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Carmona Matías, Francisco

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Carmona Matías

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Francisco

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Carmona, Francisco

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Grupo Energético de Puerto Real, S.A., Spain

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  • Artículo
    Aplicación de las técnicas de análisis de eventos complejos en la monitorización de personas con necesidades especiales
    Agraso Martínez, María José; Carmona Matías, Francisco; Ortiz, Guadalupe; Person Montero, Tatiana; Boubeta-Puig, Juan. Actas de las XVI Jornadas de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2021), 2021-09-22.
    El envejecimiento de la sociedad est+AOE provocando que numerosas personas mayores decidan ingresar en centros geriátricos por temor a no tener auxilio en situaciones de necesidad. Esta situación se repite en personas con discapacidad que, pudiendo vivir de forma autónoma, renuncian a esa posibilidad por las mismas razones. Teniendo como objetivo dar respuesta a estos problemas, existen soluciones en el mercado que requieren utilizar sensores propios que, al estar fabricados al efecto, tienen un mayor coste. Estos sensores miden directamente los niveles de salud de la persona, manejando de esta forma datos catalogados con el nivel máximo protección por la legislación vigente. Ante esta situación, los autores proponen una solución capaz de detectar situaciones de riesgo vital en base al estudio de patrones de comportamiento y el uso de las técnicas de procesamiento de eventos complejos sin tener que tratar este tipo de datos personales de nivel alto. Esto se consigue uniendo a las técnicas anteriores la sensórica comercial que posee cualquier hogar conectado. De esta manera, se proporciona un nuevo servicio público más económico, no intrusivo y anonimizado.
  • Artículo
    Recogida de residuos de envases de vidrio en ciudades inteligentes
    Daneri Vías, Enrique; Férriz, Javier; Zaldívar, Manuel; Herrera, Francisco; Soto, Santiago; Carmona Matías, Francisco; Angeriz, Rubén; Mariscal Chavinet, Juan Manuel. Actas de las XVIII Jornadas de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2023), 2023-09-12.
    En la actualidad, la recogida de residuos de envases de vidrio en muchas ciudades, tanto nacionales como internacionales, todavía se lleva a cabo de una forma poco automatizada e ineficiente. Para afrontar este problema, en este artículo proponemos cómo llevar a cabo la transformación hacia un servicio inteligente de recogida de residuos de envases de vidrio con tan sólo analizar los datos de posición de los contenedores de vidrio y el nivel de llenado de los mismos, siendo capaces de obtener modelos de llenado, de predecir comportamiento para establecer días óptimos de recogida y de determinar la correcta ubicación de los propios contenedores.