Anais do WPCCG
Volume 4, 2021

ISSN: 2526-1371 DOI:10.5281/zenodo.6090322

Prefácio

Este volume contém os artigos apresentados no WPCCG 2021: 4° Workshop de Pesquisa em Computação dos Campos Gerais, ocorrido nos dias 14 e 15 de outubro de 2021, na Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), em Ponta Grossa, Paraná, Brasil.

O WPCCG foi criado em 2016 para divulgar pesquisas em desenvolvimento ou concluídas de alunos e docentes de Instituições de Ensino Superior. O evento é organizado por docentes do Departamento Acadêmico de Informática (DAINF) dos Câmpus Ponta Grossa e Curitiba da UTFPR.

Nesta edição, pesquisadores foram convidados a submeter trabalhos relevantes para a área de Computação em duas categorias: resumos de uma página sobre pesquisa em andamento ou concluída; ou artigos com quatro a seis páginas apresentando resultados de pesquisa.

Em 2021, o Workshop teve 40 submissões. Cada submissão foi revisada por, ao menos, três revisores das áreas da Computação. Dos artigos submetidos, 35 foram aceitos para apresentação e publicação nesta edição. Historicamente, a participação da comunidade de Computação no WPCCG tem crescido e a taxa de aceitação das submissões é em média de 80%. Em números, a edição de 2016 teve 20 submissões (16 trabalhos aceitos), em 2017 foram 26 submissões (18 trabalhos aceitos), em 2019 foram 38 submissões (31 trabalhos aceitos) e em 2021 foram 40 submissões (35 trabalhos aceitos).

Outro fato importante a se destacar é a participação de autores de outras regiões do país, além do Paraná. Foram 76 autores de instituições paranaenses, mas também houve participações do Maranhão (2 autores), Mato Grosso do Sul (1 autor), Rio de Janeiro (14 autores), Santa Catarina (2 autores), São Paulo (3 autores), Alemanha(1 autor), Canadá (1 autor) e Portugal (1 autor).

Noventa revisores trabalharam nesta edição, dos quais 86 estão vinculados a instituições em estados brasileiros: Bahia (01), Goiás (01), Minas Gerais (03), Mato Grosso do Sul (06), Paraná (46), Rio de Janeiro (11), Rio Grande do Sul (04), Santa Catarina (04), São Paulo (10), e 4 estão em outros países: Argentina (01), Portugal (02) e Reino Unido (01). Ao todo, foram realizadas 122 revisões.

O gerenciamento de toda conferência foi feito por meio do sistema EasyChair.

O Comitê de Organização do WPCCG 2021 deixa aqui registrado um agradecimento especial aos 99 autores que escolheram este evento para divulgar suas pesquisas, e aos 90 revisores que colaboraram de maneira fundamental para a qualidade do evento.

04 de fevereiro de 2022
Ponta Grossa, Paraná, Brasil

Gleifer Vaz Alves
André Pinz Borges
Erikson Freitas de Morais
Leandro Miranda Zatesko
Sheila Morais de Almeida

Comitê de Programa

Alane Marie de Lima, UFPR
Aleffer Rocha, UFPR
Alessandra Hoffman, UTFPR
André Koscianski, UTFPR
André L. P. Guedes, UFPR
André Pinz Borges, UTFPR
André Roberto Ortoncelli, UTFPR
Cândida Nunes da Silva, UFSCar
Carla Negri Lintzmayer, UFABC
Carlos Pantoja, CEFET/RJ
Celina Figueiredo, UFRJ
Celso Aimbiré Weffort Santos,UNICAMP
Claudio Biazus, UNOCHAPECÓ
Cleiton Santos, UFPR
Daniel Costa de Paiva, UFF
Daniel Posner, UFRJ
Dênis Lucas Silva, UTFPR
Diana Francisca Adamatti, FURG
Diana Sasaki, UERJ
Edna Hoshino, UFMS
Emerson Paraiso, PUCPR
Erikson Morais, UTFPR
Evandro Kuszera, UTFPR
Fabiano Oliveira, UERJ
Fabio Protti, UFF

