Diseño de una estrategia para la definición de proyectos a partir de la vigilancia tecnológica: aplicación a las interfaces naturales

A la hora de afrontar un proyecto de investigación, no basta con una vigilancia tradicional del entorno. Ya que debido a lo cambiante del mundo, a la globalización, a lo rápido que se desarrollan nuevas tecnologías y productos es preciso realizar un proceso sistemático que permita a las organizaciones o empresas anticiparse a los cambios tecnológicos. En este contexto, el diseño de metodologías basadas en la Vigilancia Tecnológica (VT) permite gestionar la actividad innovadora de organizaciones o empresas facilitando el proceso de generación de ideas para el desarrollo de productos o servicios. Es por ello que en este Proyecto de Fin de Grado se ha diseñado una estrategia para aplicar metodologías de Vigilancia Tecnológica aplicadas a un proyecto de I+D que estudia las Interfaces Naturales de Usuario (NUI). Para ello se ha partido de la metodología de trabajo basada en el proceso de Vigilancia Tecnológica e Inteligencia Competitiva del proyecto CETISME, identificando claramente cada una de las fases que lo componen: identificación de objetivos, selección de las fuentes de información, búsqueda y almacenamiento de la información, análisis de la información y por último validación de la información que concluye con la creación de informes de Vigilancia Tecnológica. Por lo tanto, para cada una de las fases que componen lo que comúnmente se llama el ciclo de la vigilancia, se ha explicado en primer lugar en qué consisten, que estrategias a seguir son las más adecuadas así como la manera de llevarlas a cabo, y por último, si fuera necesario, qué herramientas (desde bases de datos a software) son necesarias o son de utilidad para llevar a cabo el proceso y optimizarlo. De esta manera, como se verá a lo largo de este documento, la aplicación de dicha metodología permitirá a las organizaciones o empresas obtener situaciones ventajosas a la hora de innovar, captar oportunidades o detectar amenazas, identificar competidores o alianzas potenciales, entre otros. ABSTRACT. When taking over a research project, a traditional surveillance of the environment is not enough. Mainly due to the changing the world, to the globalization, to how fast new technologies and products are developed, is necessary to make a systematic process that enables organizations or companies anticipate to technological changes. In this context, the design of methodologies based on the Technology Watch (TW) allows managing the innovative activity of organizations or companies facilitating the process of generating ideas for products or services development. For this reason, in this Thesis a strategy for applying Technological Watch methodologies applied to a R&D project studying Natural User Interfaces (NUI) has been designed. To achieve this goal, the starting point was the CETISME project methodologies, which are based on the Technology Watch and the Competitive Intelligence process, clearly identifying each of the phases that compose it: identification of objectives, selection of the information sources, storage, search and analysis of the information, and finally validating the information that concludes with the creation of Technological Watch reports. Therefore, for each of the phases composing what is commonly known as the monitoring cycle, it has been explained in first place what they consist of, what strategies are more adequate as well as how they should be implemented, and finally, if necessary, what tools (from databases to software) are needed or are useful for managing the process and optimize it. Thus, as discussed throughout this document, the application of said methodology will allow organizations or companies to obtain advantageous situations when it comes to innovate, catch opportunities or detect threats, to identify competitors or potential alliances, among others.

Aplicación de Process Mining para modelos de comportamiento en entornos de Ambient Intelligence

Esta memoria es el resultado de un proyecto cuyo objetivo ha sido realizar un análisis de la posible aplicación de técnicas relativas al Process Mining para entornos AmI (Ambient Intelligence). Dicho análisis tiene la facultad de presentar de forma clara los resultados extraídos de los procesos relativos a un caso de uso planteado, así como de aplicar dichos resultados a aplicaciones relativas a entornos AmI, como automatización de tareas o simulación social basada en agentes. Para que dicho análisis sea comprensible por el lector, se presentan detalladas explicaciones de los conceptos tratados y las técnicas empleadas. Además, se analizan exhaustivamente las dos herramientas software más utilizadas en cuanto a minería de procesos se refiere, ProM y Disco, presentando ventajas e inconvenientes de cada una, así como una comparación entre las dos. Posteriormente se ha desarrollado una metodología para el análisis de procesos con la herramienta ProM, anteriormente mencionada, explicando cuidadosamente cada uno de los pasos así como los fundamentos de los algoritmos utilizados. Por último, se han presentado las conclusiones extraídas del trabajo, así como las posibles líneas de continuación del proyecto.

A Recommendation Framework Based on the Analytic Network Process and its Application in the Semantic Technology Domain

When users face a certain problem needing a product, service, or action to solve it, selecting the best alternative among them can be a dicult task due to the uncertainty of their quality. This is especially the case in the domains where users do not have an expertise, like for example in Software Engineering. Multiple criteria decision making (MCDM) methods are methods that help making better decisions when facing the complex problem of selecting the best solution among a group of alternatives that can be compared according to different conflicting criteria. In MCDM problems, alternatives represent concrete products, services or actions that will help in achieving a goal, while criteria represent the characteristics of these alternatives that are important for making a decision.