Towards an Active Design. An Approach on the Body Interaction with the Built Environment.

El impacto de la tecnología en el ambiente construido y en las actividades en él desarrolladas, es una de las causas de la progresiva sedentarización de la especie humana. Desde un enfoque que analiza la interacción del cuerpo con la arquitectura, a través de distintas referencias en escalas diversas, esta investigación intenta establecer la relación entre la evolución del ambiente pasivo y la sedentarización, proponiendo frente a un espacio mecanizado y digitalizado que disminuye la actividad física humana, la búsqueda de nuevos tipos de espacios arquitectónicos que promuevan el movimiento repercutiendo en el bienestar y la salud. Esta tesis estudia por tanto el impacto de la tecnología en el espacio, intentando aproximarse a estrategias que disminuyan el efecto pasivo y estimulen la actividad motora. Estas propuestas abarcan tanto la ciudad, como la edificación y el propio espacio doméstico afectando a los sistemas de circulación, a la configuración espacial y sobre todo a la incorporación de ”espacios activos”, en donde se contempla la posibilidad de un uso alternativo de la tecnología como un elemento positivo.

Urban built environment analysis: evidence from a mobility survey in Madrid

Applications involving travel behavior from the perspective of land use are dating from the 1990s. Usually, four important components are distinguished: density, diversity and design (3D?s of Cervero and Kockelman) and accessibility (introduced by Geurs and van Wee). But there is not a general agreement on how to measure each of those 4 components. Density is used to be measured as population and employment densities, but others authors separate population density between residential and building densities. A lot of measures have been developed to estimate diversity: among others, a dissimilarity index to indicate the degree to which different land uses lie within one another?s surrounding, an entropy index to quantify the degree of balance across various land use types or proximities to commercial-retail uses. Design has been characterized by site design, and dwelling and street characteristics. Lastly, accessibility has become a frequently used concept, but its meaning on travel behavior field always refers to the ability ?to reach activities or locations by means of a travel mode?, measured as accessibility to jobs, to leisure activities, and others. Furthermore, the previous evidence is mainly based on US data or on north European countries. Therefore, this paper adds some new evidence from a Spanish perspective to the research debate. Through a Madrid smartphone-based survey, factor analysis is used to linearly combine variables into the 3D?s and accessibility dimensions of the built environment. At a first step for future investigations, land use variables will be treated to define accurately the previous 4 components.

Modelling the Impact of Built Environment, Geographical Scales and Latent Constructs On Individual Travel Behaviour

