Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2012-10-17T02:39:58Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T22:20:53Z : No. of bitstreams: 1 109014.pdf: 2393890 bytes, checksum: 2354242494078046fbd1a7ae16dfce4a (MD5) / Nesta dissertação foram implementadas redes neurais artificiais visando a resolução de um fenômeno lingüístico conhecido como referência anafórica. Foram resolvidas referências anafóricas pronominais com apenas dois pronomes pessoais, a saber: ele e ela. Foram realizados dois experimentos. No primeiro utilizou-se uma rede recorrente simples para determinar a referência corretamente. No segundo foi implementado um modelo composto de duas redes neurais: uma rede recorrente simples (Parser) e uma rede direta (Segmentador). Com este modelo é possível resolver o mesmo problema do primeiro experimento com segmentos de texto compostos de um número arbitrário de sentenças.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2010. / Made available in DSpace on 2012-10-25T00:51:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 278054.pdf: 2763537 bytes, checksum: 761ccdc8c89d06e0c2db71a56bd0beb4 (MD5) / Este trabalho consiste no desenvolvimento de um método para extração de termos que podem ser utilizados para a criação de mapas conceituais. O método é fundamentado em técnicas linguísticas e estatísticas para a extração de palavras-chave que podem ser usadas para originar esses tipos de mapas. Parte do método compreende um algoritmo de mineração de texto que, a partir de um conjunto de documentos selecionados pelo usuário, é capaz de extrair termos que podem ser qualificados como conceitos. Esse algoritmo pode também obter conectores semânticos entre conceitos, formando uma proposição válida sobre o tema dos documentos cadastrados. Para aplicar as funcionalidades propostas no método, foi concebida a ferramenta MapXtractor. Esta ferramenta implementa o método de extração, permite a edição de mapas conceituais, a vinculação de objetos de aprendizagem aos conceitos e o controle de acesso aos mapas. Os resultados obtidos com a utilização desse método demonstram quantitativamente e qualitativamente a superioridade da utilização de técnicas híbridas de extração de termos em relação às técnicas estatísticas para extração de termos, quando se trata da criação de mapas conceituais. / This work consists in a development of a term extraction method to create conceptual maps. This method is based in linguistic and statistics techniques to extract keywords that can be used to build conceptual maps. A part of this method is compose by a textmining algorithm which is able to extract concepts from a set of documents, selected or created by an user. This algorithm also can extract semantic connectors between two concepts becoming a valid proposition in the documents' subject . To apply the features propose on the method a tool called MapXtractor was developed. This tool implements the extraction method, allows editing concept maps and link learning objects to concepts, and the access controls to the concept maps. The results show the qualitative and quantitative superiority of hybrid techniques over statistical techniques to term extraction when applied to concept map building.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T06:37:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 279945.pdf: 708901 bytes, checksum: 97ca5fe12255f203a3e2cd65d29378c2 (MD5) / No mundo das finanças, a Teoria dos Mercados Eficientes (TME) afirma que a flutuação do preço dos ativos financeiros é aleatória, sendo assim, não existem maneiras de proteger o investidor, prevendo os futuros movimentos do mercado. Contudo, várias iniciativas empíricas têm demonstrado que a afirmação da TME não é totalmente correta. Entre as frentes de pesquisa que buscam prever os movimentos de ativos financeiros, pode-se destacar a área com um ponto de vista econométrico, que tenta prever movimentos mediante métodos matemáticos e estatísticos, como regressão linear e regressão não linear, bem como as redes neurais. Além disso, em outra área de pesquisa, há a Teoria Multiagente de Modelagem de Mercado (Theory of Multi-Agent Market Modeling) que foca sua atenção na microestrutura do mercado, partindo do princípio de que os movimentos de preços emergem da interação de muitos agentes individuais do mercado. Contudo, esses modelos financeiros baseados em agentes têm algumas limitações. Não é possível adequar os agentes a dados reais do mercado para gerar previsões futuras, pois na maioria dos modelos a tomada de decisão é feita por meio de funções ad-hoc ou mecanismos que não podem ser ajustados a dados externos. Para obter uma previsão real do modelo, é preciso adaptar o mecanismo de decisão dos agentes com modelos econométricos, como as redes neurais, que podem ser ajustadas a séries de dados reais. Dessa forma, por intermédio da interação dos agentes, o modelo de mercado resultante pode capturar a dinâmica oculta do mercado e prever os movimentos futuros com uma eficácia