Adaptação de estratégias frente às mudanças no mercado de telecomunicações no Brasil : um estudo de caso em empresa fornecedora de equipamentos de transmissão de dados

Este trabalho tem por objetivo mostrar a adaptação das estratégias de uma empresa fornecedora de equipamentos de transmissão de dados, a PARKS S/A COMUNICAÇÕES DIGITAIS, frente às mudanças do mercado de telecomunicações no Brasil Através de uma análise de caso, evidenciaram-se as mudanças ocorridas no mercado de telecomunicações, a percepção desta empresa para tais mudanças e a orientação estratégica adotada para os seus próprios setores, a saber, o comercial, o industrial, o financeiro, o de recursos humanos e qualidade e o de engenharia. O estudo das mudanças ocorridas neste mercado abrangeu dois períodos, quais sejam, o anterior à privatização e os anos de 1997 até 2000, ressaltando-se, porém, que a análise se centrou neste último, o qual foi analisado mais detalhadamente. Uma vez identificadas as principais mudanças ocorridas na empresa escolhida para o estudo de caso - PARKS S/A Comunicações -, através de observação e da vivência do autor, bem como de contribuições relatadas por colegas da empresa, igualmente participantes do processo, este trabalho analisa estas mudanças uma a uma, mostrando o reflexo das mesmas na estrutura da empresa, procurando explicar como se deu o fenômeno e, assim, contribuindo para a compreensão de processos análogos que venham a ocorrer em um futuro próximo.

Utilização de técnicas de mineração de dados considerando aspectos temporais

Atualmente, o enorme volume de informações armazenadas em bancos de dados de organizações ultrapassa a capacidade dos tradicionais métodos de análise dos dados baseados em consultas, pois eles se tornaram insuficientes para analisar o conteúdo quanto a algum conhecimento implícito e importante na grande massa de dados. A partir disto, a mineração de dados tem-se transformado em um tópico importante de pesquisa, porque provê um conjunto de técnicas e ferramentas capazes de inteligente e automaticamente assistir o ser humano na análise de uma enorme quantidade de dados à procura de conhecimento relevante e que está encoberto pelos demais dados. O presente trabalho se propõe a estudar e a utilizar a mineração de dados considerando os aspectos temporais. Através de um experimento realizado sobre os dados da Secretaria da Saúde do Estado do Rio Grande do Sul, com a aplicação de uma metodologia para a mineração de dados temporais, foi possível identificar padrões seqüenciais nos dados. Este experimento procurou descobrir padrões seqüenciais de comportamento em internações médicas, objetivando obter modelos de conhecimento dos dados temporais e representá-los na forma de regras temporais. A descoberta destes padrões seqüenciais permitiu comprovar tradicionais comportamentos dos tratamentos médicos efetuados, detectar situações anômalas, bem como, acompanhar a evolução das doenças existentes.

Simulação numérica de um sistema de armazenamento de calor em estufas de plasticultura

Apresentar um modelo para simular um sistema de armazenamento de calor no solo em estufas para plasticultura é o objetivo do presente trabalho. O sistema consiste num feixe de tubos enterrados no solo. A convecção forçada de ar no seu interior realiza a troca térmica necessária para manter as estufas sob faixas desejadas de temperatura. O objetivo do modelo é investigar os efeitos no calor armazenado e a influência das variáveis, tais como diâmetro, comprimento, espaçamento entre os tubos e a velocidade de ar no canal provocam no sistema. O solo é tratado como um meio difusivo e avalia-se a contribuição do termo de condensação e evaporação da água contida no ar em escoamento nos tubos. A equação da energia é resolvida para o solo e para o ar. Os tubos de seção transversal circular são modelados como tubos de seção transversal quadrada com o objetivo de que as simulações possam ser processadas em coordenadas cartesianas. O programa resolve situações tridimensionais, transientes e emprega o Método dos Volumes Finitos para integrar as equações diferenciais governantes. O modelo original é baseado no modelo de Gauthier et al., 1997, tendo sido os resultados do mesmo foram usados para a validação do presente estudo. Um circuito de água quente é também projetado e apresentado para o aquecimento das estufas. A água circula através de mangueiras sobre o solo e é aquecida por um sistema de queimadores a gás liqüefeito de petróleo ou óleo combustível, transferindo assim calor para o interior da mesma. O projeto de aquecimento foi realizado através de um programa de parceria entre a Ufrgs, Sebrae, Fapergs e a Agropecuária Clarice.

