El Laboratorio de Sistemas de Información Avanzados (LSIA) de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires (UBA) cuenta con distintas líneas de investigación: Internet de las Cosas , Extracción de relaciones semánticas en español, Explotación de Información, Dinámica de Tecleo, Redes definidas por software y Computación afectiva colectiva. En varias de estas líneas se han obtenido aportes relevantes al área mientras que las líneas que están comenzando mantienen objetivos prometedores.Eje: Innovación en Sistemas de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aceto, Ezequiel L.

Calot, Enrique

Fernández, Enrique

Gonzalez, Nahuel Francisco

Ierache, Jorge Salvador

Liguori, Ariel M.

Merlino, Hernán

Ochoa, María Alejandra

Pirra, Francisco

Rodríguez, Juan Manuel

SEDICI - Repositorio de la UNLP

LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN  DEL LABORATORIO DE SISTEMAS DE 
INFORMACIÓN AVANZADOS. 
Enrique P. Calot, Ezequiel L. Aceto, Juan Manuel Rodriguez, Ariel M. Liguori, 
M. Alejandra Ochoa, Hernán Merlino, Enrique Fernandez Nahuel González, 
Francisco I. Pirra, Jorge S. Ierache 
 
Laboratorio de Sistemas de Información Avanzados, Departamento Computación 
Facultad de Ingeniería, Universidad de Buenos Aires 
Av. Paseo Colón 850 - C1063ACV - Buenos Aires - Argentina 
Tel +54 (11) 4343-0893 / 4343-0092. 
 
{ecalot,eaceto,jmrodriguez,aliguori,hmerlino, 
ngonzalez,fpirra,jierache}@lsia.fi.uba.ar 
 
 
 
 
 
Resumen 
El Laboratorio de Sistemas de 
Información Avanzados (LSIA) de la 
Facultad de Ingeniería de la Universidad 
de Buenos Aires (UBA) cuenta con 
distintas líneas de investigación:  Internet 
de las Cosas , Extracción de relaciones 
semánticas en español, Explotación de 
Información,  Dinámica de Tecleo, Redes 
definidas por software y Computación 
afectiva colectiva. En varias de estas 
líneas se han obtenido aportes relevantes 
al área mientras que las líneas que están 
comenzando mantienen objetivos 
prometedores. 
 
Palabras clave: LSIA, Internet de la 
cosas, Procesamiento del lenguaje 
Natural, Dinámica de tecleo, 
Computación afectiva colectiva, Software 
defined networking, Contextos finitos, 
Explotación de información 
 
Contexto 
El Laboratorio de Sistemas de 
Información Avanzados de la Facultad de 
Ingeniería UBA cuenta con distintas 
líneas de investigación [LSIA, 2015]. Fue 
creado en 2011 y cuenta con más de 30 
publicaciones en las líneas abajo 
mencionadas. Además radica un proyecto 
UBACyT, desarrolla en colaboración  con 
el ISIER UM investigación aplicada en el 
marco del empleo de interfases Cerebro 
Maquina (BMI). Recientemente ha  
recibido apoyo en hardware por parte de 
Intel. 
 
Introducción 
En este artículo se enuncias las 
distintas líneas de investigación y su 
relación con las materias de grado, 
fomentando la investigación de alumnos 
de las carreras de Ingeniería y 
Licenciatura. Finalmente se describen los 
resultados de las distintas líneas de 
investigación del laboratorio, en caso de 
existir. 
 
