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El autor Cristina Martínez Pérez ha publicado 1 artículo(s):

1 - Trayectorias semánticas en aplicaciones de Mobile Workforce Management

Los smartphones actuales presentan continuamente mejoras en sus características y en la actualidad incluyen diversos sensores que capturan información de muy diversos tipos (localización, aceleración lineal, etc.). Un proceso industrial que podría beneficiarse mucho de esta información es el de Mobile Workforce Management (MWM). Sin embargo, existen varios problemas que lo impiden: i) hoy en día el nivel de abstracción de las actividades que son identificadas es demasiado bajo (por ejemplo, moviéndose en vez de realizando una inspección en un cliente, o parado en vez de cargando un camión en la instalación de un cliente), ii) los trabajos de investigación se centran en el uso de algoritmos que contrastan la información geográfica con los datos del GPS, o en algoritmos de aprendizaje aplicados a los datos de los sensores, pero existen pocos resultados de investigación que combinen ambos tipos de datos, y iii) la información contextual procedente de los repositorios de información geográfica o del software MWM es raramente usada. En este artículo se presenta una nueva metodología que convierte los datos crudos capturados por los sensores de los dispositivos móviles en trayectorias anotadas con actividades semánticas en un alto nivel de abstracción. La metodología está basada en la definición de taxonomías de actividades que pueden ser adaptadas fácilmente a las necesidades de cualquier empresa. Estas taxonomías describen los valores esperados para cada una de las variables que son recogidas en el sistema usando predicados definidos mediante un lenguaje de especificación de patrones.

Autores: Nieves R. Brisaboa / Miguel R. Luaces / Cristina Martínez Pérez / Ángeles S. Places / 
Palabras Clave: datos de sensores - mobile workforce management - Sistemas de Informacíon Geográfica - trayectorias semánticas