Proyectos - Ingeniería en Sistemas Computacionales
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- ÍtemAcceso AbiertoAcceso remoto a computadoras de laboratorios como recurso a las prácticas de las asignaturas de la Carrera en Sistemas Computacionales.(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2022-03) Mantuano Gómez, Jordy; Moreno Yagual, Mauro; Ruata Avilés, SilviaEl presente trabajo de investigación tiene como objetivo analizar la factibilidad del uso del acceso remoto en los laboratorios de la CISC, con el fin de que los estudiantes puedan realizar su componente de prácticas de las asignaturas de Seguridad informática, Sistemas Operativos y Electiva IV en estos aprovechando los beneficios que esta modalidad supone. Se realizó la revisión sistemática de diferentes tesis, artículos científicos y libros publicados. Con el fin de medir el nivel de aceptación por parte de los estudiantes de la CISC sobre el acceso remoto en los laboratorios se realizaron encuestas. De igual manera se realizaron pruebas de rendimiento y ancho de banda de las computadoras de la CISC dando como resultado que las mismas se encuentran aptas para adoptar esta modalidad y cuentan con los recursos suficientes para poder albergar programas especializados para el uso de los estudiantes de la CISC.
- ÍtemAcceso AbiertoActualización de la App “Neerepositorio” V1, a Framework Django para su integración al gestor de contenido de Moodle: Plan de formación-Proyecto FCI-016-2019(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2022-09) Sancán Macías, Carlos Mauricio; Enríquez Antepara, EvelynEl crecimciento y el uso de las herramientas TIC en el ambito educativo esta favoreciendo el desarrollo de una eduacion más eficaz como lo es una aplicación web , El presente trabajo de tituación tienen como objetivo actualizar la plataforma Neerepositorio v1 con integracion al sistema SECOED. Para la actualización de esta apliacion web e integraciòn es proveer a los profesores de la Facultad de Ciencias Matemáticas y Física de la universidad de Guayaquil un espacio donde encontran herramientas tencologicas que ayuden a los estudiantes con NEE en su proceso de enseñanza-eduaciòn mediante estos recursos. La metodología de investigacion aplicada concistio en observar y analizar las funciones que hace la version anterior. Para el desarrollo del proyecto se considero la metodologia cascada que fue la que mejor se adapto al desarrollo de este proyecto que nos permitira analizar en cada fase los resultado obenidos en cada una de ellas. Además, para la codifiación del proyecto se utilizo el lenguaje de porgramacion Python junto con el Framework Django, el cual se obto por el uso de este lenguaje para la integracion al sistema principal, debido a que la plataforma mencionada anteriormente esta desallado en este lenguaje, y para la gestion de la base de datos se utilizo PostgreSQL.
- ÍtemAcceso AbiertoAdaptación del algoritmo de clustering dinámico Pyclee para el procesamiento y análisis de trayectorias GPS(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2021) Cedeño Núñez, Pedro Xavier; Piña Naranjo, Ángel Ricardo; Reyes Zambrano, Gary XavierLa gran cantidad de datos provenientes de dispositivos GPS, motivan a los desarrolladores a descubrir el procedimiento más optimo a la hora de agrupar estas muestras de datos procedentes de geolocalización de recorridos vehiculares. En esta investigación se evalúa la calidad de agrupamiento del algoritmo de clustering dinámico Pyclee. Se adaptó el algoritmo para que procese, analice y mida la calidad de los clústeres a través de la métrica Silhouette. Para ello se utilizó 2 bases de datos públicas; Aracaju-Brazil y Roma-Italia. Luego de varias parametrizaciones en Relative Size que permite identificar en una zona los datos pertenecientes a un mismo grupo y Lambda que permite utilizar el valor de olvido del algoritmo, se evidencia la mejora en la calidad de agrupaciones.
