Repositorio de Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
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Evaluación integral de la gestión de residuos sólidos no peligrosos producidos por la Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito y propuesta para la gestión de lixiviados producidos por la compostera de residuos orgánicos de la universidad teniendo en cuenta elementos de la economía circular
No full textEl Semillero de investigación en Saneamiento Ambiental busca incentivar a la comunidad de la Escuela en el interés por la investigación en el campo del saneamiento ambiental, la ingeniería de residuos sólidos y la gestión ambiental. Tomando en cuenta las recomendaciones dadas por la UAESP1 en el proyecto realizado por el Ingeniero Civil y Ambiental Rubén Bohada: Puesta en Marcha y Evaluación de Compostera para el tratamiento de residuos sólidos orgánicos, se realiza el planteamiento de un plan piloto para realizar el tratamiento de lixiviados producidos por la compostera dando nuevas recomendaciones en el manejo de esta.The Environmental Sanitation Research Seedbed seeks to encourage the university community to be interested in research in the field of environmental sanitation, solid waste engineering and environmental management. Taking into account the recommendations given by the UAESP1 in the project carried out by the Civil and Environmental Engineer Rubén Bohada: Commissioning and Evaluation of Composting for the treatment of organic solid waste, a pilot plan is proposed to carry out the treatment of leachates produced by the composter giving new recommendations in its management.1. INTRODUCCIÓN ..................................................................................................... 11
2. ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN ..................................................................... 12
3. OBJETIVOS ............................................................................................................. 13
3.1. Objetivos generales ........................................................................................... 13
3.2. Objetivos Específicos ......................................................................................... 13
4. MARCO TEÓRICO .................................................................................................. 14
4.1 Gestión de Residuos Sólidos: .................................................................................... 14
4.1.1 Ámbito Internacional: ....................................................................................... 14
4.1.2 Ámbito Nacional: ............................................................................................... 14
4.2 Economía Circular. .................................................................................................. 16
4.3 Gestión de Lixiviados ............................................................................................... 18
4.3.1 Lixiviados en el proceso de compostaje ............................................................... 18
4.3.2 Importancia de la gestión de lixiviados ............................................................... 18
4.3.3 Parámetros a evaluar ......................................................................................... 19
5. METODOLOGÍA ..................................................................................................... 22
5.1 Fase preparatoria .................................................................................................... 22
5.2 Fase de desarrollo y ejecución .................................................................................. 23
5.3 Fase de análisis y desarrollo de entregables............................................................ 23
6. DESARROLLO Y EJECUCIÓN DEL PROYECTO. .................................................. 24
6.1 Gestión de Lixiviados ........................................................................................ 24
6.1.1 Caracterización de lixiviados. ........................................................................ 24
6.2 Plan de Gestión de Residuos Sólidos ................................................................... 40
6.2.1 Material Reciclable Almacenado .................................................................... 40
6.2.2 Cuarteo ......................................................................................................... 44
6.2.3 Información de SST de salidas de residuos ..................................................... 48
6.2.4 Resultados análisis de compost realizado por AGRILAB para la empresa Aguas de Bogotá 52
7. ANÁLISIS DE RESULTADOS ................................................................................... 55
7.1 Análisis de resultados de la evaluación de lixiviados .................................................. 55
7.2 Análisis de resultados de la gestión de residuos sólidos. .............................................. 55
7.3 Análisis de resultados de laboratorio entregado ......................................................... 57
7.4 Análisis de las observaciones dadas ........................................................................... 59
8. CONCLUSIONES ..................................................................................................... 61
9. BIBLIOGRAFÍA ....................................................................................................... 62
ANEXOS ..........................................................................................................................PregradoIngeniero(a) Ambienta
Development of a Risk Prediction Model for New Episodes of Atrial Fibrillation in Hospitalized Patients in Intensive Care Units Using Machine Learning
No full textEste estudio aborda la predicción del riesgo de NOAF en pacientes de UCI mediante el uso de inteligencia
artificial (IA), buscando proporcionar a los médicos herramientas para la acción preventiva. Se desarrollaron
modelos de aprendizaje automático que procesan datos tabulares y de electrocardiogramas (ECG) obtenidos
antes de los episodios de NOAF. El enfoque más efectivo fue un modelo multimodal que integró datos
administrativos, clínicos, de laboratorio y ECG, logrando un desempeño con una AUC-ROC del 83% en el
conjunto de validación y del 77% en el conjunto de prueba.
