Aproximación al modelamiento del enrutamiento en redes GMPLS con fines de optimización de recursos
En el presente trabajo inicialmente se revisa conceptos fundamentales de redes basadas en la tecnología GMPLS, enfatizando en el enrutamiento, que es el intercambio de información requerida antes de realizar el cálculo de rutas. Se toma en cuenta que las comunicaciones a través de la Internet, soportada por los Proveedores de Servicios de Internet (ISP), cada día muestran mayores requerimientos, obligando cada vez más a los ISP a hacer uso eficiente de sus recursos al tiempo que satisfagan las necesidades de sus abonados. GMPLS, es quizá la tecnología más llamada a contribuir con tales propósitos en razón a la separación de los planos de control y de datos y al diseño de protocolos orientados a la apropiada administración de recursos, sin embargo, las complejidades subyacentes a las comunicaciones hacen del cálculo de rutas una tarea también compleja debido a las variadas restricciones impuestas por las comunicaciones. El cálculo restringido de rutas ha dado lugar a profundas investigaciones sobre optimización, con el fin de lograr eficientes algoritmos. Para la realización de este trabajo se ha dirigido la mirada al tratamiento matemático del problema de cálculo de múltiples mejores rutas sujeto a múltiples restricciones, se propone el uso de un conjunto de bloques algorítmicos y se destaca en ellos la importancia del algoritmo KSP que calcula las K mejores rutas en un grafo. Se presenta elementos del discurso matemático que de los algoritmos adoptados, se realiza implementaciones de los mismos y pruebas que avalan su funcionamiento.
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Aproximación al modelamiento del enrutamiento en redes GMPLS con fines de optimización de recursos
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Estudio Comparativo De Algoritmos De Agrupación Basados En La Ley De Gravitación Universal Aplicados A La Segmentación De Imágenes
Esta investigación tuvo como objetivo principal resolver el problema de la segmentación de imágenes a través del uso del algoritmo de agrupación basados en la ley de gravitación universal llamado “Algoritmo de búsqueda gravitacional”, se realizó un análisis comparativo entre los resultados obtenidos por este y los obtenidos por los algoritmos de agrupación “convencionales”, cuyo propósito fue evaluar si este resuelve las debilidades identificadas en los algoritmos convencionales para este campo de aplicación.
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Estudio Comparativo De Algoritmos De Agrupación Basados En La Ley De Gravitación Universal Aplicados A La Segmentación De Imágenes
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Modelo Predictivo Para La Determinación Del Nivel De Riesgo De Deserción Estudiantil En Tecnología En Electrónica De La Universidad Distrital Empleando Redes Neuronales Artificiales
La deserción estudiantil universitaria sigue siendo una de las mayores problemáticas en la Universidad Distrital, debido a que generan impactos negativos en el ámbito social y económico. Los recientes estudios de la Universidad Distrital sobre retención de estudiantes, muestran que la tasa de graduación en promedio fue de 42% y la tasa de deserción estudiantil fue del 58% para el periodo 1992-2010. Este porcentaje de deserción es muy alto en comparación con el promedio en universidades públicas del país que es del 39% (Vergara, 2011) (Ministerio de Educación Nacional, 2009). Dada la magnitud de la problemática sobre deserción estudiantil, la Universidad Distrital por medio de Bienestar Universitario creo la Oficina para la Permanencia Estudiantil (OPEUD), quien ha realizado análisis estadísticos sobre deserción estudiantil y supervivencia (Quintero, 2013). Los resultados de estos estudios han sido tomados como referencia para implementar políticas, como auxilios alimentarios, cursos de nivelación, tutorías académicas entre otras. Sin embargo y a pesar de los esfuerzos que ha realizado la Universidad Distrital para disminuir la deserción estudiantil, este continúa siendo un problema no resuelto. El estudio propuesto busca establecer patrones que permitan predecir el nivel de riesgo de deserción de los estudiantes de la Facultad Tecnológica, utilizando la técnica de aprendizaje computacional: Redes neuronales artificiales. Los datos que serán analizados pertenecen a la cohorte 2008-I durante el periodo 2008-I a 2014-I. Es de resaltar que no se encontraron antecedentes de estudios que aborden la problemática de la deserción estudiantil en la Universidad Distrital empleando estas técnicas. En especial las relacionadas con redes neuronales artificiales.
