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Marios-Eleftherios Fokaefs
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Professeur adjoint
Département de génie informatique et génie logiciel
Tél. : (514) 340-4711 poste 4723 Téléc. : (514) 340-5139 Local : M-4119
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Intérêts de recherche et affiliations

Intérêts de recherche
  • Génie logiciel
  • Évolution, maintenance du logiciel
  • DevOps
  • Systèmes auto-adaptatifs du logiciel
  • Gestion et économie du logiciel
  • Performance du logiciel
  • Sécurité du logiciel
  • Systèmes du web, en nuage et d'IdO
Affiliation(s)
Type(s) d'expertises (sujets CRSNG)
  • 2705 Logiciels et développement
  • 2706 Génie logiciel
  • 2720 Logiciel de systèmes informatiques

Publications

Publications récentes
Communication de conférence
Njomou, A.T., Johanne Bifona Africa, A., Adams, B. & Fokaefs, M. (2021). MSR4ML: Reconstructing Artifact Traceability in Machine Learning Repositories. Communication présentée à IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER 2021), Honolulu, HI, USA (p. 536-540). Tiré de https://doi.org/10.1109/SANER50967.2021.00061
Communication de conférence
Ghari, S., Rasolroveicy, M., Hadian, M. & Fokaefs, M. (2020). A multi-dimensional quality analysis of Android applications. Communication présentée à 29th Annual International Conference on Computer Science and Software Engineering (CASCON 2019), Markham, ON (p. 34-43). Tiré de https://dl.acm.org/doi/10.5555/3370272.3370276
Communication de conférence
Schweizer, T., Zafeiris, V., Fokaefs, M. & Famelis, M. (2020). Can Refactorings Indicate Design Tradeoffs? Communication présentée à 2020 IEEE 20th International Working Conference on Source Code Analysis and Manipulation (SCAM 2020), Adelaide, Australia (p. 70-74). Tiré de https://doi.org/10.1109/SCAM51674.2020.00013
Communication de conférence
Rasolroveicy, M. & Fokaefs, M. (2020). Performance Evaluation of Distributed Ledger Technologies for IoT data registry : A Comparative Study. Communication présentée à 4th World Conference on Smart Trends in Systems Security and Sustainablity (WorldS4 2020), London, United Kingdom (p. 137-44). Tiré de https://doi.org/10.1109/WorldS450073.2020.9210358
Voir toutes les publications (44)

Biographie

Marios Fokaefs est un professeur adjoint à Polytechnique Montréal. Il a reçu des diplômes de maitrise (2010) et de doctorat (2015) en génie logiciel de l’Université d’Alberta et a été un chercheur postdoctoral à York Université de février 2015 à août 2017. Ses intérêts de recherche incluent l’évolution et la maintenance du logiciel, la performance et la sécurité du logiciel pour des systèmes du web, en nuage et d’Internet des objets (IdO). Plus particulièrement, ses recherches étudient (touchent, portent sur) l’intersection des considérations techniques de changement du logiciel (fonctionnalité, performance, sécurité) avec les aspects économiques du logiciel (clients, compétiteurs, prix et frais). Ses travaux ont été publiés aux conférences de génie logiciel, comme ICSME, ICWS, CLOUD, SEAMS et aux revues scientifiques incluant JSS et TAAS. Il a coorganisé la réunion semestrielle CSER en novembre 2016. Il a siégé au comité de programme des conférences comme MESOCA, ICSOC et ICSME, et il a révisé des manuscrits pour les revues scientifiques JSS, TSC et TOSEM.

Formation

  • Bachelor of Science, Applied Informatics, University of Macedonia, Greece
  • Master of Science, Computing Science, University of Alberta, Canada
  • Doctor of Philosophy, Computing Science, University of Alberta, Canada

Encadrement à Polytechnique

TERMINÉ

  • Mémoire de maîtrise (3)

    • Fahimimoghaddam, G. (2021). A Customizable On-Demand Big Data Health Analytics Platform Using Cloud and Container Technologies (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/9964/
    • Kere, J. (2021). Prédiction d’économies d’énergie de bâtiments après rénovation par la modélisation basée sur les données (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/9741/
    • Tchanjou Njomou, A. (2021). DevOps4ML : analyse et reconstruction semi-automatique des artéfacts et pipelines d’apprentissage machine (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/9103/