Este trabajo demuestra la efectividad de los modelos de aprendizaje para la predicción de NOAF y resalta la
importancia de utilizar múltiples fuentes de datos del paciente. La integración de estas fuentes potencia la
medicina preventiva y podría mejorar los resultados en pacientes en estado críticoThis study addresses the prediction of NOAF risk in ICU patients using artificial intelligence (AI), aiming to
provide physicians with tools for preventive actions. Machine learning models were developed to process tabular
data and electrocardiograms (ECG) obtained before NOAF episodes. The most effective approach was a
multimodal model that integrated administrative, clinical, laboratory, and ECG data, achieving performance
with an AUC-ROC of 83% on the validation set and 77% on the test set.
This work demonstrates the effectiveness of machine learning models for predicting NOAF and highlights the
importance of using multiple patient data sources. Integrating these sources enhances preventive medicine and
could improve outcomes in critically ill patients.1 INTRODUCCIÓN 1
1.1 JUSTIFICACIÓN 1
1.2 OBJETIVOS Y PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN 2
1.3 ALCANCE Y LIMITACIONES 2
2 MARCO TEÓRICO 5
2.1 FIBRILACIÓN AURICULAR 5
2.1.1 Fibrilación Auricular de Nueva Aparición (NOAF) 6
2.1.2 Fibrilación Auricular de Nueva Aparición (NOAF) en Pacientes Hospitalizados en UCI 6
2.1.3 Métodos de Diagnóstico 7
2.2 BASE DE DATOS MIMIC-IV 8
2.3 CIENCIA DE DATOS 9
2.3.1 Preprocesamiento de Datos 9
2.3.2 Técnicas de Aprendizaje Automático 9
2.3.3 Métricas de Desempeño 12
2.3.4 Técnicas de remuestreo 13
3 METODOLOGÍA 15
3.1 CONSTRUCCIÓN DE LA BASE DE DATOS 15
3.2 ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS Y PREPROCESAMIENTO DE DATOS TABULARES 16
3.2.1 Análisis de Características 16
3.2.2 Estrategias de Preprocesamiento 17
3.2.3 Selección de Características y Modelado 17
3.2.4 Uso de Técnicas de Aprendizaje No Supervisado 17
3.3 PREPROCESAMIENTO DE SEÑALES DE ECG. 18
3.4 MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO 18
3.4.1 Modelos para Datos Tabulares 19
3.4.2 Modelos de Aprendizaje Profundo para ECG 20
3.4.3 Modelos Multimodales 21
4 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 23
4.1 PREPROCESAMIENTO Y SELECCIÓN DE CARACTERÍSTICAS 24
4.1.1 Variables Clínicas y Administrativas 24
4.1.2 ECG 28
4.2 MODELOS PARA DATOS TABULARES 30
4.3 MODELOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO PARA ECG 33
4.4 MODELOS MULTIMODALES 34
5 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 37
BIBLIOGRAFÍA 39
ABREVIACIONES 44MaestríaMagíster en Ciencia de Dato
Desarrollo de herramientas tecnológicas y análisis de datos académicos para fortalecer la toma de decisiones en la Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
No full textEsta investigación aborda el análisis de las políticas de admisión en la Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, optimizando la selección y retención de estudiantes, mediante la integración de tecnologías avanzadas, incluyendo Power BI, Python Flask, PythonAnywhere, Glitch, Anakin AI, FloX y Mixtral 8x7B. La aplicación de estas tecnologías mejora significativamente la gestión y análisis de datos, permitiendo una toma de decisiones más informada y efectiva en los procesos de admisión y políticas de inclusión, resaltando la importancia de la ciencia de datos en la educación superior. Los resultados sugieren que estas innovaciones facilitan la administración de datos y promueven una educación más inclusiva y equitativa, contribuyendo al campo de la ciencia de datos aplicada a la educación y ofreciendo un marco para futuras investigaciones y desarrollos tecnológicos en procesos educativos.This research addresses the analysis of admission policies at the Julio Garavito Colombian School of Engineering, optimizing the selection and retention of students, through the integration of advanced technologies, including Power BI, Python Flask, PythonAnywhere, Glitch, Anakin AI, FloX and Mixtral 8x7B. The application of these technologies significantly improves data management and analysis, allowing more informed and effective decision-making in admission processes and inclusion policies, highlighting the importance of data science in higher education. The results suggest that these innovations facilitate data management and promote a more inclusive and equitable education, contributing to the field of data science applied to education and offering a framework for future research and technological developments in educational processes.MaestríaMagíster en Ciencia de Dato
