Este proyecto de investigación pretende desarrollar un modelo para la estimación de la calidad del agua en afluentes hídricas, apoyándose del uso de herramientas computacionales y redes neuronales. Para lograr dicho objetivo se han establecido siete etapas, a continuación, se presenta una descripción de cada una: Generalidades de la Investigación: Se realiza un introducción y contextualización del proyecto de investigación y se establecen los objetivos. Estudio de estado del arte: Se realiza un estudio del estado de arte de la investigación, una contextualización de los parámetros y variables que estarán involucradas en el desarrollo de la investigación, algunos modelos ya existentes que tratan el tema de la calidad del agua, los métodos para la normalización de datos, los diferentes métodos que existen para calcular la correlación entre los variables, algunos modelos para la estimación de datos faltantes y los algunos de los modelos computaciones que existen hoy en día y que han sido aplicados para la predicción y estimación de diferentes ámbitos y parámetros en la hidrología. Análisis de datos: Tomando en cuenta la información recolectada sobre trabajos e investigaciones realizadas sobre el tema, se realiza una descripción de las bases de datos hídricas sobre las cuales se plantea desarrollar el modelo, se aplica la normalización de los datos para su análisis y procesamiento, se realiza un análisis estadístico de los datos y un estudio de la correlación que existir entre los diferentes parámetros y estaciones de muestreo. Modelo conceptual: Con la información investigada en el estado del arte y el análisis realizado a los datos, se procede a diseñar un modelo conceptual que permita la compresión del modelo para la estimación de la calidad del agua en afluentes hídricas. El modelo desarrollado se centra en la estimación de datos faltantes, por medio de un algoritmo desarrollado a lo largo de esta investigación, el cual obtuvo mejores resultados en comparación con métodos de interpolación o de estimación convencionales. Diseño e implementan del modelo: Teniendo el modelo conceptual se procede a la selección de las herramientas más adecuadas para el diseño e implementación de este. Habiendo seleccionado las herramientas se desarrolla en modelo tomando en cuenta los pasos planteados en el modelo conceptual. Protocolo de pruebas: Con la implementación del modelo ya desarrollado se procede a realizar pruebas para cada una de las secciones del modelo planteado y comprobar el buen funcionamiento del este. Conclusiones Finales y trabajos futuros: Por último se realiza una reflexión sobre la finalización de la investigación, se plantean algunos trabajos futuros y se exponen las conclusiones obtenidas en el desarrollo de la investigación.

Computacionalmente, las representaciones ontológicas en diferentes dominios de la realidad facilitan la creación de relaciones conceptuales que pueden codificarse para reutilizar y compartir conocimiento. A nivel jurídico en el ámbito del derecho informático en Colombia, las búsquedas de información se efectúan a través de archivos y motores de bases de datos relacionales, lo cual permite realizar consultas que generan grandes volúmenes de datos que requieren de expertos en el dominio jurídico para su análisis, con la finalidad de determinar el grado de pertinencia de acuerdo al objetivo de estudio. En este proyecto de grado se plantea el desarrollo metodológico a través de Methontology, con el cual se obtiene una primera aproximación de un modelo semántico que permite estructurar búsquedas basadas en inferencias para la obtención de información con un alto grado de relevancia para usuarios expertos en el dominio legal en el campo del derecho informático en Colombia, que a diferencia de las actuales propuestas donde la búsqueda se realiza aplicando técnicas relacionales, en el modelo presentado, dichas consultas son efectuadas por contenido semántico.

El presente proyecto está orientado a la implementación de un método de clasificación supervisada sobre imágenes provenientes sensores remotos ya sean activos o pasivos almacenadas en una base de datos espacial de tipo relacional que permita contribuir a la clasificación de imágenes, según parámetros de normalidad y anormalidad donde se consiga además almacenar estos resultados dentro del mismo sistema manejador de bases de datos. Dado que el algoritmo de clasificación supervisada Máquinas de Soporte Vectorial (MSV) es ampliamente aceptado por la comunidad científica como una de las mejores técnicas de clasificación, ya que permite tener una muy buena exactitud en el diagnóstico de las diferentes coberturas presentes en el suelo, puesto que busca no solo encontrar una disociación entre estas, sino lograr una separación entre los elementos a clasificar, se implementará como técnica de clasificación para el proyecto. La aplicación está diseñada para el usuario final, que permita no sólo obtener un apoyo y sustento al momento de tomar decisiones, sino que facilite la actualización de la base de datos, la inclusión o la eliminación de información de la misma, así como la posibilidad de elegir las características principales que se deban tener en cuenta durante el proceso de clasificación. Esta utilidad es de gran valor, ya que al trabajar con imágenes de características similares, la posibilidad de establecer rangos de disociación o pesos a las diferentes coberturas afecta directamente el resultado que se espera obtener. Finalmente se presentará un caso de estudio relacionado con la deforestación de la amazonia colombiana donde se demostrará la utilidad de la aplicación por medio de una clasificación supervisada la cual será comparada con el módulo de clasificación de algunos software que la implementan en la actualidad.