La relación entre la estructura urbana y la movilidad ha sido estudiada desde hace más de 70 años. El entorno urbano incluye múltiples dimensiones como por ejemplo: la estructura urbana, los usos de suelo, la distribución de instalaciones diversas (comercios, escuelas y zonas de restauración, parking, etc.). Al realizar una revisión de la literatura existente en este contexto, se encuentran distintos análisis, metodologías, escalas geográficas y dimensiones, tanto de la movilidad como de la estructura urbana. En este sentido, se trata de una relación muy estudiada pero muy compleja, sobre la que no existe hasta el momento un consenso sobre qué dimensión del entorno urbano influye sobre qué dimensión de la movilidad, y cuál es la manera apropiada de representar esta relación. Con el propósito de contestar estas preguntas investigación, la presente tesis tiene los siguientes objetivos generales: (1) Contribuir al mejor entendimiento de la compleja relación estructura urbana y movilidad. y (2) Entender el rol de los atributos latentes en la relación entorno urbano y movilidad. El objetivo específico de la tesis es analizar la influencia del entorno urbano sobre dos dimensiones de la movilidad: número de viajes y tipo de tour. Vista la complejidad de la relación entorno urbano y movilidad, se pretende contribuir al mejor entendimiento de la relación a través de la utilización de 3 escalas geográficas de las variables y del análisis de la influencia de efectos inobservados en la movilidad. Para el análisis se utiliza una base de datos conformada por tres tipos de datos: (1) Una encuesta de movilidad realizada durante los años 2006 y 2007. Se obtuvo un total de 943 encuestas, en 3 barrios de Madrid: Chamberí, Pozuelo y Algete. (2) Información municipal del Instituto Nacional de Estadística: dicha información se encuentra enlazada con los orígenes y destinos de los viajes recogidos en la encuesta. Y (3) Información georeferenciada en Arc-GIS de los hogares participantes en la encuesta: la base de datos contiene información respecto a la estructura de las calles, localización de escuelas, parking, centros médicos y lugares de restauración. Se analizó la correlación entre e intra-grupos y se modelizaron 4 casos de atributos bajo la estructura ordinal logit. Posteriormente se evalúa la auto-selección a través de la estimación conjunta de las elecciones de tipo de barrio y número de viajes. La elección del tipo de barrio consta de 3 alternativas: CBD, Urban y Suburban, según la zona de residencia recogida en las encuestas. Mientras que la elección del número de viajes consta de 4 categorías ordinales: 0 viajes, 1-2 viajes, 3-4 viajes y 5 o más viajes. A partir de la mejor especificación del modelo ordinal logit. Se desarrolló un modelo joint mixed-ordinal conjunto. Los resultados indican que las variables exógenas requieren un análisis exhaustivo de correlaciones con el fin de evitar resultados sesgados. ha determinado que es importante medir los atributos del BE donde se realiza el viaje, pero también la información municipal es muy explicativa de la movilidad individual. Por tanto, la percepción de las zonas de destino a nivel municipal es considerada importante. En el contexto de la Auto-selección (self-selection) es importante modelizar conjuntamente las decisiones. La Auto-selección existe, puesto que los parámetros estimados conjuntamente son significativos. Sin embargo, sólo ciertos atributos del entorno urbano son igualmente importantes sobre la elección de la zona de residencia y frecuencia de viajes. Para analizar la Propensión al Viaje, se desarrolló un modelo híbrido, formado por: una variable latente, un indicador y un modelo de elección discreta. La variable latente se denomina “Propensión al Viaje”, cuyo indicador en ecuación de medida es el número de viajes; la elección discreta es el tipo de tour. El modelo de elección consiste en 5 alternativas, según la jerarquía de actividades establecida en la tesis: HOME, no realiza viajes durante el día de estudio, HWH tour cuya actividad principal es el trabajo o estudios, y no se realizan paradas intermedias; HWHs tour si el individuo reaiza paradas intermedias; HOH tour cuya actividad principal es distinta a trabajo y estudios, y no se realizan paradas intermedias; HOHs donde se realizan paradas intermedias. Para llegar a la mejor especificación del modelo, se realizó un trabajo importante considerando diferentes estructuras de modelos y tres tipos de estimaciones. De tal manera, se obtuvieron parámetros consistentes y eficientes. Los resultados muestran que la modelización de los tours, representa una ventaja sobre la modelización de los viajes, puesto que supera las limitaciones de espacio y tiempo, enlazando los viajes realizados por la misma persona en el día de estudio. La propensión al viaje (PT) existe y es específica para cada tipo de tour. Los parámetros estimados en el modelo híbrido resultaron significativos y distintos para cada alternativa de tipo de tour. Por último, en la tesis se verifica que los modelos híbridos representan una mejora sobre los modelos tradicionales de elección discreta, dando como resultado parámetros consistentes y más robustos. En cuanto a políticas de transporte, se ha demostrado que los atributos del entorno urbano son más importantes que los LOS (Level of Service) en la generación de tours multi-etapas. la presente tesis representa el primer análisis empírico de la relación entre los tipos de tours y la propensión al viaje. El concepto Propensity to Travel ha sido desarrollado exclusivamente para la tesis. Igualmente, el desarrollo de un modelo conjunto RC-Number of trips basado en tres escalas de medida representa innovación en cuanto a la comparación de las escalas geográficas, que no había sido hecha en la modelización de la self-selection. The relationship between built environment (BE) and travel behaviour (TB) has been studied in a number of cases, using several methods - aggregate and disaggregate approaches - and different focuses – trip frequency, automobile use, and vehicle miles travelled and so on. Definitely, travel is generated by the need to undertake