Líneas de Investigación, 
Desarrollo e Innovación 
El laboratorio cuenta con las siguientes 
líneas de investigación: 
 
Internet de las Cosas. El programa 
aquí presentado tiene como propósito 
instruir y fomentar el desarrollo de 
sistemas de estrecha relación con la 
Internet de las Cosas (IoT) en el ámbito 
universitario. Es de mucha importancia 
que los futuros profesionales del área de 
Sistemas se integren rápidamente a las 
líneas de trabajo relacionadas con IoT, 
dado que su participación es necesaria en 
un segmento de la industria que crece 
muy rápidamente  de la mano de la 
electrónica de consumo.  
El proyecto está siendo impulsado por 
el laboratorio y aplicado en la materia 
75.39 “Aplicaciones Informáticas” 
dictada también en la Facultad de 
Ingeniería, para la carrera Licenciatura en 
Análisis de Sistemas.  
El material requerido para llevar 
adelante la capacitación ha sido donado 
por Intel a través de su Intel University 
Program. El hardware utilizado es la 
placa "Intel Galileo" de 2da generación y 
el kit "Grove - Starter Kit Plus (Intel 
Internet of Things)" como soporte para 
facilitar la creación de prototipos 
reduciendo la necesidad de que los 
alumnos tengan conocimientos muy 
específicos de electrónica. 
Extracción de relaciones semánticas 
en español. El desarrollo de un 
parser semántico, ya sea supervisado o 
no, que sea capaz de extraer relaciones 
semánticas de un texto no estructurado: 
lenguaje natural en español. La salida de 
este parser sería una red semántica la cual 
tendría que servir para generar o bien para 
extender una ontología de forma semi-
automática. Este parser estaría compuesto 
por una serie se pasos, en donde cada 
paso realizaría una tarea atómica 
utilizando algoritmos conocidos y 
probados dentro del área de PLN: 
Tokenización, POS tagger, named  entity 
recognizer, syntatic parser, entre otros. 
Explotación de Información. Se 
desarrolla en el marco de la materia 
(75.50) “Introducción a los Sistemas 
Inteligentes”. En esta línea se trabaja en 
aplicaciones para: la optimización de 
procesos en el ámbitos de la industria, el 
e-commerce, en la detección de fraudes 
comerciales y financieros, para la 
predicción en el ámbito de las finanzas y 
acciones de bolsa y detección de patrones 
de comportamiento en la Web. 
Keystroke Dynamics. Los patrones 
neurofisiológicos que vuelven única a una 
firma manuscrita se pueden observar 
también en el ritmo de tecleo de un 
usuario[Joyce & Gupta, 1990]. La técnica 
que analiza este tipo de patrones se llama 
Dinámica de Tecleo o Keystroke 
Dynamics [Calot et al. 2014]. Desde el 
laboratorio se mantiene una línea de 
investigación que además de articular 
keystroke dynamics con la extracción de 
información emocional del usuario 
investiga mejores algoritmos de 
identificación de personas mediante su 
ritmo de tecleo. 
Redes definidas por software. O por 
sus siglas en inglés software defined 
networking (SDN). El incremento de la 
utilización de redes IP en diversos 
ámbitos impulsado por las tecnologías 
móviles, IoT y la diversidad de contenido 
desprende una necesidad emergente de 
poder tomar el control de cada acción en 
la red, influyendo directamente en su 
funcionamiento a bajo nivel 
(interactuando en su plano de control) 
como en las aplicaciones que sobre ella se 
manifiestan. Para lograr este nivel de 
control se realizan aplicaciones capaces 
de interactuar con cada dispositivo que 
conforma la red en cuestión mediante el 
protocolo OpenFlow, centralizando 
información de flujos y estados de la red, 
modelando el comportamiento de la 
misma y actuando en consecuencia. 
Esencialmente los estudios sobre esta 
temática se han centrado en la elaboración 
de sistemas de detección de patrones de 
trafico y de sistemas de ruteo basado en 
las prioridades del usuario. 
Computación afectiva colectiva. Esta 
linea de investigación se centra en el 
análisis de factores emocionales de 
grupos de personas y en la toma de 
decisiones por software basada en la 
misma. En particular se realizan estudios 
sobre grupos de personas en distintos 
escenarios, detectando sus expresiones, 
midiendo pulsaciones y monitoreando su 
actividad cerebral y en base a ello se 
permite inferir su estado emocional, 
empleando métodos de aprendizaje 
supervisado, y ejecutar acciones que 
permitan mantener o corregir el mismo. 
Resultados y Objetivos 
Los resultados para cada proyecto son: 
Internet de las Cosas. Durante el 2do 
cuatrimestre de 2014 hemos recibido la 
primera iniciativa por parte de un grupo 
de alumnos para crear una solución 
relacionada con IoT con potencial para 
ser aplicado en la Facultad una vez 
terminado. El desarrollo del mismo ha 
comenzado el 1er cuatrimestre de 2015 y 
estará finalizado en Julio del corriente. 
Esperamos que durante el transcurso del 
año se sumen al menos dos proyectos más 
a esta línea de trabajo de IoT.  
Extracción de relaciones semánticas 
en español. Al encontrarse en una etapa 
inicial, los únicos resultados obtenidos 
son los de un experimento realizado con 
las prescripciones medicas, en donde se 
probaron dos métodos de clasificación de 
texto: Naïve Bayes Multinomial (NBM) y 
Support Vector Machines (SVMs) con 
textos médicos en español. La 
clasificación de textos en este caso, si 
bien acotada al campo de la medicina, 
logró una precisión del 86% [Rodriguez 
et al., 2014]. 
Keystroke Dynamics. Se mostró que 
el método de Mahalanobis no es siempre 
útil especialmente si los datos son 
linealmente independientes y que puede 
ser reemplazado por el método menos 
costoso de distancia euclídea normalizada 
[Calot et al., 2013]. A su vez, se creó un 
set de datos de dinámicas de tecleo no 
estructurada que fue publicado bajo la 
página web del laboratorio[Calot, 2015]. 
Mediante este set de datos y pruebas 
internas se comenzó a evaluar estrategias 
más sofisticadas de extracción de 
características, filtrado del texto de 
entrada, selección de modelos y 
alternación de clasificadores que 
prometen empujar el EER por debajo del 
5% –frente a un 10% en usuarios estándar 
y 6% en usuarios de mayor pericia 
dactilográfica– y disminuir su variación 
entre usuarios. 
Redes definidas por software. La 
exploración de esta línea de conocimiento 
es desarrollada en la asignatura (75.39) 
“Aplicaciones Informáticas” para la 
Licenciatura en Análisis de sistemas 
Informáticos de la Facultad de Ingeniería 
de la UBA, como trabajo final de la 
misma se ha desarrollado un sistema de 
detección de patrones de trafico de 
ataques de denegación de servicios 
distribuido  (DDoS, distributed denial of 
service) sobre una red operada con un 
controlador central mediante OpenFlow 
v1.3. El aprendizaje empleado en la red 
era supervisado empleando redes 
neuronales y backpropagation, el filtrado 
de entradas en los dispositivos de red se 
realizo mediante el agregado de filtros de 
entrada en la Tabla CAM (Content 
Addressable memory). 
Computación afectiva colectiva. Se 
esta recolectando información de los 
estados de los individuos para nutrir la 
red de conocimientos de su 
comportamiento y permitir 
posteriormente inferir estados. El trabajo 
realizado consistirá en un framework 
capaz de detectar el estado predominante 
del grupo y permitir llevar el mismo a un 
estado emocional compartido entre todos 
los miembros del mismo. [Ierache et al., 
2012], [Ierache et al., 2014].El empleo de 
interfases cerebro- maquina (BMI) se 
realiza con el ISIER UM. 
 
