Este libro compila las portadas de todas las tesinas de Licenciatura de la Facultad de Informática de la UNLP del año 2020, además de brindar acceso a cada una de ellas mediante enlaces.Facultad de Informátic

Facultad de Informática

Este libro compila las portadas de todas las tesinas de Licenciatura de la Facultad de Informática de la UNLP del año 2021, además de brindar acceso a cada una de ellas mediante enlaces.Facultad de Informátic

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

TESINAS DELICENCIATURA 2021FACULTAD DE INFORMÁTICAÍndice Tesis de Licenciaturas 2021 Títulos de Tesis – Autor/es Pág. “Adaptabilidad sobre permisos y hardware de dispositivos móviles para favorecer la recolección de datos en Ciencia Ciudadana”. Federico Di Claudio 3 “Análisis de la técnica Transfer Learning en Machine Learning a través de un caso de estudio: La clasificación de productos en el Banco Alimentario de La Plata”. Agustín De Luca y Matías Irigoitia 4 “Aplicación de tecnologías de aprendizaje automático para predecir negocios y tomar decisiones empresariales”. Ignacio Joakin 5 “Aplicando metodologías ágiles para la coordinación de equipos de desarrollo remotos en temática de e-commerce”. Sacha Spinelli 6 “Arquitectura orientada a eventos sobre protocolo MQTT”. Luciano Chambers 7 “Automatización de pruebas de regresión”. Juan Ignacio Borio y Ricardo Javier Paterno 8 “Co-diseño in-situ y creación de Juegos Móviles basados en Posicionamiento en espacios indoor”.  Franco Martín Borrelli 9 “Construcción semiautomática de un documento LEL utilizando técnicas de procesamiento en lenguaje natural”. Guillermo Federico Carrilao Ávila 10 “Desarrollo de servicios basados en perfiles académicos normalizados para autores de repositorios institucionales”. Ezequiel Manzur y Santiago Tettamanti 11 “Detección automática de problemas de accesibilidad a partir de eventos de interacción de usuario”. Maximiliano Jonathan Toledo 12 “Detección de registros duplicados obtenidos desde repositorios digitales”. Ignacio Soloaga 13 “Dexter: Gestión Automatizada de análisis forense en incidentes de seguridad”.  Juan Francisco Sirimarco 14 “Diseño de interacciones vibrotáctiles en dispositivos móviles”. Julián Agustín Pasquale 15 “Estudio de métodos y técnicas de aprendizaje por transferencia en el contexto de aprendizaje automático”. José Manuel Suarez 16 “Extensión P2P para enriquecer la Web con soporte semántico para la toma de decisiones”. Iván Exequiel Colman 17  “Generación de texto estructurado en español para batallas de freestyle utilizando modelos de Deep Learning”. Pedro Alejandro Dal Bianco 18 “HERA: Herramienta para Enriquecimiento de Recursos Académicos”. Juan Francisco Porto 19 “Implementación de un Sistema para el Registro de Cuentas dentro del Gobierno Nacional”. Guadalupe Martín 20 “Integrando los procesos de negocio con Internet de las Cosas”. Luis Damian Candia 21 1“Interoperabilidad semántica en el manejo de datos normativos sobre la presencia de agroquímicos en alimentos”. Carlos Francisco Ragout 22 “Machi: Aplicación móvil para el acercamiento de la tecnología al deporte”. Agustín Marcelo De Luca y Agustín Octavio Vignolo 23 “Manipulación digital de prototipos en papel”. Marcos Matías Iriarte Bosnic  y  Johana Giselle Taus 24 “Migración completa de artículos de Open Journal Systems”. Santiago Maceri 25 “Migración de sitio Web en PHP con Programación Estructurada a Programación Orientada a Objetos”. Lucas Tomás Goicoechea 26 “Modelo de prevención para el tratamiento de Datos Personales”. María Alejandra Sebastián y Nadia Estefanía Vázquez 27 “Procesamiento eficaz de archivos de empleados utilizando tecnología serverless”. Alejo Finocchi 28 “Reconocimiento de Lengua de Señas con Redes Neuronales Recurrentes”. Iván Mindlin 29 “Redes GANs como técnica de data augmentation para el reconocimiento de lengua de señas”. William Gaggiotti 30 “Saas para movilidad y envíos: Dificultades y Soluciones Empíricas”. Joaquín Ezequiel Islas 31 “Sistemas Colaborativos mediante el Desarrollo de Software Dirigido por Modelos”. Damián Icelo Amado 32 “Tests automatizados en aplicaciones web. Caso de Aplicación en empresa de turismo Internacional”. Andrea Paola Gómez Del Mónaco 33 “Un Análisis Comparativo de Bases de Datos para Dispositivos Móviles”. Fernando Tesone 34 “Un análisis comparativo de herramientas ORM. Aplicación a un caso de estudio”. Gabriel Leonardo Suarez 35 23http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/1187824http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/1173985http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/1270186http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/1300177http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/130301 Automatización de Pruebas de Regresión La presente tesina tiene como objeto investigar e instrumentar un Proyecto de Testing automático que realiza pruebas de regresión. Se analizan aspectos singulares vinculados con la estructura del proyecto abordado, el contexto en que fue creado, los antecedentes de pruebas manuales y la participación que tuvimos en el desarollo del mismo, y que nos motivó a abordar presente trabajo. Se presenta una reseña de los principales antecedentes de pruebas de software y conceptos relacionados con automatización de pruebas. Se investiga el uso de Herramientas de testing automático, aplicadas a otro tipo de sistemas.  