Arquitetura de software desempenha um importante papel no desenvolvimento de software, quando explicitamente documentada, ela melhora o entendimento sobre o sistema implementado e torna possível entender a forma com que requisitos não funcionais são tratados. Apesar da relevância da arquitetura de software, muitos sistemas não possuem uma arquitetura documentada, e nos casos em que a arquitetura existe, ela pode estar desatualizada por causa da evolução descontrolada do software. O processo de recuperação de arquitetura de um sistema depende principalmente do conhecimento que as pessoas envolvidas com o software tem. Isso acontece porque a recuperação de arquitetura é uma tarefa que demanda muita investigação manual do código fonte. Pesquisas sobre recuperação de arquitetura objetivam auxiliar esse processo. A maioria dos métodos de recuperação existentes são baseados em dependência entre elementos da arquitetura, padrões arquiteturais ou similaridade semântica do código fonte. Embora as abordagem atuais ajudem na identi cação de módulos arquiteturais, os resultados devem ser melhorados de forma signi cativa para serem considerados con áveis. Então, nesta dissertação, objetivamos melhorar o suporte a recuperação de arquitetura explorando diferentes fontes de informação e técnicas de aprendizado de máquina. Nosso trabalho consiste de uma análise, considerando cinco estudo de casos, da utilidade de usar um conjunto de características de código (features, no contexto de aprendizado de máquina) para agrupar elementos em módulos da arquitetura. Atualmente não são conhecidas as características que afetam a identificação de papéis na arquitetura de software. Por isso, nós avaliamos a relação entre diferentes conjuntos de características e a acurácia obtida por um algoritmo não supervisionado na identificação de módulos da arquitetura. Consequentemente, nós entendemos quais dessas características revelam informação sobre a organização de papéis do código fonte. Nossa abordagem usando características de elementos de software atingiu uma acurácia média significativa. Indicando a relevância das informações selecionadas para recuperar a arquitetura. Além disso, nós desenvolvemos uma ferramenta para auxílio ao processo de recuperação de arquitetura de software. Nossa ferramenta tem como principais funções a avaliação da recuperação de arquitetura e apresentação de diferentes visualizações arquiteturais. Para isso, apresentamos comparações entre a arquitetura concreta e a arquitetura sugerida. / Software architecture plays an important role in the software development, and when explicitly documented, it allows understanding an implemented system and reasoning about how non-functional requirements are addressed. In spite of that, many developed systems lack proper architecture documentation, and if it exists, it may be outdated due to software evolution. The process of recovering the architecture of a system depends mainly on developers' knowledge requiring a manual inspection of the source code. Research on architecture recovery provides support to this process. Most of the existing approaches are based on architectural elements dependency, architectural patterns or source code semantics, but even though they help identifying architectural modules, the obtained results must be signi cantly improved to be considered reliable. We thus aim to support this task by the exploitation of di erent code-oriented information and machine learning techniques. Our work consists of an analysis, involving ve case studies, of the usefulness of adopting a set of code-level characteristics (or features, in the machine learning terminology) to group elements into architectural modules. The characteristics mainly source code metrics that a ect the identi cation of what role software elements play in software architecture are unknown. Then, we evaluate the relationship between di erent sets of characteristics and the accuracy achieved by an unsupervised algorithm the Expectation Maximization in identifying architectural modules. Consequently, we are able to understand which of those characteristics reveal information about the source code structure. By the use of code-oriented information, our approach achieves a signi cant average accuracy, which indicates the importance of the selected information to recover software architecture. Additionally, we provide a tool to support research on architecture recovery providing software architecture measurements and visualizations. It presents comparisons between predicted architectures and concrete architectures.