- ÍtemAcceso AbiertoAdaptación e implementación de un módulo que realiza aforos vehiculares a un sistema inteligente para el control del flujo vehicular.(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2023-09) Ramírez Reyes, Frank Douglas; Véliz Tomalá, Daniel Josué; León Granizo, Oscar DarioEl presente proyecto tiene como objetivo la creación de un módulo, el cual realiza aforos vehiculares para la ciudad de Guayaquil, con el fin de generar resultados certeros, ya que el módulo tiene la habilidad de ingresar datos de manera manual y a través de videos, donde se ha observado el porcentaje de error y precisión al momento de obtener el resultado de dicho aforo. Así mismo la información se guarda en una base de datos PostgresSQL, con el fin de realizar consultas a través de la fecha y hora. De la misma manera para tener mayor respaldo, se cargará dicha información en la nube para poder acceder a dichos datos desde cualquier lugar.El software tiene la habilidad de clasificar los tipos de vehículos. Por lo que se ha usado para el desarrollo del bank- end el uso del lenguaje de python, que es donde se desarrollaron los algoritmos y para mostrar la información de manera grafica se usó framework django con el fin de obtener la estructura del módulo. Para el desarrollo del proyecto se eligió la metodología Kanban que permite visualizar las tareas y actividades a cumplir considerando la prioridad de cada una. Dando resultados confiables, ya que se han realizado muchas pruebas donde se ha observado el error y la precisión, con el fin de optimizar los tiempos de respuestas y calidad de la información.
- ÍtemAcceso AbiertoAdministración, adecuación, adaptación y pruebas de algoritmos de aprendizaje de máquinas a diferentes tipos de problemas en el sistema inteligente de control de flujo vehicular.(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2023-09) Reyes Macias, Joel Paul; Carranza Mero, Katherine Alejandra; Gary Reyes, ZambranoEl presente proyecto de titulación propuesto consiste en administrar, adecuar, adaptar y realizar pruebas de algoritmos que estan implementados en el Sistema Inteligente de Control de Flujo Vehicular, con una arquitectura implementada en Amazon Web Services (AWS), la cual se ejecuta en un prototipo web, donde esto se enlaza con servicios AWS tales como máquinas virtuales (EC2), almacenamiento de archivos (bucket S3), Api Gateway, funciones Lambda. Se realiza una serie de pruebas en las máquinas virtuales donde los algortimos implementados deben de soportar diferentes tipos de problemas no solo con respecto a transito vehicular, sino a otros tipos de trayectorias tales como, trayectoria de bala, trayectoria de aviones, trayectoria de una pelota de beisbol, trayectoria de movimiento de terremoto, etc. Además en este sistema se integro un nuevo modulo sobre conteo de flujo vehicular, la cual consiste que por medio de un video realiza el respectivo conteo de vehiculos, clasificandolo en buses, autos, moto, y vehiculo pesado. En conclusión se realizo pruebas por cada algortimo y con cambios en la instancia de la base de datos con la creacion de nuevas columnas y tablas se logro una mejor normalización y relación entre los datos. Como resultados que se obtuvieron de las pruebas realizadas con los algoritmos en el sistema inteligente de control de flujo vehicular con la carga de 2 dataset y videos por algoritmos, se obtuvo los siguientes resultados: visualización de gráficos 73 cargados con éxitos y con error 13 con error y carga de dataset y videos 14 se estribaron de manera exitosa y no ocurrió ningún error.
