Prototipo de monitoreo para un sistema de inferencia difusa sobre edificaciones en zonas urbanas usando internet de las cosas

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(1)Prototipo de monitoreo para un sistema de inferencia difusa sobre edificaciones en zonas urbanas usando Internet de las Cosas. Kevin Alexandre Riaño Vargas Jorge Ivan Alonso Echeverri. Universidad Distrital Francisco José de Caldas Facultad de Ingeniería Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas Bogotá D.C. 2019.

(2) Prototipo de monitoreo para un sistema de inferencia difusa sobre edificaciones en zonas urbanas usando Internet de las Cosas. Kevin Alexandre Riaño Vargas Jorge Ivan Alonso Echeverri. Trabajo de grado para optar al título de Ingeniero de Sistemas. Director: Ph.D. Paulo Alonso Gaona García. Universidad Distrital Francisco José de Caldas Facultad de Ingeniería Proyecto Curricular de Ingeniería de Sistemas Bogotá D.C. 2019.

(3) Índice general Índice de guras. viii. Índice de tablas. x. Introducción. xi. 1. Selección y Denición del Tema de Investigación. 1. 2. Justicación de la Investigación. 4. 3. Problema de Investigación. 8. 3.1.. Planteamiento del problema. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 8. 3.2.. Formulación del problema. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 10. 3.3.. Sistematización del problema. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 4. Objetivos. 10. 11. 4.1.. Objetivo General. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 11. 4.2.. Objetivos Especícos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 11. 5. Marco de Referencia 5.1.. 13. Marco Teórico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 13. 5.1.1.. Gestión del riesgo del cuerpo de bomberos. . . . . . . . . . . . . . . .. 13. 5.1.2.. Aplicaciones IoT. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 14. iii.

(4) ÍNDICE GENERAL. 5.2.. 5.3.. Marco Conceptual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 15. 5.2.1.. Urbanización. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 15. 5.2.2.. Incendio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 15. 5.2.3.. Incendio Estructural. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 16. 5.2.4.. Mitigación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 16. 5.2.5.. Lógica Difusa. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 17. 5.2.6.. IoT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 17. 5.2.7.. Monitoreo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 17. Marco Contextual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 18. 6. Marco Metodológico. 26. 6.1.. Tipo de estudio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 26. 6.2.. Método de investigación. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 27. 6.3.. Explicación del proceso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 28. 6.4.. Escenarios de trabajo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 29. 7. Modelo de Ensamblaje Físico Propuesto. 31. 7.1.. Caracterización de los dispositivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 31. 7.2.. Especicaciones técnicas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 32. 7.3.. Perspectiva hardware del montaje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 33. 7.4.. Perspectiva software del montaje. 35. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 8. Modelo de Inferencia Difusa. iv. 39. 8.1.. Preparación de las variables lingüísticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 39. 8.2.. Formulación del proceso de inferencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 40. 8.3.. Transformación de las variables al dominio lingüístico . . . . . . . . . . . . .. 41. 8.4.. Denición de reglas para la inferencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 44. 8.5.. Transformación de la conclusión lingüística en respuesta computacional. . . .. 51. 8.6.. Diseño del predictor utilizando lógica difusa. . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 52.

(5) ÍNDICE GENERAL. 9. Servicio para el procesamiento de datos. 54. 9.1.. Interfaz de Comunicación de datos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 54. 9.2.. Modelo lógico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 56. 9.2.1.. Modelo de Inferencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 56. 9.2.2.. Modelo de Predicción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 58. 9.3.. Aplicativo Móvil 9.3.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. Noticaciones de Estado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 59 59. 10.Vericación del Prototipo. 61. 11.Análisis de Resultados. 72. 12.Publicaciones Derivadas de la Investigación. 74. 12.1. A fuzzy logic system to evaluate levels of trust on linked open data resources. 75. 12.2. Fuzzy Logic-Based Model for the Prevention of Structural Fires on Urban Buildings Using Mobile Devices and IoT Technologies . . . . . . . . . . . . .. 77. 12.3. Prototipo de monitoreo basado en inferencia difusa para la prevención de incendios en habitaciones urbanas mediante tecnologías IoT. . . . . . . . . .. 79. 12.4. Sensors: Internet of Things (La Rioja, España) . . . . . . . . . . . . . . . . .. 81. 13.Conclusiones. 82. 13.1. Consideraciones y recomendaciones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 82. 13.2. Discusión de resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 84. 13.3. Trabajos futuros. 86. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. Apéndices. 89. A. Aspectos técnicos de la Raspberry Pi 3 Modelo B. 89. A.1. Descripción general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 89. A.2. Componentes físicos. 90. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. v.

(6) ÍNDICE GENERAL. A.3. Instalación del software . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. B. Aspectos técnicos del Pi 3 Click Shield. 92. 93. B.1. Descripción general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 93. B.2. Conguración del escudo para señales análogas . . . . . . . . . . . . . . . . .. 94. B.3. Conguración del escudo para señales digitales . . . . . . . . . . . . . . . . .. 100. C. Aspectos técnicos del Air quality click. 101. C.1. Descripción general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 101. C.2. Programación del tablero . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 102. D. Aspectos técnicos del DHT11. 103. D.1. Descripción general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 103. D.2. Utilización del módulo. 104. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. E. Registros escenarios de prueba. 107. Bibliografía. 147. vi.

(7) Índice de guras 2.1.. Ciclo de sobreexpectación en el 2017. 5.1.. Resultados de las predicciones. 5.2.. Red basada en CAN para detección de incendios. 5.3.. Transmisión de información del dispositivo.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 4. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 19. . . . . . . . . . . . . . . . .. 20. . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 21. 5.4.. Mensaje enviado vía GSM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 22. 6.1.. Metodología de investigación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 28. 7.1.. Ensamblaje físico visto desde un ángulo cenital o perpendicular . . . . . . . .. 34. 7.2.. Ensamblaje físico visto desde un ángulo picado o inclinado superior. . . . . .. 34. 7.3.. Diagrama de clases propuesto para el ensamblaje . . . . . . . . . . . . . . . .. 36. 7.4.. Diagrama de secuencia propuesto para el ensamblaje . . . . . . . . . . . . . .. 38. 8.1.. Formulación del proceso de inferencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 41. 8.2.. Conceptos para el antecedente de presencia de humo . . . . . . . . . . . . . .. 42. 8.3.. Conceptos para el antecedente de medición de temperatura. . . . . . . . . . .. 43. 8.4.. Conceptos para el consecuente de índice de riesgo. . . . . . . . . . . . . . . .. 44. 8.5.. Máquina de estados para el diseño del modelo de inferencia . . . . . . . . . .. 45. 8.6.. Perspectiva isométrica de la región obtenida por la agregación de reglas. . . .. 49. 8.7.. Perspectiva frontal de la región obtenida por la agregación de reglas. . . . . .. 49. 8.8.. Perspectiva lateral de la región obtenida por la agregación de reglas. . . . . .. 50. vii.

