Application of backend database contents and structure to the design of spoken dialog services

Current development platforms for designing spoken dialog services feature different kinds of strategies to help designers build, test, and deploy their applications. In general, these platforms are made up of several assistants that handle the different design stages (e.g. definition of the dialog flow, prompt and grammar definition, database connection, or to debug and test the running of the application). In spite of all the advances in this area, in general the process of designing spoken-based dialog services is a time consuming task that needs to be accelerated. In this paper we describe a complete development platform that reduces the design time by using different types of acceleration strategies based on using information from the data model structure and database contents, as well as cumulative information obtained throughout the successive steps in the design. Thanks to these accelerations, the interaction with the platform is simplified and the design is reduced, in most cases, to simple confirmations to the “proposals” that the platform automatically provides at each stage. Different kinds of proposals are available to complete the application flow such as the possibility of selecting which information slots should be requested to the user together, predefined templates for common dialogs, the most probable actions that make up each state defined in the flow, different solutions to solve specific speech-modality problems such as the presentation of the lists of retrieved results after querying the backend database. The platform also includes accelerations for creating speech grammars and prompts, and the SQL queries for accessing the database at runtime. Finally, we will describe the setup and results obtained in a simultaneous summative, subjective and objective evaluations with different designers used to test the usability of the proposed accelerations as well as their contribution to reducing the design time and interaction.

Sistema de monitorización de sistemas distribuidos

La computación distribuida ha estado presente desde hace unos cuantos años, pero es quizás en la actualidad cuando está contando con una mayor repercusión. En los últimos años el modelo de computación en la nube (Cloud computing) ha ganado mucha popularidad, prueba de ello es la cantidad de productos existentes. Todo sistema informático requiere ser controlado a través de sistemas de monitorización que permiten conocer el estado del mismo, de tal manera que pueda ser gestionado fácilmente. Hoy en día la mayoría de los productos de monitorización existentes limitan a la hora de visualizar una representación real de la arquitectura de los sistemas a monitorizar, lo que puede dificultar la tarea de los administradores. Es decir, la visualización que proporcionan de la arquitectura del sistema, en muchos casos se ve influenciada por el diseño del sistema de visualización, lo que impide ver los niveles de la arquitectura y las relaciones entre estos. En este trabajo se presenta un sistema de monitorización para sistemas distribuidos o Cloud, que pretende dar solución a esta problemática, no limitando la representación de la arquitectura del sistema a monitorizar. El sistema está formado por: agentes, que se encargan de la tarea de recolección de las métricas del sistema monitorizado; un servidor, al que los agentes le envían las métricas para que las almacenen en una base de datos; y una aplicación web, a través de la que se visualiza toda la información. El sistema ha sido probado satisfactoriamente con la monitorización de CumuloNimbo, una plataforma como servicio (PaaS), que ofrece interfaz SQL y procesamiento transaccional altamente escalable sobre almacenes clave valor. Este trabajo describe la arquitectura del sistema de monitorización, y en concreto, el desarrollo de la principal contribución al sistema, la aplicación web. ---ABSTRACT---Distributed computing has been around for quite a long time, but now it is becoming more and more important. In the last few years, cloud computing, a branch of distributed computing has become very popular, as its different products in the market can prove. Every computing system requires to be controlled through monitoring systems to keep them functioning correctly. Currently, most of the monitoring systems in the market only provide a view of the architectures of the systems monitored, which in most cases do not permit having a real view of the system. This lack of vision can make administrators’ tasks really difficult. If they do not know the architecture perfectly, controlling the system based on the view that the monitoring system provides is extremely complicated. The project introduces a new monitoring system for distributed or Cloud systems, which shows the real architecture of the system. This new system is composed of several elements: agents, which collect the metrics of the monitored system; a server, which receives the metrics from the agents and saves them in a database; and a web application, which shows all the data collected in an easy way. The monitoring system has been tested successfully with Cumulonimbo. CumuloNimbo is a platform as a service (PaaS) which offers an SQL interface and a high-scalable transactional process. This platform works over key-value storage. This project describes the architecture of the monitoring system, especially, the development of the web application, which is the main contribution to the system.