Revisión sistemática de sistemas vestibles para la prevención de caídas basados en el método de umbrales combinados con algoritmos de inteligencia artificial
No full textRevisión sistemática sobre tecnologías vestibles para la prevención y detección de caídas en adultos en entornos clínicos y ambulatorios. La revisión se centra en el uso de sensores integrados y algoritmos de inteligencia artificial, combinados con métodos de umbrales, para mejorar la precisión en la identificación de caídas. La revisión incluye diferentes tipos de sistemas portátiles, como acelerómetros y giroscopios, y examina la eficacia de varios algoritmos de detección, desde modelos basados en umbrales fijos hasta técnicas avanzadas de aprendizaje automático. También se detallan los desafíos y limitaciones de estos sistemas, resaltando su importancia en la reducción de accidentes y en la mejora de la seguridad y calidad de vida de los pacientes.Systematic review of wearable technologies for fall prevention and detection in adults within clinical and outpatient settings. It focuses on the use of integrated sensors and artificial intelligence algorithms, combined with threshold-based methods, to improve accuracy in fall detection. The review includes various types of wearable systems, such as accelerometers and gyroscopes, and examines the effectiveness of different detection algorithms, ranging from fixed-threshold models to advanced machine learning techniques. It also discusses the challenges and limitations of these systems, highlighting their significance in reducing accidents and enhancing patient safety and quality of life.PregradoIngeniero(a) Biomédico(a
Análisis de coactivación muscular mediante electromiografía de superficie en adultos jóvenes durante la prueba Timed Up and Go
No full textLa investigación propone y valida un protocolo metodológico basado en señales de electromiografía de superficie (sEMG) durante la fase de caminata del test funcional Timed Up and Go (TUG). El objetivo es caracterizar patrones de coactivación muscular —activación simultánea de músculos agonistas y antagonistas— en adultos jóvenes, diferenciando entre personas con estilos de vida sedentario y activo. Se utilizan métricas cuantitativas como el Índice de Coactivación (CI) y el Área Bajo la Curva (AUC) para este análisis.This research proposes and validates a methodological protocol based on surface electromyography (sEMG) signals during the walking phase of the Timed Up and Go (TUG) functional test. The goal is to characterize muscle coactivation patterns —the simultaneous activation of agonist and antagonist muscles— in young adults, distinguishing between sedentary and physically active individuals. Quantitative metrics such as the Coactivation Index (CI) and the Area Under the Curve (AUC) are used for this analysis.TabladeContenido Resumen i 1 Introducci´ on 1 1.1 Contextogeneral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Justificaci´ on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.3 Planteamientodelproblema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2 Objetivos 4 2.1 Objetivogeneral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.2 Objetivosespec´ıficos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 3 MarcoTe´ oricoyConceptual 5 3.1 Fisiolog´ ıadelamarchahumana . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 3.2 Activaci´ onycoactivaci´ onmuscular . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 3.2.1 M´ usculosobjetivo(agonistayantagonista) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 3.2.2 ´ IndicedeCoactivaci´ on(CI)ysuaplicaci´ onfuncional . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3.2.3 ´ Areabajolacurva(AUC)comom´ etricadeactivaci´ onmuscular . . . . . . . . . . . 9 3.3 Electromiograf´ ıadesuperficie(sEMG) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 3.4 Herramientasdisponiblesparaevaluaractivaci´ onmuscular . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3.5 Evaluaci´ onfuncionalmedianteeltestTimedUpandGo(TUG) . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.6 Estilodevidaycontrolpostural:sedentarismovs.actividadf´ ısica . . . . . . . . . . . . . . 15 3.7 Revisi´ ondeEstadodelArte. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 4 MarcoMetodol´ ogico 20 4.1 Dise˜ nodelprotocolometodol´ ogico. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4.1.1 Fase1:Revisi´ onyselecci´ ondeinstrumentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4.1.2 Fase2:Caracter´ ısticasdelosparticipantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 4.1.3 Fase3:Definici´ onestructuraldelprotocoloexperimental . . . . . . . . . . . . . . . 22 4.2 PreprocesamientoyAn´ alisis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 4.2.1 Fase1:Preprocesamientodese˜ nalessEMG. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 4.2.2 Fase2:Segmentaci´ ontemporalyan´alisisporfasesdelTUG . . . . . . . . . . . . . 25 4.2.3 Fase3:C´alculodepar´ametroselectromiogr´ aficos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 4.3 Comparaci´ ondepatronesentreclases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 4.4 Aspectos´ eticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 5 Resultados 28 5.1 Estructurayflujometodol´ ogicodelprotocolopropuesto. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 5.1.1 Diagramadeflujodelprocesodeadquisici´ on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
5.1.2 Diagramadeflujodelprocesodeprocesamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 5.1.3 Aplicabilidadyreplicabilidaddelprotocolo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 5.2 Caracterizaci´ oninicialdelamuestrayorigendelosdatos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 5.2.1 Descripci´ ondelabasededatosutilizada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 5.2.2 Variablesdemogr´aficasyantropom´etricas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 5.3 Distribuci´ onfuncionaldelasm´ etricaselectromiogr´ aficas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 5.3.1 Promediosydispersi´ ondelasm´etricas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 5.3.2 Boxplotscomparativosentregrupos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 5.3.3 Distribuci´ ondedensidaddeCIyAUC. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 5.4 An´ alisisdeestabilidadintra-sujeto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 5.4.1 Matricesdecorrelaci´ onentreintentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 5.4.2 Coeficientesdecorrelaci´ onintraclase(ICC) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 5.4.3 ResultadosdeltestdeFriedman . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 5.5 An´alisisdedistribuci´ onycomparaci´ onentregrupos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 5.5.1 PruebadenormalidadShapiro–Wilk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 5.5.2 PruebadeMann–WhitneyU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 5.5.3 Discusi´ oncr´ ıticadeloshallazgosysurelevanciafuncional . . . . . . . . . . . . . . 37 6 Conclusiones 38 A AnexoA:Protocoloexperimentalcompleto 40 B AnexoB:CuestionarioInternacionaldeActividadF´ ısica(IPAQ)–Versi´ onCorta 64 C AnexoC:Formatodeconsentimientoinformado 68 ReferenciasTesis (Ingeniero Biomédico con énfasis en Procesamiento de Señales e Imágenes Médicas)PregradoIngeniero(a) Biomédico(a
Desarrollo de un prototipo de investigación para mejorar los procesos de separación y clasificación manual de almendra de marañón en Puerto Carreño, Vichada.
No full textEste trabajo presenta el desarrollo y validación de un prototipo para la separación y clasificación de almendras de
marañón en el contexto agroindustrial de Puerto Carreño, Vichada. El objetivo principal fue Desarrollar un
prototipo de investigación que permita mejorar la productividad, al aumentar la cantidad de nueces procesadas por
hora de los procesos de separación y clasificación manual de almendra de marañón en Puerto Carreño, Vichada.This work presents the development and validation of a prototype for the separation and grading of cashew nuts in the agroindustrial context of Puerto Carreño, Vichada. The main objective was to develop a research prototype that would improve productivity by increasing the number of nuts processed per hour in the manual cashew nut separation and grading processes in Puerto Carreño, Vichada.Tabla de contenido