(8) ÍNDICE DE FIGURAS. 8.9.. Perspectiva superior de la región obtenida por la agregación de reglas. . . . .. 50. 9.1.. Proceso de captura y almacenamiento de datos . . . . . . . . . . . . . . . . .. 54. 9.2.. Servicios API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 55. 9.3.. Diagrama de clases propuesto para el proceso de Inferencia. . . . . . . . . . .. 57. 9.4.. Diagrama de clases propuesto para el proceso de Predicción . . . . . . . . . .. 58. 9.5.. Modelo de Noticación a dispositivos Móviles. . . . . . . . . . . . . . . . . .. 59. 10.1. Tiempos de respuesta Iteración I. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 63. 10.2. Tiempos de respuesta Iteración II. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 65. 10.3. Tiempos de respuesta Iteración III. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 67. 10.4. Tiempos de respuesta Iteración IV. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 68. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 69. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 70. 10.5. Tiempos de respuesta Iteración V 10.6. Tiempos de respuesta Iteración VI. 12.1. Metodología propuesta para la investigación de niveles de conanza durante el. consumo basado en LOD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12.2. Comportamiento monitoreado y predictivo de la habitación. . . . . . . . . . .. 78. . . . . . . . . . . . . .. 79. . . . . . . . . . . . .. 80. . . . . . . . . . . . . . . . . .. 91. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 94. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 95. 12.3. Presentación de noticaciones en dispositivos móviles 12.4. Escenarios de trabajo para las estaciones de monitoreo. A.1. Aspecto físico de la Raspberry Pi 3 Modelo B. B.1. Aspecto físico del Pi 3 Click Shield B.2. Esquema del Pi 3 Click Shield. C.1. Aspecto físico del Air Quality Click. D.1. Aspecto físico del DHT11. viii. 76. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 101. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 104.

(9) Índice de tablas 2.1.. Estadísticas de incendios registrados durante el 2017. 3.1.. Reporte de afectación humana según el tipo de incendio en Bogotá D.C. du-. . . . . . . . . . . . . .. rante el año 2017 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.. 8. Reporte de afectación estructural según el tipo de incendio en Bogotá D.C. durante el año 2017. 7.1.. 5. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. Descripción de los dispositivos y componentes. 9. . . . . . . . . . . . . . . . . .. 31. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 61. 10.2. Registros Iteración II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 64. 10.3. Registros Iteración III. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 66. 10.4. Registros Iteración IV. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 67. 10.5. Registros Iteración V . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 69. 10.6. Registros Iteración VI. 71. 10.1. Registros Iteración I. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. B.1. Correspondencia entre señales convertidas y pines de la placa. . . . . . . . .. 97. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 107. E.2. Registros Iteración II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 112. E.3. Registros Iteración III. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 117. E.4. Registros Iteración IV. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 119. E.5. Registros Iteración V . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 129. E.1. Registros Iteración I. ix.

(10) ÍNDICE DE TABLAS. E.6. Registros Iteración VI. x. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 137.

(11) Introducción Los incendios estructurales corresponden al tipo de incendio que se produce en casas,. edicios, locales comerciales, etc. (Ocina Nacional de Emergencia del Ministerio del Interior [ONEMI], 2016, p. 1), de ahí que representan un riesgo para la integridad de viviendas y habitantes en sectores urbanos. A propósito de lo último, la Cruz Roja Colombiana establece que: Todas las construcciones civiles donde su diseño y construcción están destinados a la ocupación del ser humano, deben estar concebidas para la permanencia y por ende supervivencia del ser humano, es por esta razón que ante cualquier tipo de desastres bien sea de carácter natural, atróco o tecnológico deben garantizar esta característica: SUPERVIVENCIA DE TODOS SUS OCUPANTES (Cruz Roja Colombiana [CRC], 2011, p. 1).. Es así que, las instituciones ligadas al tema de los incendios estructurales adoptan medidas que consisten en acudir a personal u organizaciones capaces tanto de identicar las características del riesgo asociado, como de generar mecanismos para evitar que se comprometa la permanencia y supervivencia de los habitantes en sus viviendas. Como demostración particular de lo anterior, la Sociedad Colombiana de Ingenieros vincula organizaciones como la Asociación Nacional de Sistemas de Rociadores Automáticos Contra Incendios de Colombia, la cual propende por el mejoramiento y fortalecimiento de las condiciones de protección. contra incendio para los colombianos por medio del desarrollo tecnológico, académico, normativo, ético y empresarial de todos los actores del sector (Asociación Nacional de Sistemas de Rociadores Automáticos Contra Incendios [ANRACI], 2018), de manera que, actualmente en Colombia existen organizaciones, cuyas soluciones aprovechan el uso de herramientas de. xi.

(12) INTRODUCCIÓN. índole tecnológica, orientadas a mantener la integridad de las viviendas junto a sus habitantes. Dicha tendencia por la tecnología se evidencia al observar el incremento en el uso de tecnologías de la información y la comunicación en el país, como en el caso de la telefonía móvil, considerando que al término del cuarto trimestre de 2017, el número de abonados. en el servicio de telefonía móvil en Colombia alcanzó un total de 62.222.011 y un índice de penetración del 126,2 %, presentando un aumento de 5,8 puntos porcentuales con relación al índice del mismo trimestre del año anterior (Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones [MinTIC], 2018). Volviendo a los incendios estructurales, durante el estudio de sus causas, tales como los. accidentes domésticos, fallas eléctricas, manipulación inadecuada de líquidos inamables, fugas de gases combustibles, acumulación de basura, velas y cigarros mal apagados, artefactos de calefacción en mal estado y niños jugando con fósforos, entre otros (Ocina Nacional de Emergencia del Ministerio del Interior [ONEMI], 2016), es posible denir que este tipo de incendios comprende una serie de características ambientales que al hacer parte de un análisis basado en los datos, pueden convertirse en información para identicar el riesgo de ocurrencia y eventualmente mitigarlo. Este prototipo presenta el desarrollo de un sistema de inferencia sobre estructuras para la vivienda en Bogotá D.C., compuesto de un modelo matemático basado en lógica difusa que establece los valores de conguración promedio según los ambientes urbanos de la ciudad, interpreta los cambios de estado en una estructura, e informa a los usuarios sobre el monitoreo efectuado por medio de sus dispositivos móviles. El sistema propuesto recibirá las propiedades ambientales concernientes a medición de temperatura y presencia de humo dentro de una habitación, capturadas a través de un montaje físico ensamblado con un computador de placa reducida y sensores periféricos dedicados al envío de las señales hacia un servidor vinculado, para que de esta forma se puedan emitir las acciones recomendadas con relación a la prevención de incendios estructurales.. xii.