activities and obtain services, and there is a general consensus that urban components affect TB. However researches are still needed to better understand which components of the travel behaviour are affected most and by which of the urban components. In order to fill the gap in the research, the present dissertation faced two main objectives: (1) To contribute to the better understanding of the relationship between travel demand and urban environment. And (2) To develop an econometric model for estimating travel demand with urban environment attributes. With this purpose, the present thesis faced an exhaustive research and computation of land-use variables in order to find the best representation of BE for modelling trip frequency. In particular two empirical analyses are carried out: 1. Estimation of three dimensions of travel demand using dimensions of urban environment. We compare different travel dimensions and geographical scales, and we measure self-selection contribution following the joint models. 2. Develop a hybrid model, integrated latent variable and discrete choice model. The implementation of hybrid models is new in the analysis of land-use and travel behaviour. BE and TB explicitly interact and allow richness information about a specific individual decision process For all empirical analysis is used a data-base from a survey conducted in 2006 and 2007 in Madrid. Spatial attributes describing neighbourhood environment are derived from different data sources: National Institute of Statistics-INE (Administrative: municipality and district) and GIS (circular units). INE provides raw data for such spatial units as: municipality and district. The construction of census units is trivial as the census bureau provides tables that readily define districts and municipalities. The construction of circular units requires us to determine the radius and associate the spatial information to our households. The first empirical part analyzes trip frequency by applying an ordered logit model. In this part is studied the effect of socio-economic, transport and land use characteristics on two travel dimensions: trip frequency and type of tour. In particular the land use is defined in terms of type of neighbourhoods and types of dwellers. Three neighbourhood representations are explored, and described three for constructing neighbourhood attributes. In particular administrative units are examined to represent neighbourhood and circular – unit representation. Ordered logit models are applied, while ordinal logit models are well-known, an intensive work for constructing a spatial attributes was carried out. On the other hand, the second empirical analysis consists of the development of an innovative econometric model that considers a latent variable called “propensity to travel”, and choice model is the choice of type of tour. The first two specifications of ordinal models help to estimate this latent variable. The latent variable is unobserved but the manifestation is called “indicators”, then the probability of choosing an alternative of tour is conditional to the probability of latent variable and type of tour. Since latent variable is unknown we fit the integral over its distribution. Four “sets of best variables” are specified, following the specification obtained from the correlation analysis. The results evidence that the relative importance of SE variables versus BE variables depends on how BE variables are measured. We found that each of these three spatial scales has its intangible qualities and drawbacks. Spatial scales play an important role on predicting travel demand due to the variability in measures at trip origin/destinations within the same administrative unit (municipality, district and so on). Larger units will produce less variation in data; but it does not affect certain variables, such as public transport supply, that are more significant at municipality level. By contrast, land-use measures are more efficient at district level. Self-selection in this context, is weak. Thus, the influence of BE attributes is true. The results of the hybrid model show that unobserved factors affect the choice of tour complexity. The latent variable used in this model is propensity to travel that is explained by socioeconomic aspects and neighbourhood attributes. The results show that neighbourhood attributes have indeed a significant impact on the choice of the type of tours either directly and through the propensity to travel. The propensity to travel has a different impact depending on the structure of each tour and increases the probability of choosing more complex tours, such as tours with many intermediate stops. The integration of choice and latent variable model shows that omitting important perception and attitudes leads to inconsistent estimates. The results also indicate that goodness of fit improves by adding the latent variable in both sequential and simultaneous estimation. There are significant differences in the sensitivity to the latent variable across alternatives. In general, as expected, the hybrid models show a major improvement into the goodness of fit of the model, compared to a classical discrete choice model that does not incorporate latent effects. The integrated model leads to a more detailed analysis of the behavioural process. Summarizing, the effect that built environment characteristics on trip frequency studied is deeply analyzed. In particular we tried to better understand how land use characteristics can be defined and measured and which of these measures do have really an impact on trip frequency. We also tried to test the superiority of HCM on this field. We can concluded that HCM shows a major improvement into the goodness of fit of the model, compared to classical discrete choice model that does not incorporate latent effects. And consequently, the application of HCM shows the importance of LV on the decision of tour complexity. People are more elastic to built environment attributes than level of services. Thus, policy implications must take place to develop more mixed areas, work-places in combination with commercial retails.