Advanced system of planning and organization of classes at the university

This document is the result of a process of web development to create a tool that will allow to Cracow University of Technology consult, create and manage timetables. The technologies chosen for this purpose are Apache Tomcat Server, My SQL Community Server, JDBC driver, Java Servlets and JSPs for the server side. The client part counts on Javascript, jQuery, AJAX and CSS technologies to perform the dynamism. The document will justify the choice of these technologies and will explain some development tools that help in the integration and development of all this elements: specifically, NetBeans IDE and MySQL workbench have been used as helpful tools. After explaining all the elements involved in the development of the web application, the architecture and the code developed are explained through UML diagrams. Some implementation details related to security are also deeper explained through sequence diagrams. As the source code of the application is provided, an installation manual has been developed to run the project. In addition, as the platform is intended to be a beta that will be grown, some unimplemented ideas for future development are also exposed. Finally, some annexes with important files and scripts related to the initiation of the platform are attached. This project started through an existing tool that needed to be expanded. The main purpose of the project along its development has focused on setting the roots for a whole new platform that will replace the existing one. For this goal, it has been needed to make a deep inspection on the existing web technologies: a web server and a SQL database had to be chosen. Although the alternatives were a lot, Java technology for the server was finally selected because of the big community backwards, the easiness of modelling the language through UML diagrams and the fact of being free license software. Apache Tomcat is the open source server that can use Java Servlet and JSP technology. Related to the SQL database, MySQL Community Server is the most popular open-source SQL Server, with a big community after and quite a lot of tools to manage the server. JDBC is the driver needed to put in contact Java and MySQL. Once we chose the technologies that would be part of the platform, the development process started. After a detailed explanation of the development environment installation, we used UML use case diagrams to set the main tasks of the platform; UML class diagrams served to establish the existing relations between the classes generated; the architecture of the platform was represented through UML deployment diagrams; and Enhanced entity–relationship (EER) model were used to define the tables of the database and their relationships. Apart from the previous diagrams, some implementation issues were explained to make a better understanding of the developed code - UML sequence diagrams helped to explain this. Once the whole platform was properly defined and developed, the performance of the application has been shown: it has been proved that with the current state of the code, the platform covers the use cases that were set as the main target. Nevertheless, some requisites needed for the proper working of the platform have been specified. As the project is aimed to be grown, some ideas that could not be added to this beta have been explained in order not to be missed for future development. Finally, some annexes containing important configuration issues for the platform have been added after proper explanation, as well as an installation guide that will let a new developer get the project ready. In addition to this document some other files related to the project are provided: - Javadoc. The Javadoc containing the information of every Java class created is necessary for a better understanding of the source code. - database_model.mwb. This file contains the model of the database for MySQL Workbench. This model allows, among other things, generate the MySQL script for the creation of the tables. - ScheduleManager.war. The WAR file that will allow loading the developed application into Tomcat Server without using NetBeans. - ScheduleManager.zip. The source code exported from NetBeans project containing all Java packages, JSPs, Javascript files and CSS files that are part of the platform. - config.properties. The configuration file to properly get the names and credentials to use the database, also explained in Annex II. Example of config.properties file. - db_init_script.sql. The SQL query to initiate the database explained in Annex III. SQL statements for MySQL initialization. RESUMEN. Este proyecto tiene como punto de partida la necesidad de evolución de una herramienta web existente. El propósito principal del proyecto durante su desarrollo se ha centrado en establecer las bases de una completamente nueva plataforma que reemplazará a la existente. Para lograr esto, ha sido necesario realizar una profunda inspección en las tecnologías web existentes: un servidor web y una base de datos SQL debían ser elegidos. Aunque existen muchas alternativas, la tecnología Java ha resultado ser elegida debido a la gran comunidad de desarrolladores que tiene detrás, además de la facilidad que proporciona este lenguaje a la hora de modelarlo usando diagramas UML. Tampoco hay que olvidar que es una tecnología de uso libre de licencia. Apache Tomcat es el servidor de código libre que permite emplear Java Servlets y JSPs para hacer uso de la tecnología de Java. Respecto a la base de datos SQL, el servidor más popular de código libre es MySQL, y cuenta también con una gran comunidad detrás y buenas herramientas de modelado, creación y gestión de la bases de datos. JDBC es el driver que va a permitir comunicar las aplicaciones Java con MySQL. Tras elegir las tecnologías que formarían parte de esta nueva plataforma, el proceso de desarrollo tiene comienzo. Tras una extensa explicación de la instalación del entorno de desarrollo, se han usado diagramas de caso de UML para establecer cuáles son los objetivos principales de la plataforma; los diagramas de clases nos permiten realizar una organización del código java desarrollado de modo que sean fácilmente entendibles las relaciones entre las diferentes clases. La arquitectura de la plataforma queda definida a través de diagramas de despliegue. Por último, diagramas EER van a definir las relaciones entre las tablas creadas en la base de datos. Aparte de estos diagramas, algunos detalles de implementación se van a justificar para tener una mejor comprensión del código desarrollado. Diagramas de secuencia ayudarán en estas explicaciones. Una vez que toda la plataforma haya quedad debidamente definida y desarrollada, se va a realizar una demostración de la misma: se demostrará cómo los objetivos generales han sido alcanzados con el desarrollo actual del proyecto. No obstante, algunos requisitos han sido aclarados para que la plataforma trabaje adecuadamente. Como la intención del proyecto es crecer (no es una versión final), algunas ideas que se han podido llevar acabo han quedado descritas de manera que no se pierdan. Por último, algunos anexos que contienen información importante acerca de la plataforma se han añadido tras la correspondiente explicación de su utilidad, así como una guía de instalación que va a permitir a un nuevo desarrollador tener el proyecto preparado. Junto a este documento, ficheros conteniendo el proyecto desarrollado quedan adjuntos. Estos ficheros son: - Documentación Javadoc. Contiene la información de las clases Java que han sido creadas. - database_model.mwb. Este fichero contiene el modelo de la base de datos para MySQL Workbench. Esto permite, entre otras cosas, generar el script de iniciación de la base de datos para la creación de las tablas. - ScheduleManager.war. El fichero WAR que permite desplegar la plataforma en un servidor Apache Tomcat. - ScheduleManager.zip. El código fuente exportado directamente del proyecto de Netbeans. Contiene todos los paquetes de Java generados, ficheros JSPs, Javascript y CSS que forman parte de la plataforma. - config.properties. Ejemplo del fichero de configuración que permite obtener los nombres de la base de datos - db_init_script.sql. Las consultas SQL necesarias para la creación de la base de datos.

