A soft Take off in the direction of "Bologna"

In the 2009-10 year ten new degrees have begun to be taught at the UPM (Universidad Politécnica de Madrid), which is the first group of degrees that this University will offer within the framework of the EHEA (European Higher Education Area). One of these is the Building Engineering Degree, which was implemented in September 2009 in the EUATM (Escuela de Arquitectura Técnica de Madrid). It is heir to the former 'Arquitecto Técnico' degree that will become extinct as the new degree is successively implemented. This paper unveils the strategy that the EUATM management staff has designed and is developing, so that the complex process that involves the incorporation of our School into the model of 'Bologna', takes place smoothly and with guaranteed success

Organizational determinants of substantive sustainability reporting practices: the role of company-level fit

As sustainability reporting (SR) practices have being increasingly adopted by corporations over the last twenty years, most of the existing literature on SR has stressed the role of external determinants (such as institutional and stakeholder pressures) in explaining this uptake. However, given that recent evidence points to a broader range of motives and uses (both external and internal) of SR, we contend that its role within company-level activities deserves greater academic attention. In order to address this research gap, this paper seeks to provide a more detailed examination of the organizational characteristics acting as drivers and/or barriers of SR integration within corporate sustainability practices at the company-level. More specifically, we suggest that substantive SR implementation can be predicted by assessing the level of fit between the organization and the SR framework being adopted. Building on this hypothesis, our theoretical model defines three forms of fit (technical, cultural and political) and identifies organizational characteristics associated to each of these fits. Finally, implications for academic research, businesses and policy-makers are derived.

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.

Asymmetric propagation of airblast from bench blasting

This paper investigates the propagation of airblast from quarry blasting. Peak overpressure is calculated as a function of blasting parameters (explosive mass per delay and velocity at which the detonation sequence proceeds along the bench) and polar coordinates of the point of interest (distance to the blast and azimuth with respect to the free face of the blast). The model is in the form of the product of a classical scaled distance attenuation law times a directional correction factor. The latter considers the influence of the bench face, and attenuates overpressure at the top level and amplifies it at the bottom. Such factor also accounts for the effect of the delay by amplifying the pressure in the direction of the initiation sequence if the velocity of initiation exceeds half the speed of sound and up to an initiation velocity in the range of the speed of sound. The model has been fitted to an empirical data set composed by 134 airblast records monitored in 47 blasts at two quarries. The measurements were made at distances to the blast less than 450 m. The model is statistically significant and has a determination coefficient of 0.869

Analytical evaluation of uncertainty on active antenna arrays

An analytical method for evaluating the uncertainty of the performance of active antenna arrays in the whole spatial spectrum is presented. Since array processing algorithms based on spatial reference are widely used to track moving targets, it is essential to be aware of the impact of the uncertainty sources on the antenna response. Furthermore, the estimation of the direction of arrival (DOA) depends on the array uncertainty. The aim of the uncertainties analysis is to provide an exhaustive characterization of the behavior of the active antenna array associated with its main uncertainty sources. The result of this analysis helps to select the proper calibration technique to be implemented. An illustrative example for a triangular antenna array used for satellite tracking is presented showing the suitability of the proposed method to carry out an efficient characterization of an active antenna array.

Seismic vulnerability analysis of wide-beam buildings in Spain

A number of short-to-mid height RC buildings with wide beams have been constructed in moderate-seismicity areas of Spain. The seismic behavior in the direction of the wide beams appears to be deficient because of low lateral strength, low ductility of the wide beams, big strut compressive forces inside the column-beam connections, and unreliable contribution of the spandrel zones of the wide beams. In the orthogonal direction, the behavior is worse since only the joists and the façade beams contribute to the lateral resistance. The objective is to assess the seismic capability of these structures; further research will involve proposing retrofit strategies. The research approach consists of selecting a number of representative buildings and evaluating their vulnerability by code-type, push-over and dynamic analyses. The cooperation of the masonry infill walls is accounted for. The main conclusion is that the seismic behavior of these buildings is inadequate in most of the situations.

Transient acoustic response in car cabins with localization of reflections

Due to its small size and the restrictions on source and listener positions, the design of sound reproduction systems for car cabins is particularly cumbersome. In the present project the measurement of the impulse response between a single loudspeaker and a listener position, with special emphasis on the directional characteristics, will be examined. The propagation paths inside a car are very short, meaning that it is very difficult for the existing commercial measurement systems to resolve the different reflections arriving to the listener. This paper propose a first approach of an algorithm based on time difference of arrival along a measurement technique aiming at finding the reflections and their direction of arrival to the listener. To this end a circular microphone array at a known position is employed, along with Maximum-Length Sequences (MLS) measurement technique. The results are processed so as to extract the directional properties, demonstrate the physical limitations that can influence or prevent this detection in practice. Measurements were carried out in a free-field environment (anechoic chamber) making use of different panels closer around the microphone array. RESUMEN. El diseño de sistemas de reproducción de audio para cabinas de coche es especialmente complicado debido al reducido tamaño del espacio y las restricciones de los altavoces y posiciones de escucha de los ocupantes. En el presente proyecto, se examinan mediciones de la respuesta al impulso entre un altavoz y una posición de escucha con especial énfasis en las características direccionales. Los caminos de propagación de las ondas sonoras dentro de un coche son muy cortos, lo que hace difícil para los instrumentos de medida existentes en el mercado determinar las direcciones de llegada de las diferentes reflexiones que llegan a una posición de escucha. Este trabajo propone una primera aproximación de un algoritmo, basado en las diferencias temporales de llegada de una onda a diferentes puntos de medida, y una particular técnica de medida de la respuesta al impulso para obtener las direcciones de llegada de reflexiones a una posición de escucha. Para ello, se emplea una matriz circular de micrófonos en una posición conocida junto con la técnica de medida MLS (Maximum Length Sequence). Los resultados obtenidos son procesados para extraer la dirección de llegada de las reflexiones acústicas y encontrar las limitaciones que influyan en la detección de dichas reflexiones. Las mediciones se llevan a cabo en un entorno de campo libre y utilizando diferentes superficies reflectantes alrededor de la matriz de micrófonos.

Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience

Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.

Evaluación de la contribución y el impacto de las tecnologías del habla en la detección automática del Síndrome de la Apnea Obstructiva del Sueño = Contributions and impact assessment of speech technologies on the automatic detection of severe Obstructive Sleep Apnea syndrome

La presente Tesis analiza las posibilidades que ofrecen en la actualidad las tecnologías del habla para la detección de patologías clínicas asociadas a la vía aérea superior. El estudio del habla que tradicionalmente cubre tanto la producción como el proceso de transformación del mensaje y las señales involucradas, desde el emisor hasta alcanzar al receptor, ofrece una vía de estudio alternativa para estas patologías. El hecho de que la señal emitida no solo contiene este mensaje, sino también información acerca del locutor, ha motivado el desarrollo de sistemas orientados a la identificación y verificación de la identidad de los locutores. Estos trabajos han recibido recientemente un nuevo impulso, orientándose tanto hacia la caracterización de rasgos que son comunes a varios locutores, como a las diferencias existentes entre grabaciones de un mismo locutor. Los primeros resultan especialmente relevantes para esta Tesis dado que estos rasgos podrían evidenciar la presencia de características relacionadas con una cierta condición común a varios locutores, independiente de su identidad. Tal es el caso que se enfrenta en esta Tesis, donde los rasgos identificados se relacionarían con una de la patología particular y directamente vinculada con el sistema de físico de conformación del habla. El caso del Síndrome de Apneas Hipopneas durante el Sueno (SAHS) resulta paradigmático. Se trata de una patología con una elevada prevalencia mundo, que aumenta con la edad. Los pacientes de esta patología experimentan episodios de cese involuntario de la respiración durante el sueño, que se prolongan durante varios segundos y que se reproducen a lo largo de la noche impidiendo el correcto descanso. En el caso de la apnea obstructiva, estos episodios se deben a la imposibilidad de mantener un camino abierto a través de la vía aérea, de forma que el flujo de aire se ve interrumpido. En la actualidad, el diagnostico de estos pacientes se realiza a través de un estudio polisomnográfico, que se centra en el análisis de los episodios de apnea durante el sueño, requiriendo que el paciente permanezca en el hospital durante una noche. La complejidad y el elevado coste de estos procedimientos, unidos a las crecientes listas de espera, han evidenciado la necesidad de contar con técnicas rápidas de detección, que si bien podrían no obtener tasas tan elevadas, permitirían reorganizar las listas de espera en función del grado de severidad de la patología en cada paciente. Entre otros, los sistemas de diagnostico por imagen, así como la caracterización antropométrica de los pacientes, han evidenciado la existencia de patrones anatómicos que tendrían influencia directa sobre el habla. Los trabajos dedicados al estudio del SAHS en lo relativo a como esta afecta al habla han sido escasos y algunos de ellos incluso contradictorios. Sin embargo, desde finales de la década de 1980 se conoce la existencia de patrones específicos relativos a la articulación, la fonación y la resonancia. Sin embargo, su descripción resultaba difícilmente aprovechable a través de un sistema de reconocimiento automático, pero apuntaba la existencia de un nexo entre voz y SAHS. En los últimos anos las técnicas de procesado automático han permitido el desarrollo de sistemas automáticos que ya son capaces de identificar diferencias significativas en el habla de los pacientes del SAHS, y que los distinguen de los locutores sanos. Por contra, poco se conoce acerca de la conexión entre estos nuevos resultados, los sé que habían obtenido en el pasado y la patogénesis del SAHS. Esta Tesis continua la labor desarrollada en este ámbito considerando específicamente: el estudio de la forma en que el SAHS afecta el habla de los pacientes, la mejora en las tasas de clasificación automática y la combinación de la información obtenida con los predictores utilizados por los especialistas clínicos en sus evaluaciones preliminares. Las dos primeras tareas plantean problemas simbióticos, pero diferentes. Mientras el estudio de la conexión entre el SAHS y el habla requiere de modelos acotados que puedan ser interpretados con facilidad, los sistemas de reconocimiento se sirven de un elevado número de dimensiones para la caracterización y posterior identificación de patrones. Así, la primera tarea debe permitirnos avanzar en la segunda, al igual que la incorporación de los predictores utilizados por los especialistas clínicos. La Tesis aborda el estudio tanto del habla continua como del habla sostenida, con el fin de aprovechar las sinergias y diferencias existentes entre ambas. En el análisis del habla continua se tomo como punto de partida un esquema que ya fue evaluado con anterioridad, y sobre el cual se ha tratado la evaluación y optimización de la representación del habla, así como la caracterización de los patrones específicos asociados al SAHS. Ello ha evidenciado la conexión entre el SAHS y los elementos fundamentales de la señal de voz: los formantes. Los resultados obtenidos demuestran que el éxito de estos sistemas se debe, fundamentalmente, a la capacidad de estas representaciones para describir dichas componentes, obviando las dimensiones ruidosas o con poca capacidad discriminativa. El esquema resultante ofrece una tasa de error por debajo del 18%, sirviéndose de clasificadores notablemente menos complejos que los descritos en el estado del arte y de una única grabación de voz de corta duración. En relación a la conexión entre el SAHS y los patrones observados, fue necesario considerar las diferencias inter- e intra-grupo, centrándonos en la articulación característica del locutor, sustituyendo los complejos modelos de clasificación por el estudio de los promedios espectrales. El resultado apunta con claridad hacia ciertas regiones del eje de frecuencias, sugiriendo la existencia de un estrechamiento sistemático en la sección del tracto en la región de la orofaringe, ya prevista en la patogénesis de este síndrome. En cuanto al habla sostenida, se han reproducido los estudios realizados sobre el habla continua en grabaciones de la vocal /a/ sostenida. Los resultados son cualitativamente análogos a los anteriores, si bien en este caso las tasas de clasificación resultan ser más bajas. Con el objetivo de identificar el sentido de este resultado se reprodujo el estudio de los promedios espectrales y de la variabilidad inter e intra-grupo. Ambos estudios mostraron importantes diferencias con los anteriores que podrían explicar estos resultados. Sin embargo, el habla sostenida ofrece otras oportunidades al establecer un entorno controlado para el estudio de la fonación, que también había sido identificada como una fuente de información para la detección del SAHS. De su estudio se pudo observar que, en el conjunto de datos disponibles, no existen variaciones que pudieran asociarse fácilmente con la fonación. Únicamente aquellas dimensiones que describen la distribución de energía a lo largo del eje de frecuencia evidenciaron diferencias significativas, apuntando, una vez más, en la dirección de las resonancias espectrales. Analizados los resultados anteriores, la Tesis afronta la fusión de ambas fuentes de información en un único sistema de clasificación. Con ello es posible mejorar las tasas de clasificación, bajo la hipótesis de que la información presente en el habla continua y el habla sostenida es fundamentalmente distinta. Esta tarea se realizo a través de un sencillo esquema de fusión que obtuvo un 88.6% de aciertos en clasificación (tasa de error del 11.4%), lo que representa una mejora significativa respecto al estado del arte. Finalmente, la combinación de este clasificador con los predictores utilizados por los especialistas clínicos ofreció una tasa del 91.3% (tasa de error de 8.7%), que se encuentra dentro del margen ofrecido por esquemas más costosos e intrusivos, y que a diferencia del propuesto, no pueden ser utilizados en la evaluación