Repositorio digital UTEQ :: Browsing Tesis de Pregrado - Ingeniería en Telemática by Title

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Algoritmos de filtrado adaptativo basados en caracterización matemática para la reducción de ruido en señales de audio.
(Quevedo: UTEQ, 2025) Rodríguez Gutiérrez, Kenneth Sebastián; Intriago Rodríguez , Diego Fernando
El presente trabajo de investigación se centra en cómo los algoritmos de filtrado adaptativo pueden ayudar a reducir el ruido en señales de audio. Nos enfrentamos a un problema importante, tanto a nivel global como nacional: la disminución de la calidad del sonido en las comunicaciones, especialmente en lugares donde hay mucha interferencia. El proyecto propone desarrollar y simular estos algoritmos, utilizando fundamentos matemáticos para encontrar soluciones que mantengan la claridad de la señal original. La metodología que seguimos es variada: realizamos una revisión bibliográfica, llevamos a cabo experimentos y aplicamos lo aprendido en situaciones específicas. Para diseñar, simular y evaluar los algoritmos, utilizamos métodos analíticos, deductivos y experimentales. Para medir el rendimiento de los filtros, empleamos métricas como la Relación Señal-Ruido (SNR) y el Error Cuadrático Medio (MSE). En este trabajo, describimos cómo implementamos y comparamos diferentes algoritmos adaptativos, como LMS (Mínimos Cuadrados Mediante Desplazamiento), RLS (Mínimos Cuadrados Recursivos), filtro de Kalman entre otros. Además, destacamos la importancia de la Transformada Discreta de Fourier (DFT), que es una herramienta esencial para analizar las señales en el dominio de la frecuencia. Los resultados nos indican que el filtro de RLS y Convolución Adaptativa son los más efectivos al momento de depurar el ruido y mantener la fidelidad de las señales de audio estableciendo una base firme para seleccionar el filtro más apropiado según la clase de ruido y las exigencias de la calidad del audio.
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Algoritmos de procesamiento de audio para la identificación de aves en el bosque protector Murocomba.
(Quevedo: UTEQ, 2025) Macías Quiroz, Justin Iván; Intriago Rodríguez, Diego Fernando
Esta investigación presenta el desarrollo de un sistema automatizado para la identificación de especies aviares mediante algoritmos de procesamiento de audio y aprendizaje automático, aplicado en el Bosque Protector Murocomba, ubicado en la provincia de Los Ríos, Ecuador. Este ecosistema, caracterizado por su elevada biodiversidad, se encuentra expuesto a amenazas como la tala ilegal y el avance de actividades humanas, en gran parte debido a la ausencia de sistemas de monitoreo estructurado que respalden estrategias de conservación efectivas. El proyecto propone una solución basada en la combinación de Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Huellas Acústicas (Audio Fingerprinting), técnicas que permiten clasificar vocalizaciones aviares a partir de señales captadas por sensores acústicos estratégicamente distribuidos. La metodología comprendió fases de recolección de datos, preprocesamiento de audio, extracción de características acústicas y validación del modelo con bases de datos especializadas como Xeno-Canto. Los resultados obtenidos demuestran una alta precisión en la identificación de especies, incluso en escenarios con ruido ambiental considerable, lo que evidencia la robustez del sistema ante condiciones adversas. Además, se generó una base de datos acústica estructurada, enriquecida con metadatos clave, que podrá ser reutilizada en investigaciones futuras sobre biodiversidad. Este enfoque no invasivo y replicable constituye una herramienta tecnológica de gran utilidad para instituciones dedicadas a la conservación, al permitir el monitoreo continuo, eficiente y en tiempo casi real de la fauna aviar, especialmente en zonas de difícil acceso. La propuesta refuerza la integración entre ciencia, tecnología y medioambiente en el ámbito de la gestión ecológica moderna.
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Algoritmos genéticos para enrutamiento en redes definidas por software en un entorno virtual.
