FOLST: Una Herramienta Didáctica para la Lógica de Predicados de Primer Orden

FOLST es una herramienta didáctica, visual e interactiva que fue diseñada como soporte para el proceso de enseñanza/aprendizaje de semántica en la Lógica de Predicados de Primer Orden. La herramienta es fácil de usar y, mediante una interfaz gráfica amigable e intuititva, permite a los usuarios analizar el valor de verdad de fórmulas en modelos definidos a partir de dos frames provistos por la herramienta. FOLST es software libre y está implementada en el lenguaje de programación C++. Se desarrolló como Trabajo Final para dos materias que se dictan en el segundo año de una carrera de Informática, que involucran contenidos en lógica y en análisis y diseño de algoritmos.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Towards recovering architectural information from images of architectural diagrams

The architecture of a software system is often described with diagrams embedded in the documentation. However, these diagrams are normally stored and shared as images, losing track of model-level architectural information and refraining software engineers from working on the architectural model later on. In this context, tools able to extract architectural information from images can be of great help. In this article, we present a framework called IMEAV for processing architectural diagrams (based on speci c viewtypes) and recovering information from them. We have instantiated our framework to analyze \\module views and evaluated this prototype with an image dataset. Results have been encouraging, showing a good accuracy for recognizing modules, relations and textual features.XV Simposio Argentino de Ingeniería de Softwar

Une méthode pour l’estimation désagrégée de données de population à l’aide de données ouvertes

International audienceIn this article we present a method to perform dissagregated population estimation at building level using open data. Our goal is to estimate the number of people living at the fine level of individual households by using open urban data and coarse-scaled population data. First, a fine scale description of residential land use per building is built using OpenStreetMap. Then, using coarse-scale gridded population data, we perform the down-scaling for each household given their containing area for residential usage. We rely solely on open data in order to ensure replicability, and to be able to apply our method to any city in the world, as long as sufficient data exists. The evaluation is carried out using fine-grained census block data for cities in France as ground-truth.Nous présentons dans ce travail une méthode de désagrégation pour l'estimation de population à l'échelle locale à partir de données ouvertes globales. Notre but est d'estimer notamment le nombre de personnes résidant dans chaque bâtiment de la zone d'intérêt, à partir de données à plus grandé echelle. Une description fine à l'échelle résidentielle est tout d'abord effectuée à partir des données d'OpenStreetMap. Les surfaces des bâtiments d'habitation ou d'usage mixte (habitation et activités) sont notamment identifiées. Nous effectuons ensuite une désagrégation à partir de données de grille de population à grandé echelle (1km2 par carreau), guidée par les surfaces des bâtiments compris dans chaque carreau de la grille. Ensuite, nous effectuons une désagrégation à partir de données de grille de population à grande échelle (1km2 par carreau), guidée par les distributions spatiales découvertes à l'étape précédente. Nous utilisons exclusivement des données ouvertes pour favoriser la réplicabilité et pour pouvoir appliquer notre méthode à toute région d'intérêt, pour peu que la qualité des données soit suffisante. L'évaluation et la validation du résultat dans le cas de plusieurs villes Françaises sont effectuées à l'aide de données de recensement INSEE

Towards recovering architectural information from images of architectural diagrams

The architecture of a software system is often described with diagrams embedded in the documentation. However, these diagrams are normally stored and shared as images, losing track of model-level architectural information and refraining software engineers from working on the architectural model later on. In this context, tools able to extract architectural information from images can be of great help. In this article, we present a framework called IMEAV for processing architectural diagrams (based on speci c viewtypes) and recovering information from them. We have instantiated our framework to analyze \module views" and evaluated this prototype with an image dataset. Results have been encouraging, showing a good accuracy for recognizing modules, relations and textual features.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Towards recovering architectural information from images of architectural diagrams

