Autor:
Fernández-García, Antonio Jesús

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0000-0002-8718-9429

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Fernández-García

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Antonio Jesús

Nombre

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Fernández-García, António Jesús
Fernández García, Antonio Jesús

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Universidad Internacional de La Rioja, Spain
Universidad Internacional de la Rioja (UNIR), Spain
University of Almeria
University of Almeria, Spain
Universidad de Almeria, Spain

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    Un Servicio de Descubrimiento Proactivo para la Web de las Cosas
    Llopis, Juan Alberto; Criado, Javier; Iribarne, Luis; Fernández-García, Antonio Jesús. Actas de las XXVI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2022), 2022-09-05.
    Un problema actual en el Internet de las Cosas (IoT) es la heterogeneidad de los dispositivos. Dispositivos que realizan la misma tarea funcionan y se comunican de distinta forma. Para evitar este problema, la Web de las Cosas (WoT), una iniciativa apoyada por el World Wide Web Consortium (W3C), tiene como objetivo homogeneizar el acceso a los dispositivos. Para adaptar los dispositivos IoT a la WoT es necesario que cada dispositivo est+AOk definido por un documento llamado Thing Description (TD). Además, una vez adaptados los dispositivos a la WoT, es necesario disponer de un mecanismo para realizar operaciones de registro y de búsqueda. Tanto la adaptación de IoT a WoT como la búsqueda y registro de dispositivos requiere de un proceso manual, y en entornos con un gran volumen de dispositivos, además requiere de una gran cantidad de recursos. Por lo tanto, se hace necesaria una manera automática de buscar, registrar y adaptar los dispositivos IoT a WoT. En este trabajo, presentamos un servicio de descubrimiento proactivo, capaz de localizar los dispositivos desplegados en la misma red y de adaptar los dispositivos IoT a WoT.
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    Un modelo para federar servicios de la WoT
    Llopis, Juan Alberto; Criado, Javier; Iribarne, Luis; Fernández-García, Antonio Jesús; Cimmino, Andrea; García Castro, Raúl. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
    Al utilizar sistemas ciberfísicos, los usuarios pueden interactuar con dispositivos localizados en diferentes subsistemas. Para localizar los dispositivos, se utilizan servicios de descubrimiento capaces de descubrir las características de los dispositivos desplegados en un ámbito. Sin embargo, el alcance del servicio de descubrimiento puede no permitir que un solo servicio de descubrimiento pueda descubrir todos los sistemas ciberfísicos disponibles. Por lo tanto, es necesario que un conjunto de servicios de descubrimiento trabaje conjuntamente para descubrir los sistemas ciberfísicos desplegados en diferentes subsistemas. En este trabajo, se propone un modelo enfocado en probar el funcionamiento de federaciones de servicios de descubrimiento de la Web de las Cosas mediante distintas topologías, midiendo su rendimiento en distintas topologías que representan diferentes escenarios inteligentes.
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    Sistema de recomendación distribuido para servicios de descubrimiento de la WoT
    Llopis, Juan Alberto; Iribarne, Luis; Criado, Javier; Fernández-García, Antonio Jesús. Actas de las XXVIII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2024), 2024-06-17.
    En la búsqueda de sistemas ciberfísicos, uno de los problemas es la adaptación de los sistemas de búsqueda o descubrimiento a la dinamicidad de los dispositivos. En el mismo periodo de tiempo, varios dispositivos pueden moverse entre localizaciones, ocasionando que una misma consulta devuelva resultados diferentes. En este trabajo proponemos un sistema de recomendación distribuido basado en lenguaje natural para el descubrimiento de sistemas ciberfísicos dentro de una federación de servicios de descubrimiento. El objetivo del sistema es adaptar el descubrimiento de dispositivos a la dinamicidad que tienen mediante el uso de modelos de Inteligencia Artificial para reentrenar el sistema recomendador cuando el sistema detecte que las métricas de búsqueda han empeorado. Además, se busca reducir la carga de trabajo del recomendador asociando modelos limitados a cada uno de los servicios de descubrimiento en lugar de un sistema recomendador centralizado para todos los servicios de descubrimiento. Por último, cada uno de los modelos de recomendación está apoyado por un servidor central, encargado de monitorizar su rendimiento y reentrenarlos cuando la calidad de las recomendaciones devueltas baje de un umbral establecido.