(QUEVEDO: UTEQ, 2025) Cortez Chichande, Angie Jamille; Zhuma Mera, Emilio Rodrigo
El presente trabajo de investigación se enfoca en la optimización del enrutamiento en redes definidas por software (SDN) mediante el uso de algoritmos genéticos multiobjetivo. El objetivo principal consistió en el desarrollo de una plataforma de simulación capaz de integrar un modelo de red SDN virtual, algoritmos genéticos y métricas de evaluación de rendimiento, con el fin de optimizar las rutas de transmisión de datos en redes SDN. Para la emulación de la red, se seleccionaron Mininet como herramienta de simulación debido a su flexibilidad y accesibilidad, y OpenDaylight como controlador, por su sólido soporte en entornos SDN. Así mismo, se empleó OpenFlow como protocolo de comunicación entre el controlador y los dispositivos de red y el algoritmo NSGA-II fue elegido debido a su capacidad para abordar problemas de optimización multiobjetivo, mediante la clasificación de soluciones no dominadas y la preservación de la diversidad de soluciones. Las simulaciones fueron realizadas utilizando diversas métricas, tales como ancho de banda, delay, jitter y la cantidad de nodos intermedios en la ruta. Se evaluaron distintas variaciones del algoritmo, siendo la versión que integró todas las métricas la que mostró el mejor rendimiento. Esta variante alcanzó un ancho de banda promedio de 83.33 Mbps y una tasa de transferencia de 11.85 Mbps, optimizando eficazmente la red a pesar de una mayor complejidad en la ruta seleccionada, que involucró un total de 17 nodos intermedios. La aplicación multiobjetivo basado en algoritmos genéticos permitió una optimización sustancial del enrutamiento en redes SDN, mejorando la eficiencia en la utilización de los recursos de la red y proporcionando una solución flexible para la transmisión de datos, lo que demuestra un balance adecuado entre distintas métricas, maximizando el rendimiento global de la red.
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Análisis de conversaciones con contexto Grooming utilizando técnicas de Machine Learning
(Quevedo-Ecuador, 2022) Romero Alvarado, Paúl André; Oviedo Bayas, Byron Vladimir
El presente proyecto de investigación se basa en implementar una solución informática para detectar mensajes de texto con intenciones pedófilas a través de aplicaciones de mensajería móvil. Se analiza un corpus de este tipo de conversaciones para seleccionar las características más relevantes utilizando técnicas del procesamiento del lenguaje natural y lograr un mejor desempeño en el modelo predictivo con algoritmos de clasificación supervisada de Machine Learning. Se adoptó el algoritmo de Máquinas de Vectores de Soporte como modelo de clasificación del texto, con las pruebas realizadas a este modelo se obtuvieron resultados muy prometedores con una precisión del 80% en la clasificación de estos mensajes, algunos de estos presentaban mucho ruido y errores gramaticales por lo que se veía afectada la capacidad de aprendizaje del modelo, por lo que luego de realizar un etapa de procesamiento del conjunto de datos y los ajustes necesarios se logró optimizar un poco más el modelo y llegar hasta un 84% en cuanto a precisión y exactitud, además del puntaje F1 que indica un desempeño del 86% para el modelo de clasificación construido. Finalmente, el modelo se implementa en un Bot que se agrega a un grupo de Telegram conectando con su API para el análisis de conversaciones de prueba con el fin de analizar el desempeño de la clasificación automática de los mensajes en el grupo.
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Análisis de sentimientos a través de redes sociales para medir los niveles de aceptación de la universidad técnica estatal de quevedo
(Quevedo: UTEQ, 2024) Coronado Bustos, Domenica Mariella; Intriago Rodríguez, Diego Fernando
Las redes sociales se han convertido en un canal crucial para la interacción y la expresión de opiniones. Sin embargo, muchas instituciones educativas enfrentan desafíos significativos para comprender las percepciones de su comunidad debido a la falta de herramientas especializadas para analizar las emociones expresadas en estas plataformas. Esta limitación dificulta la identificación de áreas de mejora, afecta la reputación y competitividad institucional, y restringe la capacidad de responder estratégicamente a las expectativas de estudiantes, egresados y otros actores relevantes. Además, el alto volumen y la diversidad de datos generados en redes sociales presentan retos adicionales para su procesamiento y análisis efectivo. Ante esta problemática, el propósito del proyecto es desarrollar una metodología que permita analizar los sentimientos en redes sociales, proporcionando una visión clara y cuantificable de la percepción de la institución. Utilizando herramientas como web scraping para la extracción de datos, el algoritmo VADER para la clasificación de emociones y SPSS para el análisis estadístico, se categorizan comentarios y publicaciones en emociones positivas, negativas y neutras. Este enfoque busca ofrecer información estratégica que permita mejorar la relación con la comunidad universitaria y optimizar la imagen institucional en el entorno digital. Los resultados obtenidos destacan patrones relevantes, como el predominio de interacciones en redes sociales y la asociación de emociones negativas con problemas administrativos, mientras que las positivas se relacionan con la calidad académica y el compromiso docente. Finalmente, se propone un plan de gestión basado en estos hallazgos, con acciones concretas para fortalecer las áreas críticas identificadas y fomentar una interacción más positiva. Esta metodología ofrece un modelo replicable para otras instituciones, demostrando la importancia del análisis de sentimientos como herramienta para gestionar y mejorar la percepción institucional.
