Tesis EP Ingeniería de Software

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Conservación de la precisión de un modelo de Machine Learning por medio de un flujo de reentrenamiento automatizado para predecir el índice de infección por COVID 19 en el Perú
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Palomino Gutierrez, Erick Victor; Calderón Vilca, Hugo David
Este trabajo presenta un enfoque de reentrenamiento automático de un modelo de predicción de índice de infección por COVID 19 en el Perú con el objetivo de tener una herramienta de planificación protocolar y estratégica para contrarrestar esta infección y que tenga una precisión que perdure a lo largo del tiempo. Para el desarrollo del modelo se utilizó una red neuronal recurrente Long short-term memory (LSTM) y una fuente de datos constantemente actualizada, fundamental para la aplicación del reentramiento. Los modelos producidos por este enfoque flujo automatizado durante dos meses de reentrenamiento semanal cuentan con un coeficiente de determinación y raíz del error cuadrático medio en promedio de 0.994 y 260.944 respectivamente. Comparado con otros trabajos, los modelos producidos tienen la ventaja de ser entrenados semanalmente con datos actualizados, manteniendo una precisión duradera y se comprobó, además, la efectividad de un proceso automatizado de reentrenamiento de modelos de machine learning.
Keratreat: Sistema de apoyo a la decisión del tratamiento para paciente con queratocono usando BERT
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Yauri Martinez, Luis David; Arroyo Romo, Alisson Karina; Mauricio Sánchez, David Santos
Desarrolla un Sistema de apoyo a la decisión del tratamiento para paciente con queratocono usando BERT, artículos científicos en revistas indexadas en Scopus, Web of Science y PubMed, y casos clínicos, de tal forma que se logre determinar el mejor tratamiento para un paciente. El queratocono es una enfermedad progresiva, bilateral, asimétrica y ectática que causa un adelgazamiento progresivo de la córnea y una protuberancia de la misma, lo que conduce a un astigmatismo irregular y al deterioro visual. Decidir sobre un tratamiento para el queratocono depende de diversos factores clínicos. En la literatura, existen artículos sobre la gestión de tratamientos quirúrgicos y no quirúrgicos, pero no hay un consenso sobre ello. Además, no se han encontrado softwares y mucho menos con recientes tecnologías de Procesamiento de Lenguaje Natural. En este estudio, se propone un modelo basado en BERT, artículos científicos sobre queratocono, estandarización de términos y en casos clínicos para el apoyo a la decisión del tratamiento de queratocono por CXL, ICRS y Queratoplastia. El modelo fue implementado en un sistema web denominado Keratreat usando principalmente TypeScript y Python, donde contempla 3 modelos BERT (BertBaseCased, BioBertBaseCased, BioBertPubMed) los cuales, además, fueron entrenados con 54 artículos científicos sobre queratocono y 159 registros clínicos de pacientes. Las pruebas numéricas sobre 14 casos clínicos y 84 párrafos de artículos científicos muestran que el sistema presenta un Acc de 0.9082, Recall de 0.9193 y F1-Score de 0.8983, lo cual es muy promisorio para su uso.
