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Acesso aberto (Open Access)
3D geometric reconstruction of civil infrastructures with neural radiance fields
(Universidade Federal do Pará, 2025-04-04) RIBEIRO, Thiago Figueiró; SILVA, Moisés Felipe Mello da; http://lattes.cnpq.br/8154941342611201; https://orcid.org/0000-0001-7897-3978; COSTA, João Crisóstomo Weyl Albuquerque; http://lattes.cnpq.br/9622051867672434; ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de; SANTOS, Adam Dreyton Ferreira dos; CARDOSO, Diego Lisboa; http://lattes.cnpq.br/2616572481839756; http://lattes.cnpq.br/0507944343674734; http://lattes.cnpq.br/4001747699670004; https://orcid.org/0000-0002-5940-4961; https://orcid.org/0000-0002-5971-3668; https://orcid.org/0000-0003-3514-0401
O uso de tecnologias de sensoriamento sem contato para o monitoramento da saúde estrutu- ral (SHM) ampliou significativamente o conjunto de ferramentas disponíveis para medições e análises precisas em contextos científicos e de engenharia. Essas tecnologias superam vá- rias limitações dos sensores convencionais de contato, muitas vezes apresentando desempenho superior, com levantamentos mais ágeis, instalação mais conveniente e frequentemente custo inferior. Gêmeos Digitais — réplicas virtuais dinâmicas e orientadas por dados de estruturas físicas — revolucionaram ainda mais o SHM ao integrar dados de sensores em tempo real com análises preditivas e modelagem computacional. Tecnologias como LiDAR e fotogrametria são utilizadas para criar modelos 3D de alta fidelidade, que podem servir de base para modelos de informações de construções (BIM) e gêmeos digitais de estruturas civis. Avanços recentes em aprendizado profundo marcaram uma mudança de paradigma em diversas áreas, incluindo a reconstrução 3D. Uma abordagem promissora é o uso de Neural Radiance Fields (NeRF), uma metodologia baseada em aprendizado profundo capaz de produzir modelos 3D de alta fidelidade a partir de conjuntos esparsos de imagens, como fotos capturadas por câmeras convencionais ou smartphones. NeRF é capaz de gerar nuvens de pontos densas, comparáveis às produzidas por fotogrametria Multiview Stereo (MVS) e laser scanner terrestre. No entanto, há uma lacuna na literatura quanto à avaliação quantitativa das capacidades do NeRF para escaneamento 3D de pontes. Este trabalho avalia o desempenho das reconstruções 3D de pontes reais usando NeRF em comparação com modelos baseados em fotogrametria SFM/MVS e dados de referência gerados por LiDAR. Demonstramos a viabilidade do NeRF para avaliações estruturais em larga escala, com insights interessantes sobre seu desempenho sob diferentes disponibilidades de dados, impactando tanto as métricas de Nível de Precisão (LOA) quanto as medições estatísticas de erro. Modelos NeRF possuem maior LOA e valores menores de erro médio, desvio padrão e erro quadrático médio quando comparados com modelos de fotogrametria. No geral, o NeRF se mostrou um método mais robusto e preciso, especialmente ao equilibrar a disponibilidade de dados com a qualidade da reconstrução, posicionando-se como a escolha preferida para modela- gem 3D em cenários de dados limitados, restrições orçamentárias e escassez de equipamentos especializados. Essa abordagem oferece uma solução eficiente, econômica e precisa para atender à crescente demanda por monitoramento de infraestrutura no setor de Arquitetura, Engenharia e Construção, reduzindo assim as barreiras econômicas e técnicas à adoção dessa tecnologia.
Acesso aberto (Open Access)
5G MIMO and LIDAR data for machine learning: mmWave beam-selection using deep learning
(Universidade Federal do Pará, 2019-08-29) DIAS, Marcus Vinicius de Oliveira; KLAUTAU JÚNIOR, Aldebaro Barreto da Rocha; http://lattes.cnpq.br/1596629769697284
Sistemas de comunicação modernos podem explorar o crescente número de dados de sensores usados atualmente em equipamentos avançados e reduzir a sobrecarga associada à configuração de links. Além disso, a crescente complexidade das redes sugere que o aprendizado de máquina, como redes neurais profundas, podem ser utilizadas efetivamente para melhorar as tecnologias 5G. A falta de grandes conjuntos de dados dificulta a investigação da aplicação de aprendizado profundo na comunicação sem fio. Este trabalho apresenta uma metodologia de simulação (RayMobTime) que combina um simulador de tráfego de veículos (SUMO) com um simulador de ray-tracing (Remcom’s Wireless InSite), para gerar canais que representem cenários 5G realísticos, bem como a criação de dados de sensores LIDAR (através do Blensor). O conjunto de dados criado é utilizado para investigar técnicas de beam selection de veículo para infraestrutura usando ondas milimétricas em diferentes arquiteturas, como arquitetura distribuída (uso das informações de apenas um veículo selecionado e processamento de dados no veículo) e arquiteturas centralizadas (uso de todas as informações presentes fornecidas pelos sensores em um dado momento, processando na estação base). Os resultados indicam que redes neurais profundas convolucionais podem ser utilizadas para beam selection sob uma estrutura de classificação de top-M. Também mostra que uma arquitetura distribuída baseada em LIDAR fornece desempenho robusto independentemente da taxa de penetração de veículos, superando outras arquiteturas, bem como pode ser usada para detecção de visada direta com precisão razoável.
