Made available in DSpace on 2017-07-21T14:19:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gregory Vinicius Conor Figueiredo.pdf: 1131373 bytes, checksum: b73b9e64f3396b6758c55a6053159a14 (MD5) Previous issue date: 2014-09-08 / The Asian rust is the main pathology of soybean culture, what makes it the object of several expert systems. This work aimed to build a probabilistic model to estimate the need and number of fungicide applications to control soybean Asian rust in Paraná using the Bayesian network formalism and knowledge engineering. The model engineering was accomplished by interviews with experts and also by the literature review, what produced a Bayesian network built with the aid of software GeNIe 2.0, where the variables, graph structure and conditional probability table of each variable were defined, what determined the influences between them. The tests made to evaluate the model were accompanied by two interviewed experts, who approved the model through proposed test cases. The results presented showed that the developed model rigorously represent the knowledge of the expert who accompanied its development, presenting common consensus among the other interviewed experts for the first fungicide application but diverging for the extra ones. / A ferrugem asiática é a principal patologia da cultura da soja, sendo alvo de aplicação de vários sistemas especialistas. Este trabalho teve como objetivo construir um modelo probabilístico para estimar a necessidade e número de aplicações de fungicida no controle da ferrugem asiática da soja no Paraná utilizando o formalismo de redes bayesianas e engenharia de conhecimento. A engenharia do modelo foi desenvolvida através de entrevistas com especialistas e também por meio da revisão da literatura, resultando em uma rede Bayesiana construída com o auxílio do software GeNIe 2.0, onde foram definidas as variáveis, a estrutura do grafo e as tabelas de probabilidade condicional de cada variável, determinando as influências entre elas. Os testes realizados para a validação do modelo foram acompanhados por dois especialistas entrevistados, que aprovaram o modelo a partir de casos de teste propostos. Os resultados apresentados mostraram que o modelo desenvolvido representa com rigor o conhecimento do especialista que acompanhou seu desenvolvimento, apresentando consenso comum entre os demais especialistas entrevistados para a primeira aplicação de fungicida, mas divergindo para aplicações adicionais.

Recentemente, na indústria naval, a normatização por sociedades classificadoras e pela IMO (International Maritime Organization) tem apresentado uma mudança paulatina, migrando dos procedimentos prescritivos para uma estrutura regulatória baseada em risco. Tal perspectiva oferece algumas vantagens para operadores e armadores (empresas que exploram comercialmente as embarcações): 1) maior capacidade de incorporar projetos inovadores, tecnicamente superiores, a custos aceitáveis; 2) maior confiança quanto à segurança; 3) melhor entendimento de eventos de periculosidade, dos riscos enfrentados em novos projetos e de medidas de mitigação. Especificamente no setor petrolífero, a análise, a avaliação e o gerenciamento de risco são vitais, em face da potencial gravidade dos acidentes no que diz respeito à vida humana, ao meio-ambiente e ao patrimônio. Dado que a maior parte dos acidentes nesta área são motivados por fatores humanos, o propósito deste trabalho é apresentar uma metodologia e técnicas eficientes de análise de confiabilidade humana aplicáveis a esta indústria. Durante as últimas décadas, se desenvolveram várias técnicas para o estudo quantitativo da confiabilidade humana. Na década de oitenta foram desenvolvidas técnicas que modelam o sistema por meio de árvores binárias, não permitindo a representação do contexto em que as ações humanas ocorrem. Desta forma, a representação dos indivíduos, suas inter-relações e a dinâmica do sistema não podem ser bem trabalhadas pela aplicação destas técnicas. Estas questões tornaram latente a necessidade de aprimoramento dos métodos utilizados para a HRA (Human Reliability Analysis). No intuito de extinguir, ou ao menos atenuar, estas limitações alguns autores vêm propondo a modelagem do sistema por meio de Redes Bayesianas. Espera-se que a aplicação desta ferramenta consiga suprimir boa parte das deficiências na modelagem da ação humana com o uso de árvores binárias. Este trabalho apresenta uma breve descrição da