Tendencias en Investigación y Aplicaciones Prácticas de la Ingeniería de Software: Una Selección del CONISOFT 2015

En el presente apartado se presenta una sinopsis del Congreso Internacional de Investigación e Innovación en Ingeniería de Software, celebrado en la ciudad de San Luis Potosí, México, los días 27, 28 y 29 de abril de 2015. En este documento los editores invitados presentan los títulos y resúmenes de cinco trabajos seleccionados para este número especial de la Revista Latinoamericana de Ingeniería de Software

Estudio del Proceso Software Personal (PSP) en un entorno académico

Resumen: El Proceso Software Personal (En Inglés, Personal Software Process oPSP) es un proceso individual cuyo objetivo es ayudar a los ingenieros ensoftware a medir y mejorar su productividad personal. El PSP suele enseñarseexclusivamente a profesionales, no obstante éste ha comenzado a incluirsecomo parte de cursos universitarios. En este trabajo se presenta un estudio sobrePSP efectuado en un entorno académico donde se analizan los siguientesindicadores: precisión en las estimaciones de tamaño y esfuerzo, calidad del producto así como productividad. Los resultados aquí reportados sugieren una mejoría parcial con respecto a la precisión de las estimaciones, una reducción sustantiva en la densidad de defectos de acuerdo a un factor de 6.6 y una productividad media de 53 líneas de código fuente por hora. Palabras clave: ingeniería en software; proceso software personal; PSP; medición del software; proceso de mejora continua

Una Revisión Sistemática en los Marcos de Trabajo de Desarrollo Software en las MiPyMEs Productoras de Software

Resumen: Una revisión sistemática es considerada como un método o protocolo que permite sintetizar investigaciones científicas de diversas áreas, la Ingeniería de Software no es la excepción. En este artículo se presenta este protocolo aplicado en la búsqueda de publicaciones relacionadas con las adaptaciones a los marcos de trabajo de desarrollo de software llevadas a cabo en MiPyMEs desarrolladoras de software, en el período comprendido de 1995 al 2013, centrándose en tendencias, países y sectores que publican; así como en los modelos, metodologías, estándares, procesos técnicos, procesos de implementación y procesos de reúso del software. Los resultados obtenidos muestran que los países con mayor número de publicaciones sobre el tópico seleccionado son Estados Unidos y Reino Unido, que en su conjunto suman 21%; y que otros países suman el 79% restante. Se observa que el sector con mayor número de publicaciones es el sector educativo con 76%, seguido por los centros de investigación con 18% y el sector privado con el 6%. El modelo de procesos y la metodología más utilizados son CMMi con 33% e IDEAL con 22%, respectivamente. Los estándares más utilizados, con el 18% cada uno, son el ISO/IEC 15504 y CORBA; y los procesos del ciclo de vida del software mayormente abordados son: análisis de requisitos del sistema con un 33% y construcción con un 29%. Palabras Clave: MiPyME, revisión sistemática, modelos, metodologías, estándares de desarrollo de software, procesos técnicos, procesos de implementación, procesos de reúso del software

Facial Expression Recognition from Multi-Perspective Visual Inputs and Soft Voting

Automatic identification of human facial expressions has many potential applications in today’s connected world, from mental health monitoring to feedback for onscreen content or shop windows and sign-language prosodic identification. In this work we use visual information as input, namely, a dataset of face points delivered by a Kinect device. The most recent work on facial expression recognition uses Machine Learning techniques, to use a modular data-driven path of development instead of using human-invented ad hoc rules. In this paper, we present a Machine-Learning based method for automatic facial expression recognition that leverages information fusion architecture techniques from our previous work and soft voting. Our approach shows an average prediction performance clearly above the best state-of-the-art results for the dataset considered. These results provide further evidence of the usefulness of information fusion architectures rather than adopting the default ML approach of features aggregation

Paralelización de Lu Utilizando Balanceo Dinámico en una Red de Estaciones de Trabajo Heterogéneas