Metodología para deducir relaciones de linaje en el Catastro de España

En España, los datos catastrales de acceso público, obtenidos a través de la Sede Electrónica del Catastro (SEC), no incluyen información sobre la genealogía o las relaciones de linaje existente entre las parcelas, de forma que la gestión de la información histórica es muy limitada. Este artículo presenta un método para obtener las relaciones de linaje más frecuentes entre las parcelas (agregación y segregación) y propone un prototipo de estructura relacional para el almacenamiento y la gestión histórica de los datos catastrales de acceso público. El proceso de análisis para deducir el linaje se basa en superposiciones espacio-temporales junto con secuencias de sentencias SQL. El método proporciona un 70% de relaciones de agregación y segregación correctas; el resto presentan errores debidos, en general, a anomalías presentes en los propios datos catastrales.

Gestión de la información en redes de sensores inalámbricos

La gestión del conocimiento (KM) es el proceso de recolectar datos en bruto para su análisis y filtrado, con la finalidad de obtener conocimiento útil a partir de dichos datos. En este proyecto se pretende hacer un estudio sobre la gestión de la información en las redes de sensores inalámbricos como inicio para sentar las bases para la gestión del conocimiento en las mismas. Las redes de sensores inalámbricos (WSN) son redes compuestas por sensores (también conocidos como motas) distribuidos sobre un área, cuya misión es monitorizar una o varias condiciones físicas del entorno. Las redes de sensores inalámbricos se caracterizan por tener restricciones de consumo para los sensores que utilizan baterías, por su capacidad para adaptarse a cambios y ser escalables, y también por su habilidad para hacer frente a fallos en los sensores. En este proyecto se hace un estudio sobre la gestión de la información en redes de sensores inalámbricos. Se comienza introduciendo algunos conceptos básicos: arquitectura, pila de protocolos, topologías de red, etc.… Después de esto, se ha enfocado el estudio hacia TinyDB, el cual puede ser considerado como parte de las tecnologías más avanzadas en el estado del arte de la gestión de la información en redes de sensores inalámbricos. TinyDB es un sistema de procesamiento de consultas para extraer información de una red de sensores. Proporciona una interfaz similar a SQL y permite trabajar con consultas contra la red de sensores inalámbricos como si se tratara de una base de datos tradicional. Además, TinyDB implementa varias optimizaciones para manejar los datos eficientemente. En este proyecto se describe también la implementación de una sencilla aplicación basada en redes de sensores inalámbricos. Las motas en la aplicación son capaces de medir la corriente a través de un cable. El objetivo de esta aplicación es monitorizar el consumo de energía en diferentes zonas de un área industrial o doméstico, utilizando redes de sensores inalámbricas. Además, se han implementado las optimizaciones más importantes que se han aprendido en el análisis de la plataforma TinyDB. Para desarrollar esta aplicación se ha utilizado como sensores la plataforma open-source de creación de prototipos electrónicos Arduino, y el ordenador de placa reducida Raspberry Pi como coordinador. ABSTRACT. Knowledge management (KM) is the process of collecting raw data for analysis and filtering, to get a useful knowledge from this data. In this project the information management in wireless sensor networks is studied as starting point before knowledge management. Wireless sensor networks (WSN) are networks which consists of sensors (also known as motes) distributed over an area, to monitor some physical conditions of the environment. Wireless sensor networks are characterized by power consumption constrains for sensors which are using batteries, by the ability to be adaptable to changes and to be scalable, and by the ability to cope sensor failures. In this project it is studied information management in wireless sensor networks. The document starts introducing basic concepts: architecture, stack of protocols, network topology… After this, the study has been focused on TinyDB, which can be considered as part of the most advanced technologies in the state of the art of information management in wireless sensor networks. TinyDB is a query processing system for extracting information from a network of sensors. It provides a SQL-like interface and it lets us to work with queries against the wireless sensor network like if it was a traditional database. In addition, TinyDB implements a lot of optimizations to manage data efficiently. In this project, it is implemented a simple wireless sensor network application too. Application’s motes are able to measure amperage through a cable. The target of the application is, by using a wireless sensor network and these sensors, to monitor energy consumption in different areas of a house. Additionally, it is implemented the most important optimizations that we have learned from the analysis of TinyDB platform. To develop this application it is used Arduino open-source electronics prototyping platform as motes, and Raspberry Pi single-board computer as coordinator.

