de identificar similaridades entre os elementos de dois esquemas em larga escala, que suporte a atualização dos esquemas e seus dados e, considere os resultados da validação humana para reuso. Para tanto, foi apresentada a arquitetura do modelo HSSMatch e implementado o protótipo do HSSMatch System que permite ao usuário, por meio de uma interface gráfica Web, gerenciar o processo de schema matching de microsserviços. A avaliação desse protótipo, no que se refere à sua adequação de design de interação, foi feita por meio de experimentos e questionários aplicados a usuários que atuam na área de integração de dados e comunicação entre sistemas de software. A avaliação também foi realizada em experimentos com dois datasets, e mostrou aspectos que confirmam a hipótese deste estudo, pois verificou-se melhoria na eficiência e eficácia do processo de schema matching utilizando a abordagem híbrida que acomoda alterações nos dados, reduz o espaço de busca e combina matchers em nível de esquema e de instâncias. Como trabalhos futuros, podem ser explorados métodos supervisionados de aprendizado de máquina para configuração semiautomática de estratégias de schema matching, e ainda outras técnicas de particionamento de esquemas, ontologias de domínio em prol da melhoria da qualidade do resultado de schema matching para domínios específicos.

O método de estimação de parâmetros baseado na técnica de invariância rotacional ESPRIT ganhou atenção dos pesquisadores pelo seu bom desempenho para estimar harmônicos e inter-harmônicos em sinais do sistemas de potência, devido ao fato de ser um método paramétrico de alta resolução. No entanto, este método tem a desvantagem de apresentar alta complexidade computacional e alta sensibilidade em cenários com ruído colorido. Desta forma, o presente trabalho propõe um novo método de estimação de harmônicos e inter-harmônicos baseado na técnica de invariância rotacional ESPRIT e processamento de sinais multitaxa através do uso de banco de filtros, denominado neste trabalho como Método ESPRIT com Banco de Filtros (ESPRIT-BF), com o objetivo de reduzir a complexidade computacional e melhorar o desempenho das estimativas em cenários com ruído colorido. Seguindo a abordagem clássica de processamento multitaxa, o método realiza a decimação do sinal nas sub-bandas do espectro, o que reduz o número de pontos do sinal em cada sub-banda e, consequentemente, o tamanho da matriz de dados construída pela técnica de invariância rotacional. Além disso, o ESPRIT-BF pode ser utilizado de forma a se ajustar ao sinal em análise, uma vez que o banco de filtros tem projeto orientado pelo sinal ou através de sua forma fixa, onde o banco de filtros é previamente projetado. Para o caso em que o ESPRIT-BF é utilizado com um número fixo de filtros, foi demonstrado que o método apresenta uma complexidade computacional L2 vezes menor que o ESPRIT convencional, onde L é o fator de decimação utilizado nas sub-bandas. O método proposto foi utilizado para estimação de harmônicos e inter-harmônicos em sinais sintéticos e reais, e comparado com o ESPRIT convencional. Os resultados mostraram que o método proposto é mais exato, mais preciso e possui menor complexidade computacional que o ESPRIT convencional. O método também foi comparado com Wavelet Sliding Window ESPRIT Hybrid, denominado neste trabalho de W-SW-ESPRIT, tendo apresentado desempenho superior. Foram também analisados casos de sinais corrompidos por ruídos coloridos e, na totalidade deles, o método proposto apresentou desempenho bastante superior ao ESPRIT convencional, fato importante de ser destacado. Assim, o presente trabalho traz importante contribuição ao melhorar o desempenho da estimação, reduzir a complexidade computacional e ampliar os cenários (incluindo ruído colorido) de utilização do método ESPRIT. The Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique (ESPRIT), which is a high resolution parametric estimation method, has gained attention of the researchers due to its high performance for harmonic and inter-harmonic parameters’ estimation of power system signals. Nevertheless, this method presents high computational complexity and is very sensitive to colored noise. With the aim of reducing computational complexity and improving the performance for colored noise scenarios, this work presents a new harmonic and inter-harmonic parameter estimation method based on rotational invariance technique and multirate signal processing through the use of filter banks, called ESPRIT-FB. Adopting the classical multirate signal processing approach, the proposed method decimate the signal in each sub-band, which reduces the number of samples of the signal to be processed in each sub-band and, as a result, reduces the size of the data matrix built by the rotational invariance technique. Moreover, the proposed method can be used in its dynamic form, Dynamic ESPRIT-BF (D-ESPRIT-BF), where the filter bank is designed according to the signal characteristics, or the method can be used with a fixed pre-designed filter bank. It was show that the computational complexity of the proposed method, for the fixed filter bank case, can be up to L2 times smaller than the conventional ESPRIT, where L is the decimator factor used in the sub-bands. The proposed method was evaluated with synthetic and real power system signals and compared with with the conventional ESPRIT. The results showed that the proposed method improves the accuracy and the precision and reduces the computational complexity with reference to the conventional one. The proposed method was also compared to Wavelet Sliding Window ESPRIT Hybrid method, called here W-SWESPRIT, showing better performance for the studied cases. It is also worth to mention, that colored noise scenarios were simulated, and the results showed that the ESPRIT-BF highly improves the estimation performance in comparison with the conventional one. Therefore, this work is an important contribution to the area, improving the performance, reducing the computational complexity and enlarging the range of applications of the ESPRIT method.

Fundo Mackenzie de Pesquisa Society currently seeks competitiveness for its business, high performance and a low cost support platform, idealizing the contemporary scenario where the world is interconnected by communication networks. Thus the need for optical networks arises because of its advantages of reaching long distances and high speeds with good bandwidth compared to the wired system, but the optical system itself is limited in its resources favoring the need for research to soften the data. damage caused by distortion of optical signals. The purpose of this paper will use machine learning and artificial intelligence techniques to construct a conceptual model capable of predicting signal distortions in optical link designs and their regeneration and thus ensuring their autonomous optimization, with the aim of reducing the project cost of implementing fiber optic links. The computational potential has increased in the last decades favoring the execution of machine learning algorithms and promoting the conditions for this work. It will be made a comparative analysis between three algorithms already used in the literature in optical communications application seeking to find the most suitable algorithm for the construction of this machine learning model that needs a composite output in its predictions, considering the range of variables necessary to elaborate a optical link. The results presented are motivating, showing a high accuracy of predictions of machine learning algorithms around 99% and in the validation of predictions made an optimized link with a BER 1.10−06 evidencing the application of machine learning algorithms in the projects of optical links. A sociedade atualmente busca competitividade para seus negócios, alta performance e uma plataforma de sustentação com baixo custo, isso idealiza o cenário contemporâneo onde o mundo está interconectado por redes de comunicação. Surge com isso a necessidade das redes ópticas pelas suas vantagens de alcançar grandes distância e altas velocidade com uma boa largura de banda comparado com o sistema cabeado, mas o próprio sistema óptico é limitado em seus recursos favorecendo a necessidade de pesquisas para amenizar os danos causados pelas distorções dos sinais ópticos. A proposta do presente trabalho utilizará as técnicas de aprendizagem de máquina e inteligência artificial para construir um modelo conceitual capaz de predizer distorções de sinais nos projetos de enlaces ópticos e sua regeneração e com isso garanta sua otimização autônoma, com o objetivo de reduzir o custo do projeto de implementação de enlaces de fibra óptica. O potencial computacional tem aumentado nas ultimas décadas favorecendo a executabilidade dos algoritmos de machine learning e promovendo as condições para realização deste trabalho. Será feita uma análise comparativa entre três algoritmos já utilizados na literatura em aplicacão de comunicações ópticas procurando encontrar o algoritmo mais adequado para construção desse modelo de machine learning que necessita de uma saída composta em suas predições, visto a abrangência de variáveis necessárias para elaboração de um enlace óptico. Os resultados apresentados, são motivadores, mostrando uma acurácia de predições alta dos algoritmos de machine learning em torno de 99% e a na validação das predições realizadas um enlace otimizado com uma BER 1.10−06 evidenciando a aplicação dos algoritmos de machine learning nos projetos de enlaces ópticos. Palavras