Optimización de procesos tributarios en una entidad financiera mediante la implementación de un RPA para evitar sobrecostos sobre el valor original
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Rojas Camargo, Melinna Victoria; Machado Vicente, Joel Fernando
Automatiza a obtención de sustentos tributarios de un sistema ERP utilizando la tecnología Robotic Process Automation (RPA). Ello considerando que la aplicación tecnológica pretende obtener métricas de reducción de tiempo, reducción de personas involucradas e incluso fechas de presentación. Respecto al sistema, este se desarrolló bajo la metodología Scrum, debido a que permite adaptación continua, así como una respuesta rápida y eficaz ante cambios eventuales. Dicha metodología contribuyó a asegurar una presentación en tiempo y forma a los principales interesados del despliegue del sistema. Para la investigación se ha utilizado el método cualitativo, aplicando una encuesta a 10 expertos del sector tributario y tecnológico de la empresa, quienes participan en la ejecución del robot y tienen conocimiento del proceso tributario AS IS. La encuesta tuvo preguntas relacionadas a la calidad del sistema desarrollado y la usabilidad de este. Así mismo, como parte de la investigación, se relevaron las variables tiempo, acuerdos de nivel de servicio y cantidad de personas, respecto al proceso AS IS y TO BE después de la implementación del RPA. Se concluyó que la tecnología RPA es una herramienta importante cuando se busca la optimización de procesos de manera rápida y económica. Así mismo, se identificó que utilizar una metodología de desarrollo incrementa significativamente los resultados de su puesta en producción, dado que reduce reprocesos y retrasos en el desarrollo. En consecuencia, se extrapola que los procesos relacionados a la obtención de sustentos tributarios pueden ser automatizables, previo análisis y relevamiento de este. También, se evidenció que la aplicación del RPA permitió reducir horas hombres anuales en un 74% y personas involucradas en el proceso en un 80% anualmente; dichos porcentajes y diferencias reflejan ahorro de tiempo y dinero, logrando incrementar la productividad de los colaboradores. Sin embargo, el principal impacto de la implementación del software es con los colaboradores, quienes pueden utilizar su tiempo en temas de valor, analizar y prevenir futuras contingencias, así mismo, el desarrollo y relevamiento de procesos también impactó en una mejor organización por parte del equipo promoviendo una cultura tecnológica que cada vez es más necesaria en el mundo empresarial actual.
Detección de situaciones de violencia física interpersonal en videos usando técnicas de aprendizaje profundo
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Cuadros Ramos, Kent Jhunior; Calderón Vilca, Hugo David
Diseña una arquitectura con el modelo de red neuronal convolucional Xception y LSTM para la detección de violencia física interpersonal en los videos de sistemas de vigilancia. Debido al aumento de inseguridad en el país y como medida preventiva, se buscó reforzar el sistema de videovigilancia, donde se enfocó en la necesidad de integrar nuevas tecnologías para supervisar la seguridad ciudadana como es el caso del uso de la visión artificial. Para el entrenamiento, validación y prueba de la arquitectura del modelo propuesto, se utilizó los conjuntos de datos Hockey Fight Dataset y Real Life Violence Situations Dataset. Los resultados obtenidos en la exactitud de nuestra propuesta en el conjunto de datos Hockey Fight Dataset supero a todos los demás métodos. En el caso del conjunto de datos Real Life Violence Situations Dataset que cuenta 2000 videos en contraste de otros conjuntos de datos utilizados para la detección de violencia, se obtuvieron buenos resultados en la exactitud mayores al 90%.
KritiaBot: herramienta para el desarrollo de chatbot de atención postoperatoria en oftalmología
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Vargas Alfaro, Renato Martin; Urtecho Quezada, Brandon Lee; Mauricio Sánchez, David Santos
Brinda una herramienta para la creación de chatbots para una afección oftalmológica, atendiendo las preguntas de los pacientes y mejorando la calidad de la atención postoperatoria. El éxito de una cirugía depende mucho de una adecuada atención postoperatoria, detectando y previniendo situaciones perjudiciales para el paciente, atendiendo oportunamente sus consultas. Por esta razón, los chatbots son cada vez más utilizados en el área médica, por ser agentes conversacionales que promueven la salud e impulsan un cambio de comportamiento. Para su validación, se incorporó un escenario de caso de uso, describiendo los inconvenientes del paciente y el posterior uso del sistema, identificando las ventajas obtenidas como resultado de esta interacción. Asimismo, se realizó un análisis comparativo entre las funciones de KritiaBot y los sistemas en el sector salud. Como resultado, se observó beneficios en la reducción de tiempos para la atención de las consultas de los pacientes y la disminución de los costos del seguimiento del estado de salud, por su disponibilidad 24/7. La comparativa realizada permitió ver que KritiaBot es un chatbot muy completo en este sector, pues cumple con las funcionalidades deseables, además de permitir crear chatbots de forma simple y rápida. Como conclusión, se puede entender que el contar con los servicios necesarios para garantizar una mejor calidad de vida es primordial. Por esta razón, un servicio óptimo de atención postoperatoria, con los medios necesarios para un seguimiento constante del estado de salud del paciente, permite hacer frente a posibles situaciones perjudiciales.