Aplicando métodos de solução de problemas em tarefas de interpretação de rochas

A Engenharia de Conhecimento (Knowledge Engineering - KE) atual considera o desenvolvimento de Sistemas Baseados em Conhecimento (Knowledge- Based Systems - KBSs) como um processo de modelagem baseado em modelos de conhecimento reusáveis. A noção de Métodos de Solução de Problemas (Problem- Solving Methods - PSMs) desempenha um importante papel neste cenário de pesquisa, pois representa o conhecimento inferencial de KBSs em um formalismo explícito. Não menos importante, PSMs também facilitam a compreensão do processo de raciocínio desenvolvido por humanos. PSMs são descritos em um formalismo abstrato e independente de implementação, facilitando a análise do conhecimento inferencial que muitas vezes é obscurecido em grandes bases de conhecimento. Desta forma, este trabalho discute a noção de PSMs, avaliando os problemas de pesquisa envolvidos no processo de desenvolvimento e especificação de um método, como também analisando as possibilidades de aplicação de PSMs. O trabalho apresenta a descrição e análise de um estudo de caso sobre o processo de desenvolvimento, especificação e aplicação de um PSM Interpretação de Rochas. As tarefas de interpretação de rochas são desenvolvidas por petrógrafos especialistas e correspondem a um importante passo na caracterização de rochasreservatório de petróleo e definição de técnicas de exploração, permitindo que companhias de petróleo reduzam custos de exploração normalmente muito elevados. Para suportar o desenvolvimento de KBSs neste domínio de aplicação, foram desenvolvidos dois PSMs novos: o PSM Interpretação de Rochas e o PSM Interpretação de Ambientes Diagenéticos. Tais métodos foram especificados a partir de uma análise da perícia em Petrografia Sedimentar, como também a partir de modelos de conhecimento e dados desenvolvidos durante o projeto PetroGrapher. O PSM Interpretação de Rochas e o PSM Interpretação de Ambientes Diagenéticos são especificados conceitualmente em termos de competência, especificação operacional e requisitos/suposições. Tais definições detalham os componentes centrais de um esquema de raciocínio para interpretação de rochas. Este esquema é empregado como um modelo de compreensão e análise do processo de raciocínio requerido para orientar o desenvolvimento de uma arquitetura de raciocínio para interpretação de rochas. Esta arquitetura é descrita em termos de requisitos de armazenamento e manipulação de dados e conhecimento, permitindo projetar e construir um algoritmo de inferência simbólico para uma aplicação de bancos de dados inteligentes denominada PetroGrapher.

Regras para transformação de esquemas conceituais definidos a partir de um framework de banco de dados geográficos para esquemas lógicos de SIG, com base no padrão SAIF

O objetivo dedste trabalho é investigar o projeto de banco de dados aplicado a Sistemas de Informações Geográficas (SIG), mais especificamente, do mapeamento de esquemas conceituais, orientado a objetos, para esquemas lógicos implementados por softwares de SIG comerciais. A transformação dos esquemas conceituais para os lógicos é realizado através da idedntificação de um conjunto de regras genéricas de mapeamento de qualquer esquema concecitual de banco de dados geográficos, baseados em um framework conceitual, para os esquemas lógicos proprietários dos diversos SIG existentes. A concretização desta tarefa de transformação é possível mediante a proposta de um ambiente de suporte. Esse ambiente fornece uma estrutura específica, constituída por uma linguagem formal, definida pelo padrão SAIF (Saptial Archive and Interchange Format), pela ferramenta FME (feature Manipulation Engine) e pela ferramenta CASE Rational Rose v.2000e. O conjunto de regras genéricas elaborado neste trabalho, é composto por dois subconjuntos. O primeiro define regras de correspondência, determinando uma relação entre os conceitos da realidade percebidos pelo Framework conceitual e a linguagem formal apresentada pelo padrão SAIF. O segundo subconjunto define regras de transformação, onde busca-se mapear os conceitos do paradigma da orientação a objetos par aos conceitos relacionais utilizazdos pela maioria dos softwares de SIG, disponíveis no mercado. Com a finalidade de validar a aplicabilidadee deste conjunto de regras de mapeamento e do ambiente de suporte proposto, este trabalho inclui também a implementação de um protótipo, o qual executa a automatização da trasnformação dos esquemas conceituais para os esquemas lógicos de banco de dados geográfico.