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Universidade Presbiteriana Mackenzie Computational Thinking has become a required capability in the student learning process to meet the rapid advances in digital technology that are transforming business models. The constructionist digital games as a teaching approach have manifested promising educational results in the construction of this competence. Nonetheless, accurately evaluating the effectiveness and, consequently, student improvement is still a challenge. Motivated by this knowledge gap, presents a framework based on Data Science, which proposes to facilitate the process of discovering patterns and behaviors that lead to the acquisition of Computational Thinking, by the practice of analysis under different levels of abstraction and cluster analysis with an unsupervised neural network known in the literature as SOM (Self-Organizing Maps). The framework is composed in five views: Teaching Learning, Structural, Cluster Analysis, Processes and Learning Analytics, which organize the activities of the Data Mining process and are guided by the questions that must be answered by the acquired knowledge, aiming to evaluate the evolution of the skills and competences of Computational Thinking. A case study, using Scratch constructionist digital games workshop (with 130 students from 3 courses and 2 different levels, generating 898 files), was executed to validate this approach. The results show to the viability of the framework, highlighting: (1) the institution of the questions directed the focus of the whole Data Mining process in the search for its responses; (2) the knowledge provided by the Teaching Learning View allowed us to understand the data generated during the workshop application; (3) the Structural View allowed us to identify which data should compose the database to answer the established questions; (4) the influence and knowledge provided by the Cluster Analysis View due to the ability to use SOM maps in different analyzes, allowed the detection of patterns and behaviors that exposed the effect produced by the teaching-learning process, describing the followed construction path by students with knowledge below, within and above expectations; Finally, data-based discoveries have enabled the continuous improvement for the teaching-learning process in the Learning Analytics View. Pensamento Computacional tem se tornado uma capacidade requerida no processo de formação de estudantes para atender ao avanço tecnológico que está transformando os modelos de negócio. O uso de oficinas de jogos digitais que utilizam o Construcionismo como abordagem de ensino tem apresentado resultados educacionais promissores no desenvolvimento desta competência. Contudo a avaliação adequada da sua efetividade e, consequentemente, do progresso do aluno, ainda se constitui um desafio. Frente ao exposto, este trabalho apresenta um framework baseado em Ciência de Dados, que tem como objetivo facilitar o processo de descobrimento de padrões e comportamentos que remetem à aquisição do Pensamento Computacional, por meio da abordagem de análise sob diferentes níveis de abstração e da análise de agrupamento com uso de uma rede neural artificial não supervisionada conhecida na literatura como SOM (Self-Organizing Maps). O framework é estruturado em cinco visões: Ensino-Aprendizagem, Estrutural, Análise de Agrupamento, Processos e Learning Analytics, que organizam as atividades do processo de mineração dos dados e são norteadas pelas questões que devem ser respondidas pelo conhecimento adquirido, visando à avaliação da evolução das habilidades e competências do Pensamento Computacional. Um estudo de caso foi efetuado utilizando uma oficina de jogos digitais de características construcionistas utilizando Scratch (com 130 alunos de 3 cursos e 2 diferentes níveis, gerando 898 arquivos). Os resultados apontam para a viabilidade do framework, destacando: (1) o estabelecimento das questões direcionou o foco de todo o processo de mineração dos dados na busca de suas respostas; (2) o conhecimento provido pela Visão Ensino-Aprendizagem permitiu entender os dados gerados ao longo da execução da oficina; (3) a visão Estrutural permitiu identificar quais dados que devem compor a base de dados para responder às questões estabelecidas; (4) a influência e o conhecimento providos pela visão de Análise de Agrupamento devido à capacidade de uso dos mapas SOM em diferentes análises, permitiram a identificação de padrões e comportamentos que revelaram o efeito gerado pelo processo de ensino-aprendizagem, caracterizando o caminho praticado pelos alunos com construção do conhecimento abaixo, dentro e acima do esperado; por fim, as descobertas nos dados permitiram a visão Learning Analytics promover a melhoria contínua do processo de ensino-aprendizagem.

This work aims to study the performance of several deep neural network architectures applied to classify dermatological lesions. The result has as secondary applications to set the referral and priority of care to the patient, increasing the efficiency to deliver the appropriate treatment for patients lacking access to this medical specialty. The study presents a brief introduction of the main reasons, the historical origin and the impact from the lack of access of the population to the health system. The work also provides the potential benefits from the insertion of artificial intelligence in the health care processes. It also presents a review of scientific studies aimed at the classification of skin lesions by artificial intelligence algorithms and the main concepts and history of artificial neural networks from the beginning to the detailed description of the most recent architectures. As results, the work presents the results of two experiments that together contemplate different scenarios of the application of deep neural networks to measure the accuracy of the proposed algorithms applied to classify skin lesions. The experiments evaluate the performance several architectures, varying parameters and weight initialization strategies. As a main result, the work presents that the GoogLeNet architecture trained with 24,000 images, during a thousand epochs using random initialization as strategy to initialize weights and learning rate of - , was able to obtain an accuracy of 89.72% for diagnostic suggestion, 92 % for priority indication and 96.03% for patient referral in a 6,975 image test set. Este trabalho tem como proposta estudar o desempenho de diferentes arquiteturas de redes neurais profundas aplicadas na detecção de lesões dermatológicas. O resultado tem como aplicações secundárias a indicação do encaminhamento correto do paciente e prioridade de atendimento, aumentando assim a eficiência do fluxo de atendimento de pacientes carentes de acesso a essa especialidade médica. O estudo apresenta uma breve introdução dos principais motivos, a origem histórica, o impacto da falta de acesso da população ao sistema de saúde e os potenciais benefícios provenientes da inserção de inteligência artificial nos processos de atendimento. Apresenta ainda uma revisão de trabalhos científicos voltados à classificação de lesões de pele por algoritmos de inteligência artificial e os principais conceitos e histórico de redes neurais artificiais, desde estudos pioneiros até as arquiteturas mais recentes. Como resultados, o trabalho apresenta dois experimentos que somados contemplam diferentes cenários de aplicação das redes neurais profundas para mensurar a acurácia dos algoritmos propostos em classificação de lesões de pele. Os experimentos avaliam o desempenho de diferentes arquiteturas, variando parâmetros e estratégias de inicialização de pesos das redes neurais. Como principais resultados, o trabalho apresenta que a arquitetura GoogLeNet treinada com 24.000 imagens, ao longo de mil épocas utilizando inicialização randômica dos pesos e taxa de aprendizado de - , foi capaz de obter uma acurácia de % para sugestão diagnóstica, % para indicação de prioridade e 96,03% para o encaminhamento apropriado do paciente em um conjunto de teste composto por 6.975 imagens.

