Diferencias entre las Actividades de Mantenimiento en los Procesos de Desarrollo Tradicional y Open Source

Antecedentes. La creciente importancia del Open Source Software (OSS) ha llevado a los investigadores a estudiar cómo los procesos OSS difieren de los procesos de la ingeniería del software tradicional. Objetivo. Determinar las diferencias y similitudes entre las actividades del proceso de mantenimiento seguido por la comunidad OSS y el establecido por el estándar IEEE 1074:2006. Método. Para conocer las actividades que conforman el proceso de desarrollo OSS realizamos un Systematic Mapping Study. Posteriormente, realizamos un emparejamiento entre las actividades del estándar IEEE 1074:2006 con las actividades del proceso OSS. Resultados. Encontramos un total de 22 estudios primarios. De estos estudios, el 73% contaba con actividades relacionadas con el proceso de mantenimiento. Conclusiones. El proceso de mantenimiento tradicional del software no encaja con lo que ocurre en la comunidad OSS. En su lugar, puede ser mejor caracterizar la dinámica general de la evolución OSS como reinvención. Esta reinvención emerge continuamente de la adaptación, aprendizaje, y mejora de las funcionalidadess y calidad del OSS. Los proyectos OSS evolucionan a través de mejoras menores donde participan tanto usuarios como desarrolladores.

Documentación en Arqueología. Aplicaciones del Núcleo Español de Metadatos

RESUMEN Las aplicaciones de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) a la Arqueología, u otra disciplina humanística no son una novedad. La evolución de los mismos hacia sistemas distribuidos e interoperables, y estructuras donde las políticas de uso, compartido y coordinado de los datos sí lo son, estando todos estos aspectos contemplados en la Infraestructura de Datos Espaciales. INSPIRE es el máximo exponente europeo en cuestiones de iniciativa y marco legal en estos aspectos. La metodología arqueológica recopila y genera gran cantidad de datos, y entre los atributos o características intrínsecas están la posición y el tiempo, aspectos que tradicionalmente explotan los SIG. Los datos se catalogan, organizan, mantienen, comparten y publican, y los potenciales consumidores comienzan a tenerlos disponibles. Toda esta información almacenada de forma tradicional en fichas y posteriormente en bases de datos relacionadas alfanuméricas pueden ser considerados «metadatos» en muchos casos por contener información útil para más usuarios en los procesos de descubrimiento, y explotación de los datos. Además estos datos también suelen ir acompañados de información sobre ellos mismos, que describe su especificaciones, calidad, etc. Cotidianamente usamos los metadatos: ficha bibliográfica del libro o especificaciones de un ordenador. Pudiéndose definir como: «información descriptiva sobre el contexto, calidad, condición y características de un recurso, dato u objeto que tiene la finalidad de facilitar su recuperación, identificación,evaluación, preservación y/o interoperabilidad». En España existe una iniciativa para estandarizar la descripción de los metadatos de los conjuntos de datos geoespaciales: Núcleo Español de Metadatos (NEM), los mismos contienen elementos para la descripción de las particularidades de los datos geográficos, que incluye todos los registros obligatorios de la Norma ISO19115 y del estudio de metadatos Dublin Core, tradicionalmente usado en contextos de Biblioteconomía. Conscientes de la necesidad de los metadatos, para optimizar la búsqueda y recuperación de los datos, se pretende formalizar la documentación de los datos arqueológicos a partir de la utilización del NEM, consiguiendo así la interoperabilidad de la información arqueológica. SUMMARY The application of Geographical Information Systems (GIS) to Archaeology and other social sciences is not new. Their evolution towards inter-operating, distributed systems, and structures in which policies for shared and coordinated data use are, and all these aspects are included in the Spatial Data Infrastructure (SDI). INSPIRE is the main European exponent in matters related to initiative and legal frame. Archaeological methodology gathers and creates a great amount of data, and position and time, aspects traditionally exploited by GIS, are among the attributes or intrinsic characteristics. Data are catalogued, organised, maintained, shared and published, and potential consumers begin to have them at their disposal. All this information, traditionally stored as cards and later in relational alphanumeric databases may be considered «metadata» in many cases, as they contain information that is useful for more users in the processes of discovery and exploitation of data. Moreover, this data are often accompanied by information about themselves, describing its especifications, quality, etc. We use metadata very often: in a book’s bibliographical card, or in the description of the characteristics of a computer. They may be defined as «descriptive information regarding the context, quality, condition and characteristics of a resource, data or object with the purpose of facilitating is recuperation, identification, evaluation, preservation and / interoperability.» There is an initiative in Spain to standardise the description of metadata in sets of geo-spatial data: the Núcleo Español de Metadatos (Spanish Metadata Nucleus), which contains elements for the description of the particular characteristics of geographical data, includes all the obligatory registers from the ISO Norm 19115 and from the metadata study Dublin Core, traditionally used in library management. Being aware of the need of metadata, to optimise the search and retrieval of data, the objective is to formalise the documentation of archaeological data from the Núcleo Español de Metadatos (Spanish Metadata Nucleus), thus obtaining the interoperability of the archaeological information.

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.

