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El desarrollo de software está sujeto a restricciones técnicas y económicas, las cuales se expresan en el plan de proyecto en forma explícita o implícita. Dicho plan se compone de actividades y tareas, definidas en función de los requerimientos definidos. Estas actividades y tareas tienen un esfuerzo requerido para su realización, estimado a priori con algún método. La estimación de esfuerzo se mide en términos del esfuerzo requerido por persona/mes, normalmente expresado en términos de Horas/Hombre (HH). Con el surgimiento del paradigma orientado a objetos y el modelado de Casos de Uso, se llevaron a cabo investigaciones sobre la factibilidad de implementar metodologías de estimación basadas en diagrama de clases de objetos y casos de uso. Una de estas investigaciones dio origen al método de Puntos de Casos de Uso (UCPs) creado por Gustav Karner [KARNER93]. El método toma ideas de los Puntos Función (PF) de [ALBRECHT79]. Los UCPs representan una estimación del esfuerzo para el desarrollo de un sistema de software. Esta tesis plantea la hipótesis de utilizar la Especificación de Requerimientos funcionales para realizar la estimación de esfuerzo en el desarrollo de software, a partir de una modificación del método de Puntos de Caso de Uso de Gustav Karner [KARNER93]. En este sentido, se pretende obtener valores de estimación similares a los obtenidos por el método original, pero en una etapa más temprana del ciclo de vida de desarrollo de software.

El Aprendizaje Profundo es un tipo particular de aprendizaje automático de gran poder y flexibilidad, que aprende a representar el mundo como una jerarquía anidada de conceptos, donde cada concepto se define en relación a conceptos más simples, y las representaciones más abstractas se calculan en base a otras menos abstractas. Las redes neuronales son la base de los modelos de aprendizaje profundo, donde el concepto de profundidad viene dado por el número de capas sucesivas que componen la red, lo que les permite lograr una mayor capacidad de aprendizaje y en general un mayor rendimiento y precisión. En la práctica es posible encontrar una diversidad de configuraciones o arquitecturas de modelos que han sido desarrolladas para tareas específicas, como las denominadas Redes Neuronales Convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés). Las CNN son utilizadas y han demostrado ser muy efectivas en diversas aplicaciones de visión computacional, como los problemas de detección de objetos y clasificación de imágenes. A diferencia del modelo tradicional de reconocimiento de patrones en imágenes, donde se requieren diseñar a mano modelos o algoritmos particulares para extraer características que luego son utilizadas para el entrenamiento de un clasificador, en una CNN estas etapas se integran en conjunto durante el entrenamiento del modelo. Las primeras capas (bloques de capas convolucionales y pooling) se encargan de extraer características y las últimas (en general capas completamente conectadas) se encargan de combinarlas para completar la clasificación de la imagen. Bajo este esquema, la red aprende a extraer patrones o características de la imagen basándose en la precisión alcanzada por la red, y no de manera previa e independiente al resultado de la clasificación. Si bien las CNN, y otro tipo de redes dentro del área del aprendizaje profundo, han sido aplicadas recientemente en trabajos relacionados al sector agropecuario, estas técnicas no han sido utilizadas aún para resolver el problema eje de esta tesis: la medición de la condición corporal en vacas a partir del análisis de imágenes. El puntaje de condición corporal (BCS, del inglés Body Condition Score) es un indicador que estima la grasa corporal almacenada y el balance energético acumulado de las vacas. Este indicador influye en la producción de leche, reproducción y salud de vacas destinadas a la producción láctea o la producción de carne. Diferentes estudios han definido valores objetivos ideales de BCS en las distintas etapas del ciclo de lactancia, por lo que realizar un monitoreo constante de este indicador es de gran importancia para maximizar la producción de leche y la vida de los animales. En la práctica esta tarea es realizada de manera visual por evaluadores expertos, complementandose en algunos casos con palpaciones en la zona de las costillas, el lomo y la base de la cola, por lo que puede consumir mucho tiempo. Adicionalmente la naturaleza manual del indicador le suma cierto valor subjetivo, que la hace dependiente de la persona que realiza la medición. Es por ello que en la bibliografía se encuentran trabajos de distintos autores que contribuyen a la automatización de la estimación del BCS aplicando técnicas de análisis de imágenes y aprendizaje de máquina tradicionales. Los mismos, sin embargo, poseen desventajas que derivan en la necesidad de investigación y desarrollo de nuevas alternativas. Particularmente, no existe un sistema que reúna en conjunto las siguientes características, a saber: preciso, automático, en tiempo real, bajo costo, y use imágenes de vacas como única fuente de información. En este contexto, este trabajo propone el estudio y adaptación de un método basado en Redes Neuronales Convolucionales, que no han sido exploradas aún por los trabajos relacionados, y que permitirían mejorar globalmente el proceso de estimación del BCS. Se pretende que el sistema que sea capaz de detectar la presencia de vacas a la pasada en cuadros de vídeos, y predecir su condición corporal a partir de la clasificación de las imágenes recopiladas, satisfaciendo además las características mencionadas anteriormente. Los experimentos realizados sobre el sistema desarrollado permitieron validar la adopción de esta técnica, alcanzando buenos resultados predictivos en comparación con los otros trabajos del área. Por un lado es capaz de identificar con alto grado de acierto los animales al paso: 97,2 % de recuperaciones correctas de imágenes con vacas y 100 % de descartes correctos de imágenes sin vacas. Por otro lado la accuracy general de las clasificaciones/predicciones del BCS realizadas sobre las imágenes recolectadas mostraron valores superadores: 82 % y 97 % considerando como positivas predicciones dentro los rangos de error humano de 0,25 y 0,50 puntos respectivamente.