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Análisis de sentimientos a través de redes sociales para medir los niveles de aceptación de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo.
(QUEVEDO: UTEQ, 2024) Coronado Bustos, Domenica Mariella; Intriago Rodríguez, Diego Fernando
Las redes sociales se han convertido en un canal crucial para la interacción y la expresión de opiniones. Sin embargo, muchas instituciones educativas enfrentan desafíos significativos para comprender las percepciones de su comunidad debido a la falta de herramientas especializadas para analizar las emociones expresadas en estas plataformas. Esta limitación dificulta la identificación de áreas de mejora, afecta la reputación y competitividad institucional, y restringe la capacidad de responder estratégicamente a las expectativas de estudiantes, egresados y otros actores relevantes. Además, el alto volumen y la diversidad de datos generados en redes sociales presentan retos adicionales para su procesamiento y análisis efectivo. Ante esta problemática, el propósito del proyecto es desarrollar una metodología que permita analizar los sentimientos en redes sociales, proporcionando una visión clara y cuantificable de la percepción de la institución. Utilizando herramientas como web scraping para la extracción de datos, el algoritmo VADER para la clasificación de emociones y SPSS para el análisis estadístico, se categorizan comentarios y publicaciones en emociones positivas, negativas y neutras. Este enfoque busca ofrecer información estratégica que permita mejorar la relación con la comunidad universitaria y optimizar la imagen institucional en el entorno digital. Los resultados obtenidos destacan patrones relevantes, como el predominio de interacciones en redes sociales y la asociación de emociones negativas con problemas administrativos, mientras que las positivas se relacionan con la calidad académica y el compromiso docente. Finalmente, se propone un plan de gestión basado en estos hallazgos, con acciones concretas para fortalecer las áreas críticas identificadas y fomentar una interacción más positiva. Esta metodología ofrece un modelo replicable para otras instituciones, demostrando la importancia del análisis de sentimientos como herramienta para gestionar y mejorar la percepción institucional.
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Análisis del desempeño de redes de área amplia definida por software frente a redes de conmutación de etiquetas multiprotocolo
(Quevedo:UTEQ, 2024) Chimbo Fogacho, Marco Isaias; Zhuma Mera, Emilio Rodrigo
El presente proyecto de investigación evalúa el desempeño de las redes de área amplia definidas por software (SD-WAN) frente a las redes de conmutación de etiquetas multiprotocolo (MPLS), en respuesta a la creciente demanda de conectividad en las infraestructuras de red. El objetivo principal es comparar ambas tecnologías en términos de capacidad de gestión de tráfico, empleando métricas de latencia, jitter, ancho de banda, y pérdida de paquetes, entre otras. La metodología utilizada fue revisión bibliográfica para fundamentar el análisis, y el desarrollo de escenarios emulados. Los datos recolectados se almacenaron en una base de datos permitiendo realizar un análisis en tiempo real. Los resultados evidencian que SD-WAN, gracias a su control centralizado y adaptabilidad al tráfico, mostró un mejor rendimiento en términos de latencia y jitter. Por otro lado, MPLS se destacó por su estabilidad en la gestión de tráfico, aunque con mayor complejidad. Este estudio ofrece un análisis comparativo que resulta útil para investigadores y profesionales interesados en optimizar redes empresariales.