Desarrollo de un sistema Desktop para gestionar la productividad de las maquinarias a través del horómetro, con el sistema SAS
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Solis Fernández, Jesús Armando; Pró Concepción, Luzmila Elisa
Implementa un sistema de escritorio para gestionar la producción de las maquinarias a través del Horómetro con el sistema SAS en el sector de las MYPES. El problema que se detectó, es que si existe un sistema manual pero que se demora y tiene poca credibilidad la información que nos brinda, enfocado para el sector de las MYPES, en el sector de construcción, en este escenario se propone la creación de un sistema de escritorio, que tiene como nombre SAS que es intuitivo, amigable y facilidad de uso. La investigación se basa en la implementación del sistema con nombre SAS en la empresa K.L.A. SAC. Los partes diarios que se genera a través de diversas maquinarias con diversos operadores y en diversas Obras son almacenadas en un excel el cual se va actualizando de manera manual diariamente, el cual no es confiable por sus diversas vulnerabilidades que pueden acarrear un error mucho mayor al momento de generar una factura y poder cobrar por los servicios prestados, lo mencionado afecta directamente con la liquidez de la Empresa. Se desarrollará el sistema para poder ingresar los partes diarios de cada Máquina, en las diversas obras con su respectivo operador, y que cada parte diario registrado pase por un proceso de revisión antes de ser aprobado por el controlador con el fin de poder separar lo partes diarios que tenga observaciones, para el desarrollo se usará la metodología RUP por su alta difusión en todo profesional de la Tecnología de la Información. También se va a desarrollar un módulo de reportes, usaremos el sistema Crystal Report que tiene compatibilidad con Visual Studio para el desarrollo, además se podrá exportar en pdf, excel o word segœn la necesidad de cada Usuario.
Diseño y desarrollo del aplicativo móvil educativo, para optimizar la comunicación e interacción entre los miembros de las instituciones educativas en tiempo real
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2022) Torres Davila, George Deave; Ruiz Rivera, María Elena
Optimiza la comunicación e interacción entre los miembros de las instituciones educativas, mediante el uso de un aplicativo móvil que permita mejorar la calidad del servicio que proporcionan nuestras instituciones educativas, de manera que permita que los involucrados estén conectados y en constante comunicación entre sí. Se presenta el diseño de una aplicación móvil la cual está pensada con la finalidad de tener una plataforma en la cual podamos reunir a los usuarios identificados que interactúan en cada institución (auxiliares, directores, profesores, personal administrativo, padres, alumnos), permitiéndoles de esta manera tener una comunicación bidireccional, se plantea la definición de roles bien marcados dependiendo del puesto y funciones que cumplen en la institución, dependiendo de estos roles tendrán habilitadas funciones en el aplicativo móvil (noticias, eventos, tareas, calificaciones, comunicados generales y personales, asistencias , notificaciones, mensajes). Esta propuesta lo que busca es acortar la brecha entre los miembros de cada institución educativa mediante un aplicativo que sea intuitivo de usar, de interfaz amigable y funciones que abarquen las constante necesidades detectadas, teniendo como principales pilares la interacción y comunicación.
Macht: una aplicación basada en un modelo de análisis de sentimiento aplicado a la identificación de mensajes en español de testimonios de violencia de género en Twitter
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2022) Soldevilla Pacheco, Ivonne Stephany; La Serna Palomino, Nora Bertha
Busca construir una plataforma web capaz de clasificar mensajes en dos categorías: “La mujer pasó por un proceso violento“ y “La mujer no pasó por un proceso violento”, con la finalidad de realizar procesos de concientización más específicos que permitan fomentar la creación de espacios seguros. En estos espacios se buscaría que los testimonios de las víctimas sean escuchados, el brindar soporte emocional, enseñar a identificar signos de violencia en hogares y relaciones y brindar información acerca de las medidas tomadas contra la violencia a la mujer en el Perú. La metodología aplicada considera la construcción de un conjunto de datos públicos con 1042 tweets en español etiquetados por 22 voluntarios. El modelo considera el proceso de ajuste a 3 modelos BERT pre-entrenados (SpanBERT, BETO, multilingualBERT), con los cuales se realizaron 2916 experimentos para encontrar el modelo con mejor desempeño, obteniendo un Área Bajo la Curva de 0.9349 y una precisión de 0.9043. La investigación aporta un nuevo dato público etiquetado en español, en 3 rangos de edad. Cualquier persona de cualquier parte del mundo podrá acceder a la aplicación y probar el rendimiento del modelo.