La contaminación ambiental es una de las grandes preocupaciones de la humanidad hoy en día. México y EE.UU. a través de SEDESOL y la agencia de protección ambiental (EPA) desarrollaron un plan ambiental para el área de la frontera México - Estados Unidos. Mejorar la comprensión de las condiciones ambientales de la frontera es uno de los mayores objetivos de este plan, en particular se pretende conocer la calidad del agua para consumo humano. El ITESM y SWRI tienen un proyecto conjunto para simular el transporte de sustancias peligrosas en el subsuelo de la zona fronteriza México - Estados unidos usando para tal propósito el modelo MÊLTIFLO desarrollado por SWRI[MUL96]. Dentro de los objetivos de este proyecto esta crear una meta-computadora regional para la paralelización eficiente de éste modelo. Uno de los algoritmos numéricos más importantes sobre los cuales está basado el modelo MÊLTIPLO es la descomposición de matrices mediante la técnica LU, que consiste en dividir la matriz A de entrada en dos matrices la triangula superior (Upper) y la triangular inferior (Lower). En este trabajo se realizó una investigación de las técnicas de balanceo de carga dinámica para ambientes heterogéneo y no heterogéneos de redes de estaciones de trabajo. La investigación de estas técnicas marcaron la pauta para paralelizar LU utilizando balanceo dinámico en un ambiente heterogéneo de redes de estaciones de trabajo, con el objeto de reducir el tiempo de ejecución del algoritmo LU. En este trabajo también se realizaron las implementaciones secuenciales y paralela de LU cuyos tiempos de ejecución sirvieron para analizar la versión paralela balanceada de LU. La experimentación demostró que el programa paralelo balanceado de LU es mejor que el programa paralelo para todos los ambientes de prueba. Se mostró que para matrices de 512 la mejora relativa de los tiempos de ejecución del programa paralelo balanceado con respecto del programa paralelo va desde 1.12 veces mejor hasta 1.78, para matrices de 1024 la mejora relativa va desde 1.06 veces mejor hasta 2.54 y que para matrices de 2048 la mejora relativa va desde 1.08 veces mejor hasta 2.93. Los valores del Speedup mantuvieron una tendencia incremental, que fueron del 1.31 al 2.32, al aumentar el tamaño de la matriz A y una tendencia decremental al aumentar los nodos en todos los ambientes de pruebas. La eficiencia también mantuvo una tendencia incremental relativa del programa balanceado, (Eb), con respecto del programa paralelo, (Ep), que va desde 12% hasta 114%, que, para matrices de 512, del 6% hasta el 154% para matrices de 1024 y por Último del 8% hasta el 193%, para matrices de 2048. Finalmente se afirma que el programa paralelo balanceado de LU es significativamente mejor que el programa paralelo, ya que obtuvo mejoras relativas de hasta el 193% en la eficiencia comparado con el programa paralelo para todos los ambientes de pruebas

Tendencias en Investigación y Aplicaciones Prácticas de la Ingeniería de Software: Una Selección del CONISOFT 2015

En el presente apartado se presenta una sinopsis del Congreso Internacional de Investigación e Innovación en Ingeniería de Software, celebrado en la ciudad de San Luis Potosí, México, los días 27, 28 y 29 de abril de 2015. En este documento los editores invitados presentan los títulos y resúmenes de cinco trabajos seleccionados para este número especial de la Revista Latinoamericana de Ingeniería de Software

Multi-Sensor Fusion for Activity Recognition—A Survey

In Ambient Intelligence (AmI), the activity a user is engaged in is an essential part of the context, so its recognition is of paramount importance for applications in areas like sports, medicine, personal safety, and so forth. The concurrent use of multiple sensors for recognition of human activities in AmI is a good practice because the information missed by one sensor can sometimes be provided by the others and many works have shown an accuracy improvement compared to single sensors. However, there are many different ways of integrating the information of each sensor and almost every author reporting sensor fusion for activity recognition uses a different variant or combination of fusion methods, so the need for clear guidelines and generalizations in sensor data integration seems evident. In this survey we review, following a classification, the many fusion methods for information acquired from sensors that have been proposed in the literature for activity recognition; we examine their relative merits, either as they are reported and sometimes even replicated and a comparison of these methods is made, as well as an assessment of the trends in the area

Facial Expression Recognition from Multi-Perspective Visual Inputs and Soft Voting

Automatic identification of human facial expressions has many potential applications in today’s connected world, from mental health monitoring to feedback for onscreen content or shop windows and sign-language prosodic identification. In this work we use visual information as input, namely, a dataset of face points delivered by a Kinect device. The most recent work on facial expression recognition uses Machine Learning techniques, to use a modular data-driven path of development instead of using human-invented ad hoc rules. In this paper, we present a Machine-Learning based method for automatic facial expression recognition that leverages information fusion architecture techniques from our previous work and soft voting. Our approach shows an average prediction performance clearly above the best state-of-the-art results for the dataset considered. These results provide further evidence of the usefulness of information fusion architectures rather than adopting the default ML approach of features aggregation

Virtual Sensors for Optimal Integration of Human Activity Data

Sensors are becoming more and more ubiquitous as their price and availability continue to improve, and as they are the source of information for many important tasks. However, the use of sensors has to deal with noise and failures. The lack of reliability in the sensors has led to many forms of redundancy, but simple solutions are not always the best, and the precise way in which several sensors are combined has a big impact on the overall result. In this paper, we discuss how to deal with the combination of information coming from different sensors, acting thus as “virtual sensors”, in the context of human activity recognition, in a systematic way, aiming for optimality. To achieve this goal, we construct meta-datasets containing the “signatures” of individual datasets, and apply machine-learning methods in order to distinguish when each possible combination method could be actually the best. We present specific results based on experimentation, supporting our claims of optimality