Diseño de una aplicación labview para la gestión de datos audiométricos

El objetivo principal de este proyecto, es permitir a un amplio conjunto de usuarios, conectarse y mantenerinteracciones con bases de datos audiométricas desde distantes posiciones espaciales. Para ello se procederá al diseño una aplicación en LabVIEW, que permita el acceso de usuarios locales y/o remotos a unas determinadas bases de datos audiométricos. Permitiéndoles la ejecución de una serie de funciones, contra las bases de datos, en función de sus privilegios. Para el desarrollo del diseño se han utilizado las versiones 6.0i y 6.1 de LabVIEW. Para interactuar con las bases de datos, se ha optado por la utilización del lenguaje de comandos para bases de datos denominado SQL. No obstante, como nuestro programa se diseñara en LabVIEW, ha sido necesaria la inclusión del kit de SQL que posee la propia empresa National Intruments para dicho programa. Para la comunicación se emplea el protocolo de transmisión DataSocket que es un protocolo de comunicación punto a punto, que se monta sobre TCP/IP. Este protocolo permite una mayor comodidad y sencillez a la hora de comunicar e interactuar entre dos ordenadores.

Metodología para deducir relaciones de linaje en el catastro de España.

En España, los datos catastrales de acceso público, obtenidos a través de la Sede Electrónica del Catastro (SEC), no incluyen información sobre la genealogía o las relaciones de linaje existente entre las parcelas, de forma que la gestión de la información histórica es muy limitada. Este artículo presenta un método para obtener las relaciones de linaje más frecuentes entre las parcelas (agregación y segregación) y propone un prototipo de estructura relacional para el almacenamiento y la gestión histórica de los datos catastrales de acceso público. El proceso de análisis para deducir el linaje se basa en superposiciones espacio-temporales junto con secuencias de sentencias SQL. El método proporciona un 70% de relaciones de agregación y segregación correctas; el resto presentan errores debidos, en general, a anomalías presentes en los propios datos catastrales. ABSTRACT Public cadastral data in Spain, available through the Electronic Office of Cadastre, do not include any information on the genealogy or lineage relationship among the parcels, so the management of historical information becomes very limit ed. This paper presents a method for obtaining the most common lineage relationships between plots (aggregation and segregation) and proposes a relational structure prototype for the storage and historic management of public cadastral data. The analysis process to deduce the lineage is based on spatio-temporal overlaps coupled with SQL statements sequences. This method provides a 70% of correct aggregation and segregation relationships; the wrong cases are mainly caused by errors existing in the cadastral data themselves.