Sistema para el diagnóstico de cáncer de cuello uterino utilizando redes neuronales convolucionales con imágenes de citología en base líquida de Papanicolaou
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2022) Ccopa Mamani, Andrés Junior; Diaz Quiroz, Elmer Yuniors; Wong Portillo, Lenis Rossi
Presenta un sistema inteligente apoyado de un modelo basado en el algoritmo k-means y redes neuronales convolucionales con el fin de realizar el diagnóstico de cáncer de cuello uterino por medio de la clasificación de imágenes de citología de base líquida de pruebas de Papanicolau. La metodología de investigación aplicada en este estudio consta de 4 fases: (i) Planteamiento de la pregunta de investigación; (ii) Diseño del modelo, donde construimos y realizamos el entrenamiento de dos arquitecturas de redes neuronales convolucionales pre-entrenadas, apoyados del 80% de un dataset con un total de 963 imágenes y con 4 clases de imágenes, las cuales son negativo para malignidad intraepitelial, lesión intraepitelial escamosa baja, lesión intraepitelial escamosa alta y carcinoma de células escamosas; (iii) Desarrollo del sistema, donde realizamos la construcción del sistema inteligente e integración del modelo entrenado; y (iv) Validación de la propuesta, donde se trabajó con el 20% restante del dataset,. Nuestros resultados determinan que la mejor clasificación la alcanzó la arquitectura ResNet50 una exactitud del 91%.
Qhaway: una herramienta de apoyo para el diagnóstico del glaucoma con aprendizaje profundo
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2022) Flores Gutierrez, Nahum; La Rosa Menacho, José Carlos; Mauricio Sánchez, David Santos
Propone un método para el diagnóstico del glaucoma basado en un modelo híbrido de modelos DL, con el cual usando imágenes del fondo de ojo de un paciente se consigue hacer el diagnóstico con alta precisión. Se consideró la integración de los dataset públicos de glaucoma HRF, Drishti-GS1, sjchoi86-HRF, RIM-ONE y ACRIMA, con un total de 1707 imágenes (919 normal y 788 glaucoma) del fondo de ojo, un modelo híbrido de Voting sobre los modelos de DL ResNet50 con dos tipos de fine tuning y ResNet50V2, y la implementación usando Keras y Tensor Flow, con lo que se consiguió un diagnóstico con exactitud del 96.55%, sensibilidad del 98.54% y especificidad del 94.32%. Además, los experimentos numéricos muestran que el aprendizaje usando 5 bases de datos permite mejores resultados que por separado, incluso aplicando transfer learning, también muestran que el modelo híbrido voting genera una exactitud superior en 20.69% a la mejor exactitud obtenido por el mejor modelo de DL (DenseNet169) usando un dataset, 13.22% al mejor modelo (ResNet50V2) usando transfer learning con los 5 datasets, y 1.72% al mejor modelo (ResNet50) considerando los 5 dataset.
Detección de carcinoma basocelular utilizando red neuronal convolucional y Support Vector Machine
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2022) Angeles Rojas, Jorge Alexander; Calderón Vilca, Hugo David
El cáncer de piel es uno de los tipos de cáncer más frecuente en los seres humanos, abarca cerca de un tercio total de las neoplasias. Dentro del cáncer de piel encontramos al carcinoma basocelular (CBC) siendo este el tipo de cáncer más frecuente a nivel mundial. Una serie de estudios que involucran enfoques de aprendizaje profundo ya se han desempeñado en un número considerable como la clasificación de imágenes. Los modelos utilizados en dichas tareas emplean la función Softmax (modelo clásico) en la capa de clasificación. Sin embargo, se han realizado estudios que utilizan una alternativa a la función Softmax para la clasificación: la máquina de vectores de soporte (SVM). El uso de SVM en una arquitectura de red neuronal artificial produce resultados relativamente mejores que el uso de la función Softmax convencional. Por este motivo se construyó un sistema que diagnostica el carcinoma basocelular implementando un modelo híbrido de red neuronal convolucional y máquina de vectores de soporte para clasificar el CBC. Los resultados obtenidos fueron medidos con las métricas de precisión, recall, f1-score y exactitud obteniendo 94.51%, 88.42%, 91.36% y 91.54% respectivamente.