previa de los pacientes. Con todo, la Tesis ofrece una visión clara sobre la relación entre el SAHS y el habla, evidenciando el grado de madurez alcanzado por la tecnología del habla en la caracterización y detección del SAHS, poniendo de manifiesto que su uso para la evaluación de los pacientes ya sería posible, y dejando la puerta abierta a futuras investigaciones que continúen el trabajo aquí iniciado. ABSTRACT This Thesis explores the potential of speech technologies for the detection of clinical disorders connected to the upper airway. The study of speech traditionally covers both the production process and post processing of the signals involved, from the speaker up to the listener, offering an alternative path to study these pathologies. The fact that utterances embed not just the encoded message but also information about the speaker, has motivated the development of automatic systems oriented to the identification and verificaton the speaker’s identity. These have recently been boosted and reoriented either towards the characterization of traits that are common to several speakers, or to the differences between records of the same speaker collected under different conditions. The first are particularly relevant to this Thesis as these patterns could reveal the presence of features that are related to a common condition shared among different speakers, regardless of their identity. Such is the case faced in this Thesis, where the traits identified would relate to a particular pathology, directly connected to the speech production system. The Obstructive Sleep Apnea syndrome (OSA) is a paradigmatic case for analysis. It is a disorder with high prevalence among adults and affecting a larger number of them as they grow older. Patients suffering from this disorder experience episodes of involuntary cessation of breath during sleep that may last a few seconds and reproduce throughout the night, preventing proper rest. In the case of obstructive apnea, these episodes are related to the collapse of the pharynx, which interrupts the air flow. Currently, OSA diagnosis is done through a polysomnographic study, which focuses on the analysis of apnea episodes during sleep, requiring the patient to stay at the hospital for the whole night. The complexity and high cost of the procedures involved, combined with the waiting lists, have evidenced the need for screening techniques, which perhaps would not achieve outstanding performance rates but would allow clinicians to reorganize these lists ranking patients according to the severity of their condition. Among others, imaging diagnosis and anthropometric characterization of patients have evidenced the existence of anatomical patterns related to OSA that have direct influence on speech. Contributions devoted to the study of how this disorder affects scpeech are scarce and somehow contradictory. However, since the late 1980s the existence of specific patterns related to articulation, phonation and resonance is known. By that time these descriptions were virtually useless when coming to the development of an automatic system, but pointed out the existence of a link between speech and OSA. In recent years automatic processing techniques have evolved and are now able to identify significant differences in the speech of OSAS patients when compared to records from healthy subjects. Nevertheless, little is known about the connection between these new results with those published in the past and the pathogenesis of the OSA syndrome. This Thesis is aimed to progress beyond the previous research done in this area by addressing: the study of how OSA affects patients’ speech, the enhancement of automatic OSA classification based on speech analysis, and its integration with the information embedded in the predictors generally used by clinicians in preliminary patients’ examination. The first two tasks, though may appear symbiotic at first, are quite different. While studying the connection between speech and OSA requires simple narrow models that can be easily interpreted, classification requires larger models including a large number dimensions for the characterization and posterior identification of the observed patterns. Anyhow, it is clear that any progress made in the first task should allow us to improve our performance on the second one, and that the incorporation of the predictors used by clinicians shall contribute in this same direction. The Thesis considers both continuous and sustained speech analysis, to exploit the synergies and differences between them. On continuous speech analysis, a conventional speech processing scheme, designed and evaluated before this Thesis, was taken as a baseline. Over this initial system several alternative representations of the speech information were proposed, optimized and tested to select those more suitable for the characterization of OSA-specific patterns. Evidences were found on the existence of a connection between OSA and the fundamental constituents of the speech: the formants. Experimental results proved that the success of the proposed solution is well explained by the ability of speech representations to describe these specific OSA-related components, ignoring the noisy ones as well those presenting low discrimination capabilities. The resulting scheme obtained a 18% error rate, on a classification scheme significantly less complex than those described in the literature and operating on a single speech record. Regarding the connection between OSA and the observed patterns, it was necessary to consider inter-and intra-group differences for this analysis, and to focus on the articulation, replacing the complex classification models by the long-term average spectra. Results clearly point to certain regions on the frequency axis, suggesting the existence of a systematic narrowing in the vocal tract section at the oropharynx. This was already described in the pathogenesis of this syndrome. Regarding sustained speech, similar experiments as those conducted on continuous speech were reproduced on sustained phonations of vowel / a /. Results were qualitatively similar to the previous ones, though in this case perfomance rates were found to be noticeably lower. Trying to derive further knowledge from this result, experiments on the long-term average spectra and intraand inter-group variability ratios were also reproduced on sustained speech records. Results on both experiments showed significant differences from the previous ones obtained from continuous speech which could explain the differences observed on peformance. However, sustained speech also provided the opportunity to study phonation within the controlled framework it provides. This was also identified in the literature as a source of information for the detection of OSA. In this study it was found that, for the available dataset, no sistematic differences related to phonation could be found between the two groups of speakers. Only those dimensions which relate energy distribution along the frequency axis provided significant differences, pointing once again towards the direction of resonant components. Once classification schemes on both continuous and sustained speech were developed, the Thesis addressed their combination into a single classification system. Under the assumption that the information in continuous and sustained speech is fundamentally different, it should be possible to successfully merge the two of them. This was tested through a simple fusion scheme which obtained a 88.6% correct classification (11.4% error rate), which represents a significant improvement over the state of the art. Finally, the combination of this classifier with the variables used by clinicians obtained a 91.3% accuracy (8.7% error rate). This is within the range of alternative, but costly and intrusive schemes, which unlike the one proposed can not be used in the preliminary assessment of patients’ condition. In the end, this Thesis has shed new light on the underlying connection between OSA and speech, and evidenced the degree of maturity reached by speech technology on OSA characterization and detection, leaving the door open for future research which shall continue in the multiple directions that have been pointed out and left as future work.