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Análisis del desempeño de redes definidas por software (SDN) frente a redes con arquitectura TCP/IP
(Quevedo - UTEQ, 2019) Guzmán Vélez, Dayana Mariuxi; Cáceres Miranda, Carlos Andrés; Zhuma Mera, Emilio Rodrigo
El presente proyecto de investigación está enfocado al análisis del desempeño de arquitecturas basadas en redes definidas por software y en arquitectura TCP/IP. Las redes definidas por software (SDN) son un conjunto de redes altamente eficiente, escalable, programable, con gran velocidad y capacidad de gestionar recursos de red. En este proyecto primero se plantea identificar y seleccionar protocolos, controladores y herramientas de emulación que se utilicen actualmente en redes SDN. Se propone diseñar e implementar escenarios para pruebas basados en métricas de evaluación. En total, se implementan cuarto escenarios utilizando los emuladores Mininet y GNS3, en el primero se mide cual es el ancho de banda que puede soportar cada red utilizando un el software Jperf. El segundo escenario consiste en realizar pruebas de envío de paquetes para medir latencia mínima, media y máxima que puede tener la red, además también se mide el Jitter o variación de paquetes. En el tercer escenario se realiza la transmisión de un streaming de video entre dos hosts utilizando un servidor, este escenario se implementó en GNS3. El cuarto escenario es similar que el escenario dos, se hace el mismo procedimiento para medir latencia y Jitter pero aquí se compara una topología híbrida, SDN y TCP/IP. Cabe destacar que el código para realizar las comparaciones del escenario dos y cuatro se realizó en el software RStudio, que utiliza lenguaje de programación R y es un potente analizador estadístico. Finalmente se concluye este proyecto de investigación con los resultados, se pudo elegir las herramientas que mejor se adaptaron al proyecto, en este caso el controlador OpenDayLight, el protocolo OpenFlow y los emuladores Mininet y GNS3. En el primer escenario SDN obtuvo casi el doble de capacidad que TCP/IP para manejar el tráfico UDP. En el segundo escenario las latencias y Jitter resultaron ser estadísticamente iguales en SDN y TCP/IP. El tercer escenario dio resultados favorables para SDN, debido a que la cantidad de datos transmitidos se mantuvo por encima del umbral de transmisión, provocando que el video no tenga pérdidas de calidad en comparación con TCP/IP donde si hubo pérdidas. En el cuarto escenario la topología que se desempeñó mejor en cuanto a latencias y Jitter fue SDN, seguida de la híbrida y TCP/IP.
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Análisis del desempeño de redes definidas por software frente a redes virtualizadas. estudio de caso
(Quevedo:UTEQ, 2023) Moreira Villafuerte , Stiven Yiovanny; Zhuma Mera, Emilio Rodrigo
Este estudio se enfoca en el Análisis del desempeño de las redes Definidas por Software frente a redes virtualizadas, un área en el contexto donde denotamos que en base a las altas peticiones por los usuarios estas arquitecturas tienden a ser analizadas. Las redes definidas por software (SDN) en base a como avanza la tecnología está evolucionando en factores como latencia y jitter en la gestión del tráfico de red. La virtualización de funciones de red (NFV) tiene un enfoque muy prometedor para la optimización de recursos mas no para la gestión de tráfico de red. La investigación se basa en la recopilación de datos a través de escenarios prácticos en un ambiente virtual y en el análisis de la literatura existente. La importancia de comprender ambas arquitecturas comprendiendo cual se adapta en términos de latencia y jitter nos conlleva a una mejor toma de decisión para poder actuar ante las altas demandas por los usuarios.
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Análisis del impacto de un sistema inteligente para la gestión de tráfico vehicular en el Cantón Quevedo
(Quevedo:UTEQ, 2024) Zambrano Macías, José Joaquín; Salinas Buestán, Néstor Rafael
Este estudio aborda el desarrollo de un sistema inteligente para la gestión del tráfico vehicular, empleando tecnologías avanzadas en redes de comunicación vehicular. Se centra en el uso de Dedicated Short-Range Communications (DSRC) y la topología VANET V2V para optimizar el flujo vehicular en el cantón Quevedo. Mediante un enfoque metodológico evaluativo que incluye simulaciones dinámicas y la aplicación de métricas específicas, como Packet Delivery Ratio (PDR), Delay y Throughput, se realiza una comparativa con otras tecnologías de gestión de tráfico, tales como las redes de sensores inalámbricos y el procesamiento de imágenes. El sistema basado en DSRC y VANET V2V destaca por su superior flexibilidad, precisión y confiabilidad. La capacidad de transmitir eficientemente mensajes de alerta en situaciones de emergencia mediante la comunicación V2V subraya la viabilidad de DSRC en entornos urbanos. Este análisis resalta la importancia de avanzar en la investigación de redes de comunicación vehicular para enfrentar los retos del tráfico urbano. Se propone la expansión de la investigación, la integración de tecnologías complementarias y el desarrollo de políticas públicas que promuevan la implementación de estas soluciones innovadoras en la gestión del tráfico vehicular.