Acesso aberto (Open Access)
Abordagem de leitura de texto em imagens provenientes de redes sociais para ganho em disponibilidade de dados
(Universidade Federal do Pará, 2017-10-19) FERREIRA NETO, Luiz Cortinhas; SANTANA, Ádamo Lima de; http://lattes.cnpq.br/4073088744952858
Este trabalho tem como objetivo propor uma adaptação metodológica no processo de análise de redes sociais, baseado na inclusão de texto obtido de imagens provenientes das próprias redes sociais. O processo de análise de sentimento é de fundamental importância para a inteligência de mercado, análise de produtos, para os processos de CRM e SCRM, uma vez que estes são tendências de mercado utilizadas por grandes empresas, que acabam, portanto, auxiliando na atração de incentivos financeiros e motivando a pesquisa. A modificação metodológica aplicada neste trabalho tem sua importância fundamentada na disponibilidade de dados, que tem se tornado cada vez mais restrita, graças a utilização de API’s, que são as interfaces de gerenciamento de acesso aos dados onde, de várias maneiras diferentes, cada rede social limita a consulta de dados, seja por tipo de dado, quantidade coletada ou janela de coleta. Esta pesquisa demonstra, por meio de estudos de caso, que existe ganho de informação para o processo de análise de sentimentos ao incluir dados textuais proveniente de imagens.
Acesso aberto (Open Access)
Abordagem Inteligente com Combinação de Características Estruturais para Detecção de Novas Famílias de Ransomware
(Universidade Federal do Pará, 2024-03-22) MOREIRA, Caio Carvalho; SALES JÚNIOR, Claudomiro de Souza de; País de Nacionalidade Brasi
Ransomware é um software malicioso que tem como objetivo criptografar os arquivos do usuá- rio e exigir um resgate para desbloqueá-los. Trata-se de uma ameaça cibernética que pode causar significativos danos financeiros, além do comprometimento de privacidade e integridade dos dados. Embora os scanners de detecção baseados em assinaturas comumente combatam essa ameaça, eles falham na identificação de famílias (variantes) desconhecidas de ransomware. Um método para detectar novas ameaças sem a necessidade de executá-las é a análise estática, que inspeciona o código e a estrutura do software, juntamente com a classificação através de abordagens inteligentes. A Detecção de Novas Famílias de Ransomware (DNFR) pode ser avaliada em um cenário realista e desafiador pela categorização e isolamento de famílias para treinamento e teste. Desta forma, o objetivo desta tese é desenvolver um modelo eficaz de análise estática para a DNFR, que pode ser aplicado em sistemas Windows como uma camada adicional de segurança para verificar os arquivos executáveis no momento do recebimento ou antes de sua execução. A detecção precoce do ransomware é fundamental para reduzir a probabilidade de um ataque bem-sucedido. A abordagem proposta analisa abrangentemente os binários executá- veis, ao extrair e combinar diversas características estruturais, e os distingue entre ransomware ou software benigno empregando um modelo de votação suave que compreende três técnicas de Aprendizado de Máquina: Logistic Regression (LR), Random Forest (RF) e eXtreme Gradient Boosting (XGB). Os resultados para a DNFR demonstraram médias de 97,53% de acurácia, 96,36% de precisão, 97,52% de recall e 96,41% de F-measure. Além disso, a varredura e a predição de amostras individuais levaram uma média de 0,37 segundos. Essa performance indica sucesso na identificação rápida de variantes desconhecidas de ransomware e na adaptabilidade do modelo ao cenário em constante evolução, o que sugere sua aplicabilidade em sistemas de proteção antivírus, mesmo em dispositivos com recursos limitados. Portanto, o método oferece vantagens significativas e pode ajudar desenvolvedores de sistemas de detecção de ransomware na criação de soluções mais resilientes, confiáveis e com rápido tempo de resposta.
Acesso aberto (Open Access)
Agrupamento de fornos de redução de alumínio utilizando os algoritmos Affinity Propagation, Mapa auto–organizável de Kohonen (som), Fuzzy C–Means e K–Means
(Universidade Federal do Pará, 2017-10-11) LIMA, Flávia Ayana Nascimento de; CARDOSO, Diego Lisboa; http://lattes.cnpq.br/0507944343674734; OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de; http://lattes.cnpq.br/4497607460894318
O constante avanço da tecnologia requer medidas que beneficiem as indústrias em busca do lucro e da competitividade. Em relação à indústria de minerais, o processo de fundição de alumínio geralmente possui grande número de células, também chamado de forno ou cuba de redução, produzindo alumínio em um procedimento contínuo e complexo. Um monitoramento analítico é essencial para aumentar a vantagem competitiva dessa indústria, por exemplo, durante a operação, algumas células compartilham comportamentos semelhantes às outras, formando grupos ou clusters de células. Esses clusters dependem de padrões de dados geralmente implícitos ou invisíveis para a operação, mas que podem ser encontrados por meio da análise de dados. Neste trabalho, são apresentadas quatro técnicas de agrupamento, o Affinity Propagation, o mapa auto–organizável de Kohonen (SOM), o algoritmo difuso Fuzzy C–Means (FCM) e o K–Means. Essas técnicas são utilizadas para encontrar e agrupar as células que apresentam comportamentos semelhantes, de acordo com sete variáveis tais como as que consiste no processo de redução do alumínio. Este trabalho visa trazer o benefício do agrupamento, principalmente pela simplificação da análise da linha de produção do alumínio, uma vez que um grande número de células pode se resumir em um único grupo, o que pode fornecer informações mais compactas para o controle e a modelagem dos dados. Este benefício de identificar os dados que possuem características semelhantes e agrupá–los faz com que a análise dos grupos se torne mais simples para quem irá manusear esses dados futuramente. Nesse trabalho de dissertação também será feito a identificação da quantidade ideal de grupo em cada técnica utilizada.