Para poder contestar la pregunta de investigación de si es posible mejorar la estimación de esfuerzo medido en horas persona de los pequeños proyectos de software, investigamos en profundidad los diferentes métodos de estimación de productos de software basados en el juicio de expertos. Estos conocimientos nos ayudaron a resolver el problema que se presentó en una empresa multinacional cuando se planteó la necesidad de disminuir el porcentaje de error de proyectos pequeños de software para evitar la revisión del alcance. Para esto se diseñamos un método llamado MEBER que se aplicó a un conjunto de ocho proyectos típicos reales de la empresa, durante aproximadamente dos años. De esta manera podemos decir que el método es aplicable.

Esta tesis tratará de demostrar que un producto del proceso de elicitación de requerimientos como el Léxico Extendido del Lenguaje (LEL) es factible de ser medido. Para ello se proponen varias mediciones de tamaño que aplicadas al LEL, permitan mapear sus atributos y propiedades a un mundo de símbolos numéricos. Combinando estas mediciones se obtendrá un nuevo conjunto de valores que caractericen el artefacto en estudio. La idea fundamental de la determinación del tamaño no se basa simplemente en la cantidad de palabras usadas que puede, ex profeso, ser muy pequeña en el afán de sintetizar el concepto al que se hace referencia o muy grande, para salvar ambigüedades, sino en la cantidad de palabras necesarias para explicar la idea subyacente. Es por esto que se busca establecer reglas de cuantificación que permitan abstraerse tanto de las singularidades del lenguaje como del estilo propio de cada analista y poder efectuar así mediciones objetivas.