Formación de Recursos Humanos 
Desde el laboratorio se han formado 
investigadores, radicado dos tesis de 
doctorado y más de 10 tesis de grado en 
la Facultad de Ingeniería de la UBA. Los 
docentes participan de materias de la 
carrera de Ingeniería en Informática y 
Licenciatura en Sistemas: (75.39) 
“Aplicaciones Informáticas”, (75.41) 
“Algoritmos y Programación II”, (75.50) 
“Introducción a los Sistemas 
Inteligentes”, (75.65) “Manufactura 
Integrada Por Computador”, (75.66) 
“Manufactura Integrada Por Computador 
II”, (75.67) “Sistemas Automáticos de 
Diagnóstico y Detección de Fallas I”, 
(75.68) “Sistemas de Soporte para Celdas 
de Producción Flexible”, (75.69) 
“Sistemas Automáticos de Diagnóstico y 
Detección de Fallas II” y (75.70) 
“Sistemas de Programación no 
Convencional de Robots”. Además 
docentes del laboratorios han dirigido 
tesis de grado en la carrera Ingeniería 
Industrial y Postgrado en el Maestría de 
Ingeniería de Software ITBA. 
Referencias 
CALOT, E. 2015. “Keystroke Dynamics keypress 
latency dataset”. Base de datos para 
investigación. 
http://lsia.fi.uba.ar/pub/papers/kd-dataset/ 
 