aplicação de Redes Bayesianas na HRA. Além disto, apresenta a aplicação desta técnica no estudo da operação de um navio petroleiro, tendo como foco a quantificação da contribuição do fator humano em cenários de colisão. Por fim, são feitas considerações a respeito dos fatores que podem influenciar no desempenho humano e no risco de colisão. / Recently, in the naval industry, the normalization of classification societies and IMO (International Maritime Organization) has presented a gradual change, going from prescriptive procedures to a regulatory structure based on risk. That perspective offers some advantages to operators and constructors: 1) greater capacity to incorporate innovations in design, technically superiors, at acceptable cost; 2) greater confidence as to security; 3) better understanding of hazardous events, the risks faced by new projects and measures of mitigation. Specifically in the oil sector, the analyze, evaluation, and management of risk are vital, in face of the accidents severity potential in respect to human life, environment and property. Given that the greater part of the accidents on this sector is caused by human factors, the purpose of this dissertation is present a methodology and efficient techniques to HRA (Human Reliability Analysis) that can be applied in this industry. During the last decades many techniques were developed to a quantitative study of the human reliability. In the eighties were developed some techniques based in the modeling by means of binaries trees. These techniques do not consider the representation of the context in which the human actions occur. Thus, the representation of individuals, their inter-relationships and dynamics of the system cannot be better worked by the application of these techniques. These issues became the improvement of the used methods for HRA a latent need. With the aim of extinguish, or attenuate at least, these weaknesses some authors proposed the modeling of the human system by means of Bayesians Network. It is expected that with the application of this tool can be suppressed great part of the deficiencies of the human action modeling by means of binaries trees. This work presents a brief description about the application of Bayesians Network in HRA. Additionally, is presented the application of this technique in the study of an oil tanker operation, focusing in the human factor quantification in scenarios of collision. Besides, are presented some considerations about the factors that can influence the human performance and the collision risk.

A aplicação de Redes Bayesianas como modelo causal em Risco Operacional e extremamente atrativa do ponto de vista do gerenciamento dos riscos e do calculo do capital regulatorio do primeiro pilar do Novo Acordo da Basileia. Com as Redes e possível obter uma estimativa do VAR operacional utilizando-se não somente os dados históricos de perdas, mas também variáveis explicativas e conhecimento especialista através da possibilidade de inclusão de informações subjetivas. / The application of Bayesian Networks as causal model in Operational Risk is very attractive from the point of view of risk management and the calculation of regulatory capital under the first pillar of the New Basel Accord. It is possible to obtain with the networks an estimate of operational VAR based not only on the historical loss data but also in explanatory variables and expert knowledge through the possibility of inclusion of subjective information.

Submitted by Mariana Dornelles Vargas (marianadv) on 2015-03-26T15:45:40Z No. of bitstreams: 1 metodo_analise.pdf: 4654494 bytes, checksum: 289c3665835291875c651023720d69af (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-26T15:45:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 metodo_analise.pdf: 4654494 bytes, checksum: 289c3665835291875c651023720d69af (MD5) Previous issue date: 2011-03-25 / Banco Santander / Banespa / A competição entre empresas e cadeias produtivas, acompanhada da crescente complexidade dos produtos e de regulações legais, tem resultado no aumento dos riscos operacionais vinculados a falhas de novos produtos. Na indústria eletrônica, especialmente no segmento de consumo, as implicações econômicas das falhas podem ser muito significativas no lucro das empresas que projetam os produtos. Isso se amplifica quando o nível de falhas é elevado, o que se denomina "falhas epidêmicas". Todavia, a avaliação dos riscos operacionais durante o projeto de