Testing automático  Pruebas de regresión herramientas de testing automático  Clasificación de Pruebas -  Automatización sobre aplicaciones web. El presente trabajo permite destacar las ventajas del testing automático. La automatización de pruebas de control reduce el esfuerzo de recursos humanos y los tiempos de despliegue, mitigan errores y optimizan la calidad. Investigación, formulación e instrumentación de un proceso de testing automatizado enfocado en las pruebas de regresión e investigación de dos herramientas para la automatización de pruebas sobre aplicaciones web. Ante la posible migración de módulos del proyecto presentado en el trabajo a tecnologías web, o desarrollo de nuevas aplicaciones de estas características, se contempla profundizar la investigación de herramientas para la automatización sobre aplicaciones web.   Juan Ignacio Borio - Ricardo Javier Paterno  Licenciatura en Sistemas  Claudia Pons 8http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/1194779http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/11882610http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/11899211http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/12251312http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/125055 Detección de registros académicos duplicados obtenidos desde repositorios digitales Esta tesina de grado detalla el análisis y la implementación de una herramienta para la detección de registros académicos duplicados basada en un sistema de reglas. La deduplicación de registros es una tarea clave en el proceso de ingesta masiva de documentos a un repositorio puesto que permite el filtrado de contenido duplicado. Además, permite enriquecer los metadatos de los registros existentes en las distintas fuentes. Adicionalmente se presenta el desarrollo de un módulo de mapeo de metadatos que da soporte al proceso de deduplicación de registros y permite establecer interoperabilidad entre los esquemas utilizados en las distintas fuentes. Repositorios digitales, Deduplicación de registros, Mapeo de metadatos, Importación masiva, Interoperabilidad, Registros académicos Se analizaron técnicas de deduplicación presentes en la literatura, y se optó por un modelo basado en reglas y funciones de distancia. Los desarrollos realizados y mejorados en las distintas iteraciones permitieron disminuir considerablemente el tiempo en que los recursos digitales son preservados y difundidos en el repositorio digital durante un proceso de ingesta masiva. Estos desarrollos pueden aplicarse sobre múltiples escenarios y fuentes de datos distintas. Se desarrolló una herramienta basada en un sistema de reglas que permite encontrar registros académicos duplicados en repositorios digitales. Esta misma ofrece un módulo para el mapeo de metadatos a partir de archivos de configuración reutilizables. El desarrollo de la herramienta se dividió en dos componentes, una librería que concentra los módulos principales y una aplicación web que provee una interfaz de usuario. La herramienta fue puesta a prueba en procesos de ingesta masiva de registros al repositorio SEDICI y los resultados fueron muy favorables. Una de las líneas de trabajo a futuro consiste en la optimización de los tiempos de ejecución de la herramienta. También será necesario definir un proceso para el enriquecimiento de metadatos de los registros detectados como duplicados. Por otro lado, se explorará el uso de aprendizaje automático en este contexto para comparar con los resultados obtenidos. Finalmente, se buscará la automatización de la deduplicación en repositorios digitales mediante la incorporación de esta herramienta como un módulo de software de repositorios (por ej. DSpace). Soloaga Ignacio Lic. Lira Ariel Jorge Licenciatura en Sistemas Dra. De Giusti Marisa Raquel 13http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/11522914http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/12787315http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/12745416http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/12270617http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/11999518http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/11899419http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/12987420http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/12733421http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/12062722http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/11856123http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/12912324http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/12745325http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/120337    Migración de sitio Web en PHP con Programación Estructurada a Programación Orientada a Objetos El objetivo de este documento es presentar el proceso de