Functional and effective connectivity in MEG. Application to the study of epilepsy

Nuestro cerebro contiene cerca de 1014 sinapsis neuronales. Esta enorme cantidad de conexiones proporciona un entorno ideal donde distintos grupos de neuronas se sincronizan transitoriamente para provocar la aparición de funciones cognitivas, como la percepción, el aprendizaje o el pensamiento. Comprender la organización de esta compleja red cerebral en base a datos neurofisiológicos, representa uno de los desafíos más importantes y emocionantes en el campo de la neurociencia. Se han propuesto recientemente varias medidas para evaluar cómo se comunican las diferentes partes del cerebro a diversas escalas (células individuales, columnas corticales, o áreas cerebrales). Podemos clasificarlos, según su simetría, en dos grupos: por una parte, la medidas simétricas, como la correlación, la coherencia o la sincronización de fase, que evalúan la conectividad funcional (FC); mientras que las medidas asimétricas, como la causalidad de Granger o transferencia de entropía, son capaces de detectar la dirección de la interacción, lo que denominamos conectividad efectiva (EC). En la neurociencia moderna ha aumentado el interés por el estudio de las redes funcionales cerebrales, en gran medida debido a la aparición de estos nuevos algoritmos que permiten analizar la interdependencia entre señales temporales, además de la emergente teoría de redes complejas y la introducción de técnicas novedosas, como la magnetoencefalografía (MEG), para registrar datos neurofisiológicos con gran resolución. Sin embargo, nos hallamos ante un campo novedoso que presenta aun varias cuestiones metodológicas sin resolver, algunas de las cuales trataran de abordarse en esta tesis. En primer lugar, el creciente número de aproximaciones para determinar la existencia de FC/EC entre dos o más señales temporales, junto con la complejidad matemática de las herramientas de análisis, hacen deseable organizarlas todas en un paquete software intuitivo y fácil de usar. Aquí presento HERMES (http://hermes.ctb.upm.es), una toolbox en MatlabR, diseñada precisamente con este fin. Creo que esta herramienta será de gran ayuda para todos aquellos investigadores que trabajen en el campo emergente del análisis de conectividad cerebral y supondrá un gran valor para la comunidad científica. La segunda cuestión practica que se aborda es el estudio de la sensibilidad a las fuentes cerebrales profundas a través de dos tipos de sensores MEG: gradiómetros planares y magnetómetros, esta aproximación además se combina con un enfoque metodológico, utilizando dos índices de sincronización de fase: phase locking value (PLV) y phase lag index (PLI), este ultimo menos sensible a efecto la conducción volumen. Por lo tanto, se compara su comportamiento al estudiar las redes cerebrales, obteniendo que magnetómetros y PLV presentan, respectivamente, redes más densamente conectadas que gradiómetros planares y PLI, por los valores artificiales que crea el problema de la conducción de volumen. Sin embargo, cuando se trata de caracterizar redes epilépticas, el PLV ofrece mejores resultados, debido a la gran dispersión de las redes obtenidas con PLI. El análisis de redes complejas ha proporcionado nuevos conceptos que mejoran caracterización de la interacción de sistemas dinámicos. Se considera que una red está compuesta por nodos, que simbolizan sistemas, cuyas interacciones se representan por enlaces, y su comportamiento y topología puede caracterizarse por un elevado número de medidas. Existe evidencia teórica y empírica de que muchas de ellas están fuertemente correlacionadas entre sí. Por lo tanto, se ha conseguido seleccionar un pequeño grupo que caracteriza eficazmente estas redes, y condensa la información redundante. Para el análisis de redes funcionales, la selección de un umbral adecuado para decidir si un determinado valor de conectividad de la matriz de FC es significativo y debe ser incluido para un análisis posterior, se convierte en un paso crucial. En esta tesis, se han obtenido resultados más precisos al utilizar un test de subrogadas, basado en los datos, para evaluar individualmente cada uno de los enlaces, que al establecer a priori un umbral fijo para la densidad de conexiones. Finalmente, todas estas cuestiones se han aplicado al estudio de la epilepsia, caso práctico en el que se analizan las redes funcionales MEG, en estado de reposo, de dos grupos de pacientes epilépticos (generalizada idiopática y focal frontal) en comparación con sujetos control sanos. La epilepsia es uno de los trastornos neurológicos más comunes, con más de 55 millones de afectados en el mundo. Esta enfermedad se caracteriza por la predisposición a generar ataques epilépticos de actividad neuronal anormal y excesiva o bien síncrona, y por tanto, es el escenario perfecto para este tipo de análisis al tiempo que presenta un gran interés tanto desde el punto de vista clínico como de investigación. Los resultados manifiestan alteraciones especificas en la conectividad y un cambio en la topología