Revista Brasileira de Computação Aplicada

Urnas Eletrônicas no Brasil: linha do tempo, evolução e falhas e desafios de segurança

2019-07-05T19:29:04-03:00

Mesmo após anos de implantação e evolução do voto eletrônico, as urnas eletrônicas continuam sendo alvo crescente de críticas, tanto por parte de especialistas em segurança da informação quanto pela sociedade. Os principais desafios no uso desse tipo de urnas são garantir a transparência, a auditabilidade e a confiabilidade do sistema de votação, ao mesmo tempo em que garante-se também a integridade, a confidencialidade e a privacidade dos votos. No sistema brasileiro, entretanto, os principais pontos criticados são exatamente a pouca transparência e a restrita auditabilidade das urnas, que nos poucos casos em que foram concedidos à sociedade civil fora de períodos eleitorais, levaram a descobertas de falhas de segurança. Não é surpresa, portanto, que isso, somado à atual impossibilidade de se auditar os resultados eleitorais, coloque em cheque a confiabilidade no sistema. Neste survey, nós apresentamos e analisamos a evolução dos sistemas de votação eletrônica com o objetivo de criar uma linha do tempo e discutir falhas de seguranças e desafios em aberto. Também identificamos e discutimos questões importantes a serem respondidas para que um sistema baseado em urnas eletrônicas possa, de fato, ser um dos principais mecanismos de eleição de representantes em uma democracia.

Implementações paralelas para o algoritmo Online Sequential Extreme Learning Machine aplicado à previsão de material particulado

2019-07-05T19:29:04-03:00

O algoritmo Online Sequential Extreme Learning Machine é adequado para previsão de Fluxos de Dados com Desvios de Conceito. No entanto, esse tipo de previsão exige implementações de alto desempenho devido à alta taxa de entrada de amostras. Neste trabalho, analisamos implementações paralelas para o Online Sequential Extreme Learning Machine em linguagem de programação C, com as bibliotecas OpenBLAS, Intel MKL e MAGMA. A OpenBLAS e a Intel MKL fornecem funções que exploram os recursos multithread em CPUs com vários núcleos, o que estende o paralelismo para arquiteturas de multiprocessadores. Por sua vez, a MAGMA oferece funções que são executadas em paralelo em arquiteturas heterogêneas ou híbridas, como sistemas com processadores Multicore e unidades de processamento gráfico, a GPU. Assim, o objetivo deste trabalho é comparar o desempenho -- erro de previsão/precisão e tempo real de processamento do fluxo -- das implementações em C com o Online Sequential Extreme Learning Machine original no MATLAB, ao prever concentrações de material particulado no ar. Os resultados experimentais mostraram que, na maioria dos casos abordados aqui, pelo menos uma das implementações na linguagem C obteve melhor desempenho em relação ao tempo de processamento do fluxo, quando comparado com a versão de referência do MATLAB, executando até 7 vezes mais rápido.

Alocação de canais para redes veiculares baseada no comportamento do nó

2019-07-05T19:29:05-03:00

Este trabalho apresenta uma estratégia de alocação de canal baseada no comportamento do nó para redes veiculares (VANETs). A principal contribuição deste trabalho é considerar algumas características do comportamento do nó para guiar o processo de alocação de canais em VANETs. No trabalho é usada uma abordagem distribuída que permite a estratégia rapidamente responder a mudanças de topologia na rede, limitando a troca de mensagens. Os canais alocados são do espectro do padrão IEEE 802.11p e as métricas de avaliação são: vazão agregada, taxa de entrega de pacotes, atraso fim a fim e overhead. Os resultados mostram que a estratégia apresenta mais alta vazão e taxa de entrega de pacotes com menor atraso fim a fim quando comparado aos métodos de alocação de canais randômico e simples. Quando comparado a uma abordagem centralizada, a estratégia apresenta desempenho próximo ao do algoritmo Tabu, mas com menor overhead.