Modelling the relationship between urban environment and travel behaviour: policy and indicators

Due to the necessity to undertake activities, every year people increase their standards of travelling (distance and time). Urban sprawl development plays an important role in these "enlargements". Thus, governments invest money in an exhaustiva search for solutions to high levels of congestion and car-trips. The complex relationship between urban environment and travel behaviour has been studied in a number of cases. Thus, the objective of this paper is to answer the important question of which land-use attributes influence which dimensions of travel behaviour, and to verify to what extent specific urban planning measures affect the individual decision process, by exhaustiva statistical and systematic tests. This paper found that a crucial issue in the analysis of the relationship between the built environment and travel behaviour is the definition of indicators. As such, we recommend a feasible list of indicators to analyze this relationship.

Implicaciones de la accesibilidad configuracional en la movilidad peatonal. El caso de Madrid = The implications of configurational accessibility in pedestrian mobility. The case of Madrid

- Resumen La hipótesis que anima esta tesis doctoral es que algunas de las características del entorno urbano, en particular las que describen la accesibilidad de su red de espacio público, podrían estar relacionadas con la proporción de viajes a pie o reparto modal, que tiene cada zona o barrio de Madrid. Uno de los puntos de partida de dicha hipótesis que el entorno urbano tiene una mayor influencia sobre los viaje a pie que en sobre otros modos de transporte, por ejemplo que en los viajes de bicicleta o en transporte público; y es que parece razonable suponer que estos últimos van a estar más condicionadas por ejemplo por la disponibilidad de vías ciclistas, en el primer caso, o por la existencia de un servicio fiable y de calidad, en el segundo. Otra de las motivaciones del trabajo es que la investigación en este campo de la accesibilidad del espacio público, en concreto la denominada “Space Syntax”, ha probado en repetidas ocasiones la influencia de la red de espacio público en cómo se distribuye la intensidad del tráfico peatonal por la trama urbana, pero no se han encontrado referencias de la influencia de dicho elemento sobre el reparto modal. De acuerdo con la hipótesis y con otros trabajos anteriores se propone una metodología basada en el análisis empírico y cuantitativo. Su objetivo es comprobar si la red de espacio público, independientemente de otras variables como los usos del suelo, incluso de las variables de ajenas entorno no construido, como las socioeconómicas, está o no relacionada estadísticamente con la proporción de peatones viajes en las zonas urbanas. Las técnicas estadísticas se utilizan para comprobar sistemáticamente la asociación de las variables del entorno urbano, denominadas variables independientes, con el porcentaje de viajes a pie, la variable dependiente. En términos generales, la metodología es similar a la usada en otros trabajos en este campo como los de CERVERÓ y KOCKLEMAN (1997), CERVERÓ y DUNCAN (2003), o para los que se utilizan principalmente en la revisión general de TRB (2005) o, más recientemente, en ZEGRAS (2006) o CHATMAN (2009). Otras opciones metodológicas, como los métodos de preferencias declaradas (ver LOUVIERE, HENSHER y SWAIT, 2000) o el análisis basado en agentes (PENN & TURNER, 2004) fueron descartados, debido a una serie de razones, demasiado extensas para ser descritas aquí. El caso de estudio utilizado es la zona metropolitana de Madrid, abarcándola hasta la M-50, es decir en su mayor parte, con un tamaño aproximado de 31x34 Km y una población de 4.132.820 habitantes (aproximadamente el 80% de la población de la región). Las principales fuentes de datos son la Encuesta Domiciliaria de Movilidad de 2004 (EDM04), del Consorcio Regional de Transportes de Madrid que es la última disponible (muestra: > 35.000 familias,> 95.000 personas), y un modelo espacial del área metropolitana, integrando el modelo para calcular los índices de Space Syntax y un Sistema de Información Geográfica (SIG). La unidad de análisis, en este caso las unidades espaciales, son las zonas de transporte (con una población media de 7.063 personas) y los barrios (con una población media de 26.466 personas). Las variables del entorno urbano son claramente el centro del estudio. Un total de 20 índices (de 21) se seleccionan de entre los más relevantes encontrados en la revisión de la producción científica en este campo siendo que, al mismo tiempo, fueran accesibles. Nueve de ellos se utilizan para describir las características de los usos del suelo, mientras que otros once se usan para describir la red de espacios públicos. Estos últimos incluyen las variables de accesibilidad configuracional, que son, como se