de las redes en cerebros epilépticos, desplazando la importancia del ‘foco’ a la ‘red’, enfoque que va adquiriendo relevancia en las investigaciones recientes sobre epilepsia. ABSTRACT There are about 1014 neuronal synapses in the human brain. This huge number of connections provides the substrate for neuronal ensembles to become transiently synchronized, producing the emergence of cognitive functions such as perception, learning or thinking. Understanding the complex brain network organization on the basis of neuroimaging data represents one of the most important and exciting challenges for systems neuroscience. Several measures have been recently proposed to evaluate at various scales (single cells, cortical columns, or brain areas) how the different parts of the brain communicate. We can classify them, according to their symmetry, into two groups: symmetric measures, such as correlation, coherence or phase synchronization indexes, evaluate functional connectivity (FC); and on the other hand, the asymmetric ones, such as Granger causality or transfer entropy, are able to detect effective connectivity (EC) revealing the direction of the interaction. In modern neurosciences, the interest in functional brain networks has increased strongly with the onset of new algorithms to study interdependence between time series, the advent of modern complex network theory and the introduction of powerful techniques to record neurophysiological data, such as magnetoencephalography (MEG). However, when analyzing neurophysiological data with this approach several questions arise. In this thesis, I intend to tackle some of the practical open problems in the field. First of all, the increase in the number of time series analysis algorithms to study brain FC/EC, along with their mathematical complexity, creates the necessity of arranging them into a single, unified toolbox that allow neuroscientists, neurophysiologists and researchers from related fields to easily access and make use of them. I developed such a toolbox for this aim, it is named HERMES (http://hermes.ctb.upm.es), and encompasses several of the most common indexes for the assessment of FC and EC running for MatlabR environment. I believe that this toolbox will be very helpful to all the researchers working in the emerging field of brain connectivity analysis and will entail a great value for the scientific community. The second important practical issue tackled in this thesis is the evaluation of the sensitivity to deep brain sources of two different MEG sensors: planar gradiometers and magnetometers, in combination with the related methodological approach, using two phase synchronization indexes: phase locking value (PLV) y phase lag index (PLI), the latter one being less sensitive to volume conduction effect. Thus, I compared their performance when studying brain networks, obtaining that magnetometer sensors and PLV presented higher artificial values as compared with planar gradiometers and PLI respectively. However, when it came to characterize epileptic networks it was the PLV which gives better results, as PLI FC networks where very sparse. Complex network analysis has provided new concepts which improved characterization of interacting dynamical systems. With this background, networks could be considered composed of nodes, symbolizing systems, whose interactions with each other are represented by edges. A growing number of network measures is been applied in network analysis. However, there is theoretical and empirical evidence that many of these indexes are strongly correlated with each other. Therefore, in this thesis I reduced them to a small set, which could more efficiently characterize networks. Within this framework, selecting an appropriate threshold to decide whether a certain connectivity value of the FC matrix is significant and should be included in the network analysis becomes a crucial step, in this thesis, I used the surrogate data tests to make an individual data-driven evaluation of each of the edges significance and confirmed more accurate results than when just setting to a fixed value the density of connections. All these methodologies were applied to the study of epilepsy, analysing resting state MEG functional networks, in two groups of epileptic patients (generalized and focal epilepsy) that were compared to matching control subjects. Epilepsy is one of the most common neurological disorders, with more than 55 million people affected worldwide, characterized by its predisposition to generate epileptic seizures of abnormal excessive or synchronous neuronal activity, and thus, this scenario and analysis, present a great interest from both the clinical and the research perspective. Results revealed specific disruptions in connectivity and network topology and evidenced that networks’ topology is changed in epileptic brains, supporting the shift from ‘focus’ to ‘networks’ which is gaining importance in modern epilepsy research.

Vulnerability analysis of RC buildings with wide beams located in moderate seismicity regions