Desarrollo de la aplicación web SISMO-HAITÍ para difusión de resultados de peligrosidad sísmica en la isla de La Española

Tras el catastrófico terremoto ocurrido en Haití el 12 de enero de 2010, de magnitud Mw 7 y profundidad de 10 km, (fuente: USGS) con un epicentro próximo a la capital, Puerto Príncipe (15 km), el país quedo en una situación catastrófica y de extrema pobreza, con necesidades básicas en salud, nutrición, educación y habitabilidad. Pocos meses después se inició el proyecto de cooperación SISMO-HAITI, financiado y coordinado por el Grupo de Investigación en Ingeniería Sísmica (GIIS) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), con participación de otras universidades españolas y del CSIC y siendo la contraparte Haitiana el Observatorio de Vulnerabilidad y Medio Ambiente (ONEV). Uno de los objetivos del proyecto es el cálculo de peligrosidad sísmica en la Isla de La Española que constituya la base para la elaboración del primer código sísmico del país. El trabajo que aquí se presenta es una aplicación web desarrollada con el Sistema de Información Geográfica (SIG) del proyecto SISMO-HAITI. En esta aplicación se integran los diferentes mapas generados para el cálculo de la peligrosidad sísmica, así como los mapas resultantes, que pueden ser analizados e interpretados con mayor facilidad gracias a la aplicación. Para analizar la influencia de los diferentes inputs de cálculo se ha introducido el catálogo sísmico, las diferentes zonificaciones sismo genéticas y las principales fallas tectónicas. Toda esta información se puede superponer geográficamente con posibilidad de realizar consultas cruzadas en las correspondientes bases de datos, permitiendo el análisis de sensibilidad de éstos en los resultados. El desarrollo de esta aplicación web se ha creado a través de ArcGis Server 10

Development of a 3-Dimensional Mathematical Collision Risk Model Based on Recorded Aircraft Trajectories to Estimate the Safety Level in High Density En-Route Airspaces

Como en todos los medios de transporte, la seguridad en los viajes en avión es de primordial importancia. Con los aumentos de tráfico aéreo previstos en Europa para la próxima década, es evidente que el riesgo de accidentes necesita ser evaluado y monitorizado cuidadosamente de forma continúa. La Tesis presente tiene como objetivo el desarrollo de un modelo de riesgo de colisión exhaustivo como método para evaluar el nivel de seguridad en ruta del espacio aéreo europeo, considerando todos los factores de influencia. La mayor limitación en el desarrollo de metodologías y herramientas de monitorización adecuadas para evaluar el nivel de seguridad en espacios de ruta europeos, donde los controladores aéreos monitorizan el tráfico aéreo mediante la vigilancia radar y proporcionan instrucciones tácticas a las aeronaves, reside en la estimación del riesgo operacional. Hoy en día, la estimación del riesgo operacional está basada normalmente en reportes de incidentes proporcionados por el proveedor de servicios de navegación aérea (ANSP). Esta Tesis propone un nuevo e innovador enfoque para evaluar el nivel de seguridad basado exclusivamente en el procesamiento y análisis trazas radar. La metodología propuesta ha sido diseñada para complementar la información recogida en las bases de datos de accidentes e incidentes, mediante la provisión de información robusta de los factores de tráfico aéreo y métricas de seguridad inferidas del análisis automático en profundidad de todos los eventos de proximidad. La metodología 3-D CRM se ha implementado en un prototipo desarrollado en MATLAB © para analizar automáticamente las trazas radar y planes de vuelo registrados por los Sistemas de Procesamiento de Datos Radar (RDP) e identificar y analizar todos los eventos de proximidad (conflictos, conflictos potenciales y colisiones potenciales) en un periodo de tiempo y volumen del espacio aéreo. Actualmente, el prototipo 3-D CRM está siendo adaptado e integrado en la herramienta de monitorización de prestaciones de Aena (PERSEO) para complementar las bases de accidentes e incidentes ATM y mejorar la monitorización y proporcionar evidencias de los niveles de seguridad. ABSTRACT As with all forms of transport, the safety of air travel is of paramount importance. With the projected increases in European air traffic in the next decade and beyond, it is clear that the risk of accidents needs to be assessed and carefully monitored on a continuing basis. The present thesis is aimed at the development of a comprehensive collision risk model as a method of assessing the European en-route risk, due to all causes and across all dimensions within the airspace. The major constraint in developing appropriate monitoring methodologies and tools to assess the level of safety in en-route airspaces where controllers monitor air traffic by means of radar surveillance and provide aircraft with tactical instructions lies in the estimation of the operational risk. The operational risk estimate normally relies on incident reports provided by the air navigation service providers (ANSPs). This thesis proposes a new and innovative approach to assessing aircraft safety level based exclusively upon the process and analysis of radar tracks. The proposed methodology has been designed to complement the information collected in the accident and incident databases, thereby providing robust information on air traffic factors and safety metrics inferred from the in depth assessment of proximate events. The 3-D CRM methodology is implemented in a prototype tool in MATLAB © in order to automatically analyze recorded aircraft tracks and flight plan data from the Radar Data Processing systems (RDP) and identify and analyze all proximate events (conflicts, potential conflicts and potential collisions) within a time span and a given volume of airspace. Currently, the 3D-CRM prototype is been adapted and integrated in AENA’S Performance Monitoring Tool (PERSEO) to complement the information provided by the ATM accident and incident databases and to enhance monitoring and providing evidence of levels of safety.

Respuesta de puentes ante acciones sísmicas

El presente estudio tiene por objetivo la estimación, para un puente real, de la probabilidad anual de que dicha estructura sobrepase unos determinados estados límites utilizando el método SAC/FEMA. El estudio incorpora tanto los aspectos sismológicos, que llevan a establecer el movimiento probable que afectará a la estructura, como el modelado detallado de la misma y el estudio de su respuesta a dicho movimiento. El estudio de peligrosidad necesario para el desarrollo de la metodología anterior lleva a obtener los espectros de peligrosidad uniforme asociados a probabilidades de excedencia 2%, 10% y 50% en 50 años, y seleccionar en bases de datos registros coherentes con los correspondientes movimientos. Éstos niveles de solicitación se comparan con los equivalentes según el borrador de la Norma de Construcción Sismorresistente: Parte de Puentes (NCSE Puentes 2006), y se ponen de manifiesto las diferencias encontradas.

