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D.L. A 129-2008

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En la presente tesis se propone un modelo de gestión de redes que incorpora en su definición la gestión y difusión masiva de la información sobre redes no propietarias como Internet. Este modelo viene a solucionar uno de los problemas más comunes para cualquier aplicación, tanto de gestión como de usuario, proporcionando un mecanismo sencillo, intuitivo y normalizado para transferir grandes volúmenes de información, con independencia de su localización o los protocolos de acceso. Algunas de las características más notables del modelo se pueden sintetizar en las siguientes ideas. La creación de herramientas siguiendo el modelo permite que los desarrolladores de aplicaciones puedan centrarse en la lógica de la aplicación, en lugar de tener que resolver, generalmente a medida, el problema de la transferencia de grandes volúmenes de información. El modelo se ha concebido para ser compatible con los estándares existentes, tomando como base el marco de trabajo definido por ISO/IEC para sistemas OSI. Para que la difusión de la información se realice de forma escalable y con el menor impacto posible sobre la red de comunicaciones se ha propuesto un método de difusión fundamentando en técnicas colaborativas y de multicast. Las principales áreas de aplicaciones del modelo se encuentran en: los sistemas de gestión como las copias de seguridad en red, sistemas para la continuidad en el negocio y alta disponibilidad o los sistemas de mantenimiento de redes de computadoras; aplicaciones de usuario como las aplicaciones eBusiness, sistemas de compartición de archivos o sistemas multimedia; y, en general, cualquier tipo de aplicación que conlleve la transferencia de importantes volúmenes de información a través de redes de área amplia como Internet. Los principales resultados de la investigación son: un modelo de gestión de redes, un mecanismo de difusión de la información concretado en un protocolo de transporte y otro de usuario y una librería que implementa los protocolos propuestos. Para validar la propuesta se ha construido un escenario de pruebas real y se ha implementado el prototipo de un sistema de recuperación integral de nodos basado en el modelo y utilizando las librerías creadas. Las pruebas de escalabilidad, carga y tiempos de transferencia realizados sobre el prototipo han permitido verificar la validez e idoneidad de la propuesta comprobando que su aplicación es escalable respecto del tamaño del sistema gestionado, sencillo de implantar y compatible con los sistemas existentes.

En la presente investigación se propone un método para realizar búsquedas en grandes conjuntos de datos con características similares a los grafos. El método está dividido en dos etapas: una etapa de organización del conjunto de datos y una etapa donde se puede realizar la búsqueda de elementos que minimicen una función objetivo según el modelo organizativo obtenido. Para la organización del conjunto de datos se propone el empleo del algoritmo growing neural gas, al que se le han incorporado modificaciones que facilitan su empleo en el contexto de la investigación. El método de grafos embebidos en espacios vectoriales se utiliza para obtener representaciones de los elementos del conjunto de datos apropiadas para la aplicación del algoritmo de clustering. Como resultado del proceso de organización cada elemento del conjunto de datos es asociado a un nodo del modelo obtenido de la aplicación del algoritmo de clustering. Para la etapa de búsqueda se propone un algoritmo basado en la heurística simulated annealing. El algoritmo realiza estimaciones de la calidad de los elementos asociados a cada nodo del modelo mediante evaluaciones de la función objetivo que realiza mientras se recorre el modelo. Estas estimaciones son empleadas para orientar la búsqueda. El funcionamiento de cada etapa de la propuesta de solución es validada de forma empírica mediante el empleo de conjuntos de datos y funciones objetivo seleccionados con este fin. Los resultados de la aplicación del método general propuesto muestran que la obtención de soluciones requiere la evaluación de un pequeño porcentaje de los elementos del conjunto de datos, de modo que se reducen los tiempos asociados al proceso de búsqueda.

A critical requirement for achieving ubiquity of artificial intelligence is to provide intelligent environments with the ability to recognize and understand human behaviour. If this is achieved, proactive interaction can occur and, more interestingly, a great variety of services can be developed. In this thesis we aim to support the development of ambient-assisted living services with advances in human behaviour analysis. Specifically, visual data analysis is considered in order to detect and understand human activity at home. As part of an intelligent monitoring system, single- and multi-view recognition of human actions is performed, along several optimizations and extensions. The present work may pave the way for more advanced human behaviour analysis techniques, such as the recognition of activities of daily living, personal routines and abnormal behaviour detection.

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