A significant number of short-to-mid height RC buildings with wide beams have been constructed in areas of moderate seismicity of Spain, mainly for housing and administrative use. The buildings have a framed structure with one-way slabs; the wide beams constitute the distinctive characteristic, their depth being equal to that of the rest of the slab, thus providing a flat lower surface, convenient for construction and the layout of facilities. Seismic behavior in the direction of the wide beams appears to be deficient because of: (i) low lateral strength, mainly because of the small effective depth of the beams, (ii) inherent low ductility of the wide beams, generated by high amount of reinforcement, (iii) the big strut compressive forces developed inside the column-beam connections due to the low height of the beams, and (iv) the fact that the wide beams are wider than the columns, meaning that the contribution of the outer zones to the resistance of the beam-column joints is unreliable because there is no torsion reinforcement. In the orthogonal direction, the behavior is worse since the only members of the slabs that contribute to the lateral resistance are the joists and the façade beams. Moreover, these buildings were designed with codes that did not include ductility requirements and required only a low lateral resistance; indeed, in many cases, seismic action was not considered at all. Consequently, the seismic capacity of these structures is not reliable. The objective of this research is to assess numerically this capability, whereas further research will aim to propose retrofit strategies. The research approach consists of: (i) selecting a number of 3-story and 6-story buildings that represent the vast majority of the existing ones and (ii) evaluating their vulnerability through three types of analyses, namely: code-type, push-over and nonlinear dynamic analysis. Given the low lateral resistance of the main frames, the cooperation of the masonry infill walls is accounted for; for each representative building, three wall densities are considered. The results of the analyses show that the buildings in question exhibit inadequate seismic behavior in most of the examined situations. In general, the relative performance is less deficient for Target Drift CP (Collapse Prevention) than for IO (Immediate Occupancy). Since these buildings are selected to be representative of the vast majority of buildings with wide beams that were constructed in Spain without accounting for any seismic consideration, our conclusions can be extrapolated to a broader scenario.

Bayesian model selection of structural explanatory models: Application to road accident data

Using the Bayesian approach as the model selection criteria, the main purpose in this study is to establish a practical road accident model that can provide a better interpretation and prediction performance. For this purpose we are using a structural explanatory model with autoregressive error term. The model estimation is carried out through Bayesian inference and the best model is selected based on the goodness of fit measures. To cross validate the model estimation further prediction analysis were done. As the road safety measures the number of fatal accidents in Spain, during 2000-2011 were employed. The results of the variable selection process show that the factors explaining fatal road accidents are mainly exposure, economic factors, and surveillance and legislative measures. The model selection shows that the impact of economic factors on fatal accidents during the period under study has been higher compared to surveillance and legislative measures.

Desarrollo, implementación y análisis de un modelo cinemático local de velocidades para Costa Rica basado en la integración y homogenización de datos de estaciones GNSS continuas