3-dimensional binaural sound rendering using acoustic measurements stored in the SOFA format

Several groups all over the world are researching in several ways to render 3D sounds. One way to achieve this is to use Head Related Transfer Functions (HRTFs). These measurements contain the Frequency Response of the human head and torso for each angle. Some years ago, was only possible to measure these Frequency Responses only in the horizontal plane. Nowadays, several improvements have made possible to measure and use 3D data for this purpose. The problem was that the groups didn't have a standard format file to store the data. That was a problem when a third part wanted to use some different HRTFs for 3D audio rendering. Every of them have different ways to store the data. The Spatially Oriented Format for Acoustics or SOFA was created to provide a solution to this problem. It is a format definition to unify all the previous different ways of storing any kind of acoustics data. At the moment of this project they have defined some basis for the format and some recommendations to store HRTFs. It is actually under development, so several changes could come. The SOFA[1] file format uses a numeric container called netCDF[2], specifically the Enhaced data model described in netCDF 4 that is based on HDF5[3]. The SoundScape Renderer (SSR) is a tool for real-time spatial audio reproduction providing a variety of rendering algorithms. The SSR was developed at the Quality and Usability Lab at TU Berlin and is now further developed at the Institut für Nachrichtentechnik at Universität Rostock [4]. This project is intended to be an introduction to the use of SOFA files, providing a C++ API to manipulate them and adapt the binaural renderer of the SSR for working with the SOFA format. RESUMEN. El SSR (SoundScape Renderer) es un programa que está siendo desarrollado actualmente por la Universität Rostock, y previamente por la Technische Universität Berlin. El SSR es una herramienta diseñada para la reproducción y renderización de audio 2D en tiempo real. Para ello utiliza diversos algoritmos, algunos orientados a sistemas formados por arrays de altavoces en diferentes configuraciones y otros algoritmos diseñados para cascos. El principal objetivo de este proyecto es dotar al SSR de la capacidad de renderizar sonidos binaurales en 3D. Este proyecto está centrado en el binaural renderer del SSR. Este algoritmo se basa en el uso de HRTFs (Head Related Transfer Function). Las HRTFs representan la función de transferencia del sistema formado por la cabeza y el torso del oyente. Esta función es medida desde diferentes ángulos. Con estos datos el binaural renderer puede generar audio en tiempo real simulando la posición de diferentes fuentes. Para poder incluir una base de datos con HRTFs en 3D se ha hecho uso del nuevo formato SOFA (Spatially Oriented Format for Acoustics). Este nuevo formato se encuentra en una fase bastante temprana de su desarrollo. Está pensado para servir como formato estándar para almacenar HRTFs y cualquier otro tipo de medidas acústicas, ya que actualmente cada laboratorio cuenta con su propio formato de almacenamiento y esto hace bastante difícil usar varias bases de datos diferentes en un mismo proyecto. El formato SOFA hace uso del contenedor numérico netCDF, que a su vez esta basado en un contenedor más básico llamado HRTF-5. Para poder incluir el formato SOFA en el binaural renderer del SSR se ha desarrollado una API en C++ para poder crear y leer archivos SOFA con el fin de utilizar los datos contenidos en ellos dentro del SSR.

Fundamentos de informática

Este libro trata exactamente de lo que dice su título. Como primera impresión, a algunas personas puede parecerles innecesario publicar un texto sobre fundamentos en una época en que la informática ha llegado en su difusión casi a formar parte material del mobiliario hogareño. Además de este efecto distributivo sobre la sociedad, los espectaculares progresos tecnológicos han producido un crecimiento desbordante de la especialización. Los sistemas operativos, las bases de datos, los lenguajes concurrentes, la programación lógica, la inteligencia artificial, la arquitectura de ordenadores, las redes, las herramientas de ayuda para ingeniería de software y tantas otras más específicas e instrumentales son áreas de trabajo o técnicas que por sí solas requieren esfuerzos considerables por parte de quienes pretenden estudiar y seguir su evolución.

Localización óptima de una planta de bioetanol a partir de tubérculos de pataca (Helianthus tuberosus l.) en la Cuenca del Duero