Gabriel Sobral, USP
Gedson Faria, UFMS
Gleifer Alves, UTFPR
Guilherme Oliveira Mota, USP
Helyane Borges, UTFPR
Henrique Hepp, UFPR
Hugo Kooki Kasuya Rosado, UNICAMP
Ionildo José Sanches, UTFPR
Jean Paul Barddal, PUC-PR
Jerusa Marchi, UFSC
Leandro Zatesko, UTFPR
Lehilton L. C. Pedrosa, UNICAMP
Lívia Medeiros, UERJ
Loana Tito Nogueira, UFF
Lucas Castro, UNICAMP
Luciene Marin, UTFPR
Luíus Cassiano Goularte Rista, PUC/RS
Luis Kowada, UFRJ
Luiz Carlos Pessoa Albini, UFPR
Luiz Rafael Schmitke, UTFPR
Maicon Rafael Zatelli, UFSC
Maiquel de Brito, UFSC
Marcelo Pinheiro Leite Benedito, UNICAMP
Márcia Cappelle Santana, UFG

Marco Antonio Barbosa, UTFPR
Marco Aurélio Graciotto Silva, UTFPR
Marilton Aguiar, UFPEL
Marina Groshaus, UTFPR
Marisa Gutierrez, UNLP
Murilo Da Silva, UFPR
Nadia Kozievitch, UTFPR
Neumar Malheiros, UFLA
Priscila Martins, UFMS
Rafael C. Cardoso, The University of Manchester
Rafael Schouery, UNICAMP
Raphael Machado, INMETRO/Clavis
Renato Carmo, UFPR
Richard Ribeiro, UTFPR
Samuel Bellido Rodrigues, UTFPR
Sheila Morais de Almeida, UTFPR
Simone B. K. Aires, UTFPR
Simone Matos, UTFPR
Tarcizio Bini, UTFPR
Uéverton Souza, UFF
Vagner Pedrotti, UFMS
Vinícius Andrade, UTFPR
Vinicius F. dos Santos, UFMG
Vitor T. F. de Luca, UERJ

Resumos

Geração de indicadores da Secretaria de Saúde de Curitiba com base no modelo de dados abertos conectados.

Wagner Luís Pereira e Nádia Puchalski Kozievitc, p. 1.

Palavras-chave: Dados abertos, Dados Conectados, Indicadores de saúde, RDF, OWL, Cidades Inteligentes, Entity Matching.

Agrupamento de dados: um estudo de caso sobre registros de ocorrências em serviços de atendimento móvel às urgências.

Guilherme Vieira Bochi, Rosangela Villwock e Janaina Maria de Lima Gonçalves, p. 2.

Palavras-chave: KDD, Mineração de Dados, K-means.

Geração de grafo de cena utilizando teorema de causa e efeito na extração e classificação das propriedades.

Flávio Henrique da Silva e André L. P. Guedes, p. 3.

Palavras-chave: Geração de Grafo de Cena, Redes Neurais de Grafos, Aprendizado Profundo em Grafos, Classificação de Imagens.

Simulação computacional na área de segurança pública.

Eliton José Laroca e André Koscianski, p. 4.

Palavras-chave: Simulação, Previsão de Crimes, Segurança Pública.

Avaliação de arquiteturas de redes neurais siamesas para a classificação de espécies de plantas.

Matheus Moresco, Alceu de Souza Britto Jr. e Yandre Maldonado e Gomes da Costa, p. 5.

Palavras-chave: Redes Neurais Siamesas, Classificação de espécies de plantas, Características multicamadas.

Problemas de otimização utilizando o SCIP.

Viviane Frida Belli e André L. P. Guedes, p. 6.

Palavras-chave: Otimização, Classificação de problemas de otimização, SCIP.

Fullerene nanodiscs: from Chemistry to Combinatorics.

Mariana Martins, Celina de Figueiredo, Diana Sasaki e Marcus Tovar, p. 7.

Palavras-chave: Graph Theory, Combinatorics, Total Coloring, Fullerene, Nanodiscs.

Equitable total coloring of small graphs.

Matheus Adauto, Celina Figueiredo e Diana Sasaki, p. 8.

Palavras-chave: Regular graphs, Cubic graphs, Equitable total coloring.

Implementação de um jogo 3D com dados geográficos do OpenStreetMap.

Lucas do Nascimento Cadena e André Koscianski, p. 9.

Palavras-chave: Jogos de Computador, OpenStreetMap, Realidade Aumentada.