CINTIA 2: uma hierarquia de redes neurais artificiais binárias para classificação inteligente de supernovas

2019-07-05T19:29:05-03:00

Supernovas são eventos catastróficos no qual algumas estrelas explodem. A classificação de supernovas é feita por especialistas por meio da análise dos espectros de luz que apresentam linhas de absorção e emissão em determinadas regiões do comprimento de onda. Os espectros de luz das supernovas apresentam padrões que podem ser usados em algoritmos de aprendizagem de máquina possibilitando assim a classificação automática e inteligente das supernovas. A classificação automática é essencial para o processamento de grande quantidade de dados em equipamentos instalados em lugares remotos, onde não é sempre possível a presença de um especialista. O objetivo deste trabalho é apresentar a CINTIA 2, aprimoramento do Classificador Inteligente de supernovas do tipo Ia, que usa uma hierarquia de redes neurais binárias do tipo Perceptron para classificar as supernovas nos tipos Ia, Ib, Ic e II. Apresentamos a arquitetura da CINTIA 2 e a ferramenta daí proveniente, desenvolvida nas linguagens de programação Python e C++. Os resultados obtidos apresentam ótimo desempenho, principalmente na classificação dos tipos Ia e II. Uma comparação com trabalhos encontrados na literatura mostra que a CINTIA 2 é superior em quantidade e diversidade de dados e alcança índices de classificação equiparáveis aos demais classificadores.

Technical interoperability among EHR systems in Brazilian public health organizations

2019-07-05T19:29:05-03:00

Permitir a troca de informações e a cooperação entre sistemas distribuídos e heterogêneos é importante no campo da eSaúde. O desenvolvimento de padrões de interoperabilidade e uma abordagem baseada no Registro Eletrônico de Saúde (RES) levaram a uma evolução significativa neste campo. No entanto, ainda não foi possível encontrar soluções de interoperabilidade técnica entre os sistemas RES para organizações públicas de saúde no Brasil. Nos últimos anos, muitos pesquisadores enfrentaram o problema de interoperabilidade e forneceram soluções, como modelos de interoperabilidade ou arquiteturas, baseadas em diferentes padrões e tecnologias. Este trabalho apresenta um estudo das principais arquiteturas propostas na literatura e seleciona uma delas, usando o método AHP, para apoiar a interoperabilidade técnica entre sistemas RES em organizações públicas de saúde brasileiras. A arquitetura foi selecionada de acordo com o cenário atual de eSaúde no Brasil e em conformidade com a legislação brasileira. Um cenário de uso também é apresentado para demonstrar a viabilidade da aplicação dessa arquitetura no contexto das organizações públicas de saúde brasileiras. Essa aplicação permite fornecer interoperabilidade técnica entre sistemas RES isolados que atualmente operam em organizações de sáúde e o compartilhamento de RES entre eles. Também mostra que a arquitetura é genérica o suficiente para ser adotada por diversas cidades e flexível a mudanças, o que permite adaptá-la para reduzir custos, viabilizando seu uso no Brasil.

Uma Ontologia para a cadeia produtiva de sementes

2019-07-05T19:29:05-03:00

A utilização de processos de rastreabilidade proporciona segurança e qualidade aos produtos. Esses fatores
são importantes para a produção de sementes, cuja a preocupação pela utilização de sementes certificadas e
fiscalizadas vem crescendo. O objetivo desse artigo é apresentar o desenvolvimento de uma ontologia, como
forma de representar o conhecimento, para garantir a qualidade e melhoria dos processos da rastreabilidade da
cadeia produtiva de sementes. Para a construção da antologia, realizou-se o levantamento de leis, regulamentos
e normativas inerentes a produção de sementes. Foi utilizada a ferramenta Protégé com a combinação das
metodologias Enteprise, Methontology, On-toKnowledge e do guia Ontology Development 101. Como resultado,
foi obtido um sistema de representação de conhecimento com sessenta e nove classes. O roteiro metodológico
dessa pesquisa, possibilita a obtenção dos principais termos do domínio e a taxionomia gerada na ontologia, o
que possibilita a sua utilização por outros sistemas de rastreabilidade de sementes.