Solución de gestión y control de la integridad de pozos

El objetivo de este proyecto es la creación de un modelo de gestión y control de la integridad de pozo, basado en el seguimiento de la operación y el análisis de su diseño y construcción. Para ello se diseña una herramienta tecnológica que permita disponer de la información necesaria y gestionarla según estándares internacionales. En la fase inicial del proyecto se realizó una revisión bibliográfica de los estudios más relevantes sobre integridad de pozos, tanto de la asociación SPE (Society of Petroleum Engineers), de Universidades de Noruega y México, o de empresas como ECOPETROL, con el fin entrar en el contexto y analizar antecedentes de modelos y herramientas similares. En segundo lugar se ha realizado un estudio de las bases de datos, comenzando por un análisis de los estándares de PPDM (The Professional Petroleum Data Management Association) sobre los que se realiza la herramienta y se ha seleccionado la base de datos que más se adecua a la herramienta, considerando Access como la mejor opción por ser de fácil acceso e incorporar el módulo de informes. Para la creación de la solución se diseñó un modelo de datos, condicionado por los requisitos de integridad de pozos de la normativa noruega NORSOK D-010 y de la guía de recomendaciones para la integridad de pozos de la asociación de petróleo y gas de Noruega. La materialización de este modelo se realizó mediante la creación de una base de datos en la plataforma Access, y empleando lenguaje propio de Access combinado con programación SQL. Una vez definido y construido el modelo de datos, es posible crear una capa de visualización de la información. Para ello se define un informe de estado de pozo. Este informe será visible por el usuario según sus roles y responsabilidades. ABSTRACT The objective of this project is to create a model for managing and controlling the well integrity. It is based on the monitoring of the operation and the analysis of its design and construction. Therefore a technological tool is designed; to allow having the necessary information and to manage it according to international standards. At the beginning of the project, a literature review of the most relevant studies on well integrity was performed. It was made to enter into context and to analyze the history of the models and available similar tools. It included texts from the association SPE (Society of Petroleum Engineers), universities from Norway and Mexico, and companies like ECOPETROL. Secondly there has been a study of the databases. It began with an analysis of PPDM (The Professional Petroleum Data Management Association) standards; about which, the tool is made. After the analysis, Access was considered the best option because it is easily accessible and incorporates the reporting module. In order to create the solution a data model was designed. It was conditioned by the requirements of integrity of wells, in the Norwegian standards and in the NORSOK D010 recommendations guide for well integrity of the Norwegian oil and gas Association. This model was performed by a database in the Access platform, and using Access language, combined with SQL programming. Once the data model is defined and built, it is possible to create a layer of data visualization. A report of this well is defined to create it. This report will be visible for the user according to their roles and responsibilities.

Indoor positioning using Android Platform

In recent years, there has been a great increase in the development of wireless technologies and location services. For this reason, numerous projects in the location field, have arisen. In addition, with the appearance of the open Android operating system, wireless technologies are being developed faster than ever. This Project approaches the design and development of a system that combines the technologies of wireless, location and Android with the implementation of an indoor positioning system. As a result, an Android application has been obtained, which detects the position of a phone in a simple and useful way. The application is based on the WIFI manager API of Android. It combines the data stored in a SQL database with the wifi data received at any given time. Afterwards the position of the user is determined with the algorithm that has been implemented. This application is able to obtain the position of any person who is inside a building with Wi-Fi coverage, and display it on the screen of any device with the Android operating system. Besides the estimation of the position, this system displays a map that helps you see in which quadrant of the room are positioned in real time. This system has been designed with a simple interface to allow people without technology knowledge. Finally, several tests and simulations of the system have been carried out to see its operation and accuracy. The performance of the system has been verified in two different places and changes have been made in the Java code to improve its precision and effectiveness. As a result of the several tests, it has been noticed that the placement of the access point (AP) and the configuration of the Wireless network is an important point that should be taken into account to avoid interferences and errors as much as possible, in the estimation of the position. RESUMEN. En los últimos años, se ha producido un incremento en el desarrollo de tecnologías inalámbricas y en servicios de localización y posicionamiento. Por esta razón, han surgido numerosos proyectos relacionados con estas tecnologías. Por otra parte, un punto importante en el desarrollo de estas tecnologías ha sido la aparición del lenguaje Android que ha hecho que estas nuevas tecnologías se implementaran con una mayor rapidez. Este proyecto, se acerca al diseño y desarrollo de un sistema que combina tecnologías inalámbricas, de ubicación y uso de lenguaje Android para el desarrollo de una aplicación de un sistema de posicionamiento en interiores. Como consecuencia de esto se ha obtenido una aplicación Android que detecta la posición de un dispositivo móvil de una manera sencilla e intuititva. La aplicación se basa en la API WIFI de Android, que combina los datos almacenados en una base de datos SQL con los datos recibidos vía Wi-Fi en cualquier momento. A continuación, la posición del usuario se determina con el algoritmo que se ha implementado a lo largo de todo el proyecto utilizando código Android. Esta aplicación es capaz de obtener la posición de cualquier persona que se encuentra dentro de un edificio con cobertura Wi-Fi, mostrando por pantalla la ubicación del usuario en cualquier dispositivo que disponga de sistema operativo Android. Además de la estimación de la posición, este sistema muestra un mapa que le ayuda a ver en qué cuadrante de la sala está situado el usuario. Este sistema ha sido diseñado con una interfaz sencilla para permitir que usuarios sin conocimiento tecnológico o no acostumbrados al uso de los nuevos dispositivos de hoy en día puedan usarlo de una manera sencilla y de forma intuitiva. Por último, se han llevado a cabo varias pruebas y simulaciones del sistema para verificar su funcionamiento y precisión. El rendimiento del sistema se ha comprobado en dos puntos diferentes de la sala (lugar donde se han hecho todas las pruebas y desarrollado la aplicación) realizando cambios en el código Java para mejorar aún más la precisión y eficacia del posicionamiento. Como resultado de todo esto, se ha comprobado que la ubicación del punto de acceso (AP) y la configuración de la red inalámbrica es importante, y por ello se debe de tener en cuenta para evitar interferencias y tantos errores como sea posible en la estimación de la posición.

