Advances in Data Modeling Research

In this paper, we summarize the discussions of the panel on Advances in Data Modeling Research, held at the Americas Conference on Information Systems (AMCIS) in 2005. We focus on four primary areas where data modeling research offers rich opportunities: spatio-temporal semantics, genome research, ontological analysis and empirical evaluation of existing models. We highlight past work in each area and also discuss open questions, with a view to promoting future research in the overall data modeling area

A Conceptual View on Trajectories

Analysis of trajectory data is the key to a growing number of applications aiming at global understanding and management of complex phenomena that involve moving objects (e.g. worldwide courier distribution, city traffic management, bird migration monitoring). Current DBMS support for such data is limited to the ability to store and query raw movement (i.e. the spatio-temporal position of an object). This paper explores how conceptual modeling could provide applications with direct support of trajectories (i.e. movement data that is structured into countable semantic units) as a first class concept. A specific concern is to allow enriching trajectories with semantic annotations allowing users to attach semantic data to specific parts of the trajectory. Building on a preliminary requirement analysis and an application example, the paper proposes two modeling approaches, one based on a design pattern, the other based on dedicated data types, and illustrates their differences in terms of implementation in an extended-relational context

Sistemas computacionales

Esta obra recoge las memorias de las VIII JORNADAS DE INVESTIGACIÓN – I INTERNACIONALES, SIMPOSIO “I SEMINARIO INTERNACIONAL DE SISTEMAS COMPUTACIONALES”, realizado en 2007, donde se presentaron los resultados alcanzados por el grupo de investigación ARKADIUS. Las temáticas de las ponencias de dicho evento cubren, un amplio espectro en el que se desarrollan aspectos como el procesamiento digital de video, análisis de fenómenos espacio-temporales, experimentos de laboratorio para la estimación de reglas de decisión en dinámica de sistemas, se presentan además pruebas de estrategias de aprendizaje para un sistema interactivo multimedial para la República Democrática del Congo, pruebas con el filtro Kalman para la estimación de estados de navegación, se muestra además un sistema de recuperación de imágenes de recursos amazónicos prototipo basado en contenido y en el manejo de la calidad, factores críticos de éxito a la asimilación ERP, la estimación de esfuerzo en proyectos de desarrollo de software, la segmentación de imágenes de rango aplicando mean shift y teoría bayesiana y un sistema de información para el etiquetado de discursos orales aplicado al nuevo sistema acusatorio penal.PRÓLOGO................11 Presentación..................13 Capítulo 1 ANÁLISIS DE FENÓMENOS ESPACIO-TEMPORALES: UN CASO DE ESTUDIO DE BROTES EPIDÉMICOS Francisco Javier Moreno A., Jaime Alberto Echeverri A. 1.1 INTRODUCCIÓN................ 15 1.2 FENÓMENOS A TRATAR................ 17 1.3 CARACTERIZACIÓN DE LOS FENÓMENOS................ 19 1.3.1 Forma inicial puntual............... 19 1.3.2 Forma inicial lineal................ 20 1.3.3 Forma inicial de región.................. 21 1.4 EJEMPLO DE APLICACIÓN................. 21 1.5 TRATAMIENTO DEL PROBLEMA..................25 1.6 CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS.............. 31 Capítulo 2 EXPERIMENTOS DE LABORATORIO PARA LA ESTIMACIÓN DE REGLAS DE DECISIÓN EN DINÁMICA DE SISTEMAS Santiago Arango, Yris Olaya Ph.D. 2.1 MODELOS DE TOMA DE DECISIONES EN DINÁMICA DE SISTEMAS.................35 2.2 ESTIMACIÓN DE REGLAS DE DECISIÓN POR MEDIO DE EXPERIMENTOS DE LABORATORIO.................38 2.3 ¿QUÉ ES UN EXPERIMENTO DE LABORATORIO?.................. 39 2.3.1 Objetivo..................40 2.3.2 Sistema/restricciones..................41 2.3.3 Comportamiento................41 2.4 PROPÓSITO................. 