- ÍtemAcceso AbiertoAfinamiento de los modelos de transformadores integrando características lingüísticas para mejorar el rendimiento en la predicción de la complejidad léxica.(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2022-03-18) Escobar Suarez, Jostin Daniel; Sorroza Contreras, Joel Stalin; Ortiz Zambrano, JennyLas palabras complejas presentes en un texto, libro, artículo científico, entre otras fuentes de información pueden influir en el grado de comprensión de estos, puesto que sino se entiende un término, una oración entera podría perder sentido. A este suceso se lo denomina complejidad léxica, y dependiendo del nivel de complejidad de las palabras de un determinado texto, este será más fácil o más complejo de comprender. En deep learning existen métodos para determinar la complejidad de las palabras, y ello se logra empleando modelos de transformadores lingüisticos los cuales a través de entrenamiento pueden llegar a determinar que palabra puede ser menos o más compleja que otra. El trabajo investigativo de titulación en cuestion se basa en la mejora, o mejor dicho, afinamiento de resultados de predicción de palabras complejas a través del uso de modelos de transformadores, en el presente caso, los transformadores BERT y XLM-RoBERTa. A partir de la obtención de los datos de estos modelos, se usarán posteriormente para hacer ejecuciones de pruebas a través de diferentes algoritmos de aprendizaje supervisado, con el objetivo de determinar que tan precisa fue la predicción de los algoritmos respecto a los datos obtenidos de los modelos de transformadores BERT y XLM-RoBERTa y los datos obtenidos con las ejecuciones de los algoritmos de aprendizaje supervisado. Así se comprobará el nivel de afinamiento de datos realizado en esta investigación
- ÍtemAcceso AbiertoAgresividad y odio en usuarios de Twitter, identificación mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural social.(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2023-03) Rodriguez Soria, Helen Julissa; San Martin Torres, Roberto Josue; Espin Riofrio, CésarLas redes sociales se han convertido en un lugar donde las personas son capaces de expresarse y opinar libremente de diversos temas, lo que puede ocasionar que se desarrollen interacciones negativas que inciten comportamientos de agresividad y odio. Para abordar esta problemática existen diferentes métodos y técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). El proyecto a continuación tiene como objetivo detectar la agresividad y odio analizando mensajes en español de la red social Twitter mediante el modelo Transformer pre entrenado Pysentimiento, donde se empleó una metodología cuasi experimental. Se aplicaron técnicas para la extracción y procesamiento de los datos, garantizando así la calidad de la información que ingresa al modelo. Se desarrolló una interfaz web, la cual nos permitió usar al modelo para presentar la información obtenida de una manera visual mediante el uso de tablas y gráficos, facilitando una evaluación más clara y precisa en la tarea de detectar contenido de agresividad y odio en los mensajes de texto. Los resultados obtenidos demostraron que es posible detectar agresividad y odio en mensajes de texto en español mediante el uso de un modelo Transformer pre entrenado y utilizarlos para crear sistemas o aplicaciones que detecten y cuantifiquen estos síntomas en mensajes escritos por las personas.
- ÍtemAcceso AbiertoAgrupaciones de trayectorias GPS de manera incremental con algoritmos de clusteringdinámicos.(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2021) Fuentes Palma, Vicente Alejandro; Vera Marin, Jonathan Fernando; Reyes Zambrano, Gary XavierEl gran volumen de datos que hoy en día generan los diversos dispositivos GPS, originan que el análisis de esos datos sea un campo de investigación de interés actual. Los algoritmos de clustering identifican patrones en un conjunto masivo de datos. En el ámbito de la transportación en el caso de los vehículos que circulan por las calles de una ciudad, estos algoritmos ayudan a identificar congestionamientos, flujos de tráfico comunes, eventos frecuentes como paradas que realizan los vehículos, entre otros. El dinamismo de los escenarios que ocurren en el tráfico vehicular requiere de algoritmos dinámicos de agrupamientos de flujos de datos. En este trabajo se analizan dos de estos algoritmos Pyclee y DenStream, estos algoritmos utilizan un enfoque basado en dos etapas: distancia y densidad. Estos algoritmos fueron adaptados para que procesen trayectorias vehiculares y se evaluó su eficacia al medir las métricas del mecanismo de olvido, tamaño relativo y épsilon, con resultados satisfactorios. Para validar los resultados se utilizaron tres conjuntos de datos de trayectorias GPS que son públicos
- ÍtemAcceso AbiertoAlgoritmo de agrupación de última generación: Enfoque y aplicaciones.(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2022) Amaguaya Campoverde, Verónica Elizabeth; Santamaría Tigua, Emanuel Titob; Reyes Zambrano, GaryLos algoritmos o métodos de agrupamiento se encuentran en constante evolución debido al interés que despierta en parte de la comunidad científica. Con el desarrollo de los algoritmos de agrupamiento considerados tradicionales han surgido mejoras a estos algoritmos e incluso métodos únicos considerados como “novedad" para la ciencia. Este trabajo tiene como objetivo realizar una revisión sistemática para a partir de una meta data fiable que se obtiene al finalizar el enfoque primas, nos permite analizar la producción científica que existe alrededor del tema “agrupamiento de trayectorias GPS", mediante la bibliometría. Por lo tanto, fueron analizados un total de 239 artículos de la colección principal de Web of Science y 290 de Scopus, realizando previamente un filtrado de la muestra generada para descartar todo aquel artículo que no tenga una relación directa con el tema a analizar. Este análisis establece un ambiente ideal para otras disciplinas e investigadores, ya que entrega un estado actual de la tendencia que lleva la temática de estudio en su campo de investigación.