Lista de Figuras Lista de Tablas
1 INTRODUCCIÓN 1
1.1 PROBLEMÁTICA Y PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN 1
1.2 OBJETIVOS 4
1.3 ALCANCE Y LIMITACIONES 5
1.4 METODOLOGÍA 6
2 CARACTERIZACIÓN DEL ESTADO ACTUAL DE LOS PROCESOS DE SEPARACIÓN
Y CLASIFICACIÓN DE MARAÑÓN 9
2.1 MARCO TEÓRICO 9
2.1.1 Herramientas de caracterización de procesos agroindustriales 9
2.1.2 Producción de almendra de marañón 11
2.1.3 Tecnología agroindustrial para procesamiento de marañón e indicadores 12
2.2 METODOLOGÍA 17
2.2.1 Población objetivo 18
2.2.2 Herramienta de recolección de información 18
2.2.3 Caracterización cualitativa 20
2.2.4 Cálculo de indicadores 20
2.3 APLICACIÓN 21
2.3.1 Caracterización cualitativa 21
2.3.2 Caracterización cuantitativa 22
2.4 RESULTADOS 22
2.4.1 Caracterización cualitativa 22
2.4.2 Identificación de necesidades 31
2.4.3 Caracterización cuantitativa 35
2.5 CONCLUSIONES 41
3 DISEÑO Y FABRICACIÓN DE PROTOTIPO DE SEPARACIÓN Y CLASIFICACIÓN
DE ALMENDRA DE MARAÑÓN 42
3.1 MARCO TEÓRICO 42
3.1.1 Metodología de Diseño “Desing for X” y “User-Centered Design” 43
3.2 METODOLOGÍA 44
3.2.1 Lista de especificaciones 46
3.2.2 Gestión de alternativas de solución 47
3.2.3 Definición de criterios de selección de alternativas 50
3.2.4 Selección de alternativas de solución 52
3.2.5 Prototipado y validación de alternativas de solución 54
3.3 RESULTADOS 56
3.3.1 Pruebas a los principios de solución 56
3.3.2 Fichas técnicas de prototipos fabricados 57
3.3.3 Diseño conceptual prototipo solución 69
3.3.4 Diseño detallado y fabricación 70
3.3.5 Detalle geométrico del prototipo 72
3.3.6 Selección de materiales 75
3.3.7 Fabricación de prototipo de solución 76
3.4 CONCLUSIONES 80
4 VALIDACIÓN DE PROTOTIPO DE SEPARACIÓN Y CLASIFICACIÓN DE
ALMENDRA DE MARAÑÓN 81
4.1 MARCO TEÓRICO 81
4.1.1 Validación de equipos tecnológicos 81
4.2 METODOLOGÍA 83
4.2.1 Pruebas realizadas 83
4.2.2 Condiciones de validación 84
4.2.3 Indicadores de Calidad 85
4.2.4 Método de Cálculo y Repeticiones 85
4.2.5 Material de Prueba y Preparación 85
4.2.6 Procedimiento de Validación 86
4.2.7 Ajustes y Optimización 86
4.2.8 Pruebas iniciales 86
4.2.9 Ajustes al prototipo solución 88
4.2.10 Medición de indicadores al prototipo solución 88
4.3 RESULTADOS 88
4.3.1 Pruebas iniciales 88
4.3.2 Ajustes al prototipo solución 89
4.3.3 Indicadores de prototipo solución 91
4.3.4 Comparación de indicadores obtenidos de las procesadoras de marañón en Puerto Carreño, con los
indicadores del prototipo solución 99
4.3.5 Propuesta diseño prototipo solución 100
4.4 CONCLUSIONES 103
5 CONCLUSIONES GENERALES 105
5.1 ANEXOS 106
5.1.1 Entrevista semi estructurada 106
5.1.2 Lista de observación 106
5.1.3 Lista de especificaciones 107
5.1.4 Niveles TRL 114
BIBLIOGRAFÍA 116
ABREVIACIONES 119MaestríaMagíster en Ingeniería Industria
Diseño de circuito de acondicionamiento de señales electromiográficas y electrocardiográficas.
No full textEste artículo presenta un enfoque novedoso para diseñar
un circuito de acondicionamiento de señal para electromiografía (EMG) y
electrocardiografía (ECG), centrándose particularmente en la evaluación
las características morfofisiológicas en individuos de 15 años
a 40 años y su influencia en la adquisición de datos. Se integra
Conocimientos de ingeniería y morfofisiología, explorando el error.
Técnicas de corrección e interacciones musculares durante los movimientos. La integración práctica de sensores EMG y ECG
en los sistemas de control de prótesis de extremidades, junto con
una metodología innovadora para registrar EMG simultánea
señales de los músculos del brazo y señales cardíacas. Además, un
Se propone un sistema de calibración manual para mejorar la fidelidad de la señal,
acomodar las variaciones morfofisiológicas entre los individuos. Este estudio interdisciplinario ofrece implicaciones significativas.
para rehabilitación y tecnología de asistencia, abordando las necesidades únicas
Necesidades de las personas dentro del grupo de edad especificado en la señal EMG.
