Paulo Roberto Silva Chagas Júnior

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  • Última atualização do currículo em 05/07/2018


Doutorando pelo Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da Universidade da Bahia. Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Pará (2016), obtendo o título de Mestre em Ciência da Coputação pelo Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação também nesta instituição (2018). Foi bolsista do programa Ciência sem Fronteiras de Agosto de 2014 a Julho de 2015, realizando intercâmbio na Universidade de Indiana, em Bloomington, além de participar de um Programa de Pesquisa de Verão na mesma universidade. Possui interesse na área de Mineração de Dados e Visão Computacional. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Paulo Roberto Silva Chagas Júnior
Nome em citações bibliográficas
CHAGAS JR, P.;CHAGAS, P.;Chagas, Paulo;JUNIOR, PAULO ROBERTO SILVA CHAGAS


Formação acadêmica/titulação


2018
Doutorado em andamento em Ciência da Computação.
Universidade Federal da Bahia, UFBA, Brasil.
Orientador: Luciano Rebouças de Oliveira.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado da Bahia, FAPESB, Brasil.
2016 - 2018
Mestrado em Ciência da Computação.
Universidade Federal do Pará, UFPA, Brasil.
Título: Avaliação de arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais para classificação de imagens de gráficos,Ano de Obtenção: 2018.
Orientador: Jefferson Magalhães de Morais.
Coorientador: Bianchi Serique Meiguins.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
2011 - 2016
Graduação em Ciência da Computação.
Universidade Federal do Pará, UFPA, Brasil.
com período sanduíche em Indiana University (Orientador: Becca Trestler).
Título: Seleção de parâmetros para classificação de faltas do tipo curto-circuito em linhas de transmissão.
Orientador: Jefferson Magalhães de Morais.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
2008 - 2010
Ensino Médio (2º grau).
Instituto de Ensino Darwin, IED, Brasil.




Atuação Profissional



Universidade Federal do Pará, UFPA, Brasil.
Vínculo institucional

2013 - 2014
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de Extensão - Desenvolvedor Web, Carga horária: 20
Outras informações
Estágio de Desenvolvimento Web no Laboratório de Inteligência Computacional e Pesquisa Operacional. Trabalhou na manutenção e desenvolvimento de novas funcionalidades do site SMQEE (Sistema de Monitoramento de Qualidade de Energia Elétrica), trabalhando com Java integrado a Struts2, jsp e Hibernate.


Indiana University, IU Bloomington, Estados Unidos.
Vínculo institucional

2015 - 2015
Vínculo: Voluntário, Enquadramento Funcional: Pesquisador - Voluntário, Carga horária: 40
Outras informações
Cloudmesh é uma plataforma que permite o gerenciamento de máquinas virtuais em um ambiente multicloud a partir de linhas de comando. Versões anteriores do cloudmesh eram difíceis de instalar no Windows, logo este trabalho visava uma integração com o Windows, de forma que se tenha uma fácil instalação, assim como uma documentação que guie o usuário nesse processo. Vários testes foram feitos para verificar o bom funcionamento do cloudmesh no Windows, além da implementação de um novo comando de registro para Windows, que permite o uso de chaves ssh para logar na plataforma.



Projetos de pesquisa


2015 - 2016
Seleção de parâmetros para classificação de faltas do tipo curto-circuito em linhas de transmissão

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Jefferson Magalhães de Morais em 10/01/2018.
Descrição: No contexto de proteção de Sistemas Elétricos de Potência (SEPs), as linhas de transmissão são os elementos mais suscetíveis a faltas, e entre elas, as mais comuns são do tipo curto-circuito. Para evitar maiores problemas, é necessário um diagnóstico de faltas que possa categorizá-las e dar suporte no processo de restauração do sistema, ou seja, um classificador de faltas do tipo curtocircuito. A maioria dos trabalhos na literatura utilizam front ends de maneira isolada como forma de representar o sinal a ser classificado. Este trabalho aborda a utilização de um front end que é uma concatenação dos front ends raw, RMS e wavelet, por isso foi chamado de concatfrontend. Para a análise foram utilizados dados simulados, oriundos de uma base pública chamada UFPAFaults. Além disso, foi feita uma comparação utilizando diferentes classificadores (redes neurais artificiais, k-vizinhos mais próximos, máquinas de vetores de suporte e Random Forest), entre o concatfrontend e os outros front ends. Além disso, métodos do tipo Filtro foram aplicados para fazer uma seleção de parâmetros, de forma que a dimensionalidade do concatfrontend seja reduzida e os parâmetros não relevantes sejam descartados. Os resultados mostraram que o concatfrontend teve as menores taxas de erro para todos os classificadores com exceção do SVM. E no contexto de seleção de parâmetros foi possível gerar melhores resultados com menos parâmetros..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) .