42 2.5 TEORÍA DEL VALOR INDUCIDO.................43 2.6 PARALELISMO...............44 2.7 EXPERIMENTOS DE LABORATORIO PARA LA ESTIMACIÓN DE REGLAS DE DECISIÓN EN DINÁMICA DE SISTEMAS..................45 2.7.1 ¿Cómo se realiza un experimento de laboratorio en dinámica de sistemas? ..................46 2.8 CASOS DE APLICACIÓN.................47 2.8.1 Caso de aplicación 1..................48 Reglas de decisión en un modelo de simulación de ciclos económicos...............48 2.8.2 Caso de aplicación 2...................51 Reglas de decisión en un modelo de simulación de mercados eléctricos...................51 2.9 CONCLUSIONES..................54 Capítulo 3 PRUEBAS DE ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE PARA UN SISTEMA INTERACTIVO MULTIMEDIAL PARA LA REPÚBLICA DEMOCRÁTICA DEL CONGO (RDC) - AFRICA Diana Maria Montoya Quintero, Gilmar Rolando Anaguano Jimenez 3.1 INTRODUCCIÓN...................59 3.2 ALCANCE DEL SISTEMA...................60 3.3 ESTÁNDARES DE CALIDAD DEL SISTEMA..................63 3.4 CURSOS VIRTUALES DE APRENDIZAJE APOYADO POR LA TEORIA DE BLENDED LEARNING...................64 3.5 APLICACIÓN DE BLENDED LEARNING EN EL AULA....................66 3.6 ¿POR QUÉ USAR BLENDED LEARNING?..................67 3.7 RESULTADOS Y DISCUSIONES................68 3.8 EL MODELO CONSTRUCTIVISTA EN LA EDUCACIÓN APOYADO POR LOS MAPAS CONCEPTUALES................70 3.9 ¿PORQUÉ USAR LOS MAPAS CONCEPTUALES?.................72 3.10 APLICACIÓN DE LOS MAPAS CONCEPTUALES EN EL AULA..................74 3.11 ACTIVIDADES REALIZADAS..................75 3.12 RESULTADOS Y CONCLUSIONES...................77 Capítulo 4 PREFILTRAJE DE VARIABLES EN FILTRO KALMAN PARA LA ESTIMACIÓN DE ESTADOS DE NAVEGACIÓN Carlos Alberto Ramírez Behaine, Jairo Miguel Vergara Díaz 4.1 INTRODUCCIÓN...................81 4.2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA....................83 4.3 FUNDAMENTACIÓN TEÓRICA....................83 4.4 PROPUESTA IMPLEMENTADA....................85 4.5 RESULTADOS...................87 4.6 CONCLUSIONES....................89 Capítulo 5 SISTEMA DE RECUPERACIÓN DE IMÁGENES DE RECURSOS AMAZÓNICOS PROTOTI PO BASADO EN CONTENIDO Y EN EL MANEJO DE LA CALIDAD Jaime Alberto Echeverri Arias, Bell Manrique Losada, Francisco Javier Moreno Arboleda, Laura Marcela Hoyos, John Fernández 5.1 INTRODUCCIÓN..................91 5.2 DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA...................92 5.3 ESTADO DEL ARTE................94 5.3.1 Control de calidad en sistemas de búsqueda en la web................94 5.3.2 Técnicas de recuperación de imágenes en colecciones digitales................97 5.4 MÓDULO DE EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS................99 5.5 MANEJO DE LA CALIDAD....................100 5.6 SELECCIÓN Y DEFINICIÓN DE CRITERIOS.....................101 5.7 ALGORITMO DE CLASIFICACIÓN..................103 5.8 RESULTADOS.....................106 5.9 CONCLUSIONES......................108 Capítulo 6 ESTIMACIÓN DE ESFUERZO EN PROYECTO S DE DESARROLLO DE SOFTWARE. UN NUEVO MODELO PARA ESTIMACIÓN TEMPRANA Ana Lucía Pérez, Liliana González, Juan Felipe Maillane Tabares 6.1 INTRODUCCIÓN....................111 6.2 TÉCNICAS PARA LA ESTIMACIÓN DEL ESFUERZO DE ACUERDO CON EL TAMAÑO DEL PRODUCTO SOFTWARE...................113 6.3 ANÁLISIS DE PUNTOS FUNCIÓN....................113 6.4 PROCESO PARA EL CÁLCULO DE PUNTOS FUNCIÓN....................114 6.5 PUNTOS CARACTERÍSTICA...................125 6.6 PROCESO PARA EL CÁLCULO DE PUNTOS CARACTERÍSTICA.....................126 6.7 PUNTOS DE CASOS DE USO....................128 6.8 PUNTOS OBJETO....................134 6.9 UN NUEVO MÉTODO PARA CALCULAR EL ESFUERZO EN ETAPAS TEMPRANAS..................138 6.10 RESULTADOS DEL “MODELO DE CAPACIDAD”....................147 6.11 CONCLUSIONES.....................148 Capítulo 7 PROCESAMIENTO DIGITAL DE VÍDEO UTILIZANDO HERRAMIENTAS DE MATLAB® Jaime Alberto Echeverri Arias, Jairo Miguel Vergara Díaz, Luis Eduardo Naspiran Herrera, Luis Fernando Morales 7.1 INTRODUCCIÓN...................151 7.2 ANÁLISIS DEL PROBLEMA.................152 7.3 DESARROLLOS PRÁCTICOS...................156 7.4 CAPTURA DE VÍDEOS E IMÁGENES.....................156 7.5 DIVISIÓN POR TIEMPO...................158 7.6 OPERACIONES GEOMÉTRICAS..................159 7.7 OPERACIONES DE REALCE SOBRE UN VÍDEO................160 7.8 CONCLUSIONES..................161 Capítulo 8 FACTO RES CRÍTICOS DE ÉXITO A LA ASIMILACIÓN ERP Gladis Cecilia Villegas - Ph.D., Lillyana María Giraldo - Magíster 8.1 INTRODUCCIÓN...................165 8.2 DEFINICIÓN..................166 8.3 ANÁLISIS INDUSTRIAL................166 8.4 COMPARACIÓN DE LAS FUNCIONALIDADES DE LOS DOS PRODUCTOS LÍDER (SAP AG Y ORACLE Corporation)....................168 8.5 JUSTIFICACIÓN PARA LA ADQUISICIÓN DE UNA SOLUCIÓN ERP.................173 8.6 LOS EFECTOS DE LA INVERSIÓN..................175 8.7 FACTORES CRÍTICOS DE ÉXITO....................177 8.8 CONCLUSIÓN...................17