Este Trabalho tem como objetivo o estudo da implementação de um método para detecção de faltas de alta impedância em sistema de distribuição de energia elétrica. O método proposto utiliza as medições dos fasores harmônicos para realizar a detecção do arco elétrico, tipicamente, presente nas correntes de faltas de alta impedância. Para realizar a estimação de amplitude e fase dos harmônicos, éutilizada a DFT recursiva de janela deslizante, e para a classificação dos eventos foi projetado um classificador por distância euclidiana. Hátambém dois algoritmos adicionais para melhorar o desempenho do método, sendo estes os seguintes: um detector de sobrecorrente e um detector de condutores rompidos segundo a norma ANSI 46BC. De forma a analisar o desempenho do método, foi gerado um banco de dados de sinais contendo diversos eventos presentes no sistema elétrico, como chaveamento de banco de capacitores e cargas não lineares, partida de motores de indução, faltas de baixa e alta impedância e conexão de geração distribuída no sistema. Os resultados contemplam tanto uma análise passo a passo da atuação do método como uma análise quantitativa utilizando um conjunto de testes. Por fim, éapresentada uma comparação do método proposto com outros métodos presentes na literatura de faltas de alta impedância. This works presents the implementation of a method for high impedance fault detection in power distribution systems. The method uses the harmonics phasors measurement to detect the arc current, typically, founded in high impedance faults. For the estimation of amplitude and phase of the harmonics, it is used the Sliding Window Recursive DFT, and to distinguish the high impedance fault events from another events in the electrical system, it was designed an euclidean distance classifier. Moreover, there are two additional algorithms to improve the method performance, which are: an overcurrent detector and a broken conductor detector based on the ANSI 46BC standard. To analyse the method accuracy, it was generated a signal database containing some events that are present in the electrical system such as capacitor bank switching, nonlinear load switching, inductor motor start, low and high impedance faults and distributed generation connection. The results shows both a step by step method performance analysis, as well as a quantitative analysis using a considerable testing set of signals. Lastly, it is presented a comparison between the proposed methodology and some other methods founded in the high impedance fault detection literature.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Fundo Mackenzie de Pesquisa This manuscript presents a software implementation of the Low-Density Parity-Check (LDPC) codes, defined by the Third Digital TV Standard developed by the Advanced Television Systems Committee (ATSC 3.0). In order to decode the messages in software and in real-time, the decoder was implemented using a structure that is based on the Neural Networks (NN) and a modified Back-Propagation (BP) training method using Software Defined Radio (SDR). This implementation was realized using the GNU Radio Companion (GRC) software and the C++ programming language. The mathematical analysis and the experimental results showed that the NN-based LDPC decoder has a performance that exceeds that of the classical decoder BFA by up to 4.66 dB for the ATSC 3.0 LDPC codes of the size 16200 bits and up to 3.49 dB for the ATSC 3.0 LDPC codes of the size 64800 bits. The complexity analysis of the proposed decoder highlighted its low complexity in comparison to the traditional methods, the thing that permits the implementation of the proposed decoder in software and in real-time. Este trabalho apresenta uma implementação em software dos códigos de verificação de paridade de baixa densidade, do inglês Low-Density Parity-Check (LDPC), definidos pelas normas do terceiro padrão de TV digital desenvolvido pelo comitê de sistemas de televisão avançados, do inglês Third Digital TV Standard developed by the Advanced Television Systems Committee (ATSC 3.0). A fim de decodificar as mensagens em software e em tempo real, o decodificador foi implementado usando uma estrutura baseada em redes neurais, do inglês Neural Networks (NN) e um método modificado de retro-propagação dos erros, do inglês Back-Propagation (BP) utilizando rádio definido por software, do inglês Software Defined Radio (SDR). Esta implementação foi realizada por meio da interface gráfica do software GNU Radio, do inglês GNU Radio Companion (GRC), e da linguagem de programação C++. A análise matemática e os resultados experimentais demonstraram que o decodificador de LDPC baseado em NN possui desempenho que supera o decodificador clássico que utiliza o algoritmo de inversão dos bits, do inglês Bit-Flipping Algorithm (BFA) em até 4,66 dB para os códigos LDPC do ATSC 3.0 com comprimento de 16200 bits e até 3,49 dB para os códigos LDPC de ATSC 3.0 de 64800 bits. A análise da complexidade do decodificador proposto destacou a complexidade baixa em comparação aos métodos clássicos, o que permite a implementação do decodificador proposto em software e em tempo real.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior A implantação de geradores distribuídos à base de fontes renováveis é considerada uma alternativa para suprir a crescente demanda de energia elétrica, melhorando a eficiência energética do sistema e ao mesmo tempo reduzindo impactos ambientais. Entretanto, quando a unidade de geração principal é desconectada, uma parcela do sistema permanece energizada devido à presença dessas unidades secundárias de geração de energia elétrica, formando assim uma ilha em alguma parte do Sistema Elétrico de Potência, situação não desejada por poder acarretar problemas referentes à qualidade de energia e segurança de operação do sistema. Dessarte, esta dissertação apresenta duas técnicas de detecção de ilhamento a partir da injeção de pequenos sinais através do inversor presente no GD, em que a primeira busca identificar o ilhamento a partir da varia¸cão da impedância vista pelo Geradores Distribuídos (GD), enquanto a segunda é baseada na taxa de variação de frequência do sistema provocada por esses distúrbios. Os métodos foram implementados no software PSIM, onde, cujos ilhamentos foram identificados em menos de 400 ms, sem que esses pequenos sinais injetados levem o sistema para fora de suas margens de operação estabelecidas pelos órgãos regulamentadores. The deployment of distributed generators based on renewable sources is considered an alternative to suplly the growing demand for electric energy, improving the energy e ciency done in the system and at the same time reducing environmental impacts. However, when the main generating unit is disconnected, a portion of the system remains energized due to the presence of these secondary electric power units, thus forming an island in a part of the Electric Power System, a situation that is not desired because it can cause problems related to power quality and safety system operation. Thus, this work presents two techniques of islanding detection from the injection of small signals through the present inverter of the DG, in which the rst techniques identi es the islanding from the impedance variation, while the second is based on the rate of change of frequency of the system caused by these disturbances. The results were obtained through simulations of the PSIM software, where, through these two methods, it is possible to detect the occurrence of the islanding in less than 400 ms without these small injected signals take the system out of its operating margins established by the regulatory agencies.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior In Brazil, due to its geographic extension, as well as social and economic differences, the expansion of distance education involves several aspects of social inclusion, democratization, and personalized training. This brings several challenges, including management, having an environment to assess, understanding and measuring the critical factors of a distance learning course - such as its communication system, which is essential in this mode of teaching - in order to support actions of decision-makers and contribute to improving the quality of educational management. An evaluation of the Communication System of semi-attending and non-attending courses taught in Virtual Learning Environments is presented using a model (environment) of support for this evaluation, here proposed, based on the requirements observed in the document “Quality Benchmarks for Distance Superior Education”, developed by the Ministry of Education (MEC), and techniques of Business Intelligence. This model (environment) of evaluation searches in these quality references for the Critical Success Factors of the Communication System, as well as measurable and achievable metrics, and it comprises techniques of business intelligence that structure these metrics in dimensional models that are loaded by processes of extraction and transformation of the data coming from the operating bases of virtual learning environments and that, analyzed by analytical tools, creates flexible results, and visualizations. Two case studies are presented: the first exemplifies the proposed model and enables quantitative analyzes that characterize the Critical Success Factors of the Communication System of physically attended courses of a Brazilian public university. The second case uses the proposed model to analyze "Interactivity and Interaction" factors that influence the performance of beginner level students in online courses of a Brazilian private university, on which are applied statistical analyzes, neural network, self-organizing maps, decision trees and grouping techniques, aiming to describe the data, discover the relations, establish the most relevant variables and discover patterns that can support the conclusion. No Brasil, por suas características de extensão geográfica e diferenças sociais e econômicas, a expansão da educação a distância envolve vários aspectos de inclusão social, democratização e formação personalizada. Isso traz vários desafios, entre eles o da gestão, o de poder avaliar, compreender e medir os fatores críticos de um curso a distância – como seu sistema de comunicação, essencial nessa modalidade de ensino – de forma a apoiar as ações dos tomadores de decisão e contribuir para a melhoria da qualidade da gestão educacional. Este trabalho apresenta uma avaliação dos sistemas de comunicação de cursos ministrados em Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA), na modalidade semipresencial e a distância, usando um modelo de suporte à avaliação baseado no documento “Referenciais de Qualidade para a Educação Superior a Distância” do Ministério da Educação (MEC) e técnicas de Business Intelligence (BI). Esse modelo buscou, nesses Referenciais de Qualidade, os Fatores Críticos de Sucesso do Sistema de Comunicação (FCSSC), métricas mensuráveis e realizáveis e engloba técnicas de BI que estruturam essas métricas em modelos dimensionais que são carregados por processos de extração e transformação dos dados provenientes das bases operacionais AVAs e que, analisados por ferramentas analíticas, flexibilizam resultados e visualizações. São apresentados dois estudos de caso. O primeiro exemplifica o modelo proposto e habilita análises quantitativas que caracterizam FCSSC de cursos semipresenciais de uma universidade pública brasileira; já o segundo usa o modelo proposto para analisar fatores de “Interatividade e Interação” que influenciam o desempenho do aluno iniciante de curso a distância de universidade privada brasileira, sobre os quais são aplicadas análises estatísticas, Mapa de Kohonen, árvores de decisão e técnicas de agrupamento para descrever os dados, descobrir as relações, estabelecer as variáveis mais relevantes e descobrir padrões que possam apoiar a conclusão.