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Modelo Predictivo Para La Determinación Del Nivel De Riesgo De Deserción Estudiantil En Tecnología En Electrónica De La Universidad Distrital Empleando Redes Neuronales Artificiales
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Generación de un Modelo Estadístico para la Estimación del Comportamiento Futuro de Parámetros de Teletráfico en Redes Académicas de Nueva Generación Aplicando Series de Tiempo Tipo Arima, Sarima y Varma
Este documento presenta los resultados obtenidos al analizar el comportamiento univariable a través de la representación de las pérdidas de paquetes en una transmisión de datos por medio de modelos ARIMA y SARIMA, siguiendo la metodología Box-Jenkings, y luego contrastándolos con un modelo tipo VARMA donde se adicionan variables como tiempos de latencia y Jitter de la trasmisión. Haciendo uso del lenguaje de programación R y el software libre GRETL se realizó la estimación de los coeficientes y la comparación de los modelos con el fin de determinar cuál es el más apropiado para representar la serie original y estimar valores futuros.
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Desarrollo de una Metodoligía de Formas del Relieve en la Geografía Colombiana Basado en Clasificación de Objetos
Esta tesis presenta los resultados de la aplicación de un proceso de clasificación basada en objetos a modelos de elevación con el objetivo de la extracción de unidades geomorfológicas en la geografía colombiana. El conocimiento de las clases de relieve que existen en una zona geográfica, es una parte importante en muchos estudios de índole ambiental, de planificación, ordenamiento territorial y geológico. La metodología aplicada en este proyecto hace uso de la clasificación basada en objetos y busca tener un mejor desempeño comparado con las técnicas convencionales en las que comúnmente prevalece la interpretación de un experto conjugado con información secundaria existente de la zona. La metodología usa una técnica de segmentación basada en el crecimiento de regiones denominada multiresolución. Para la optimización de la anterior técnica se usa la varianza local que permite tener un parámetro de escala relacionado de mejor manera con la homogeneidad y tamaño de los objetos según la imagen insumo. La escala de trabajo seleccionada es la escala 1:25.000, y el área de estudio cuenta con una clasificación geomorfológica oficial del Servicio Geológico Nacional antiguo INGEOMINAS, para la escala que permite determinar una exactitud de la clasificación de 70%, permitiendo determinar que la metodología basada en objetos, apoya la clasificación de formas del relieve obteniendo un ahorro en más de un 50 % de la cantidad de tiempo y recursos comparados con los métodos basados en interpretación de imágenes y apoyo de cartografía existente.
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Evaluación De La Condición De Envejecimiento En Pavimentos Flexibles Mediante Técnicas De Espectroradiometría Y Clasificación En Imágenes Multiespectrales.
Esta investigación presenta una metodología aplicable a nivel de red, la cual permite obtener rendimientos mayores frente a la técnica convencional PCI (Pavement Condition Index) para la evaluación del deterioro en pavimentos flexibles. En el desarrollo metodológico se empleó una imagen multiespectral obtenida del sensor WorldView – 3 sobre un área localizada en un tramo de la Troncal 80 en la ciudad de Bogotá D.C., también se contó con información espectral de las diferentes condiciones de deterioro de pavimento flexible, esta información se adquirió en campo mediante un espectroradiómetro ADS (Analytical Spectral Devices, Inc.) modelo FieldSpect 4. La clasificación de la imagen se realizó mediante el algoritmo de clasificación espectral orientado a pixel SAM (Spectral Angle Mapper). En términos de exactitud temática, la exactitud global de la clasificación obtenida en la evaluación fue de 85% y el valor del estadístico Kappa obtenido fue de 70%, desde el punto de vista práctico se puedo observar que la metodología permite hacer la estimación del estado del pavimento con un buen grado de ajuste entre las clases predichas y las clases reales a nivel de red vial.
