Maestría en Ingeniería Electrónica

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Browsing Maestría en Ingeniería Electrónica by Subject "Facultad de Ingeniería"

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    Computación de Borde con FPGA para IoT
    (Pontificia Universidad Javeriana, 2018) Valderrama, Manuel Alejandro; Tamura Morimitsu, Eugenio
    Muchas de las soluciones de software que se pueden encontrar en el mercado actualmente tienen algún grado de procesamiento en la nube,lo que proporciona hardware y software bajo demanda, brindando así al desarrollador herramientas que hace 10 años eran impensables y hoy están al alcance de un click. Las virtudes de la computación en la nube, aunque amplias, implican altos costos operativos y en algunos casos limitan el acceso no por su presupuesto sino por la propia naturaleza de la tecnología involucrada en las comunicaciones(vía Internet), que adiciona diFicultades de tipo operativas en aquellas aplicaciones en las que el tiempo de respuesta es un factor clave. En estos casos, la computación en la nube no se puede tomar ni si quiera como una opción. En este trabajo se pretende hacer uso de la computación de borde y la aceleración por hardware usando FPGAs como una herramienta que optimiza el ancho de banda y la cuota de datos enviados a la nube para su posterior procesamiento,con el objetivo de incrementar el número de proyectos de investigación en el ramo del Internet de las Cosas en el país.
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    Detecting Hotspots on Networks
    (Pontificia Universidad Javeriana, 2018) Campos Bustos, Juan Camilo; Finke Ortiz, Jorge
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    Diseño de un esquema de integración entre el modelamiento SDL y el desarrollo y simulación de redes inalámbricas de sensores basadas en Contiki
    (Pontificia Universidad Javeriana, 2018) Fuentes Vásquez, Andrés Felipe; Tamura Morimitsu, Eugenio
    Las herramientas de simulación y análisis utilizadas en proyectos de sistemas distribuidos se han convertido en parte fundamental del desarrollo de este tipo de sistemas [1], lo cual ofrece la posibilidad a los involucrados en el proyecto, de probar los diseños antes de hacer implementaciones o cambios en los ambientes de producción. Dentro del desarrollo de sistemas de IoT (Internet de las Cosas), la simulación se torna en una herramienta fundamental, dado que los diseños de este tipo de tecnología implican la utilización de una gran cantidad de dispositivos cuyo despliegue para pruebas reales presenta altos costos y un sinnúmero de requerimientos que hacen la tarea de probar un diseño de IoT complicada y dispendiosa. Teniendo en cuenta las características de los proyectos de IoT, la simulación es imprescindible por el hecho de que los paradigmas de diseño de IoT involucran gran cantidad de sensores, que son costosos para ser usados solo en pruebas [2]. Los diferentes campos de aplicación de IoT y las predicciones de la industria en cuanto a crecimiento de dispositivos conectados, los cuales serán del orden de millardos en los próximos años [3], hacen necesario que antes de realizar inversiones en cientos de dispositivos para pruebas de un proyecto de IoT, se recurra a la simulación previa del proyecto, así como de mecanismos que faciliten el paso del diseño a la implementación real [4]. En este aspecto se hace relevante la integración directa entre lenguajes de descripción como el SDL (Specification and Description Language), con los lenguajes de desarrollo. Integraciones de este tipo permiten pasar rápidamente de un diseño descriptivo a una implementación y simulación de un prototipo especifico [5]. Este trabajo se enfoca en proponer un mecanismo de integración entre herramientas de descripción formal como SDL [6] y sistemas operativos tales como Contiki [7] y simuladores para aplicaciones de IoT tales como Cooja [8], que permite observar características tales como consumo de energía, capacidad de procesamiento, almacenamiento, conectividad entre otros. Se busca que esta propuesta conlleve a mejorar los tiempos y costos en el ciclo de vida de diseños de IoT y verificación de los modelos, previo a las inversiones necesarias para la puesta en producción de un sistema.
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    Perceptual Quality Assessment of Pan-sharpened Images
    (Pontificia Universidad Javeriana, 2018) Agudelo Medina, Oscar Andrés; Benítez Restrepo, Hernán Darío
    Pan-sharpening (PS) is an approach to fuse the spatial details of a high-resolution panchromatic (PAN) image and the spectral information of a low- resolution multispectral (MS) image. PS is a preliminary step for enhancing images for remote sensing tasks, such as change detection, object recognition, visual image analysis, and scene interpretation. Given the need for selecting pan-sharpening techniques that provide better spatial and spectral quality of pan-sharpened images, it is highly desirable to be able to automatically and accurately predict pan-sharpened image quality, as would be perceived and reported by human beings and evaluating at the same time spectral distortions as color changes in the PS image. In this research we propose a new image quality assessment (IQA) measure that uses the statistics of natural images, commonly referred to as natural scene statistics (NSS) to extract statistical regularities from PS images. NSS are measurably modified by the presence of distortions, we take advantage of this behavior to characterize some relevant distortions presented in PS images. We analyze six PS methods in the presence of two common distortions, blur, and white noise, on PAN images. Furthermore, we conducted a human study on the subjective quality of pristine and degraded PS images and created a completely blind fused image quality analyzer. In this test, 33 subjects evaluated 420 images in five sessions. In addition, we propose an opinion aware fused image quality analyzer, whose relative predictions with respect to other models match better to human perceptual evaluations than state-of-the-art reduced and full resolution quality metrics. An implementation of the results of subjective study and the proposed fused image quality measures can be found at https://github.com/oscaragudelom/Pansharpening-IQA.
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    Towards an Algorithmic Selection of Spreaders in Twitter
    (Pontificia Universidad Javeriana, 2018) Duque Marín, Arturo; Rocha, Camilo
    This research empirically studies mechanisms and criteria for selecting spreaders in Twitter. Spreaders are users capable of disseminating information to large portions of the network, whether they are considered in uentials or not. This work is an initial approximation in which the Twitter social network is represented as a network and the selection mechanisms exploit its structural properties to nd suitable spreaders. Because the selection depends on di erent mechanisms (e.g. algorithmic, manual, and random selection), a comparison of the distinct features they generate, such as cost and coverage, is investigated. The cost of a spreader is assumed proportional to the coverage potential, that is, the larger the coverage potential, the greater the cost. The cost associated with the selection mechanism is the sum of the coverage potentials of all the selected initial spreaders. This work models, simulates and analyzes how di erent structural properties that characterize the nodes of a network shape information spreading in terms of the coverage and the cost of the initial spreaders. Extensive experimentation is carried out using data from the Twitter social network. These experiments illustrate how di erent selection mechanisms help shaping the dynamics of the spreading process, as well as the cost of the spreaders. Certain network metrics provide good insight for cost-e ective spreader selection, meaning that some metrics (node properties) lead to the identi cation of users with good capabilities to spread information. In general, this work identi es conditions under which an algorithmic selection mechanism o ers the best performance in terms of coverage and cost, and network metrics characterize the optimal initial spreaders in the network. The ndings can o er an alternative approach to select spreaders in commercial and advertising campaigns.