CALOT, E.; PIRRA, F.; RODRIGUEZ, J.M.; PEREIRA, 
G.; IRIBARREN, J.; IERACHE, J. 2014. “Métodos 
Adaptativos de Educción de Dinámica de 
Tecleo Centrado en el Contexto Emocional de 
un Individuo aplicando Interfaz Cerebro 
Computadora”. XVI Workshop de 
Investigadores en Ciencias de la Computación, 
ISBN 978-950-34-1084-4. 
 
CALOT, E.; RODRIGUEZ, J.M.; IERACHE, J. 2013. 
Improving versatility in keystroke dynamic 
systems. XIX Congreso Argentino de Ciencias 
de la Computación., ISBN 978-897-23963-1-
2. 
 
IERACHE J, PEREIRA G, IRIBARREN J, SATTOLO I. 
2012.  “Robot Control On The Basis Of Bio-
Electrical Signals”: “International Conference 
On Robot Intelligence Technology And 
Applications”  (rita 2012). Series advances in 
intelligent and soft computing of springer. 
 
IERACHE., J, PEREIRA., G, NERVO., F, J, 
IRIBARREN. 2013.Estado emocional centrado 
en estímulos, aplicando Interfase cerebro-
maquina. XX CACIC, ISBN 978-987-3806-
05-6. 
 
JOYCE, R.; GUPTA, G. 1990. Identity 
authentication based on keystroke latencies. 
Commun. ACM 33, 2 (February 1990), 168-
176. http://doi.acm.org/10.1145/75577.75582 
 
LSIA, 2015. http://lsia.fi.uba.ar/ , vigente marzo 
2015 
 
RODRIGUEZ, J.M.; CALOT, E.P.; MERLINO H. 
2014. “Clasificación de Prescripciones 
Médicas en Español”. En “XX Congreso 
Argentino de Ciencias de la Computación”. Nº 
1258. ISBN 978-987-3806-05-6. 
 
 
 


Spanish

Líneas de investigación del laboratorio de sistemas de información avanzados

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

El Laboratorio de Sistemas de Información Avanzados (LSIA) de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires (UBA) cuenta con distintas líneas de investigación: Internet de las Cosas , Extracción de relaciones semánticas en español, Explotación de Información, Dinámica de Tecleo, Redes definidas por software y Computación afectiva colectiva. En varias de estas líneas se han obtenido aportes relevantes al área mientras que las líneas que están comenzando mantienen objetivos prometedores.Eje: Innovación en Sistemas de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informátic

Calot, Enrique P.