migración y modernización del sistema web ProLab, utilizado por la UNLP y el producto resultante. Asimismo se presentan las lecciones aprendidas durante el proceso y el conjunto de métricas que permiten verificar la obtención de los resultados pretendidos. Gestión de Proyectos de Software Procesos Operativos Sistema de Graduados Procesos Administrativos Procesos de Recursos Humanos Implementación de Software Adaptación de Sistema Programación Orientada a Objetos Plataforma de Tecnología Web La migración de tecnología es un proceso que involucra varias etapas propias de la Ingeniería de Software, y  aquí se pudieron evidenciar esas etapas que fueron cumplidas o experimentadas en la migración realizada. Se realizaron las etapas de Análisis,  de elección de tecnología, de generación de métricas, de la evaluación de métricas y la implementación misma de la solución planteada. Es un objetivo futuro llevar el producto final a una perspectiva de usuario para poder mejorar la experiencia del usuario final, y brindar una mejor herramienta de Software. GOICOECHEA, Lucas Tomas Licenciado Champredonde, Raúl Licenciado Ignisci, Ignacio Maximiliano Licenciatura en Sistemas, Plan 2015 26http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/119249MODELO DE PREVENCIÓN PARA EL TRATAMIENTO DE DATOS PERSONALES. Sebastián María Alejandra  Vazquez Nadia Estefanía Molinari Lía Licenciatura en Sistemas El tema sobre los datos personales fue elegido porque reconocemos, que con el avance tecnológico la información está más expuesta a distintos ataques y estos datos necesitan una seguridad y un manejo correcto adicional, que trabajando con buenas prácticas una organización puede alcanzar los niveles de confianza para no exponer información indebida y trabajar con procesos seguros y circuitos de mejora continua. Datos Personales  Datos Sensibles  Protección de Datos Personales Debido a que los datos personales pertenecen a su titular y no a las entidades que utilizan las bases de datos, se han puesto en marcha iniciativas alrededor del mundo, que buscan proteger los datos personales que se encuentran en posesión de particulares o de gobiernos, haciendo de la tarea de protección de la información, una responsabilidad compartida entre los usuarios, las organizaciones que tienen acceso a los datos y gobiernos que deben legislar al respecto, así como crear las instituciones encargadas de regular y hacer cumplir las leyes. Entre los antecedentes de investigación se encuentran: 1. Congreso CACIC 2018: Caso de estudio sobre GDPRaplicado en Sistemas de Gestión Académica. 2. Contribución en la ITU Septiembre 2019: REVISIÓN OFITU-T X.1058. 3. Contribución en la ITU Mazo 2020: The OpenConsultation on the draft Guidelines for utilization of the GCA. 4. Contribución en la ITU en Junio 2020:Recommendations for the ITU Guidelines for Child Online Protection, in relation to Cookies and Consent.  Revisar el impacto que tiene el tratamiento de datos personales utilizando tecnologías distribuidas o DLT. Realizar una guía que sirva de entrada para realizar auditorías en Bases de datos personales.  Cómo influye el Modelo de Alineamiento (SAM) dentro de las organizaciones, teniendo en cuenta los datos personales.  Cómo una organización puede realizar el ciclo de vida de sus procesos utilizando el modelo de referencia (COBIT 5) con la perspectiva en datos personales. n tablero de control con las estadísticas/métricas de estos, para saber a dónde debería apuntar la organización para mejorar sus procesos.  onstrucción del consentimiento. 27http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/12882128http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/13116929http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/129853  Redes GANs como técnica de data augmentation para el reconocimiento de lengua de señas En los últimos años las Redes Generativas Adversas han sido un tema de vanguardia dentro del campo del Aprendizaje Profundo. Por otra parte, es de común conocimiento que la cantidad de conjuntos de datos disponibles hoy en día no ha alcanzado todas las problemáticas existentes. En esta tesis se explora el uso de GANs para la generación de imágenes sintéticas de la lengua de señas en los dataset LSA16 y  ASL Finger Spelling. Posteriormente se utilizan las mismas para realizar data augmentation con el fin  aumentar  la precisión en la clasificación de señas estáticas, logrando una mejora del ~2% para el conjunto de datos LSA16 y ~4% para el conjunto de datos de ASL Finger Spelling. Estos resultados se obtuvieron con el uso de BigGAN, el modelo GAN que logró generar las imágenes de más alta fidelidad a la vez que mantuvo una gran diversidad en sus muestras. Tesina de grado, Aprendizaje Profundo, Redes Generativas Adversarias, Reconocimiento de gestos, Data augmentation. El modelo BigGAN implementado obtuvo los mejores resultados a la hora de realizar data augmentation con GANs. El mismo mejoró la clasificación de señas estáticas en un ~2% para el conjunto de datos de LSA16, alcanzando un accuracy del ~88.1%. Mientras que para ASL Finger Spelling se mejoró la clasificación en un ~4%, alcanzando un accuracy del ~61.36%.  