La medición del tamaño del software es una actividad esencial para la estimación y planificación de un proyecto de desarrollo o las actividades de mantenimiento de software. Las técnicas de medición de Puntos Función permiten determinar el tamaño funcional del software a partir de diversos documentos del desarrollo, en particular nos interesan los asociados con los requerimientos funcionales del usuario. Para las etapas más tempranas del ciclo de vida, cuando los requerimientos funcionales no están completamente definidos o se requiere una estimación rápida, han sido propuestos múltiples enfoques de estimación de tamaño funcional. Sin embargo, se ha observado que algunas de estas técnicas requieren documentación con un nivel de detalle similar al usado para una medición con un método estándar, la que frecuentemente no está disponible en las fases iniciales de un proyecto de software. Otras propuestas no especifican claramente el artefacto necesario para ejecutar la estimación, no se encontró información sobre la exactitud de las estimaciones o la evaluación realizada para comprobar los resultados de su aplicación. Por último, son escasos los enfoques que se aplican a los productos de la Elicitación de Requerimientos. Con el objetivo de ofrecer una alternativa para las fases más tempranas de un proyecto de software, en esta tesis se presenta el procedimiento Scenario Function Points (SFP) que permite estimar el tamaño funcional de un sistema de software a partir de un producto de la Elicitación de Requerimientos, específicamente, los escenarios generados de acuerdo al enfoque de Leite. SFP está basado en el método estándar IFPUG FPA y su definición está soportada por un conjunto de reglas que establecen la asociación entre los conceptos del Modelo de Escenarios y los propios de dicho método. Para guiar la aplicación de SFP se diseñó un proceso y se elaboró su especificación formal. El objetivo de esta última es facilitar la capacitación y comunicación de los usuarios, favorecer la efectiva ejecución del proceso y propiciar la repetibilidad de los resultados. Además, el proceso es soportado por el software SFP Tool, que facilita y agiliza el proceso de estimación. La evaluación del procedimiento SFP se realizó mediante un Caso de Estudio múltiple basado en tres sistemas implementados. Los resultados obtenidos son alentadores en cuanto a su capacidad como herramienta de estimación y al esfuerzo requerido por el proceso. En lo referido al primer aspecto, la exactitud de las estimaciones está en el orden de ±30% (considerando a la medición con el método estándar IFPUG como el valor de referencia), que está dentro del rango aceptable para una estimación temprana. Además, en comparación con otras propuestas de estimación, el resultado es similar y en algunos casos mejor. Con respecto al esfuerzo, los resultados demuestran que es significativamente menor que el reportado en la literatura para una medición estándar.

Este trabajo se focalizó en el problema de la estimación robusta de los parámetros en modelos autorregresivos bidimensionales con contaminación. Se propone un nuevo método de estimación robusta de los parámetros de estos modelos, denominado BMM 2D, que se basa en la representación de un proceso autoregresivo bidimensional con un modelo auxiliar. En esta tesis, se presentó un nuevo estimador para estimar los parámetros del modelo en condiciones generales de contaminación y se demostró la consistencia y la normalidad asintótica del estimador. El trabajo incluyó un análisis comparativo entre el método propuesto, los estimadores robustos existentes hasta el momento y el estimador de mínimos cuadrados, a través de un estudio de simulación de Monte Carlo. Además, se presentó una aplicación al filtrado de imágenes, que ilustra cómo funciona el estimador BMM 2D en situaciones prácticas.

En esta Tesis presentamos una nueva clase de estimadores (que llamaremos REWLS) para el modelo de Regresión Lineal. Son estimadores de mínimos cuadrados pesados, con pesos que se calculan de manera adaptiva a partir de la distribución empírica de los residuos de un estimador robusto inicial. Se demuestra que el punto de ruptura de los REWLS no es menor que el del estimador inicial, de modo que pueden alcanzar el punto de ruptura máximo 1/2. Para el caso particular del estimador de mínima mediana de cuadrados (LMS) como estimador inicial y pesos “hard rejection”, se muestra numéricamente que los sesgos máximos del REWLS para contaminaciones puntuales son prácticamente iguales los del LMS. Pero además, y esto constituye el aporte original de la Tesis, se demuestra que bajo el modelo los REWLS son asintóticamente equivalentes al estimador de mínimos cuadrados y entonca alcanzan la máxima eficiencia asintótica para el modelo de errores normales En conclusión, los estimadores que proponemos logran alcanzar la máxima eficiencia asintótica bajo el modelo sin afectar las cualidades de robustez del estimador inicial.

Córdoba Software es una empresa que se dedica al desarrollo de productos y servicios de software, con 25 años de experiencia en el mercado, actualmente cuenta con el servicio OLYMPOSOFT, un paquete de soluciones orientadas al mercado de los barrios cerrados. El crecimiento de los barrios cerrados, tanto en la provincia de Córdoba, como en el resto del país. El requerimiento por cuestiones legales y de estructura, ordenar su administración y fortalecer con herramientas de tecnología, de manera de brindar soluciones que otorguen una mayor seguridad para los que habitan el barrio. En este trabajo final de tesis se pretende realizar una mirada estratégica para el producto/servicio OLYMPOSOFT con el objetivo de establecer un plan de marketing que convierta a este producto en una unidad de negocio para la empresa. Se trabajará en la búsqueda de un plan que esté alineado al estilo de Córdoba Software, y acorde con su misión, visión, valores, y objetivos de crecimiento. Este trabajo no cubre la implementación del plan de marketing sino sólo su propuesta. La mirada que se da en el trabajo final se orienta a mirar la posición actual de Córdoba Software en este mercado, y proponer un plan de acción de 1 a 3 años con el objetivo de avanzar en el mercado de los barrios privados, y posicionar a OLYMPOSOFT como un líder de mercado de soluciones para barrios cerrados.

