Desarrollo de Prototipo de Aplicación Móvil para Smart Tourism basado en Diseño Centrado en el Usuario

En este artículo, se presenta la implementación de la norma ISO 9241-210:2010 (Human Centred Design for Interactive Systems) para el desarrollo de una aplicación móvil con el fin de fortalecer la experiencia del usuario al momento de utilizar la aplicación móvil in situ. Siguiendo las fases que la norma dicta para el desarrollo y evaluación de software y hardware con el propósito de obtener un prototipo funcional, y al término del proceso un producto. La implementación de la norma permitió generar un prototipo inicial validado por usuarios reales(turistas), por lo que, para un trabajo futuro se llevará a cabo el uso de técnicas de inteligencia artificial (AI) y análisis de datos, estas mismas, complementarán este trabajo, dando como resultado una aplicación para Smart Tourism completamente validada y funcional. Cabe destacar que el propósito es usar el Diseño Centrado en el Usuario (DCU), logrando así un prototipo de alta fidelidad

In-Vehicle Alcohol Detection Using Low-Cost Sensors and Genetic Algorithms to Aid in the Drinking and Driving Detection

Worldwide, motor vehicle accidents are one of the leading causes of death, with alcohol-related accidents playing a significant role, particularly in child death. Aiming to aid in the prevention of this type of accidents, a novel non-invasive method capable of detecting the presence of alcohol inside a motor vehicle is presented. The proposed methodology uses a series of low-cost alcohol MQ3 sensors located inside the vehicle, whose signals are stored, standardized, time-adjusted, and transformed into 5 s window samples. Statistical features are extracted from each sample and a feature selection strategy is carried out using a genetic algorithm, and a forward selection and backwards elimination methodology. The four features derived from this process were used to construct an SVM classification model that detects presence of alcohol. The experiments yielded 7200 samples, 80% of which were used to train the model. The rest were used to evaluate the performance of the model, which obtained an area under the ROC curve of 0.98 and a sensitivity of 0.979. These results suggest that the proposed methodology can be used to detect the presence of alcohol and enforce prevention actions