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Clasificación de Cobertura del Suelo sobre Área Urbana a partir de Imágenes Satelitales de Mediana Resolución Empleando Regresión-kriging: una Comparación con otros Métodos no Convencionales
En este trabajo se propuso la clasificación de cobertura del suelo sobre área urbana a partir de imágenes satelitales de mediana resolución empleando regresión-kriging. Para evaluar el desempeño del método se realizó un trabajo de clasificación de imágenes satelitales, que se comparó con otras clasificaciones obtenidas mediante los métodos Máquinas de Soporte Vectorial, Distancia Mahalanobis, Árboles de Decisión, Redes Neuronales Artificiales y Bosques Aleatorios. La clasificación de cobertura de suelo se realizó a partir de una imagen satelital SPOT 5. El área de estudio corresponde a una zona central del casco urbano de la ciudad de Bogotá, Colombia; la herramienta que se empleó en el procesamiento de la imagen fue el software “R”. Dentro de los resultados del trabajo se encuentran la implementación de una metodología para clasificar imágenes satelitales usando regresión-kriging, el código desarrollado en “R” para clasificar imágenes mediante los seis métodos mencionados, los seis mapas de clasificación, las matrices de confusión, los intervalos de confianza y otros índices que permiten evaluar la exactitud de las clasificaciones. En términos generales todos los métodos mostraron un buen desempeño en la tarea de clasificación y se comprobó que en el caso de clasificación de cobertura de suelo en área urbana resulta ser más efectivo el método regresión-kriging que considera no solo las características espectrales de la imagen sino también la estructura de correlación espacial existente entre los datos.
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Modelo para la Caracterización de Procesos de Toma de Decisiones no Programadas por medio de Gamificación
Esta investigación se enmarca dentro de la toma de decisiones no programadas, las cuales son llevadas a cabo por una persona en escenarios atípicos, donde la información es ambigua y conlleva la implementación de métodos de solución poco habituales. En un proceso de selección para cargos de alta gerencia, se requiere medir las habilidades de un experto en toma de decisiones y, en este sentido, las pruebas aplicadas en su mayoría de papel y lápiz se caracterizan por ser de largos tiempos de aplicación y por un traspaso de información explícito. Los resultados de la implementación, del aplicativo web que se consolidó, demuestran una disminución en los tiempos de aplicación de la prueba psicológica y el traspaso implícito de información para generar el perfil del aspirante. Adicionalmente, se presenta otra potencial área de implementación de la gamificación, en este caso, en los procesos de selección de personal.
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Modelo de Accesibilidad Móvil a Servicios de Información Geográfica en la Nube Computacional
El presente proyecto de investigación aplica los modelos planteados por organismos internacionales como el OGC (Open Geospatial Consortium) en cuanto a Arquitecturas orientadas a servicios (SOA) para Sistemas de Información Geográfico con el fin de crear un Modelo de Accesibilidad Móvil a Servicios de Información Geográfica en la Nube Computacional. Para llevar a cabo la investigación, se estudiaron temáticas relacionadas y a su vez, se estudiaron los estándares internacionales propuestos por el OGC para Servicios Web GeoEspaciales Móviles en la Nube Computacional (GIS Mobile Cloud Computing).
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Propuesta para un Modelo de Antena Microstrip Basada en Perturbaciones Geométricas.
La evolución de los sistemas de comunicaciones inalámbricos modernos ha aumentado drásticamente la demanda de antenas capaces de ser embebidas en dispositivos portátiles que están en una red inalámbrica móvil terrestre o por satélite. Con el tiempo se ha requerido que estos dispositivos se hagan más pequeños en tamaño, por lo tanto las antenas necesarias para transmitir y recibir señales también deben ser más pequeñas y ligeras. Debido a sus características propias las antenas microstrip pueden cumplir estos requisitos, ya que son ligeras, tienen bajo perfil y pueden estructurarse conforme a las necesidades del montaje. Además, son fáciles de fabricar, tienen bajo costo y pueden ser integradas en arrays o en circuitos impresos de microondas. El presente trabajo de investigación propone un modelo de antena microstrip con polarización circular y alimentación única por línea de transmisión, basado en el modelo matemático de cavidad resonante, con geometría modificada mediante ranuras ortogonales simétricas, construida sobre substrato FR-4, cuya finalidad es la de mejorar la ganancia y el ancho de banda en estructuras compactas a una frecuencia de operación de 2.45 GHz.
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Propuesta para un Modelo de Antena Microstrip Basada en Perturbaciones Geométricas.