Sistema para diagnosticar la catarata mediante el uso de redes neuronales convolucionales
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2022) Ñuflo Gamarra, Isaac Elias; Mecca Paredes, Franco Samuel; Wong Portillo, Lenis Rossi
La catarata es una condición degenerativa del cristalino que se evidencia por el opacado de la visión. Este puede ser tratada en su edad temprana; sin embargo, en la mayoría de centros poblados no cuentan con los recursos económicos y médicos para poder realizar el diagnóstico necesario. Por este motivo, se propone una Aplicación Móvil que, a través del uso de la Inteligencia Artificial, diagnostique la presencia de catarata analizando imágenes de fondo usando una arquitectura de red neuronal convolucional (CNN), con el objetivo de brindar una solución confiable, accesible y portable, que beneficie a la comunidad médica. Así mismo, se consideran los resultados del estado del arte: Métodos (Automático y Manual), Características (Disco óptico y mácula, propiedades de la imagen, cristalino: núcleo y corteza, pupila, vasos sanguíneos), Clasificación (Grados, Ubicación y Congénita) y Obstáculos (Falta de recursos, falta de experiencia y demora en el diagnóstico). El sistema propuesto se realizó en 4 fases: Pre procesamiento de imágenes, Entrenamiento del modelo, Diseño del aplicativo móvil y Validación. Los resultados obtenidos demostraron que se puede diagnosticar la catarata con un 87% de precisión. Al integrarlo con una aplicación móvil permite que se puedan realizar estos diagnósticos de manera portable y de fácil acceso, especialmente en los lugares alejados la ciudad.
Desarrollo de una aplicación web y móvil para la gestión de riesgos de seguridad de la información aplicado a una empresa de consultoría de sistemas
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2022) Castillo Romero, Rosel Miguel; Pró Concepción, Luzmila Elisa
Desarrolla una aplicación web y móvil para la gestión de riesgos de seguridad de la información de acuerdo a una metodología adecuada en el marco de la norma NTP -ISO 27001 para el sector empresarial de consultoría de sistemas. En la investigación se propone gestionar y salvaguardar los activos de información de una empresa frente a riesgos de perdida, divulgación, indisponibilidad o alteración. Para lo cual, se realizó una investigación sobre las metodologías existentes y estándares de calidad internacionales referentes a la gestión de seguridad de la información, seleccionando la metodología MAGERIT y teniendo en cuenta las normativas ISO, luego se procedió a desarrollar la aplicación web y móvil para la gestión de riesgos de seguridad de la información. Para el desarrollo de las aplicaciones se realizó mediante metodología ágil de desarrollo de software, respetando los procesos de aseguramiento de calidad en el software, los cuales se detallan junto a los aspectos técnicos y funcionales en la presente investigación. Luego del desarrollo de las aplicaciones se realizó el despliegue de la propuesta en una empresa Consultora de Sistemas, se estableció políticas y actividades a evaluar en los riesgos de la información, para ello se tomó como prueba piloto la implementación de las aplicaciones planteadas en la consultora de sistemas. Se evaluó el sistema propuesto INFORISK mediante encuestas a usuarios y obtuvo unas calificaciones aceptables que lo respaldan, cumpliendo así con el objetivo del estudio.