procesamiento y desarrollo protésico.This paper presents a novel approach to designing
a signal conditioning circuit for electromyography (EMG) and
electrocardiography (ECG), focusing particularly on evaluating
the morphophysiological characteristics in individuals aged 15
to 40 years and their influence on data acquisition. It integrates
engineering and morphophysiology knowledge, exploring error
correction techniques and muscle interactions during movements. The practical integration of EMG and ECG sensors
into prosthetic limb control systems is described, along with
an innovative methodology for recording simultaneous EMG
signals from arm muscles and cardiac signals. Additionally, a
manual calibration system is proposed to enhance signal fidelity,
accommodating morphophysiological variations among individuals. This interdisciplinary study offers significant implications
for rehabilitation and assistive technology, addressing the unique
needs of individuals within the specified age group in EMG signal
processing and prosthetic development.PregradoIngeniero(a) Electrónico(a
Diseño de un modelo de Recomendación entre mascotas (perros) y familias aspirantes para mejorar la adopción: estudio de caso en seis fundaciones Bogotá y Sabana.
No full textEste trabajo de grado presenta el diseño y la evaluación de un sistema de recomendación de perfiles de perros disponibles para la adopción a los usuarios interesados. El objetivo del sistema es facilitar el proceso de búsqueda y selección de perros que se ajusten a las preferencias y necesidades de los usuarios, así como promover los perfiles de los perros que se ajusten al estilo de vida del usuario (familias), según las reglas del negocio de las fundaciones. Se desarrolla un aplicativo denominado Doggynator, en la primera parte para la recolección de los datos. Se usan algoritmos de aprendizaje automático como árboles de decisión y vecinos cercanos, con el objetivo de disminuir las variables del formulario de entrada al recomendador. Se usa el scraping de la red social de Facebook y se aplicó como metodología el protocolo de estudios de caso, para el desarrollo de la investigación, finalmente en la segunda parte del desarrollo de Doggynator se escogió el algoritmo Random Forest, para generar las recomendaciones del aplicativo.
El sistema se evaluó con un conjunto de datos real obtenido de diferentes fundaciones en Bogotá y con los datos recogidos en la plataforma Doggynator, que fue diseñada y desarrollada en la presente investigación. Los resultados mostraron que el sistema propuesto genera recomendaciones personalizadas y relevantes, con una sensibilidad del 77 %, además se evaluó con 70 usuarios reales adicionales, con un índice de acierto el 72.56 %, y el Instituto de protección animal de Bogotá valoró positivamente la experiencia de uso y utilidad del sistema.
En resumen, este trabajo de grado constituye una iniciación a la aplicación de la ciencia de datos en el proceso de adopción de perros, proporcionando al futuro adoptante una gama de alternativas que se ajusten a sus necesidades y preferencias. Además, se pone a disposición una base de datos depurada que puede servir como punto de partida para investigaciones posteriores en este campo. También se destaca que la experiencia de revisar y estudiar literatura científica de diversas áreas ha enriquecido el análisis y la formulación del diseño del recomendador, al ofrecer perspectivas adicionales y ángulos complementarios.This document presents the design and evaluation of a dog profile recommendation system available for adoption to interested users. The system's objective is to facilitate the process of searching and selecting dogs that fit users' preferences and needs, as well as promoting profiles of dogs that match the user's lifestyle (families), always following the business rules of the foundations, an application called Doggynator is developed. In the first part, machine learning algorithms such as nearest neighbors is used for data collection, aiming to reduce the variables of the input form to the recommender. Facebook social network scraping is used, and a case study protocol is applied as the research methodology. Finally, in the second part of Doggynator development, the Random Forest algorithm is chosen to generate application recommendations.
The system is evaluated with a real dataset obtained from different foundations in Bogotá and with the data collected on the Doggynator platform, which was designed and developed in this research. The results show that the proposed system generates personalized and relevant recommendations, with a sensitivity of 77%. It was also evaluated with 70 additional real users, achieving a hit rate of 72.56%. The Bogotá’s Animal Protection Institute positively evaluated the user experience and utility of the system.