novos produtos eletrônicos ainda parece carecer de métodos que abordem as incertezas de forma integrada, considerando os riscos técnicos e gerenciais, bem como o conhecimento subjetivo dos especialistas. O presente trabalho visa contribuir com o tema, apresentando a proposta de um novo método para avaliação dos riscos operacionais associados a falhas epidêmicas em novos produtos eletrônicos. Esta proposta de método foi construída através de uma pesquisa direcionada pelo método Design Research, o qual possibilitou o desenvolvimento de um conjunto de artefatos encadeados através de cinco passos. O principal artefato foi construído utilizando a abordagem de Redes Bayesianas e consiste em um modelo embasado no referencial teórico e em entrevistas com seis especialistas da indústria eletrônica. A partir da delimitação da pesquisa, o modelo foi constituído de 21 construtos, os quais são relacionados entre si e englobam riscos técnicos e gerenciais associados à cadeia de suprimentos, ao processo de projeto, aos ensaios de verificação e validação e às restrições existentes durante o projeto do produto. A avaliação do desempenho do método foi realizada através de uma tentativa de aplicação em um projeto de uma empresa multinacional instalada no Brasil. Identificaram-se três conjuntos de possíveis alterações no projeto, para os quais se estimou a redução dos riscos operacionais frente a limiares previamente estabelecidos, assim como se avaliou os potenciais resultados financeiros de tais alterações ao longo do ciclo de vida do produto. Conclui-se que o método poderá agregar melhorias no processo de avaliação de riscos da empresa, especialmente pelo fato de prever a realimentação dos cálculos probabilísticos de risco através das evidências dos projetos. Esta pesquisa, além de contribuir com uma proposta de método para suportar o processo de Gestão de Riscos durante o desenvolvimento de novos produtos, indicou potenciais melhorias nos processos de tomada de decisão e gestão do conhecimento no ambiente de projetos. / The competition between firms and supply chains, along with the increasing product complexity and existing legal regulations, have been resulting in increased operational risks due to failures of new products. In the electronics industry, especially for the consumer goods segment, the resulting economic risks of such failures may be significant to the profit of firms that design products. This is intensified when the failure rate is high, the so-called 'epidemic failures'. Nevertheless, the assessment of operational risks during the project of new electronic products seems to lack methods to address the uncertainties in a whole integrated approach, taking into consideration the technical and managerial risks, as well as the subjective knowledge of the experts. The present work aims to contribute to the topic, presenting the proposal of a new method for assessing the operational risks associated with epidemic failure of new electronic products. This proposed method was driven by the Design Research method, which enabled the development of a set of artifacts linked through five steps. The main artifact was constructed under the Bayesian Networks approach and it is comprised of a model developed through bibliographic research and interviews with six experts of the electronics industry. Based on the research delimitations, the developed model is composed by 21 constructs, which are interrelated and consider technical and managerial risks associated with Supply Chain, with Product Design, with Verification and Validation tests and with restrictions during the project. The performance evaluation of the method was carried out by a tentative application in a project being implemented at a multinational company established in Brazil. Three sets of potential changes to the project have been identified, for which it was estimated the reduction of operational risks compared to previously established thresholds, as well as evaluated the potential financial results of such changes throughout the product lifecycle. A conclusion is that the method may enhance the firm?s risk assessment process, especially due to the fact that it allows to feedback the probabilistic risk calculations by the record of project evidences. This research, besides contributing with a method proposal to support the new product risk management, indicated potential enhancements to the decision making and knowledge management in project environments.

A segurança no tráfego de carros é um assunto em foco nos dias de hoje e, dentro dele, podem-se citar os sistemas de auxílio ao motorista que vêm sendo desenvolvidos com a finalidade de reduzir o grande número de fatalidades em acidentes de trânsito. Tais sistemas de auxílio buscam mitigar falhas humanas como falta de atenção e imprudência. Visto isso, o projeto SENA, desenvolvido pelo Laboratório de Robótica Móvel da Escola de Engenharia de São Carlos, busca contribuir com a evolução dessa assistência ao motorista. O presente trabalho realiza um estudo sobre uma técnica de inteligência artificial chamada de Redes Bayesianas. Essa técnica merece atenção em virtude de sua capacidade de tratar dados incertos em forma de probabilidades. A rede desenvolvida por esse trabalho utiliza, como dados de entrada, os classificadores em desenvolvimento no projeto SENA e tem como resposta um comportamento que o veículo deve executar, por um ser humano ou por um planejador de trajetórias. Em função da alta dimensionalidade do problema abordado, foram realizados dois experimentos em ambiente simulado de duas situações distintas. A primeira, um teste de frenagem próximo a um ponto de intersecção e a segunda, um cenário de entroncamento. Os testes feitos com a rede indicam que classificadores pouco discriminantes deixam o sistema mais propenso a erros e que erros na localização do ego-veículo afetam mais o sistema se comparado a erros na localização dos outros veículos. Os experimentos realizados mostram a necessidade de um sistema de tempo real e um hardware mais adequado para tratar as informações mais rapidamente / The safety of cars in traffic scenarios is being addressed on the past few years. One of its topics is the Advanced Driver-Assistance Systems which have been developed to reduce the fatality numbers of traffic accidents. These systems try to decrease human failures, such as imprudence and lack of attention while driving. For these reasons, the SENA project, in progress on the Mobile Robotics Laboratory at the Sao Carlos School of Engineering (EESC), aims to contribute for the evolution of these assistance systems. This work studies an artificial intelligence technique called Bayesian Networks. It deserves our attention due to its capability of handling uncertainties with probability distributions. The network developed in this Masters Thesis has, as input, the result of the classifiers used on SENA project and has, as output, a behavior which has to be performed by the vehicle with a driver or autonomously by the means of a path planner. Due to the high dimensionality of this issue, two different tests have been carried out. The first one was a braking experiment near a intersection point and the other one was a T-junction scenario. The tests made indicate that weak classifiers leaves the system more instable and error-prone and localization errors of the ego-vehicle have a stronger effect than just localization errors of other traffic participants. The experiments have shown that there is a necessity for a real-time system and a hardware more suitable to deal quickly with the information

A aplicação de Redes Bayesianas como modelo causal em Risco Operacional e extremamente atrativa do ponto de vista do gerenciamento dos riscos e do calculo do capital regulatorio do primeiro pilar do Novo Acordo da Basileia. Com as Redes e possível obter uma estimativa do VAR operacional utilizando-se não somente os dados históricos de perdas, mas também variáveis explicativas e conhecimento especialista através da possibilidade de inclusão de informações subjetivas. / The application of Bayesian Networks as causal model in Operational Risk is very attractive from the point of view of risk management and the calculation of regulatory capital under the first pillar of the New Basel Accord. It is possible to obtain with the networks an estimate of operational VAR based not only on the historical loss data but also in explanatory variables and expert knowledge through the possibility of inclusion of subjective information.

Software prediction unveils itself as a difficult but important task which can aid the manager on decision making, possibly allowing for time and resources sparing, achieving higher software quality among other benefits. One of the approaches set forth to perform this task has been the application of machine learning techniques. One of these techniques are Bayesian Networks, which have been promoted for software projects management due to their special features. However, the pre-processing procedures related to their application remain mostly neglected in this field. In this context, this study presents an assessment of automatic Bayesian Networks (i.e., Bayesian Networks solely based on data) on three public data sets and brings forward a discussion on data pre-processing procedures and the validation approach. We carried out a comparison of automatic Bayesian Networks against mean and median baseline models and also against ordinary least squares regression with a logarithmic transformation, which has been recently deemed in a comprehensive study as a top performer with regard to accuracy. The results obtained through careful validation procedures support that automatic Bayesian Networks can be competitive against other techniques, but still need improvements in order to catch up with linear regression models accuracy-wise. Some current limitations of Bayesian Networks are highlighted and possible improvements are discussed. Furthermore, this study provides some guidelines on the exploration of data. These guidelines can be useful to any Bayesian Networks that use data for model learning. Finally, this study also confirms the potential benefits of feature selection in software effort prediction.