- ÍtemAcceso AbiertoAlgoritmo de Clustering dinámico para trayectoria GPS.(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2021-03) Arias Martinez, Bryan José; Zamora Litardo, Bryan Steven; Reyes Zambrano, GaryHoy en d´ıa existen varios dispositivos tecnologicos en lo cual permiten extraer datos de ´ trayectorias GPS como son los Smartphone, GPS y sensores etc. Gracias a esta herramienta se puede almacenar en las bases de datos grandes volumenes de datos del recorrido vehicular ´ de taxis de diferentes pa´ıses como son: China, Ecuador y Brasil. Estos datos recolectados se podran evaluar y analizar los agrupamientos de clustering mediante el algoritmo din ´ amico ´ basado en densidad. Para analizar los datos GPS de las bases de datos se realizo modificaciones ´ al archivo csv para que el algoritmo dinamico pueda procesar los datos de las trayectorias GPS ´ y entender los agrupamientos de clustering que se forman dinamicamente. El algoritmo de ´ clustering dinamico basado en densidad trabajan con dos etapas que son: la etapa de distancia ´ y la etapa de densidad. En la etapa de distancia se usa la norma L1 o Manhattan que permite ver la distancia mas cercana de los clustering para agrupar los datos, en cambio en la etapa de ´ densidad se obtiene un resultado final donde se muestra los clustering. Entonces el algoritmo de clustering dinamico basado en densidad muestra los resultados finales del agrupamiento de ´ trayectorias GPS de manera satisfactoria.
- ÍtemAcceso AbiertoAlgoritmo para diagnóstico de trastorno dislálicos en pacientes a partir de la ficha logopédica.(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2021) Philco Baque, Jorge Fernando; Serrano Guamán, José Miguel; Reyes Wagnio, ManuelLa Dislalia funcional se define como una alteración del lenguaje, la cual se suele presentar con gran frecuencia en infantes de 5 años de edad en adelante y en la variedad de los casos este problema suele permanecer hasta la edad adulta si no es tratada en su debido momento, las dificultades que se acarrean con este tipo de trastornos de lenguaje desencadenan severas consecuencias de las cuales podemos mencionar el bullying, discriminación, dificultad de aprendizaje, para obtener un diagnóstico de los pacientes que padecen estos trastornos se procedió al desarrollo de un algoritmo para diagnóstico de dislalia funcional, la cual tendrá como objetivo primordial leer las entradas del dataset el cual contendrá las fichas logopédicas realizadas a los pacientes y así poder determinar en qué fonema y en que posición radica estos problemas de trastornos. Esta necesidad de implementación radica porque en Guayaquil existe muy pocos centros terapeutas que ayuden a tratar este tipo de trastornos y por su alto costo de consulta lo cual impiden que los niños culminen los tratamientos empezados. Para el desarrollo del algoritmo se realizaron entrevistas a especialistas logopedas y así mismo se recopilaron datos de las fichas logopédicas para poderlas adaptar y así tener un diagnóstico correcto, también se utilizó el lenguaje de programación Python 3.9 y según las investigaciones realizadas y los algoritmos seleccionados, el mejor posicionado y de más sencilla aplicación resulto el Basado en Reglas, con él se obtuvo una gran precisión en comparación de los demás algoritmos consultados. Finalmente se muestran las conclusiones donde indican los resultados obtenidos por parte del algoritmo para diagnóstico de dislalia funcional, en donde a partir de estos resultados el especialista logopeda puede tener una noción más clara y así poder decidir cuál sea el tratamiento que se le pueda aplicar al paciente evaluado.
