Desarrollo personalizado de aplicaciones SIG 3D

En los últimos años la proliferación de aplicaciones 3D en SIG ha sido enorme, desde la aparición de Google Earth el usuario está familiarizado con entornos 3D. Por otra parte lo ordenadores con aceleración 3D son comunes en la actualidad y el acceso a banda ancha es prácticamente generalizado, además cada vez hay mayor cantidad de datos públicos que pueden ser utilizados por clientes SIG que sean capas de recibir datos de Internet.Hay varias librerías apropiadas para la realización de este tipo de aplicaciones. IGO SOFTWARE a comenzado a desarrollar aplicaciones 3D con las librería Nasa World Wind SDK para java.Decidimos usar estar librerías por su robustez, sencillez, cantidad de ejemplo, estar hechas en java (nos permite su unión a muchas librerías SIG) y su uso de caché local. Las aplicaciones desarrolladas en 3D no sólo son visualmente más atractivas, también nos ofrecen más información que el SIG clásico en 2D. Gracias a la integración de librerías como SEXTANTE ahora es posible también realizar análisis. En un futuro se espera poder desarrollar también algoritmos de análisis en 3D usando dicha plataforma. Por otra parte, llevamos desde hace algunos años desarrollando aplicaciones para el tratamiento de nubes de puntos proveniente de Láser Escáner y LIDAR, esta plataforma es ideal para mostrar nubes de puntos, por lo que es perfecta para visualizar nubes de puntos georreferenciadas. Mostraremos ejemplos de aplicaciones programadas con estas librerías y las posibilidades que vemos de cara a un futuro a este tipo de desarrollos

Robustness against large-scale failures in communications networks

This thesis studies robustness against large-scale failures in communications networks. If failures are isolated, they usually go unnoticed by users thanks to recovery mechanisms. However, such mechanisms are not effective against large-scale multiple failures. Large-scale failures may cause huge economic loss. A key requirement towards devising mechanisms to lessen their impact is the ability to evaluate network robustness. This thesis focuses on multilayer networks featuring separated control and data planes. The majority of the existing measures of robustness are unable to capture the true service degradation in such a setting, because they rely on purely topological features. One of the major contributions of this thesis is a new measure of functional robustness. The failure dynamics is modeled from the perspective of epidemic spreading, for which a new epidemic model is proposed. Another contribution is a taxonomy of multiple, large-scale failures, adapted to the needs and usage of the field of networking.

A proposal for the diagnosis of uncertain dynamic systems based on interval models

The performance of a model-based diagnosis system could be affected by several uncertainty sources, such as,model errors,uncertainty in measurements, and disturbances. This uncertainty can be handled by mean of interval models.The aim of this thesis is to propose a methodology for fault detection, isolation and identification based on interval models. The methodology includes some algorithms to obtain in an automatic way the symbolic expression of the residual generators enhancing the structural isolability of the faults, in order to design the fault detection tests. These algorithms are based on the structural model of the system. The stages of fault detection, isolation, and identification are stated as constraint satisfaction problems in continuous domains and solved by means of interval based consistency techniques. The qualitative fault isolation is enhanced by a reasoning in which the signs of the symptoms are derived from analytical redundancy relations or bond graph models of the system. An initial and empirical analysis regarding the differences between interval-based and statistical-based techniques is presented in this thesis. The performance and efficiency of the contributions are illustrated through several application examples, covering different levels of complexity.