Esta investigación presenta una propuesta metodológica para la generación de un modelo de estimación de la producción de guayaba, utilizando imágenes satelitales y vehículos aéreos no tripulados (UAV) en la zona de estudio de la provincia de Vélez en el departamento de Santander. Para ello, se implementaron técnicas de análisis fotogramétrico digital, aplicación de algoritmos matemáticos para clasificar información contenida en imágenes y metodologías para la estimación de la producción de guayaba a partir de datos de manejos agronómicos teniendo en cuenta variables climáticas. El análisis de resultados determinó la influencia del manejo agronómico (poda de fructificación/planta) en la variación de la producción presente en diferentes cultivos. Con base en los valores de climáticos y un análisis espacial detallado en cada cultivo, se realizó la generación de un modelo de producción

La deserción universitaria (pública y privada) en Colombia está sobre el 46% MEN (2016), es decir, de cada cien estudiantes que inician una carrera, 46 no terminan, con un impacto social, económico y personal muy importante que preocupa a toda la sociedad, desde el gobierno, autoridades universitarias y población en general. Si se considera un proyecto o una empresa con 46% de pérdida, resultaría insostenible. Es un fenómeno que en los últimos 30 años viene siendo estudiado cada vez con mayor rigor; sin embargo, los modelos más comunes se centran en lo temporal y lo espacial y de allí deriva vertientes de estudio muy interesantes: teóricos como: Spady (1970), quien define un enfoque psicológico y plantea que la falta de integración social, así como la satisfacción del estudiante con la experiencia universitaria, son determinantes en la decisión de desertar; Tinto por su parte plantea que la dificultad del estudio nace de su propia conceptualización y de los tipos de deserción y los factores o causantes de la misma (Tinto, 1989), de igual manera lo hacen trabajos de equipo de investigadores como la Universidad Nacional, la Universidad de Antioquia, la universidad EAFIT. Las tipos causas comúnmente aceptadas son: individuales, socioeconómicas, académicas e institucionales (Castaño, Gallón, Gómez, & Vásquez, 2004). Esta investigación reconoce que la deserción es un fenómeno complejo por lo que se atreve a proponer el desarrollo de un esquema y metodología que difiere en parte de los modelos conocidos hasta ahora, es decir, se trata precisamente de un problema no sólo complejo sino de complejidad creciente, que manifiesta emergencias en su comportamiento y que requiere el uso de elementos teóricos, conceptuales, así como herramientas instrumentales de sistemas complejos. Se propone mostrar que el modelado y la simulación con herramientas de sistemas complejos, permitirán revelar comportamientos emergentes.

En este trabajo se realiza la implementación de dos algoritmos de sistema inmune artificial, los cuales son representativos y utilizados para resolver problemas de optimización. Además, se presenta una propuesta propia de algoritmo de este tipo, basado en la respuesta inmunitaria planteada por Thomas Pradeu en su teoría de la continuidad (Pradeu, 2012), la cual sugiere que la activación de una respuesta inmune se debe a un cambio fuerte o discontinuidad en los patrones de los antígenos con el que normalmente interactúa el organismo. Con base en este modelo se pretende el diseño de un algoritmo que tenga la capacidad de solucionar problemas de optimización de funciones multimodales sin restricciones.

Se propone desarrollar un modelo que permita encontrar una mejor forma de evaluar la calidad de servicio en las redes inalámbricas 802.11ac, usando programación matemática multi–objetivo. Con esto los ingenieros que trabajan en diseño o administrando redes inalámbricas, podrán tener una herramienta para verificar la eficiencia y confiabilidad de la de las redes WLAN que trabajen con tecnología 802.11ac