González, Nahuel

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN  DEL LABORATORIO DE SISTEMAS DE INFORMACIÓN AVANZADOS. Enrique P. Calot, Ezequiel L. Aceto, Juan Manuel Rodriguez, Ariel M. Liguori, M. Alejandra Ochoa, Hernán Merlino, Enrique Fernandez Nahuel González, Francisco I. Pirra, Jorge S. Ierache  Laboratorio de Sistemas de Información Avanzados, Departamento Computación Facultad de Ingeniería, Universidad de Buenos Aires Av. Paseo Colón 850 - C1063ACV - Buenos Aires - Argentina Tel +54 (11) 4343-0893 / 4343-0092.  {ecalot,eaceto,jmrodriguez,aliguori,hmerlino, ngonzalez,fpirra,jierache}@lsia.fi.uba.ar      Resumen El Laboratorio de Sistemas de Información Avanzados (LSIA) de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires (UBA) cuenta con distintas líneas de investigación:  Internet de las Cosas , Extracción de relaciones semánticas en español, Explotación de Información,  Dinámica de Tecleo, Redes definidas por software y Computación afectiva colectiva. En varias de estas líneas se han obtenido aportes relevantes al área mientras que las líneas que están comenzando mantienen objetivos prometedores.  Palabras clave: LSIA, Internet de la cosas, Procesamiento del lenguaje Natural, Dinámica de tecleo, Computación afectiva colectiva, Software defined networking, Contextos finitos, Explotación de información  Contexto El Laboratorio de Sistemas de Información Avanzados de la Facultad de Ingeniería UBA cuenta con distintas líneas de investigación [LSIA, 2015]. Fue creado en 2011 y cuenta con más de 30 publicaciones en las líneas abajo mencionadas. Además radica un proyecto UBACyT, desarrolla en colaboración  con el ISIER UM investigación aplicada en el marco del empleo de interfases Cerebro Maquina (BMI). Recientemente ha  recibido apoyo en hardware por parte de Intel.  Introducción En este artículo se enuncias las distintas líneas de investigación y su relación con las materias de grado, fomentando la investigación de alumnos de las carreras de Ingeniería y Licenciatura. Finalmente se describen los resultados de las distintas líneas de investigación del laboratorio, en caso de existir.  Líneas de Investigación, Desarrollo e Innovación El laboratorio cuenta con las siguientes líneas de investigación:  Internet de las Cosas. El programa aquí presentado tiene como propósito instruir y fomentar el desarrollo de sistemas de estrecha relación con la Internet de las Cosas (IoT) en el ámbito universitario. Es de mucha importancia que los futuros profesionales del área de Sistemas se integren rápidamente a las líneas de trabajo relacionadas con IoT, dado que su participación es necesaria en un segmento de la industria que crece muy rápidamente  de la mano de la electrónica de consumo.  El proyecto está siendo impulsado por el laboratorio y aplicado en la materia 75.39 “Aplicaciones Informáticas” dictada también en la Facultad de Ingeniería, para la carrera Licenciatura en Análisis de Sistemas.  El material requerido para llevar adelante la capacitación ha sido donado por Intel a través de su Intel University Program. El hardware utilizado es la placa "Intel Galileo" de 2da generación y el kit "Grove - Starter Kit Plus (Intel Internet of Things)" como soporte para facilitar la creación de prototipos reduciendo la necesidad de que los alumnos tengan conocimientos muy específicos de electrónica. Extracción de relaciones semánticas en español. El desarrollo de un parser semántico, ya sea supervisado o no, que sea capaz de extraer relaciones semánticas de un texto no estructurado: lenguaje natural en español. La salida de este parser sería una red semántica la cual tendría que servir para generar o bien para extender una ontología de forma semi-automática. Este parser estaría compuesto por una serie se pasos, en donde cada paso realizaría una tarea atómica utilizando algoritmos conocidos y probados dentro del área de PLN: Tokenización, POS tagger, named  entity recognizer, syntatic parser, entre otros. Explotación de Información. Se