- ÍtemAcceso AbiertoAlgoritmo para la detección temprana en niños de trastornos del lenguaje (dislalia).(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2021) Lainez Suárez, Sandy Elizabeth; López Dávila, Adrián Jesús; Delgado Menoscal, Segundo EugenioPara el presente trabajo se buscó ampliar un análisis correspondiente a los trastornos del lenguaje también conocido como dislalia, misma que se produce en la disfunción de ciertos sonidos de vocales y consonantes, causadas por las alteraciones en los órganos fono articuladores como los labios, lengua, carrillos paladar, aparato respiratorio, cavidades supra glóticas, las cuales se pueden originar por una evolución anómala en su crecimiento, en su forma o en su posición; debido a diferentes factores etiológicos, presentándose así; los tipos de trastornos de dislalia más comunes a través de un algoritmo basado en machine learning, ejecutando predicciones mediante el consumo de una base de datos donde se alojan los diferentes casos de dislalia. Por tanto, este proyecto de titulación tiene como fin elaborar un algoritmo mediante la herramienta Open Source tal como “Lenguaje de Programación Python” con el framework Django utilizando una base de datos brindada por la unidad del Fondo Competitivo de Investigación de la Universidad de Guayaquil para detectar tempranamente los posibles trastornos de leguaje como la dislalia en niños de 3 a 5 años, mismo que va a ayudar al profesional tratante o Logopeda, realizando una gestión rápida para la detección del trastorno del lenguaje. En cuanto a la metodología utilizada, este trabajo es de enfoque cualitativo, a nivel descriptivo y transversal. Se utilizaron entrevistas a expertos con cuestionarios de preguntas dicotómicas para conocer las opiniones sobre la importancia de la detección temprana de la dislalia, así como la utilización de software para ello. Los resultados demostraron que una detección temprana favorece al rápido tratamiento del menor, así como una mejor calidad de vida y esto se logra mediante el uso del algoritmo creado para que sirva de base en las investigaciones y tratamientos del Logopeda.
- ÍtemAcceso AbiertoAlgoritmos Ensemble Learning aplicado en problemas de regresión. caso de estudio: comportamiento energético del edificio de la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas (UG).(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2023-07) Borquez Vargas, Gabriel Jonathan; Barzola Monteses, Julio JoffreEn la actualidad se está experimentando un aumento considerable en el consumo energético de la población ecuatoriana tanto en edificios y en áreas residenciales. En la inteligencia artificial se consideran sistemas de control predictivos para dar una posible solución al control del consumo energético. Pero estos sistemas requieren de precisión en dichas predicciones. El objetivo de este trabajo es aplicar técnicas de aprendizaje en conjunto para realizar una predicción sobre el consumo energético en el edificio de la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas (FCMF) de la Universidad de Guayaquil (UG). Y utilizar métricas de error de regresión para evaluar cada uno de los modelos propuestos en esta investigación. El método para usar es cuasiexperimental y se aplicara en 3 conjuntos de datos los cuales contienen 12 variables con relación al consumo de energía del edificio. Se probarán 3 modelos de aprendizaje en conjunto, para la técnica de bagging usaremos Random Forest, para Boosting será XGBoost y para Stacking se utilizará Stacked Generalization (3 modelos bases como son Random Forest, XGBoost y K-Nearest Neighbors (KNN) y un metamodelo de Regresión Logística). Las métricas a usar son RMSE, MAE y MAPE en diferentes longitudes de horizontes de pronóstico. Como resultado el modelo XGBoost se vislumbra tanto en métricas de error y tiempo computacional como el modelo más optimo en comparación de los otros modelos analizados en los distintos escenarios.