El data augmentation realizado con BigGAN no solo mejoró el accuracy para ambos dataset, sino que también se demostró que la clasificación lograba una convergencia más temprana y estable, logrando obtener modelos de clasificación con accuracys altos con sólo unas pocas épocas de entrenamiento.En los experimentos realizados se implementaron varios modelos GANs, entre los mismos: Basic GAN, CGAN, WGAN, BigGAN, y DAGAN. Se utilizaron 2 métricas para evaluar la calidad de las imágenes generadas. La primera fue el FID, la cual es una métrica objetiva que permite cuantificar la fidelidad de las imágenes así como también su diversidad. La segunda fue la paradoja del cumpleaños, una métrica subjetiva la cual permite conocer una aproximación del espacio latente de las GANs. En base a estas métricas se realizaron análisis de fidelidad, diversidad, y colapso modal en las imágenes generadas. Por último, se utilizaron las GANs con los mejores resultados en cuanto a fidelidad y diversidad  para la tarea de data augmentation en la clasificación de señas estáticas. Experimentar con otras arquitecturas GANs y analizar su desempeño para la tarea de data augmentation. Una de las potenciales GANs que se pensó es StyleGan condicionada, donde la idea principal de la misma sería generar imágenes con diferentes tipos de estilos. Experimentar con otras bases de datos de lengua de señas estáticas. Ampliar los experimentos realizados con nuevas bases de datos permitirá  tener una visión más general del comportamiento de GANs para la tarea de data augmentation en el dominio en cuestión. Por último, sería interesante experimentar en el uso de GANs para la generación de señas dinámicas a partir de secuencias de texto. Trabajar con secuencias de texto casi siempre involucra el uso de componentes temporales, por lo que si este fuera el caso para el trabajo en cuestión, entonces sería necesario combinar el uso de GANs con redes neuronales recurrentes.  Gaggiotti William  Licenciatura en Informática  Dr. Ronchetti Franco 30http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/129860   SAAS PARA MOVILIDAD Y ENVÍOS: DIFICULTADES y SOLUCIONES EMPÍRICAS El avance tecnológico de los últimos tiempos, ha facilitado el desarrollo y uso masivo de nuevas aplicaciones de software, principalmente móviles. El presente trabajo, tiene como fin recopilar una serie de soluciones a problemas surgidos durante el desarrollo de una aplicación que brinda servicios de movilidad y envíos. La misma fue desarrollada para integrar varias plataformas, entre ellas, webs y móviles, que sirven y comunican a distintos tipos de actores: consumidores finales y empresas, entre otras. Estas soluciones y mejoras del sistema, serán plasmadas en dicha tesis para facilitar desarrollos futuros SAAS, Aplicación de Movilidad, Transporte, Aplicación de Envíos, Aplicación móvil, Mejoras de diseño de software, Algoritmos de Asignación de Choferes Como resultado de la presente tesina, se generó una propuesta de solución a problemas surgidos en el desarrollo de una aplicación multiplataforma de movilidad de objetos y/o personas, comparando algunas alternativas implementadas en diferentes versiones de los algoritmos. Se analizaron mejoras en el funcionamiento la misma, tratando diferentes áreas, que incluyen: análisis de requerimientos, diseño de software, optimización del uso de recursos como CPU y/o energía de todos los dispositivos involucrados. Se realizó un análisis de las condiciones que favorecieron el desarrollo del sistema.  Se definió un caso de estudio de un sistema donde, es posible despachar envíos o traslados a clientes que estén conectados con el sistema mediante aplicaciones móviles. Se documentó partes de una solución de referencia a problemas surgidos en el desarrollo de una aplicación multiplataforma, que fueron principalmente asuntos de performance y diseño del sistema. Cada una de las propuestas de solución puede ser mejorada en cuanto a diseño o tecnologías aplicadas.  Debido a que la industria de software se caracteriza por evolucionar constantemente, los trabajos futuros, pueden abarcar mejoras en tiempos de respuesta, características de los algoritmos y tecnologías utilizadas para su desarrollo.  ISLAS, Joaquín Ezequiel DE GIUSTI, Armando LOPEZ, Cristian Licenciatura en Informática OBJETIVOS Analizar problemas encontrados en el desarrollo de una aplicación multiplataforma y multiusuario, la cual proporcionará servicios de movilidad y envíos. 31http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/12967432http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/12740833http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/12397234http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/11882435http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/127331

Tesinas de Licenciatura 2021

Tesinas de Licenciatura 2020

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/118635/Documento_completo.pdf?sequence=1

Tesinas de Licenciatura 2020

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual