A unified architecture for indoor and outdoor location determination in the IoT domain is presented in this work. Two empirical scenarios (indoor and outdoor) with their associated techniques have been proposed and successfully deployed. The selected physical location for interior experience has been a classroom of the Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales (FCEQyN) from Universidad Nacional de Misiones (UNaM). The network has been set by deploying a set of Decawave DWM1001 nodes, a new radio frequency communications product from the Decawave ScenSor family that accomplish with communication methods as Ultrawideband (UWB) and Bluetooth Low Energy (BLE). For the outdoor scenario, a livestock production farm of 234 ha (2,34.106 m2) near the city of Posadas has been selected. In this physical facility, devices based on 2.4 GHz XBee Pro S2, compatible with ZigBee and IEEE 802.15.4, have been deployed. For the location process of the nodes, the trilateration method has been used. While in indoors essays an approximate bias of 7.10-2 m has been achieved, outdoors trilateration outcomes expose indeterminacy between 35 m and 98 m.
En este artículo se presentan los avances realizados en relación a diseño de una herramienta de visualización gráfica para el análisis de resultados de simulación de WSN denominada Visual WebShawn. La misma permite simular redes de sensores inalámbricos desde una interfaz web. Al utilizar como motor de simulación Shawn puede simular miles de sensores en un tiempo mínimo comparado con otros simuladores. Para el modelado e implementación de la misma utilizo la metodología WebML, la herramienta WebRatio y contenedores Docker respectivamente. Finalmente se presentan casos de prueba para verificar el funcionamiento de la herramienta.
En este trabajo de tesis se propone el diseño de un modelo de simulación del proceso de desarrollo de software que utiliza la Metodología de desarrollo Ágil Scrum. Se ha realizado un análisis de la metodología Scrum, la Metodología de Dinámica de Sistemas y de trabajos similares, correspondientes a simuladores de desarrollo de proyectos de software tanto de metodologías ágiles como tradicionales. El modelo se ha construido utilizando la metodología de dinámica de sistemas propuesta por Jay Forrester , que consta de la fase de Conceptualización, Formulación y Evaluación. El modelo diseñado se ha divido en los siguientes Subsistemas: Planificación, Producción, Desarrollo de Tareas, Pruebas de Desarrollo, Pruebas de Integración, Presión en el Plazo, Desarrollo de Tareas Extras, Promociones de R.H., Experiencia de R.H., Cansancio de R.H., Horas Trabajadas de R.H., Inasistencias de R.H. Para la implementación del modelo se utilizado la herramienta Vensim PLE en versión educativa. Para la validación del modelo se han utilizado tres casos de proyectos reales de software que siguieron la metodología Scrum. Dentro de los parámetros que se pueden establecer previo al inicio de cada simulación se encuentran: la duración y la velocidad de cada Sprint, la velocidad estimada de desarrollo de las tareas, Factores de Cansancio, de Presión en el plazo, Cantidad de integrantes del Team según su experiencia en la metodología y las tareas extras que se prevén puedan surgir. A través de la modificación de valores de los parámetros durante su ejecución el usuario puede establecer o modificar la cantidad de integrantes del Team que abandonan el proyecto, clasificar al Team mediante la asociación de estos a su experiencia en Scrum en Juniors o Expertos, cambiar la cantidad de horas estimadas de duración del proyecto, generar horas extras e inasistencia de los integrantes de manera determinística o pseudoaleatoria, entre otros. Una vez validado el modelo se propusieron cuatro casos de experimentación, los cuales se sometieron a distintas políticas para probar las posibilidades del modelo construido frente a situaciones que se dan en los proyectos de software que utilizan Scrum para su gestión. Las políticas propuestas, simulan decisiones de los Scrum Master y el team y tienden a que los proyectos puedan completarse en el tiempo previamente estimado o por el contrario extender el tiempo para terminar con todas las tareas minimizando los errores. Otro aspecto estudiado en los experimentos es el de la gestión de los recursos humanos, en cuanto a la contratación y promoción de miembros del Team, Senior y Junior. Estos modelos fueron probados en orden creciente de dificultad y utilización de la mayor cantidad de variables intervienes. Como conclusión se pude decir que el modelo cumple con su objetivo de ser de utilidad para el Scrum Master y el Team a la hora analizar el efecto del uso conjunto de la metodología Scrum en proyectos de desarrollo de software. Lo que diferencia a este trabajo de otros relacionados es que se han modelado las características esenciales de la metodología Scrum aplicada a proyectos de desarrollo de software. La dificultad de contar con datos posmortem de proyectos de software desarrollados siguiendo scrum es una dificultad que se ha presentado a la hora de validar el modelo. Es por ello que como trabajos futuros se propone el diseño de una base de datos de proyectos de desarrollo de software que utilicen metodologías ágiles. Por otro lado se pretende que el modelo construido pueda ser utilizado para el entrenamiento de Scrum Masters y Miembros del Team, en la estimación y gestión de proyectos que utilicen Scrum como Metodología.
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