Desarrollo de un sistema web para la emisión de certificados de estudio del Centro de Informática de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos utilizando la firma digital
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021) De la Cruz Castro, Gustavo Nestor; Machado Vicente, Joel Fernando
En el presente trabajo de tesis se elaboró un proyecto de desarrollo de software donde se tiene como objetivo desarrollar un sistema web que permita la emisión de certificados de estudios del Centro de informática de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos utilizando la firma digital. Se inició con la elaboración de una encuesta que mostró la aceptación por parte de los estudiantes para que los certificados se entreguen digitalmente. Para cumplir con el desarrollo del sistema web se hizo uso de la metodología Scrum, la cual, acompañada del lenguaje de programación Java, sirvió como base para el desarrollo planteado. Además, la utilización de la firma digital, permitió dar a conocer cómo es que con su aplicación se puede tener documentos confiables y promover una cultura Cero papeles. Finalmente se detalla una proyección del retorno de inversión que permite dar solidez económica al proyecto.
Monitoreo y predicción del temblor de Parkinson por medio de una aplicación móvil híbrida mediante machine learning
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021) Godínez Tello, Carlos Raúl André; Pró Concepción, Luzmila Elisa
La presente investigación tiene como objetivo desarrollar una aplicación móvil para apoyar en el monitoreo y predicción del temblor de Parkinson, su implementación se realiza por medio de una aplicación móvil hibrida mediante machine learning, esta aplicación apoyará al médico especialista, dado que la aplicación tendrá la capacidad de pronosticar el temblor parkinsoniano de la enfermedad de Parkinson durante los próximos 6 segundos siguientes a la toma de las muestras, así mismo permitirá llevar a cabo un control de los mismos mediante un historial, que podrá ser visualizado, compartido vía correo electrónico, también podrá llevar un control de tiempo de congelamiento de las personas, a su vez cuenta con una alarma de dosificación de las pastillas que son tomadas durante el proceso que conlleva esta enfermedad. El desarrollo de la aplicación móvil fue elaborado con el framework Ionic convirtiéndolo en una aplicación hibrida y utilizando la técnica de regresión lineal para poder hacer el pronóstico correspondiente. Se logro construir primero el módulo que es la aplicación móvil para su correcto uso, teniendo claro las variables, especificaciones, casos de uso, arquitectura, y modelos que permiten la correcta manipulación e inserción con los otros dos módulos restantes que son de congelamiento y el de alarma.
Sistema inteligente basado en Machine Learning para la detección de fraude de facturación de agua potable
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2019) Carrillo Rosales, Anthony Joffre; Mauricio Sánchez, David Santos
Manifiesta que en la actualidad no existe una herramienta o un sistema el cual compruebe con gran exactitud (al menos de un 97 %) la detección de usuarios que cometen fraude en la facturación del consumo de agua potable, ya sea por conexiones ilícitas o adulteración de sus medidores de agua. Sin embargo, en el trabajo de investigación titulado Sistema Inteligente para detectar fraude en el servicio de Agua Potable de una Empresa Sanitaria (Palomino y Rivera, 2016) se obtuvo una tasa de 95.7 % de exactitud en la detección de fraude en Gasa, Palestina. Cabe resaltar que la cantidad de pérdida económica es sumamente considerable, así que la creación de una herramienta o sistema para detectar a estos usuarios fraudulentos es de bastante importancia para las empresas generadoras de agua potable. En el presente trabajo de investigación se propone desarrollar un Sistema Inteligente basado en un modelo híbrido de técnicas de minería de datos que pretende mejorar la tasa de exactitud en detección de un cliente en fraude de facturación de agua potable. Para el entrenamiento y la validación del modelo híbrido se pretende usar un dataset histórico del consumo de agua de los clientes de una empresa sanitaria en Palestina, así se obtendrá una tasa de 97.71 % de exactitud de detección de fraude.
DoLaw: buscador semántico especializado para la legislación peruana de tecnologías de información
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2019) Otoya Paz, Diego Augusto; Mauricio Sánchez, David Santos
Desarrolla un programa especializado en la búsqueda de documentos en legislación peruana de tecnología de información, a través de la interpretación semántica de las palabras clave que el usuario final introduce. La finalidad es realizar una búsqueda en el contenido completo de dichos documentos, con elementos funcionales personalizados para la legislación peruana de tecnología de información, diseñados para facilitar la búsqueda al brindar funcionalidades adicionales específicas para dicha legislación. Durante el proyecto se definen distintos procesos; análisis de las consultas del usuario, análisis del contenido de la legislación, indexación, generación de consultas ponderadas por prioridad, ordenamiento de resultados obtenidos, entre otros, con el fin de satisfacer las necesidades de los usuarios, sin afectar la precisión y exhaustividad de los resultado.