maior do que faria um sistema de regressão não linear isoladamente. Este trabalho propõe um modelo computacional baseado na utilização do comportamento emergente de uma comunidade de agentes de software com mecanismos de decisão cognitiva, baseados em redes neurais, com o objetivo de realizar previsões do comportamento do Índice da Bolsa de Valores de São Paulo # Índice Bovespa. Os agentes da comunidade interagem com um mecanismo de coleta dos valores das 65 ações mais negociadas da Bovespa que compõem o Índice Bovespa, utilizados para computar as previsões de evolução do índice. A fim de validar a hipótese da pesquisa, é feita uma comparação entre os resultados obtidos pelo modelo implementado, com uma abordagem tradicional de previsão baseada exclusivamente em redes neurais. Os resultados obtidos demonstram que as previsões do modelo proposto são mais performáticas do que a previsão isolada do índice baseada exclusivamente em redes neurais, já que o modelo proposto captura melhor a microestrutura do mercado, prevendo um passo a frente de maneira mais eficaz. / In finance world , the efficient-market hypothesis (EMH) states that the financial assets have random price fluctuation, so, there are not ways to protect the investor forecasting the future market movements. However, several initiatives have shown that empirical assertion of EMH is not entirely correct. Among the research fronts that seek to predict the movements of financial assets, we can highlight the area with an econometric point of view, which attempts to predict movements through mathematical and statistical methods such as linear regression and nonlinear regression, as well as neural networks. Moreover, in another area of research, we have the Theory of Multi-Agent Market Modeling that focuses attention on the micro-structure of the market, assuming that the price movements emerge from the interaction of many actors in the market. However, these financial models based on agents have some limitations. It is not possible to match agents to actual market data to forecast a step ahead, as in most models of decision making is done through ad-hoc functions or mechanisms that can not be adjusted to external data. For a preview of the real model, you need to adapt the decision-making mechanism of the agents with econometric models such as neural networks, which can be adjusted to actual data sets. Thus, through the interaction of the agents, the market model results can capture the hidden dynamics of the market and predict future movements with greater effectiveness than would a system of non-linear regression alone. This paper proposes a computational model based on the use of emergent behavior of a community of software agents with cognitive decision-making mechanisms base on neural networks in order to make predictions of the behavior of the index of He Stock Exchange of São Paulo # Bovespa Index. The agents of the community interact with one engine collects the values of the 65 most actively traded stocks that comprise the Bovespa Bovespa Index, used to compute the projected trend of the index. In order to validate the hypothesis of the study, a comparison is made between the results obtained by the model implemented with a traditional approach to forecasting based solely on neural networks. The results show that by the proposed model are more performing than the forecast index alone based solely on neural networks, since the proposed model better captures the microstructure of the market, and one step ahead more effectively.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2011 / Made available in DSpace on 2012-10-25T07:24:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 293270.pdf: 2627652 bytes, checksum: d216e5c7f280c2fac12b7c7a0ee39722 (MD5) / Chaves criptográficas são hoje parte fundamental na proteção de dados e informações que trafegam por canais inseguros de forma análoga às chaves físicas na proteção de patrimônios, pessoas, entre outros valores. Uma chave, seja física ou lógica, impede ou dificulta o acesso não autorizado a um bem valioso, por intermédio de um segredo ou combinação de difícil previsão ou composição. Nesses materiais, o procedimento de replicação é de suma importância para garantir que, mesmo que uma das cópias de determinada chave torne-se indisponível, seja por perda, roubo ou excesso de demanda, o acesso às informações por ela protegidas não seja interrompido. Entretanto, mesmo em hardwares dedicados exclusivamente à gestão do ciclo de vida de chaves, é comum que a segurança seja por vezes preterida em nome da garantia de disponibilidade. Isso se dá em virtude dos modelos de gestão existentes, que unicamente levam em consideração a existência de uma instância da chave ou que trata as diferentes instancias separadamente. O presente trabalho propõe dois novos modelos de gestão voltados a chaves assimétricas de autoridades certificadoras, que levem em consideração as múltiplas cópias possíveis de uma mesma chave criptográfica, de forma que seu