A computação científica está emergindo como o pilar central da ciência. No entanto, as práticas não rigorosas de pesquisa e a própria natureza do trabalho estão levando a uma crise de credibilidade. Mesmo em cenários em que a reprodução é factível, o tempo despendido para reimplementação de pesquisas representa uma expressiva parcela do tempo útil de estudiosos e pesquisadores. A pesquisa computacional reproduzível vem ganhando atração nas últimas décadas, não somente porque beneficia a validação e comprovação dos resultados, tornando uma publicação mais confiável, mas também por diminuir a barreira de entrada, apresentando-a de forma mais compreensível para o público alvo e, consequentemente, aumentando impacto. Ao longo das décadas foram desenvolvidas diversas aplicações gerais ou específicas para estimular a cultura de reprodutibilidade. No entanto, as presentes soluções não abrangem todos os campos do conhecimento. Neste trabalho, é apresentada uma plataforma online onde é possível armazenar, compartilhar e executar códigos e suas dependências, para processamento de sinais, aplicados à qualidade da energia elétrica. Desta forma, esta plataforma apresenta uma alternativa para que pesquisadores da área possam realizar e expor seus trabalhos de forma mais dinâmica, transparente e amigável aos leitores. Adicionalmente, a plataforma foi utilizada para avaliação e comparação de técnicas recentemente propostas na literatura para detecção de novidade no sinal elétrico de potência. Scientific computing is emerging as the central pillar of science. However, non-rigorous research practices and the very nature of work are leading to a crisis of credibility. Even in scenarios where reproduction is feasible, the time spent reimplementing research represents a significant portion of the useful time of scholars and researchers. Reproducible computational research has been gaining momentum in recent decades, not only because it benefits the validation and verification of results, making the publication more reliable, but also by reducing the barrier of entry, presenting it in a way that is more understandable to the target audience and, consequently, increasing its impact. Over the decades, several general or specific applications have been developed to stimulate the culture of reproducibility. However, the present solutions do not cover all fields of knowledge. In this work, an online platform is presented where it is possible to store, share and execute codes and their dependencies, for signal processing applied to the electric power system. In this way, this platformpresents an alternative for researchers of the area to realize and share their work in a more dynamic, transparent and friendly way for the readers. Additionally, the plataformwas used to evaluate and compare recently proposed techniques for novelty detection in the eletcric power system signal.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Neste trabalho é proposto um método para estimar a impedância de maneira invasiva, utilizando uma estrutura com controle de distúrbio, filtro para eliminar os componentes harmônicos contidos na rede e um interpolador em caso de variação de frequência. A impedância é um parâmetro importante para a análise da estabilidade de uma rede elétrica, pois através de sua estimação pode-se verificar, por exemplo, se há a presença de ressonância. Para provocar os distúrbios nos sinais de tensão e corrente utiliza-se o Sinal da Gaussiana Modulada (SGM), que pode ter seu decaimento controlado pelos parâmetros da função. Em relação à presença dos componentes harmônicos de fundo, que influenciam na estimação da impedância, é proposta uma versão do filtro Sliding Window Recursive Discrete Fourier Transform (SWRDFT), para estimar e eli-minar esses componentes, com o objetivo de permanecer somente o sinal de distúrbio. Sobre o desvio de frequência, outra questão que compromete a estimação da impedância, é proposta uma estrutura de interpolação, utilizando o método de Lagrange. A função da interpolação é estabelecer a sincronização dos sinais de corrente e tensão antes de serem processados para determinar o valor da impedância. Para validar os resultados, são realizados testes em redes no Simulink, RTDS, dSPACE e utilizando em um circuito experimental. Para os resultados são considerados Sistemas Elétricos com ressonância, com presença de componentes harmônicos de fundo e com variação de frequência. Para todos os casos a estimação obteve resultados satisfatórios. This work proposes a method to estimate the power grid impedance in an invasive form, using a disturbance control structure, a filter to eliminate the harmonic components contained in the power grid and an interpolator in case of frequency variation. The impedance is an important parameter for the power grid stability analysis because through its estimation it can be verified, for example, if there is the presence of resonance. To insert the disturbances in the voltage and current signals, the Gaussian Modulated Signal (GMS) is used, which may have its decay controlled by the function parameters. Regarding the presence of the harmonic components, which influence the estimation of impedance, a version of the Sliding Window Recursive Discrete Fourier Transform (SWRDFT) is proposed to estimate and eliminate these components in order to remain only the disturbance signal. Regarding the frequency deviation, another issue that affects the impedance estimation, an interpolation structure is proposed, using the Lagrange method. The function of the interpolation is to establish the synchronization of the current and voltage signals before being processed to determine the impedance value. To validate the results, tests with grids on Simulink, RTDS, dSpace and using an experimental circuit are performed. Results consider Electrical Systems with resonance, with the presence of background harmonic components and frequency variation. For all cases, the estimation results were satisfactory.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Este trabalho tem como objetivo a proposta de uma Unidade de Medição Fasorial (do inglês, Phasor Measurement Unit)(PMU), de baixo custo, voltada para o monito-ramento da distribuição de energia elétrica. O medidor proposto pode ser conectado à rede de baixa tensão, possibilitando assim o monitoramento dos sistemas de dis-tribuição e transmissão de energia. O algoritmo de estimação fasorial que compõe o software embarcado do equipamento faz uso do filtro Savitzky-Golay como aproxima-ção da derivada, necessária no processo de estimação da frequência do componente fundamental do sinal. O hardware utilizado é composto pelo microprocessador ARM TM4C1294NCPDT da Texas Instruments, um módulo GPS NEO-6M da uBlox, um módulo Wi-Fi ESP8266, além de um circuito de condicionamento do sinal analógico. O sincronismo das medições realizadas é garantido graças ao sinal composto por um pulso por segundo fornecido pelo GPS. Para o envio dos dados gerados pelo medidor pro-posto, o protocolo definido na norma vigente para PMUs foi utilizado. As estimações podem ser armazenadas e vizualizadas em tempo real através de um software monitor de dados de sincrofasores. Os resultados contemplam os testes exigidos pela norma, avaliando-se o erro total da estimação do fasor, o erro de frequência e o erro de taxa de variação da frequência. Por último, a fim de se reafirmar o sincronismo existente entre as medições realizadas por mais de um equipamento, estimou-se os fasores e a frequência em pontos distintos do sistema 4 Barras do IEEE, simulado em tempo real no RTDS, onde pode-se observar a estimação correta da defasagem entre duas barras desse sistema. The present work proposes of a low cost Phasor Measurement Unity (PMU), for monitoring the power distribution system. The proposed meter can be connected at the low voltage level, making possible the monitoring of the distribution system and the transmission system. The algorithm used to compute the phasor estimation that composes the embedded software in the equipment uses the Savitzky-Golay filter to approximate the differentiation process, necessary in the frequency estimation of the fundamental component of the signal. The hardware of the equipment is composed by a microprocessor AMR TM4C1294NCPDT of Texas Instruments, a uBlox GPS NEO-6M module, a Wi-Fi ESP8266 module and an analog conditioning circuit. The synchronism of the measurements is guaranteed due to a pulse per second signal from the GPS module. For the transmission of the data generated by the PMU, the protocol suggested by the standard is used. The estimated parameters can be visualized in real time through the Synchrophasor Data Monitor Software. The results contemplate the tests required by the IEEE standard C37.118.1 and the analyses of the total vector error, frequency error and rate of change of frequency error. Finally, to attest the synchronism between different PMUs, a test in a Real Time Digital Simulator (RTDS) was made, where the 4 bus IEEE system was simulated. The difference of the angles estimated for different buses was computed and the obtained values were according to the expected.

Este trabalho tem como contribuição o desenvolvimento de uma estratégia de equa-lização das tensões em um conversor multinível modular, como parte integrante de um sistema híbrido de armazenamento de energia. O conversor modular multinível realiza a conexão em série de módulos supercapacitores, o que possibilita aumentar a ten-são sem prejudicar a transferência rápida de energia. Em relação à outras topologias, este trabalho permite reduzir a quantidade, volume e massa do elemento magnético da estrutura do conversor. Um banco de baterias de íons de lítio também integra o sistema por intermédio de um conversor estático. Como é a fonte de maior densidade de energia, fornece a potência média requerida pelo carga. A associação com uma fonte de transferência rápida de energia permite aumentar o desempenho dinâmico, a eficiência energética e a vida útil da bateria. Com efeito, tem-se um sistema híbrido de armazenamento de energia que requer estratégias de gestão para múltiplas fontes de suprimento. Os resultados simulados considerando a estimativa da demanda de po-tência de um protótipo de veículo elétrico, são adequados e propiciam os fundamentos necessários para a construção de um protótipo. This work is a contribution to develop a strategy equalization of tensions in a mo-dular multilevel converter as part of a hybrid system energy storage. The multilevel modular converter realizes the series connection of supercapacitor modules, which al-lows to increase the voltage without cause damages to the quick energy transfer. In relation to other topologies, it allows reduction of the quantity, volume and mass of the magnetic element of the converter structure. A lithium-ion battery bank also integrates the system via a voltage boost converter. This battery is the source of high energy density, which provides the average power required by the load. The association with a fast transfer power source allows for increased dynamic performance, energy efficiency and service life. In fact, there is a hybrid energy storage system that requires mana-gement strategies for multiple sources of supply. The simulated results were obtained considering the power demand estimation of an electric vehicle prototype.

