Especificación de requisitos de un sistema IoT con UML
Bibliographic record
Abstract
Actualmente la aplicación de tecnologías IoT se ha incrementado notoriamente, siendo utilizada en diferentes sectores como la agronomía, el transporte, la industria, la medicina y muchas otras áreas de aplicación. En los últimos años se ha avanzado mucho en las tecnologías necesarias que han permitido que esta práctica sea posible, tales como dispositivos de bajo costo, conectividad y plataformas middleware. Todas estas tecnologías ya han sido ampliamente estudiadas.Un sistema IoT es el conjunto de sensores, actuadores y software que interactúan entre sí para lograr un propósito sin participación humana, lo que hace que el paradigma del desarrollo de software tradicional no sea suficiente. Es por ello que es necesario tener un nuevo enfoque sistemático para el desarrollo de software de sistemas IoT y especialmente para el modelado de requisitos funcionales. En este trabajo proponemos la aplicación e integración de distintos métodos recientemente propuestos para la obtención y especificación de requerimientos para este tipo de sistemas: IotReq, la arquitectura orientada a servicios (SOA), el Lenguaje Unificado de Modelado (UML) y Precise SOM. Se presenta un caso de estudio simple que toma como base el prototipo “Estación de monitoreo COVID” desarrollado durante la pandemia de COVID-19.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".