Arquitetura de software desempenha um importante papel no desenvolvimento de software, quando explicitamente documentada, ela melhora o entendimento sobre o sistema implementado e torna possível entender a forma com que requisitos não funcionais são tratados. Apesar da relevância da arquitetura de software, muitos sistemas não possuem uma arquitetura documentada, e nos casos em que a arquitetura existe, ela pode estar desatualizada por causa da evolução descontrolada do software. O processo de recuperação de arquitetura de um sistema depende principalmente do conhecimento que as pessoas envolvidas com o software tem. Isso acontece porque a recuperação de arquitetura é uma tarefa que demanda muita investigação manual do código fonte. Pesquisas sobre recuperação de arquitetura objetivam auxiliar esse processo. A maioria dos métodos de recuperação existentes são baseados em dependência entre elementos da arquitetura, padrões arquiteturais ou similaridade semântica do código fonte. Embora as abordagem atuais ajudem na identi cação de módulos arquiteturais, os resultados devem ser melhorados de forma signi cativa para serem considerados con áveis. Então, nesta dissertação, objetivamos melhorar o suporte a recuperação de arquitetura explorando diferentes fontes de informação e técnicas de aprendizado de máquina. Nosso trabalho consiste de uma análise, considerando cinco estudo de casos, da utilidade de usar um conjunto de características de código (features, no contexto de aprendizado de máquina) para agrupar elementos em módulos da arquitetura. Atualmente não são conhecidas as características que afetam a identificação de papéis na arquitetura de software. Por isso, nós avaliamos a relação entre diferentes conjuntos de características e a acurácia obtida por um algoritmo não supervisionado na identificação de módulos da arquitetura. Consequentemente, nós entendemos quais dessas características revelam informação sobre a organização de papéis do código fonte. Nossa abordagem usando características de elementos de software atingiu uma acurácia média significativa. Indicando a relevância das informações selecionadas para recuperar a arquitetura. Além disso, nós desenvolvemos uma ferramenta para auxílio ao processo de recuperação de arquitetura de software. Nossa ferramenta tem como principais funções a avaliação da recuperação de arquitetura e apresentação de diferentes visualizações arquiteturais. Para isso, apresentamos comparações entre a arquitetura concreta e a arquitetura sugerida. / Software architecture plays an important role in the software development, and when explicitly documented, it allows understanding an implemented system and reasoning about how non-functional requirements are addressed. In spite of that, many developed systems lack proper architecture documentation, and if it exists, it may be outdated due to software evolution. The process of recovering the architecture of a system depends mainly on developers' knowledge requiring a manual inspection of the source code. Research on architecture recovery provides support to this process. Most of the existing approaches are based on architectural elements dependency, architectural patterns or source code semantics, but even though they help identifying architectural modules, the obtained results must be signi cantly improved to be considered reliable. We thus aim to support this task by the exploitation of di erent code-oriented information and machine learning techniques. Our work consists of an analysis, involving ve case studies, of the usefulness of adopting a set of code-level characteristics (or features, in the machine learning terminology) to group elements into architectural modules. The characteristics mainly source code metrics that a ect the identi cation of what role software elements play in software architecture are unknown. Then, we evaluate the relationship between di erent sets of characteristics and the accuracy achieved by an unsupervised algorithm the Expectation Maximization in identifying architectural modules. Consequently, we are able to understand which of those characteristics reveal information about the source code structure. By the use of code-oriented information, our approach achieves a signi cant average accuracy, which indicates the importance of the selected information to recover software architecture. Additionally, we provide a tool to support research on architecture recovery providing software architecture measurements and visualizations. It presents comparisons between predicted architectures and concrete architectures.