- ÍtemAcceso AbiertoAnálisis comparativo de 3 algoritmos de predicción que permita analizar coordenadas georreferenciales de objetos en movimiento.(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2021) Alvarado Salas, Alberto José; Huacón Lino, Melanie Lisbeth; León Granizo, Oscar DaríoEl trabajo de titulación se basa en realizar un análisis comparativo de 3 algoritmo de predicción (Regresión lineal, Redes neuronales y KNN), que permitan estudiar informaciones de coordenadas georreferenciales de objetos en movimiento, ya que actualmente existen problemas entorno al congestionamiento vehicular cerca de la Universidad de Guayaquil, causando que sus estudiantes y personal administrativo se retrasen en cumplir con sus obligaciones por este tipo de inconveniente. Debido a esto, se estableció como objetivo principal implementar un algoritmo que cuente con mayor exactitud y efectividad de predicción en un módulo que se alojará en el SISTEMA INTELIGENTE PARA LA MOVILIDAD SOSTENIBLE DE LA UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL(SIAMS-UG), haciendo uso de herramientas open Source que permitan trabajar con Machine Learning para así lograr analizar los pronósticos de los congestionamientos que se forman en los alrededores de la Universidad de Guayaquil. Para llevar a cabo el proyecto se realizó una investigación exhaustiva mediante la metodología de recolección de citas bibliográficas por medio de una revisión sistemática acerca del área de estudio definido, por consiguiente, para el procesamiento de la información se utilizaron paqueterías de datos de tipo cuantitativo para obtener las probabilidades necesarias. En cuanto al desarrollo, se empleó la metodología cascada ya que al ser un modelo lineal y de simple implementación logró enfatizar cada fase del proyecto permitiendo tener como resultados luego de varios análisis comparativos que el algoritmo más eficiente fuera el de redes neuronales, siendo así se procedió a la implementación del mismo en la aplicación web SIAMS-UG con el fin de cumplir con el objetivo planteado del problema que es obtener mejoras en la movilidad sostenible.
- ÍtemAcceso AbiertoAnálisis comparativo de los sitios de Stack Overflow en inglés Vs Stack Overflow en español.(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2021-03) Yoza Menoscal, Allison Lissette; Botto Tobar, Miguel ÁngelEn la actualidad, existen muy pocos estudios científicos en español que midan los niveles de comportamientos que tienen los usuarios ecuatorianos dentro de las comunidades de Stack Overflow en español (SO-ES) con relación a la comunidad de Stack Overflow en inglés (SO-EN), con la problemática expuesta en el actual trabajo de titulación se tiene como propósito desarrollar un análisis exhaustivo de datos que se obtiene a través de los repositorios correspondiente de Stack Exchange, que permita identificar el tipo de conducta que tienen los ecuatorianos en ambas comunidades, así como también sus contribuciones. Para esto se realizó una revisión sistemática, que se basó en seleccionar un conjunto de trabajos investigativos para la extracción de conceptos, características y definiciones específicas de distintos autores para sustentar teóricamente la presente propuesta. Además, se cumple con los objetivos específicos del proyecto, con la implementación de la metodología mixta; que consiste en emplear herramientas apropiadas para el filtrado de datos (SQL Server y Python), para adquirir la cantidad exacta de ecuatorianos que se encuentran integrados en SO-EN y SO-ES, y a partir de estos resultados, se empleó el análisis por medio de una encuesta y con el manejo de la calculadora virtual que determina el chi-cuadrado, donde se obtuvo como conclusión de este estudio que la cantidad de participación y el alto nivel de comportamiento por parte de usuarios ecuatorianos se presentan con más frecuencia en SO-EN que en su similar SO-ES, adicionalmente se expone la importancia que adquiere la comunidad en inglés por parte de los usuarios que fueron encuestados.