El objetivo del presente trabajo es determinar la localización óptima de una planta de producción de 30.000 m3/año de bioetanol a partir de tubérculos de pataca (Helianthus tuberosus L.) cultivada en regadío, en tierras de barbecho de la Cuenca Hidrográfica del Duero (CH Duero). Inicialmente se elaboró, a partir de datos bibliográficos, un modelo de producción de pataca en base a una ecuación de regresión que relaciona datos experimentales de rendimientos de variedades tardías con variables agroclimáticas. Así se obtuvo una función de producción basada en la cantidad de agua disponible (precipitación efectiva + dosis de riego) y en la radiación global acumulada en el periodo brotación‐senescencia del cultivo. A continuación se estima la superficie potencial de cultivo de pataca en la CH Duero a partir de la superficie arable en regadío cartografiada por el Sistema de Ocupación del Suelo (SIOSE), a la cual se le aplican, en base a los requerimientos del cultivo, unas restricciones climáticas, edafológicas, topográficas y logísticas mediante el uso de Sistemas de Información Geográfica (SIG). La proporción de superficie de regadío restringida se cuantifica a escala municipal con el fin de calcular la superficie de barbecho en regadío apta para el cultivo de pataca. A partir de las bases de datos georreferenciadas de precipitación, radiación global, y la dotación de agua para el riego de cultivos no específicos establecida en el Plan Hidrológico de la Cuenca del Duero a escala comarcal, se estimó la producción potencial de tubérculos de pataca sobre la superficie de barbecho de regadío según el modelo de producción elaborado. Así, en las 53.360 ha de barbecho en regadío aptas para el cultivo de pataca se podrían producir 3,8 Mt de tubérculos al año (80 % de humedad) (761.156 t ms/año) de los que se podría obtener 304.462 m3/año de bioetanol, considerando un rendimiento en la transformación de 12,5 kg mf/l de etanol. Se estiman los costes de las labores de cultivo de pataca así como los costes de la logística de suministro a una planta de transformación considerando una distancia media de transporte de 25 km, en base a las hojas de cálculo de utilización de aperos y maquinaria agrícola oficiales del Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente (MAGRAMA). Considerando el balance de costes asociados a la producción de bioetanol (costes de transformación, distribución y transporte del producto, costes estructurales de la planta, ahorro de costes por la utilización de las vinazas generadas en el proceso como fertilizante y un beneficio industrial), se ha estimado que el coste de producción de bioetanol a partir de tubérculos de pataca asciende a 61,03 c€/l. Se calculan los beneficios fiscales para el Estado por el cultivo de 5.522 ha de pataca que suministren la materia prima necesaria para una planta de bioetanol de 30.000 m3/año, en concepto de cotizaciones a la Seguridad Social de los trabajadores, impuestos sobre el valor añadido de los productos consumidos, impuesto sobre sociedades y ahorro de las prestaciones por desempleo. Se obtuvieron unos beneficios fiscales de 10,25 c€ por litro de bioetanol producido. El coste de producción de bioetanol depende del rendimiento de tubérculos por hectárea y de la distancia de transporte desde las zonas de producción de la materia prima hasta la planta. Se calculó la distancia máxima de transporte para que el precio de coste del bioetanol producido sea competitivo con el precio de mercado del bioetanol. Como resultado se determinó que el precio del bioetanol (incluido un beneficio industrial del 15%) de la planta sería igual o inferior al precio de venta en el mercado (66,35 c€/l) con una distancia máxima de transporte de 25 km y un rendimiento mínimo del cultivo de 60,1 t mf/ha. Una vez conocido el área de influencia de la planta según la distancia de transporte máxima, se determinó la localización óptima de la planta de producción de bioetanol mediante un proceso de ubicación‐asignación realizado con SIG. Para ello se analizan los puntos candidatos a la ubicación de la planta según el cumplimiento de unos requerimientos técnicos establecidos (distancia a fuentes de suministro eléctrico y de recursos hídricos, distancia a estaciones de ferrocarril, distancia a núcleos urbanos y existencia de Espacios Naturales Protegidos) que minimizan la distancia de transporte maximizando la cantidad de biomasa disponible según la producción potencial estimada anteriormente. Por último, la superficie destinada al cultivo de pataca en el área de influencia de la planta se determina en base a un patrón de distribución del cultivo alrededor de una agroindustria. Dicho patrón se ha obtenido a partir del análisis del grado de ocupación del cultivo de la remolacha en función de la distancia de transporte a la planta azucarera de Miranda de Ebro (Burgos). El patrón resultante muestra que la relación entre el grado de ocupación del suelo por el cultivo y la distancia de transporte a la planta siguen una ecuación logística. La localización óptima que se ha obtenido mediante la metodología descrita se ubica en el municipio leonés de El Burgo Ranero, donde la producción potencial de tubérculos de pataca en la superficie de barbecho situada en un radio de acción de 25 km es de 375.665 t mf/año, superando las 375.000 t mf requeridas anualmente por la planta de bioetanol. ABSTRACT Jerusalem artichoke (Helianthus tuberosus L.) is a harsh crop with a high potential for biomass production. Its main use is related to bioethanol production from the carbohydrates, inulin mainly, accumulated in its tubers at the end of the crop cycle. The aerial biomass could be used as solid biofuel to provide energy to the bioethanol production process. Therefore, Jerusalem artichoke is a promising crop as feedstock for biofuel production in order to achieve the biofuels consumption objectives established by the Government of Spain (PER 2011‐2020 and RDL 4/2013) and the European Union (Directive 2009/28/EC). This work aims at the determination of the optimal location for a 30,000 m3/year bioethanol production plant from Jerusalem artichoke tubers in the Duero river basin. With this purpose, a crop production model was developed by means of a regression equation that relates experimental yield data of late Jerusalem artichoke varieties with pedo‐climatic parameters from a bibliographic data matrix. The resulting crop production model was based on the crop water availability (including effective rainfall and irrigation water supplied) and on global radiation accumulated in the crop emergence‐senescence period. The crop potential cultivation area for Jerusalem artichoke in the Duero basin was estimated using the georeferenced irrigated arable land from the “Sistema de Ocupación del Suelo” (SIOSE) of Spain. Climatic, soil, slope and logistic restrictions were considered by means of Geographic Information Systems (GIS). The limited potential growing area was then applied to a municipality scale in order to calculate the amount of fallow land suitable for Jerusalem artichoke production. Rainfall and global radiation georeferenced layers as well as data of irrigation water supply for crop production (established within the Duero Hydrologic Plan) were use to estimate the potential production of Jerusalem artichoke tubers in the suitable fallow land according to the crop production model. As a result of this estimation, there are 53,360 ha of fallow land suitable for Jerusalem artichoke production in the Duero basin, where 3.8 M t fm/year could be produced. Considering a bioethanol processing yield of 12.5 kg mf per liter of bioethanol, the above mentioned tuber potential production could be processed in 304,462 m3/year of bioethanol. The Jerusalem crop production costs and the logistic supply costs (considering an average transport distance of 25 km) were estimated according to official agricultural machinery cost calculation sheets of the Minister of Agriculture of Spain (MAGRAMA). The bioethanol production cost from Jerusalem artichoke tubers was calculated considering bioethanol processing, transport and structural costs, industrial profits as well as plant cost savings from the use of vinasses as fertilizer. The resulting bioetanol production cost from Jerusalem artichoke tubers was 61.03 c€/l. Additionally, revenues for the state coffers regarding Social Security contributions, added value taxes of consumed raw materials, corporation tax and unemployment benefit savings due to the cultivation of 5,522 ha of Jerusalem artichoke for the 30.000 m3/year bioethanol plant supply were calculated. The calculated revenues amounted to 10.25 c€/l. Bioethanol production cost and consequently the bioethanol plant economic viability are strongly related to the crop yield as well as to road transport distance from feedstock production areas to the processing plant. The previously estimated bioethanol production cost was compared to the bioethanol market price in order to determine the maximum supply transport distance and the minimum crop yield to reach the bioethanol plant economic viability. The results showed that the proposed plant would be economically viable at a maximum transport distance of 25 km and at a crop yield not less than 60.1 t fm/ha. By means of a GIS location‐allocation analysis, the optimal bioethanol plant location was determined. Suitable candidates were detected according to several plant technical requirements (distance to power and water supply sources, distance to freight station, and distance to urban areas and to Natural Protected Areas). The optimal bioethanol plant location must minimize the supply transport distance whereas it maximizes the amount of available biomass according to the previously estimated biomass potential production. Lastly, the agricultural area around the bioethanol plant finally dedicated to Jerusalem artichoke cultivation was planned according to a crop distribution model. The crop distribution model was established from the analysis of the relation between the sugar beet (Beta vulgaris L.) cropping area and the road transport distance from the sugar processing plant of Miranda de Ebro (Burgos, North of Spain). The optimal location was situated in the municipality of ‘El Burgo Ranero’ in the province of León. The potential production of Jerusalem artichoke tubers in the fallow land within 25 km distance from the plant location was 375,665 t fm/year, which exceeds the amount of biomass yearly required by the bioethanol plant.

CloudRoom: una plataforma universitaria social, semántica y ubicua

Estamos viviendo la era de la Internetificación. A día de hoy, las conexiones a Internet se asumen presentes en nuestro entorno como una necesidad más. La Web, se ha convertido en un lugar de generación de contenido por los usuarios. Una información generada, que sobrepasa la idea con la que surgió esta, ya que en la mayoría de casos, su contenido no se ha diseñado más que para ser consumido por humanos, y no por máquinas. Esto supone un cambio de mentalidad en la forma en que diseñamos sistemas capaces de soportar una carga computacional y de almacenamiento que crece sin un fin aparente. Al mismo tiempo, vivimos un momento de crisis de la educación superior: los altos costes de una educación de calidad suponen una amenaza para el mundo académico. Mediante el uso de la tecnología, se puede lograr un incremento de la productividad, y una reducción en dichos costes en un campo, en el que apenas se ha avanzado desde el Renacimiento. En CloudRoom se ha diseñado una plataforma MOOC con una arquitectura ajustada a las últimas convenciones en Cloud Computing, que implica el uso de Servicios REST, bases de datos NoSQL, y que hace uso de las últimas recomendaciones del W3C en materia de desarrollo web y Linked Data. Para su construcción, se ha hecho uso de métodos ágiles de Ingeniería del Software, técnicas de Interacción Persona-Ordenador, y tecnologías de última generación como Neo4j, Redis, Node.js, AngularJS, Bootstrap, HTML5, CSS3 o Amazon Web Services. Se ha realizado un trabajo integral de Ingeniería Informática, combinando prácticamente la totalidad de aquellas áreas de conocimiento fundamentales en Informática. En definitiva se han ideado las bases de un sistema distribuido robusto, mantenible, con características sociales y semánticas, que puede ser ejecutado en múltiples dispositivos, y que es capaz de responder ante millones de usuarios. We are living through an age of Internetification. Nowadays, Internet connections are a utility whose presence one can simply assume. The web has become a place of generation of content by users. The information generated surpasses the notion with which the World Wide Web emerged because, in most cases, this content has been designed to be consumed by humans and not by machines. This fact implies a change of mindset in the way that we design systems; these systems should be able to support a computational and storage capacity that apparently grows endlessly. At the same time, our education system is in a state of crisis: the high costs of high-quality education threaten the academic world. With the use of technology, we could achieve an increase of productivity and quality, and a reduction of these costs in this field, which has remained largely unchanged since the Renaissance. In CloudRoom, a MOOC platform has been designed with an architecture that satisfies the last conventions on Cloud Computing; which involves the use of REST services, NoSQL databases, and uses the last recommendations from W3C in terms of web development and Linked Data. For its building process, agile methods of Software Engineering, Human-Computer Interaction techniques, and state of the art technologies such as Neo4j, Redis, Node.js, AngularJS, Bootstrap, HTML5, CSS3 or Amazon Web Services have been used. Furthermore, a comprehensive Informatics Engineering work has been performed, by combining virtually all of the areas of knowledge in Computer Science. Summarizing, the pillars of a robust, maintainable, and distributed system have been devised; a system with social and semantic capabilities, which runs in multiple devices, and scales to millions of users.

