El paisaje como recurso: desarrollo de un modelo para su análisis, diagnóstico y planificación

En este artículo se entiende el paisaje como la percepción polisensorial y subjetiva de la forma en que se manifiesta el sistema territorial y se considera como un recurso susceptible de ser utilizado de múltiples formas, pero siempre bajo la idea de racionalidad, sensatez y sostenibilidad. El carácter de percepción subjetiva del paisaje, supone una gran dificultad para tratarlo técnicamente en los procesos de toma de decisiones que conducen la Planificación Territorial y es a resolver esta dificultad a lo que se orienta la metodología que aquí se expone. La metodología que se presenta ha sido probada con éxito en diversos trabajos de planificación y desarrollo territorial. Se estructura en tres bloques que se desarrollan consecutivamente: en una primera fase se analizan lo que se ha denominado elementos primarios de la percepción (forma, textura, etc.); en una segunda fase se desarrollan los elementos de percepción elaborados para el diagnóstico (base paisajística, intervisibilidad, etc); y en una tercera fase se concretan los elementos de percepción para la decisión (fragilidad del paisaje, capacidad de acogida, etc.), que suponen un último nivel de elaboración que permite insertarlos fácilmente en las propuestas del instrumento que se elabora, generalmente un Plan de Ordenación Territorial.

Lugares intermedios en Accesibilidad: Metodología integrada de diagnóstico y solución de barreras de accesibilidad físitica y criterios de comprensión e identificación a todas las escalas del Patrimonio

El presente artículo se centra en la aportación del Grupo de Investigación Paisaje Cultural (GIPC/UPM) en el proyecto de investigación PATRAC Patrimonio Accesible: I+D+i para una cultura sin barreras. En el marco de dos subproyectos, se ha trabajado, respectivamente, en el desarrollo de una metodología integrada de identificación y solución de barreras de accesibilidad física a todas las escalas del patrimonio, y en la selección, adaptación y gestión de la información de apoyo a la comprensión del bien patrimonial. El desarrollo se basa en una postura teórica previa: la importancia de la continuidad entre las escalas en la accesibilidad al patrimonio, y la especificidad de la relación entre el individuo y el elemento o entorno patrimonial. Las conclusiones recogen los conceptos que singularizan la aportación del GIPC. Así, se destaca el trabajo en aquellos espacios intermedios que conectan las diferentes escalas a las que se apunta, la calidad del diseño como medio de aplicación de criterios universales para soluciones específicas y la importancia, en la relación entre el hombre y el patrimonio, de la orientación y la identificación. This paper is focused in the contribution of the Grupo de investigación de Paisaje Cultural (GIPC/UPM) (Research Group on Cultural Landscapes) to the PATRACT project. In this framework it has been designed an integrated methodology to identify and solve physical barriers in all the scales of heritage; and in the selection, management and adaptation of information to improve the understanding the importance of heritage. This contribution is supported in a starting theory premise: the importance of continuity in the scales of accessibility to heritage, and the specificity of the relationship between the individual with the element or heritage environment. In the conclusions the GIPC group has strengthened the importance of the intermediate spaces which interlink different scales, using the quality of the design to accomplish specific solutions, and the relation between the human being and heritage as a pivotal point in the orientation and identification processes.

Desarrollo de equipos para un laboratorio docente de comunicaciones ópticas

Este proyecto tiene como objetivo el estudio, diseño e implementación de equipos de bajo coste, flexibles y de fácil mantenimiento para un laboratorio docente de comunicaciones ópticas.

Implementación de un entorno de mantenimiento centralizado para el diagnóstico y aislamiento de fallos en plataformas de sistemas modulares

En la actualidad gran parte de las industrias utilizan o desarrollan plataformas, las cuales integran un número cada vez más elevado de sistemas complejos. El mantenimiento centralizado permite optimizar el mantenimiento de estas plataformas, por medio de la integración de un sistema encargado de gestionar el mantenimiento de todos los sistemas de la plataforma. Este Trabajo Fin de Máster (TFM) desarrolla el concepto de mantenimiento centralizado para sistemas complejos, aplicable a plataformas formadas por sistemas modulares. Está basado en la creciente demanda de las diferentes industrias en las que se utilizan este tipo de plataformas, como por ejemplo la industria aeronáutica, del ferrocarril y del automóvil. Para ello este TFM analiza el Estado del Arte de los sistemas de mantenimiento centralizados en diferentes industrias, además desarrolla los diferentes tipos de arquitecturas de sistemas, las técnicas de mantenimiento aplicables, así como los sistemas y técnicas de mantenimiento basados en funciones de monitorización y auto diagnóstico denominadas Built-In-Test Equipment (BITE). Adicionalmente, este TFM incluye el desarrollo e implementación de un modelo de un Entorno de Mantenimiento Centralizado en LabVIEW. Este entorno está formado por el modelo de un Sistema Patrón, así como el modelo del Sistema de Mantenimiento Centralizado y la interfaces entre ellos. El modelo del Sistema de Mantenimiento Centralizado integra diferentes funciones para el diagnóstico y aislamiento de los fallos. Así mismo, incluye una función para el análisis estadístico de los datos de fallos almacenados por el propio sistema, con el objetivo de proporcionar capacidades de mantenimiento predictivo a los sistemas del entorno. Para la implementación del modelo del Entorno de Mantenimiento Centralizado se han utilizado recursos de comunicaciones vía TCP/IP, modelización y almacenamiento de datos en ficheros XML y generación automática de informes en HTML. ABSTRACT. Currently several industries are developing or are making use of multi system platforms. These platforms are composed by many complex systems. The centralized maintenance allows the maintenance optimization, integrating a maintenance management system. This system is in charge of managing the maintenance dialog with the different and multiple platforms. This Master Final Project (TFM) develops the centralized maintenance concept for platforms integrated by modular and complex systems. This TFM is based on the demand of the industry that uses or develops multi system platforms, as aeronautic, railway, and automotive industries. In this way, this TFM covers and analyzes several aspects of the centralized maintenance systems like the State of the Art, for several industries. Besides this work develops different systems architecture types, maintenance techniques, and techniques and systems based on Built-in-test Equipment functions. Additionally, this TFM includes a LabVIEW Centralized System Environment model. This model is composed by a Standard System, the Centralized Maintenance System and the corresponding interfaces. Several diagnostic and fault isolation functions are integrated on the Centralized Maintenance Systems, as well a statistic analysis function, that provides with predictive maintenance capacity, based on the failure data stored by the system. Among others, the following resources have been used for the Centralized System Environment model development: TCP/IP communications, XML file data modelization and storing, and also automatic HTML reports generation.

