Contribución al desarrollo de técnicas avanzadas para la evaluación de prestaciones en la Internet de las Cosas
type: CreativeWork
description: [SPA] Las nuevas tendencias tecnológicas apuntan hacia la agregación de tecnologías simplificando su uso y control, una mayor integración con el usuario, así como un aumento exponencial del número de dispositivos conectados. Todo se engloba bajo el concepto Internet of Things (IoT) entorno un gran abanico de aplicaciones como Industria 4.0 o Smart-City, donde el vínculo con el usuario es más estrecho. La tendencia actual pretende dotar estos dispositivos de capacidades cognitivas permitiendo el aprendizaje y la actuación entre el mundo físico y social con la mínima interacción del ser humano. Tradicionalmente se ha venido utilizando Quality of Service (QoS) como métrica de evaluación objetiva. El presente estudio muestra un modelo holístico que mejora el rendimiento en IoT a partir de métricas basadas en el dominio “coste-beneficio”. El dominio beneficio está compuesto por Quality of Data (QoD), Quality of Information (QoI) y Quality of user Experience (QoE). Y el dominio coste, queda constituido únicamente por Quality Cost (QC). Estas métricas efectúan evaluaciones objetivas y subjetivas en diferentes capas de la red siendo esenciales en dispositivos con recursos limitados para la optimización de estos. En este contexto, las tecnologías Low-Power Wide Area Network (LPWAN) como Long-Range (LoRa) y Long-Range Wide Area Network (LoRaWAN) permiten comunicaciones a grandes distancias con mínimo consumo de recursos. A su vez, es una tecnología muy versátil ya que permite ser embebidos en dispositivos estáticos o móviles como Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). Para este estudio, el uso de técnicas de Artificial Intelligent (AI) es fundamental para predecir futuros fallos en las métricas y actuar de forma previa maximizando la disponibilidad de la red.
abstract: [SPA] Las nuevas tendencias tecnológicas apuntan hacia la agregación de tecnologías simplificando su uso y control, una mayor integración con el usuario, así como un aumento exponencial del número de dispositivos conectados. Todo se engloba bajo el concepto Internet of Things (IoT) entorno un gran abanico de aplicaciones como Industria 4.0 o Smart-City, donde el vínculo con el usuario es más estrecho. La tendencia actual pretende dotar estos dispositivos de capacidades cognitivas permitiendo el aprendizaje y la actuación entre el mundo físico y social con la mínima interacción del ser humano. Tradicionalmente se ha venido utilizando Quality of Service (QoS) como métrica de evaluación objetiva. El presente estudio muestra un modelo holístico que mejora el rendimiento en IoT a partir de métricas basadas en el dominio “coste-beneficio”. El dominio beneficio está compuesto por Quality of Data (QoD), Quality of Information (QoI) y Quality of user Experience (QoE). Y el dominio coste, queda constituido únicamente por Quality Cost (QC). Estas métricas efectúan evaluaciones objetivas y subjetivas en diferentes capas de la red siendo esenciales en dispositivos con recursos limitados para la optimización de estos. En este contexto, las tecnologías Low-Power Wide Area Network (LPWAN) como Long-Range (LoRa) y Long-Range Wide Area Network (LoRaWAN) permiten comunicaciones a grandes distancias con mínimo consumo de recursos. A su vez, es una tecnología muy versátil ya que permite ser embebidos en dispositivos estáticos o móviles como Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). Para este estudio, el uso de técnicas de Artificial Intelligent (AI) es fundamental para predecir futuros fallos en las métricas y actuar de forma previa maximizando la disponibilidad de la red.
author: Martínez Caro, José Manuel
keywords: Radiocomunicaciones, Transporte y comunicaciones, Radiodifusión, sonido y televisión, Internet de las Cosas (IoT), Industria 4.0, Calidad, Quality of Service (QoS), Internet of Things (IoT)
date published: 2020-09
date modified: 2026-07-24T05:39:40Z
provider: Universidad Politécnica de Cartagena
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidad Politécnica de Cartagena

PropertyValue
property ID: DOI
value: 10.31428/10317/9175