Show simple item record

dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.contributor.advisorGuzmán-Luna, Jaime Alberto
dc.contributor.authorTorres-Pardo, Ingrid Durley
dc.date.accessioned2020-01-23T18:55:37Z
dc.date.available2020-01-23T18:55:37Z
dc.date.available2022-09-10
dc.date.issued2019-12
dc.date.issued2019-12-27
dc.identifier.citationAASHTO, A. A. o. S. H. a. T. (2001). AASHTO American Associaion of State Highway and Trasnprotation Officials System AASHTO. Washington
dc.identifier.citationACI, A. C. I. (2002). Instituto de Normas Técnicas y Certificación; AIS, Asociación de Ingeniería sísmica. Requisitos esenciales para concreto reforzado (para edificios de tamaño y altura limitados, con base en el ACI318S-02). Farmington Hills: International Publication Series IPS-1
dc.identifier.citationAcuña L, Torre A, Moromi I, García F.,(2014). Información Tecnológica. Uso de las Redes Neuronales Artificiales en el Modelado del Ensayo de Resistencia a Compresión de Concreto de Construcción según la Norma ASTM C39/C 39M. Vol. 25(4), 3-12 (2014) doi: 10.4067/S0718-07642014000400002
dc.identifier.citationAlper, P., Belhajjame, K., & Goble, C. (2013). Enhancing and abstracting scientific workflow provenance for data publishing. EDBT '13: Proceedings of the Joint EDBT/ICDT 2013 Workshops. March 2013pp. 313–318. https://doi.org/10.1145/2457317.2457370
dc.identifier.citationAlper, P., Belhajjame, K., & Goble, C. (2013). Small Is Beautiful: Summarizing Scientific Workflows Using Semantic Annotations. Big Data
dc.identifier.citationAltintas, I., Berkley, C., Jaeger, E., Jones, M., Ludäscher, B., & Kepler, S. M., . (2006). Towards a Grid-Enabled system for scientific workflows. The Workflow in Grid Systems Workshop in GGF10-The 10th Global Grid Forum, 10th, 5
dc.identifier.citationAmbite, J. L. K., C.;McIlraith, S.; Papazoglou, M.P.; Srivastava, B.; Traverso, P. (2003). Proceedings of the 1st ICAPS International Workshop on Planning for Web Services (P4WS03).
dc.identifier.citationAntanas, K. (2003). Semantic Annotation, Indexing, and Retrieval. Paper presented at the Human Language Technologies Workshop at the 2nd International Semantic Web Conference (ISWC2003), Florida, USA.
dc.identifier.citationAl-Areqi, S., Lamprecht, A.; Margaria, T. (2016). Automatic workflow composition in the geospatial domain: an application on sea-level rise impacts analysis. URI: http://hdl.handle.net/10344/5428, Fecha: 2016, Publication: 19th AGILE International Conference on Geographic Information Science; Publication type: Conference Object
dc.identifier.citationASTM 2216. (2010). Standard Test Methods for Laboratory Determination of Water (Moisture) Content of Soil and Rock by Mas Soils (pp. 7). West Conshohocken, United States: ASTM International.
dc.identifier.citationASTM 4318, E. (2014). ASTM 4318, 10E Standard Test Methods for Liquid Limit, Plastic Limit, and Plasticity Index of Soils (pp. 16). West Conshohocken, Unitted Stated: ASTM
dc.identifier.citationASTM International. ASTM - American Society for Testing and Materials.(2016). www.iso.org (en inglés). Consultado el 23 de mayo de 2019.
dc.identifier.citationBacchus, F. K., F. . (1998). Planning for Temporally Extended Goals Annals of Mathematics and Artificial Intelligence (Vol. 22).
dc.identifier.citationBCA, B. C. o. A. (2011). Guide to Standards Building and constructions. BCA, Building Code of Australian. Australian.