El bajo costo y la miniaturización de los dispositivos electrónicos ha permitido la evolución de los sistemas embebidos, que junto con la ubicuidad de internet, ha originado el auge del paradigma internet de las cosas. Bajo este paradigma, los objetos cotidianos pueden ser inteligentes de forma tal que, mediante su interconexión a través de internet, sean capaces de percibir el entorno en el que se encuentran y a su vez modificarlo. Esto ha requerido emplear diversas tecnologías con un alto grado de heterogeneidad en cuanto a dispositivos, funcionalidades y protocolos de red. Por lo tanto, se requiere un modelo de arquitectura de referencia para homogeneizar esta diversidad y definir un conjunto de componentes básicos para los entornos IoT. Varias organizaciones a nivel mundial se han encargado de trabajar en la arquitectura y los protocolos que se deben tener en cuenta para desarrollar aplicaciones IoT con el fin de que exista compatibilidad entre dispositivos. Sin embargo, no se ha identificado una definición estándar para la arquitectura de internet de las cosas para la construcción de esta clase de sistemas que describa los componentes básicos que se deben incluir. En este trabajo se propone una arquitectura de referencia para la construcción de soluciones de internet de las cosas cuyo objetivo es que los ingenieros de software tengan una estructura en la cual basarse y poder reutilizar. En particular, se presenta un enfoque sistemático para diseñar la arquitectura de referencia integrando la experiencia de plataformas IoT existentes, con base en un razonamiento inductivo, se analizan y comparan tres plataformas IoT para derivar la arquitectura. Luego se valida la arquitectura de referencia mapeándola en dos arquitecturas propuestas en la literatura científica. El objetivo de la arquitectura de referencia es proporcionar una base universal para el diseño de arquitecturas IoT concretas. Además, se construyó un modelo de referencia que permitió identificar las partes que componen una solución IoT y que sirvió como base para construir la arquitectura de referencia. Para validar el modelo y la arquitectura de referencia, se construyó un prototipo basado en ZigBee y otro basado en WIFI y MQTT. Estos prototipos permiten demostrar la validez de la arquitectura de referencia para ser aplicada en un amplio rango de situaciones.

Este libro presenta un modelo de síntesis numérica de diagramas de radiación para agrupaciones lineales de antenas, cuyo propósito es controlar los parámetros más importantes del diagrama tales como: el nivel de los lóbulos laterales, la relación delante atrás, el rellenado de nulos y la capacidad de apuntar el haz principal en una dirección especifica según se requiera. La solución propuesta al modelo, plantea el análisis y evaluación de diferentes algoritmos de inteligencia computacional aplicados en la síntesis de diagramas de radiación mediante la variación de la amplitud y fase de las corrientes de excitación en agrupaciones lineales de antenas para estaciones base de telefonía móvil, con los cuales se logra sintetizar diagramas de radiación asimétricos en agrupaciones uniformemente espaciadas, rellenar nulos en regiones deseadas, apuntar el máximo del diagrama en direcciones específicas, cumpliendo con las especificaciones recomendadas por la alianza NGMN (Next Generation Movil Network). Los resultados obtenidos son validados mediante simulaciones efectuadas con el programa de análisis electromagnético HFSS®, sobre agrupaciones lineales de antenas que hacen uso de elementos como dipolos λ/2 compuestas por 8, 12 y 21 elementos. La frecuencia central de diseño de estas agrupaciones es de 1.8 GHz, para uso en tecnologías 4G de telefonía móvil.

En el presente tesis, se diseñó e implementó un Modelo de Interacción Inteligente del Reglamento del Congreso de Colombia para dispositivos móviles “MIRC”; producto de software que implementa un sistema para la divulgación del Reglamento del Congreso de la República de Colombia, disponible para dispositivos móviles inteligentes (celulares, tablets, etc.), dirigido a la población en general y en especial a personas en situación de discapacidad visual o físicos y/o con problemas de analfabetismo, con el fin de facilitar el acceso y participación ciudadana al quehacer legislativo y administrativo. La interacción entre el usuario y el dispositivo móvil, está dado en un procesamiento en lenguaje natural; mediante el cual el usuario se limita a efectuar la petición de lo que desea consultar con su propia voz y el dispositivo le da la respuesta a esa petición en voz sintetizada. Para poder alcanzar este objetivo se hizo especial énfasis en los aspectos de calidad de software, requerimientos de los usuarios, accesibilidad, uso del potencial de los dispositivos móviles utilizando su tecnología en la interacción con el usuario; tales como: componente para reconocimiento de voz y conversión a texto (SpeechRecognizer), sensor de dispositivos móviles (AcelerometroSensor), componente de lectura de texto y su conversión a voz (TextToSpeech), entre otros. La app MIRC fue implementada para dispositivos móviles: teléfonos celulares inteligentes y tablets con sistema operativo ANDROID®. Con el fin de validar la usabilidad de la app MIRC, se realizó una entrevista/encuesta a usuarios potenciales interesados en la consulta del Reglamento del Congreso, fueron tenidos en cuenta además de usuarios sin discapacidad, también los usuarios con algunas discapacidades visuales, físicas o con problemas de analfabetismo. Cuyos resultados, fueron de gran aceptabilidad, de fácil accesibilidad y operatividad.