Methods and Techniques for the Generation and Eficient Exploitation of RDB2RDF Mappings

RDB to RDF Mapping Language (R2RML) es una recomendación del W3C que permite especificar reglas para transformar bases de datos relacionales a RDF. Estos datos en RDF se pueden materializar y almacenar en un sistema gestor de tripletas RDF (normalmente conocidos con el nombre triple store), en el cual se pueden evaluar consultas SPARQL. Sin embargo, hay casos en los cuales la materialización no es adecuada o posible, por ejemplo, cuando la base de datos se actualiza frecuentemente. En estos casos, lo mejor es considerar los datos en RDF como datos virtuales, de tal manera que las consultas SPARQL anteriormente mencionadas se traduzcan a consultas SQL que se pueden evaluar sobre los sistemas gestores de bases de datos relacionales (SGBD) originales. Para esta traducción se tienen en cuenta los mapeos R2RML. La primera parte de esta tesis se centra en la traducción de consultas. Se propone una formalización de la traducción de SPARQL a SQL utilizando mapeos R2RML. Además se proponen varias técnicas de optimización para generar consultas SQL que son más eficientes cuando son evaluadas en sistemas gestores de bases de datos relacionales. Este enfoque se evalúa mediante un benchmark sintético y varios casos reales. Otra recomendación relacionada con R2RML es la conocida como Direct Mapping (DM), que establece reglas fijas para la transformación de datos relacionales a RDF. A pesar de que ambas recomendaciones se publicaron al mismo tiempo, en septiembre de 2012, todavía no se ha realizado un estudio formal sobre la relación entre ellas. Por tanto, la segunda parte de esta tesis se centra en el estudio de la relación entre R2RML y DM. Se divide este estudio en dos partes: de R2RML a DM, y de DM a R2RML. En el primer caso, se estudia un fragmento de R2RML que tiene la misma expresividad que DM. En el segundo caso, se representan las reglas de DM como mapeos R2RML, y también se añade la semántica implícita (relaciones de subclase, 1-N y M-N) que se puede encontrar codificada en la base de datos. Esta tesis muestra que es posible usar R2RML en casos reales, sin necesidad de realizar materializaciones de los datos, puesto que las consultas SQL generadas son suficientemente eficientes cuando son evaluadas en el sistema gestor de base de datos relacional. Asimismo, esta tesis profundiza en el entendimiento de la relación existente entre las dos recomendaciones del W3C, algo que no había sido estudiado con anterioridad. ABSTRACT. RDB to RDF Mapping Language (R2RML) is a W3C recommendation that allows specifying rules for transforming relational databases into RDF. This RDF data can be materialized and stored in a triple store, so that SPARQL queries can be evaluated by the triple store. However, there are several cases where materialization is not adequate or possible, for example, if the underlying relational database is updated frequently. In those cases, RDF data is better kept virtual, and hence SPARQL queries over it have to be translated into SQL queries to the underlying relational database system considering that the translation process has to take into account the specified R2RML mappings. The first part of this thesis focuses on query translation. We discuss the formalization of the translation from SPARQL to SQL queries that takes into account R2RML mappings. Furthermore, we propose several optimization techniques so that the translation procedure generates SQL queries that can be evaluated more efficiently over the underlying databases. We evaluate our approach using a synthetic benchmark and several real cases, and show positive results that we obtained. Direct Mapping (DM) is another W3C recommendation for the generation of RDF data from relational databases. While R2RML allows users to specify their own transformation rules, DM establishes fixed transformation rules. Although both recommendations were published at the same time, September 2012, there has not been any study regarding the relationship between them. The second part of this thesis focuses on the study of the relationship between R2RML and DM. We divide this study into two directions: from R2RML to DM, and from DM to R2RML. From R2RML to DM, we study a fragment of R2RML having the same expressive power than DM. From DM to R2RML, we represent DM transformation rules as R2RML mappings, and also add the implicit semantics encoded in databases, such as subclass, 1-N and N-N relationships. This thesis shows that by formalizing and optimizing R2RML-based SPARQL to SQL query translation, it is possible to use R2RML engines in real cases as the resulting SQL is efficient enough to be evaluated by the underlying relational databases. In addition to that, this thesis facilitates the understanding of bidirectional relationship between the two W3C recommendations, something that had not been studied before.