desprende de su título, el centro del estudio propuesto. La accesibilidad configuracional es un tipo especial de accesibilidad que se basa en la configuración de la trama urbana, según esta fue definida por HILLIER (1996), el autor de referencia dentro de esta línea de investigación de Space Syntax. Además se incluyen otras variables de la red de espacio público más habituales en los estudios de movilidad, y que aquí se denominan características geométricas de los elementos de la red, tales como su longitud, tipo de intersección, conectividad, etc. Por último se incluye además una variable socioeconómica, es decir ajena al entorno urbano, para evaluar la influencia de los factores externos, pues son varios los que pueden tener un impacto en la decisión de caminar (edad, género, nivel de estudios, ingresos, tasa de motorización, etc.). La asociación entre las variables se han establecido usando análisis de correlación (bivariante) y modelos de análisis multivariante. Las primeras se calculan entre por pares entre cada una de las 21 variables independientes y la dependiente, el porcentaje de viajes a pie. En cuanto a los segundos, se han realizado tres tipos de estudios: modelo multivariante general lineal, modelo multivariante general curvilíneo y análisis discriminante. Todos ellos son capaces de generar modelos de asociación entre diversas variables, pudiéndose de esta manera evaluar con bastante precisión en qué medida cada modelo reproduce el comportamiento de la variable dependiente, y además, el peso o influencia de cada variable en el modelo respecto a las otras. Los resultados fundamentales del estudio se expresan en dos modelos finales alternativos, que demuestran tener una significativa asociación con el porcentaje de viajes a pie (R2 = 0,6789, p <0,0001), al explicar las dos terceras partes de su variabilidad. En ellos, y en general en todo el estudio realizado, se da una influencia constante de tres índices en particular, que quedan como los principales. Dos de ellos, de acuerdo con muchos de los estudios previos, corresponden a la densidad y la mezcla de usos del suelo. Pero lo más novedoso de los resultados obtenidos es que el tercero es una medida de la accesibilidad de la red de espacio público, algo de lo que no había referencias hasta ahora. Pero, ¿cuál es la definición precisa y el peso relativo de cada uno en el modelo, es decir, en la variable independiente? El de mayor peso en la mayor parte de los análisis realizados es el índice de densidad total (n º residentes + n º puestos de trabajo + n º alumnos / Ha). Es decir, una densidad no sólo de población, sino que incluye algunas de las actividades más importantes que pueden darse una zona para generar movilidad a pie. El segundo que mayor peso adquiere, llegando a ser el primero en alguno de los análisis estadísticos efecturados, es el índice de accesibuilidad configuracional denominado integración de radio 5. Se trata de una medida de la accesibilidad de la zona, de su centralidad, a la escala de, más un menor, un distrito o comarca. En cuanto al tercero, obtiene una importancia bastante menor que los anteriores, y es que representa la mezcla de usos. En concreto es una medida del equilibrio entre los comercios especializados de venta al por menor y el número de residentes (n º de tiendas especializadas en alimentación, bebidas y tabaco / n º de habitantes). Por lo tanto, estos resultados confirman buena parte de los de estudios anteriores, especialmente los relativas a los usos del suelo, pero al mismo tiempo, apuntan a que la red de espacio público podría tener una influir mayor de la comprobada hasta ahora en la proporción de peatones sobre el resto de modos de transportes. Las razones de por qué esto puede ser así, se discuten ampliamente en las conclusiones. Finalmente se puede precisar que dicha conclusión principal se refiere a viajes de una sola etapa (no multimodales) que se dan en los barrios y zonas del área metropolitana de Madrid. Por supuesto, esta conclusión tiene en la actualidad, una validez limitada, ya que es el resultado de un solo caso — Abstract The research hypothesis for this Ph.D. Thesis is that some characteristics of the built environment, particularly those describing the accessibility of the public space network, could be associated with the proportion of pedestrians in all trips (modal split), found in the different parts of a city. The underlying idea is that walking trips are more sensitive to built environment than those by other transport modes, such as for example those by bicycle or by public transport, which could be more conditioned by, e.g. infrastructure availability or service frequency and quality. On the other hand, it has to be noted that the previously research on this field, in particular within Space Syntax’s where this study can be referred, have tested similar hypothesis using pedestrian volumes as the dependent variable, but never against modal