- ÍtemAcceso AbiertoAnálisis comparativo entre modelos de Machine Learning para la predicción de fallo en áreas axiales de un recipiente toroidal de sección recta circular para el almacenamiento de GNC(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2021) Jiménez León, José Israel; Martínez Vera, Jorge Javier; Patiño Pérez, Darwin GuillermoEn el presente trabajo se realiza la predicción de fallo en las areas axiales en recipientes de forma toroidal de sección recta circular que almacenan Gas Natural Comprimido (GNC) a presión, utilizando el lenguaje de programación de Python en la plataforma de Google Colab, para la implementación de diferentes modelos de Machine Learning como lo son: KNN, SVM, Gradient Boosting, Random Forest, Decision Tree y Regresion Logistic, realizando el análisis y comparación de los resultados obtenidos por cada uno de ellos. En el análisis para ello se realizan training y testing de la data set para cada modelo empleado obteniendo como resultado el porcentaje de precisión de estos, mediante su variable de score, se podrá determinar cuál de estos modelos es el óptimo para la predicción de fallos en las areas axiales. Se obtienen como resultado que con KNN (Vecinos Más Cercanos) se obtuvo una precisión del 62%,con el Decision Tree se obtuvo un 64%, siendo los modelos de más bajo porcentaje de predicción, mientras que SVM y Regresion Logistic ofrecen un porcentaje muy aceptable que se encuentra entre el 73% y 80 %, además de esto Random Forest y Gradient Boosting ofrecen mejor precisión que los otros modelos en el momento de predecir el fallo en las areas axiales de un recipientes de forma toroidal de sección recta circular.
- ÍtemAcceso AbiertoAnálisis de algoritmos de Clustering basados en particionamiento y basados en Densidad para el procesamiento de trayectorias GPS.(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2020-10-08) Puga Reyes, Eduardo Xavier; Reyes Zambrano, Gary XavierLos constantes avances en técnicas de registro y recolección de información de trayectorias GPS, el incremento en la cantidad de dispositivos que recolectan este tipo de información como las cámaras de video, sensores de tráfico, teléfonos inteligentes, etc, origina un gran volumen de información. El poder identificar patrones realizando un análisis inteligente de estos datos es un área en dónde hoy muchos investigadores realizan esfuerzos para identificar soluciones. Las técnicas de agrupamiento de trayectorias GPS permiten identificar patrones sobre grandes volúmenes de datos. Esta tesis presenta una evaluación de dos de los algoritmos de clustering tradicionales Kmeans y DBscan que fueron adaptados para el procesamiento de trayectorias GPS, incorporando una segmentación de las trayectorias basada en ángulo y una selección de centroides iniciales 4k, 8k y 12 k. Los resultados obtenidos luego de aplicar el método propuesto sobre tres bases de datos de trayectorias reales son satisfactorios y muestran una mejor calidad de agrupamiento al comparar los índice Silhouette y Distancia Promedio al Individuo más cercano.
