Programa de Posgrado en Computación
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Item Automatización parcial de la revisión de aspectos de precisión, no-ambiguedad y verificabilidad en requerimientos de software escritos en lenguaje natural(2009) Berrocal Rojas, Allan Francisco; Barrantes Sliesarieva, Elena GabrielaLos requerimientos de software son parte fundamental en el ciclo de vida del software. Una especificación de requerimientos que se realice de forma apropiada aumenta las posibilidades de producir software que satisfaga las necesidades de los usuarios. En la industria de aviónica en particular, muchos de los sistemas empotrados que se producen se consideran sistemas de misión crítica. Por consiguiente, el proceso de desarrollo de software es muy riguroso en cada una de las etapas del ciclo de vida. Para garantizar una buena definición de requerimientos, el estándar de desarrollo de software más utilizado en aviónica, DO-178B, establece algunas propiedades que los requerimientos de software deben satisfacer. En esta investigación se explora un enfoque sencillo para automatizar parcialmente la tarea de verificar que requerimientos de software escritos en lenguaje natural cumplan con tres de las propiedades requeridas por el estándar: precisión, no-ambigüedad y verificabilidad. Se propone una definición acotada para cada uno de dichos conceptos, tomando en cuenta las principales características que los requerimientos de software deben tener para cumplir con las propiedades establecidas. Se implementa un prototipo de software que aplica técnicas de procesamiento de lenguaje natural, análisis de texto, y diccionarios especializados para detectar, en que medida, requerimientos de software escritos en inglés cumplen o no con las propiedades deseadas. Los resultados obtenidos muestran, por un lado, que es factible crear herramientas de software que faciliten la tarea de revisión de requerimientos de forma automática. Además, dichas herramientas producen resultados satisfactorios. Por otro lado, mediante los experimentos se notaron algunas deficiencias en cuanto a la forma en que se realizan las evaluaciones cuando no se tiene el apoyo de una herramienta...Item D-Explorer: herramientas livianas para la exploración de sistemas distribuidos en ambientes académicos(2009) Acón Chan, Man Sai; Argüello Venegas, José RonaldEn este trabajo de investigación se desarrolló y se validó D-Explorer, un conjunto de herramientas que facilitan la implementación de aplicaciones distribuidas en ambientes académicos. Inicialmente, se identificaron y se desarrollaron las funcionalidades y los servicios que deben tener D-Explorer. Posteriormente, se verificó el funcionamiento correcto de estas herramientas mediante el diseño y la ejecución de una serie de pruebas concurrentes. Finalmente, estudiantes de la Maestría en Computación e Informática de la UCR usaron D-Explorer durante el segundo semestre del 2008 y lograron implementar con éxito varias tareas programadas. D-Explorer es de código abierto, tiene bajos requerimientos de hardware y de software e incluye tutoriales que explican su uso. Los componentes principales de D-Explorer son: el canal de servicios y los servicios de descubrimiento, directorio, notificaciones, sincronización y archivos. Con el uso de D-Explorer, se espera facilitar el desarrollo de aplicaciones distribuidas y lograr que estudiantes, tesiarios o investigadores puedan implementar rápidamente tareas programadas y proyectos cortos que involucren conceptos de sistemas distribuidos o aplicaciones distribuidas con diversos fines como estudiar algoritmos distribuidos, evaluar el rendimiento o la correctitud de nuevos algoritmos.Item Construcción de una red neuronal artificial para clasificar cantos de aves: una aplicación de la inteligencia artificial a la biología(2006) Castro Ramírez, Arturo; Marín Raventós, Gabriela; Vargas Morales, Juan JoséEn el presente trabajo se implementaron y probaron tres diferentes modelos de redes neuronales artificiales, orientadas al reconocimiento y a la clasificación de patrones en señales acústicas de cinco especies de aves de Costa Rica. Se le dio particular énfasis al tema de la codificación de los datos, proponiéndose tres métodos basados en la extracción de características para generar vectores que sirvieran como las entradas de las redes neuronales. Se experimentó con diversas arquitecturas de red y estrategias de entrenamiento con el fin de encontrar una o varias redes que pudieran aprender a clasificar cantos de aves en períodos razonables de tiempo y con altos porcentajes de éxito en su respuesta. Se demostró que las estrategias de codificación propuestas permiten reducir de manera importante y sin excesiva perdida de información, el número de valores que describen a una señal bioacústica. Los esquemas de codificación basados en la vectorización de las imágenes o espectrogramas de los cantos mostraron ser mejores descriptores en términos de los resultados de clasificación obtenidos, comparados con aquellos basados en la vectorización de la frecuencia fundamental de los cantos. Redes neuronales artificiales que utilizaron el aprendizaje supervisado alcanzaron porcentajes de éxito que superaron el 90% de éxito cuando se les entrenó y evaluó con el 50% de los datos, mientras que aquellas que utilizan el aprendizaje no supervisado requirieron de la totalidad de los datos para alcanzar porcentajes similares en la clasificación de patrones de entrenamiento. La mejor red lograda fue del tipo perceptrón multicapa (100% de éxito en la clasificación de datos de entrenamiento y 91°/o en la generalización), la cual fue entrenada con el algoritmo clásico de retropropagación y gradiente descendente con momentum, esto a pesar de los mayores tiempos requeridos...