(13) INTRODUCCIÓN. La presente investigación está enmarcada bajo el proyecto titulado Modelo para gestión y consumo de datos de estaciones hidrometeorológicas y sensores remotos para la simulación de inundaciones mediante el consumo de Linked Open Data en la nube con código 001 de 2017 nanciado por el Centro de Investigaciones y Desarrollo Cientíco (CIDC) de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas.. xiii.

(14) Capítulo 1 Selección y Denición del Tema de Investigación En el marco de la ingeniería de sistemas, el área de conocimiento de la ingeniería de software es el resultado del entendimiento sobre un conjunto de realidades durante la producción de software, que llevan a una conclusión primordial: debe hacerse ingeniería con el software. en todas sus formas y a través de todos sus dominios de aplicación (Pressman, 2010, p. 11). Pressman (2010, p.11) reúne una colección estandarizada de deniciones para tratar el tema de la ingeniería de software como un órgano de la ingeniería de sistemas al argumentar que, para el desarrollo, operación y mantenimiento del software se requieren enfoques no sólo sistemáticos, disciplinados y cuanticables, sino también que garanticen la adaptabilidad y agilidad del mismo. Precisamente, Bertalany (1989, p. 34) explicaba que una teoría general de los sistemas sería un instrumento útil al dar, por una parte, modelos utilizables y transferibles entre diferentes campos, y evitar, por otra, vagas analogías que a menudo han perjudicado el progreso en dichos campos. Por lo tanto, el estudio sobre los enfoques de la ingeniería de software a través de la ingeniería de sistemas, hace que los modelos obtenidos se apliquen a un contexto donde su adaptabilidad y agilidad se transeran sin replicar información que. 1.

(15) CAPÍTULO 1.. SELECCIÓN Y DEFINICIÓN DEL TEMA DE INVESTIGACIÓN. comprometa la plenitud de los sistemas. Para comprender la trascendencia del software en los contextos donde opera el ser humano y el medio ambiente, se debe mencionar que es imposible operar el mundo moderno sin. software (Sommerville, 2011, p, 4), y así entender la forma en que el software y la ingeniería de software son esenciales en el funcionamiento de las sociedades que hacen parte del mundo globalizado. De hecho, esta realidad se adquiere en la sociedad, en la medida que hay nociones de la ingeniería de software tales como un proceso simple de dos pasos: (1) Escriba un. programa best-seller y luego (2) compre juguetes costosos con las ganancias (Stephens, 2015, p. 4), las cuales no sólo entienden este campo de conocimiento como una cotidianidad, sino que también exponen a través de expresiones como best-seller, que los productos de software deben ser altamente reconocidos en el mercado, provocando así ganancias que se traduzcan en benecios económicos y prestigio en la comunidad. Actualmente, una forma de acercar explícitamente el software a la comunidad es brindándoles la posibilidad de monitorear el entorno en el que se desenvuelven, para que puedan estudiar el impacto de los fenómenos que hacen parte de su cotidianidad. Suponiendo que la monitorización es viable para las personas, implicaría pensar en que existe personal dedicado a una actividad que requiere constante atención, de manera que el estudio sobre una zona determinada estaría sujeto a las condiciones del personal, y al tiempo durante el cual permaneció atento de los resultados, esto es, una actividad humana muy extendida y que. requiere el mantenimiento de niveles apropiados de vigilancia (Satchell, 2016, p. 1). Ante esta realidad, surge el concepto de la Internet de las Cosas (IoT), que tiene como objetivo hacer que la Internet sea aún más inmersiva y omnipresente (Zanella et al., 2014, p. 22), esto es, permitir la interacción entre dispositivos electrónicos, el desarrollo de aplicaciones que consuman los datos obtenidos a partir de la captura en una zona de estudio, y el sistema o empresa a la cual se preste el servicio. Este concepto, tratándose de una incursión a la ingeniería con horizontes enfocados a la generación de dominios como la domótica, la automatización industrial, la asistencia móvil, entre otros, ha contribuido a la saturación de. 2.

(16) CAPÍTULO 1.. SELECCIÓN Y DEFINICIÓN DEL TEMA DE INVESTIGACIÓN. aplicaciones en el mercado, debido al fomento creado por adoptar las ventajas competitivas que representan el capturar datos para procesar y prestar un servicio de obtención de información, según las necesidades que cada interesado maniesta en la sociedad (Zanella et al., 2014, p. 22). Consecuentemente, la elaboración de un modelo encargado del procesamiento sobre dicha captura de datos en una zona de estudio implica el planteamiento de un análisis de datos, con el ánimo de obtener información transferible a medios desde los cuales puedan acceder los beneciarios del servicio. El uso de la lógica difusa durante este planteamiento permite que el modelo en diseño contemple el comportamiento de los datos desde una interpretación más exible de la realidad, puesto que la provisión de datos para el modelado de lógica. difusa se basa en variables y valores lingüísticos (Ghani et al., 2015, p. 254), lo que llevaría a pensar en que la inferencia de resultados con un modelo bajo este enfoque opera a través de la denición de reglas que representan el conocimiento o pericia de las personas en un dominio de aplicación.. 3.

(17) Capítulo 2 Justicación de la Investigación Figura 2.1: Ciclo de sobreexpectación en el 2017. Fuente: (Gartner, 2017). 4.