custodiante ou grupo de custodiantes jamais percam o controle sobre nenhuma de suas instâncias. Com isso, busca-se possibilitar a rastreabilidade das cópias, agregando as propriedades alta disponibilidadee e tolerância a faltas à gestão de chaves, sem contudo comprometer sua segurança. Com os modelos propostos, foi possível identificar univocamente cada nova instância de uma mesma chave privada, através de rastros que liguem a chave pai à sua filha. Com isso, a disponibilidade foi beneficiada, sem contudo prejudicar o controle sobre a utilização das múltiplas instâncias, por parte dos custodiantes. / Cryptographic keys consist on an essential component to provide data security over the electronic environment. Associated with an algorithm, they are responsible for protecting transactions, information and other electronic assets providing authenticity, confidentiality and integrity. To assure the availability of the protected assets, however, the keys must be strictly controled. One of the aspects in key lifecycle management is the secure replication of keys, in order to avoid the loss of so valuable resources, in case of unavailability of the key. This work shows that even in hardwares dedicated to securely manage keys lifecycle, namely HSM, security is sometimes underestimated in name of the availability. This work proposes two new models for keymanagement, allowing the replication of key material, without compromise the control over the managed keys. The main goal of the methods is to keep a track among all derivates of the original key, balancing availability assurances with the control of the multiple instances by the key owners.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T07:31:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 285592.pdf: 942677 bytes, checksum: d27da8f48b91079aee8d81b72ef01712 (MD5) / Redes Neurais são amplamente empregadas em problemas de classificaçao e regressão, porém os modelos mais comuns fornecem apenas a estimação de regressão sem nenhuma medida de confiança associada à saída da rede. Medidas de desempenho global como o Erro Médio Quadrático não são capazes de reconhecer regiões onde a resposta da rede possa estar contaminada com incertezas, devido ao ruído presente nos dados ou à baixa densidade de dados de treinamento nessas regiões. Incorporar medidas de confiança na saída da rede, como intervalos de predição, valida a regressão e auxilia tomadores de decisão a estabelecerem critérios de risco, necessários em muitas aplicações práticas. Entretanto, existe uma série de restrições para o calculo do Intervalo de Predição nas redes neurais, que são dificeis de serem cumpridas em problemas reais. Neste trabalho, estudou-se as medidas de confiança fornecida pela rede de função de base radial, algumas das suas deficiencias foram tratadas com o objetivo de obter medidas de confiança mais satisfatórias e com menos restrições sobre o modelo, que possam ajudar os tomadores de decisão em aplicações reais.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2011 / Made available in DSpace on 2012-10-25T19:13:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 293412.pdf: 1384315 bytes, checksum: a7945f6f11bb6f3690624175f07cb56d (MD5) / O gerenciamento de identidades digitais esteve presente nos últimos anos como um grande problema para os usuários e um desafio intrínseco para pesquisadores. A dificuldade em gerenciar um grande número de identidades, a baixa usabilidade e o alto custo de armazenamento e manutenção dos sistemas de autenticação levou a análise e construção das mais variadas soluções para o gerenciamento do ciclo de vida das identidades digitais. Computação em nuvem surgiu como um novo paradigma que visa prover acesso a recursos computacionais de maneira dinâmica e escalável. Como conseqüência, novos desafios de segurança emergiram, deixando evidente a necessidade de novas soluções. Em um ambiente onde potencialmente várias organizações compartilham os mesmos recursos computacionais, é de vital importância estabelecer fronteiras e limites para o acesso a dados e serviços, mas a preocupação com a privacidade das informações de identificação compartilhadas na nuvem vem se mostrando um grande entrave na ampla adoção do ambiente. Com as organizações migrando para arquiteturas orientadas a serviço na nuvem, os componentes responsáveis pelo gerenciamento de identidade devem ser separados das aplicações, disponíveis por padrão, e oferecidos também como um serviço nesta arquitetura. Desta maneira é possível fácil reuso, economia de recursos e diminuição de pontos de falha. Este trabalho propõe uma arquitetura de gerenciamento de identidades como serviço para o ambiente de computação em nuvem, centrado no usuário de forma a tratar os problemas intrínsecos deste ambiente. Para isto é utilizado um modelo centralizado entre provedores de serviço hospedados na mesma nuvem e uma federação de identidades entre nuvens, com controle do usuário sobre as informações de identificação pessoais compartilhadas com os