dc.identifier.citationBarker A., Hemert J. (2008) Scientific Workflow: A Survey and Research Directions. In: Wyrzykowski R., Dongarra J., Karczewski K., Wasniewski J. (eds) Parallel Processing and Applied Mathematics. PPAM 2007. Lecture Notes in Computer Science, vol 4967. Springer, Berlin, Heidelberg
dc.identifier.citationBechhofer, S., Buchan, L., Roure, D. D., Missier, P., Ainsworth, J., & Bhagat, J. (2013). Why linked data is not enough for scientists. Future Generation Computer Systems, Vol 29, No. 12.
dc.identifier.citationBechhofer, S., Roure, D. D., & Gamble, M. (2010). Research objects: Towards exchange and reuse of digital knowledg. he Future of the Web for Collaborative Science (FWCS 2010), United States. (Submitted). URI: https://eprints.soton.ac.uk/268555/
dc.identifier.citationBechhofer, S., Soiland-Reyes, S., & Belhajjame, K. (2011). Workflow Lifecycle Management Initial Requirements. URI: https://www.semanticscholar.org/paper/D2.1-Workflow-Lifecycle-Management-Initial-Bechhofer-Soiland-Reyes/38c73062afb1d0e36cd6c8a60f3f50d64c7e9324
dc.identifier.citationBelhajjame, K. (2007). Semantic replaceability of eScience web services. Third IEEE International Conference on e-Science and Grid Computing (e-Science 2007). 10-13 Dec. 2007. DOI: 10.1109/E-SCIENCE.2007.67
dc.identifier.citationBelhajjame, K., Corcho, O., Garijo, D., & Zhao, J. (2012). Workflow-centric research objects: First class citizens in scholarly discourse. Conference: Second International Conference on the Future of Scholarly Communication and Scientific Publishing Sepublica2012
dc.identifier.citationBelhajjame, K., & Goble, C. (2011). Fostering scientific workflow preservation through discovery of substitute services. 2011 IEEE Seventh International Conference on eScience. 5-8 Dec. 2011. DOI: 10.1109/eScience.2011.22
dc.identifier.citationBelhajjame, K., Graham, K., Garrijo, D., Corcho, O., Garcia Cuesta, E., & Palma, R. (2013). Wf4Ever Research Object Model 1.0. W3id Retrieved Septiembre, 2017, from http://wf4ever.github.io/ro/
dc.identifier.citationBerners-Lee, J. H., & Lassila, O. (2001). The Semantic Web. Scientific American, Vol. 5, 284.
dc.identifier.citationChen W., Silva R., Deelman E., Sakellariou R., (2013) “Balanced task clustering in scientific workflows”. IEEE 9th International Conference on e-Science, pp. 188–195, 2013
dc.identifier.citationCorcho, O. (2015). E-ciencia semántica. URI: http://mayor2.dia.fi.upm.es/oeg-upm/index.php/es/researchareas/3-semanticscience/index.html
dc.identifier.citationDe Roure, D., and Goble, C. (2007). URI:myExperiment Retrieved from http://www.myexperiment.org/
dc.identifier.citationDa Silva L, Braga R, Campos F; (2012). Composer-Science: A semantic service based framework for workflow composition in e-Science projects. Information Sciences 186, pp. 186–208.
dc.identifier.citationDavis P. K. y Anderson R.H.(2004). Improving the composability of DoD models and simulations. The Journal of Defense Modeling and Simulation: Applications, Methodology, Technology- JDMS, 1(1):5–17, Apr. 2004. DOI: https://doi.org/10.1177/154851290400100101
dc.identifier.citationDeelman E., Vahia K., Juvea G., Ryngea M., Callaghanb S., Maechlingb P., Mayania R., Chena W., Ferreira R., Livnyc M., Wengerc K. (2015). "Pegasus, a workflow management system for science automation". Future Generation Computer Systems, Vol. 46 pp. 17-35. May 2015.