(18) CAPÍTULO 2.. JUSTIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN. El ciclo de sobreexpectación de Gartner (Gartner, 2017) para tecnologías emergentes en el 2017 expone que la plataforma IoT se encuentra en el pico de las expectativas inadas, con un tiempo aproximado desde 2 hasta 5 años para alcanzar la estabilidad de productividad, es decir, se trata de una tendencia con un alto acogimiento global con relación a las alternativas utilizadas actualmente por la comunidad cientíca para la elaboración de proyectos con gran impacto en el mundo. Este prototipo toma ventaja de lo anterior, y desarrolla una propuesta para un sistema de inferencia difusa sobre edicaciones urbanas utilizando IoT, que permita monitorear los incendios estructurales en la ciudad de Bogotá D.C. Sobre los incendios estructurales, debe entenderse que su ocurrencia hace parte de los riesgos directamente relacionados con la dimensión urbana de la ciudad en mención, tal y como puede reejarse en la tabla 2.1, donde se exponen las cifras de incendios registrados en el país y especícamente en la ciudad.. Tabla 2.1: Estadísticas de incendios registrados durante el 2017. Tipo de incendio. En Colombia. En Bogotá D.C.. Ordinario. 4 (0,31 %). 0 (0,00 %). Estructural. 272 (20,96 %). 23 (1,77 %). Forestal. 1019 (78,51 %). 7 (0,54 %). Vehicular. 2 (0,15 %). 0 (0,00 %). De residuo vegetal. 1 (0,08 %). 0 (0,00 %). Total de registros. 1298 (100 %). 30 (2,31 %). Nota. Fuente: Adaptado de (Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres [UNGRD], 2018). Esta manifestación de riesgo para la integridad de la vida hace que la sociedad deba concentrarse en brindar soluciones orientadas a mitigarlos. Este desarrollo usará IoT para crear una forma de monitorización sobre las estructuras para la vivienda en la ciudad, de modo que los usuarios puedan informarse sobre el estado en el que se encuentra la habitación. 5.

(19) CAPÍTULO 2.. JUSTIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN. monitoreada, haciendo uso de sus dispositivos móviles del lado de la aplicación, y de un montaje físico para la captura de datos del lado de la habitación. Siendo esta una propuesta de mejoría frente al tratamiento de los incendios estructurales en la ciudad, la conceptualización sobre los mecanismos actuales que operan sobre este riesgo es utilizada para facilitar el reconocimiento oportuno de situaciones de alerta en una habitación, y de esta manera tomar las medidas necesarias en función de mitigar los daños que los incendios provocan en las edicaciones urbanas. Por consiguiente, este proyecto de investigación describe su razón principal de trabajo en elaborar un prototipo de monitoreo remoto sobre zonas de riesgo de incendio estructural, y así brindar soporte a los procesos de detección y prevención del riesgo según el contexto donde se implemente el software. A propósito de implementación del software, esta propuesta es desarrollada para atender los procesos de monitoreo remoto y alerta oportuna como requerimientos horizontales durante la evolución del entorno. Esta situación se describe a través de la ingeniería de software como base para contemplar un sistema situado en un campo de acción, a la espera de evolucionar a medida que lo hace su contexto, lo que para este prototipo signica un servicio que, además de los objetivos funcionales expuestos, también ayude a las instituciones encargadas de la regulación ambiental inherente a gestionar el riesgo de ocurrencia. Respecto a la idea de servicio, el estudio sobre los incendios estructurales se asocian comúnmente a la alerta, noticación o información que un servicio le puede proporcionar al usuario sobre la manera en que se comporta el lugar que está siendo monitoreado, de acuerdo a los parámetros establecidos. De hecho, atributos como la medición de temperatura o presencia de humo pueden capturarse y ser reconocidos a través de dispositivos sensoriales para su posterior procesamiento dentro de un ambiente computacional, y transformarse en información dirigida a los interesados en que el riesgo se mitigue. Entendiendo que la prevención se ve comprometida cuando el periodo entre la detección del desastre y la toma de decisiones signique un intervalo de tiempo durante el cual, la magnitud del daño produzca altos costos de reparación, o ponga en peligro la vida de los. 6.

(20) CAPÍTULO 2.. JUSTIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN. habitantes dentro de la estructura, se plantea denir una heurística a partir de los dos conceptos ambientales mencionados, transformándolos en entradas de un proceso de inferencia basado en lógica difusa, cuyo modelo matemático se alimenta de la captura continua de datos y obtiene predicciones asociadas a las condiciones del ambiente, de tal manera que el sistema propuesto ofrezca resultados medibles en desempeño, y el proceso de prevención del desastre mejore en términos del tiempo de respuesta.. 7.

(21) Capítulo 3 Problema de Investigación 3.1. Planteamiento del problema Cuando de incendios estructurales se trata, muchos de los descuidos están ocurriendo. en las casas (Malaver, 2016), lo que es posible comprobarse al estudiarse la presentación de estas emergencias en los últimos años. Con relación al año anterior, en las tablas 3.1 y 3.2 se relacionan las cifras que exponen la afectación humana y estructural en Bogotá D.C., respectivamente. En ambas presentaciones, hay un comparativo entre los registros para cada tipo de incendio en la ciudad, haciendo hincapié en las cifras que corresponden a los incendios estructurales y el valor cuantitativo de afectación sobre cada categoría establecida.. Tabla 3.1: Reporte de afectación humana según el tipo de incendio en Bogotá D.C. durante. el año 2017. Personas. Personas. Personas. muertas. heridas. involucradas. Estructural. 5. 10. 159. 24. Forestal. 0. 0. 0. 0. Total. 5. 10. 159. 24. Tipo de incendio. Familias. Nota. Fuente: Adaptado de (Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres [UNGRD], 2018) 8.

(22) CAPÍTULO 3.. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN. Tabla 3.2: Reporte de afectación estructural según el tipo de incendio en Bogotá D.C.. durante el año 2017. Viviendas. Viviendas. Hectáreas. Otros predios. destruidas. averiadas. perjudicadas. dañados. Estructural. 0. 8. 0. 8. Forestal. 0. 0. 45,5. 0. Total. 0. 8. 45,5. 8. Tipo de incendio. Nota. Fuente: Adaptado de (Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres [UNGRD], 2018). Y de acuerdo a las cifras del presente año, dentro de las emergencias manejadas por bomberos voluntarios, ociales y aeronáuticos de Colombia hay registrados 2.459 incendios del tipo estructural y 2.439 del tipo forestal, sobre un total de 78.250 eventos reportados hasta el momento (Dirección Nacional de Bomberos de Colombia [DNBC], 2018, p. 2), es decir, el 6,26 % de los registros corresponden a incendios, de los que el 3,14 % atañe a los del tipo estructural, y el 3,12 % a los del tipo forestal. En vista de este panorama, y teniendo en cuenta la tendencia de usar tecnologías emergentes para apoyar la gestión del riesgo asociado a la ocurrencia de desastres (Asociación Nacional de Sistemas de Rociadores Automáticos Contra Incendios [ANRACI], 2018), surge la iniciativa de situar esta problemática en el contexto de la ingeniería de sistemas, con el n de obtener un desarrollo que interprete las lecturas obtenidas desde zonas de estudio, y las transforme en oportunidades para detectar y prevenir la ocurrencia de incendios estructurales, lo que para este prototipo es acudir a la ingeniería de software, bajo perspectivas como la IoT y la inferencia basada en lógica difusa, de forma que la dinámica de la información comprenda desde el reconocimiento de propiedades ambientales, hasta la divulgación de acciones recomendadas para las personas vinculadas al sistema, por medio de sus dispositivos móviles.. 9.