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Algoritmo memético cultural para otimização de problemas de variáveis reais
(Universidade Federal do Pará, 2019-03-29) FREITAS, Carlos Alberto Oliveira de; SILVA, Deam James Azevedo da; http://lattes.cnpq.br/8540875293894747; OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de; http://lattes.cnpq.br/4497607460894318
A tecnologia deu grandes passos nos últimos anos, mas os recursos de computação para certas aplicações precisam de otimização para que os custos envolvidos na solução de alguns problemas não sejam altos. Existe uma área muito ampla de pesquisa para o desenvolvimento de algoritmos eficientes para problemas de otimização multimodal. Nas duas últimas décadas o uso de algoritmos evolutivos em otimização multimodal tem demonstrado ser um sucesso. Dentre esses algoritmos evolutivos, que são algoritmo de busca global, pode-se citar o uso dos Algoritmos Culturais. Um aprimoramento natural do Algoritmo Cultural é a sua hibridização com algum outro algoritmo de busca local, de forma a ter as vantagens da busca global combinada com a busca local. Entretanto os Algoritmos Culturais com busca local usados para otimização multimodal nem sempre são avaliados por testes estatísticos eficientes. O objetivo deste trabalho é analisar o comportamento do Algoritmo Cultural, com populações evoluídas pelo Algoritmo Genético, quando são utilizadas as heurísticas de busca locais: Busca Tabu, Busca de Feixe, Escalada e Recozimento Simulado. Uma das contribuições deste trabalho foi a atualização do conhecimento topográfico do algoritmo cultural pelo uso da área triangular definida pelos melhores resultados encontrados na busca local. Para realizar a análise, um algoritmo memético foi desenvolvido pela hibridização do algoritmo cultural com as heurísticas de busca local citadas, sendo selecionadas uma de cada vez. Os problemas do mundo real costumam ter características multimodais, então as avaliações foram realizadas usando funções de benchmark multimodais, que tiveram seus resultados avaliados por testes não paramétricos. Além disso, o algoritmo memético foi testado em problemas reais de otimização com restrições nas áreas de engenharia. Nas avaliações realizadas, o Algoritmo Cultural Memético desenvolvido apresentou melhores resultados quando comparado com os resultados disponíveis da literatura científica pesquisada.
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Alocação de dois níveis para uma arquitetura h-cran baseada em offloading
(Universidade Federal do Pará, 2019-01-24) GONÇALVES, Mariane de Paula da Silva; BARROS, Fabrício José Brito; http://lattes.cnpq.br/9758585938727609; CARDOSO, Diego Lisboa; http://lattes.cnpq.br/0507944343674734
O crescimento acelerado de dados e aplicativos representa desafios significativos para a próxima geração de redes móveis (5G). Dentre eles, destaca-se a necessidade de uma coexistência dc novos e antigos padrões durante a transição das arquiteturas. Assim, na coexistência de arquiteturas, o processo de offloading entre diferentes arquiteturas é essencial. Aliado a isso, processos de ofioading tradicionais, que focam apenas nos recursos de rádio, podem ser ineficazes, uma vez que o processo dinâmico de alocação de RRH-BBU influencia no resultado. Desta forma, este trabalho investigou soluções para descarregamento em uma arquitetura híbrida, também conhecida como H-CRAN (Heterogeneous Cloud –Radio Access Network ATchitecture), que centraliza o processamento e busca um melhor uso dos recursos da rede. Através de um algoritmo evolutivo, buscou-se encontrar uma solução subótima para a alocação de dois níveis (TLA) na arquitetura H-CRAN e outra baseada no FIFO (First In, First Out), para fins de benchmarking. A média SNR (Noise Interference Signal), a máxima taxa de bits, o número de usuários com ou sem conexões e o número de conexões em RRHs e macro foram usados como medidas de desempenho. Através dos resultados, percebeu-se uma melhora de aproximadamente 60% na Taxa Máxima de Bits, quando comparada à abordagem tradicional, possibilitando um melhor atendimento aos usuários.