The architecture of a software system is often described with diagrams embedded in the documentation. However, these diagrams are normally stored and shared as images, losing track of model-level architectural information and refraining software engineers from working on the architectural model later on. In this context, tools able to extract architectural information from images can be of great help. In this article, we present a framework called IMEAV for processing architectural diagrams (based on speci c viewtypes) and recovering information from them. We have instantiated our framework to analyze \module views" and evaluated this prototype with an image dataset. Results have been encouraging, showing a good accuracy for recognizing modules, relations and textual features.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Aplicación de un método de sustracción de fondo a partir de imágenes de video-vigilancia

La sustracción de fondo es una técnica ampliamente utilizada para detectar objetos en movimiento a partir de cámaras estáticas. En el campo de la video-vigilancia, es indispensable ya que permite discriminar rápidamente cuando ha surgido un evento y realizar estudios de movilidad de los objetos en escena. En los últimos años, se han propuesto muchos métodos con diferentes fortalezas y requerimientos. Uno de los métodos más novedosos y eficaces, es Visual Background Extractor (ViBe), el cual se basa en un análisis estocástico multimodelo para discriminar objetos del fondo con una alta tasa de aciertos. En este trabajo se propone una variación de este algoritmo para su aplicación en situaciones particulares como los videos de vigilancia, especialmente para resolver problemas de píxeles intermitentes, objetos pseudoestáticos, entre otros. Para verificar los resultados se comparan con otras técnicas del estado del arte, obteniendo en general mejores resultados de las méricas <i>Precisión y Recall</i>, y de la correlación promedio entre ambos indicadores. Se tuvieron en cuenta los tiempos de cómputo que involucra el método propuesto

Aplicación de un método de sustracción de fondo a partir de imágenes de video-vigilancia

La sustracción de fondo es una técnica ampliamente utilizada para detectar objetos en movimiento a partir de cámaras estáticas. En el campo de la video-vigilancia, es indispensable ya que permite discriminar rápidamente cuando ha surgido un evento y realizar estudios de movilidad de los objetos en escena. En los últimos años, se han propuesto muchos métodos con diferentes fortalezas y requerimientos. Uno de los métodos más novedosos y eficaces, es Visual Background Extractor (ViBe), el cual se basa en un análisis estocástico multimodelo para discriminar objetos del fondo con una alta tasa de aciertos. En este trabajo se propone una variación de este algoritmo para su aplicación en situaciones particulares como los videos de vigilancia, especialmente para resolver problemas de píxeles intermitentes, objetos pseudoestáticos, entre otros. Para verificar los resultados se comparan con otras técnicas del estado del arte, obteniendo en general mejores resultados de las méricas Precisión y Recall, y de la correlación promedio entre ambos indicadores. Se tuvieron en cuenta los tiempos de cómputo que involucra el método propuesto

Aplicación de un método de sustracción de fondo a partir de imágenes de video-vigilancia

La sustracción de fondo es una técnica ampliamente utilizada para detectar objetos en movimiento a partir de cámaras estáticas. En el campo de la video-vigilancia, es indispensable ya que permite discriminar rápidamente cuando ha surgido un evento y realizar estudios de movilidad de los objetos en escena. En los últimos años, se han propuesto muchos métodos con diferentes fortalezas y requerimientos. Uno de los métodos más novedosos y eficaces, es Visual Background Extractor (ViBe), el cual se basa en un análisis estocástico multimodelo para discriminar objetos del fondo con una alta tasa de aciertos. En este trabajo se propone una variación de este algoritmo para su aplicación en situaciones particulares como los videos de vigilancia, especialmente para resolver problemas de píxeles intermitentes, objetos pseudoestáticos, entre otros. Para verificar los resultados se comparan con otras técnicas del estado del arte, obteniendo en general mejores resultados de las méricas Precisión y Recall, y de la correlación promedio entre ambos indicadores. Se tuvieron en cuenta los tiempos de cómputo que involucra el método propuesto.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Development of a tool that automates the estimation of missing data from climate observation stations