Propuesta de algoritmos de predicción de glucosa en pacientes diabéticos

La diabetes mellitus es el conjunto de alteraciones provocadas por un defecto en la cantidad de insulina secretada o por un aprovechamiento deficiente de la misma. Es causa directa de complicaciones a corto, medio y largo plazo que disminuyen la calidad y las expectativas de vida de las personas con diabetes. La diabetes mellitus es en la actualidad uno de los problemas más importantes de salud. Ha triplicado su prevalencia en los últimos 20 anos y para el año 2025 se espera que existan casi 300 millones de personas con diabetes. Este aumento de la prevalencia junto con la morbi-mortalidad asociada a sus complicaciones micro y macro-vasculares convierten la diabetes en una carga para los sistemas sanitarios, sus recursos económicos y sus profesionales, haciendo de la enfermedad un problema individual y de salud pública de enormes proporciones. De momento no existe cura a esta enfermedad, de modo que el objetivo terapéutico del tratamiento de la diabetes se centra en la normalización de la glucemia intentando minimizar los eventos de hiper e hipoglucemia y evitando la aparición o al menos retrasando la evolución de las complicaciones vasculares, que constituyen la principal causa de morbi-mortalidad de las personas con diabetes. Un adecuado control diabetológico implica un tratamiento individualizado que considere multitud de factores para cada paciente (edad, actividad física, hábitos alimentarios, presencia de complicaciones asociadas o no a la diabetes, factores culturales, etc.). Sin embargo, a corto plazo, las dos variables más influyentes que el paciente ha de manejar para intervenir sobre su nivel glucémico son la insulina administrada y la dieta. Ambas presentan un retardo entre el momento de su aplicación y el comienzo de su acción, asociado a la absorción de los mismos. Por este motivo la capacidad de predecir la evolución del perfil glucémico en un futuro cercano, ayudara al paciente a tomar las decisiones adecuadas para mantener un buen control de su enfermedad y evitar situaciones de riesgo. Este es el objetivo de la predicción en diabetes: adelantar la evolución del perfil glucémico en un futuro cercano para ayudar al paciente a adaptar su estilo de vida y sus acciones correctoras, con el propósito de que sus niveles de glucemia se aproximen a los de una persona sana, evitando así los síntomas y complicaciones de un mal control. La aparición reciente de los sistemas de monitorización continua de glucosa ha proporcionado nuevas alternativas. La disponibilidad de un registro exhaustivo de las variaciones del perfil glucémico, con un periodo de muestreo de entre uno y cinco minutos, ha favorecido el planteamiento de nuevos modelos que tratan de predecir la glucemia utilizando tan solo las medidas anteriores de glucemia o al menos reduciendo significativamente la información de entrada a los algoritmos. El hecho de requerir menor intervención por parte del paciente, abre nuevas posibilidades de aplicación de los predictores de glucemia, haciéndose viable su uso en tiempo real, como sistemas de ayuda a la decisión, como detectores de situaciones de riesgo o integrados en algoritmos automáticos de control. En esta tesis doctoral se proponen diferentes algoritmos de predicción de glucemia para pacientes con diabetes, basados en la información registrada por un sistema de monitorización continua de glucosa así como incorporando la información de la insulina administrada y la ingesta de carbohidratos. Los algoritmos propuestos han sido evaluados en simulación y utilizando datos de pacientes registrados en diferentes estudios clínicos. Para ello se ha desarrollado una amplia metodología, que trata de caracterizar las prestaciones de los modelos de predicción desde todos los puntos de vista: precisión, retardo, ruido y capacidad de detección de situaciones de riesgo. Se han desarrollado las herramientas de simulación necesarias y se han analizado y preparado las bases de datos de pacientes. También se ha probado uno de los algoritmos propuestos para comprobar la validez de la predicción en tiempo real en un escenario clínico. Se han desarrollado las herramientas que han permitido llevar a cabo el protocolo experimental definido, en el que el paciente consulta la predicción bajo demanda y tiene el control sobre las variables metabólicas. Este experimento ha permitido valorar el impacto sobre el control glucémico del uso de la predicción de glucosa. ABSTRACT Diabetes mellitus is the set of alterations caused by a defect in the amount of secreted insulin or a suboptimal use of insulin. It causes complications in the short, medium and long term that affect the quality of life and reduce the life expectancy of people with diabetes. Diabetes mellitus is currently one of the most important health problems. Prevalence has tripled in the past 20 years and estimations point out that it will affect almost 300 million people by 2025. Due to this increased prevalence, as well as to morbidity and mortality associated with micro- and macrovascular complications, diabetes has become a burden on health systems, their financial resources and their professionals, thus making the disease a major individual and a public health problem. There is currently no cure for this disease, so that the therapeutic goal of diabetes treatment focuses on normalizing blood glucose events. The aim is to minimize hyper- and hypoglycemia and to avoid, or at least to delay, the appearance and development of vascular complications, which are the main cause of morbidity and mortality among people with diabetes. A suitable, individualized and controlled treatment for diabetes involves many factors that need to be considered for each patient: age, physical activity, eating habits, presence of complications related or unrelated to diabetes, cultural factors, etc. However, in the short term, the two most influential variables that the patient has available in order to manage his/her glycemic levels are administered insulin doses and diet. Both suffer from a delay between their time of application and the onset of the action associated with their absorption. Therefore, the ability to predict the evolution of the glycemic profile in the near future could help the patient to make appropriate decisions on how to maintain good control of his/her disease and to avoid risky situations. Hence, the main goal of glucose prediction in diabetes consists of advancing the evolution of glycemic profiles in the near future. This would assist the patient in adapting his/her lifestyle and in taking corrective actions in a way that blood glucose levels approach those of a healthy person, consequently avoiding the symptoms and complications of a poor glucose control. The recent emergence of continuous glucose monitoring systems has provided new alternatives in this field. The availability of continuous records of changes in glycemic profiles (with a sampling period of one or five minutes) has enabled the design of new models which seek to predict blood glucose by using automatically read glucose measurements only (or at least, reducing significantly the data input manually to the algorithms). By requiring less intervention by the patient, new possibilities are open for the application of glucose predictors, making its use feasible in real-time applications, such as: decision support systems, hypo- and hyperglycemia detectors, integration into automated control algorithms, etc. In this thesis, different glucose prediction algorithms are proposed for patients with diabetes. These are based on information recorded by a continuous glucose monitoring system and incorporate information of the administered insulin and carbohydrate intakes. The proposed algorithms have been evaluated in-silico and using patients’ data recorded in different clinical trials. A complete methodology has been developed to characterize the performance of predictive models from all points of view: accuracy, delay, noise and ability to detect hypo- and hyperglycemia. In addition, simulation tools and patient databases have been deployed. One of the proposed algorithms has additionally been evaluated in terms of real-time prediction performance in a clinical scenario in which the patient checked his/her glucose predictions on demand and he/she had control on his/her metabolic variables. This has allowed assessing the impact of using glucose prediction on glycemic control. The tools to carry out the defined experimental protocols were also developed in this thesis.