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“Análisis dinámico de malware en ambiente de red corporativo virtualizado””
(Quevedo-Ecuador, 2018) Brito Casanova, Orlando Jesús; Zhuma Mera, Emilio Rodrigo
La presente Investigación estudia la viabilidad de entornos corporativos virtuales para la realización de análisis dinámico de malware, características y facilidades ofertadas por el sistema hipervisor «Proxmox» y el empleo de tecnología de virtualización «LXC» y «KVM» para el aseguramiento de la operatividad y el correcto aislamiento de los componentes con muestras reales a ejecutar. Se propone una topología modesta de seguridad perimetral de amplio uso empleando una DMZ con cortafuego en trípode, red interna y añadiendo una red de monitoreo, como representación de ambiente empresarial a nivel pequeño, mediano o sucursal de grandes corporaciones para la abstracción en elementos mínimos permisibles a virtualizar con el menor impacto en la funcionalidad del sistema y salvaguardando el consumo de recursos físicos requeridos. Según características de zonas con gran importancia dentro de una organización (red interna y DMZ), son asechadas por código maliciosos clasificados de acuerdo al alcance esperado: masivos y dirigidos. Los elementos dentro de una Intranet con sistemas operativos populares, suelen verse mayormente vulnerados por malware masivo, con la única intención de causar perjuicios a mayor cantidad de sistemas posibles. La componente DMZ, ofrece servicios empresariales, soportada en plataformas con enfoque corporativo, principal objetivo de malware dirigido expresamente desarrollado para violentar características intrínsecas de la red o sistema víctima. El uso de herramientas externas para el desarrollo y obtención de datos necesarios sobre el comportamiento del sistema infectado y el desenvolvimiento del espécimen en ejecución con servicios como «Zabbix» y «Moloch» poseen limitaciones influyentes en la precisión del análisis dinámico y la consecuencia formulación de conclusiones y elaboración de «indicadores de compromisos» o firmas que ayuden a la detección de software maligno. Palabras claves: Virtualización, Análisis dinámico de malware, ambiente corporativo, KVM, LXC, Proxmox, Análisis automático, Hipervisor, Virtualización de entornos, malware dirigido y masivo.
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Análisis espectral de señales ambientales para la estimación de niveles de oxígeno en el bosque protector Murocomba.
(QUEVEDO: UTEQ, 2025) Estrada Tapia, Jecson Stalin; Intriago Rodríguez, Diego Fernando
La presente investigación tiene como propósito estimar los niveles de oxígeno en el Bosque Protector Murocomba mediante el análisis espectral de señales ambientales, utilizando tecnologías ópticas y herramientas de procesamiento digital. La problemática abordada se relaciona con la pérdida progresiva de la capacidad fotosintética de los ecosistemas tropicales, producto de procesos como la deforestación, el cambio climático y la reducción de cobertura vegetal, lo que compromete significativamente la producción de oxígeno y el equilibrio atmosférico. Ante esta situación, se propone una metodología de monitoreo ambiental no invasiva basada en espectroscopía óptica y sensores portátiles. Se seleccionó el sensor AS7265x por su capacidad para registrar 18 bandas espectrales en los rangos UV, visible e infrarrojo cercano, asociadas a parámetros biofísicos como clorofila, humedad y estructura foliar, fundamentales para inferir la dinámica fotosintética. La investigación se enmarca en un diseño cuantitativo, no experimental, transversal y de campo, apoyado en mediciones espectrales y registros de niveles de oxígeno. Se identificaron variables clave que influyen directamente en la producción de oxígeno, como la radiación solar, temperatura, humedad relativa, concentración de CO₂, precipitación y cobertura vegetal, integradas en un modelo de análisis con fines predictivos. Los resultados preliminares establecen una base metodológica sólida para validar modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático orientados a la estimación de oxígeno atmosférico. La propuesta constituye un aporte innovador al monitoreo ecológico, ofreciendo una herramienta de bajo costo, alta precisión y aplicabilidad en zonas protegidas de alta biodiversidad como estrategia de conservación.