(23) CAPÍTULO 3.. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN. 3.2. Formulación del problema ¾Cómo un sistema de inferencia difusa basado en tecnología móvil y apoyado sobre iniciativas derivadas de la IoT, puede generar alertas tempranas para prevenir los riesgos de incendios estructurales sobre una estructura urbana?. 3.3. Sistematización del problema ¾Qué requerimientos se obtienen al denir un lenguaje basado en la ingeniería de software, para el análisis de la problemática de los incendios estructurales, como base para el desarrollo de un sistema de monitoreo apoyado en la IoT?. ¾Cómo pueden estudiarse los incendios estructurales mediante la ingeniería de sistemas, considerando sus propiedades ambientales, la caracterización del procesamiento sobre los datos capturados, y la información requerida por los involucrados en la problemática?. ¾Cómo se dene un proceso de inferencia, que soporte la toma de decisiones a los usuarios nales con disposición de tecnologías móviles, a través de la generación de operaciones matemáticas sobre los datos orientados al procesamiento?. ¾Qué mecanismos pueden establecerse para la vericación del funcionamiento del sistema desarrollado, en términos de la información que interactúa con los dispositivos móviles, y la noticación de sucesos que representen riesgo de incendio estructural?. 10.

(24) Capítulo 4 Objetivos 4.1. Objetivo General Desarrollar un prototipo para un sistema de inferencia difusa sobre edicaciones en zonas urbanas mediante dispositivos móviles usando Internet de las Cosas a n de monitorear los incendios estructurales en Bogotá D.C.. 4.2. Objetivos Especícos 1. Caracterizar un incendio estructural, determinando factores de ocurrencia, propagación y extinción, para la selección de tecnologías electrónicas y sensoriales que permitan adaptar el sistema en planteamiento.. 2. Ensamblar un montaje físico para la captura de atributos ambientales dentro de las edicaciones de manera constante, y proveer así, un componente de monitoreo en estas zonas con posible ocurrencia de incendios estructurales.. 3. Diseñar el modelo de inferencia que corresponda a la identicación temprana y oportuna de ocurrencia de incendios estructurales en zonas urbanas, permitiendo una respuesta rápida de los actores competentes.. 11.

(25) INTRODUCCIÓN. 4. Vericar el diseño de software propuesto para la mitigación de riesgos en edicaciones objeto de estudio, bajo escenarios supervisados, a través de la evaluación de las predicciones obtenidas desde la heurística del sistema.. 12.

(26) Capítulo 5 Marco de Referencia 5.1. Marco Teórico 5.1.1. Gestión del riesgo del cuerpo de bomberos El interés tácito de toda autoridad u organización enfocada en la atención y vigilancia de desastres naturales, es la propensión y recuperación del número máximo posible de bienes, estructuras y sobre todo personas dentro del escenario de la ocurrencia del suceso. Es por ello, que los diferentes planes de acción y estrategias implementadas de estos grupos especializados apuntan en dos direcciones especícas, primero la preparación de todo su cuerpo con sus integrantes en los diferentes contextos posibles y segundo el conocimiento y capacitación de las personas que habitan o frecuentan en una edicación o estructura con posible o no riesgo de incendio. En ese orden de ideas, la gestión del riesgo, radica en esos puntos clave descritos anteriormente y que maximizan los rangos de éxitos en alto porcentaje, tendiendo en cuenta no solo la reacción por parte del cuerpo de bomberos o entidades similares, sino la de los propios afectados. Así pues, Bogotá D.C. cuenta con el cuerpo de bomberos ocial, quienes hacen una gestión del riesgo responsables, generando espacios de aprendizaje y capacitación, Bomberos. 13.

(27) CAPÍTULO 5.. MARCO DE REFERENCIA. de la estación de Fontibón y los Grupos Especiales de Rescate Técnico, MATPEL y Forestal realizaron una capacitación lúdico recreativa sobre prevención del riesgo en el hogar, y el qué hacer y los equipos los grupos especiales, a 250 niños de los comedores comunitarios y 50 adultos, en el Punto de Articulación Social (PAS) de Fontibón. La actividad fue liderada por la Subdirección de Gestión del Riesgo,... (Cuerpo Ocial de Bomberos, 2017). De esta manera, se articulan y fomentan ambientes válidos que se convierten en un insumo para los distintos esfuerzos que se generen desde la ingeniería para dar tratamiento a la ocurrencia de incendios estructurales o de cualquier tipo.. 5.1.2. Aplicaciones IoT Desde su aparición y uso en varios proyectos a nivel mundial, el internet de las cosas o IoT, ha representado un avance bastante signicativo y valor agregado en un sin número de dispositivos que apoyan la labor cotidiana en diferentes ambientes tales como:. Hogares inteligentes. Ciudad inteligente. Redes inteligentes. Internet industrial. Salud conectada. Automóviles conectados. y otras áreas más, que a través de IoT han fortalecido sus funcionalidades desde sus propósitos especícos. Ahora bien, entender que encierra IoT es un papel interesante, donde se podría entender que, IoT actualmente parece ser una mezcla de aplicaciones domésticas inteligentes, wea-. rables y un componente industrial de IoT. Pero en realidad tiene el potencial de tener un alcance mucho más amplio. (Lueth, 2015). 14.