Arquitetura de software desempenha um importante papel no desenvolvimento de software, quando explicitamente documentada, ela melhora o entendimento sobre o sistema implementado e torna possível entender a forma com que requisitos não funcionais são tratados. Apesar da relevância da arquitetura de software, muitos sistemas não possuem uma arquitetura documentada, e nos casos em que a arquitetura existe, ela pode estar desatualizada por causa da evolução descontrolada do software. O processo de recuperação de arquitetura de um sistema depende principalmente do conhecimento que as pessoas envolvidas com o software tem. Isso acontece porque a recuperação de arquitetura é uma tarefa que demanda muita investigação manual do código fonte. Pesquisas sobre recuperação de arquitetura objetivam auxiliar esse processo. A maioria dos métodos de recuperação existentes são baseados em dependência entre elementos da arquitetura, padrões arquiteturais ou similaridade semântica do código fonte. Embora as abordagem atuais ajudem na identi cação de módulos arquiteturais, os resultados devem ser melhorados de forma signi cativa para serem considerados con áveis. Então, nesta dissertação, objetivamos melhorar o suporte a recuperação de arquitetura explorando diferentes fontes de informação e técnicas de aprendizado de máquina. Nosso trabalho consiste de uma análise, considerando cinco estudo de casos, da utilidade de usar um conjunto de características de código (features, no contexto de aprendizado de máquina) para agrupar elementos em módulos da arquitetura. Atualmente não são conhecidas as características que afetam a identificação de papéis na arquitetura de software. Por isso, nós avaliamos a relação entre diferentes conjuntos de características e a acurácia obtida por um algoritmo não supervisionado na identificação de módulos da arquitetura. Consequentemente, nós entendemos quais dessas características revelam informação sobre a organização de papéis do código fonte. Nossa abordagem usando características de elementos de software atingiu uma acurácia média significativa. Indicando a relevância das informações selecionadas para recuperar a arquitetura. Além disso, nós desenvolvemos uma ferramenta para auxílio ao processo de recuperação de arquitetura de software. Nossa ferramenta tem como principais funções a avaliação da recuperação de arquitetura e apresentação de diferentes visualizações arquiteturais. Para isso, apresentamos comparações entre a arquitetura concreta e a arquitetura sugerida. / Software architecture plays an important role in the software development, and when explicitly documented, it allows understanding an implemented system and reasoning about how non-functional requirements are addressed. In spite of that, many developed systems lack proper architecture documentation, and if it exists, it may be outdated due to software evolution. The process of recovering the architecture of a system depends mainly on developers' knowledge requiring a manual inspection of the source code. Research on architecture recovery provides support to this process. Most of the existing approaches are based on architectural elements dependency, architectural patterns or source code semantics, but even though they help identifying architectural modules, the obtained results must be signi cantly improved to be considered reliable. We thus aim to support this task by the exploitation of di erent code-oriented information and machine learning techniques. Our work consists of an analysis, involving ve case studies, of the usefulness of adopting a set of code-level characteristics (or features, in the machine learning terminology) to group elements into architectural modules. The characteristics mainly source code metrics that a ect the identi cation of what role software elements play in software architecture are unknown. Then, we evaluate the relationship between di erent sets of characteristics and the accuracy achieved by an unsupervised algorithm the Expectation Maximization in identifying architectural modules. Consequently, we are able to understand which of those characteristics reveal information about the source code structure. By the use of code-oriented information, our approach achieves a signi cant average accuracy, which indicates the importance of the selected information to recover software architecture. Additionally, we provide a tool to support research on architecture recovery providing software architecture measurements and visualizations. It presents comparisons between predicted architectures and concrete architectures.

Thesis use principles of play to reconstruct school building realized in the second half of the 20th Century. More broadly it deals with current state and conditions for reconstruction of modernist school buildings in Slovakia. According to Huizinga, play as such is older than culture and was a factor that stimulated the creation of culture and assumed the formation of human society. Free play is an instinct, a fundamental right, inherent in children, and a developed mechanism for acquiring skills and promoting learning. In the early 20th century, in a context marked by the horrors of war and the experience of the wild industrialization of the 19th century, society began to focus on the rights and education of children. This change in approach to childhood and children in general has been transcribed into theoretical and practical forms of architecture, from the scale of urbanism to the scale of an element of public space or domestic space. The concept of play began to penetrate into forms of education. In connection with urban transformation and housing construction playground have been created, which function should be the one of an institutionalized space education, but also of security or control. The same principles of control were also included in the architecture of other institutions such as schools. Project understands reconstruction of the school building not only as its annex or aesthetization but rather as reconfiguration and reinterpretation of its former principles.

This dissertation reconstructs the original form and sixteenth-century decoration of the lost Venetian church of Santa Maria Assunta dei Crociferi, destroyed after the suppression of the Crociferi in 1656 to make way for the present church of the Gesuiti. The destruction of the church, the scattering of its contents, and the almost total lack of documentation of the religious order for which the space was built, has obscured our understanding of the many works of art it once contained, produced by some of the most important Venetian artists of the sixteenth century. This project seeks to correct scholarly neglect of this important church, and to restore context and meaning to these objects by reconstructing their original placement in the interest of a collective interpretation. Various types, patterns and phases of patronage at the church—monastic, private and corporate—are discussed to reveal interconnections between these groups, and to highlight to role of the Crociferi as architects of a sophisticated decorative programme that was designed to respond to the latest artistic trends, and to visually demonstrate their adherence to orthodoxy at a moment of religious upheaval and reform.