Desarrollo de un instrumento de ayuda a la decisión para la mejora de las líneas de confección.

En este estudio se describe el software de simulación de daños en líneas de clasificación de fruta SIMLIN 2.0. Se refiere su empleo en la simulación de confección de melocotones Sudanell con una susceptibilidad intrínseca estimada mediante un modelo logístico, ajustado con esta misma herramienta, a partir de datos de Laboratorio SIMLIN 2.0 precisa la caracterización de las partidas de fruta mediante distribuciones de probabilidad, la cual puede llevarse a cabo con un interfaz de usuario de fácil utilización. El software permite evaluar los porcentajes de daño previstos para líneas de clasificación con distintos niveles de agresividad establecidos por medio de bases de datos generadas con frutos electrónicos tipo IS-100. Aporta distintas salidas gráficas que ayudan a definir las estrategias de mejora que más se adecúen a cada caso.

Avaliação da temperatura da pele durante o exercício através da termografia infravermelha: uma revisão sistemátic.

Objetivo. Describir los cambios en la temperatura de la piel (Tp) durante el ejercicio registrado por medio de termografía infrarroja. Método. Se realizó una revisión sistemática de la literatura utilizando los términos ejercicio y termografía en las bases de datos de MEDLINE/PubMed, IEEEXplore y SciELO teniendo como principales factores de in- clusión, estudios con humanos sin ningún tipo de problema físico o metabólico. Resultados. Tras el proceso de exclusión, fueron seleccionados ocho artículos. La Tp tiende a disminuir al inicio del ejercicio, de manera que su magnitud depende de la duración e intensidad de la actividad pro- puesta. En ejercicios con carga progresiva se observa una continua reducción de la Tp en comparación con los valores de reposo. Sin embargo, en ejercicios prolongados, la Tp puede variar según la región corporal evaluada con reducción, mantenimiento o incluso un aumento térmico, como sucede en las principales re- giones musculares involucradas en el ejercicio. La Tp presenta respuestas específicas durante el ejercicio en función de la región corporal y la necesidad de pérdida de calor. Conclusión. La Tp disminuye en la fase inicial del ejercicio. La manera de realizar el ejercicio de perfil máxi- mo o submáximo determina la respuesta de la Tp. No existe una respuesta homogénea en la Tp entre las diferentes regiones corporales, demostrando así la extremada complejidad del proceso de control de la temperatura central. Consecuentemente, la termografía infrarroja puede ser un valioso instrumento para hacer un seguimiento tanto de la respuesta térmica local como de la general.

1RM prediction: a data mining case study

In the last few years there has been a heightened interest in data treatment and analysis with the aim of discovering hidden knowledge and eliciting relationships and patterns within this data. Data mining techniques (also known as Knowledge Discovery in Databases) have been applied over a wide range of fields such as marketing, investment, fraud detection, manufacturing, telecommunications and health. In this study, well-known data mining techniques such as artificial neural networks (ANN), genetic programming (GP), forward selection linear regression (LR) and k-means clustering techniques, are proposed to the health and sports community in order to aid with resistance training prescription. Appropriate resistance training prescription is effective for developing fitness, health and for enhancing general quality of life. Resistance exercise intensity is commonly prescribed as a percent of the one repetition maximum. 1RM, dynamic muscular strength, one repetition maximum or one execution maximum, is operationally defined as the heaviest load that can be moved over a specific range of motion, one time and with correct performance. The safety of the 1RM assessment has been questioned as such an enormous effort may lead to muscular injury. Prediction equations could help to tackle the problem of predicting the 1RM from submaximal loads, in order to avoid or at least, reduce the associated risks. We built different models from data on 30 men who performed up to 5 sets to exhaustion at different percentages of the 1RM in the bench press action, until reaching their actual 1RM. Also, a comparison of different existing prediction equations is carried out. The LR model seems to outperform the ANN and GP models for the 1RM prediction in the range between 1 and 10 repetitions. At 75% of the 1RM some subjects (n = 5) could perform 13 repetitions with proper technique in the bench press action, whilst other subjects (n = 20) performed statistically significant (p < 0:05) more repetitions at 70% than at 75% of their actual 1RM in the bench press action. Rate of perceived exertion (RPE) seems not to be a good predictor for 1RM when all the sets are performed until exhaustion, as no significant differences (p < 0:05) were found in the RPE at 75%, 80% and 90% of the 1RM. Also, years of experience and weekly hours of strength training are better correlated to 1RM (p < 0:05) than body weight. O'Connor et al. 1RM prediction equation seems to arise from the data gathered and seems to be the most accurate 1RM prediction equation from those proposed in literature and used in this study. Epley's 1RM prediction equation is reproduced by means of data simulation from 1RM literature equations. Finally, future lines of research are proposed related to the problem of the 1RM prediction by means of genetic algorithms, neural networks and clustering techniques. RESUMEN En los últimos años ha habido un creciente interés en el tratamiento y análisis de datos con el propósito de descubrir relaciones, patrones y conocimiento oculto en los mismos. Las técnicas de data mining (también llamadas de \Descubrimiento de conocimiento en bases de datos\) se han aplicado consistentemente a lo gran de un gran espectro de áreas como el marketing, inversiones, detección de fraude, producción industrial, telecomunicaciones y salud. En este estudio, técnicas bien conocidas de data mining como las redes neuronales artificiales (ANN), programación genética (GP), regresión lineal con selección hacia adelante (LR) y la técnica de clustering k-means, se proponen a la comunidad del deporte y la salud con el objetivo de ayudar con la prescripción del entrenamiento de fuerza. Una apropiada prescripción de entrenamiento de fuerza es efectiva no solo para mejorar el estado de forma general, sino para mejorar la salud e incrementar la calidad de vida. La intensidad en un ejercicio de fuerza se prescribe generalmente como un porcentaje de la repetición máxima. 1RM, fuerza muscular dinámica, una repetición máxima o una ejecución máxima, se define operacionalmente como la carga máxima que puede ser movida en un rango de movimiento específico, una vez y con una técnica correcta. La seguridad de las pruebas de 1RM ha sido cuestionada debido a que el gran esfuerzo requerido para llevarlas a cabo puede derivar en serias lesiones musculares. Las ecuaciones predictivas pueden ayudar a atajar el problema de la predicción de la 1RM con cargas sub-máximas y son empleadas con el propósito de eliminar o al menos, reducir los riesgos asociados. En este estudio, se construyeron distintos modelos a partir de los datos recogidos de 30 hombres que realizaron hasta 5 series al fallo en el ejercicio press de banca a distintos porcentajes de la 1RM, hasta llegar a su 1RM real. También se muestra una comparación de algunas de las distintas ecuaciones de predicción propuestas con anterioridad. El modelo LR parece superar a los modelos ANN y GP para la predicción de la 1RM entre 1 y 10 repeticiones. Al 75% de la 1RM algunos sujetos (n = 5) pudieron realizar 13 repeticiones con una técnica apropiada en el ejercicio press de banca, mientras que otros (n = 20) realizaron significativamente (p < 0:05) más repeticiones al 70% que al 75% de su 1RM en el press de banca. El ínndice de esfuerzo percibido (RPE) parece no ser un buen predictor del 1RM cuando todas las series se realizan al fallo, puesto que no existen diferencias signifiativas (p < 0:05) en el RPE al 75%, 80% y el 90% de la 1RM. Además, los años de experiencia y las horas semanales dedicadas al entrenamiento de fuerza están más correlacionadas con la 1RM (p < 0:05) que el peso corporal. La ecuación de O'Connor et al. parece surgir de los datos recogidos y parece ser la ecuación de predicción de 1RM más precisa de aquellas propuestas en la literatura y empleadas en este estudio. La ecuación de predicción de la 1RM de Epley es reproducida mediante simulación de datos a partir de algunas ecuaciones de predicción de la 1RM propuestas con anterioridad. Finalmente, se proponen futuras líneas de investigación relacionadas con el problema de la predicción de la 1RM mediante algoritmos genéticos, redes neuronales y técnicas de clustering.