El primer procesamiento estricto realizado con el software científico Bernese y contemplando las más estrictas normas de cálculo recomendadas internacionalmente, permitió obtener un campo puntual de alta exactitud, basado en la integración y estandarización de los datos de una red GPS ubicada en Costa Rica. Este procesamiento contempló un total de 119 semanas de datos diarios, es decir unos 2,3 años, desde enero del año 2009 hasta abril del año 2011, para un total de 30 estaciones GPS, de las cuales 22 están ubicadas en el territorio nacional de Costa Rica y 8 internaciones pertenecientes a la red del Sistema Geocéntrico para las Américas (SIRGAS). Las denominadas soluciones semilibres generaron, semana a semana, una red GPS con una alta exactitud interna definida por medio de los vectores entre las estaciones y las coordenadas finales de la constelación satelital. La evaluación semanal dada por la repetibilidad de las soluciones brindó en promedio errores de 1,7 mm, 1,4 mm y 5,1 mm en las componentes [n e u], confirmando una alta consistencia en estas soluciones. Aunque las soluciones semilibres poseen una alta exactitud interna, las mismas no son utilizables para fines de análisis cinemático, pues carecen de un marco de referencia. En Latinoamérica, la densificación del Marco Internacional Terrestre de Referencia (ITRF), está representado por la red de estaciones de operación continua GNSS de SIRGAS, denominada como SIRGAS-CON. Por medio de las denominadas coordenadas semanales finales de las 8 estaciones consideradas como vínculo, se refirió cada una de las 119 soluciones al marco SIRGAS. La introducción del marco de referencia SIRGAS a las soluciones semilibres produce deformaciones en estas soluciones. Las deformaciones de las soluciones semilibres son producto de las cinemática de cada una de las placas en las que se ubican las estaciones de vínculo. Luego de efectuado el amarre semanal a las coordenadas SIRGAS, se hizo una estimación de los vectores de velocidad de cada una de las estaciones, incluyendo las de amarre, cuyos valores de velocidad se conocen con una alta exactitud. Para la determinación de las velocidades de las estaciones costarricenses, se programó una rutina en ambiente MatLab, basada en una ajuste por mínimos cuadrados. Los valores obtenidos en el marco de este proyecto en comparación con los valores oficiales, brindaron diferencias promedio del orden de los 0,06 cm/a, -0,08 cm/a y -0,10 cm/a respectivamente para las coordenadas [X Y Z]. De esta manera se logró determinar las coordenadas geocéntricas [X Y Z]T y sus variaciones temporales [vX vY vZ]T para el conjunto de 22 estaciones GPS de Costa Rica, dentro del datum IGS05, época de referencia 2010,5. Aunque se logró una alta exactitud en los vectores de coordenadas geocéntricas de las 22 estaciones, para algunas de las estaciones el cálculo de las velocidades no fue representativo debido al relativo corto tiempo (menos de un año) de archivos de datos. Bajo esta premisa, se excluyeron las ocho estaciones ubicadas al sur de país. Esto implicó hacer una estimación del campo local de velocidades con solamente veinte estaciones nacionales más tres estaciones en Panamá y una en Nicaragua. El algoritmo usado fue el denominado Colocación por Mínimos Cuadrados, el cual permite la estimación o interpolación de datos a partir de datos efectivamente conocidos, el cual fue programado mediante una rutina en ambiente MatLab. El campo resultante se estimó con una resolución de 30' X 30' y es altamente constante, con una velocidad resultante promedio de 2,58 cm/a en una dirección de 40,8° en dirección noreste. Este campo fue validado con base en los datos del modelo VEMOS2009, recomendado por SIRGAS. Las diferencias de velocidad promedio para las estaciones usadas como insumo para el cálculo del campo fueron del orden los +0,63 cm/a y +0,22 cm/a para los valores de velocidad en latitud y longitud, lo que supone una buena determinación de los valores de velocidad y de la estimación de la función de covarianza empírica, necesaria para la aplicación del método de colocación. Además, la grilla usada como base para la interpolación brindó diferencias del orden de -0,62 cm/a y -0,12 cm/a para latitud y longitud. Adicionalmente los resultados de este trabajo fueron usados como insumo para hacer una aproximación en la definición del límite del llamado Bloque de Panamá dentro del territorio nacional de Costa Rica. El cálculo de las componentes del Polo de Euler por medio de una rutina programa en ambiente MatLab y aplicado a diferentes combinaciones de puntos no brindó mayores aportes a la definición física de este límite. La estrategia lo que confirmó fue simplemente la diferencia en la dirección de todos los vectores velocidad y no permitió reveló revelar con mayor detalle una ubicación de esta zona dentro del territorio nacional de Costa Rica. ABSTRACT The first strict processing performed with the Bernese scientific software and contemplating the highest standards internationally recommended calculation, yielded a precise field of high accuracy, based on the integration and standardization of data from a GPS network located in Costa Rica. This processing watched a total of 119 weeks of daily data, is about 2.3 years from January 2009 to April 2011, for a total of 30 GPS stations, of which 22 are located in the country of Costa Rica and 8 hospitalizations within the network of Geocentric System for the Americas (SIRGAS). The semi-free solutions generated, every week a GPS network with high internal accuracy defined by vectors between stations and the final coordinates of the satellite constellation. The weekly evaluation given by repeatability of the solutions provided in average errors of 1.7 mm 1.4 mm and 5.1 mm in the components [n e u], confirming a high consistency in these solutions. Although semi-free solutions have a high internal accuracy, they are not used for purposes of kinematic analysis, because they lack a reference frame. In Latin America, the densification of the International Terrestrial Reference Frame (ITRF), is represented by a network of continuously operating GNSS stations SIRGAS, known as SIRGAS-CON. Through weekly final coordinates of the 8 stations considered as a link, described each of the solutions to the frame 119 SIRGAS. The introduction of the frame SIRGAS to semi-free solutions generates deformations. The deformations of the semi-free solutions are products of the kinematics of each of the plates in which link stations are located. After SIRGAS weekly link to SIRGAS frame, an estimate of the velocity vectors of each of the stations was done. The velocity vectors for each SIRGAS stations are known with high accuracy. For this calculation routine in MatLab environment, based on a least squares fit was scheduled. The values obtained compared to the official values, gave average differences of the order of 0.06 cm/yr, -0.08 cm/yr and -0.10 cm/yr respectively for the coordinates [XYZ]. Thus was possible to determine the geocentric coordinates [XYZ]T and its temporal variations [vX vY vZ]T for the set of 22 GPS stations of Costa Rica, within IGS05 datum, reference epoch 2010.5. The high accuracy vector for geocentric coordinates was obtained, however for some stations the velocity vectors was not representative because of the relatively short time (less than one year) of data files. Under this premise, the eight stations located in the south of the country were excluded. This involved an estimate of the local velocity field with only twenty national stations plus three stations in Panama and Nicaragua. The algorithm used was Least Squares Collocation, which allows the estimation and interpolation of data from known data effectively. The algorithm was programmed with MatLab. The resulting field was estimated with a resolution of 30' X 30' and is highly consistent with a resulting average speed of 2.58 cm/y in a direction of 40.8° to the northeast. This field was validated based on the model data VEMOS2009 recommended by SIRGAS. The differences in average velocity for the stations used as input for the calculation of the field were of the order of +0.63 cm/yr, +0.22 cm/yr for the velocity values in latitude and longitude, which is a good determination velocity values and estimating the empirical covariance function necessary for implementing the method of application. Furthermore, the grid used as the basis for interpolation provided differences of about -0.62 cm/yr, -0.12 cm/yr to latitude and longitude. Additionally, the results of this investigation were used as input to an approach in defining the boundary of Panama called block within the country of Costa Rica. The calculation of the components of the Euler pole through a routine program in MatLab and applied to different combinations of points gave no further contributions to the physical definition of this limit. The strategy was simply confirming the difference in the direction of all the velocity vectors and not allowed to reveal more detail revealed a location of this area within the country of Costa Rica.

Evaluation of reactivity monitoring techniques at the Yalina – Booster subcritical facility