split. According to such hypothesis, research methodology is based primarily on empirical quantitative analysis, and it is meant to be able to assess whether public space network, no matter other built environment and non-built environment variables, could have a relationship with the proportion of pedestrian trips in urban areas. Statistical techniques are used to check the association of independent variables with the percentage of walking in all trips, the dependent one. Broadly speaking this methodology is similar to that of previous studies in the field such as CERVERO&KOCKLEMAN (1997), CERVERO & DUNCAN (2003), or to those used mainly in the general review of T.R.B. (2005) or, more recently in ZEGRAS (2006) or CHATMAN (2009). Other methodological options such as stated choice methods (see LOUVIERE, HENSHER & SWAIT, 2000) or agent based analysis (PENN & TURNER, 2004), were discarded, due to a number of reasons, too long to be described here. The case study is not the entire Madrid’s metropolitan area, but almost (4.132.820 inhabitants, about 80% of region´s population). Main data sources are the Regional Mobility Home Based Survey 2004 (EDM04), which is the last available (sample: >35.000 families, > 95.000 individuals), and a spatial model of the metropolitan area, developed using Space Syntax and G.I.S. techniques. The analysis unit, in this case spatial units, are both transport zones (mean population = 7.063) and neighborhoods (mean population = 26.466). The variables of the built environment are clearly the core of the study. A total of 20 (out of 21) are selected from among those found in the literature while, at the same time, being accessible. Nine out of them are used to describe land use characteristics while another eleven describe the network of public spaces. Latter ones include configurational accessibility or Space Syntax variables. This is a particular sort of accessibility related with the concept of configuration, by HILLIER (1996), one of the main authors of Space Syntax, But it also include more customary variables used in mobility research to describe the urban design or spatial structure (here public space network), which here are called geometric characteristics of the such as its length, type of intersection, conectivity, density, etc. Finally a single socioeconomic variable was included in order to assess the influence non built environment factors that also may have an impact on walking (age, income, motorization rate, etc.). The association among variables is worked out using bi-variate correlation analysis and multivariate-analysis. Correlations are calculated among the 21 independent variables and the dependent one, the percentage of walking trips. Then, three types of multi-variate studies are run: general linear, curvilinear and discriminant multi-variate analysis. The latter are fully capable of generating complex association models among several variables, assessing quite precisely to what extent each model reproduces the behavior of the dependent variable, and also the weight or influence of each variable in the model. This study’s results show a consistent influence of three particular indexes in the two final alternative models of the multi-variate study (best, R2=0,6789, p<0,0000). Not surprisingly, two of them correspond to density and mix of land uses. But perhaps more interesting is that the third one is a measure of the accessibility of the public space network, a variable less important in the literature up to now. Additional precisions about them and their relative weight could also be of some interest. The density index is not only about population but includes most important activities in an area (nº residents + nº jobs+ nº students/Ha). The configurational index (radius 5 integration) is a measure of the accessibility of the area, i.e. centrality, at the scale of, more a less, a district. Regarding the mix of land uses index, this one is a measure of the balance between retail, in fact local basic retail, and the number of residents (nº of convenience shops / nº of residents). Referring to their weights, configurational index (radius 5 integration) gets the higher standardized coefficient of the final equation. However, in the final equations, there are a higher number of indexes coming from the density or land use mix categories than from public space network enter. Therefore, these findings seem to support part of the field’s knowledge, especially those concerning land uses, but at the same time they seem to bring in the idea that the configuration of the urban grid could have an influence in the proportion of walkers (as a part of total trips on any transport mode) that do single journey trips in the neighborhoods of Madrid, Spain. Of course this conclusion has, at present, a limited validity since it’s the result of a single case. The reasons of why this can be so, are discussed in the last part of the thesis.