Acesso aberto (Open Access)
Alocação dinâmica de recursos em redes H-CRAN 5G e além baseada em offloading
(Universidade Federal do Pará, 2025-06-24) IMBIRIBA, Mariane de Paula Silva Gonçalves; CARDOSO, Diego Lisboa; http://lattes.cnpq.br/0507944343674734; https://orcid.org/0000-0002-5971-3668; ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de; BARROS, Fabrício José Brito; COUTINHO, Mauro Margalho; MELLO JÚNIOR, Harold Dias de; http://lattes.cnpq.br/4001747699670004; http://lattes.cnpq.br/9758585938727609; http://lattes.cnpq.br/1214312180610688; http://lattes.cnpq.br/3003315337750206; https://orcid.org/0000-0003-3514-0401; ******; https://orcid.org/0000-0002-4774-1661; ******
O aumento exponencial do tráfego de dados e a diversidade de aplicações móveis im põem novos desafios às redes sem fio, especialmente em áreas urbanas densas. Nesse cenário, as arquiteturas Heterogeneous Cloud Radio Access Network (H-CRAN) sur gem como alternativa promissora por sua flexibilidade, escalabilidade e centralização de recursos. No entanto, a orquestração eficiente de usuários e recursos ainda é um desafio em ambientes com alta variabilidade de carga e mobilidade. Esta tese propõe um framework inteligente de orquestração em redes H-CRAN, que realiza a alocação dinâmica de usuários às RRHs e a distribuição destas entre setores da BBU, com base em fatores como demanda de tráfego, perfil de QoS, mobilidade e topologia da rede. A proposta inclui offloading adaptativo, redistribuição dinâmica e avaliação contínua do estado da rede.A solução foi avaliada por meio de simulações, considerando 24 cenários realistas com variações de carga (efeito de maré). Os resultados mostram ganhos expressivos frente ao modelo TLA tradicional, como mais usuários atendidos, melhor balanceamento de carga, menor bloqueio e maior estabilidade computacional. A pesquisa contribui com uma abordagem replicável e adptativa para redes móveis de próxima geração, alinhada às exigências de QoS e escalabilidade.
Acesso aberto (Open Access)
Alocação e dimensionamento multiobjetivo de bancos de capacitores em redes de distribuição considerando restrições de ressonância harmônica
(Universidade Federal do Pará, 2017-03-13) LIMA, Áthila Santos de; BEZERRA, Ubiratan Holanda; http://lattes.cnpq.br/6542769654042813; TOSTES, Maria Emília de Lima; http://lattes.cnpq.br/4197618044519148
As mudanças a que o setor elétrico tem sido submetido ao longo das últimas décadas vêm impondo às concessionárias e permissionárias novos desafios, os quais tem impulsionado pesquisas na busca de melhorias ao sistema de distribuição sem abrir mão do emprego ótimo de recursos. As adequações à normatização que regula o setor, a constante busca pela redução nas perdas, a crescente demanda e a inserção de novos paradigmas, como por exemplo, a geração distribuída, têm sido tópicos amplamente estudados. O uso de Bancos de Capacitores (BCs) devidamente alocados vem constituindo, por muito tempo, uma das principais estratégias utilizadas para manter variáveis elétricas tais como tensão, fator de potência e carregamento de alimentadores dentro dos níveis adequados. Por outro lado, a crescente presença de harmônicos na rede acrescenta limitações no uso dessa estratégia. Nesse contexto, este trabalho propõe o emprego do NSGA-II, uma metaheurística multiobjetivo, na solução do Problema de Alocação de Bancos de Capacitores (PABC) em redes de distribuição radiais trifásicas, considerando os fenômenos da ressonância harmônicas devidos a presença de cargas não-lineares. A abordagem multiobjetivo permite ao usuário escolher entre uma gama de soluções a que mais se adequa às suas necessidades. Os resultados evidenciaram grande relevância da análise da distorção harmônica e do índice de ressonância, em conjunto, para a obtenção de soluções otimizadas para o PABC, de forma a elevar a qualidade da energia entregue ao consumidor e a vida útil dos equipamentos que constituem a rede de distribuição.
Acesso aberto (Open Access)
Alocação ótima de geração distribuída em redes de distribuição utilizando algoritmo híbrido baseado em cuckoo search e algoritmo genético
(Universidade Federal do Pará, 2018-09-02) OLIVEIRA, Victoria Yukie Matsunaga de; AFFONSO, Carolina de Mattos; http://lattes.cnpq.br/2228901515752720
Esta tese de doutorado propõe um novo algoritmo Cuckoo Search (CS) chamado Cuckoo-GRN (Cuckoo Search with Genetically Replaced Nests), que incorpora benefícios do algoritmo genético (GA) no algoritmo CS. O método proposto trata os ninhos abandonados do CS de maneira mais eficiente, substituindo-os geneticamente. Isto melhora significativamente o desempenho do algoritmo, estabelecendo o equilíbrio ideal entre a diversificação e a intensificação de busca. O novo algoritmo é utilizado para otimizar a localização e o dimensionamento de unidades de geração distribuída em um sistema de distribuição, a fim de minimizar as perdas de energia ativa, melhorando a estabilidade da tensão do sistema e o perfil de tensão. Alocações de uma ou mais unidades de geração distribuída são consideradas. O algoritmo proposto é extensivamente testado em funções matemáticas de benchmark, bem como nos sistemas de distribuição de 33 e 119 barras. Os resultados da simulação mostram que o Cuckoo-GRN pode levar a uma melhora substancial de desempenho em relação ao algoritmo CS original e a outras técnicas atualmente conhecidas na literatura, não apenas em termos de convergência, mas também de precisão da solução.