Condução de experimentos de injeção de falhas em banco de dados distribuídos

O presente trabalho realiza uma validação experimental, através da técnica de injeção de falhas por software, de sistemas de informações que utilizam gerenciadores de banco de dados distribuídos comerciais. Estes experimentos visam a obtenção de medidas da dependabilidade do SGBD utilizado, levantamento do custo de seus mecanismos de tolerância a falhas e a real aplicabilidade de SGBDs comerciais em sistemas de missão crítica. Procurou-se avaliar e validar as ferramentas de injeção de falhas utilizadas, no caso específico deste trabalho a ComFIRM e o FIDe. Inicialmente são introduzidos e reforçados os conceitos básicos sobre o tema, que serão utilizados no decorrer do trabalho. Em seguida são apresentadas algumas ferramentas de injeção de falhas em sistemas distribuídos, bem como os modelos de falhas em banco de dados distribuídos. São analisados alguns estudos de aplicação de ferramentas de injeção de falhas em bancos de dados distribuídos. Concluída a revisão bibliográfica é apresentado o modelo de software e hardware que foi implementado, destacando o gerador de cargas de trabalho GerPro-TPC e o gerenciador de injeções e resultados GIR. O GerPro-TPC segue as especificações TPC-c para a simulação de um ambiente transacional comercial padrão e o GIR realiza a integração das ferramentas de injeção de falhas utilizadas, bem como a elaboração do cenário de falhas a injetar e a coleta dos resultados das falhas injetadas. Finalmente são descritos os experimentos realizados sobre o SGBD PROGRESS. São realizados 361 testes de injeções de falhas com aproximadamente 43.000 falhas injetadas em experimentos distintos. Utiliza-se dois modelos de falhas: um focado em falhas de comunicação e outro em falhas de hardware. Os erros resultantes das falhas injetadas foram classificados em erros ignorados/mascarados, erros leves, erros graves e erros catastróficos. Dos modelos de falhas utilizados as que mais comprometeram a dependabilidade do SGBD foram as falhas de hardware. As falhas de comunicação somente comprometeram a disponibilidade do sistema alvo.

Um assistente de feedback para o serviço de filtragem do software direto

Este trabalho descreve a especificação e implementação do protótipo Assistente de Feedback que ajuda os usuários a ajustarem os parâmetros do serviço de filtragem de mensagens vindas do correio eletrônico de sistemas como o Direto. O Assistente de Feedback é instalado no computador do usuário do Direto para monitorar suas preferências representadas pelas ações aplicadas nas mensagens do correio eletrônico. O trabalho apresenta, ainda, uma revisão bibliográfica sobre os conceitos gerais de probabilidades, redes Bayesianas e classificadores. Procura-se descrever as características gerais dos classificadores, em especial o Naive Bayes, sua lógica e seu desempenho comparado a outros classificadores. São abordados, também, conceitos relacionados ao modelo de perfil de usuário e o ambiente Direto. O Naive Bayes torna-se atraente para ser utilizado no Assistente de Feedback por apresentar bom desempenho sobre os demais classificadores e por ser eficiente na predição, quando os atributos são independentes entre si. O Assistente de Feedback utiliza um classificador Naive Bayes para predizer as preferências por intermédio das ações do usuário. Utiliza, também, pesos que representarão a satisfação do usuário para os termos extraídos do corpo da mensagem. Esses pesos são associados às ações do usuário para estimar os termos mais interessantes e menos interessantes, pelo valor de suas médias finais. Quando o usuário desejar alterar os filtros de mensagens do Direto, ele solicita ao Assistente de Feedback sugestões para possíveis exclusões dos termos menos interessantes e as possíveis inclusões dos termos mais interessantes. O protótipo é testado utilizando dois métodos de avaliação para medir o grau de precisão e o desempenho do Assistente de Feedback. Os resultados obtidos na avaliação de precisão apresentam valores satisfatórios, considerando o uso de cinco classes pelo classificador do Assistente de Feedback. Os resultados dos testes de desempenho permitem observar que, se forem utilizadas máquinas com configurações mais atualizadas, os usuários conseguirão receber sugestões com tempo de respostas mais toleráveis.