desarrolla en el marco de la materia (75.50) “Introducción a los Sistemas Inteligentes”. En esta línea se trabaja en aplicaciones para: la optimización de procesos en el ámbitos de la industria, el e-commerce, en la detección de fraudes comerciales y financieros, para la predicción en el ámbito de las finanzas y acciones de bolsa y detección de patrones de comportamiento en la Web. Keystroke Dynamics. Los patrones neurofisiológicos que vuelven única a una firma manuscrita se pueden observar también en el ritmo de tecleo de un usuario[Joyce & Gupta, 1990]. La técnica que analiza este tipo de patrones se llama Dinámica de Tecleo o Keystroke Dynamics [Calot et al. 2014]. Desde el laboratorio se mantiene una línea de investigación que además de articular keystroke dynamics con la extracción de información emocional del usuario investiga mejores algoritmos de identificación de personas mediante su ritmo de tecleo. Redes definidas por software. O por sus siglas en inglés software defined networking (SDN). El incremento de la utilización de redes IP en diversos ámbitos impulsado por las tecnologías móviles, IoT y la diversidad de contenido desprende una necesidad emergente de poder tomar el control de cada acción en la red, influyendo directamente en su funcionamiento a bajo nivel (interactuando en su plano de control) como en las aplicaciones que sobre ella se manifiestan. Para lograr este nivel de control se realizan aplicaciones capaces de interactuar con cada dispositivo que conforma la red en cuestión mediante el protocolo OpenFlow, centralizando información de flujos y estados de la red, modelando el comportamiento de la misma y actuando en consecuencia. Esencialmente los estudios sobre esta temática se han centrado en la elaboración de sistemas de detección de patrones de trafico y de sistemas de ruteo basado en las prioridades del usuario. Computación afectiva colectiva. Esta linea de investigación se centra en el análisis de factores emocionales de grupos de personas y en la toma de decisiones por software basada en la misma. En particular se realizan estudios sobre grupos de personas en distintos escenarios, detectando sus expresiones, midiendo pulsaciones y monitoreando su actividad cerebral y en base a ello se permite inferir su estado emocional, empleando métodos de aprendizaje supervisado, y ejecutar acciones que permitan mantener o corregir el mismo. Resultados y Objetivos Los resultados para cada proyecto son: Internet de las Cosas. Durante el 2do cuatrimestre de 2014 hemos recibido la primera iniciativa por parte de un grupo de alumnos para crear una solución relacionada con IoT con potencial para ser aplicado en la Facultad una vez terminado. El desarrollo del mismo ha comenzado el 1er cuatrimestre de 2015 y estará finalizado en Julio del corriente. Esperamos que durante el transcurso del año se sumen al menos dos proyectos más a esta línea de trabajo de IoT.  Extracción de relaciones semánticas en español. Al encontrarse en una etapa inicial, los únicos resultados obtenidos son los de un experimento realizado con las prescripciones medicas, en donde se probaron dos métodos de clasificación de texto: Naïve Bayes Multinomial (NBM) y Support Vector Machines (SVMs) con textos médicos en español. La clasificación de textos en este caso, si bien acotada al campo de la medicina, logró una precisión del 86% [Rodriguez et al., 2014]. Keystroke Dynamics. Se mostró que el método de Mahalanobis no es siempre útil especialmente si los datos son linealmente independientes y que puede ser reemplazado por el método menos costoso de distancia euclídea normalizada [Calot et al., 2013]. A su vez, se creó un set de datos de dinámicas de tecleo no estructurada que fue publicado bajo la página web del laboratorio[Calot, 2015]. Mediante este set de datos y pruebas internas se comenzó a evaluar estrategias más sofisticadas de extracción de características, filtrado del texto de entrada, selección de modelos y alternación de clasificadores que