A Revista de Sistemas e Computação (RSC), do Programa em Sistemas e Computação da UNIFACS, se constitui como um espaço editorial aberto para publicação de trabalhos científicos que refletem o estado da arte e suas tendências no contexto da área de Systems and Computing; Computing; Information Systems; Software Engineering; Computer Network, tanto em nível acadêmico quanto em nível tecnológico com uma orientação mais específica para a indústria e mercado de maneira geral. Trabalhos com perfis de inovação são fortemente encorajados para a publicação. A periodicidade normal desta revista é quadrimestral, e serve como um meio para divulgação de trabalhos nos idiomas português, espanhol e inglês, sendo incentivado que os artigos estejam em inglês.
Expediente da edição v. 15, n. 3, set/dez 2025
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Editorial da edição v. 15, n. 3, set/dez 2025
Detecção de Amastigotas de Leishmaniose Visceral em Imagens Microscópicas utilizando Redes Neurais Convolucionais
Visceral Leishmaniasis (VL) is a neglected tropical disease that affects humans and animals, with dogs as the main urban reservoirs. Parasitological diagnosis, although considered the gold standard, is manual, time-consuming and subject to variability among specialists. This work proposes a system for automatic detection of Leishmania amastigotes in microscopic images, unifying approaches for Human VL and Canine VL. The methodology uses the VGG16 convolutional architecture, applied with transfer learning and fine-tuning techniques, adapted to two scenarios: classification of macrophages in canine images and identification of infected cells in human images, with and without segmentation. Validation was conducted through metrics such as accuracy, Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve, precision and recall. The best results were obtained with fine-tuning without segmentation for Human VL, reaching 95.28% of accuracy and 95.33% of F1-score. In contrast, for Canine VL, 79.65% of accuracy and 87.72% of Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve. The results indicate that the proposed solution has the potential to support the automated diagnosis of leishmaniasis, promoting agility and standardization in the analysis of microscopic slides. A Leishmaniose Visceral (LV) e uma doença tropical negligenciada que afeta humanos e animais, tendo os ca es como principais reservato rios urbanos. O diagno stico parasitolo gico, embora considerado padra o-ouro, e manual, demorado e sujeito a variabilidade entre especialistas. Este trabalho propo e um sistema de detecça o automa tica de amastigotas da Leishmania em imagens microsco picas, unificando abordagens para LV Humana e LV Canina. A metodologia utiliza a arquitetura convolucional VGG16, aplicada com te cnicas de transfer learning e fine-tuning, adaptadas a dois cena rios: classificaça o de macro fagos em imagens caninas e identificaça o de ce lulas infectadas em imagens humanas, com e sem segmentaça o. A validaça o foi conduzida atrave s de me tricas como accuracy, Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve, precision e recall. Os melhores resultados foram obtidos com fine-tuning sem segmentaça o para LV Humana, alcançando 95,28% de accuracy e 95,33% de F1-score, enquanto para LV Canina obteve-se 79,65% de accuracy e 87,72% de Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve. Os resultados indicam que a soluça o proposta tem potencial para apoiar o diagno stico automatizado da leishmaniose, promovendo agilidade e padronizaça o na ana lise de la minas microsco picas.
Simpósio de Sistemas de Informação - Universidade Federal do Piauí
Leishmaniose Visceral Humana (LVH); Leishmaniose Visceral Canina (LVC)
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Unraveling the MixColumns Operation of the AES Cipher Function
The AES symmetric cryptographic algorithm is one of the most widely used nowadays. Its encryption process is quite complex and difficult to understand. Among encryption operations, one particularly is so much complicated to understand: the MixColumns. The goal of this work is to describe in detail, including an example, how AES MixColumns works. Thus, a bibliographical research was carried out to verify what the literature deals with regarding this subject in order to contribute positively to this work. As results and conclusion the objective of this article was reached out, by present all the steps involved in the operation of the AES algorithm MixColumn, explained each one of them in detail and even demonstrating a complete example of the state transformation process, which is the block of input bits of the process.