dc.identifier.citationDeelman E., Mandal A., Jiang M., (2019). The role of machine learning in scientific workflows Rizos SakellariouFirst Published May 30, 2019 Research Article, https://doi.org/10.1177/1094342019852127
dc.identifier.citationFahringer T., Prodan R., Duan R., Hofer J., Nadeem F., Nerieri F., Podlipnig S., Qin J., Siddiqui M., Truong H., Villazon A., Wieczorek M. (2007). "ASKALON. A development and grid computing environment for scientific workflows". Taylor I.J., E. Deelman, D.B. Gannon, M. Shields M. (eds) Workflows for e-Science. Springer, pp. 450-471, London, Springer 2007.
dc.identifier.citationGarrido, A., Onaindía, E., & Sapena, O. (2009). planificación inteligente de rutas de aprendizaje personalizadas. Paper presented at the XV JENUI, Barcelona. http://jenui2009.fib.upc.edu/
dc.identifier.citationGarrijo, D., Alper, P., & Belhajjame, K. (2012). Common motifs in scientific workflows: An empirical analysis. E-Science. Future Generation Computer Systems Volume 36, July 2014, Pages 338-351. DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2013.09.018
dc.identifier.citationGhallab,M., Howe,A., Knoblock, , McDermott, D.; Ram, A., Veloso, M., Weld, D. y Wilkins , D. (1998). PDDL - the planning domain definition language. AIPS-98 Planning Committee, 1998.
dc.identifier.citationGheorghiu, S. C. B. (2014). An Ontological Approach for Specifying Provenance into SPARQL Service Descriptions. KSEM 2014, 8793, 12.
dc.identifier.citationGil, Y., Deelman, E., Blythe, J., Kesselman, C., & H, T. (2004). Artificial intelligence and grids: workflow planning and beyond. IEEE Intelligent Systems, 19(1), 7.
dc.identifier.citationGiraldo, O. (2011). Manejo del Conocimiento en los cuadernos de laboratorio. (Tesis de Maestría), Universidad Nacional de Colombia, sede Palmira, Palmira, Colombia
dc.identifier.citationGiraldo, O. (2014). SMART Protocols Ontology. 4th Workshop on Linked Science 2014- Making Sense Out of Data (LISC2014), 19th or 20th October 2014, Riva del Garda, Trentino, Italy.
dc.identifier.citationGray, J. (2009). The Fourth Paradigm Data-Intensive Scientific Discovery. Proceedings of the IEEE, Vol. 99 , Iss 8 , Aug. 2011. DOI: 10.1109/JPROC.2011.2155130
dc.identifier.citationGómez-Pérez, E. G.-C., Jun Zhao, Aleix Garrido, José Enrique Ruiz. (2013). How Reliable is Your workflow: Monitoring Decay in Scholarly Publications. Proceedings of the Third International Conference on the Future of Scholarly Communication and Scientific Publishing Sepublica 2013. Montpellier, France.
dc.identifier.citationGuzmán J., D. , Orjuela A. (2009). XSPDDL: Un Lenguaje Basado en Xml para La Definicion de Dominios de Planificacion Orientados a La Web. Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada. Vol. 2 No. 14. pp. 9-16. 2009
dc.identifier.citationGuzmán, J., & Ovalle, D. (2008). Composición de Servicios: Una Aplicación de la Web Semántica y las Técnicas de Planificación Automática. Revista Ingeniería e Investigación, 28(3), 5.
dc.identifier.citationHaslum P. y Geffner H.(2000). Admissible heuristics for optimal planning. International Conference on AI Planning and Scheduling, pages 140-149, 2000
dc.identifier.citationHoheisel A., (2006)“User tools and languages for graph-based Grid workflows,” Concurrency Computation Practice and Experience, vol. 18, no. 10, pp. 1101–1113, August 2006.