prometen empujar el EER por debajo del 5% –frente a un 10% en usuarios estándar y 6% en usuarios de mayor pericia dactilográfica– y disminuir su variación entre usuarios. Redes definidas por software. La exploración de esta línea de conocimiento es desarrollada en la asignatura (75.39) “Aplicaciones Informáticas” para la Licenciatura en Análisis de sistemas Informáticos de la Facultad de Ingeniería de la UBA, como trabajo final de la misma se ha desarrollado un sistema de detección de patrones de trafico de ataques de denegación de servicios distribuido  (DDoS, distributed denial of service) sobre una red operada con un controlador central mediante OpenFlow v1.3. El aprendizaje empleado en la red era supervisado empleando redes neuronales y backpropagation, el filtrado de entradas en los dispositivos de red se realizo mediante el agregado de filtros de entrada en la Tabla CAM (Content Addressable memory). Computación afectiva colectiva. Se esta recolectando información de los estados de los individuos para nutrir la red de conocimientos de su comportamiento y permitir posteriormente inferir estados. El trabajo realizado consistirá en un framework capaz de detectar el estado predominante del grupo y permitir llevar el mismo a un estado emocional compartido entre todos los miembros del mismo. [Ierache et al., 2012], [Ierache et al., 2014].El empleo de interfases cerebro- maquina (BMI) se realiza con el ISIER UM.  Formación de Recursos Humanos Desde el laboratorio se han formado investigadores, radicado dos tesis de doctorado y más de 10 tesis de grado en la Facultad de Ingeniería de la UBA. Los docentes participan de materias de la carrera de Ingeniería en Informática y Licenciatura en Sistemas: (75.39) “Aplicaciones Informáticas”, (75.41) “Algoritmos y Programación II”, (75.50) “Introducción a los Sistemas Inteligentes”, (75.65) “Manufactura Integrada Por Computador”, (75.66) “Manufactura Integrada Por Computador II”, (75.67) “Sistemas Automáticos de Diagnóstico y Detección de Fallas I”, (75.68) “Sistemas de Soporte para Celdas de Producción Flexible”, (75.69) “Sistemas Automáticos de Diagnóstico y Detección de Fallas II” y (75.70) “Sistemas de Programación no Convencional de Robots”. Además docentes del laboratorios han dirigido tesis de grado en la carrera Ingeniería Industrial y Postgrado en el Maestría de Ingeniería de Software ITBA. Referencias CALOT, E. 2015. “Keystroke Dynamics keypress latency dataset”. Base de datos para investigación. http://lsia.fi.uba.ar/pub/papers/kd-dataset/  CALOT, E.; PIRRA, F.; RODRIGUEZ, J.M.; PEREIRA, G.; IRIBARREN, J.; IERACHE, J. 2014. “Métodos Adaptativos de Educción de Dinámica de Tecleo Centrado en el Contexto Emocional de un Individuo aplicando Interfaz Cerebro Computadora”. XVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación, ISBN 978-950-34-1084-4.  CALOT, E.; RODRIGUEZ, J.M.; IERACHE, J. 2013. Improving versatility in keystroke dynamic systems. XIX Congreso Argentino de Ciencias de la Computación., ISBN 978-897-23963-1-2.  IERACHE J, PEREIRA G, IRIBARREN J, SATTOLO I. 2012.  “Robot Control On The Basis Of Bio-Electrical Signals”: “International Conference On Robot Intelligence Technology And Applications”  (rita 2012). Series advances in intelligent and soft computing of springer.  IERACHE., J, PEREIRA., G, NERVO., F, J, IRIBARREN. 2013.Estado emocional centrado en estímulos, aplicando Interfase cerebro-maquina. XX CACIC, ISBN 978-987-3806-05-6.  JOYCE, R.; GUPTA, G. 1990. Identity authentication based on keystroke latencies. Commun. ACM 33, 2 (February 1990), 168-176. http://doi.acm.org/10.1145/75577.75582  LSIA, 2015. http://lsia.fi.uba.ar/ , vigente marzo 2015  RODRIGUEZ, J.M.; CALOT, E.P.; MERLINO H. 2014. “Clasificación de Prescripciones Médicas en Español”. En “XX Congreso Argentino de Ciencias de la Computación”. Nº 1258. ISBN 978-987-3806-05-6.    

Líneas de investigación del Laboratorio de Sistemas de Información Avanzados

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