Algoritmos DES e AES: Comparação dos processos de geração de chaves e cifração
Cryptographic algorithms are the basis of information security, whether in symmetric or asymmetric systems. The objective of this article is to compare the symmetric algorithms DES and its replacement AES, regarding the security and speed of the encryption and key generation processes. The aim of this work is to indicate which cryptographic algorithm is the safest and fastest based on the indicated criteria. The result obtained is that some points led to AES being more secure, particularly because its cryptographic process has a very complex architecture and uses 128, 192 and 256-bit keys, which are considered strong today.
Can Algorithms Predict Real Estate Prices? Multiple Regression Model Analyses
The real estate sector plays a pivotal role in economic growth, making accurate property appraisal predictions essential for informed decision-making and investments. This study aimed to evaluate and compare the performance of supervised learning algorithms - Classification and Regression Trees (CART), K-Nearest Neighbors (KNN), Multiple Linear Regression (MLR), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF) in predicting property values using a dataset from Recife, Brazil, spanning 1915 to 2024. Key property characteristics were selected using attribute selection, and models were assessed using R², MAE, MSE, and RMSE metrics. RF emerged as the most robust model, achieving a strong balance between accuracy and generalization, while SVM exhibited poor performance with large errors and limited predictive capability. Although MLR achieved the highest R², it struggled with inconsistent predictions. These results underscore the importance of algorithm choice and the influence of data characteristics, such as correlations and variable distributions, on model performance. This study contributes to real estate analytics by providing insights into effective machine learning applications for property value prediction, supporting both academic research and practical decision-making in the sector.
Comparison of Consensus Algorithms in Blockchain for the Implementation of Central Bank Digital Currencies
The choice of the consensus mechanism in the implementation of a Central Bank Digital Currency (CBDC) with Blockchain technology is critical, as it impacts the efficiency, scalability, and security of the system. In this context, this work analyzes three consensus algorithms: Practical Byzantine Fault Tolerance (pBFT), HotStuff, and Raft. Simulations are performed in the NS-3 environment to measure consensus times in networks with different numbers of nodes, message sizes, and latencies. The results show the superiority of the Raft algorithm, as it is the most scalable and optimizes consensus time by up to 134% and 277% compared to the pBFT and HotStuff algorithms, respectively. The paper concludes with a discussion of findings and suggestions for future work.
Análise Comparativa de Tempo de Restauração: Backups Incrementais, Diferenciais e Intercalados
The use of backups to store copies of an organization's digital data is a fundamental and necessary practice as a corrective measure against data corruption in situations such as natural disasters, human errors, hardware and software failures. From these copies, it is possible to recover lost or incorrectly altered data. The objective of this research is to compare the restoration time among three approaches: incremental-only backups, the alternation of full and incremental backups, and differential backups. Through Bacula, it is possible to manage backups and data restoration, as well as obtain information regarding the performed operations. As a result, the restoration time was 52,73% shorter when planning a scheme compared to performing only incremental backups, and 18,75% shorter compared to differential backups. However, this approach also demonstrated the need for a larger storage space for its execution.
Análise Comparativa de Plataformas em Nuvem paraAnálise de Dados Turísticos por Não-Desenvolvedores
Este trabalho resulta de uma abordagem interdisciplinar para empregar uma aplicação computacional na avaliação dos comentários de frequentadores de atrativos naturais e culturais em redes sociais. Investigou-se uma forma para facilitar a execução e o compartilhamento dessa aplicação para usuários não desenvolvedores. A revisão da literatura abordou o processo de análise textual e mineração de dados, bem como os principais modelos de serviços em nuvem, elencando as plataformas comerciais disponíveis conforme os modelos. As plataformas foram testadas por meio da criação e execução de scripts na linguagem R. Foram analisadas as plataformas baseadas em Notebook Jupyter de três diferentes empresas: Amazon, Microsoft e Google. Assim, o trabalho apresenta uma análise exploratória e experimental das principais plataformas comerciais de serviços em nuvem, relatando a experiência na utilização de cada uma delas para auxiliar na escolha da plataforma conforme a necessidade do usuário. Facilidade de uso, barreiras de entrada, custos e funcionalidades de colaboração estão entre os critérios avaliados. O Google Kaggle se destacou por permitir a persistência de arquivos. Já o Google Colab apresentou uma melhor gestão para o desenvolvimento compartilhado.