provedores de serviço. A arquitetura proposta é apoiada em padrões existentes e amplamente adotados para o gerenciamento de identidades. / The management of digital identities has been present in recent years as a major problem for users and an intrinsic challenge for researchers. The difficulty in managing a large number of identities, low usability and high cost of storage and maintenance of authentication systems has led to the analysis and construction of several solutions for managing the lifecycle of digital identities. Cloud computing has emerged as a new paradigm that aims to provide access to computational resources in a dynamic and scalable way. As a result, new security challenges have emerged, leaving a clear need for new solutions. In an environment where potentially multiple organizations share the same computing resources, it is vitally to set boundaries and limits on data and services access, but concern for privacy of identifiable information shared in the cloud is proving a major obstacle in the wide adoption of the cloud environment. With organizations moving to service oriented architectures in the cloud, components responsible for identity management should be separated from the applications, available by default, and also offered as a service in this architecture. Providing easily reuse, saving resources and reducing points of failure. This paper proposes a architecture of identity management as a service for cloud computing environment in a user-centered way for addressing the problems inherent in this environment. In order to achieve this goal is used a centralized model between service providers in the same cloud and a identity federation between clouds. The model is supported by existing and widely adopted standards for identity management.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-22T16:26:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 233630.pdf: 3084918 bytes, checksum: ecf789d1899b2e3f4fe9d06bfa28d160 (MD5) / Dados tridimensionais referentes a pacientes são utilizados em diversos setores médico-hospitalares, fornecendo embasamento à diagnósticos e orientação durante procedimentos cirúrgicos. No entanto, apesar de bastante úteis estes dados são bastante inflexíveis, não permitindo que o usuário interaja com estes ou os manipule. O emprego de técnicas de computação gráfica e realidade virtual para a representação destes dados sanaria estas dificuldades, gerando representações indivíduais e adaptadas para cada paciente e permitindo a realização de planejamentos cirúrgicos e cirurgias auxiliadas por computador, dentre outras possibilidades. A representação destes dados e as formas de manipulação devem conter um conjunto de elementos e obedecer alguns requisitos para que se obtenha realismo nas aplicações, caso contrário, o emprego destas técnicas não traria grandes vantagens. Analisando os elementos e requisitos a serem obedecidos, é construído um grafo de dependências que mostra as técnicas e estruturas computacionais necessárias para a obtenção de ambientes virtuais imersivos realistas. Tal grafo demonstra as estruturas de dados para representação de sólidos como peça chave para este tipo de aplicativos. Para suprir as necessidades destes, é apresentada uma estrutura de dado capaz de representar uma vasta classe de topologias espaciais, além de permitir rápido acesso a elementos e suas vizinhanças, bem como métodos para a construção de tal estrutura. É apresentada, também, uma aplicação para mensuração de artérias utilizando a estrutura e os métodos previamente mencionados e os resultados por obtidos por estes.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-22T21:54:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 235234.pdf: 640855 bytes, checksum: 5d1a26bf07f47528c353630615f7a265 (MD5) / Este trabalho apresenta uma abordagem teórica e prática da aplicação de conceitos de uma classe específica de redes neurais, formadas por neurônios com potencial de ação, na área do aprendizado de sistemas robóticos. Adaptou-se o modelo de Redes Neurais Hierárquicas Orientadas a Objetos (Hi-NOON) para um dispositivo robótico simples. A fim de validar estas adaptações implementou-se alguns circuitos neurais em um robô LEGO onde algumas formas de aprendizado em tempo de operação foram observadas. Os resultados obtidos e a discussão associada descrevem graficamente os relacionamentos entre neurônios e sinapses, bem como as alterações dos estados internos dos neurônios como efeito dos estímulos do aprendizado.