Evidências para a Conjectura De Hougardy.

Felipe Eduardo Pizzi, Juliano Silva do Nascimento e Sheila Morais de Almeida, p. 10.

Palavras-chave: Coloração de vértices, Número cromático, Conjectura de Hougardy, Quasi-paridade estrita.

Simulation study based game.

André Koscianski, Guilherme Takeshi Saeki Abreu e Luiz Guilherme Monteiro Padilha, p. 11

Palavras-chave: Simulation, Game, Game engine.

A realidade das abordagens adaptadas em problemas de otimização contínua.

Raphael Bezerra Xavier e André Luiz Pires Guedes, p. 12.

Palavras-chave: Otimização, Adaptações, Hibridizações.

Reconhecimento de grafos IIC-comparabilidade.

Lucas F. Glir e André Luiz Pires Guedes, p. 13.

Palavras-chave: Grafo, Grafo de Comparabilidade, Ordem Parcial, Decomposição Modular, Orientação Transitiva.

Integrando software e hardware em agentes inteligentes.

Vitor Luis Babireski Furio e Maiquel de Brito, p. 14.

Palavras-chave: Agentes, Sistemas embarcados, Sistemas ciberfísicos.

Sistema de previsão de preços e reserva de vagas em smart parking utilizando agentes.

Alexandre L. L. Mellado, Gleifer Vaz Alves, Paulo Leitão e André Pinz Borges, p. 15.

Palavras-chave: Agentes e Sistemas Multiagentes, Estacionamentos Inteligentes, Aprendizagem de Máquina.

Tendências para o desenvolvimento de jogos sérios na área de educação financeira.

Isabel Cristina Torrens, Simone Nasser Matos, Helyane Bronoski Borges e Rui Pedro Lopes, p. 16.

Palavras-chave: Educação financeira, Jogos sérios, Tendências.

Um método para seleção de atributos em bases de dados de classificação hierárquica multirrótulo.

Raimundo Osvaldo Vieira e Helyane Bronoski Borges, p. 17.

Palavras-chave: Classificação hierárquica multirrótulo, Redução de dimensionalidade, Seleção de atributos.

Tessellation cover for bounded treewidth graphs.

Daniel Fabio Domingues Posner e Renan Guimarães da Silva, p. 18.

Palavras-chave: Graph Theory, Graph Coloring, Computational Complexity.

Coloração de arestas em grafos indiferença.

Rafael Porto e Sheila M. Almeida, p. 19.

Palavras-chave: Coloração de arestas, Grafo de intervalo, Grafo indiferença.

Minimal feedback arc sets containing long paths in few-vertex tournament.

Fábio Botler e Rafael Schneider, p. 20.

Palavras-chave: Minimal feedback arc set, Tournament, Lichiardopol’s conjecture.

Flood-it game on co-comparability graphs.

Guilherme Quintero Lorenzi e Sheila Morais de Almeida, p. 21.

Palavras-chave: Flood-it, Co-comparability graph, Computational complexity, Flooding game.

Coloração de arestas em grafos split proibidos para comparabilidade e intervalos.

Cintia I. Cararo, Sheila M. Almeida, Cândida N. Silva e Glasielly D. Proença, p. 22.

Palavras-chave: Coloração de arestas, Grafo split, Grafo de intervalos, Grafo de comparabilidade.

Deep learning aplicado à estimativa de profundidade em imagens estéreo multivista.

Sérgio M. M. de Oliveira, Erikson F. de Morais e Marcella S. R. Martins, p. 23.

Palavras-chave: Visão estéreo multivista, Automação veicular, Aprendizado profundo.

Definição de pesos aos atributos em uma base de dados sem domínio definido no raciocínio baseado em casos.

Jonathan William Hrenechen, André Koscianski e André Pinz Borges, p. 24.

Palavras-chave: RBC, Peso de atributos, Data-driven.

Cálculo de raízes quadradas de grafos utilizando um resolvedor pseudo-booleano.

Pietro Cavassin, Aleffer Rocha e Renato Carmo, p. 25.

Palavras-chave: Raiz quadrada de grafos, Programa pseudo-booleano, Satisfazibilidade.

Resumos estendidos

Configuração de parâmetro no algoritmo de agrupamento de dados baseado em formigas.

Carina Moreira Costa e Rosangela Villwock, p. 26–30.