A Mapping of Challenges and Methods for Data Science Application
Context. Data Science is described as an interdisciplinary field combining statistics, mathematics, computer science, and economics to extract valuable knowledge and insights from data. The article discusses the differences between Data Science and conventional statistics, the importance of Big Data, and the techniques used to analyze large volumes of data. The emerging profession of Data Scientist is also addressed, highlighting the skills needed to work with complex, unstructured data. Objective. The objective of this article was to characterize the challenges and methodologies of Data Science applications. Methodology. The methodology of this study involved a systematic mapping of the literature, providing a comprehensive overview of Data Science and highlighting development methods with a focus on reproducibility, transparency, and strategic alignment. The differences between Data Science and conventional statistics were analyzed to better understand the evolution of the field and the competencies required of professionals. Results. Of the 29 articles retrieved from scientific databases, 4 met the inclusion and exclusion criteria. It was observed that 50% of the publications occurred in 2022, indicating a growing interest from researchers in the field. Conferences represented the primary publication format, accounting for 75% of the works, while journals accounted for 25%. Conclusion. The main challenges identified include the difficulty in ensuring the reproducibility of studies, the misalignment between projects and organizational goals, and the lack of standards and frameworks for the Data Science project lifecycle. The research suggests the need for investment in education and training, as well as more methodologies to evaluate the impact of projects on business, aiming for greater return on investment.
Expediente da edição 2025-2 da Revista de Sistemas e Computação
Editorial da edição 2025-2 da Revista de Sistemas e Computação
Suporte a Modelos de Discussão na Engenharia orientada a Modelos com a Ontologia Kuaba
Pesquisas sobre desafios técnicos relacionados à incerteza durante a modelagem de software são fundamentais para a melhoria das soluções oferecidas na engenharia dirigida a modelos (MDE - Model-Driven Engineering). Essa incerteza é causada por muitas alternativas de design, informações incompletas e opiniões conflitantes dos stakeholders que geralmente não são consideradas nessas soluções. A abordagem Kuaba para design rationale trata as causas dessa incerteza, pois permite o registro e o processamento dessas informações durante a elaboração dos modelos. Este artigo propõe uma abordagem MDE que combina design dirigido a domínio (DDD) e a arquitetura orientada a modelos (MDA - Model-Driven Architecture) para conectar modelos de discussão gerados com Kuaba aos artefatos produzidos durante o design de software. A abordagem proposta permite lidar com a incerteza uma vez que considera o registro da discussão entre os stakeholders sobre o domínio que será apoiado pelo software. Além disso, viabiliza a geração dos modelos de domínio e de design a partir dessa discussão e posterior geração de código, utilizando transformações de modelos em uma ferramenta de modelagem de software.