Improving flexible databases searches using machine learning

El objetivo principal de este proyecto ha sido introducir aprendizaje automático en la aplicación FleSe. FleSe es una aplicación web que permite realizar consultas borrosas sobre bases de datos nítidos. Para llevar a cabo esta función la aplicación utiliza unos criterios para definir los conceptos borrosos usados para llevar a cabo las consultas. FleSe además permite que el usuario cambie estas personalizaciones. Es aquí donde introduciremos el aprendizaje automático, de tal manera que los criterios por defecto cambien y aprendan en función de las personalizaciones que van realizando los usuarios. Los objetivos secundarios han sido familiarizarse con el desarrollo y diseño web, al igual que recordar y ampliar el conocimiento sobre lógica borrosa y el lenguaje de programación lógica Ciao-Prolog. A lo largo de la realización del proyecto y sobre todo después del estudio de los resultados se demuestra que la agrupación de los usuarios marca la diferencia con la última versión de la aplicación. Esto se basa en la siguiente idea, podemos usar un algoritmo de aprendizaje automático sobre las personalizaciones de los criterios de todos los usuarios, pero la gran diversidad de opiniones de los usuarios puede llevar al algoritmo a concluir criterios erróneos o no representativos. Para solucionar este problema agrupamos a los usuarios intentando que cada grupo tengan la misma opinión o mismo criterio sobre el concepto. Y después de haber realizado las agrupaciones usar el algoritmo de aprendizaje automático para precisar el criterio por defecto de cada grupo de usuarios. Como posibles mejoras para futuras versiones de la aplicación FleSe sería un mejor control y manejo del ejecutable plserver. Este archivo se encarga de permitir a la aplicación web usar el lenguaje de programación lógica Ciao-Prolog para llevar a cabo la lógica borrosa relacionada con las consultas. Uno de los problemas más importantes que ofrece plserver es que bloquea el hilo de ejecución al intentar cargar un archivo con errores y en caso de ocurrir repetidas veces bloquea todas las peticiones siguientes bloqueando la aplicación. Pensando en los usuarios y posibles clientes, sería también importante permitir que FleSe trabajase con bases de datos de SQL en vez de almacenar la base de datos en los archivos de Prolog. Otra posible mejora basarse en distintas características a la hora de agrupar los usuarios dependiendo de los conceptos borrosos que se van ha utilizar en las consultas. Con esto se conseguiría que para cada concepto borroso, se generasen distintos grupos de usuarios, los cuales tendrían opiniones distintas sobre el concepto en cuestión. Así se generarían criterios por defecto más precisos para cada usuario y cada concepto borroso.---ABSTRACT---The main objective of this project has been to introduce machine learning in the application FleSe. FleSe is a web application that makes fuzzy queries over databases with precise information, using defined criteria to define the fuzzy concepts used by the queries. The application allows the users to change and custom these criteria. On this point is where the machine learning would be introduced, so FleSe learn from every new user customization of the criteria in order to generate a new default value of it. The secondary objectives of this project were get familiar with web development and web design in order to understand the how the application works, as well as refresh and improve the knowledge about fuzzy logic and logic programing. During the realization of the project and after the study of the results, I realized that clustering the users in different groups makes the difference between this new version of the application and the previous. This conclusion follows the next idea, we can use an algorithm to introduce machine learning over the criteria that people have, but the problem is the diversity of opinions and judgements that exists, making impossible to generate a unique correct criteria for all the users. In order to solve this problem, before using the machine learning methods, we cluster the users in order to make groups that have the same opinion, and afterwards, use the machine learning methods to precise the default criteria of each users group. The future improvements that could be important for the next versions of FleSe will be to control better the behaviour of the plserver file, that cost many troubles at the beginning of this project and it also generate important errors in the previous version. The file plserver allows the web application to use Ciao-Prolog, a logic programming language that control and manage all the fuzzy logic. One of the main problems with plserver is that when the user uploads a file with errors, it will block the thread and when this happens multiple times it will start blocking all the requests. Oriented to the customer, would be important as well to allow FleSe to manage and work with SQL databases instead of store the data in the Prolog files. Another possible improvement would that the cluster algorithm would be based on different criteria depending on the fuzzy concepts that the selected Prolog file have. This will generate more meaningful clusters, and therefore, the default criteria offered to the users will be more precise.

Extensiones de bases de datos relacionales y deductivas: fundamentos teóricos e implementación

En esta memoria hacemos contribuciones dentro del campo de los lenguajes de bases de datos. Nos hemos propuesto tres objetivos fundamentales: 1. Mejorar la expresividad de los lenguajes de bases de datos actuales. 2. Desarrollar semánticas formales para nuestras propuestas de lenguajes de bases de datos extendidos. 3. Llevar a cabo la implementación de las semánticas anteriores en sistemas de bases de datos prácticos. Hemos conseguido estos tres objetivos en distintas áreas dentro de las bases de datos. Por un lado, en el campo de las bases de datos deductivas, proponemos HH:(C). Este lenguaje extiende las capacidades de los lenguajes de bases de datos deductivos con restricciones dado que permite consultas hipotéticas y cuanti cación universal. Por otro lado, utilizamos el estudio dentro de las bases de datos deductivas y lo aplicamos a las bases de datos relacionales. En concreto proponemos HR-SQL que incorpora consultas hipotéticas y de niciones recursivas no lineales y mutuamente recursivas. La idea tras esta propuesta es superar algunas limitaciones expresivas del lenguaje estándar de de nición de bases de datos SQL. A continuación introducimos ambas aproximaciones. Las fórmulas de Harrop hereditarias con restricciones, HH(C), se han usado como base para lenguajes de programación lógica con restricciones. Al igual que la programación lógica da soporte a lenguajes de bases de datos deductivas como Datalog (con restricciones), este marco se usa como base para un sistema de bases de datos deductivas que mejora la expresividad de los sistemas aparecidos hasta el momento. En el segundo capítulo de esta memoria se muestran los resultados teóricos que fundamentan el lenguaje HH:(C) y una implementación concreta de este esquema que demuestra la viabilidad y expresividad del esquema. Las principales aportaciones con respecto a Datalog son la incorporación de la implicación intuicionista, que permite formular hipótesis, y el uso de cuanti cadores incluso en el lenguaje de restricciones. El sistema está diseñado de forma que soporta diferentes sistemas de restricciones. La implementación incluye varios dominios concretos y también funciones de agregación y restricciones de integridad que son habituales en otros lenguajes de bases de datos relacionales. El signi cado del lenguaje se de ne mediante una semántica de pruebas y el mecanismo operacional se de ne mediante una sem ánica de punto jo que es correcta y completa con respecto a la primera. Para el cómputo de las consultas hipotéticas y de las funciones de agregación se hace uso de una noción de estrati cación más compleja que la que usa Datalog. La semántica de punto jo desarrollada constituye un marco apropiado que lleva a la implementación de un sistema concreto...

Fundamentos de las Bases de Datos. 2011C2 Exámenes finales (curso 2012-2013)

El examen consta de 3 partes: Test de teoría, problemas de teoría y SQL. Hay dos versiones, una para informática y otra para multimedia.

Fundamentos de las Bases de Datos. 2012C2 Examen (curso 2012-2013)

Examen de segunda convocatoria del curso 2011-12. Consta de 3 partes: test y problemas de teoría, y SQL.

Pràctica 6: El desenvolupament del grafisme

L’expressió plàstica és un mitjà d’expressió i de comunicació fonamental en l’etapa d’educació infantil durant la qual el xiquet o xiqueta té la possibilitat de manifestar els seus desitjos, les seues emocions i els seus sentiments. Per tant, els futurs docents han de conèixer aquest llenguatge per a comprendre com el xiquet percep el món exterior i interior i determinar el moment evolutiu en el qual es troba. Aquesta pràctica pretén analitzar els diversos aspectes i característiques més rellevants en relació als dibuixos dels xiquets prenent com a referència les etapes del grafisme proposades per Lowenfeld (1980).