Sistemas de ayuda al diagnóstico y a la terapia funcional en enfermedades neurodegenerativas

El incremento de la esperanza de vida en los países desarrollados (más de 80 años en 2013), está suponiendo un crecimiento considerable en la incidencia y prevalencia de enfermedades discapacitantes, que si bien pueden aparecer a edades tempranas, son más frecuentes en la tercera edad, o en sus inmediaciones. Enfermedades neuro-degenerativas que suponen un gran hándicap funcional, pues algunas de ellas están asociadas a movimientos involuntarios de determinadas partes del cuerpo, sobre todo de las extremidades. Tareas cotidianas como la ingesta de alimento, vestirse, escribir, interactuar con el ordenador, etc… pueden llegar a ser grandes retos para las personas que las padecen. El diagnóstico precoz y certero resulta fundamental para la prescripción de la terapia o tratamiento óptimo. Teniendo en cuenta incluso que en muchos casos, por desgracia la mayoría, sólo se puede actuar para mitigar los síntomas, y no para sanarlos, al menos de momento. Aun así, acertar de manera temprana en el diagnóstico supone proporcionar al enfermo una mayor calidad de vida durante mucho más tiempo, por lo cual el esfuerzo merece, y mucho, la pena. Los enfermos de Párkinson y de temblor esencial suponen un porcentaje importante de la casuística clínica en los trastornos del movimiento que impiden llevar una vida normal, que producen una discapacidad física y una no menos importante exclusión social. Las vías de tratamiento son dispares de ahí que sea crítico acertar en el diagnóstico lo antes posible. Hasta la actualidad, los profesionales y expertos en medicina, utilizan unas escalas cualitativas para diferenciar la patología y su grado de afectación. Dichas escalas también se utilizan para efectuar un seguimiento clínico y registrar la historia del paciente. En esta tesis se propone una serie de métodos de análisis y de identificación/clasificación de los tipos de temblor asociados a la enfermedad de Párkinson y el temblor esencial. Empleando técnicas de inteligencia artificial basadas en clasificadores inteligentes: redes neuronales (MLP y LVQ) y máquinas de soporte vectorial (SVM), a partir del desarrollo e implantación de un sistema para la medida y análisis objetiva del temblor: DIMETER. Dicho sistema además de ser una herramienta eficaz para la ayuda al diagnóstico, presenta también las capacidades necesarias para proporcionar un seguimiento riguroso y fiable de la evolución de cada paciente. ABSTRACT The increase in life expectancy in developed countries in more than 80 years (data belongs to 2013), is assuming considerable growth in the incidence and prevalence of disabling diseases. Although they may appear at an early age, they are more common in the elderly ages or in its vicinity. Nuero-degenerative diseases that are a major functional handicap, as some of them are associated with involuntary movements of certain body parts, especially of the limbs. Everyday tasks such as food intake, dressing, writing, interact with the computer, etc ... can become large debris for people who suffer. Early and accurate diagnosis is crucial for prescribing optimal therapy or treatment. Even taking into account that in many cases, unfortunately the majority, can only act to mitigate the symptoms, not to cure them, at least for now. Nevertheless, early diagnosis may provide the patient a better quality of life for much longer time, so the effort is worth, and much, grief. Sufferers of Parkinson's and essential tremor represent a significant percentage of clinical casuistry in movement disorders that prevent a normal life, leading to physical disability and not least social exclusion. There are various treatment methods, which makes it necessary the immediate diagnosis. Up to date, professionals and medical experts, use a qualitative scale to differentiate the disease and degree of involvement. Therefore, those scales are used in clinical follow-up. In this thesis, several methods of analysis and identification / classification of types of tremor associated with Parkinson's disease and essential tremor are proposed. Using artificial intelligence techniques based on intelligent classification: neural networks (MLP and LVQ) and support vector machines (SVM), starting from the development and implementation of a system for measuring and objective analysis of the tremor: DIMETER. This system besides being an effective tool to aid diagnosis, it also has the necessary capabilities to provide a rigorous and reliable monitoring of the evolution of each patient.