dc.identifier.citationINVIAS, C. d. l. R. (2010). Decreto 926 de 2010, 19 de marzo, NSR-10. Bogota DC: Diario Oficial
dc.identifier.citationKasalica V., Lamprecht AL. (2019). Workflow Discovery Through Semantic Constraints: A Geovisualization Case Study. Computational Science and Its Applications – ICCSA 2019. ICCSA 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol 11621. Springer, Cham. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-24302-9_34
dc.identifier.citationLagoze, C. V. d. S., Herbert; Nelson, Michael; Warner,Simeon; Sanderson, Robert; Johnston, Pete. (2012). AWeb-based resource model for scholarship 2.0: object reuse & exchangeConcurrency and Computation: Practice and Experience. (Vol. 24, pp. 2221). USA: wileyonlinelibrary.co. DOI: 10.1002/cpe
dc.identifier.citationLee, K., Slattery, O., Lu, R., & Tang, X. (2002). The state of the art and practice in digital preservation: i The Journal of Research of NIST reports NIST research and development in metrology and related fields of physical science, engineering, applied mathematics, statistics, biotechnology, information technology. 2002 Jan-Feb; 107(1): 93–106. DOI: doi: 10.6028/jres.107.010.
dc.identifier.citationLima C, El- Diraby T., Stephens J. (2005). Ontology-Based Optimisation of Knowledge Management in E-Construction ITcon Vol. 10, 30-327.
dc.identifier.citationLiu, X. D., Wanchun; ChenXiaoyu, Jinjun Yang. (2012). Orchestrating e-Science with the Workflow Paradigm: Task-Based Scientific Workflow Modeling and ExecutingResearch and Discovery, Computer Communications and Networks. Editors: Taylor, I.J., Deelman, E., Gannon, D.B., Shields, M. (Eds.). London: Springer-Verlag.
dc.identifier.citationLivny M. L. (2002). Condor A Hunter of Idle Workstations. Proceedings of the 8th International Confferences on Distribuited Computing System, New York.
dc.identifier.citationMachado da Silva L., Braga R., Campos F.(2012). Composer-Science: A semantic service based framework for workflow composition in e-Science projects, Information Sciences,Volume 186, Issue 1, 2012, pp. 186-208. https://doi.org/10.1016/j.ins.2011.10.010.
dc.identifier.citationMayer A. , McGough S., Furmento N., L. William. (2003). ICENI Dataflow and Workflow: Composition and Scheduling in Space and Time. Proc UK e-Science All Hands Meeting 2003, EPSRC Septiember 2003, ISBN 1-904425-11-9
dc.identifier.citationMcGuinness, D. L., Van Harmelen, F. (2009). OWL Web Ontology Language: Overview Retrieved Abril, 2019, from http://www.w3.org/TR/owl-features/
dc.identifier.citationMedjahed B. y Bouguettaya A. (2002). A multilevel composability model for semantic web services. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 17(7):954–968, July 2005.
dc.identifier.citationMissier, P., Dey, S., Belhajjame, K., & Cuevas-Vicenttín, V. (2013). D-PROV: extending the PROV provenance model with workflow structure. Conference: Proceedings of the 5th USENIX Workshop on the Theory and Practice of Provenance. April 2013.
dc.identifier.citationNatalya, F., and McGuinness, L. (2006). Ontology Development 101: A Guide to Creating. Protégé Retrieved Enero 2019, from http://protege.stanford.edu/publications/ontology_development/ontology101.pdf
dc.identifier.citationN.J. Nilsson. (1994). Principles of Artificial Intelligence. Morgan Kaufmann Publishers, 1994.
dc.identifier.citationNSR-10 (2010). Normas Sismo Resitentes. Decreto 926 del 19 de marzo de 2010. Bogotá.
dc.identifier.citationNTC. (1975). NTC Normas Técnicas Colombianas Normas Técnicas Colombianas. Vol. 1000. Bogotá ICONTEC.