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Análisis técnico para el despliegue de una red 5g en el Ecuador
(Quevedo-Ecuador, 2021) Morales Vera, Lady Estefanía; Zamora Arias, Denisse Kathiusca; Zhuma Mera, Emilio
En las últimas décadas en el sector de las telecomunicaciones ha experimentado cambios a pasos muy acelerados; los modelos tradicionales están siendo reemplazados por tecnologías más actuales y de vanguardia. El presente proyecto de investigación se realiza con la finalidad de conocer el estado de redes inalámbricas de telecomunicaciones en el Ecuador, con base en un análisis y deducción tomando como referencia la transición a lo largo del tiempo por las distintas generaciones de redes inalámbricas. La información utilizada para la realización de este proyecto, serán usadas para el análisis y la comparación de tecnologías inalámbricas, análisis de antecedentes, el estado de las tecnologías inalámbricas y sus requerimientos para una transición. Además de conocer las condiciones bajo las cuales son reguladas en el ámbito local. Para el desarrollo de la investigación se tomará en cuenta la utilización de artículos científicos, tesis, leyes, planes nacionales, artículos periodísticos, entre otros recursos promulgados para las tecnologías inalámbricas hasta la 5G. Los resultados obtenidos en la investigación realizada basada en la técnica del meta-análisis y el contraste de diversos criterios de indagación ponen en manifiesto una perspectiva apegada a la realidad de cuáles serían los requerimientos técnicos y tecnológicos necesarios para poner en marcha una transición. PALABRAS CLAVES: TELECOMUNICACIONES, REDES 5G, META-ANÁLISIS, TECNOLOGÍAS, TRANSICIÓN.
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Análisis y propuesta de mejoramiento de cobertura de la red inalámbrica en el Campus La María
(Quevedo: UTEQ, 2015) Ganchozo Floreano, Rubén Darío; Nasimba Medina, Víctor Fernando
El tener acceso al internet y sus agregados se han convertido en uno de los servicios primordiales a la hora de compartir información entre usuarios, es por ello que tanto en los hogares, empresas e instituciones educativas han buscado obtener dichos beneficios mediante el uso de una red cableada o red inalámbrica. Por esta razón se realiza el siguiente proyecto de investigación mediante el estudio y análisis de la cobertura de la red WI-FI del Campus “Finca La María” de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo e identificar los aspectos técnicos que intervienen en el buen o mal desempeño de la misma; proponiendo su mejoramiento mediante el uso de equipos Mikrotik con antenas Omnidireccionales configurados desde la plataforma Winbox, lo que les permitirá utilizar el servicio de internet tomando en cuenta que este servicio brindado se basará en los servicios y políticas que requiere la institución de educación superior. Todo esto ha sido posible mediante la aplicación de los métodos investigativos basados en la observación directa del problema en cuestión, con el fin de aprovechar los recursos que brinda la tecnología y satisfacer la necesidad de comunicación de la comunidad universitaria para el acceso a internet y sea utilizado como recurso de apoyo en el aprendizaje.
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Analizador de tráfico de red para detectar amenazas de denegación de servicios en la Universidad Técnica Estatal de Quevedo.
(Quevedo: UTEQ, 2025) Zambrano Enríquez, Kevin Javier; Zhuma Mera, Emilio Rodrigo
Las instituciones de educación superior enfrentan un aumento sostenido de ciberataques, siendo la denegación de servicio (DoS) una de las amenazas más críticas por su impacto en la continuidad de servicios académicos y administrativos. En Latinoamérica, y particularmente en Ecuador, estos ataques han degradado la disponibilidad de plataformas clave y la confianza institucional. En la Universidad Técnica Estatal de Quevedo (UTEQ), cuya infraestructura da soporte a más de 8.000 estudiantes y 600 funcionarios, las herramientas tradicionales de monitoreo no detectan tráfico malicioso en tiempo real. Para abordar este reto, se implementó un analizador de tráfico de red en tiempo real con arquitectura modular que integra captura de paquetes y canal de actualización por WebSocket para la generación de alertas. El núcleo de detección se basa en umbrales y heurísticas configurables como paquetes por segundo, conexiones por IP y patrones característicos de TCP/UDP/ICMP flood, complementado con un motor de alertas automatizado y panel web interactivo para visualización inmediata del riesgo y las métricas operativas. En pruebas, el sistema alcanzó una precisión del 94 % y una tasa de recuperación del 92 %, mejorando significativamente la disponibilidad del servicio y ofreciendo un modelo replicable de ciberseguridad para instituciones académicas.