Modeling and querying spatio-temporal clinical databases with multiple granularities

In molti campi di ricerca, i ricercatori hanno la necessit\ue0 di memorizzare, gestire e interrogare dati spazio-temporali. Tali dati sono classici dati alfanumerici arricchiti per\uf2 con una o pi\uf9 componenti temporali, spaziali e spazio-temporali che, con diversi possibili significati, li localizzano nel tempo e/o nello spazio. Ambiti in cui tali dati spazio-temporali devono essere raccolti e gestiti sono, per esempio, la gestione del territorio o delle risorse naturali, l'epidemiologia, l'archeologia e la geografia. Pi\uf9 in dettaglio, per esempio nelle ricerche epidemiologiche, i dati spazio-temporali possono servire a rappresentare diversi aspetti delle malattie e delle loro caratteristiche, quali per esempio la loro origine, espansione ed evoluzione e i fattori di rischio potenzialmente connessi alle malattie e al loro sviluppo. Le componenti spazio-temporali dei dati possono essere considerate come dei "meta-dati" che possono essere sfruttati per introdurre nuovi tipi di analisi sui dati stessi. La gestione di questi "meta-dati" pu\uf2 avvenire all'interno di diversi framework proposti in letteratura. Uno dei concetti proposti a tal fine \ue8 quello delle granularit\ue0. In letteratura c'\ue8 ampio consenso sul concetto di granularit\ue0 temporale, di cui esistono framework basati su diversi approcci. D'altro canto, non esiste invece un consenso generale sulla definizione di un framework completo, come quello delle granularit\ue0 temporali, per le granularit\ue0 spaziali e spazio-temporali. Questa tesi ha lo scopo di riempire questo vuoto proponendo un framework per le granularit\ue0 spaziali e, basandosi su questo e su quello gi\ue0 presente in letteratura per le granularit\ue0 temporali, un framework per le granularit\ue0 spazio-temporali. I framework proposti vogliono essere completi, per questo, oltre alle definizioni dei concetti di granularit\ue0 spaziale e spazio-temporale, includono anche la definizione di diversi concetti legati alle granularit\ue0, quali per esempio le relazioni e le operazioni tra granularit\ue0. Le relazioni permettono di conoscere come granularit\ue0 diverse sono legate tra loro, costruendone anche una gerarchia. Tali informazioni sono poi utili al fine di conoscere se e come \ue8 possibile confrontare dati associati e rappresentati con granularit\ue0 diverse. Le operazioni permettono invece di creare nuove granularit\ue0 a partire da altre granularit\ue0 gi\ue0 definite nel sistema, manipolando o selezionando alcune loro componenti. Basandosi su questi framework, l'obiettivo della tesi si sposta poi sul mostrare come le granularit\ue0 possano essere utilizzate per arricchire basi di dati spazio-temporali gi\ue0 esistenti al fine di una loro migliore e pi\uf9 ricca gestione e interrogazione. A tal fine, proponiamo qui una base di dati per la gestione dei dati riguardanti le granularit\ue0 temporali, spaziali e spazio-temporali. Nella base di dati proposta possono essere rappresentate tutte le componenti di una granularit\ue0 come definito nei framework proposti. La base di dati pu\uf2 poi essere utilizzata per estendere una base di dati spazio-temporale esistente aggiungendo alle tuple di quest'ultima delle referenze alle granularit\ue0 dove quei dati possono essere localizzati nel tempo e/o nel spazio. Per dimostrare come ci\uf2 possa essere fatto, nella tesi introduciamo la base di dati sviluppata ed utilizzata dal Servizio Psichiatrico Territoriale (SPT) di Verona. Tale base di dati memorizza le informazioni su tutti i pazienti venuti in contatto con l'SPT negli ultimi 30 anni e tutte le informazioni sui loro contatti con il servizio stesso (per esempio: chiamate telefoniche, visite a domicilio, ricoveri). Parte di tali informazioni hanno una componente spazio-temporale e possono essere quindi analizzate studiandone trend e pattern nel tempo e nello spazio. Nella tesi quindi estendiamo questa base di dati psichiatrica collegandola a quella proposta per la gestione delle granularit\ue0. A questo punto i dati psichiatrici possono essere interrogati anche sulla base di vincoli spazio-temporali basati su