dc.identifier.citationPage, K.R., Palma, R., Holubowicz, P., Klyne, G., Soiland-Reyes, S., Cruickshank, D., González-Cabero, R., García-Cuesta, E., Roure, D.D., Zhao, J., & Gómez-Pérez, J.M. (2012). From Workflows to Research Objects: An Architecture for Preserving the Semantics of Science. LISC@ISWC. Palmblad M., Lamprecht A., Ison J., Schwämmle V. Automated workflow composition in mass spectrometry-based proteomics, Bioinformatics, Volume 35, Issue 4, 15 February 2019, pp. 656–664, DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty646
dc.identifier.citationPalma, R., Corcho, Ó., Hotubowicz, P., Pérez, S.R., Page, K., & Mazurek, C. (2013). Digital libraries for the preservation of research methods and associated artifacts. DPRMA '13.
dc.identifier.citationPARSE.Insight (Producer). (2007, 10 1). PARSE.Insight. Project: FP7-2007-223758. URI: http://www.parse-insight.eu/downloads/PARSE-Insight_D3-4_SurveyReport_final_hq.pdf
dc.identifier.citationPenberthy J. S. y Weld D.S.. (1994). Temporal planning with continuous change. Proceedings of the Twelfth National Conference on Artificial Intelligence, 2:1010-1015, 1994.
dc.identifier.citationPeng, D. (2017). Reusing Simulation Experiments for Model Composition and Extension. Disertación Doctoral thesis in Engineering, Electronic and Informatic Faculty, Universität Rostock. 2017.
dc.identifier.citationPSNC. (2013). ROHUB URI: http://sandbox.wf4ever-project.org/portal/home;jsessionid=AE82869417762F123AB78F01B3B8CE42
dc.identifier.citationRAE, R. A. E. D. (1780). Diccionario de la Real Academia Española. Diccionario URI: http://www.rae.es/
dc.identifier.citationReiter, R. (2001). Knowledge in action: Logical foundations for specifying and implementing dynamical systems: The MIT Press.
dc.identifier.citationRoure, D. D., Goble, C., Aleksejevs, S., & Bechhofer, S. (2009). The myexperiment open repository for scientific workflows. eprints.soton.ac.uk.
dc.identifier.citationSantibañez, L. (2014). Interpretación de normas internacionales de distintos ordenamientos bajo el acuerdo de obstáculos técnicos al comercio de la OMC. Boletín mexicano de derecho comparado, 47, 140. Mexico, DF.
dc.identifier.citationScott, T. (2012). Scientific publishing on the Web. URI: http://derivadow.com/2012/01/22/scientific-publishing-on-the-web/
dc.identifier.citationSoiland-Reyes, S., Klyne, G., & Belhajjame, K. (2011). Workflow forever: semantic web semantic models and tools for preserving and digitally publishing computational experiments. Proceedings of the 4th International Workshop on Semantic Web Applications and Tools for the Life Sciences Proceedings of the 4th. http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2166909
dc.identifier.citationSoldatova, L. N. (2005). EXACT. BioPortal URI: http://purl.bioontology.org/ontology/EXACT
dc.identifier.citationSoldatova, L. N., & King, R. D. (2006). An ontology of scientific experiments. Journal of the Royal Society Interface, 3(11), 8.
dc.identifier.citationSoldatova L N, King R. (2006). An Ontology of Scientific Experiments, Journal of the Royal Society Interface, Vol. 3, No. 11, 2006, pp.795–803.
dc.identifier.citationStaub-French S, Fischer M., Kunz J., Paulson B, Ishii K.,(2002). An Ontology for Relating Features of Building. Center For Integrated Facility Engineering (CIFE), July 2002, Stanford University. Product Models With Construction Activities to Support Cost Estimating.
dc.identifier.citationSun, Y. W., Lizhe; Jie, Wei; Fu, Cheng. (2011). Research in e-Science: Current Status and Future Directions. [Editorial]. International Journal of Computer Science and Engineering, 2011.
dc.identifier.citationSzyperski, C; Gruntz, D. y Murer S. (2002). Component Software: Beyond Object-oriented Programming. ACM Press Series. ACM Press, 2002.
dc.identifier.citationTalia D., (2013). Workflow Systems for Science: Concepts and Tools, ISRN Software Engineering, vol. 2013, Hindawi. pp. 1-15. 2013.