Aplicação de XML para estruturação de ambientes de controle acadêmico baseado em ontologias

Nos últimos anos, um grande esforço tem sido despendido no estudo de formas de representar documentos textuais, chamados semi-estruturados, objetivando extrair informações destes documentos com a mesma eficiência com que essas são extraídas de bancos de dados relacionais e orientados a objetos. A pesquisa, em dados semi-estruturados, tornou-se fundamental com o crescimento da Web como fonte e repositório de dados, uma vez que os métodos de pesquisa existentes, baseados em navegação e busca por palavra-chave, mostraram-se insuficientes para satisfazer as necessidades de consulta em escala cada vez maior. Com o surgimento da XML, e a tendência de se tornar a linguagem padrão na Web, fez com que a representação de informações fosse dirigida para este novo padrão, porque disponibiliza um bom intercâmbio de informações e a produção de documentos eletrônicos. Existe a necessidade de se disponibilizar os documentos e as informações na rede em formato Web, HTML ou XML. Sendo assim, consultar documentos XML representa um desafio para a comunidade de pesquisa em banco de dados, pois implica em disponibilizar os grandes volumes de dados já existentes em formato XML, surgindo a necessidade de ferramentas de consulta que sejam ao mesmo tempo, flexíveis o suficiente para compreender a heterogeneidade dos documentos e, poderosas ao ponto de extraírem informações com rapidez e correção. Este trabalho apresenta uma abordagem sobre a linguagem XML, sua importância, vantagens, principais aplicações e as linguagens de consulta para dados XML. Após, é detalhada uma aplicação para Web utilizando a tecnologia XML, baseado em Ontologias, e a sua disponibilização na Web. A aplicação desenvolvida utilizou XML e linguagens de consulta para XML e com suporte a XML, baseando-se em Ontologias, com o objetivo de permitir consultas e o armazenamento de informações referentes aos alunos concluintes de determinados cursos da Universidade da Região da Campanha - Urcamp/Bagé, colocando à disposição da Universidade uma nova ferramenta, que disponibiliza informações referentes aos cursos em questão, utilizando uma nova tecnologia, que tende a tornar-se padrão na Web.

Volatilidade implícita versus volatilidade estatística : uma avaliação para o mercado brasileiro a partir dos dados de opções e ações da Telemar S.A.