In summary, this work serves as an introduction to the application of data science in the dog adoption process, providing prospective adopters with a range of alternatives tailored to their needs and preferences. Additionally, a refined database is made available, which can serve as a starting point for further research in this field. It is essential to highlight that the experience of reviewing and studying scientific literature from various areas has enriched the analysis and formulation of the recommender system's design by offering additional perspectives and complementary angles.Tabla de contenido
RESUMEN 7
GLOSARIO 9
LISTADO DE FIGURAS 12
LISTADO DE TABLAS 14
1. INTRODUCCIÓN 16
2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Y PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN 17
3. OBJETIVOS 19
3.1 OBJETIVO GENERAL 19
3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS 19
3.3 ALCANCE Y LIMITACIONES 19
4. MARCO TEÓRICO Y REVISIÓN DE LA LITERATURA 20
4.1 MACHINE LEARNING 20
4.1.1 Extracción transformación y carga 20
4.1.2 Análisis exploratorio de los datos 20
4.1.3 Algoritmo de recomendación 21
4.1.6 LightGBM 23
4.1.7 XGBoost 23
4.1.8 Random Forest 24
4.1.9 Support Vector Classifier 24
4.1.10 Naive Bayes 24
4.1.11 Bayesian Personalized Ranking 24
4.2 MINERÍA DE DATOS 25
4.3. REVISIÓN DE LA LITERATURA 25
5 METODOLOGÍA 35
5.1 INTRODUCCIÓN Y PROPÓSITO 35
5.2 RECOLECCIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS 36
5.3 DESARROLLO DEL ESTUDIO DE CASO 36
5.4 EVALUACIÓN DEL ESTUDIO DE CASO 37
5.5 RESULTADOS 37
6 RESULTADOS 38
6.1 INTRODUCCIÓN Y PROPÓSITO 38
6.2 RECOLECCIÓN Y ANÁLISIS DE LOS DATOS 40
6.3 DESARROLLO DEL ESTUDIO DE CASO 63
6.4 EVALUACIÓN DEL ESTUDIO DE CASO 69
7 DISCUSIONES 78
8 CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS 81
8.1 CONCLUSIONES 81
8.2 TRABAJOS FUTUROS 82
REFERENCIAS 85
ANEXOS 87MaestríaMagíster en Ciencia de Dato
Impacto de las estaciones de carga para vehículos eléctricos en los indicadores de calidad media SAIDI y SAIFI en redes de distribución de media tensión
No full textPara el desarrollo del presente trabajo se elaboró la siguiente metodología: se seleccionó un circuito con un alto grado de penetración de VE, se revisan el SAIDI y SAIFI iniciales, posterior se modela el sistema eléctrico en un software especializado, luego por medio de un modelo matemático se analizan las variables estocásticas del comportamiento de los usuarios con VE. Con el sistema implementado en el software, por medio de simulaciones se analiza el impacto de las estaciones de carga, con el fin de analizar la cargabilidad, perfiles de tensión e indicadores de calidad media con la inclusión de VE al sistema eléctrico. Después del paso anterior, se proponen adecuaciones al sistema con el fin de mitigar las afectaciones encontradas.For the development of this work, the following methodology was developed: a circuit with a high degree of EV penetration was selected, the initial SAIDI and SAIFI were reviewed, subsequently the electrical system was modeled in specialized software, then by means of A mathematical model analyzes the stochastic variables of the behavior of users with VE. With the system implemented in the software, the impact of the charging stations is analyzed through simulations, in order to analyze the chargeability, voltage profiles and average quality indicators with the inclusion of EVs to the electrical system. After the previous step, adjustments to the system are proposed in order to mitigate the effects found.MaestríaMagíster en Ingeniería Eléctric
Migración de una arquitectura monolítica a microservicios: Un caso de aplicación en un sistema de Fintech en Colombia
No full textActualmente, en la industria de software, hay un crecimiento en la tendencia de migrar
sistemas consolidados en el mercado hacia arquitecturas y tecnologías orientadas a
microservicios. Esta tendencia es más fuerte principalmente en productos de software que
presentan una arquitectura monolítica. Los sistemas con arquitecturas monolíticas, aunque son
simples de desarrollar inicialmente, pueden presentar desafíos significativos a medida que un
sistema crece en complejidad. Especialmente, tienden a ser difíciles de escalar y mantener, ya que
todas las funcionalidades están acopladas en un solo sistema, lo que puede generar cuellos de
botella y dificultades para introducir cambios sin afectar otras partes del sistema.Currently, in the software industry, there is a growing trend to migrate established
systems in the market towards microservices-oriented architectures and technologies. This trend
is strongest mainly in software products that feature a monolithic architecture. Systems with a
monolithic architecture, while simple to develop initially, can present significant challenges as a
system grows in complexity. In particular, they tend to be difficult to scale and maintain, as all
functionalities are coupled into a single system, which can lead to bottlenecks and difficulties in
introducing changes without affecting other parts of the system.MaestríaMagíster en Informátic