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“Aplicación de interacción sin contacto en estimulación temprana a niños en edades no escolares”
(Quevedo-Ecuador, 2018) Alarcón Bermúdez, María Mercedes; Carrión González, Angélica Noemí; Erazo Moreta, Orlando
La estimulación temprana es un aspecto de gran importancia para el desarrollo de los niños y niñas en sus primeros años de vida, y que podría ser apoyado con el uso de TIC. Sin embargo, actualmente no se han desarrollado suficientes herramientas tecnológicas enfocadas a ella como mecanismo de aprendizaje de forma no forzada y divertida para niños en edades no escolares. Por lo tanto, es complicado para los profesionales utilizar en las terapias aplicaciones y/o dispositivos que podrían contribuir a alcanzar agilidad y habilidades, además de un buen desarrollo mental y físico. En éste trabajo se analiza el uso de aplicaciones basadas en un estilo de interacción sin contacto para apoyar el proceso de estimulación temprana en niños de edades no escolares (2 a 4 años). Para el efecto se desarrolló una investigación compuesta de tres etapas. En la primera, se realizó una exploración para conocer el comportamiento de los menores al tener su primera experiencia ante una aplicación del tipo propuesto, donde se elaboró un prototipo con este estilo de interacción. En segundo lugar se entrevistó a especialistas y padres para determinar los aspectos que debe incluir un prototipo más elaborado para apoyo de la estimulación temprana. Finalmente, una vez que se conoció el comportamiento de los niños y las opiniones de los profesionales, se procedió a diseñar un prototipo conformado de varias tareas para ser utilizado en un nuevo estudio de usuarios, que a su vez permitió conocer la acogida de la propuesta. Los resultados obtenidos de los estudios fueron favorables. En particular, el primer estudio mostró que los niños sí pueden responder positivamente al estilo de interacción seleccionado. Luego, en el estudio final se pudo ratificar esto, mediante el uso del prototipo enfocado a estimulación temprana. En éste estudio el porcentaje de los aciertos por tareas fue mayor o igual que 50%, lo cual puede considerarse aceptable. Además, padres y profesionales relacionados a la estimulación temprana concordaron en la utilidad de la propuesta. Se puede concluir entonces que, este estilo de interacción si puede apoyar al proceso de estimulación temprana, permitiendo a los niños aprender de forma divertida, abriendo paso a trabajos futuros relacionados a este tema. Palabras clave: interacción sin contacto, estimulación temprana, telerehabilitación, interfaz natural de usuario, NUI.
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“Aplicación móvil inteligente para la predicción de la pérdida de señal en redes de telecomunicación a partir de variables meteorológicas
(Quevedo-Ecuador, 2017) Aguilar Zambrano, Angie Sthepanie; Nuñez Villalba, Gabriel Fernando; Novoa Hernández, Pavel
El presente proyecto de investigación tiene por objetivo desarrollar una aplicación móvil que permita predecir la pérdida de señal en función de variables meteorológicas, sirviendo así de apoyo a la toma de decisiones por parte de los especialistas en telecomunicaciones. Para el desarrollo del proyecto se utilizó la información existente en investigaciones previas. Se realizó un pre-procesamiento de los datos; eliminando outliers y correlaciones entre variables. Asimismo, se analizaron diferentes técnicas de clasificación de minería de datos empleando un enfoque de optimización. Como resultado, se determinó que el algoritmo de clasificación basado en Redes Neuronales Artificiales resulta ser el más preciso con un índice de exactitud de 100%. Con la intención de aprovechar de manera práctica el modelo de clasificación obtenido durante el proceso de minería de datos, este fue representado en el lenguaje PMML y posteriormente procesado con tecnología Java en el desarrollo de una aplicación móvil. La aplicación lleva por nombre SignalPred y predice posibles pérdidas de señal a partir de la lectura, tanto manual como automatizada, de las variables meteorológicas.
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Aplicación móvil para el cálculo volumétrico en plantaciones de teca (Tectona grandis L. f.)