Este trabalho tem como objetivo a implementação de um sistema de estimação de energia, adequado às condições de alta luminosidade do maior e mais potente colisionador de partículas já construído, o LHC. Agendadas em seu programa de atualização, estas condições aumentam a probabilidade de colisões próton-próton dentro de seus detectores, como o ATLAS. A resposta do calorímetro hadrônico do detector ATLAS, Tilecal, necessita de um tempo de sete cruzamentos de feixe de partículas para gerar um pulso de amplitude proporcional à energia depositada. Neste sentido, aumentar a probabilidade de ocorrência das colisões também intensifica a presença do empilhamento de sinais. Este efeito faz com que o erro aumente na estimativa da amplitude dos sinais gerados na eletrônica de leitura do Tilecal neste ambiente. A interpretação do calorímetro como um canal de comunicação de característica dispersiva faz-se necessária para a recuperação do impulso de entrada, removendo-se, assim, o efeito de empilhamento e proporcionando uma medida direta da deposição de energia em cada cruzamento de feixe. A utilização de técnicas lineares para este propósito mostraram-se eficientes quando comparadas ao método atualmente implementado no sistema de trigger. No entanto, não-linearidades intrínsecas ao canal não podem ser modeladas por estas técnicas. Assim sendo, neste trabalho é proposto um equalizador de canal não-linear baseado em redes neurais artificiais. Através de treinamentos exaustivos, os principais parâmetros que compõem a arquitetura de uma rede neural feedforward foram determinados com o propósito de aliar alta performance e baixa complexidade da rede. O estimador neural mostrou-se robusto em ambientes com alta ocorrência de empilhamento de sinais, além de atender aos requisitos de implementação em hardware dedicado, no qual foi utilizado uma FPGA. Apesar da implementação de funções de ativação não-lineares em hardware com boa precisão consumir bastante recurso computacional, esta limitação foi contornada com a utilização de uma look-up table altamente compacta. Portanto, a rede neural foi quantizada em ponto fixo, visando reduzir ao máximo o número de elementos lógicos utilizados, sem comprometer sua capacidade ao compará-la com a rede implementada em software. This work aims to implement an energy estimation system, which is adequate to the high luminosity conditions of the most powerful collider ever built, the LHC. Scheduled in its update program, these conditions increase the probability of proton-to-proton collisions within its detectors, like ATLAS. The response from the hadronic calorimeter of the ATLAS detector, Tilecal, needs time corresponding to seven crossing particle beams to generate pulse amplitude proportional to the deposited energy. In this sense, increasing the likelihood of collision occurrence also intensifies the signal pile-up. This effect increases the amplitude estimation error of the signals, generated in the readout electronics of Tilecal in this environment. The interpretation of the calorimeter as a communication channel of dispersive character is necessary for the recovery of the input impulse, removing, this way, the pile-up effect and providing a direct measure of the energy deposition in each bunch-crossing. The utilization of linear techniques for this purpose have shown to be efficient when compared to the method currently being employed in the trigger system. However, non-linearities intrinsic to the channel cannot be modulated through these techniques. Therefore, it is proposed in this work a non-linear channel equalizer based on artificial neural networks. Through exhaustive training, the main parameters that compose the architecture of a feedforward neural network have been determined with the purpose of allying high performance with low network complexity. The neural estimator has shown to be robust in environments with high amounts of signal pile-up, as well as meeting the requirements for implementation of dedicated hardware, in which an FPGA was used. In spite of the implementation of non-linear activation functions in optimal precision hardware requiring high computational resources, this limitation was circumvented by utilizing a highly compact look-up table. Therefore, the neural network was quantified at a fixed point, aiming to reduce as much as possible the number of logical elements used without compromising its capacity to compare it with the network implemented in software.

This work analyzed the physical characteristics of sunspots the solar cycle 23, detected using computer vision techniques. Images in visible light and magnetograms of the MDI instrument (Michelson Doppler Imager) of the space telescope SOHO (Solar and Heliospheric Observatory) were used in the process of detecting sunspots and the extraction of their characteristics. The flow of solar irradiance, number of spots, number of sunspot groups, area, temperature, brightness and the average magnetic field of sunspots were also studied. Based on the sunspot data, the behavior of these characteristics and relationships between them were verified along the periods of solar minimum and maximum. We detected and analyzed 32,317 sunspots, with longitude between -40◦and 40◦, throughout the entire solar cycle. The daily Wolf number series was compared with data from the SIDC research center, and showed a 95% correlation. In addition, nonlinear correlations were found regarding area and extreme magnetic field, as well as regarding temperature and area, and finally regarding temperature and magnetic field. It was also found that these correlations presented small variations over the time of the solar cycle 23, and that larger, colder sunspots and with stronger magnetic fields occur more frequently during periods of maximum activity. O presente trabalho tem como objetivo analisar as características físicas das manchas solares do ciclo solar 23. Para o processo de detecção e de extração das manchas solares, bem como para a análise de suas características, serão empregadas técnicas de visão computacional, por meio das imagens em luz visível e do magnetograma do instrumento MDI (Michelson Doppler Imager) do telescópio espacial SOHO (Solar and Heliospheric Observatory). Também serão analisados o fluxo de irradiância solar, número de manchas, quantidade de grupos, área, temperatura, brilho e campo magnético m´médio das manchas solares. Com base nos dados obtidos, verificou-se o comportamento dessas características e as relações entre estas ao longo dos períodos de m´mínimo e de m´máximo solar. Foram detectadas e analisadas 32.317 manchas solares, com longitude entre -40◦e 40◦, ao longo de todo o ciclo solar. A série diária do número de Wolf foi comparada com os dados do centro de pesquisa SIDC, e apresentou uma correlação de 95%. Além disso foram encontradas também, correlações não lineares entre área e campo magnético extremo, assim como entre temperatura e área, e finalmente entre temperatura e campo magnético. Verificou-se também que estas correlações apresentaram variações pequenas ao logo do ciclo solar 23, e que as manchas solares maiores, mais frias e com campos magnéticos mais intensos ocorrem mais frequentemente durante períodos de máxima atividade.

Fundo Mackenzie de Pesquisa Cellular automata are locally de ned dynamical systems which are discrete in space, time and in the state variables, and capable of presenting arbitrarily complex global emergent behaviour. One core question in the study of cellular automata refers to their limit behaviour, that is, to the global dynamical features in a in nite time evolution. Previous works have shown that for nite time evolutions, one-dimensional cellular automata present dynamics which can be described by regular languages and, therefore, by nite automata. Also, such studies have shown the existence of growth patterns in the evolution of such nite automata for some cellular automata rules; however these results were obtained manually by directly inspecting the structures that arise during the time evolution. In this work we present the formalisation of an automatic method to compute such structures. Based on this, the rules of the elementary cellular automata rule space were classi ed according to the existence of a growth pattern in their nite automata. Also, we present new methods to infer the limit graph of some elementary cellular automata rules by analysing the regular expressions describing their behaviour in nite-time and the attractors of each rule, as well as an application of these graphs in computing the Fourier spectra of the rules. Autômatos celulares são sistemas dinâmicos localmente definidos, discretos no espaço, no tempo e nas variáveis de estado, e capazes de apresentar comportamento emergente global arbitrariamente complexo. Uma das questões centrais no estudo de autômatos celulares refere-se ao comportamento limite, isto e, ás características da dinâmica global, ao considerar-se o limite de uma evolucão temporal infinita. Trabalhos anteriores mostraram que para evoluções temporais nitas de autômatos celulares unidimensionais, suas dinâmicas podem ser sempre descritas por linguagens regulares e, portanto, por autômatos finitos. Além disso, esses estudos indicaram a existência de padrões para a evolução desses autômatos finitos para algumas regras; entretanto tais resultados foram obtidos manualmente através da inspeção direta das estruturas que neles surgem ao longo do tempo. Neste trabalho apresenta-se a formalização de um método automático para o cálculo de tais estruturas. Com base nisso, as regras do espaço de autômatos celulares elementares são classificadas de acordo com a existência de um padrão de crescimento de seus autômatos finitos. Além disso, este trabalho apresenta novos métodos para a inferência do grafo-limite de alguns autômatos celulares elementares, por meio da análise das expressões regulares que descrevem seus comportamentos em tempo finito e do estudo da evolução dos atratores de cada regra, bem como uma aplicação desses grafos-limite para o cálculo de espectros de Fourier das regras.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Fundo Mackenzie de Pesquisa Combinatorial optimization problems are widely studied in the literature. On the one hand, their challenging characteristics, such as the constraints and number of potential solutions, inspire their use to test new solution techniques. On the other hand, the practical application of these problems provides support on daily tasks of people and companies. Vehicle routing problems constitute a well-known class of combinatorial optimization problems, from which the Traveling Salesman Problem (TSP) is one of the most elementary problems. Despite its simplicity, the difficulty in finding its exact solution and its direct application in practical problems in multiple areas make it one of the most studied problems in the literature. Algorithms inspired by biological phenomena are being successfully applied to optimization problems, mainly combinatorial optimization problems. Those inspired by the collective behavior of insects produce good results for solving such problems. This work proposes the VRoptBees, a framework inspired by honeybee behavior to tackle vehicle routing problems. Together with the framework, two examples of implementation are described, one to solve the TSP and the other to solve the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP). Tests were conducted with benchmark instances from the literature, on which the implementation for the TSP presented the third best results in a comparison with other bee-inspired algorithms. Problemas de otimização combinatória são largamente estudados na literatura. De um lado, suas características desafiadoras, como o número de restrições e possíveis soluções, inspiram seu uso para testar novas técnicas de solução. Por outro lado, a aplicação prática desses problemas auxilia no dia a dia de pessoas e empresas. Os problemas de roteamento de veículos constituem uma classe muito conhecida da otimização combinatória, tendo o Problema de Caixeiro Viajante (PCV) como um dos mais elementares. Apesar de sua simplicidade, a dificuldade em encontrar uma solução exata e sua direta aplicação prática em diversas áreas o faz um dos problemas mais estudados na literatura. Algoritmos inspirados em fenômenos naturais têm sido utilizados com sucesso em problemas de otimização, principalmente de natureza combinatória. Aqueles inspirados no comportamento coletivo de insetos apresentam bons resultados para esses problemas. Nesse trabalho é proposto um framework inspirado no comportamento de abelhas para a solução de problemas de roteamento de veículos, chamado de VRoptBees. Junto ao framework, dois exemplos de implementações são propostos, um para a solução do PCV e outro para o Problema de Roteamento de Veículos Capacitados (PRVC). Testes foram feitos com instâncias de benchmark comumente utilizadas na literatura, com a implementação ao PCV apresentando o terceiro melhor resultado entre os algoritmos inspirados em abelhas.