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Amazonsocialdtn: IBR-DTN com bluetooth para inclusão digital na Amazônia
(Universidade Federal do Pará, 2015-05-29) FERREIRA, Ronedo de Sá; CERQUEIRA, Eduardo Coelho; http://lattes.cnpq.br/1028151705135221
A presente dissertação de mestrado tem como objetivo discorrer sobre a maneira como as pessoas acessam informações, ressaltando que apesar da evolução tecnológica ainda existem grupos sociais que são excluídos, estando à margem do contexto social por não terem acesso à informação, devido à sua localização geográfica, por exemplo: as comunidades ribeirinhas da região Amazônica. Esta dissertação tem por base um trabalho que propõe uma extensão para a arquitetura IBR-DTN, de forma que permita a divulgação de informações, incluindo vídeos educacionais curtos e áudio livros. Com o objetivo de facilitar a troca de informações de curto alcance, foi desenvolvido uma camada de convergência Bluetooth para arquitetura IBR-DTN e para melhorar a troca de dados em contatos oportunistas de curta duração entre os nós DTNs, foi agregado um mecanismo para compreensão do Bundle. Foram efetuados também experimentos em um testbed de pequena escala e em um simulador, onde através da extrapolação de valores para uma escala maior podemos avaliar a eficiência da solução AmazonSocialDTN em contatos oportunistas para a troca de uma maior quantidade de dados e, desta forma, permitir às pessoas de comunidades ribeirinhas receberem conteúdo relacionado a serviços de inclusão digital.
Acesso aberto (Open Access)
Análise comparativa de algoritmos meta-heurísticos na solução de posicionamento de UAV-BS
(Universidade Federal do Pará, 2025-06-12) MORAES, Davi Ketley Sousa; CARDOSO, Diego Lisboa; http://lattes.cnpq.br/0507944343674734; https://orcid.org/0000-0002-5971-3668; GONÇALVES, Glauco Estácio; CARVALHO, Tassio Costa de; http://lattes.cnpq.br/6157118581200722; http://lattes.cnpq.br/4772364162256162; https://orcid.org/0000-0003-1341-5339; ******
Em desastres naturais, a infraestrutura de comunicação costuma ser comprometida, dificultando ações de resgate e suporte. Nesse cenário, Veículos Aéreos Não Tripulados (UAV), atuando como Estações Base (UAV-BS), surgem como alternativa promissora para restabelecer a conectividade. Embora diversos estudos explorem algoritmos meta-heurísticos para otimizar o posicionamento desses UAVs, muitos utilizam cenários idealizados, ignorando a distribuição aleatória de usuários típica de situações emergenciais. Este trabalho realiza uma análise comparativa entre cinco algoritmos meta-heurísticos: Algoritmo Genético (AG), Enxame de Partículas (PSO), Colônia de Abelhas (ABC), Colônia de Formigas (ACO) e Ensino-Aprendizagem (TLBO), considerando métricas como cobertura de usuários, vazão, tempo de execução e qualidade do sinal. Os testes estatísticos indicaram diferenças significativas entre os métodos. O PSO e o TLBO obtiveram os melhores desempenhos gerais, enquanto o ACO teve o pior resultado em cobertura e tempo. O TLBO se mostrou o mais equilibrado, mas o PSO foi superior em cenários que priorizam economia no número de UAVs. O estudo oferece subsídios para decisões mais eficazes em redes móveis emergenciais.
Acesso aberto (Open Access)
Análise comparativa do desempenho da compensação da dispersão em redes de fibras ópticas
(Universidade Federal do Pará, 2019-12-13) LUZ, Fabrício Pinho da; COSTA, Marcos Benedito Caldas; http://lattes.cnpq.br/7636226766852440
Este trabalho aborda o uso de métodos para tratamento da dispersão em fibras ópticas, mostrando a eficácia da utilização para um melhor resultado do Fator de qualidade (Q. Factor) e da taxa de erro de bit (Min. Ber) na transmissão de dados por redes de fibras ópticas. Desse modo, esta dissertação tem por objetivo fazer uma análise do desempenho de uma das técnicas de Pós-compensação em sistemas Multiplexação por Divisão de Comprimento de Onda Densa, baseado em redes ópticas passivas (DWDM-PON) com 16 canais e 100GHz de espaçamento para uma taxa de transmissão de dados de 10Gbps através do método de Pós-compensação de dispersão; propõe a utilização de técnicas de dispersão, a de Pós-compensação e a de dispersão Cromática na transmissão de dados por fibras ópticas com utilização de fibras compensadoras de dispersão (DCF) e Fibras de Grade de Bragg (FBG) para um melhor resultado do fator de qualidade (Q-Factor) e da taxa de erro de bit (Min Ber). A metodologia aplicada teve base em levantamentos bibliográficos de trabalhos na mesma linha de pesquisa sobre métodos de tratamento dos efeitos não lineares, em especial o de dispersão em fibras ópticas; em seguida foi feita a modelagem da rede óptica no software OptiSytem da Optiwave Corporation para implementação das simulações dos métodos utilizados para tratamento da dispersão em fibras ópticas. Concluiu-se, a partir do estudo de três sistemas de compensação de dispersão, onde uma ligação DCF e uma ligação FBG foram utilizadas para esse fim, que os valores do fator Q e do BER foram comparados e analisados a uma taxa de transmissão de 10 Gb/s; que o fator Q e o OSNR para o sistema de compensação de simétrica (mista) eram os maiores, estas técnicas de compensação de dispersão diminuem a degradação do sinal, melhorando a transmissão dos dados no sistema, com fibra DCF as perdas totais aumentam devido os efeitos não lineares, e seu custo é maior do que a fibra FBG, ou seja, com fibra FBG, o custo do sistema é menor, porém seu alcance é limitado. Portanto as duas técnicas podem ser utilizadas dependendo dos requisitos da rede do projeto de telecomunicações.