- ÍtemAcceso AbiertoAnálisis de casos de abuso e implementación del modelo de especificación de software para requerimientos de seguridad en un caso de uso.(Universidad de Guayaquil Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales, 2019-04) Santana Santana, Katherine Mariuxi; Fiallos Lalama, Steve Pietro; Peralta Guaraca, TaniaEl presente proyecto propuesto se orienta en la importancia de la elaboración de un modelo de especificaciones de software para requerimiento de seguridad en un caso de uso con finalidad de apoyar y dar solución en la prevención de ataques maliciosos de la denominada “Plataforma Tecnológica Para Contribuir La Planeación Urbana De La Ciudad De Guayaquil Dirigido A La Transportación”. Se tomará como modelo para el siguiente estudio el caso de uso de recolección de datos, mediante el cual se reveló una equivocación en este ejemplo, por qué no contaba con la implementación de los respectivos caso de seguridad en dicho caso de uso específico, no obstante la inexistencia del mismo nos da un lugar a una seguridad inconsistente, ya que puede ser utilizado por diversos agentes maliciosos o hackers, que tienen objetivos variados tales como pueden ser, apoderarse desde la extracción de la información, manipulación de la misma, hasta la inoperatividad de la plataforma en mención, para poder evitar estos posibles ataques o abusos sobre la plataforma en los distintos modelos de caso de uso, se realiza minuciosamente la respectiva implementación del caso de seguridad sobre el módulo de recolección de datos ya antes mencionado del cual se encontró que no cumplía con las especificaciones de seguridades necesarias en donde nace el caso de abuso dentro de la plataforma con una o varias vulnerabilidades, esto conlleva a que disminuya su vulnerabilidad ante la presencia de atacantes maliciosos, y permitirá la correcta implementación del modelo de especificaciones de software de la plataforma segura y robusto, el cual es el objetivo primordial de este trabajo de titulación.
- ÍtemAcceso AbiertoAnálisis de comparación de filtros de reducción de ruidos para trayectorias GPS.(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2020-04) Zamora Arcentales, Evelyn Lucero; Jaramillo Parrales, Mario Alejandro; Reyes Zambrano, GaryEn este proyecto se presentan los algoritmos: Filtro de Kalman Estándar, Filtro de Kalman Extendido y Filtro de Media, para estudiar el problema de ruido que existe en las trayectorias GPS. Para el análisis de los mismos, se realizó un estudio, para su posterior implementación usando la metodología de desarrollo de software tradicional. Para la comprobación de la efectividad de los algoritmos se realizó la comparación de los resultados de la ejecución de los algoritmos sobre la base de trayectorias de Guayaquil/no Lineal y Brasil/Lineal para verificar la calidad de los filtros de corrección de ruido se usó los indicadores de medición; mínimo, máximo, media y análisis estadísticos descriptivos como el conteo de puntos variados con sus porcentajes de variación y ganancia, para que los filtros de Kalman Estándar, Kalman Extendido y Media presenten un mejor nivel de reducción de ruido.
- ÍtemAcceso AbiertoAnálisis de datos mediante KPI’S de los registros académicos de la Carrera de Ingeniería de Sistemas Computacionales / Ingeniería de Software de la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas de la Universidad de Guayaquil.(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales, 2021) Intriago Zúñiga, Paúl Alberto; Luna Torres, Bryan Eder; Castro Aguilar Gilberto FernandoEl objetivo principal de este proyecto de titulación fue desarrollar una aplicación móvil que le permita al decano, a los directores de carrera y a los directores de área de la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas poder tener un control de los procesos académicos. Los indicadores nos ayudaran a tener un control la aplicación ayudara a los directores de la facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas poder observar el crecimiento o disminución de los estándares que involucran los procesos académicos como son tercera matricula, reingreso, homologación, matriculación, entre otros, estos cuatros son lo principales dentro de la larga lista de procesos académicos que tienen la Universidad de Guayaquil. Para desarrollar la aplicación, se utilizo software libre con herramientas como lo son Kodular Creator, un gestor de Base de datos como lo es SQL Server e indicadores KPI´s ya que con estos ultimo tuvimos la facilidad de tener un control y una visualización más optima de los resultados que nos arrojaba la base de dato, el usuario podrá modificar o recuperar su contraseña de ser necesario. Al terminar el proyecto realizamos las pruebas necesarias con registros de años anteriores, así de esta manera podemos tener una guía para poder tener una estimación de los futuros procesos en base a porcentajes. Los beneficiarios de este proyecto de titulación, quienes tienen acceso a la aplicación con usuarios y contraseñas que serán enviados a sus correos institucionales para evitar el mal uso del aplicativos por terceras personas, así la aplicación se vuelve muy fácil de manejar y favorable para los usuarios.