Design Rationale; Ontologia Kuaba; Engenharia orientada a Modelo; Arquitetura orientada a Modelos; Design Dirigido a Domínio; Ferramentas de Design de Software
Blockchain na Educação: Análise Competitiva de Plataformas para Emissão de Diplomas
Pesquisas recentes te m se dedicado ao desenvolvimento de plataformas Blockchain para a emissa o de diplomas de conclusa o de cursos. Neste contexto, este artigo tem o objetivo de analisar competitivamente tre s importantes plataformas: BlockCerts, EduCTX e OpenCerts. Os experimentos de avaliaça o contemplam a discussa o de aspectos teo ricos e modelagem matema tica, considerando os seguintes crite rios: eficie ncia, segurança, consumo energe tico e escalabilidade siste mica. Os resultados obtidos mostram que a plataforma EduCTX e aquela que tem melhor desempenho, pois apresenta maior eficie ncia e menor consumo energe tico. Como principal contribuiça o, este artigo se constitui em um relevante referencial para o desenvolvimento de novas plataformas, pois e capaz de identificar as principais caracterí sticas associadas aos mais recentes projetos. Ao final, concluso es e trabalhos futuros encerram este artigo.
Plataformas; Blockchain; Educaçao; Diplomas
Uma Análise Comparativa de Projetos de Moedas Digitais de Bancos Centrais baseadas em Tecnologias de Registros Distribuídos
This study compares three Central Bank Digital Currency (CBDC) projects that utilize Distributed Ledger Technologies (DLTs), evaluating them across five key requirements: privacy, security, scalability, operational resiliency, and interoperability. This comparison is based on a literature review and interviews with Computer Science experts. Among the main findings, we found that the project prioritizing security demonstrates the most favorable outcomes. As its main contribution, this study provides a set of practical subsides that may be potentially applied for project evaluation regarding the deployment of CBDC sysstems. Lastly, this article ends with general conclusions and key directions for future research.
Network algorithms; Network algorithms; Network algorithms; Network design principles
Plataforma de Baixo Custo e com Hardware Aberto para Monitoramento da Qualidade do Ar
O monitoramento da qualidade do ar tem papel fundamental para preservar a saúde da população. Apesar da importância, é uma prática pouco exercitada nas diversas regiões do país, se tornando uma lacuna não preenchida na saúde pública. Este artigo propõe uma plataforma de baixo custo construída com hardware aberto para coletar dados sobre a qualidade do ar e disponibilizá-los publicamente na internet. O baixo custo da plataforma pode incentivar voluntários na coleta e divulgação de dados climáticos. O hardware da plataforma utiliza o microcontrolador NodeMCU e sensores das famílias MQ, DSM e DHT para medir a concentração dos poluentes monóxido de carbono, ozônio e material particulado, bem como temperatura e umidade. Estes poluentes são indicados como nocivos pelo Conselho Nacional do Meio Ambiente. A plataforma também é composta por um software que disponibiliza serviços web para receber os dados coletados e uma interface gráfica para exibir os dados em formato tabular e gráfico. A validação da plataforma evidenciou sua viabilidade, sendo capaz de coletar e exibir os dados de qualidade do ar.
Qualidade do Ar; Internet das Coisas; Dispositivos de Sensoriamento; NodeMCU
Automatizando ´´processos com django-full-crud
Automações de processos são sempre bem-vistas no mercado de desenvolvimento de software por conseguirem auxiliar no cumprimento dos prazos estabelecidos, na entrega de um produto de qualidade; tudo isso sem o esforço de implementar 100% de cada sistema. Desta forma, no presente trabalho apresenta-se um pacote para a linguagem de programação Python e o framework Django; o mesmo visa automatizar os processos de create, read, update e delete (CRUD) para sistemas web, sejam eles monolíticos ou não. Como resultado, obteve-se um pacote simples de ser utilizado, que necessita de apenas alguns comandos para o seu bom funcionamento; porém, com a capacidade de gerar arquivos (admins, forms, views, viewsets, serializers e urls) presentes no dia a dia dos desenvolvedores web que trabalham com essa tecnologia.