Acesso aberto (Open Access)
Análise da ação de eficiência energética através do Guia de M&V da ANEEL e do RETScreen considerando a implementação de iluminação a LED no complexo predial da SUDAM
(Universidade Federal do Pará, 2017-04-28) MORAIS, André Melo de; TOSTES, Maria Emilia de Lima; http://lattes.cnpq.br/4197618044519148; NUNES, Marcus Vinícius Alves; http://lattes.cnpq.br/9533143193581447
A matriz energética mundial é bastante dependente das fontes não renováveis de energia, assim, a adoção de novas tecnologias e estratégias que visem à eficiência energética são ações fundamentais, face às mudanças climáticas, escassez dos recursos naturais e demanda crescente de energia. Nesse sentido, o progresso autônomo da tecnologia dos LEDs, do inglês “Light-Emitting Diode”, e o progresso induzido, praticado pelo governo brasileiro, em eficiência energética são alavancas propulsoras para o crescimento das medidas de conservação de energia em todos os setores da economia. Nesse contexto, o presente trabalho vem propor uma metodologia que busca reduzir o consumo de energia elétrica na Administração Pública. O método proposto é aplicado em um estudo de caso na Superintendência do Desenvolvimento da Amazônia (SUDAM), uma Autarquia Federal, utilizando-se, em um primeiro momento, de um pré-diagnóstico energético capaz de embasar a implementação de Ações de Eficiência Energética (AEE) por meio de medidas técnico-administrativas e, em um segundo momento, amparado por um diagnóstico energético aprofundado no sistema de iluminação artificial, sugere e emprega o LED na iluminação artificial de alguns ambientes da SUDAM. Para subsidiar a metodologia proposta é utilizado o software RETScreen® e a metodologia do Guia de M&V (Medição e Verificação) da Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) tendo como premissas, respectivamente, analisar a oportunidade percebida no diagnóstico energético e quantificar os resultados obtidos admitindo a substituição de todas as lâmpadas antigas por lâmpadas LED. O trabalho apresenta os resultados, satisfatórios, provenientes das Ações de Eficiência Energética e conclui também que a utilização do LED na iluminação artificial da SUDAM possui viabilidade de aplicação com recursos próprios da Instituição, configura-se como uma proposta de projeto válida para Chamadas Públicas, que devem ser ofertadas pela concessionária de energia local, no âmbito do Programa de Eficiência Energética (PEE) regulado pela ANEEL, possibilidade de obter a Etiqueta Nacional de Conservação de Energia (ENCE) parcial para o sistema de iluminação e ainda servir como parâmetro e motivação para os demais Órgãos do Setor Público.
Acesso aberto (Open Access)
Análise da aplicação de modelagem e simulação computacioal como apoio à tomada de decisão em processos produtivos industriais: estudo de caso em uma organização do segmento de duas rodas
(Universidade Federal do Pará, 2011-02-28) NOGUEIRA, Reginaldo Alves; OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de; http://lattes.cnpq.br/4497607460894318
O presente trabalho destina-se a analisar os recursos e vantagens do uso da modelagem e simulação computacional em processos de manufatura industrial como ferramenta de apoio à tomada de decisão. Deste modo, efetuou-se um estudo de caso em uma empresa do segmento de duas rodas localizada no Pólo Industrial de Manaus, no qual se empregou o software Tecnomatix® Plant Simulation. Inicialmente, desenvolveu-se o projeto de simulação centrado na manufatura industrial de um processo produtivo do suporte oscilante, item de significativa relevância para a fabricação de motocicletas. Essa manufatura se distingue como sendo de alta complexidade em razão dos riscos proporcionados durante seu processo produtivo. Esta dissertação apresenta ainda, em seu bojo, conceitos relacionados à administração da produção e a importância da tomada de decisão, bem como as principais definições de modelagem e simulação computacional, com ênfase à plataforma Plant Simulation. Outras aplicações vantajosas no uso da ferramenta de modelagem e simulação computacional foram identificadas no decorrer do desenvolvimento deste trabalho. Contudo, a opção foi por restringir-se a demonstrar a otimização de um processo produtivo manual. Feita a análise dos resultados da simulação, nos múltiplos cenários modelados no ambiente virtual, e considerando os parâmetros de risco e produtividade, bem como tendo entendimento sistêmico da situação pesquisada, mostrou-se como melhor alternativa para a organização os cenários produtivos automatizados com layouts que possibilitem maior interação, flexibilidade, produtividade e menor risco – proporcionando a maximização dos resultados almejados. Por fim, a partir da análise dos resultados alcançados, juntamente com as conclusões pertinentes, torna-se fácil vislumbrar claramente as vantagens e recursos da aplicação da simulação computacional como instrumento de auxílio à tomada de decisão em processos de manufatura industrial.