La metodología Mockup-Driven Development (MockupDD) propone utilizar prototipos de interfaz de usuario (usualmente conocidos como Mockups) como artefactos principales de elicitación de requerimientos y modelado en el contexto de un proceso Model-Driven Web Engineering (MDWE). Su proceso se basa en construir estos prototipos de manera obligatoria, temprana y de su posterior anotación al utilizar un microlenguaje de tags. MockupDD propone un enfoque ágil para MDWE, sin embargo, tratar conceptos del lenguaje para implementar requerimientos específicos sigue presentado las mismas dificultades que en los procesos MDWE convencionales: es necesario agregar nuevos elementos al metamodelo y modificar generadores de código. En esta tesis se presenta una estrategia (extensión de MockupDD) que propone agregar características al paradigma MDWE ortodoxo, en donde, cada concepto del lenguaje en lugar de ser inmutable será ejecutable por sí mismo, convirtiéndose en prototipos de implementaciones por defecto, que pueden modificarse según se requiera al utilizar codificación manual – a costas de sacrificar parte o la totalidad de su abstracción. Esto provocará cambios importantes en comparación con la versión de MockupDD original, al plantear una nueva arquitectura de semántica de tags y un alejamiento del paradigma MDWE puro en pos de mejorar la agilidad y la adaptabilidad.

El propósito de esta tesis es indagar en los procesos de aprendizaje de estudiantes universitarios de matemática de primer año que participan de una propuesta pedagógica que incluye contextos uso de recursos TIC. El objetivo general es analizar distintos aspectos de la autorregulación del aprendizaje y el uso de estrategias, profundizando en la influencia que puede tener el uso de recursos TIC en el proceso de aprendizaje. La hipótesis es que el aprovechamiento de recursos TIC facilita la participación más activa del estudiante, favoreciendo así un mayor compromiso con la autorregulación de sus estudios. El trabajo de investigación desarrollado permitió el ensayo de una propuesta pedagógica de nivel universitario, donde se incorporan recursos TIC, principalmente a través del uso de un entorno virtual. La propuesta plantea la enseñanza de la autorregulación junto con los contenidos disciplinares mediante una supresión progresiva del apoyo a medida que el estudiante resulta ser más competente. Uno de los principales recusos diseñados para tal fin es el Diario de Aprendizaje, utilizado para estimular la metacognición en los alumnos y la autorregulación de sus aprendizajes, a través de tareas de escritura de sus reflexiones. Se utiliza la metodología de Investigación Basada en Diseño, para estudiar el aprendizaje en su contexto natural e intervenir con la intención de producir mejoras. Se aplica el cuestionario CEVEAPEU para toma de datos y selección de variables de estudio. Para el análisis de los datos se complementa el uso de métodos cuantitativos con análisis cualitativo. Luego de la implementación se observa que la valoración de las estrategias y uso de los distintos recursos para el aprendizaje se relacionan con la organización del tiempo y el tipo de actividades de la propuesta pedagógica, especialmente las vinculadas a la acreditación. Respecto al uso de recursos TIC, se observa que el aula virtual fue utilizada como un complemento de clases presenciales, donde los recursos que tuvieron mayor impacto fueron los trabajos grupales (en la promoción del estudio colectivo y el uso efectivo de software) y el Diario de Aprendizaje (en la contribución a una mayor conciencia sobre el aprendizaje). En cuanto al impacto de la propuesta diseñada se observa un impacto positivo en las estrategias motivacionales y afectivas y, en menor medida, sobre estrategias metacognitivas. El trabajo de esta tesis permitió experimentar el método de Investigación Basada en Diseño, aunque dado lo acotado de esta investigación, se incluyó la realización un solo ciclo del mismo. Sin embargo, es de interés en sucesivos ciclos continuar modificando y adaptando el diseño donde se incorporen mejoras en función de las conclusiones de esta investigación.