En este trabajo se describe el desarrollo de una herramienta de software que automatiza la estimación de datos faltantes de informes meteorológicos del Servicio Meteorológico Nacional. Se realizó como trabajo final, concluida su cursada, de una materia en Investigación de Operaciones correspondiente al tercer año de una carrera de Ingeniería de Sistemas. El objetivo de la herramienta es realizar de manera automática la elección del mejor método de interpolación para cada dato faltante, bajo la suposición de que no existe un método “universal” y por lo tanto es necesario evaluar en cada caso cuál es el más adecuado. La posterior aplicación del método seleccionado también debía ser automática, sin necesidad de interacción con el usuario para tomar decisiones. Se consideraron cinco métodos de uso muy común en la meteorología: IDW -lineal y cuadrático- y Kriging -simple, ordinario y universal-. En este trabajo se describen las decisiones que se tomaron para lograr la automatización total de la herramienta, y su eficacia se verificó haciendo un análisis de errores para datos de cuatro años consecutivos. En las pruebas realizadas, el método elegido se alterna, validando que es adecuado elegir cada vez el mejor, sin presuponer superioridad de uno sobre otro. Se vio que algunos indicadores se inclinan más hacia determinados métodos que otros y se encontró una relación entre la disponibilidad de información y el error en las estimaciones.In this paper we describe the development of a piece of software that automates the estimation of climate data. It was aimed at choosing automatically, in every estimation, the best interpolation method under the assumption that there is no “universal” technique and hence a sensible selection of the most suitable method is needed every time. In addition, the later application of the method itself should be automatic, suppresing all interaction with the user to make decisions. Inverse-distance weighting and Kriging methods were included. We show the steps taken to fully automate the tasks. In the tests done, the errors computed were highly satisfactory, and it was shown that choosing the method in every estimation was a good approach. It was observed that some indicators show tendencies toward certain interpolation methods to achieve a lower error, and a close relation between the efficiency of the tool and the availability of information was found.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Development of a tool that automates the estimation of missing data from climate observation stations

En este trabajo se describe el desarrollo de una herramienta de software que automatiza la estimación de datos faltantes de informes meteorológicos del Servicio Meteorológico Nacional. Se realizó como trabajo final, concluida su cursada, de una materia en Investigación de Operaciones correspondiente al tercer año de una carrera de Ingeniería de Sistemas. El objetivo de la herramienta es realizar de manera automática la elección del mejor método de interpolación para cada dato faltante, bajo la suposición de que no existe un método “universal” y por lo tanto es necesario evaluar en cada caso cuál es el más adecuado. La posterior aplicación del método seleccionado también debía ser automática, sin necesidad de interacción con el usuario para tomar decisiones. Se consideraron cinco métodos de uso muy común en la meteorología: IDW -lineal y cuadrático- y Kriging -simple, ordinario y universal-. En este trabajo se describen las decisiones que se tomaron para lograr la automatización total de la herramienta, y su eficacia se verificó haciendo un análisis de errores para datos de cuatro años consecutivos. En las pruebas realizadas, el método elegido se alterna, validando que es adecuado elegir cada vez el mejor, sin presuponer superioridad de uno sobre otro. Se vio que algunos indicadores se inclinan más hacia determinados métodos que otros y se encontró una relación entre la disponibilidad de información y el error en las estimaciones.In this paper we describe the development of a piece of software that automates the estimation of climate data. It was aimed at choosing automatically, in every estimation, the best interpolation method under the assumption that there is no “universal” technique and hence a sensible selection of the most suitable method is needed every time. In addition, the later application of the method itself should be automatic, suppresing all interaction with the user to make decisions. Inverse-distance weighting and Kriging methods were included. We show the steps taken to fully automate the tasks. In the tests done, the errors computed were highly satisfactory, and it was shown that choosing the method in every estimation was a good approach. It was observed that some indicators show tendencies toward certain interpolation methods to achieve a lower error, and a close relation between the efficiency of the tool and the availability of information was found.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