Acesso aberto (Open Access)
Análise da Coexistência entre Sistemas 5G e Serviços Fixos na Faixa de Ondas Milimétricas
(Universidade Federal do Pará, 2019-10-07) TEIXEIRA, Fátima Priscila Araújo; COSTA, João Crisóstomo Weyl Albuquerque; http://lattes.cnpq.br/9622051867672434
Esta dissertação tem como objetivo analisar o impacto de interferência que um sistema 5G possa causar em um sistema legado de serviço fixo ponto-a-ponto na faixa de 26 GHz e, dessa forma, obter uma distância de proteção mínima para que o sistema fixo não seja afetado pelo sistema 5G. Para obtenção destes resultados, foram realizadas simulações utilizando o método de Monte Carlo. Foram avaliados o impacto da interferência co-canal da rede 5G sobre o serviço fixo, considerando diferentes parâmetros, como altura de antenas fixa, número de células, ganho de antena fixa e número de usuários. Nos resultados obtidos, a topologia de rede tri-setorizada de 7 células, combinada com altura de antena fixa de 60 m, foi a que apresentou o maior impacto na distância de proteção necessária, enquanto outros parâmetros como ganho e potência tiveram impacto moderado. Estes resultados implicam que a coexistência será possível quando todos os parâmetros apropriados forem aferidos para cada caso em questão. Outra contribuição desta dissertação é a disponibilização de um modelo de coexistência no simulador SEAMCAT, que possa auxiliar novos cenários para análise de coexistência.
Acesso aberto (Open Access)
Análise de certificação de edificação pública de ensino e pesquisa visando nível A pelo RTQ-C através de ações de eficiência energética e análise econômica
(Universidade Federal do Pará, 2016-07-07) RIBEIRO, Ricardo Bastos Piqueira; BEZERRA, Ubiratan Holanda; http://lattes.cnpq.br/6542769654042813; TOSTES, Maria Emília de Lima; http://lattes.cnpq.br/4197618044519148
Esta dissertação apresenta a análise de eficiência energética predial feita no edifício do Ceamazon, laboratório de pesquisas vinculado à Universidade Federal do Pará. Para este estudo foi utilizada a metodologia prescritiva do Regulamento Técnico da Qualidade para o Nível de Eficiência Energética de Edificações Comerciais, de Serviços e Públicas – RTQ-C. A análise energética do RTQ-C envolve três parâmetros distintos: a envoltória da edificação, o sistema de iluminação artificial e o sistema de condicionamento de ar. O estudo dos dados de cada um destes sistemas fornece material para os cálculos necessários no método, que resultarão em um equivalente numérico para cada um, representando a eficiência de cada sistema. A análise desta dissertação foi efetuada principalmente nos sistemas de iluminação artificial e condicionamento de ar, visto que uma análise prévia dos dados de envoltória do prédio já havia coletado bons resultados. O objetivo primário da dissertação foi de enquadrar a edificação em questão no nível A de eficiência energética proposto pelo regulamento. Desta forma, foram feitas as adequações necessárias ao projeto do ponto de vista energético, especificamente nos sistemas de iluminação e refrigeração artificial, visando tanto a classificação máxima de acordo com o RTQ-C como também a economia de energia e consequentemente, a redução de custos. Assim sendo, serão apresentadas também propostas de inclusão de alternativas energéticas para o edifício, visando uma eficiência energética ainda maior, bem como análises de viabilidade econômica e simulações energéticas das alterações propostas ao projeto da edificação, através dos softwares RetScreen e EnergyPlus.
Acesso aberto (Open Access)
Análise de correlação de focos de queimadas com variáveis climáticas no município de Marabá
(Universidade Federal do Pará, 2016-03-10) ARANHA, Priscila Siqueira; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
A Amazônia é composta por uma grande diversidade de ecossistemas e formas de ocupação, assumindo uma grande variedade de configurações, envolvendo fatores espaciais, sociais, econômicos, agronômicos, que variam de região para região. Partindo dessa percepção do espaço amazônico, esta dissertação apresenta um estudo investigativo de cenários e suas correlações, com o intuito de quantificar e qualificar a força das relações e das dependências entre as diversas variáveis envolvidas, tais como fatores meteorológicos (umidade relativa, precipitação, velocidade do vento e temperatura) e o número de focos de queimadas, de forma a possibilitar a análise dos motivos que influenciam na degradação ambiental da área de estudo. Com a finalidade de validar a metodologia proposta, realizou-se um estudo no município de Marabá, área de projetos de assentamentos, cujo foco é analisar as correlações existentes entre as variáveis climáticas e os focos de queimadas nesta região, utilizando três cenários de estudo. Para tanto, utilizam-se alguns parâmetros estatísticos, a correlação de Pearson e as Redes Bayesianas a fim de estabelecer o grau de dependência entre as diferentes variáveis de interesse. A partir de tais estudos, é possível fazer-se um conjunto de inferências acerca do problema em estudo e possíveis alternativas, as quais equilibrem mais os cenários, em benefício da sustentabilidade do meio ambiente.