Cosmetech: protótipo para o gerenciamento de pequenos negócios de cosméticos
No decorrer deste artigo, é discutido o desenvolvimento do protótipo CosmeTech para pequenos negócios de cosméticos. A questão em destaque reside que, mesmo com os avanços tecnológicos, esse tipo de sistema não possui muita popularidade, afetando assim o gerenciamento desses comerciantes que não possuem um sistema como o proposto neste estudo. Diante disso, este trabalho contribui ao propor uma abordagem sistemática no desenvolvimento do protótipo, utilizando o método de avaliação SUS. Os resultados obtidos evidenciam uma excelente usabilidade, sendo importante para o desenvolvimento de protótipos, garantindo uma fácil utilização do sistema pelos usuários. Essas conclusões apontam para a necessidade de considerar a usabilidade como um fator fundamental na criação de sistemas eficientes para os usuários, de modo que eles consigam lidar com todas as funcionalidades presentes no sistema
Protótipo; usabilidade; sistemas; negócios
Predição de Evasão em Cursos Online utilizando Machine Learning
Este estudo investiga a aplicação de técnicas de machine learning para prever a evasão dos alunos em cursos online. Nesse contexto, o objetivo dessa investigação foi implementar e comparar os modelos preditivos K-Nearest Neighbors (K-NN), Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM) e Decision Tree, na linguagem de programação python, para poder descobrir, com base na acurácia dos modelos, qual deles é o mais adequado para a aplicação. Os modelos foram treinados com um banco de dados retirado da Kaggle, uma plataforma de ciência de dados da Google.
Evasão Escolar, Modelos Preditivos, Machine Learning.
Maria Luísa Clemente dos Santos Tanini Vidal
Thiago Henrique Barbosa de Carvalho Tavares
Denário: um protótipo de aplicativo para educação financeira
A educação financeira não é uma realidade para todos os brasileiros. Isso tem consequências nas suas vidas, tais como dívidas, sejam no cartão de crédito ou no cheque especial. Observando esse cenário, foi desenvolvido um protótipo para dispositivos móveis de um software educacional intitulado Denário, visando auxiliar a população brasileira no processo de educação financeira. O protótipo foi construído conforme as etapas: (1) foi elaborada uma elicitação de requisitos que contabilizou 20 requisitos funcionais, quatro não funcionais e quatro regras de negócio; (2) foi criado um protótipo de baixa fidelidade com os esboços iniciais do Denário, em seguida, (3) o protótipo de alta fidelidade, que foi usado na pesquisa de usabilidade que contou com 50 participantes (4). Para avaliar o comportamento do usuário em relação ao aplicativo, foi realizado um teste de usabilidade por meio da Escala de Usabilidade do Sistema (SUS). O resultado obtido do teste foi 80,15, obtendo nota B. Este resultado é inferior a dois décimos para a nota mais alta, A (pontuação superior a 80,30).
Educação financeira; Protótipo; Usabilidade
Análise de Desempenho de um Enlace: Simulação e Cenário Real
The purpose of analyzing the performance of computer systems is to validate a given solution. To this end, it is necessary to collect metrics that will measure the product being evaluated. Data can be obtained from a number of sources, such as benchmarks, programs developed by third parties or by the user themselves, which generate workloads and thus make it possible to collect the indicators needed to assess the system. This paper presents a performance analysis of a link comparing parameters produced by the UISP Design Center tool with data obtained using the PingMark benchmark tool. The first step in the simulation was to use the antenna manufacturer’s website to obtain the basic indicators and thus proceed to check the feasibility of using the transmission medium. The equipment was then installed and configured, and new tests were carried out using PingMark. Finally, an analysis of the elements acquired was carried out. The results showed that the use of the initial simulation was crucial to the success of the experiment, because as well as returning the indicators used in the comparison, they also indicated that obstacles on the link route would obstruct the transmission medium.