(28) CAPÍTULO 5.. MARCO DE REFERENCIA. Sin embargo el alcance que se le puede dar a un buen uso y optimización de recursos dentro de la losofía de IoT es bastante amplio, dando lugar a pensar que en este momento el porcentaje de conectividad que poseen las organizaciones y lugares a nivel mundial es bastante bajo, y que en el momento que ese valor aumente, el cambio será completo y el concepto de control, vivienda, comodidad, automóviles y otros más, será completamente diferente (Lueth, 2015). Así pues, es vital reconocer que este componente IoT incrementa de manera positiva los valores agregados y competencias inmersas en la construcción de propuestas de diferentes ámbitos y áreas de investigación.. 5.2. Marco Conceptual En esta sección se elabora una revisión bibliográca de los conceptos generales a partir de los cuales se sustenta el análisis textual de Mitigación de Incendios estructurales . Los conceptos a considerar son: texto; incendio; incendio estructural; mitigación; lógica difusa; tecnologías IoT; y por último, monitoreo.. 5.2.1. Urbanización Debe hablarse de lo urbano, pues de entrada decimos que Bogotá es urbana, y cómo algunas estadísticas de uso de dispositivos móviles y alcances de las personas sirven para sustentar este proyecto.. 5.2.2. Incendio La noción de incendio es fundamental, por ello, diferentes autores y autoridades a nivel mundial han trabajado para establecer y crear un lenguaje que sea común para todos. Por ejemplo, se tiene que, Un incendio es la manifestación de una combustión incontrolada. En. ella intervienen materiales combustibles que forman parte de los edicios en que vivimos, 15.

(29) CAPÍTULO 5.. MARCO DE REFERENCIA. trabajamos y jugamos o una amplia gama de gases, líquidos y sólidos que se utilizan en la industria y el comercio. (Organización Internacional del Trabajo [OIT], 2001), denición que abarca grandes momentos, desde la iniciación del mismo, hasta el lugar donde se pueda presentar este hecho. Así mismo, los autores permiten y hacen posible dimensionar los diferentes actores involucrados en una situación de incendio hasta los afectados que genere la materialización de estos sucesos.. 5.2.3. Incendio Estructural Claro está que existen varios tipos y clasicaciones de los incendios, por ejemplo, están los incendios forestales, pero en este caso, el foco de atención, son los catalogados, incendios estructurales, los cuales se entienden como, Un incendio estructural corresponde a aquel tipo. de incendio que se produce en casas, edicios, locales comerciales, etc. (Ocina Nacional de Emergencia del Ministerio del Interior [ONEMI], 2016),haciendo claro énfasis en el lugar de ocurrencia, el cual es el único diferencial visible y determinante para categorizarlos y nombrarlo de dicho modo. Por medio de esta denición y noción, se esclarece la preocupación y dirección que guía el presente trabajo de investigación.. 5.2.4. Mitigación La mitigación es una preocupación diaria y que rodea muchos contextos cotidianos, desde planes organizacionales, hasta la ejecución de un proyecto. Así pues, se tiene que mitigar, Busca reducir los efectos negativos de los riesgos, tanto antes de que se materialicen como. cuando ya lo han hecho y se han convertido en daños... (Ministerio de Salud y Protección Social, sf). Sin lugar a dudas, todos los ambientes comparten la misma línea principal, reducir de manera signicante una situación adversa, por ejemplo, los daños causados por la propagación. 16.

(30) CAPÍTULO 5.. MARCO DE REFERENCIA. de fuego en una extensión de área habitada.. 5.2.5. Lógica Difusa El pensamiento y comportamiento humano se asemeja a la concepción de los conjuntos difusos y propiamente de la lógica difusa; donde se extiende la existencia de únicamente dos extremos verdadero y falso, hacía la posibilidad de una serie de representaciones y pertenencias más amplia (Sancho Caparrini, 2017). La dimensión de lógica difusa se origina a partir de, Sea X un conjunto clásico. Un. conjunto difuso, A, en X viene caracterizado por la función de pertenencia fA(x), que asocia a cada punto x. ∈ X un número real del intervalo [0,1], donde los valores de fA(x) representan. el "grado de pertenencia"de x en A, de forma que, cuanto más cerca esté el valor de fA(x) a 1, mayor es el grado de pertenencia de x a A (Zadeh, 1965), la cual se convierte en la base de toda la teoría que existe en torno a ella.. 5.2.6. IoT Esta noción es bastante usada y explotada en la era moderna de investigación, donde facilita y apoya la creación de múltiples soluciones bajo una óptica de conectividad e instantaneidad. Así pues, es válido entender que, Los sensores y actuadores integrados en objetos. físicos están conectados a través de redes cableadas e inalámbricas, a menudo utilizando el mismo Protocolo de Internet (IP) que conecta Internet (Manyika et al., 2013); donde se fusionan los elementos físicos junto a la transmisión y funcionalidad que se le imprimen a éstos por medio de una conexión con otros sistemas vía internet.. 5.2.7. Monitoreo Son muchos los ambientes donde se hace necesario tener una constante observación o atención a unos factores especícos, así pues, es correcto ubicar el término de monitoreo. 17.

(31) CAPÍTULO 5.. MARCO DE REFERENCIA. bajo la perspectiva de trabajo que se va a desarrollar, entendiendo éste como, El monitoreo. es el seguimiento rutinario de la información prioritaria de un programa, su progreso, sus actividades y sus resultados. (Fondo de las Naciones Unidas para la infancia [UNICEF], 2005), donde esta da un primer acercamiento a su denición. Por otro lado, se entiende como, ... un sistema de control que sirve para seguir la ejecu-. ción de distintos programas u operaciones ya establecidas (Gross, 1987), la cual comparte y sigue lineamientos anes a la anterior, por lo tanto, queda claro que se acerca a un seguimiento constante de un interés especíco.. 5.3. Marco Contextual Existen varias propuestas de investigación y desarrollo en diferentes partes del mundo encaminadas a proveer y dar aportes signicativos a la problemática de incendios en edicaciones ubicadas dentro de las zonas urbanas, entendiendo las consecuencias catastrócas que pueden traer estos sucesos, trabajando desde una perspectiva de prevención, control y reacción oportuna de estos desastres naturales o intencionales. Los modelos independientes de las tecnologías apuntan a analizar diferentes elementos tales como, antecedentes de incendios, elementos ambientales actuales o generar bases de conocimiento para la creación de sistemas para predicciones cada vez mucho más acertadas y con el mínimo porcentaje de error posible. Así pues, el uso de todas las tecnologías que están a disposición dentro del contexto ingenieril, proveen un amplio espectro para proponer modelos y diseños acertados y sobre todo cercanos, con el n de disminuir en la medida de lo posible el impacto o los daños con la detección oportuna de un escenario de incendio. Una de las tantas posibilidades que existen son los montajes multisensor, además, son ampliamente utilizados, sin embargo en la tendencia, globalización y práctica de la inteligencia articial, empiezan a existir propuestas que involucran el aprendizaje y uso de learning. 18.