O método de Agrupamento de Dados baseado em Colônia de Formigas é um método bioinspirado no comportamento de colônias de formigas reais, o qual ainda precisa de muita investigação para se tornar uma ferramenta madura para mineração de dados. Este algoritmo possui a grande vantagem de não solicitar o número de grupos e uma desvantagem, a dificuldade de configuração de outros parâmetros. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho foi melhorar a eficácia do algoritmo, propondo uma estratégia para configuração de um destes parâmetros --- o parâmetro que escala a dissimilaridade --- considerado o parâmetro mais difícil de ser calibrado. Para isso, foram realizados experimentos utilizando bases de dados reais e públicas, e com análises da matriz de dissimilaridade foi possível estabelecer um procedimento para definição do parâmetro. Ao final deste estudo, observou-se a utilidade e validade da estratégia proposta, pois se trata de uma forma simples de se definir o parâmetro e o desempenho do algoritmo foi razoável se comparado a execuções nas quais não se sabe como definir ou nas quais se usa uma configuração padrão.

Palavras-chave: Mineração de Dados, Metaheurística, Matriz de dissimilaridade.

A deductive-formal derivation for the preferential attachment metric for link prediction.

Alane M. de Lima, Murilo V. G. da Silva e André L. Vignatti, p. 31–36.

We present an analytical derivation of the preferential attachment metric to predict social ties in complex networks. This metric was originally proposed by Newman in 2001 and by Barabási et al. in 2002 and it was obtained by empirical means. We propose in this paper an analysis based on a \emph{deductive-formal reasoning}, giving the metric a formal theoretical basis. In our analysis we use two random graph models for power-law graphs. We show that in these models, by using formal reasoning, we can derive the preferential attachment metric proposed by Newman and Barabási et al.

Palavras-chave: Link prediction, Preferential attachment, Formal analysis.

Criminalidade e pandemia: uma análise do impacto da COVID-19 na incidência de crimes em Curitiba.

Patriky Edeovan Galvão Mirkoski, p. 37–42.

Para conter a proliferação da pandemia de Covid-19, governos decretaram o fechamento de escolas, parques, igrejas, comércios e todo evento ou local que pudesse gerar aglomeração. Em decorrência dessa mudança de rotina nas cidades, o comportamento dos crimes tende a alterar, e compreender essa mudança é fundamental. Este estudo analisa o impacto da pandemia na incidência de crimes em Curitiba, em específico violência, substâncias ilícitas e roubo. É utilizado um modelo de regressão linear, que é implementado para compreender esse impacto.

Palavras-chave: Criminalidade, Curitiba, Pandemia, Regressão, Série temporal.

An extended Adjacency Lemma for graph edge-coloring.

Thiago H. F. M. Cunha e Leandro M. Zatesko, p. 43–47.

The study of edge-coloring emerged from the context of the well-known Four Color Problem. By Vizing's theorem, the minimum number of colors needed to color the edges of a simple graph G is either its maximum degree Δ, or it is Δ + 1, in which case G is called Class 1, or Class 2. A critical graph is a connected Class 2 graph which becomes Class 1 by the removal of any edge. Vizing's recoloring procedure used in the proof of his theorem also yields a condition, known as Vizing's Adjacency Lemma, for the minimum number of vertices of degree Δ adjacent to any vertex in a critical graph. We demonstrate an extension of this adjacency lemma using an extended recoloring procedure presented recently.

Palavras-chave: Coloring of graphs and hypergraphs, Edge subsets with special properties, Graph algorithms.

Proper ℒ(h, k)-labelling of caterpillars and multisunlets.

J. P. K. Castilho, C. N. Campos e L. M. Zatesko, p. 48–53.

An L(h, k)-labelling of a simple graph G is a function σ:V(G)→Z ≥ 0 such that the labels of: adjacent vertices are at least h apart; vertices which have a common neighbour are at least k apart. The span of σ is the largest difference between the labels of any two vertices. The L(h, k)-span of G, the least span amongst all σ, is NP-hard even for trees. For h ≥ k, we determine the L(h, k)-span of the Uniform Multisunlets (Uniform Caterpillars), in which p ≥ 1 pendant vertices are added at each vertex of a basis cycle (path).

Palavras-chave: Graph labelling, Caterpillar graphs, Sunlet graphs.