Universidade Presbiteriana Mackenzie Currently, the natural sciences are taking advantage of information and computing concepts to investigate the structure of nature and the interrelationships among the various natural systems. Furthermore, scientists from various fields are arguing that nature performs computations and others argue that the basic structure of the physical world is based on informational and computational processes. Within this scenario, there is the Natural Computing, whose main premise is to assume that natural phenomena can be interpreted from a computational perspective and that these phenomena can be modeled computationally and applied in different scientific contexts. Although Natural Computing is committed with the computational interpretation of nature, there is no theoretical framework that leads to the explanation of natural systems from a computational perspective. In this context, this thesis proposes a Conceptual Framework that allows to computationally explain the structures and processes within natural systems. The Conceptual Framework is based on a set of concepts and macroconcepts and its formalization consists of two sets of tools: a conceptual map with its graphical view of macroconcepts and concepts and their relationships; and a set of UML diagrams to computationally modeling the structures, processes and subprocesses present in natural systems. Thus, the proposed Conceptual Framework brings an intuitive and visual way to understand the natural systems under a computational perspective and to guide the modeling of bioinspired algorithms. From the perspective of a bioinspired analysis of algorithms, modeling tools allow to view conceptual gaps in the algorithms. Finally, the proposed Conceptual Structure is used as a tool for the analysis and synthesis of bioinspired algorithms, more specifically to develop algorithms inspired by the behavior of bacteria. In this way, the proposed framework aims to build an analysis and synthesis tool to collaborate for the theoretical and interdisciplinary maturation of Natural Computing. Atualmente, as ciências naturais estão se valendo de conceitos de informação e computação para investigar a estrutura da natureza e as inter-relações entre os diversos sistemas naturais. Além disso, cientistas de diversas áreas estão argumentando que a natureza realiza computações e outros defendem que a estrutura básica do mundo físico está fundamentada em processos informacionais e computacionais. Dentro deste cenário, existe a Computação Natural, cuja principal premissa é assumir que os fenômenos naturais podem ser interpretados sob uma perspectiva computacional e que esses fenômenos podem ser modelados computacionalmente e aplicados em diferentes contextos científicos. Embora a Computação Natural se comprometa com a interpretação computacional da natureza não existe um corpo teórico que permita explicar os sistemas naturais sob uma perspectiva computacional. Neste contexto, esta tese propõe uma Estrutura Conceitual, que explica computacionalmente as estruturas e processos presentes nos sistemas naturais. A Estrutura Conceitual é embasada em um conjunto de conceitos e macroconceitos e sua formalização consiste em dois conjuntos de ferramentas: um mapa conceitual que representa uma visualização gráfica dos macroconceitos e conceitos e suas relações; e um conjunto de diagramas UML para modelar computacionalmente as estruturas, processos e subprocessos presentes nos sistemas naturais. Desta forma, a Estrutura Conceitual proposta traz consigo uma forma intuitiva e visual de entender os sistemas naturais sob uma perspectiva computacional e de guiar a modelagem de algoritmos bioinspirados. Da perspectiva da análise de algoritmos bioinspirados, as ferramentas de modelagem permitem visualizar lacunas conceituais na engenharia dos algoritmos estudados. Por fim, a Estrutura Conceitual proposta é utilizada como ferramenta para o projeto e desenvolvimento (síntese) de algoritmos bioinspirados, mais especificamente para o desenvolvimento de algoritmos inspirados no comportamento das bactérias. Desta forma, a Estrutura Conceitual proposta visa a construção de um ferramental de análise e síntese que colabore para o amadurecimento teórico e interdisciplinar da Computação Natural.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Paranasal sinus are important objects of study to rhinosinusitis diagnostic, having some papers related incidence between asthma and allergic rhinitis.Many applications can calculate to various parts of the human body, getting a CT scan or MRI input, and returning information about the region of interest observed as volume and area. The accumulated mucus in the sinuses is one of the areas of interest that have not yet been implemented methods for the calculation of volume and area. In the present scenario, the patient monitoring is done visually, depending largely on perception of the evaluator. Therefore, we seek to implement more accurate metrics to facilitate medical care to the patient and it can help prevent the worsening of rhinitis in a given patient, developing mechanisms of visual and numerical comparison, where it is possible observe the progress of treatment. This work contains a detailed study of how certain existing techniques, combined into one methodology can segment and calculate the accumulated mucus in the maxillary sinus. In addition to techniques such as Thresholding, Gaussian filter, Mathematical Morphology, Metallic Artifacts Reduction during processing and segmentation, MUNC and DTA to calculate the volume and area, and visualization techniques as the Marching Cubes, it was also necessary some adjustments in the algorithm for limit the region of interest where the thresholding combined with the gaussian filter has not been effective of retaining edges. The application will use two open source platforms, one for processing, ITK, and another for visualization, VTK. The results demonstrated that it is possible to perform segmentation and the calculation with the use of platforms as well as the methodology used is adequate to solve this problem. Os seios paranasais são importantes objetos de estudo para o diagnóstico de rinossinusites, tendo alguns estudos relacionado a incidência de asma na fase adulta a quadros de rinite alérgica na infância. Muitas aplicações atendem a diversas partes do corpo humano, obtendo de entrada uma tomografia computadorizada ou ressonância magnética, e devolvendo, muitas vezes, números que dizem respeito ao objeto de interesse observado, como volume e área. O muco acumulado nos seios paranasais é uma das regiões de interesse que ainda não tiveram métodos implementados para o cálculo do volume e área. No cenário atual, o acompanhamento do paciente é feito de forma visual, dependendo muito da percepção do avaliador. Portanto, busca-se a implementação de métricas mais precisas para facilitar o acompanhamento médico ao paciente e ajudar na prevenção do agravamento de um quadro de rinite em um determinado paciente, criando mecanismos de comparação visual e numérica, onde é possível observar a evolução do tratamento. Este trabalho contém um estudo detalhado de como determinadas técnicas existentes, combinadas em uma metodologia, podem segmentar e calcular o muco acumulado nos seios paranasais maxilares. Além de técnicas como a Binarizacão, Filtro Gaussiano, Morfologia Matemática, Redução de Ruídos Metálico durante o processamento e segmentação, MUNC e DTA para o cálculo do volume e área, e técnicas de visualização como o Marching Cubes, foram necessários também ajustes no algoritmo para limitar a área segmentada onde a binarizacão combinada ao filtro não foi capaz de manter as bordas da região de interesse. A aplicação fará uso de duas plataformas de código livre, sendo uma para o processamento, ITK, e outra para visualização de imagens, VTK. Os resultados demonstraram que é possível realizar a segmentação e o cálculo com o uso das plataformas, bem como a metodologia empregada é adequada a resolução deste problema.

Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulo A honeypot is a computer security system dedicated to being probed, attacked or compromised. The information collected help in the identification of threats to computer network assets. When probed, attacked and compromised the honeypot receives a sequence of commands that are mainly intended to exploit a vulnerability of the emulated systems. This work uses data collected by honeypots to create rules and signatures for intrusion detection systems. The rules are extracted from decision trees constructed from the data sets of real honeypots. The results of experiments performed with four databases, both public and private, showed that the extraction of rules for an intrusion detection system is possible using data mining techniques, particularly decision trees. The technique pointed out similarities between the data sets, even the collection occurring in places and periods of different times. In addition to the rules obtained, the technique allows the analyst to identify problems quickly and visually, facilitating the analysis process. Um honeypot é um sistema computacional de segurança dedicado a ser sondado, atacado ou comprometido. As informações coletadas auxiliam na identificação de ameaças computacionais aos ativos de rede. Ao ser sondado, atacado e comprometido o honeypot recebe uma sequência de comandos que têm como principal objetivo explorar uma vulnerabilidade dos sistemas emulados. Este trabalho faz uso dos dados coletados por honeypots para a criação de regras e assinaturas para sistemas de detecção de intrusão. As regras são extraídas de árvores de decisão construídas a partir dos conjuntos de dados de um honeypot real. Os resultados dos experimentos realizados com quatro bases de dados, duas públicas e duas privadas, mostraram que é possível a extração de regras para um sistema de detecção de intrusão utilizando técnicas de mineração de dados, em particular as árvores de decisão. A técnica empregada apontou similaridades entre os conjuntos de dados, mesmo a coleta ocorrendo em locais e períodos de tempos distintos. Além das regras obtidas, a técnica permite ao analista identificar problemas existentes de forma rápida e visual, facilitando o processo de análise.

Cellular automata are discrete complex systems and also fully distributed computational systems, with arbitrarily simple local processing. One of computations that can be made with cellular automata is sorting of numerical sequences. Sorting is a quite relevant topic and widely used in computing, as one of its fundamental processes. This research aimed at the development of sorting algorithms based on one-dimensional cellular automata. Two new versions with range 1 and 3 have been proposed, inspired by the characteristics of existing studies in the literature. In the analysis carried out, the proposed cellular automata have advantages over the approaches that originated them. Autômatos celulares são sistemas complexos discretos e também sistemas computacionais totalmente distribuídos, com processamento local arbitrariamente simples. Uma das computações que se pode realizar com autômatos celulares é a ordenação de sequências numéricas. A ordenação é um tema bastante relevante e utilizado amplamente na computação, como um de seus processos fundamentais. A presente pesquisa visou o desenvolvimento de algoritmos de ordenação baseados em autômatos celulares unidimensionais. Foram propostas duas novas versões, de raios 1 e 3, inspirados por características de trabalhos existentes na literatura. Em análise realizada, os autômatos celulares propostos apresentam vantagens com relação às abordagens que lhes deram origem.

Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulo Clustering usually treats objects as belonging to mutually exclusive clusters, what is usually im-precise, because an object may belong to more than one cluster simultaneously with different membership degrees. The clustering algorithms, both crisp and fuzzy, have a number of parameters to be adjusted so that they present the best performance for a given database. Furthermore, it is known that no single algorithm is better than all the others for all problem classes, and the combi-nation of solutions found by various algorithms (or the same algorithm with different parameters) may lead to a global solution that is better than those found by individual algorithms, including the best one. It is within this context that the present thesis proposes a new fuzzy clustering algo-rithm inspired by the behavior of particle swarms and, then, introduces a new form of combining the clustering algorithms using concepts from Type-2 fuzzy sets. Da maneira tradicional o agrupamento trata os objetos que compõem a base como pertencentes a grupos mutuamente exclusivos, o que nem sempre é verdade, pois um objeto pode pertencer a mais de um grupo com diferentes graus de pertinência. Os algoritmos de agrupamento, sejam eles convencionais ou nebulosos (capazes de tratar múltiplas pertinências simultaneamente), possuem diversos parâmetros a serem ajustados de tal forma que ofereçam o melhor desempenho para uma base de dados. Além disso, é sabido que nenhum algoritmo é superior a todos os outros para todas as classes de problemas e que combinar soluções fornecidas por diferentes algoritmos pode levar a uma solução global superior a todas as soluções individuais, inclusive à melhor. É nesse contexto que a presente tese propõe um novo algoritmo de agrupamento nebuloso de dados inspirado no comportamento de enxames de partículas e, em seguida, propõe uma nova forma de realizar combinações (ensembles) de algoritmos de agrupamento usando conceitos da teoria de conjuntos nebulosos do Tipo-2.

Universidade Presbiteriana Mackenzie The detection of objects in an image is important for decision making in a remote sensing system. The interest areas in this kind of work are buildings, streets, bridges, airports, ports and parking. The latter will be addressed in this work. The detection of these objects using manual techniques can be laborious and result in detection errors. This paper examines algorithms to the identification and recognition of parking areas paved and marked. To define the processing the best parameters are analised, with the purpose to obtain more accurate results. This work proposes an algorithm composed of recognition of parking areas that uses important variables such as vehicle size, size of parking spaces, image resolution and camera zoom. The experimental results obtained with the proposed method have a higher hit rate than other academic approaches. A detecção de objetos em uma imagem é uma funcional idade indispensável para a tomada de decisão em um sistema de sensoriamento remoto. As áreas de interesse para detecção nesse tipo de trabalho são edifícios, ruas, pontes, aeroportos, portos e estacionamento. Este último se rá abordado neste trabalho. Utilizar técnicas manuais para detectar tais objetos pode se tornar trabalhoso e ocasionar erros de detecção. O presente trabalho analisa algoritmos referentes à identificação e reconhecimento de áreas pavimentadas e sinalizadas de estacionamento. São investigados os melhores parâmetros para se realizar o processamento, com propósito de atingir maior precisão nos resultados. Propõe-se um algoritmo composto de reconhecimento de áreas de estacionamento, que considera variáveis importantes tais como, tamanho dos veículos, tamanho das vagas de estacionamento, resolução da imagem e zoom da câmera. Os resultados experimentais obtidos com o método proposto apresentam uma maior taxa de acerto do que outras abordagens acadêmicas

The concepts of fractal geometry, which were developed in 1975 by Mandelbrot, complement Euclidean geometry as they provide theoretical dimensional fundamentals for shapes whose irregularities cannot be properly interpreted by classical topological definitions. The standards of this irregular morphology, found in abundance in nature, can be recognized in the construction processes of various fractals anthropic figures, mainly when combined with computational technology. Professionals and researchers from several knowledge fields are exploring these concepts to simulate or create models of irregular shapes, with detail levels hitherto inconceivable. Earth sciences supported by geotechnologies have great potential for applying Mandelbrot s theories as a conceptual reference for analyzing phenomena presenting fractal behaviors, belonging to different application areas as geomorphology, climatology and urban and landscapes studies. In this approach, the fractal dimension of the territorial space occupied by cities is considered an indicator for understanding occupation patterns as one of the factors to be considered in urban planning policies, e.g., to propose projects for more appropriate investments distribution and development of infrastructure. In this work, these concepts were applied by using the box-counting method to calculate the fractal dimension of urban forms from eight Brazilian state capitals by using the Municipal Human Development Index (MHDI) as the selection criteria: four cities ranked among the top of the list and four cities classified among the last positions of the state capitals. The results were analyzed in order to identify possible relationships or trends among these indicators, namely, fractal dimension and MHDI, that may support future studies and urban planning. These relationships were not confirmed: the eight studied cities presented heterogeneous fractal dimension values and no trends were verified. However, it was concluded that the fractal dimension of urban form is related to its scattering pattern and occupation over the geographical territorial space and may be an indicator of the occupation density from the urban area. Os conceitos da geometria fractal, desenvolvida em 1975 por Mandelbrot, complementam os da geometria euclidiana à medida que fornecem um arcabouço teórico de cálculo dimensional para diversas formas cujas irregularidades apresentam características que não podem ser interpretadas adequadamente pelas definições topológicas clássicas. Os padrões dessa morfologia irregular, encontrada em abundância na natureza, podem ser reproduzidos em processos de construção de figuras fractais desenvolvidas pelo homem, especialmente quando combinadas com a tecnologia computacional. Profissionais e pesquisadores de diversas áreas de conhecimento passaram a explorar esses conceitos a fim de simular ou criar modelos de formas irregulares, com níveis de detalhe até então inconcebíveis. As ciências da Terra, com o apoio de ferramentas de geotecnologia, apresentam grande potencial de se apropriar das teorias da geometria de Mandelbrot, como referência conceitual aos estudos de fenômenos que apresentam comportamento fractal, pertencentes a várias áreas de aplicação como a geomorfologia, climatologia e os estudos urbanos e de paisagens. Nessa abordagem, a dimensão fractal do espaço territorial ocupado pelas cidades vem sendo considerada indicador importante para entendimento desse padrão de ocupação, contribuindo como um dos fatores a ser considerados nas políticas de planejamento urbano e, por exemplo, propor projetos de distribuição de investimentos e desenvolvimento de infraestrutura mais adequados. Neste trabalho, esses conceitos foram aplicados por meio da utilização do método da contagem de quadrados para calcular a dimensão fractal das formas urbanas de oito capitais brasileiras, utilizando o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM) de 2010, publicado em julho de 2013, como critério de seleção. Foram escolhidas quatro cidades classificadas entre as primeiras da lista e outras quatro que ocupam as últimas posições entre as capitais estaduais, com o objetivo de encontrar possíveis relações ou tendências entre esses indicadores dimensão fractal e IDHM que pudessem subsidiar futuros estudos e planejamentos urbanos. Os resultados obtidos não revelaram a existência de tais relações: as oito cidades estudadas apresentaram valores dimensionais heterogêneos, sem registro de tendências. No entanto, foi possível concluir que a dimensão fractal de uma forma urbana está relacionada ao seu padrão de espalhamento e ocupação do espaço territorial geográfico e pode ser considerada um indicador da densidade de ocupação da área urbana.

Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulo Twitter is a microblog service that generates a huge amount of textual content daily. All this content needs to be explored by means of techniques, such as text mining, natural language processing and information retrieval. In this context, the automatic keyword extraction is a task of great usefulness that can be applied to indexing, summarization and knowledge extrac-tion from texts. A fundamental step in text mining consists of building a text representation model. The model known as vector space model, VSM, is the most well-known and used among these techniques. However, some difficulties and limitations of VSM, such as scalabil-ity and sparsity, motivate the proposal of alternative approaches. This dissertation proposes a keyword extraction method, called TKG (Twitter Keyword Graph), for tweet collections that represents texts as graphs and applies centrality measures for finding the relevant vertices (keywords). To assess the performance of the proposed approach, two different sets of exper-iments are performed and comparisons with TF-IDF and KEA are made, having human clas-sifications as benchmarks. The experiments performed showed that some variations of TKG are invariably superior to others and to the algorithms used for comparisons. O Twitter é um serviço de microblog que gera um grande volume de dados textuais. Todo esse conteúdo precisa ser explorado por meio de técnicas de mineração de textos, processamento de linguagem natural e recuperação de informação com o objetivo de extrair um conhecimento que seja útil de alguma forma ou em algum processo. Nesse contexto, a extração automática de palavras-chave é uma tarefa que pode ser usada para a indexação, sumarização e compreensão de documentos. Um passo fundamental nas técnicas de mineração de textos consiste em construir um modelo de representação de documentos. O modelo chamado mode-lo de espaço vetorial, VSM, é o mais conhecido e utilizado dentre essas técnicas. No entanto, algumas dificuldades e limitações do VSM, tais como escalabilidade e esparsidade, motivam a proposta de abordagens alternativas. O presente trabalho propõe o método TKG (Twitter Keyword Graph) de extração de palavras-chave de coleções de tweets que representa textos como grafos e aplica medidas de centralidade para encontrar vértices relevantes, correspondentes às palavras-chave. Para medir o desempenho da abordagem proposta, dois diferentes experimentos são realizados e comparações com TF-IDF e KEA são feitas, tendo classifica-ções humanas como referência. Os experimentos realizados mostraram que algumas variações do TKG são superiores a outras e também aos algoritmos usados para comparação.

Universidade Presbiteriana Mackenzie Cellular automata are totally discrete systems that act locally in a simple and deterministic way, but whose resulting global behavior can be extremely complex. The set of possible global configurations in one finite time step for a CA can be described by a regular language, which in turn can be represented by a finite automaton, more precisely the so-called process graph, in which all states are initial and final. Here, we study the temporal evolution complexity of the elementary cellular automata (i.e., one-dimensional, binary, with radius 1), and related previous works are revisited and discussed, indicating problems and their consequences. We also start up a novel approach for the problem, substituting the process graph based representation that describes the configuration at each time step by adjacency matrices derived from them. In fact, we extend the classical adjacency matrix notation, as they cannot fully represent process graphs. With this new notation, we show that it is possible to obtain the algorithm to generate a process graph for an arbitrary finite time step for each of the rules at study. In conclusion, although advancing the limit graph problem, it still remains open, and we provide suggestions for further research. Autômatos celulares são sistemas totalmente discretos que agem localmente de forma simples e determinística, mas cujo comportamento global resultante pode ser extremamente complexo. O conjunto de possíveis configurações globais em um passo de tempo t finito para um autômato celular pode ser descrito por uma linguagem regular, a qual por sua vez pode ser representada por meio de um autômato finito, mais precisamente, pelo chamado grafo de processo, em que todos os estados são iniciais e finais. Estuda-se aqui a complexidade da evolução temporal dos autômatos celulares elementares (i.e., unidimensionais, binários, de raio 1), e trabalhos anteriores são revisitados e discutidos, no quais apontam-se problemas e suas consequências. Também inicia-se uma nova abordagem para o problema, substituindo a representação dos grafos de processo que descrevem a configuração a cada passo de tempo por matrizes de adjacência deles derivadas. De fato, estende-se a notação clássica de matriz de adjacência, já que ela se mostra insuficiente para descrever completamente os grafos de processo em questão. Com essa nova notação, mostra-se que é possível obter o algoritmo que gere o grafo de processo de tempo t para cada uma das regras estudadas. Conclui-se que, embora houve avanços para o problema do grafo limite, este ainda permanece aberto, e sugestões para continuação da pesquisa são dadas.

Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulo Social media have become a way of expressing collective interests. People are motivated by the sharing of information and the feedback from friends and colleagues. Among the many social media tools available, the Twitter microblog is gaining popularity as a platform for in-stantaneous communication. Millions of messages are generated daily, from over 100 million users, about the most varied subjects. As it is a rapid communication platform, this microblog spurred a phenomenon called television storytellers, where surfers comment on what they watch on TV while the programs are being transmitted. The Social TV emerged from this integration between social media and television. The amount of data generated on the TV shows is a rich material for data analysis. Broadcasters may use such information to improve their programs and increase interaction with their audience. Among the main challenges in social media data analysis there is sentiment analysis (to determine the polarity of a text, for instance, positive or negative), and sense disambiguation (to determine the right context of polysemic words). This dissertation aims to use machine learning techniques to create a tool to support Social TV, contributing specifically to the automation of sentiment analysis and disambiguation of Twitter messages. As mídias sociais são uma forma de expressão dos interesses coletivos, as pessoas gostam de compartilhar informações e sentem-se valorizadas por causa disso. Entre as mídias sociais o microblog Twitter vem ganhando popularidade como uma plataforma para comunicação ins-tantânea. São milhões de mensagens geradas todos os dias, por cerca de 100 milhões de usuá-rios, carregadas dos mais diversos assuntos. Por ser uma plataforma de comunicação rápida esse microblog estimulou um fenômeno denominado narradores televisivos, em que os inter-nautas comentam sobre o que assistem na TV no momento em que é transmitido. Dessa inte-gração entre as mídias sociais e a televisão emergiu a TV Social. A quantidade de dados gera-dos sobre os programas de TV formam um rico material para análise de dados. Emissoras podem usar tais informações para aperfeiçoar seus programas e aumentar a interação com seu público. Dentre os principais desafios da análise de dados de mídias sociais encontram-se a análise de sentimento (determinação de polaridade em um texto, por exemplo, positivo ou negativo) e a desambiguação de sentido (determinação do contexto correto de palavras polis-sêmicas). Essa dissertação tem como objetivo usar técnicas de aprendizagem de máquina para a criação de uma ferramenta de apoio à TV Social com contribuições na automatização dos processos de análise de sentimento e desambiguação de sentido de mensagens postadas no Twitter.