Autor:
Munoz Guerra, Daniel Jesus

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Fecha de nacimiento
Proyectos de investigación
Unidades organizativas
Puesto de trabajo
Apellidos
Munoz Guerra
Nombre de pila
Daniel Jesus
Nombre
Nombres alternativos
Munoz, Daniel-Jesus
Afiliaciones conocidas
ITIS Software, Spain
ITIS Software, Universidad de Malaga, Spain
Universidad de Málaga, Andalucía Tech, España, Spain
University of Malaga, Spain
University of Malaga
Páginas web conocidas
http://caosd.lcc.uma.es
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    Teoría de Categorías Aplicada a Variabilidad
    Munoz Guerra, Daniel Jesus; Pinto, Mónica; Fuentes Fernandez, Lidia. Actas de las XXV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2021), 2021-09-22.
    La Teoría de Categorías es un álgebra abstracta que capta los componentes comunes de estructuras aparentemente diferentes. Sus principios organizadores pretenden remodelar y reformular problemas, facilitando su resolución y abriendo puertas a nuevas vías de investigación. En este trabajo analizamos su aplicabilidad a Modelos de Variabilidad con los objetivos de estandarizar su expresividad y expandir el conjunto tradicional de herramientas de razonamiento y optimización.
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    Aplicabilidad de la Caracterización de Benchmarks a Modelos de Variabilidad
    Munoz Guerra, Daniel Jesus; Fuentes Fernandez, Lidia. Actas de las XXIII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2018), 2018-09-17.
    Los Benchmarks utilizados para comparar el rendimiento de diferentes sistemas presentan una alta variabilidad que puede ser representada en modelos de variabilidad como los feature models. En este artículo presentamos las ventajas de la caracterización de Benchmarks (dada por sus cargas de trabajo), junto a los problemas de escalabilidad y complejidad de selección por objetivos de los Feature Models. Para solucionar esos problemas, formalizamos un modelo de caracterización de paquetes de cargas de trabajo para Feature Models, basándonos en ocho atributos abstractos (operaciones matemáticas, memoria, ...). Este modelo y sus ventajas son evaluados en el eco-asistente HADAS, junto a un Benchmark PHP, y al Benchmark de sistemas empotrados BEEBS, obteniendo una capacidad de selección más intuitiva, y un decremento en el tiempo de obtención de configuraciones válidas y sus métricas en HADAS, con respecto a la representación estándar.
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    Composición Categórica de Análisis Automáticos para Líneas de Productos Extendidas
    Munoz Guerra, Daniel Jesus; Pinto, Mónica; Fuentes Fernandez, Lidia. Actas de las XXVI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2022), 2022-09-05.
    Para las +AFw-emph+AHs-Líneas de Productos Software+AH0 (LPS) se necesitan operaciones que nos permitan analizar dicho software y el reúso de sus características. Los razonadores son herramientas que automatizan estas operaciones. Desde la extensión de LPS con diversos tipos atributos de calidad, el tipo y número de operaciones de razonamiento ha crecido más rápido que el desarrollo de los respectivos razonadores. En consecuencia, las operaciones de análisis extendido son parcialmente soportadas, en el mejor de los casos, por los razonadores estado-del-arte. Para este desafío, podemos aplicar un enfoque de +AFw-emph+AHs-Teoría de Categorías+AH0 (TC)+ADs el álgebra abstracta que capta los componentes comunes de estructuras aparentemente diferentes. Basándonos en la flexibilidad de sus razonamientos, proponemos una metodología donde las operaciones extendidas sean composiciones configurables de un conjunto de operaciones reusables independientes. Por tanto, buscamos definir e implementar un framework de razonamiento funcional de LPS extendidas basado en TC.
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    HADAS: Asistente de eco-eficiencia con repositorio de consumo energético
    Munoz Guerra, Daniel Jesus; Pinto, Mónica; Fuentes Fernandez, Lidia. Actas de las XXII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2017), 2017-07-19.
    El interés por la Ingeniería del Software verde, o sea, sensible al consumo de energía, es relativamente reciente. Su objetivo es concienciar a los desarrolladores de software de la influencia que tienen sus decisiones de diseño e implementación en el gasto energético del producto final. Hasta el momento se han publicado muchos resultados experimentales que comparan el consumo de energía de varias soluciones alternativas, y que demuestran que se puede reducir dicho consumo hasta en un 70 %. Aunque estos resultados sean de libre disposición, no es sencillo que un desarrollador aplique este conocimiento a sus aplicaciones. En consecuencia, en este artículo presentamos el eco-asistente HADAS cuya utilidad es: (i) los investigadores almacenarán sus resultados en un repositorio de libre disposición, (ii) los desarrolladores podrán razonar y obtener las configuraciones que menos energía consuman y que satisfaga sus requisitos. Nos centraremos en mostrar los elementos principales de nuestra propuesta y cómo se aplica a casos de estudio reales.