A partir de uma base de dados de ações da Telemar S.A., do período de 21/09/1998 a 21/10/2002, e de opções de 02/10/2000 a 21/10/2002, foi avaliado qual o previsor que prevê com maior precisão a volatilidade futura: o implícito ou o estatístico. A volatilidade implícita foi obtida por indução retroativa da fórmula de Black-Scholes. As previsões estatísticas da volatilidade foram obtidas pelos modelos de média móvel ponderada igualmente, modelo GARCH, EGARCH e FIGARCH. Os resultados das regressões do conteúdo de informação revelam que a volatilidade implícita ponderada possui substancial quantidade de informações sobre a volatilidade um passo à frente, pois apresenta o maior R2 ajustado de todas as regressões. Mesmo sendo eficiente, os testes indicam que ela é viesada. Porém, a estatística Wald revela que os modelos EGARCH e FIGARCH são previsores eficientes e não viesados da variação absoluta dos retornos da Telemar S.A. entre t e t + 1, apesar do R2 um pouco inferior a volatilidade implícita. Esse resultado a partir de parâmetros baseados em dados ex-post, de certo modo refuta a hipótese de que as opções possibilitam melhores informações aos participantes do mercado sobre as expectativas de risco ao longo do próximo dia Nas regressões do poder de previsão, que testam a habilidade da variável explicativa em prever a volatilidade ao longo do tempo de maturidade da opção, os resultados rejeitam a hipótese da volatilidade implícita ser um melhor previsor da volatilidade futura. Elas mostram que os coeficientes das volatilidades implícitas e incondicionais são estatisticamente insignificantes, além do R2 ajustado ser zero ou negativo. Isto, a princípio, conduz à rejeição da hipótese de que o mercado de opções é eficiente. Por outro lado, os resultados apresentados pelos modelos de volatilidade condicional revelam que o modelo EGARCH é capaz de explicar 60% da volatilidade futura. No teste de previsor eficiente e não viesado, a estatística Wald não rejeita esta hipótese para o modelo FIGARCH. Ou seja, um modelo que toma os dados ex-post consegue prever a volatilidade futura com maior precisão do que um modelo de natureza forward looking, como é o caso da volatilidade implícita. Desse modo, é melhor seguir a volatilidade estatística - expressa pelo modelo FIGARCH, para prever com maior precisão o comportamento futuro do mercado.

Smart visible sets para ambientes de rede

A visualização em tempo real de cenas complexas através de ambientes de rede é um dos desafios na computação gráfica. O uso da visibilidade pré-computada associada a regiões do espaço, tal como a abordagem dos Potentially Visible Sets (PVS), pode reduzir a quantidade de dados enviados através da rede. Entretanto, o PVS para algumas regiões pode ainda ser bastante complexo, e portanto uma estratégia diferente para diminuir a quantidade de informações é necessária. Neste trabalho é introduzido o conceito de Smart Visible Set (SVS), que corresponde a uma partição das informações contidas no PVS segundo o ângulo de visão do observador e as distâncias entre as regiões. Dessa forma, o conceito de “visível” ou de “não-visível” encontrado nos PVS é estendido. A informação referente ao conjunto “visível” é ampliada para “dentro do campo de visão” ou “fora do campo de visão” e “longe” ou “perto”. Desta forma a informação referente ao conjunto “visível” é subdividida, permitindo um maior controle sobre cortes ou ajustes nos dados que devem ser feitos para adequar a quantidade de dados a ser transmitida aos limites impostos pela rede. O armazenamento dos SVS como matrizes de bits permite ainda uma interação entre diferentes SVS. Outros SVS podem ser adicionados ou subtraídos entre si com um custo computacional muito pequeno permitindo uma rápida alteração no resultado final. Transmitir apenas a informação dentro de campo de visão do usuário ou não transmitir a informação muito distante são exemplos dos tipos de ajustes que podem ser realizados para se diminuir a quantidade de informações enviadas. Como o cálculo do SVS depende da existência de informação de visibilidade entre regiões foi implementado o algoritmo conhecido como “Dual Ray Space”, que por sua vez depende do particionamento da cena em regiões. Para o particionamento da cena em uma BSP-Tree, foi modificada a aplicação QBSP3. Depois de calculada, a visibilidade é particionada em diferentes conjuntos através da aplicação SVS. Finalmente, diferentes tipos de SVS puderam ser testados em uma aplicação de navegação por um cenário 3D chamada BSPViewer. Essa aplicação também permite comparações entre diferentes tipos de SVS e PVS. Os resultados obtidos apontam o SVS como uma forma de redução da quantidade de polígonos que devem ser renderizados em uma cena, diminuindo a quantidade de informação que deve ser enviada aos usuários. O SVS particionado pela distância entre as regiões permite um corte rápido na informação muito distante do usuário. Outra vantagem do uso dos SVS é que pode ser realizado um ordenamento das informações segundo sua importância para o usuário, desde que uma métrica de importância visual tenha sido definida previamente.