(32) CAPÍTULO 5.. MARCO DE REFERENCIA. machine para predecir la ocurrencia de incendios (Jiang et al., 2017). En este caso, se propone el uso de cuatro factores fundamentales, temperatura, concentración de monóxido de carbono (CO), humo y longitud de onda de una señal infrarroja, factores que componen una capa característica del sistema y que se convierten en los insumos para obtener la predicción de un incendio optando por estrategias como ELM y OS-ELM las cuales hacen uso de neuronas para un buen aprendizaje del sistema (Huang et al., 2005), esta propuesta resulta en que la mejor opción posible en términos de tiempo y ocurrencia del mismo (ver Figura 5.1) es la basada en OS-ELM (Jiang et al., 2017). Figura 5.1: Resultados de las predicciones. Fuente: (Jiang et al., 2017). Además de la inteligencia articial, existen otros campos de investigación con esfuerzos realizados hacia la problemática de investigación, así pues, la domótica, encierra un eje de trabajo pertinente en cuanto a la seguridad, gestión y bienestar que una vivienda debe poseer; dispositivos equipados con sensores de temperatura y humedad, al igual que con detectores de gases conforman un conjunto de herramientas para que la detección temprana de un suceso de incendio sea oportuna, teniendo en cuenta la recolección de datos (temperatura, humedad o presencia de monóxido de carbono) y el tratamiento de la misma, activando así todo el sistema de alertas dispuesto, o si bien, el propio habitante tenga la posibilidad de vericar si existe probabilidad de ocurrencia del mismo estando él presente (Jose & Malekian, 2017).. 19.

(33) CAPÍTULO 5.. MARCO DE REFERENCIA. Figura 5.2: Red basada en CAN para detección de incendios. Fuente: (Lee & Lee, 2004). Bajo la misma línea, y siguiendo la idea de la automatización en zonas residenciales, existe una propuesta bastante interesante y sólida en cuanto a la utilización y aprovechamiento de los sensores comúnmente instalados para la detección de incendios, bajo varias dimensiones y perspectivas de trabajo. La primera de ellas se relaciona con el nivel de ruido al que cualquier tipo de montaje se ve expuesto y que puede afectar el correcto funcionamiento del mismo, el segundo está directamente ligado con la estructura dispuesta para captar la señal, transmitirla y clasicarla, proceso que permite detectar un escenario de incendio. Por lo tanto, la propuesta incluye una red basada en el protocolo CAN, haciendo hincapié en la estrecha relación que debe haber entre quien recibe la señal y quien detecta o actúa en caso de escenario de incendio tal como se muestra en la gura 5.2. Esta propuesta se complementa con el uso de la transmisión de información en un esquema similar a una trama (como las usadas en redes de comunicación) de 29 bits, y que se distribuye de la manera que se muestra en la gura 5.3 (Lee & Lee, 2004). En esta propuesta se reeja bastante claro el lugar e interacciones que tiene cada uno de los actores principales dentro de la intención de detectar la ocurrencia de un incendio (ver. 20.

(34) CAPÍTULO 5.. MARCO DE REFERENCIA. Figura 5.2), así como la estrategia utilizada, para transmitir los diferentes datos o capturas que el montaje físico haya percibido (ver Figura 5.3), que al nal del proceso facilita y optimiza la intención antes descrita. Figura 5.3: Transmisión de información del dispositivo.. Fuente: (Lee & Lee, 2004). Sin lugar a duda, la preocupación por predecir o detectar un posible incendio o escenario que provoque desastres indeseables se traslada a diversos espacios, por ello, la investigación propuesta para desarrollar una red de sensores inalámbricos (WSN) en un espacio de automatización en donde se ubica una población de personas mayores (Ransing & Rajput, 2015), valida el concepto de uso y fabricación de un montaje involucrando protocolos de comunicación de bajo costo (ZigBee) y sobre todo efectivos en la búsqueda de controlar y tener una acción oportuna si se presenta una situación no deseada como un incendio. Además, esto se hace realmente posible bajo el aprovechamiento de los estándares a nivel industrial y a nivel de concepción de hardware, que facilitan la implantación de artefactos para el monitoreo y percepción de parámetros relevantes objeto de la investigación de manera periódica y constante. Y dicha investigación va mucho más allá, primero en la propuesta de visualización de los datos capturados por medio de LabView y segundo en el análisis de los mismos, mediante el envío de mensajes vía GSM a los directamente interesados del proceso de monitoreo y control (ver Figura 5.4). Otra perspectiva de trabajo y área de investigación que provee elementos sumamente valiosos y que además hace parte de la globalización y nuevas tendencias de trabajo, es la implementación de Lógica Difusa para el conocimiento y predicción de posibles sucesos. Así pues, la construcción de dispositivos que lleven consigo software con estas características,. 21.

(35) CAPÍTULO 5.. MARCO DE REFERENCIA. Figura 5.4: Mensaje enviado vía GSM.. Fuente: (Ransing & Rajput, 2015). incrementan la posibilidad de controlar y tener un comportamiento certero cuando un suceso de incendio se llegue a presentar, combinando dichas características con la facultad de enviar reportes o alertas con el n de extinguir por completo el peligro en la zona de monitoreo. La funcionalidad principal está en la precisión que posea el sensor seleccionado y el rápido proceso de análisis de los datos y poder gestionar mediante una estrategia IFTTT (If This, Then That) el envío masivo o controlado de alertas y mensajes que sean necesarios (Yoddumnern et al., 2017). Algunos de los modelos, prototipos o sistemas dedicados al estudio de incendios estructurales ya están haciendo uso de microcontroladores, que permiten manejar ambientes hardware y software de manera reducida, como en el caso de una Raspberry Pi (Noorinder et al., 2017, p. 102), en la que se realiza una gestión de incendios proponiendo sistemas de vigilancia para detectar y controlar el fuego, a través de la regulación de las causas que son. 22.