Modelagem matemática da curva de carga de um sistema elétrico real a partir de séries de Fourier

2019-07-05T19:29:06-03:00

O conhecimento da curva típica de carga é fundamental para o planejamento e a operação de redes de distribuição de energia elétrica, principalmente diante das tendências da geração distribuída e de transformação dos sistemas em Smart Grids. Assim sendo, este artigo apresenta a modelagem matemática, a partir de séries de Fourier, da curva de carga diária de dois alimentadores de uma rede real de distribuição de energia elétrica do sul do Brasil. Com a utilização do software Matlab (student license), considerando o método dos mínimos quadrados não linear e dados reais referentes a carga consumida nos anos de 2016 a 2018, foram ajustadas curvas do tipo série de Fourier para cada estação climática e alimentador, obtendo-se modelos matemáticos com elevada acurácia. A análise dos resultados possibilita o conhecimento da demanda e do perfil da carga, identificando os períodos de pico de consumo, assim como as variações horárias e sazonais. Através dessa pesquisa foram validados dois modelos matemáticos que permitem representar a curva típica de carga de um sistema e caracterizá-lo quanto ao tipo de carga predominante, sendo ela industrial ou residencial.

Application of artificial random numbers and Monte Carlo method in the reliability analysis of geodetic networks

2019-07-10T15:58:59-03:00

Uma rede geodésica consiste de pontos devidamente materializados no terreno, cujas coordenadas são estimadas por meio de medidas angulares e de distâncias entre os vértices, e/ou por meio de técnicas de posicionamento por Sistema Global de Navegação por Satélite. Estas redes são essenciais para os diversos ramos da Ciências e Engenharia, como por exemplo, no monitoramento de estruturas (barragens, pontes, usinas hidrelétricas, portos, túneis, portos, etc), no monitoramento da deformação da crosta terrestre, na implantação de um cadastro urbano e/ou rural georreferenciado, entre outros. Um dos critérios que uma rede geodésicas deve atender é a confiabilidade. Neste contexto, a confiabilidade pode ser entendida como a capacidade da rede em detectar e identificar outliers à um certo nível de probabilidade. Aqui, usamos o Método Monte Carlo (MMC) para investigar a confiabilidade de uma rede geodésica. O elemento chave do MMC é o gerador de números aleatórios. Os resultados de uma rede de nivelamento simulada revelam que identificar um outlier é mais difícil que detectá-lo. De modo geral, a relação entre a detecção e a identificação de um outlier depende do nível de significância do teste estatístico empregado para tratar os outliers.

Estratégia de dupla filtragem utilizando o filtro de Savitzky-Golay em dados espectrais de supernovas

2019-07-05T19:29:06-03:00

O desenvolvimento de aplicações que lidam com processamento de sinais deve considerar a qualidade dos dados. Técnicas de aprendizado de máquina e técnicas estatísticas requerem ajustes e normalizações no conjunto de dados antes da análise de um dado fenômeno. Quando um conjunto de dados não é tratado para reduzir inconsistências e ruídos fornecidos por instrumentos ou por condições naturais, a análise acrescenta uma tendência, ou seja, os resultados não podem ser reproduzidos porque o conjunto de dados recebe inconsistências condicionadas pelo ruído. Neste sentido, o trabalho a seguir apresenta um sistema para processamento de sinais e ajuste de dados, utilizando como estudo de caso a aplicação em dados espectrais de supernovas, para configurar uma normalização automática e uniforme em grandes conjuntos de dados. Este trabalho propõe uma estratégia de dupla filtragem utilizando o filtro Savitzky-Golay para otimização da redução de ruído. Este sistema produz um sinal filtrado capaz de garantir a otimização em alguns parâmetros, como o deslocamento mínimo do comprimento de onda comparado ao sinal original, a manutenção da forma do sinal original, a atenuação do ruído no sinal e a qualidade na busca por mínimos e máximos locais. A comparação com outras estratégias da literatura salienta a eficiência do sistema e sua aplicabilidade para diversos tipos de sinais e espectros.