Definición e implementación del proceso de pruebas de software basado en la NTP-ISO/IEC 12207:2016 aplicado a una empresa consultora de software
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2019) Chinarro Morales, Evelyn Joanna; Ruiz Rivera, María Elena
Desarrolla e implementa un proceso para la realización de las pruebas funcionales de software basada en la norma NTP-ISO/IEC 12207:2016. Define las actividades que se seguirán en el proceso planteado basado en dicha norma de acuerdo con el principio de verificación y validación. Documenta todos los procesos del negocio para facilitar la definición de los casos de prueba durante el desarrollo del aplicativo. Evalúa y selecciona una herramienta de apoyo para la automatización de las pruebas funcionales de software y así garantizar una mejora en el proceso. Disminuye el tiempo de ejecución de las pruebas realizadas en la organización.
Essboard: una herramienta colaborativa para el uso de esencia en el monitoreo de desarrollo de software
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2019) Mauricio Delgadillo, Arthur; Quintanilla Perez, Diana Mary; Mauricio Sánchez, David Santos
Define un conjunto de elementos que se presentan en todo desarrollo de software, Essence, un estándar de Object Management Group. Una de sus aplicaciones se orienta en apoyar a equipos a establecer el estado actual de su proyecto (monitoreo) y definir dónde dirigirse (dirección). Actualmente se han desarrollado pocas herramientas que contribuyan a esta aplicación, más aún ellas dejan de lado la colaboración que promueve la comunicación e interacción del equipo en el desarrollo de software y que en sí es inherente a ella. Por lo que en este trabajo desarrollamos Essboard, una herramienta que toma un enfoque colaborativo en la dirección y monitoreo de proyectos de software, al brindar un entorno de trabajo a equipos de desarrollo que promueve la colaboración en la definición del estado y las metas de un proyecto, como también promueve una visión común del estado y el progreso del desarrollo a través de radares de información. Mostramos, a través de un caso práctico, que Essboard puede soportar reuniones comunes de dirección y monitoreo de proyectos; y evidenciamos mediante un test de generación de conciencia que Essboard promueve mejor el trabajo colaborativo al obtener resultados superiores en relación a las herramientas para Essence actuales.
Implementación de nuevos algoritmos de las listas estáticas basado en las propiedades de los algoritmos genéticos, que demuestre que las listas estáticas son más eficientes en tiempo de gestión de datos que las listas dinámicas
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2019) Chira Huamán, Hernán Elías; Ruiz Rivera, María Elena
Aplica la implementación de las operaciones de listas dinámicas en base a registros denominados listas estáticas. A su vez, se demuestra que las operaciones en listas estáticas pueden ser semejantes o más eficientes en las inserciones o eliminaciones en tiempo que las listas dinámicas. Las listas dinámicas podrán ser más eficientes que los registros en la utilización y ahorro de espacio de memoria, pero aun así demanda más tiempo en almacenar los datos uno por uno al crear nuevos nodos, e inclusive puede haber problemas de interrupción del compilador en la gestión de datos. Las listas estáticas permiten una mayor eficiencia en gestión de menores cantidades de datos en comparación de las listas dinámicas. Finalmente, proponiendo la creación de algoritmos en el uso de inserción, eliminación, búsqueda, guardado y recuperado de datos de listas estáticas, se debe expandir su respectivo uso lógico y expandir sus características de implementación lógica de las demás estructuras de datos dinámicos, permitiendo múltiples aplicaciones en el rendimiento de control de tiempo y estabilidad del espacio de memoria en la gestión de datos. Todo esto constituye el aporte que se brinda al desarrollo de la programación y aplicaciones múltiples de la estructura de datos.

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