Propuesta, implementación y evaluación de la biometría de firma en el aire como sistema de verificación en teléfonos móviles

En esta tesis doctoral se propone una técnica biométrica de verificación en teléfonos móviles consistente en realizar una firma en el aire con la mano que sujeta el teléfono móvil. Los acelerómetros integrados en el dispositivo muestrean las aceleraciones del movimiento de la firma en el aire, generando tres señales temporales que pueden utilizarse para la verificación del usuario. Se proponen varios enfoques para la implementación del sistema de verificación, a partir de los enfoques más utilizados en biometría de firma manuscrita: correspondencia de patrones, con variantes de los algoritmos de Needleman-Wusch (NW) y Dynamic Time Warping (DTW), modelos ocultos de Markov (HMM) y clasificador estadístico basado en Máquinas de Vector Soporte (SVM). Al no existir bases de datos públicas de firmas en el aire y con el fin de evaluar los métodos propuestos en esta tesis doctoral, se han capturado dos con distintas características; una con falsificaciones reales a partir del estudio de las grabaciones de usuarios auténticos y otra con muestras de usuarios obtenidas en diferentes sesiones a lo largo del tiempo. Utilizando estas bases de datos se han evaluado una gran cantidad de algoritmos para implementar un sistema de verificación basado en firma en el aire. Esta evaluación se ha realizado de acuerdo con el estándar ISO/IEC 19795, añadiendo el caso de verificación en mundo abierto no incluido en la norma. Además, se han analizado las características que hacen que una firma sea suficientemente segura. Por otro lado, se ha estudiado la permanencia de las firmas en el aire a lo largo del tiempo, proponiendo distintos métodos de actualización, basados en una adaptación dinámica del patrón, para mejorar su rendimiento. Finalmente, se ha implementado un prototipo de la técnica de firma en el aire para teléfonos Android e iOS. Los resultados de esta tesis doctoral han tenido un gran impacto, generando varias publicaciones en revistas internacionales, congresos y libros. La firma en el aire ha sido nombrada también en varias revistas de divulgación, portales de noticias Web y televisión. Además, se han obtenido varios premios en competiciones de ideas innovadoras y se ha firmado un acuerdo de explotación de la tecnología con una empresa extranjera. ABSTRACT This thesis proposes a biometric verification technique on mobile phones consisting on making a signature in the air with the hand holding a mobile phone. The accelerometers integrated in the device capture the movement accelerations, generating three temporal signals that can be used for verification. This thesis suggests several approaches for implementing the verification system, based on the most widely used approaches in handwritten signature biometrics: template matching, with a lot of variations of the Needleman- Wusch (NW) and Dynamic Time Warping (DTW) algorithms, Hidden Markov Models (HMM) and Supported Vector Machines (SVM). As there are no public databases of in-air signatures and with the aim of assessing the proposed methods, there have been captured two databases; one. with real falsification attempts from the study of recordings captured when genuine users made their signatures in front of a camera, and other, with samples obtained in different sessions over a long period of time. These databases have been used to evaluate a lot of algorithms in order to implement a verification system based on in-air signatures. This evaluation has been conducted according to the standard ISO/IEC 19795, adding the open-set verification scenario not included in the norm. In addition, the characteristics of a secure signature are also investigated, as well as the permanence of in-air signatures over time, proposing several updating strategies to improve its performance. Finally, a prototype of in-air signature has been developed for iOS and Android phones. The results of this thesis have achieved a high impact, publishing several articles in SCI journals, conferences and books. The in-air signature deployed in this thesis has been also referred in numerous media. Additionally, this technique has won several awards in the entrepreneurship field and also an exploitation agreement has been signed with a foreign company.