Acesso aberto (Open Access)
Análise de desempenho de algoritmos para classificação de sequências representando faltas do tipo curto-circuito em linhas de transmissão de energia elétrica
(Universidade Federal do Pará, 2019-12-05) FREIRE, Jean Carlos Arouche; MORAIS, Jefferson Magalhães de; http://lattes.cnpq.br/5219735119295290; CASTRO, Adriana Rosa Garcez; http://lattes.cnpq.br/5273686389382860
A manutenção da qualidade de energia em sistemas elétricos de potência depende do tratamento dos principais distúrbios que possam surgir em sua geração, transmissão e distribuição. Dentro deste contexto, muitos estudos vêm sendo desenvolvidos com o objetivo de realizar a detecção e classificação de faltas do tipo curto-circuito em sistemas elétricos através da análise do comportamento do sinal elétrico. Os sistemas de classificação de faltas em linha de transmissão podem ser divididos em dois tipos: sistemas de classificação on-line e pós-falta. No cenário pósfalta as sequências do sinal a serem avaliadas para a classificação possuem comprimento (duração) variável. Na classificação de sequências é possível utilizar classificadores convencionais tais como Redes Neurais Artificiais, Máquinas de Vetores de Suporte, K-vizinhos mais próximos e Árvore de Decisão (Floresta aleatória). Nestes casos, o processo de classificação geralmente requer um pré-processamento das sequências ou um estágio de front end que converta os dados bruto em parâmetros sensíveis para alimentar o classificador, o que pode aumentar o custo computacional do sistema de classificação. Uma alternativa para este problema é a arquitetura de classificação de sequências baseada em quadros (FBSC - Frame Based Sequence Classification). O problema da arquitetura FBSC é que esta possui muitos graus de liberdade na concepção do modelo (front end mais classificador) devendo este ser avaliado usando um conjunto de dados completo e uma metodologia rigorosa para evitar conclusões tendenciosas. Considerando a importância do uso de metodologias para classificação de faltas do tipo curto-circuito eficientes e principalmente com baixo custo computacional, este trabalho apresenta os resultados do estudo desenvolvido de análise do algoritmo KNN (K-vizinhos mais próximo) associado a medida de similaridade de Alinhamento Temporal Dinâmico (DTW) e do algoritmo HMM (Modelo Oculto de Markov) para a tarefa de classificação de faltas. Estas duas técnicas permitem o uso direto dos dados sem a necessidade de utilização de front ends, além de possuírem a capacidade de poder tratar séries temporais multivariadas e de tamanho variável, que é o caso das sequências de sinais para o caso pós-falta. Para desenvolvimento dos dois sistemas propostos para classificação foram utilizados dados simulados de faltas do tipo curto-circuito oriundos da base de dados pública UFPAFaults. Para comparação de resultados com metodologias já apresentadas na literatura para o problema, foi também avaliada, para o mesmo banco de dados, a arquitetura FBSC. No caso da arquitetura FBSC, diferentes front ends e classificadores foram utilizados. A avaliação comparativa foi realizada a partir da medida de taxa de erro, custo computacional e testes estatísticos. Os resultados obtidos mostraram que o classificador baseado no HMM se mostrou mais adequado para o problema de classificação de faltas do tipo curto-circuito em linhas de transmissão.
Acesso aberto (Open Access)
Análise de desempenho de mecanismos de atenção para estimativa de pose 2D baseada em resnet-50
(Universidade Federal do Pará, 2025-09-11) MALHEIROS, Marlon Nanael Leitão; CASTRO, Adriana Rosa Garcez; http://lattes.cnpq.br/5273686389382860; https://orcid.org/0000-0001-5884-4511; ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de; FONSECA, Maria da Conceição Pereira; OHASHI JÚNIOR, Orlando Shigueo; http://lattes.cnpq.br/4001747699670004; http://lattes.cnpq.br/3496755183083633; http://lattes.cnpq.br/8905793797626608; https://orcid.org/0000-0003-3514-0401; xxx; xxx
A estimação de pose humana 2D é um problema fundamental em visão computacional que visa identificar a localização de pontos anatômicos humanos. A evolução do aprendizado profundo, em particular das Redes Neurais Convolucionais (CNNs), tem proporcionado avanços significativos no campo. Recentemente, a introdução de mecanismos de atenção se destacou como uma abordagem eficaz para aprimorar o foco das CNNs em regiões importantes das imagens. Esta dissertação apresenta um estudo comparativo do impacto de seis mecanismos de atenção na tarefa de estimação de pose humana 2D, integrando-os a uma arquitetura CNN baseada em ResNet-50: Convolutional Block Attention Module (CBAM), Coordinate Attention, Global Context Attention, Self-Attention, Multi-Head Attention e SimAM (Simple, Parameter Free Attention Module). O treinamento e a avaliação dos modelos utilizaram o conjunto de imagens MS COCO (Common Objects in Context) sob um protocolo experimental unificado. Os resultados quantitativos demonstraram que todos os mecanismos de atenção testados melhoraram o desempenho da arquitetura base. Os mecanismos CBAM e Coordinate Attention mostraram-se os mais eficazes, com os maiores ganhos na métrica principal Average Precision (AP). O modelo com Coordinate Attention alcançou uma AP de 67,7% (+1,5 p.p.), enquanto o modelo com CBAMatingiu 67,6% (+1,4 p.p.), obtendo também a melhor pontuação na métrica secundária AP75. A análise de custo-benefício revelou que CBAM e Coordinate Attention alcançaram esses ganhos com acréscimo mínimo de parâmetros e FLOPS. Em contraste, Self-Attention, de maior custo computacional, apresentou um dos menores ganhos, enquanto SimAM, livre de parâmetros, obteve o menor ganho sem custo adicional. Em síntese, os resultados demonstram que a integração de mecanismos de atenção é uma estratégia eficaz para aprimorar modelos de estimação de pose, destacando-se abordagens com ênfase em informação espacial explícita, como CBAMeCoordinate Attention, por oferecerem um excelente equilíbrio entre desempenho e eficiência computacional.