Integrantes: Paulo Roberto Silva Chagas Júnior - Integrante / Jefferson Magalhães de Morais - Coordenador / Márcia Homci - Integrante.
Financiador(es): Fundação Amazônia Paraense de Amparo à Pesquisa - Bolsa.
Número de produções C, T & A: 2


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Mineração de Dados.


Idiomas


Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
SANTOS, C. G. R.2017SANTOS, C. G. R. ; ARAUJO, T. D. O. ; CHAGAS JR, P. ; MEIGUINS, B. S. ; SAMPAIO NETO, N. C. . Recognizing and Exploring Azulejos on Historic Buildings?, Facades by Combining Computer Vision and Geolocation in Mobile Augmented Reality Applications. JOURNAL OF MOBILE MULTIMEDIA, v. 13, p. 57-74, 2017.

Capítulos de livros publicados
1.
Homci, Márcia ; Chagas, Paulo ; Miranda, Brunelli ; Freire, Jean ; Viégas, Raimundo ; Pires, Yomara ; Meiguins, Bianchi ; Morais, Jefferson . A New Strategy Based on Feature Selection for Fault Classification in Transmission Lines. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2016, v. 10022, p. 376-387.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
FREITAS, ALEXANDRE ABREU DE ; ARAUJO, T. D. O. ; CHAGAS, P. ; MURAKAMI, B. A. F. ; SANTOS, C. G. R. ; MOTA, M. P. . Analyzing the benefits of the combined interaction of head and eye tracking in 3D visualization information. In: XVI Simpósio Brasileiro sobre Fatores Humanos em Sistemas Computacionais, 2017, Joinville. XVI Simpósio Brasileiro sobre Fatores Humanos em Sistemas Computacionais, 2017. p. 109-118.

2.
JUNIOR, PAULO ROBERTO SILVA CHAGAS; FREITAS, ALEXANDRE ABREU DE ; AKIYAMA, RAFAEL DAISUKE ; MIRANDA, BRUNELLI PINTO ; ARAUJO, TIAGO DAVI OLIVEIRA DE ; SANTOS, CARLOS GUSTAVO RESQUE DOS ; MEIGUINS, BIANCHI SERIQUE ; MORAIS, JEFFERSON MAGALHAES DE . Architecture Proposal for Data Extraction of Chart Images Using Convolutional Neural Network. In: 2017 21st International Conference on Information Visualisation (IV), 2017, London. 2017 21st International Conference Information Visualisation (IV), 2017. p. 318-323.

3.
SANTOS, C. G. R. ; ARAUJO, T. D. O. ; SILVA, E. ; CHAGAS JR, P. ; MORAIS, J. M. ; MEIGUINS, B. S. . Recognizing Azulejos of Texture Pattern: Combining Computer Vision Techniques with Global Positioning System. In: XII Workshop de Visão Computacional, 2016, Campo Grande. Proceendings of XII Workshop de Visão Computacional, 2016. v. 1. p. 123-128.

4.
HOMCI, M. ; CHAGAS JR, P. ; MIRANDA, B. P. ; FREIRE, J. C. A. ; VIEGAS, R. ; PIRES, Y. P. ; MEIGUINS, B. S. ; MORAIS, J. M. . A New Strategy Based on Feature Selection for Fault Classification in Transmission Lines. In: IBERAMIA - Ibero-American Artificial Intelligence Conference, 2016, San Jose. Ibero-American Artificial Intelligence Conference, 2016. v. 1. p. 376-387.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
Research Seminar - Summer Research Program. Cloud computing with Cloudmesh. 2015. (Exposição).




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