dc.identifier.citationTaverna (2015). Taverna Project Incubation Status. Apache Incubator. Apache Software Foundation. URI: https://taverna.incubator.apache.org/.
dc.identifier.citationTaylor, I., Shields, M., Wang, I., & Harrison, A. (2007). T. The Triana workflow environment: Architecture and applications. Workflows for e-Science, pp. 320–339. Springer, 2007.
dc.identifier.citationThat, D. H. T., Fils G, Yuan Z. y Malik T, "Sciunits: Reusable Research Objects," 2017 IEEE 13th International Conference on e-Science (e-Science), Auckland, 2017, pp. 374-383. doi: 10.1109/eScience.2017.51. URI: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8109156&isnumber=8109104
dc.identifier.citationTolosana-Calasanz R., Bañares Álvarez J. A., P., Ezpeleta J., Rana O. , An uncoordinated asynchronous checkpointing model for hierarchical scientific workflows. Journal of Computer and System Sciences, vol. 76, no. 6, pp. 403–415, 2010
dc.identifier.citationUNAL, Laboratorios (2000). Laboratorios Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín. Facultad de Minas. Retrieved Abril, 2014, URI: http://www.minas.medellin.unal.edu.co/dirlab/index.php/laboratorios
dc.identifier.citationUNAM, Manual. (2015). Manual de prácticas de Laboratorio. Recuperado Enero, 2017, from http://www.acatlan.unam.mx/licenciaturas/30
dc.identifier.citationValpo, 2014. Valparaiso University. disponible en: https://www.valpo.edu/college-of-engineering/facilities/civil-engineering-laboratories/
dc.identifier.citationVan W. Der Aalst, Hee K. (2004). Workflow Management: Models, Methods, and Systems, Information Systems. Paperback. June, 2004
dc.identifier.citationVerbraeck A. y Valentin E. C. (2008). Design guidelines for simulation building blocks. Proceedings of the 40th winter simulation conference, pages 923–932. Winter Simulation Conference, 2008.
dc.identifier.citationVerdes-Montenegro, L. (2012). e-Science for the SKA, WF4Ever: Supporting Reuse and Reproducibility in Experimental Science RadioNet Advanced Radio Astronomy, Commissioning Skills and Preparation for the SKA Manchester: November 15th 2012
dc.identifier.citationVon G., Laszewski M., Hategan M., and Kodeboyina D., (2007). Java CoG kit workflow. Workflows for e-Science, pp. 143-166, Springer, New York, 2007.
dc.identifier.citationWassermann B., Emmerich W., ButchartNick B., Liang C., Jignesh C. (2007). Sedna: A BPEL-Based Environment for Visual Scientific Workflow Modeling. Workflows for e-Science pp 428-449, SPRINGER, 2007
dc.identifier.citationW3C. (2007). W3C URI: http://www.w3.org/
dc.identifier.citationWeld, D. S. (1994). An introduction to least commitment planning. AI Magazine, 15(4).
dc.identifier.citationWentworth Institute of Technology Laboratories (2016), Boston, MA 2016, disponible en: https://wit.edu/civil-engineering/labs
dc.identifier.citationWilkins, D. E. (1988). Practical Planning: Extending the Classical AI Planning Paradigm. Ed. Morgan Kaufmann.London
dc.identifier.citationWolstencroft, K., Haines, R., Fellows, D., Williams, A., Withers, D., Owen, S., Belhajjame, K. (2013). The Taverna workflow suite: designing and executing workflows of Web Services on the desktop, web or in the cloud. Nucleic Acids Res, 64. DOI: 10.1093/nar/gkt328
dc.identifier.citationYang, X. W. Lizhe; Jie, Wei ((eds). (2011). Guide to e-Science Next Generation Scientific Research and Discovery. Springer, 2011. DOI: 0.1007/978-0-85729-439-5
dc.identifier.citationYildiz O, Ejarque J., Chan H, Sankaranarayanan S., Badia R. and Peterka T., "Heterogeneous Hierarchical Workflow Composition," in Computing in Science & Engineering, vol. 21, no. 4, pp. 76-86, 1 July-Aug. 2019. DOI: 10.1109/MCSE.2019.2918766
dc.identifier.citationYeoh, K. W., Chua, D., (2014). Representing Requirements of Construction from an IFC Model. Computing In Civil and Building Engineering ©ASCE 2014 331 -338.