granularit\ue0. L'interrogazione di dati spazio-temporali associati a granularit\ue0 richiede l'utilizzo di un linguaggio d'interrogazione che includa, oltre a strutture, operatori e funzioni spazio-temporali per la gestione delle componenti spazio-temporali dei dati, anche costrutti per l'utilizzo delle granularit\ue0 nelle interrogazioni. Quindi, partendo da un linguaggio d'interrogazione spazio-temporale gi\ue0 presente in letteratura, in questa tesi proponiamo anche un linguaggio d'interrogazione che permetta ad un utente di recuperare dati da una base di dati spazio-temporale anche sulla base di vincoli basati su granularit\ue0. Il linguaggio viene introdotto fornendone la sintassi e la semantica. Inoltre per mostrare l'effettivo ruolo delle granularit\ue0 nell'interrogazione di una base di dati clinica, mostreremo diversi esempi di interrogazioni, scritte con il linguaggio d'interrogazione proposto, sulla base di dati psichiatrica dell'SPT di Verona. Tali interrogazioni spazio-temporali basate su granularit\ue0 possono essere utili ai ricercatori ai fini di analisi epidemiologiche dei dati psichiatrici.In several research fields, temporal, spatial, and spatio-temporal data have to be managed and queried with several purposes. These data are usually composed by classical data enriched with a temporal and/or a spatial qualification. For instance, in epidemiology spatio-temporal data may represent surveillance data, origins of disease and outbreaks, and risk factors. In order to better exploit the time and spatial dimensions, spatio-temporal data could be managed considering their spatio-temporal dimensions as meta-data useful to retrieve information. One way to manage spatio-temporal dimensions is by using spatio-temporal granularities. This dissertation aims to show how this is possible, in particular for epidemiological spatio-temporal data. For this purpose, in this thesis we propose a framework for the definition of spatio-temporal granularities (i.e., partitions of a spatio-temporal dimension) with the aim to improve the management and querying of spatio-temporal data. The framework includes the theoretical definitions of spatial and spatio-temporal granularities (while for temporal granularities we refer to the framework proposed by Bettini et al.) and all related notions useful for their management, e.g., relationships and operations over granularities. Relationships are useful for relating granularities and then knowing how data associated with different granularities can be compared. Operations allow one to create new granularities from already defined ones, manipulating or selecting their components. We show how granularities can be represented in a database and can be used to enrich an existing spatio-temporal database. For this purpose, we conceptually and logically design a relational database for temporal, spatial, and spatio-temporal granularities. The database stores all data about granularities and their related information we defined in the theoretical framework. This database can be used for enriching other spatio-temporal databases with spatio-temporal granularities. We introduce the spatio-temporal psychiatric case register, developed by the Verona Community-based Psychiatric Service (CPS), for storing and managing information about psychiatric patient, their personal information, and their contacts with the CPS occurred in last 30 years. The case register includes both clinical and statistical information about contacts, that are also temporally and spatially qualified. We show how the case register database can be enriched with spatio-temporal granularities both extending its structure and introducing a spatio-temporal query language dealing with spatio-temporal data and spatio-temporal granularities. Thus, we propose a new spatio-temporal query language, by defining its syntax and semantics, that includes ad-hoc features and constructs for dealing with spatio-temporal granularities. Finally, using the proposed query language, we report several examples of spatio-temporal queries on the psychiatric case register showing the ``usage'' of granularities and their role in spatio-temporal queries useful for epidemiological studies