Pré-processamento no processo de descoberta de conhecimento em banco de dados

A Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (DCBD) é uma nova área de pesquisa que envolve o processo de extração de conhecimento útil implícito em grandes bases de dados. Existem várias metodologias para a realização de um processo de DCBD cuja essência consiste basicamente nas fases de entendimento do domínio do problema, pré-processamento, mineração de dados e pós-processamento. Na literatura sobre o assunto existem muitos trabalhos a respeito de mineração de dados, porém pouco se encontra sobre o processo de pré-processamento. Assim, o objetivo deste trabalho consiste no estudo do pré-processamento, já que é a fase que consome a maior parte do tempo e esforço de todo o processo de DCBD pois envolve operações de entendimento, seleção, limpeza e transformação de dados. Muitas vezes, essas operações precisam ser repetidas de modo a aprimorar a qualidade dos dados e, conseqüentemente, melhorar também a acurácia e eficiência do processo de mineração. A estrutura do trabalho abrange cinco capítulos. Inicialmente, apresenta-se a introdução e motivação para trabalho, juntamente com os objetivos e a metodologia utilizada. No segundo capítulo são abordadas metodologias para o processo de DCBD destacando-se CRISP-DM e a proposta por Fayyad, Piatetsky-Shapiro e Smyth. No terceiro capítulo são apresentadas as sub-fases da fase de pré-processamento contemplando-se entendimento, seleção, limpeza e transformação de dados, bem como os principais métodos e técnicas relacionados às mesmas. Já no quarto capítulo são descritos os experimentos realizados sobre uma base de dados real. Finalmente, no quinto capítulo são apresentadas as considerações finais sobre pré-processamento no processo de DCBD, apontando as dificuldades encontradas na prática, contribuições do presente trabalho e pretensões da continuidade do mesmo. Considera-se como principais contribuições deste trabalho a apresentação de métodos e técnicas de pré-processamento existentes, a comprovação da importância da interatividade com o especialista do domínio ao longo de todo o processo de DCBD, mas principalmente nas tomadas de decisões da fase de pré-processamento, bem como as sugestões de como realizar um pré-processamento sobre uma base de dados real.

Mineração de dados utilizando aprendizado não-supervisionado: um estudo de caso para bancos de dados da saúde

A mineração de dados constitui o processo de descoberta de conhecimento interessante, com a utilização de métodos e técnicas que permitem analisar grandes conjuntos de dados para a extração de informação previamente desconhecida, válida e que gera ações úteis, de grande ajuda para a tomada de decisões estratégicas. Dentre as tarefas de mineração de dados, existem aquelas que realizam aprendizado não-supervisionado, o qual é aplicado em bases de dados não-classificados, em que o algoritmo extrai as características dos dados fornecidos e os agrupa em classes. Geralmente, o aprendizado não-supervisionado é aplicado em tarefas de agrupamento, que consistem em agrupar os dados de bancos de dados volumosos, com diferentes tipos de dados em classes ou grupos de objetos que são similares dentro de um mesmo grupo e dissimilares em diferentes grupos desses bancos de dados, de acordo com alguma medida de similaridade. Os agrupamentos são usados como ponto de partida para futuras investigações. Este trabalho explora, mediante a realização de um estudo de caso, o uso de agrupamento como tarefa de mineração de dados que realiza aprendizado nãosupervisionado, para avaliar a adequação desta tecnologia em uma base de dados real da área de saúde. Agrupamento é um tema ativo em pesquisas da área pelo seu potencial de aplicação em problemas práticos. O cenário da aplicação é o Sistema de Informações Hospitalares do SUS, sob a gestão da Secretaria Estadual de Saúde do Rio Grande do Sul. Mensalmente, o pagamento de um certo número de internações é bloqueado, uma vez que a cobrança de internações hospitalares é submetida a normas do SUS e a critérios técnicos de bloqueio estabelecidos pela Auditoria Médica da SES para verificar a ocorrência de algum tipo de impropriedade na cobrança dos procedimentos realizados nessas internações hospitalares. A análise de agrupamento foi utilizada para identificar perfis de comportamentos ou tendências nas internações hospitalares e avaliar desvios ou outliers em relação a essas tendências e, com isso, descobrir padrões interessantes que auxiliassem na otimização do trabalho dos auditores médicos da SES. Buscou-se ainda compreender as diferentes configurações de parâmetros oferecidos pela ferramenta escolhida para a mineração de dados, o IBM Intelligent Miner, e o mapeamento de uma metodologia de mineração de dados, o CRISP-DM, para o contexto específico deste estudo de caso. Os resultados deste estudo demonstram possibilidades de criação e melhora dos critérios técnicos de bloqueio das internações hospitalares que permitem a otimização do trabalho de auditores médicos da SES. Houve ainda ganhos na compreensão da tecnologia de mineração de dados com a utilização de agrupamento no que se refere ao uso de uma ferramenta e de uma metodologia de mineração de dados, em que erros e acertos evidenciam os cuidados que devem ser tomados em aplicações dessa tecnologia, além de contribuírem para o seu aperfeiçoamento.