Terminological Importation for Adapting Reusable Knowledge Representation Components in the KSM Environment

This paper describes the adaptation approach of reusable knowledge representation components used in the KSM environment for the formulation and operationalisation of structured knowledge models. Reusable knowledge representation components in KSM are called primitives of representation. A primitive of representation provides: (1) a knowledge representation formalism (2) a set of tasks that use this knowledge together with several problem-solving methods to carry out these tasks (3) a knowledge acquisition module that provides different services to acquire and validate this knowledge (4) an abstract terminology about the linguistic categories included in the representation language associated to the primitive. Primitives of representation usually are domain independent. A primitive of representation can be adapted to support knowledge in a given domain by importing concepts from this domain. The paper describes how this activity can be carried out by mean of a terminological importation. Informally, a terminological importation partially populates an abstract terminology with concepts taken from a given domain. The information provided by the importation can be used by the acquisition and validation facilities to constraint the classes of knowledge that can be described using the representation formalism according to the domain knowledge. KSM provides the LINK-S language to specify terminological importation from a domain terminology to an abstract one. These terminologies are described in KSM by mean of the CONCEL language. Terminological importation is used to adapt reusable primitives of representation in order to increase the usability degree of such components in these domains. In addition, two primitives of representation can share a common vocabulary by importing common domain CONCEL terminologies (conceptual vocabularies). It is a necessary condition to make possible the interoperability between different, heterogeneous knowledge representation components in the framework of complex knowledge - based architectures.

Thin Client Technology in the Academic Environment

From research groups at the universities of developed countries there is a growing interest in providing solutions to problems of developing countries. In this context we have studied typical problems in many (educational) institutions, such as the lack of technicians who repair the computers, the administration of the machines, and also the difficulty to maintain and configure the old hardware available due to the variety of characteristics of the different machines and the amount of hardware breakdowns and software issues (viruses, administration issues) that the local staff has to face up to with their equipments. We propose a thin client approach that takes into account the human, hardware and software characteristics of developing institutions to provide a complete service for a computer network. The network administration is reduced to the administration of one server only. The maintenance of the machines is simplified and old computers can simulate the running of a powerful computer. Our proposal results in a cheap, simple (from the support point of view) and powerful (in terms of achieved functionalities) design.