Existe uma noção intuitiva de que os custos associados a ações de suporte de projetos de gerenciamento de Tecnologia da Informação (TI), muitas vezes considerados já muito elevados e em crescimento, possuem forte vinculação com esforços empreendidos nas fases de desenvolvimento/implantação e teste. Apesar da importância de caracterizar e compreender a sistemática dessa relação, pouco tem sido feito neste domínio, principalmente devido à falta de mecanismos adequados tanto para o compartilhamento de informações entre as fases de um projeto de TI, quanto para aprender com experiências passadas. Para lidar com essa problemática, propõe-se nesta dissertação uma abordagem para estimar dinamicamente os custos de suporte de projetos de gerenciamento de TI à luz de informações provenientes das fases de desenvolvimento/implantação e teste. As estimativas de custos são calculadas a partir da integração de informações produzidas ao longo do ciclo de vida de projetos (passados). O núcleo da solução presente neste trabalho conta com um modelo Bayesiano para realizar previsão de custos de suporte, apoiado em um modelo de informação usado para persistir informações históricas. Para provar conceito e viabilidade técnica da solução proposta considerou-se, como estudo de caso, a predição de custos associados com projetos de implantação de infraestrutura de redes sem fio. Durante a avaliação é demonstrada a eficácia e eficiência do modelo, bem como discutido suas potencialidades e limitações para auxiliar no entendimento do compromisso entre custos de desenvolvimento/ implantação, teste e suporte. A avaliação conduzida fez uso de dados reais/sintéticos produzidos a partir de projetos do ISBSG e apresenta resultados próximos dos encontrados em cenários reais. Nossa abordagem obteve cerca de 80% de acerto na estimativa dos custos de suporte para os cenários avaliados. / There is an intuitive notion that the costs associated with IT management project support actions, often deemed extremely high and increasing, are directly related to the effort spent during their development/deployment and test phases. Despite the importance of systematically characterizing and understanding this relationship, little has been done in this realm mainly due to the lack of proper mechanisms for both sharing information between IT project phases and learning from past experientes. To tackle this issue, in this dissertation we proposed an approach for dynamically predicting IT management project support costs taking into account information gathered from the development/deployment and test phases. Support cost estimates are computed by integrating existing information from the lifecycle of (past) projects. The core of the solution in this work relies on a Bayesian model to perform support cost predictions, supported by an information model employed to persist historical information gathered from past projects. To prove the concept and technical feasibility of our solution we consider as a case study the prediction of costs (either development/test/support) associated with projects for the deployment of wireless network infrastructures. During the evaluation is demonstrated the effectiveness and efficiency of the model and discussed its potential and limitations in order to help understanding the trade-offs between development/deployment, test, and support costs. Our solution has been evaluated based on real/synthetics data gathered from the ISBSG dataset, and presents results similar to those found in real-life scenarios. Our solution has provided correct estimates for around 80% of the support costs for the scenarios evaluated.