Implementação de bancos de dados temporais com versionamento de esquemas: um estudo comparativo

Nas aplicações do mundo real, os dados mudam com o passar do tempo. Devido à característica dinâmica das aplicações, o esquema conceitual também pode mudar para se adaptar às mudanças que freqüentemente ocorrem na realidade. Para representar esta evolução, uma nova versão do esquema é definida e os dados armazenados são adaptados à nova versão. Entretanto, existem aplicações que precisam acessar também o esquema sob os diversos aspectos de suas mudanças, requerendo o uso de versionamento de esquemas. Durante a evolução do esquema, o versionamento preserva todas as versões deste esquema e seus dados associados, possibilitando a recuperação dos dados através da versão com a qual foram definidos. Ultimamente muitas pesquisas têm sido realizadas envolvendo as áreas de versionamento de esquemas e bancos de dados temporais. Estes bancos de dados provêm suporte ao versionamento de esquemas, pois permitem armazenar e recuperar todos os estados dos dados, registrando sua evolução ao longo do tempo. Apesar de muitos esforços, ainda não existem SGBDs temporais comercialmente disponíveis. A utilização de um modelo de dados temporal para a especificação de uma aplicação não implica, necessariamente, na utilização de um SGBD específico para o modelo. Bancos de dados convencionais podem ser utilizados desde que exista um mapeamento adequado entre o modelo temporal e o SGBD utilizado. Este trabalho apresenta uma abordagem para a implementação de um banco de dados temporal permitindo o versionamento de esquemas, usando um banco de dados relacional, tendo como base o modelo temporal TRM (Temporal Relational Model). Como forma de ilustrar apresenta-se um exemplo de implementação utilizando o SGBD DB2. O principal objetivo é avaliar diferentes técnicas de implementar e gerenciar o versionamento de esquemas em bancos de dados temporais. Para atingir esse objetivo, um protótipo foi desenvolvido para automatizar os mapeamentos do TRM para o DB2 e gerenciar o versionamento de esquemas e dados. Duas experiências de implementação foram realizadas utilizando formas diferentes de armazenar os dados - um repositório e vários repositórios - com o objetivo de comparar os resultados obtidos, considerando um determinado volume de dados e alterações. Um estudo de caso também é apresentado para validar as implementações realizadas.