Grover's quantum algorithm and the maximum clique problem.

Matheus Giovanni Dias e Leandro Miranda Zatesko, p. 54–59.

The Maximum Clique Problem consists of finding in a simple graph the largest subset of vertices wherein each pair of vertices is connected by an edge. It is an NP-Hard problem with many practical applications. In this paper we present a quantum algorithm, based on Grover's Quantum Search, for finding the maximum clique in an n-vertex simple graph. The proposed algorithm has time complexity O(√(2ⁿ) n² log n) and space complexity O(n²).

Palavras-chave: Vertex subsets with special properties, Quantum algorithms and complexity in the theory of computing, Graph algorithms.

On conformability of line graphs of complete graphs.

Luerbio Faria, Mauro Nigro e Diana Sasaki, p. 60–64.

A Delta-regular graph G is conformable if it has a (Delta+1)-vertex coloring where the cardinality of each vertex color class has the same parity as the order of the graph. A general characterization for conformable graphs is unknown. The importance of conformability is due to the fact that it can be an auxiliary toward tool determining the total chromatic number of a regular graph. Being conformable is a necessary condition for a graph be Type 1. In this paper, we show a positive evidence to the conjecture proposed in 2018 which states that all line graphs of complete graphs L(K_n) are Type 1, by proving that they are all conformable.

Palavras-chave: Conformable, Total coloring, Complete graph, Line graph.

Mapeamento sistemático sobre redes neurais convolucionais aplicadas na segmentação de imagens aéreas.

Fabricio Bizotto e Mauren Louise Sguario Coelho De Andrade, p. 65–70.

Existem muitos estudos atuais publicados sobre Redes Neurais Convolucionais (CNN) em diferentes contextos. Foi feito um mapeamento sistemático sobre a utilização de redes CNN aplicadas na segmentação de imagens aéreas. A partir do levantamento inicialmente feito, 5 artigos foram selecionados e analisados. Como resultado, percebe-se que essa linha de pesquisa vem crescendo, mas seria necessário analisar mais publicações para responder melhor às questões de pesquisa. Entre as redes CNN utilizadas, cada uma conseguiu contribuir de alguma forma na segmentação de imagens aéreas.

Palavras-chave: Rede Neural Convolucional, Imagens Aéreas, Segmentação Semântica.

Desenvolvimento de um algoritmo de classificação de dados baseado na relevância da informação.

Júlio César Guimarães Costa, Gleifer Vaz Alves e André Pinz Borges, p. 71–76.

Algoritmos de classificação são uma ferramenta poderosa, principalmente nos dias de hoje, quando os dados estão se tornando cada vez mais valiosos. Este artigo propõe um novo algoritmo chamado Prevh que baseia-se em uma nova forma de se visualizar as informações. Para tal foi escolhida uma metodologia qualitativa, básica e explicativa. Depois de ser desenvolvido o algoritmo Prevh, foi submetido a uma série de comparações com o algoritmo de classificação KNN o qual mais se assemelha. Uma delas pode ser inclusive observada na seção 4 deste artigo. Por fim foi observado que além de considerar a relevância da informação, o algoritmo Prevh foi capaz de ser conclusivo em situações nas quais o algoritmo KNN não foi.

Palavras-chave: Aprendizagem de Máquina, Mineração de Dados, Classificação de Dados.

Imputação de dados faltantes em base de dados de classificação hierárquica multirrótulo usando regressão linear e polinomial.

Alvaro Mateus Santana e Helyane Bronoski Borges, p. 77–82.

Algoritmos de aprendizagem de máquina normalmente necessitam de um conjunto sem dados faltantes, fato que nem sempre ocorre. Considerando isso, se torna necessário usar métodos para imputar dados em conjuntos de dados, tornando, em muitas vezes, o processo de aprendizagem de dados mais eficiente. Este trabalho propõe a imputação de dados faltantes no cenário de classificação hierárquica multirrótulo, em base de dados do projeto Gene Ontology, utilizando regressão linear e regressão polinomial. Por meio dos experimentos foi possível observar que houve melhora na métrica AUPRC em uma das bases de dados testadas.

Palavras-chave: Dados faltantes, Classificação hierárquica multirrótulo, Regressão.

Anais do WPCCGVolume 4, 2021