5to. Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad. Memoria académica

El V Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad, CITIS 2019, realizado del 6 al 8 de febrero de 2019 y organizado por la Universidad Politécnica Salesiana, ofreció a la comunidad académica nacional e internacional una plataforma de comunicación unificada, dirigida a cubrir los problemas teóricos y prácticos de mayor impacto en la sociedad moderna desde la ingeniería. En esta edición, dedicada a los 25 años de vida de la UPS, los ejes temáticos estuvieron relacionados con la aplicación de la ciencia, el desarrollo tecnológico y la innovación en cinco pilares fundamentales de nuestra sociedad: la industria, la movilidad, la sostenibilidad ambiental, la información y las telecomunicaciones. El comité científico estuvo conformado formado por 48 investigadores procedentes de diez países: España, Reino Unido, Italia, Bélgica, México, Venezuela, Colombia, Brasil, Estados Unidos y Ecuador. Fueron recibidas un centenar de contribuciones, de las cuales 39 fueron aprobadas en forma de ponencias y 15 en formato poster. Estas contribuciones fueron presentadas de forma oral ante toda la comunidad académica que se dio cita en el Congreso, quienes desde el aula magna, el auditorio y la sala de usos múltiples de la Universidad Politécnica Salesiana, cumplieron respetuosamente la responsabilidad de representar a toda la sociedad en la revisión, aceptación y validación del conocimiento nuevo que fue presentado en cada exposición por los investigadores. Paralelo a las sesiones técnicas, el Congreso contó con espacios de presentación de posters científicos y cinco workshops en temáticas de vanguardia que cautivaron la atención de nuestros docentes y estudiantes. También en el marco del evento se impartieron un total de ocho conferencias magistrales en temas tan actuales como la gestión del conocimiento en la universidad-ecosistema, los retos y oportunidades de la industria 4.0, los avances de la investigación básica y aplicada en mecatrónica para el estudio de robots de nueva generación, la optimización en ingeniería con técnicas multi-objetivo, el desarrollo de las redes avanzadas en Latinoamérica y los mundos, la contaminación del aire debido al tránsito vehicular, el radón y los riesgos que representa este gas radiactivo para la salud humana, entre otros

Fog Harvesting and IoT based Environment Monitoring System at the Ilalo volcano in Ecuador

Environmental monitoring is critical to develop appropriate policies for environmental sustainability. The quality of drinking and agricultural water is affected by bad environmental management strategies. In addition, natural water sources have been reduced due to climate changes and the lack of police and compliance with regulations for water resources management. In the Andes region of Ecuador, these problems have increased in recent decades. The lack of water affects not only human well-being, but also causes soil degradation. Therefore, finding alternative water sources has become the underlying requirement to provide human well-being and mitigate soil degradation in these regions. This article presents a fog collection system based on water condensation towers and Internet of Things (IoT) technology with real-time monitoring. Our system allows monitoring of environmental parameters while providing alternative sources of water from the environmental fog. Therefore, by collecting information related to the process of fog collection and climatic measurements of the environment, we seek to determine the state and trends of environmental conditions with respect to the performance of fog collection. In addition, our system allows the storage of historical environmental data, which can be used to develop environmental management policies. We have deployed our system on the slopes of the Ilalo volcano, Pichincha province, being part of the Ecuadorian Andes, where the soil deterioration has increased in recent years and has the largest soil degradation rate in Ecuador

Room Recognition Using Discriminative Ensemble Learning with Hidden Markov Models for Smartphones

An accurate room localization system is a powerful tool for providing location-based services. Considering that people spend most of their time indoors, indoor localization systems are becoming increasingly important in designing smart environments. In this work, we propose an efficient ensemble learning method to provide room level localization in smart buildings. Our proposed localization method achieves high room-level localization accuracy by combining Hidden Markov Models with simple discriminative learning methods. The localization algorithms are designed for a terminal-based system, which consists of commercial smartphones and Wi-Fi access points. We conduct experimental studies to evaluate our system in an office-like indoor environment. Experiment results show that our system can overcome traditional individual machine learning and ensemble learning approaches