dc.identifier.citationZhao, J., Klyne, G., Holubowicz, P., & Palma, R. (2012). RO-Manager: A Tool for Creating and Manipulating Research Objects to Support Reproducibility and Reuse in Sciences: ceur-ws.org
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/75513
dc.description.abstractPara garantizar el acceso a largo plazo de la actividad científica de un laboratorio, es necesario que las técnicas de conservación sean capaces de convertir todo el proceso experimental en un recurso estructurado y abierto (Bechhofer et al., 2013). Se trata, de encapsular ese conocimiento, en unos contenedores digitales, que lleven la descripción de toda la actividad científica, a través de la enumeración y la relación con los recursos, guarde la representación del comportamiento de los datos y las tareas como flujos de trabajo, asociados todos a un conjunto de anotaciones semánticas (Page, Palma, & Houbowicz, 2012). Tales contenedores, son comúnmente conocidos como research object u objetos de investigación - en español - (Bechhofer, Roure, & Gamble, 2010). Y es a través de ellos, que se han dado los primeros pasos para dar persistencia a la investigación científica experimental, para hacerla disponible, reutilizable y reproducible a lo largo del tiempo. Es de especial interés, al modelar objetos de investigación, concentrarse en conocer, representar e interpretar el intercambio global de la información científica, es decir, unificar las conceptualizaciones mentales y terminológicas, que puedan darse entre los distintos usuarios, uno productor – que genera la actividad - y uno o varios usuarios consumidores – que manifiestan interés, en consumir dicha actividad. A la fecha, un número significativo de proyectos han comenzado a adoptar esta representación; es así como, los actuales avances se reportan en dominios como la bioinformática (PARSE.Insight, 2007), la astronomía (De Roure & Goble, 2007), la biología y la genética (Belhajjame, Corcho, Garrijo, & Zhao, 2012), dejando de manifiesto la necesidad de extender este modelo a otras áreas de la investigación. Sin embargo y pese a lo promisorio de esta representación, los objetos de investigación aún resultan altamente dependientes del contexto (Lee, Slattery, Lu, & Tang, 2002), razón por la cual incursionar en otros ámbitos, es una tarea compleja que demanda un alto consumo de esfuerzo humano, que considerando los valiosos beneficios frente al tiempo, bien pueden ser afrontados. Uno de esos dominios candidatos a incursionar con la representación de los objetos de investigación, es el que corresponde a los protocolos de laboratorio llevados a cabo para alcanzar el conocimiento de las características físicas y/o mecánicas de materiales, que van a formar parte de una obra civil. Dentro de este contexto, se contemplan aquellos protocolos que cuentan con guías normalizadas de procedimientos para la ejecución de las prácticas de laboratorio. Pero, si bien la práctica del experimento puede ser guiada por la mencionada guía, el registro documentado de los hallazgos, resultados y demás información experimental, es comúnmente presentado bajo el criterio libremente adoptado del laboratorio, o de quien tenga a su cargo la práctica experimental. Actualmente, éste registro es documentado en hojas físicas que incorporan (en el mejor de los casos), algún contenido digital de gráficas o tablas como reportes anexos. Paralelamente, tales guías pueden ofertar diferentes formas de lograr el mismo fin, es decir las formas varían en: los equipos que usan, los pasos que realiza o en los propios cálculos matemáticos, los cuales describen ecuaciones necesarias para cuantificar las propiedades de un elemento. Incluso, en su mayoría, estos últimos cálculos, son realizados de manera manual por el laboratorista, quien debe registrar los valores significativos de los datos de entrada y de salida, de cada operación, en tablas escritas en papel o en archivos digitales, que luego son transcritos a calculadoras, ejecutados en formulas pregrabadas de Excel o en el mejor de los casos, pasados a un software, que tiene restringidas las operaciones permitidas. Para cerrar el escenario, una obra civil, puede requerir de la