(Quevedo:UTEQ, 2024) Gamboa Vega , José Deiver; Intriago Rodríguez, Diego Fernando
El presente proyecto de investigación se centra en el desarrollo de una aplicación móvil destinada a mejorar la exactitud y eficiencia en el cálculo del volumen de las plantaciones de teca (Tectona grandis L. f.) en el campus La María de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo. La iniciativa surge ante la dificultad para obtener mediciones precisas mediante métodos convencionales, lo que puede derivar en una gestión forestal poco eficaz y en la sobreexplotación de los recursos. Mediante un enfoque metodológico mixto que combina investigación experimental y aplicada con tecnologías avanzadas como TensorFlow Lite y Firebase, se pretende desarrollar una herramienta que facilite la recopilación y análisis de datos en el terreno. La aplicación, creada en Android Studio y programada en Java, emplea modelos de aprendizaje profundo para estimar el volumen de la madera, ofreciendo una interfaz amigable y funcional para los usuarios. La validación de la herramienta se llevó a cabo mediante pruebas experimentales en la universidad, evidenciando una mejora sustancial en la precisión de las mediciones en comparación con las técnicas tradicionales. Este proyecto no solo presenta una solución tecnológica al desafío de la medición en plantaciones de teca, sino que también se alinea con los esfuerzos globales en pro de una gestión forestal sostenible, resaltando la importancia de la integración de nuevas tecnologías en el sector forestal.
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Aplicación móvil para el proceso enseñanza-aprendizaje en niños con trastorno del espectro autista de la Unidad Educativa Maranatha.
(QUEVEDO: UTEQ, 2024) Alcívar Vera, Elian Israel; Zambrano Vega, Cristian Gabriel
La investigación aborda la necesidad de crear una aplicación móvil que permita mejorar y promover el desarrollo cognitivo, comunicativo y social de los niños con Trastorno del Espectro Autista (TEA) y como muestra se ha tomado a los niños de la Unidad Educativa Maranatha, ubicado en el cantón El Carmen, provincia de Manabí, Ecuador. A pesar de la amplia adopción de estas herramientas tecnológicas, la falta de estudios sobre su adaptabilidad, interacción usuario-aplicación, transferencia de habilidades y el conocimiento a situaciones prácticas limita nuestra comprensión de su verdadero impacto educativo y conductual. La metodología utilizada fue la científica, no experimental. En el proceso de investigación se indagaron diversos métodos pedagógicos como el caso de Montessori, Teacch, Scerts, que son de apoyo y esenciales para el desarrollo del aplicativo móvil. Se utilizó el método analítico e inductivo enfocado en el impacto positivo, y para la evaluación cognitivo-conductual se utilizó el test de C.A.R.S que mostró un avance significativo de mejora. La implementación de la aplicación móvil como herramienta pedagógica es ideal, por cuanto se recomienda ser usada en el proceso enseñanza-aprendizaje. La aplicación móvil con los métodos fusionados como el Montessori, Scerts y Teacch, contribuyendo al mejoramiento en el proceso educativo y su tratamiento en los niños con TEA. Esta herramienta y sus técnicas empleadas, promovió el trabajo personalizado, adaptadas a las necesidades específicas de estos infantes, mejorando el proceso de enseñanza-aprendizaje y su interrelación social.
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Aplicación móvil para el reconocimiento de expresiones faciales en el autismo infantil.
(QUEVEDO: UTEQ, 2024) Aguirre Gómez , Jorge Alexánder; Intriago Rodríguez, Diego Fernando
Este proyecto desarrolló una aplicación móvil para el reconocimiento de expresiones faciales en infantes con autismo con la finalidad de mejorar las intervenciones educativas y terapéuticas. La metodología incluyó una revisión bibliográfica inicial para seleccionar modelos de aprendizaje profundo, seguida de la recopilación de 2000 imágenes clasificadas en cuatro emociones (alegría, ira, miedo y tristeza) para entrenar un modelo de clasificación de imágenes basado en MobileNetV2. El modelo se analizó utilizando métricas como precisión, tamaño del modelo, latencia y uso de memoria, asegurando su eficiencia en dispositivos móviles. Durante las pruebas en la Unidad Educativa Especial Fe y Alegría, en Santo Domingo, Ecuador, con niños de entre 4 y 9 años, el modelo alcanzó una precisión del 74% en el conjunto de entrenamiento y del 70% en el conjunto de validación, demostrando su capacidad para generalizar nuevos resultados. La aplicación fue bien recibida por parte de educadores y terapeutas, quienes comprobaron la identificación de las emociones, permitiendo una intervención más efectiva y oportuna. Esta herramienta tiene un gran potencial para mejorar la interacción y el proceso educativo de los niños con TEA, ofreciendo una solución accesible y fácil de usar. Se recomienda ampliar el conjunto de datos para incluir una mayor variedad de expresiones faciales y contextos, con el fin de incrementar la precisión.

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