La gestión de los residuos radiactivos de vida larga producidos en los reactores nucleares constituye uno de los principales desafíos de la tecnología nuclear en la actualidad. Una posible opción para su gestión es la transmutación de los nucleidos de vida larga en otros de vida más corta. Los sistemas subcríticos guiados por acelerador (ADS por sus siglas en inglés) son una de las tecnologías en desarrollo para logar este objetivo. Un ADS consiste en un reactor nuclear subcrítico mantenido en un estado estacionario mediante una fuente externa de neutrones guiada por un acelerador de partículas. El interés de estos sistemas radica en su capacidad para ser cargados con combustibles que tengan contenidos de actínidos minoritarios mayores que los reactores críticos convencionales, y de esta manera, incrementar las tasas de trasmutación de estos elementos, que son los principales responsables de la radiotoxicidad a largo plazo de los residuos nucleares. Uno de los puntos clave que han sido identificados para la operación de un ADS a escala industrial es la necesidad de monitorizar continuamente la reactividad del sistema subcrítico durante la operación. Por esta razón, desde los años 1990 se han realizado varios experimentos en conjuntos subcríticos de potencia cero (MUSE, RACE, KUCA, Yalina, GUINEVERE/FREYA) con el fin de validar experimentalmente estas técnicas. En este contexto, la presente tesis se ocupa de la validación de técnicas de monitorización de la reactividad en el conjunto subcrítico Yalina-Booster. Este conjunto pertenece al Joint Institute for Power and Nuclear Research (JIPNR-Sosny) de la Academia Nacional de Ciencias de Bielorrusia. Dentro del proyecto EUROTRANS del 6º Programa Marco de la UE, en el año 2008 se ha realizado una serie de experimentos en esta instalación concernientes a la monitorización de la reactividad bajo la dirección del CIEMAT. Se han realizado dos tipos de experimentos: experimentos con una fuente de neutrones pulsada (PNS) y experimentos con una fuente continua con interrupciones cortas (beam trips). En el caso de los primeros, experimentos con fuente pulsada, existen dos técnicas fundamentales para medir la reactividad, conocidas como la técnica del ratio bajo las áreas de los neutrones inmediatos y retardados (o técnica de Sjöstrand) y la técnica de la constante de decaimiento de los neutrones inmediatos. Sin embargo, varios experimentos han mostrado la necesidad de aplicar técnicas de corrección para tener en cuenta los efectos espaciales y energéticos presentes en un sistema real y obtener valores precisos de la reactividad. En esta tesis, se han investigado estas correcciones mediante simulaciones del sistema con el código de Montecarlo MCNPX. Esta investigación ha servido también para proponer una versión generalizada de estas técnicas donde se buscan relaciones entre la reactividad el sistema y las cantidades medidas a través de simulaciones de Monte Carlo. El segundo tipo de experimentos, experimentos con una fuente continua e interrupciones del haz, es más probable que sea empleado en un ADS industrial. La versión generalizada de las técnicas desarrolladas para los experimentos con fuente pulsada también ha sido aplicada a los resultados de estos experimentos. Además, el trabajo presentado en esta tesis es la primera vez, en mi conocimiento, en que la reactividad de un sistema subcrítico se monitoriza durante la operación con tres técnicas simultáneas: la técnica de la relación entre la corriente y el flujo (current-to-flux), la técnica de desconexión rápida de la fuente (source-jerk) y la técnica del decaimiento de los neutrones inmediatos. Los casos analizados incluyen la variación rápida de la reactividad del sistema (inserción y extracción de las barras de control) y la variación rápida de la fuente de neutrones (interrupción larga del haz y posterior recuperación). ABSTRACT The management of long-lived radioactive wastes produced by nuclear reactors constitutes one of the main challenges of nuclear technology nowadays. A possible option for its management consists in the transmutation of long lived nuclides into shorter lived ones. Accelerator Driven Subcritical Systems (ADS) are one of the technologies in development to achieve this goal. An ADS consists in a subcritical nuclear reactor maintained in a steady state by an external neutron source driven by a particle accelerator. The interest of these systems lays on its capacity to be loaded with fuels having larger contents of minor actinides than conventional critical reactors, and in this way, increasing the transmutation rates of these elements, that are the main responsible of the long-term radiotoxicity of nuclear waste. One of the key points that have been identified for the operation of an industrial-scale ADS is the need of continuously monitoring the reactivity of the subcritical system during operation. For this reason, since the 1990s a number of experiments have been conducted in zero-power subcritical assemblies (MUSE, RACE, KUCA, Yalina, GUINEVERE/FREYA) in order to experimentally validate these techniques. In this context, the present thesis is concerned with the validation of reactivity monitoring techniques at the Yalina-Booster subcritical assembly. This assembly belongs to the Joint Institute for Power and Nuclear Research (JIPNR-Sosny) of the National Academy of Sciences of Belarus. Experiments concerning reactivity monitoring have been performed in this facility under the EUROTRANS project of the 6th EU Framework Program in year 2008 under the direction of CIEMAT. Two types of experiments have been carried out: experiments with a pulsed neutron source (PNS) and experiments with a continuous source with short interruptions (beam trips). For the case of the first ones, PNS experiments, two fundamental techniques exist to measure the reactivity, known as the prompt-to-delayed neutron area-ratio technique (or Sjöstrand technique) and the prompt neutron decay constant technique. However, previous experiments have shown the need to apply correction techniques to take into account the spatial and energy effects present in a real system and thus obtain accurate values for the reactivity. In this thesis, these corrections have been investigated through simulations of the system with the Monte Carlo code MCNPX. This research has also served to propose a generalized version of these techniques where relationships between the reactivity of the system and the measured quantities are obtained through Monte Carlo simulations. The second type of experiments, with a continuous source with beam trips, is more likely to be employed in an industrial ADS. The generalized version of the techniques developed for the PNS experiments has also been applied to the result of these experiments. Furthermore, the work presented in this thesis is the first time, to my knowledge, that the reactivity of a subcritical system has been monitored during operation simultaneously with three different techniques: the current-to-flux, the source-jerk and the prompt neutron decay techniques. The cases analyzed include the fast variation of the system reactivity (insertion and extraction of a control rod) and the fast variation of the neutron source (long beam interruption and subsequent recovery).

Inelastic torsional seismic response of nominally symmetric reinforced concrete frame structures: shaking table tests

This paper discusses the torsional response of a scaled reinforced concrete frame structure subjected to several uniaxial shaking table tests. The tested structure is nominally symmetric in the direction of shaking and exhibits torsion attributable to non-uniform yielding of structural components and uncertainties in the building process. Asymmetric behavior is analyzed in terms of displacement, strain in reinforcing bars, energy dissipated at plastic hinges, and damage at section and frame levels. The results show that for low levels of seismic hazard, for which the structure is expected to perform basically within the elastic range, the accidental eccentricity is not a concern for the health of the structure, but it significantly increases the lateral displacement demand in the frames (about 30%) and this might cause significant damage to non-structural components. For high levels of seismic hazard the effects of accidental torsion become less important. These results underline the need to consider accidental eccentricity in evaluating the performance of a structure for very frequent or frequent earthquakes, and suggest that consideration of torsion may be neglected for performance levels associated with rare or very rare earthquakes.