valoración de varios materiales que deben ser soportados por los correspondientes resultados de pruebas de laboratorio que caracterizan cada elemento, lo que constituye una mezcla de opciones realmente compleja. Por lo anterior, intentar actualmente consultar, interpretar, reproducir o reutilizar estos resultados experimentales, constituyen una tarea lenta y humanamente costosa. Consientes de ese reto, está tesis propone representar, gestionar y divulgar los protocolos experimentales más relevantes del área de la ingeniería Civil, como objetos de investigación, a fin de que puedan ser reutilizados e interoperados, no solo por los humanos (como se ha realizado hasta ahora), sino a su vez por las componentes de software, alivianando ostensiblemente la tarea. En esencia, se propone representar unívocamente algunos de los principales protocolos experimentales del dominio de ingeniería civil, permitiendo luego interoperarlos en un proceso de composición automático, que usando una técnica de planificación en Inteligencia Artificial, logré la creación no anticipada de un nuevo objeto de investigación, conformado a partir de otros objetos previamente existentes (Guzmán & Ovalle, 2008). Este nuevo objeto de investigación, atenderá las necesidades específicas de un usuario consumidor (Garrido, Onaindía, & Sapena, 2009), en este caso formuladas como un nuevo requerimiento de investigación experimental. Lo anterior, en caso de que tal requerimiento no puede ser atendido por un solo objeto previamente existente, pero sí por una combinación de ellos. Esta propuesta no solo considera representar mediante un vocabulario unívoco los principales elementos del dominio experimental de ingeniería Civil, a través de ontologías, sino que, a su vez potencializa el proceso de la reutilización de la información experimental, mediante un conjunto de reglas semánticamente enriquecidas, que ofrecen una forma de expresar restricciones. Este proceso se denominará razonamiento lógico (W3C, 2007) y permite tratar la eficiencia de las consultas, con tareas de inferencia, que mejor representan el requerimiento del usuario consumidor, formulado en el proceso de composición.
dc.format.extent255
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.ddcInteligencia artificial
dc.subject.ddcRedes de computacion - Protocolos
dc.subject.ddcIngeniería civil
dc.subject.ddcRedes neuronales
dc.titleUn Modelo Integrado de Razonamiento Lógico y Técnicas de Planificación en Inteligencia Artificial para la Composición Automática de Objetos de Investigación Basados en Protocolos Experimentales en el Área de la Ingeniería Civil
dc.title.alternativeAn Integrated Model of Logical Reasoning and Artificial Intelligence Planning Techniques for the Automatic Composition of Research Objects Based on Experimental Protocols in the Area of ​​Civil Engineering
dc.typeReporte
dc.rights.spaAcceso restringido
dc.coverage.sucursalUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín
authorProfile.contributor.emailidtorresp@unal.edu.co
dc.description.additionalLÍNEAS DE INVESTIGACIÓN E-science (Research Object) Planificación en Inteligencia Artificial Web semántica
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/report
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.contributor.researchgroupSISTEMAS INTELIGENTES WEB (SINTELWEB)
dc.publisher.branchUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.subject.proposalObjeto de Investigación
dc.subject.proposalCivil engineering
dc.subject.proposalExperimental protocols
dc.subject.proposalontología
dc.subject.proposalOntologies
dc.subject.proposalIngeniería civil
dc.subject.proposalArtificial intelligence planning
dc.subject.proposalPlanificación en inteligencia artificial
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_93fc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTCASO
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_16ec
authorProfile.contributor.genderFemenino


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 InternacionalThis work is licensed under a Creative Commons Reconocimiento-NoComercial 4.0.This document has been deposited by the author (s) under the following certificate of deposit