Maestría en Ingeniería de Software
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Browsing Maestría en Ingeniería de Software by Author "Álvarez Vargas, Gloria Inés"
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Item Desarrollo de una herramienta para la detección y clasificación del grado de ambigüedad en requisitos de software mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2021) Nova Sánchez, Edgar Darío; Álvarez Vargas, Gloria InésEl presente trabajo de grado propone el uso de técnicas de aprendizaje supervisado y supervisión débil para realizar la clasificación en tres grados de ambigüedad (baja, moderada y alta), de requisitos de software redactados en lenguaje natural. El conjunto de datos preparado contiene 5.291 requisitos redactados en inglés, que son etiquetados de acuerdo a su ambigüedad sintáctica usando el analizador de link grammar. Se evalúa el desempeño de la clasificación con diferentes modelos de aprendiza je automático que incluyen random forest y redes neuronales convolucionales, entre otros. Los mejores resultados se obtienen con los modelos de redes neuronales recurrentes LSTM y GRU, con un F1-Score de 80 % en la clase ambigüedad baja, 62 % en la clase ambigüedad moderada y 75 % en la clase ambigüedad alta, y un accuracy entre 69 % y 71 % de clasificaciones correctas del grado de ambigüedad.Item Identificación de pasajeros para el cobro de tarifas en transporte terrestre intermunicipal en Colombia(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2020) Vidal Zuñiga, Jair Hernando; Álvarez Vargas, Gloria InésEste trabajo de grado permite abordar una problemática que sucede a menudo en el transporte público intermunicipal y tiene que ver con el cobro de tarifas excesivas cuando un usuario toma el vehículo en un punto intermedio del recorrido y se baja antes que éste llegue a su destino final. En este contexto es necesario identificar al pasajero que se baja y saber dónde inició su recorrido previamente; esto, permite establecer la cantidad de kilómetros recorridos con el fin de calcular el costo que debe cancelar el usuario al llegar a su destino y notificar el valor a pagar por el servicio prestado. El objetivo de este trabajo de grado fue desarrollar un prototipo funcional que permita identificar al pasajero a través de técnicas de biometría, calculando el costo de la tarifa y notificando el valor que debe cancelar el usuario al finalizar su viaje. Se aplicaron todas las etapas de desarrollo de software y fue implementado utilizando el lenguaje de programación Python versión 3.7.2, utilizando conceptos de programación orientada a objetos y patrones de diseño; adicionalmente, contó con un repositorio de código Git. El prototipo cuenta con 3 componentes de software, que vale la pena destacar, los cuales son: un componente que controla la captura de imágenes, un componente que identifica al pasajero; un componente que permite calcular la tarifa con base a la distancia recorrida por el usuario y el componente que permite notificar al pasajero acerca del valor a cancelar. Con una base de datos de imágenes diversa, se realizan diferentes pruebas y con los resultados se obtuvo que el algoritmo de patrones binarios locales utilizado en el reconocimiento facial disminuye su efectividad cerca del 20% debido a cambios en la captura de la imagen o la posición del rostro.