Consultando fontes de dados XML heterogêneas através de modelos conceituais

XML é um padrão da W3C largamente utilizado por vários tipos de aplicações para representação de informação semi-estruturada e troca de dados pela Internet. Com o crescimento do uso de XML e do intercâmbio de informações pela Internet é muito provável que determinadas aplicações necessitem buscar uma mesma informação sobre várias fontes XML relativas a um mesmo domínio de problema. No intuito de representar a informação dessas várias fontes XML, o programador é obrigado a escolher entre muitas estruturas hierárquicas possíveis na criação dos esquemas de seus documentos XML. Um mesmo domínio de informação, desta maneira, pode então ser representado de diferentes formas nas diversas fontes de dados XML existentes. Por outro lado, verifica-se que as linguagens de consulta existentes são fortemente baseadas no conhecimento da estrutura de navegação do documento. Assim, ao consultar uma determinada informação semanticamente equivalente em várias fontes é necessário conhecer todos os esquemas envolvidos e construir consultas individuais para cada uma dessas fontes. Em um ambiente de integração, entretanto, é possível gerar um modelo global que representa essas fontes. Ao construir consultas sobre um modelo global, temos consultas integradas sobre estas fontes. Para se atingir esse objetivo, contudo, devem ser resolvidos os problemas da heterogeneidade de representação dos esquemas XML. Dessa forma, com base em uma abordagem de integração de esquemas, o presente trabalho define a linguagem de consulta CXQuery (Conceptual XQuery) que possibilita a construção de consultas sobre um modelo conceitual. Para possibilitar o retorno dos dados das fontes nas consultas feitas em CXQuery, foi desenvolvido um mecanismo de tradução da linguagem CXQuery para a linguagem de consulta XQuery 1.0. A linguagem XQuery 1.0 é umas das linguagens mais utilizadas para o acesso as fontes XML e permite que os dados possam ser retornados ao usuário. Para possibilitar essa tradução, foi definida uma metodologia de representação da informação de mapeamento através de visões XPath. Essa metodologia é relativamente eficaz no mapeamento das diferentes representações das fontes XML.

Um metamodelo da linguagem de modelagem real time UML, de suporte à criação de dicionário de dados para ferramentas de modelagem de sistema tempo real, visando a verificação de consistência dos modelos

A computação de tempo real é uma das áreas mais desafiadoras e de maior demanda tecnológica da atualidade. Está diretamente ligada a aplicações que envolvem índices críticos de confiabilidade e segurança. Estas características, inerentes a esta área da computação, vêm contribuindo para o aumento da complexidade dos sistemas tempo real e seu conseqüente desenvolvimento. Isto fez com que mecanismos para facilitar especificação, delimitação e solução de problemas passem a ser itens importantes para tais aplicações. Este trabalho propõe mecanismos para atuarem no desenvolvimento de sistemas de tempo real, com o objetivo de serem empregados como ferramenta de apoio no problema da verificação de presença de inconsistências, que podem vir a ocorrer nos vários modelos gerados partir da notação da linguagem de modelagem gráfica para sistemas de tempo real - UML-RT(Unified Modeling Language for Real Time). Estes mecanismos foram projetados através da construção de um metamodelo dos conceitos presentes nos diagramas de classe, de objetos, de seqüência, de colaboração e de estados. Para construir o metamodelo, utiliza-se a notação do diagrama de classes da UML (Unified Modeling Language). Contudo, por intermédio das representações gráficas do diagrama de classes não é possível descrever toda a semântica presente em tais diagramas. Assim, regras descritas em linguagem de modelagem OCL (Object Constraint Language) são utilizadas como um formalismo adicional ao metamodelo. Com estas descrições em OCL será possível a diminuição das possíveis ambigüidades e inconsistências, além de complementar as limitações impostas pelo caráter gráfico da UML. O metamodelo projetado é mapeado para um modelo Entidade&Relacionamento. A partir deste modelo, são gerados os scripts DDL (Data Definition Language) que serão usados na criação do dicionário de dados, no banco de dados Oracle. As descrições semânticas escritas através de regras em OCL são mapeadas para triggers, que disparam no momento em que o dicionário de dados é manipulado. O MET Editor do SiMOO-RT é a ferramenta diagramática que faz o povoamento dos dados no dicionário de dados. SiMOO-RT é uma ferramenta orientada a objetos para a modelagem, simulação e geração automática de código para sistemas de tempo real.