Análise de Dados Sob a Perspectiva da Classificação
Este artigo apresenta uma análise dos divórcios por meio de técnicas de mineração de dados, utilizando classificadores estatísticos e redes neurais artificiais. O objetivo é explorar e compreender os fatores que influenciam a ocorrência que levam ao divórcio, além de desenvolver modelos de classificação capazes de identificar padrões e prever divórcios futuros. Os resultados obtidos são analisados e comparados, levando em consideração métricas de desempenho, como acurácia, precisão, recall e F1-score. Os resultados obtidos alcançaram índices melhores que os trabalhos já realizados com a base de dados utilizada.
Statistical Methods; Analysis of Electoral Data; Electoral Data.
Estratégias de otimização no desenvolvimento de aplicações de realidade aumentada
Tem-se, como objetivo, por meio deste trabalho, abordar as limitações identificadas nos trabalhos relacionados, propondo soluções para superá-las. Como abordagens estratégicas para este estudo, técnicas de otimização são apresentadas, como a Redução de polígonos, Occlusion culling, o Rastreamento baseado em textura e a Renderização assíncrona. No trabalho, busca-se melhorar a eficácia das soluções propostas e facilitar sua implementação por futuros desenvolvedores. Com isso, espera-se que as limitações identificadas nos trabalhos relacionados sejam superadas e que as técnicas mencionadas sejam mais acessíveis e aplicáveis na prática.
Otimização; estratégias; realidade aumentada
Explorando as operações básicas de matemática com o Scratch: Um estudo de caso no Ensino Fundamental II
A matemática, uma disciplina essencial na educação básica, frequentemente apresenta desafios significativos para muitos alunos. A introdução de tecnologias no ambiente educacional tem se mostrado uma solução promissora para mitigar essas dificuldades. Este estudo, parte de um Trabalho de Conclusão de Curso, foi realizado em uma escola de ensino fundamental com uma turma do 9º ano em Mombaça, Ceará, com o objetivo de explorar as operações básicas por meio do jogo "Mario vs Koopa Math" no aprendizado de matemática. Os resultados indicaram que, dos oito alunos participantes (seis meninas e dois meninos, entre 13 e 16 anos), a maioria relatou uma melhora notável em suas habilidades matemáticas e maior interesse nas aulas após a utilização do jogo. Contudo, foram identificadas limitações como problemas técnicos com os computadores, com o ambiente improvisado para a realização das atividades, além do tempo ser insuficiente para a realização das atividades. De forma positiva, os alunos apreciaram a inclusão de tecnologias, especialmente jogos educativos, ressaltando a importância de aulas mais interativas e envolventes.
FIFC: Uma Ferramenta de Injeção de Falhas em Ambientes de Nuvens
Garantir a disponibilidade de sistemas de nuvem é um ponto crucial para assegurar a qualidade dos serviços oferecidos por meio destes sistemas. A injeção de falhas pode ser uma ótima maneira de testar ambientes de nuvem e verificar onde existem potenciais riscos à sua dependabilidade, além disso pode fornecer dados cruciais para construir mecanismos para detecção e predição de falhas. Este trabalho apresenta uma ferramenta para injeção de falhas para computação em nuvem. Através desta ferramenta foi possível analisar o impacto da ocorrência de falhas num ambiente de nuvem configurado com a plataforma OpenStack
Computação em Nuvem; Injeção de Falhas; Avaliação de Disponibilidade
A Study on Acoustic Bird Detection in the Context of Smart Agriculture
Bird attacks on crops represent one of the main challenges faced by farmers to make a farm profitable and sustainable. This challenge requires a paradigm shift from old, traditional, ineffective methods, towards the incorporation of smart farming technologies. Intelligent or precision agriculture contributes to the effective and efficient management of resources and, consequently, an increase in production. This work first reviews projects, techniques and methods that can be used for bird species detection and identification based on their sound. Then, a performance evaluation study is conducted on two different approaches that can be employed for the development of a smart bird deterrence solution. Their strengths and limitations are highlighted. The findings can be used as a foundation for future research in this area.
Smart farming; Bird deterrence; Acoustic bird species detection; BirdNET; Crop protection; Sensors; IoT.