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação / Made available in DSpace on 2012-10-22T22:36:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 235240.pdf: 2225953 bytes, checksum: cea7025e44ffc4f17693b5330434d762 (MD5) / O paradigma de grid computacional tem como uma das suas principais características o compartilhamento de recursos heterogêneos dispersos geograficamente por diversas organizações virtuais. No entanto, o processo de matching destes recursos torna-se na prática difícil, uma vez que estas organizações podem apresentar visões distintas quanto a forma de descrever seus recursos compartilhados. A utilização do paradigma de ontologias tem sido considerada, visando à descrição formal de distintas visões de recursos de grid. Em outras palavras, esta metodologia tem como objetivo prover uma base à realização de matching semântico. Vários mecanismos de matching semântico propostos focam na completa automatização do processo. Por outro lado, inúmeras pesquisas indicam que a completa automação no processo de integração semântica de múltiplas ontologias não consegue capturar ou expressar formalmente todas as relações semânticas possíveis entre as ontologias, sendo necessário à interação humana. Em adição, as consultas realizadas sobre ontologias requerem que o usuário conheça as diferentes sintaxes das linguagens de consulta disponíveis e sobretudo saiba traduzir a estrutura do conhecimento modelado nas ontologias em um formalismo lógico para poder elaborar as consultas. Desta forma, diminui-se o número de usuários aptos a formular consultas efetivas e significativas. Com o objetivo de superar estas dificuldades, essa dissertação propõe um mecanismo de matching semântico de recursos de grid baseado na integração semântica de múltiplas ontologias. A integração é alcançada através do desenvolvimento de uma ontologia que tem o papel de servir de referência aos desenvolvedores das ontologias de recursos das diversas organizações virtuais. Desta forma, os desenvolvedores podem estabelecer relações de equivalência com a ontologia de referência antes de publicar as informações dos seus recursos. Uma outra contribuição deste trabalho é diminuir o grau de dificuldade na interação de usuários comuns com o sistema de matching proposto. Esta característica é alcançada criando uma ontologia de pedidos como uma linguagem de consulta de alto nível e um matchmaker baseado nesta linguagem. Esta ontologia foi construída baseada nos termos presentes na ontologia de referência, permitindo que o matching semântico seja realizado sobre todas as ontologias conhecidas pelo sistema. Os experimentos dos estudos de caso realizados indicam que a proposta alcançou com sucesso seus principais objetivos.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação / Made available in DSpace on 2012-10-23T08:12:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 245142.pdf: 1600011 bytes, checksum: 57b89170ae14aeba5cf181358c856b1b (MD5) / As novas condi!"es do mercado de energia el#trica exigem que as concession$rias mantenham altos n%veis de qualidade nos seus sistemas. Isso se traduz em aspectos co-mo n%vel de carregamento, continuidade de fornecimento e, mais recentemente, atua!&o inteligente no mercado atacadista de energia. Neste contexto, as informa!"es atuais ou hist'ricas n&o s&o suficientes para subsidiar o processo decis'rio: # desej$vel conhecer as condi!"es do sistema no futuro, em especial a carga el#trica. Dada a complexidade t%pica dos sistemas el#tricos, diversos trabalhos apresentam solu!"es para a predi!&o de carga que se baseiam em sistemas inteligentes h%bridos. Entretanto, embora estes siste-mas sejam eficazes e assegurem uma precis&o maior do que a obtida com modelos b$si-cos, muitas vezes eles demandam um alto custo computacional. Esse custo torna-se es-pecialmente cr%tico na determina!&o da relev(ncia preditiva das vari$veis dispon%veis. Neste trabalho, # apresentado um m#todo de classifica!&o para os perfis de consumo que otimiza a sele!&o das vari$veis preditoras. Como os perfis de consumo s&o processos estoc$sticos variantes no tempo, as t#cnicas convencionais de extra!&o de caracter%sticas n&o s&o eficazes na sua representa!&o, formando padr"es inconsistentes. Por esta raz&o, # apresentada uma nova forma de representa!&o baseada no desempenho de regressores SVM )Support Vector Machine* que estimam a carga el#trica em fun!&o das diversas vari$veis com potencial preditivo. Esta t#cnica # validada mediante a inspe!&o do espa!o de caracter%sticas gerado, o qual forma grupamentos que compartilham os mesmos conjuntos de preditoras. In order to achieve high quality standards in electrical power systems, utility companies rely upon load forecasting to accomplish critical activities such as optimal dynamic dispatch and smart performance in the power wholesale market. Several works propose hybrid intelligent forecasting models to deal with the dynamic and non-linear characteristics of the load at a relatively high computational cost. While such approaches give emphasis to the forecasting itself, this work presents a procedure to detect similarities among distinct consumption profiles. Empirical results show that similar profiles share similar sets of relevant predictors. As finding similarities among profiles is less costly than finding the set of relevant predictors from scratch, a new parameter selection method is proposed. Such method is employed to build some neural forecasters with considerable improvement in the learning time.