Este trabalho teve como objetivo principal modelar a Rede de Regulação Gênica do organismo modelo Halobacterium salinarum NRC-1, estabelecendo interações entre as entidades da rede por intermédio de experimentos inéditos de interação física: ChIP- *, RIP-* e dRNA-seq. Em contraponto com as abordagens clássicas de construção de redes, que estimam interações através de medições de expressão gênica, este trabalho as estabeleceu exclusivamente de interações físicas, permitindo que a estrutura final seja uma representação mais fiel ao fenômeno físico de regulação gênica, baseando-se nos fundamentos da Biologia Sistêmica. Em vista da abundância de dados públicos de expressão gênica para o organismo e do objetivo primário, um objetivo secundário foi traçado: identificar, computacionalmente, genes de fato controlados pelas interações fornecidas pela nova rede. Para isso, a estrutura estabelecida foi transformada numa Rede Bayesiana, e a identificação de genes foi efetuada através da análise de suas Tabelas de Probabilidade Condicionais. Finalmente, como os resultados obtidos para o objetivo secundário foram desfavoráveis a utilização de Redes Bayesianas, os resultados efetivos deste trabalho foram a criação de uma nova Rede de Regulação Gênica para a H. salinarum e uma análise em torno da efetividade de Redes Bayesianas neste contexto. / The main goal of this work was modeling the gene regulatory network of the model organism Halobacterium salinarum NRC-1, establishing new interactions between networks entities through unpublished physical interaction experiments: ChIP-*, RIP-* e dRNA-seq. Instead of using classical approaches to build network structures that estimates interactions using gene expression data, this work established them exclusively from physical interactions. Therefore, the final structure is a more reliable representation of the physical phenomenon of gene expression, built using the principles of systems biology. Considering the amount of public available gene expression data and the primary goal, another objective was proposed: a computational analysis to detect genes actually controlled by the interactions of the new network. To achieve this goal the established network was transformed in a Bayesian network, detecting genes through the analysis of their conditional probability tables. Lastly, as the results of the secondary goal went against the use of Bayesian networks, the effective results of this thesis were the creation of a new genetic regulatory network for H. salinarum and an analysis around Bayesian networks in this context.

<p>Genom att fusionera (sammanföra) data från olika sensorer kan ett resultat uppnås som ger mer än de enskilda sensorerna var för sig. Här utreds vilka sensorer och sensorfusionsmetoder som kan vara aktuella att använda för Scanias adaptiva farthållare (ACC). Den adaptiva farthållaren anpassar det egna fordonets hastighet inte bara till en förinställd hastighet utan även till framförvarande fordons hastighet. Scanias ACC-system använder idag en radar för måldetektering.</p><p>Det finns ett antal algoritmer och arkitekturer som passar för sensorfusionssystem beroende på nivån hos sensordatan och användningsområdet. Minstakvadratmetoder kan användas då data ska matchas mot en fysisk modell, ofta med lågnivådata. När tillgänglig data är på den nivån att den används direkt för att fatta beslut kan sannolikhetsmetoder användas. Intelligent fusion består av kognitiva modeller som avser härma den mänskliga beslutsprocessen. Till detta passar data på hög nivå.</p><p>Två lösningar, för två olika sensoruppsättningar, har tagits fram. Båda lösningarna är uppbyggda av bayesiska nätverk. Det första nätverket fusionerar data från den befintliga radarenheten med data från en kamera som detekterar vägmarkeringar. Resultaten visar att filbyten kan upptäckas tidigare i och med fusionen. Det andra nätverket använder sig av två radarenheter, den ursprungliga samt en likadan enhet till, vilket resulterar i ett bredare synfält. Nätverket avgör vilka mål hos respektive radar som kan anses vara samma matchade mål. Informationen kan användas för att öka redundansen i systemet samt för att upptäcka mål tidigare än förut.</p> / <p>By fusing data from different sensors a result can be achieved that is worth more than the data from each sensor by itself. Which sensors and sensor fusion methods that could be used in Scania's adaptive cruise control system (ACC) is investigated. The ACC system adapts the vehicle's speed not only to a driver decided set speed but also to the speed of preceding vehicles. Scania's ACC system uses a radar for target detection.</p><p>There exists a number of algorithms and architectures fit for use in sensor fusion systems. Which one to use depends on the level of the data to be fused and on the field of application. Least square methods are used when matching data to a physical model, data to be used is often at a low level. When working with data at decision level, probability methods are favored. Another example is intelligent fusion, cognitive methods intending to mimic the human decision process. Suitable data is data at a high level.</p><p>Two solutions, for two different sensor sets, are proposed. Both solutions are made out of Bayesian networks. The first one fuses data from the existing radar unit with data from a camera which detects lane markings. The results show that lane changes can be detected earlier thanks to the fusion. The second network uses two radar sensors of the same kind as the first, resulting in a wider field of view. The network decides which ones of each radars targets that are the same matching targets. This information could be used to increase the redundancy of the system and to detect targets earlier.</p>