(36) CAPÍTULO 5.. MARCO DE REFERENCIA. recibidas por una disposición especíca de sensores. Esta propuesta ha implementado varias funciones en la detección de incendios o gases, que incluye apagar la fuente de alimentación principal, encender el ventilador de extracción y activar rociadores de agua al momento de la detección de incendios. Es notable que en este ejercicio de control, los autores tuvieron que hacer una estructuración del escenario base para la demostración, de allí que contaban con la noción de espacio y elementos internos con el n de hacer esta propuesta, lo que eventualmente los llevaría a tener mejor certeza sobre los niveles de las propiedades ambientales que capturaban (los gases y la temperatura interna). Aún así, los resultados presentados por los autores señalan dos características fundamentales: la eciencia con la que se comporta el montaje físico, y la evaluación del tiempo de respuesta de todos los agentes involucrados en el montaje; por lo cual, la calidad de la propuesta se argumenta en el análisis de estas métricas, al momento de mitigar incendios estructurales.. De hecho, algunos de estos desarrollos emergentes basados en alguna plataforma o marco de trabajo IoT se concentran en la inteligencia de sus algoritmos para la detección de desastres (Phaneendra et al., 2018, p. 314). Este sistema eciente de respuesta de emergencia inteligente para riesgos de incendio utilizando IoT parte de la idea sobre la Internet de las Cosas, como una posibilidad para operar la conectividad entre cosas y personas que no solían estar conectadas, de modo que se mejoren la calidad de los servicios y la rentabilidad para la sociedad. Existen visiones como la IoT urbana, cuyo estudio se concentra en la elaboración de planes que permitan administrar las ciudades con las tecnologías más avanzadas, por ejemplo, la dinámica de los sistemas de alerta estudia la red de comunicación inmersa en el consumo de activos que monitorean una zona de estudio. Este sistema está compuesto por un esquema que utiliza un módulo expresivo de wi- de bajo costo, un sensor de detección de llama, un sensor de detección de humo, un sensor de detección de gas inamable y un módulo de sistema de posicionamiento global (GPS), de manera que los sensores detectan el peligro, y la información obtenida se usa para alertar a las organizaciones locales sobre el peligro a través de un servicio en la nube al que están todos conectados y la ubicación leída. 23.

(37) CAPÍTULO 5.. MARCO DE REFERENCIA. por el módulo GPS.. El trabajo de Mandala y su grupo de proyecto (2017, p. 1), probablemente no tenga anidad con la prevención de incendios estructurales directamente, pero se basa en la lógica difusa para estudiar el comportamiento de un termómetro bajo un escenario de monitoreo, y es que el termómetro IoT de bajo consumo aquí planteado, se basa en lógica difusa para el monitoreo de la ebre parte del contexto arrojado por la tecnología de la información y las comunicaciones (TIC), y especícamente la Internet de las Cosas por la atención que ha recibido por parte de los investigadores, sobretodo por el énfasis al cuidado de la salud, porque varios sistemas digitales basados en IoT tales como el termómetro digital Wi-Fi, el marcapasos digital de telemetría y la presión arterial digital remota, se han venido desarrollando recientemente. Este tipo de sistemas permiten a los médicos en los hospitales controlar remota y continuamente el estado de los pacientes, sin importar el momento o lugar, lo que conduce a pensar en que un grupo de estos sistemas en desarrollo se realiza sin considerar el consumo de energía y los eventuales problemas que podrían generarse. Es así que, esta investigación desarrolla un termómetro digital basado en IoT con el nombre de "HI-Thermo", el cual es un sistema adaptativo que utiliza lógica difusa para optimizar el uso de la energía, esto es, el uso de la lógica difusa para el ahorro de energía al controlar el intervalo de transmisión en el termómetro. La implementación del termómetro digital enseña que verdaderamente existe un ahorro de energía durante el monitoreo, debido a que el seguimiento a la temperatura corporal o la ebre del paciente consume un 15 % menos de energía que el monitoreo convencional.. Tanto para la IoT como para los hogares inteligentes la conciencia del contexto implica interpretar los datos del ensamblaje físico para generar comandos leíbles para los actuadores, por lo que puede realizarse a través de varios enfoques, en los que existen ventajas y desventajas de aplicación. La propuesta de Patel y Champaneria (2016, p. 1057) es un acercamiento a la lógica difusa como parte de la arquitectura, en la que se opera el conocimiento del contexto para hogares inteligentes, la cual es evaluable a partir de los parámetros de tiempo. 24.

(38) CAPÍTULO 5.. MARCO DE REFERENCIA. de respuesta y precisión, de forma que puedan mejorarse razonablemente y mantenga un esfuerzo ligero sobre los recursos. Existe otra propuesta, esta vez más cercana hacia lo pensado para esta investigación, que parte de la importancia que representan las habitaciones de servidores como activos de las empresas, en el sentido que contienen aplicaciones o bases de datos con información valiosa para la sustentabilidad de una empresa, por lo que se debe asegurar la estabilidad de dicha habitación en tiempo real a través del monitoreo de factores como la temperatura, la humedad, la energía y los equipos (Purwanto et al., 2018, p. 390). Es así que plantean utilizar un sistema basado en IoT, que controle la temperatura y la humedad de una habitación de servidores utilizando lógica difusa a través de microcontroladores y conguraciones sobre el aire acondicionado, de modo que pueda probarse en un ambiente de simulación para su eventual implementación. Esta monitorización comprende captura de datos como la temperatura, la humedad y el voltaje de la electricidad, para que puedan consultarse en línea dentro de un sitio web, y poder proporcionar un mensaje de advertencia temprana en redes sociales. De esta manera, se tiene un acercamiento y conocimiento de las diferentes maneras y estrategias que han sido empleadas para atacar o enfrentar la situación problema que se ha descrito en secciones anteriores, objeto del actual trabajo de investigación.. 25.

(39) Capítulo 6 Marco Metodológico 6.1. Tipo de estudio Identicar a las habitaciones estructurales como zona de estudio, y señalar a los dispositivos móviles como elementos de la cotidianidad en las personas, permite abrir la investigación a reconocer problemáticas cuyas alternativas de solución junten ambas dimensiones, basándose en la disposición de conocimientos inherentes a la academia y a las áreas seleccionadas. Para el prototipo en curso, la problemática es mitigar el riesgo de ocurrencia de incendios estructurales en interiores urbanos, a través del envío de acciones recomendadas para los habitantes hacia sus dispositivos móviles. La caracterización de dicha ocurrencia es una invitación para generar un mecanismo de monitorización, que permita capturar el comportamiento de las propiedades ambientales, de manera que pueda efectuarse un procesamiento orientado a los datos, con el n de obtener índices del riesgo asociado al estudio, interpretando el estado de la habitación. En efecto, este monitoreo parte desde el enfoque de la ingeniería de software para explicar la obtención de datos desde una zona de estudio con la IoT, y su procesamiento con el modelo basado en lógica difusa, de tal forma que la lectura del comportamiento de la habitación atraviese ambientes sistémicos, con los que el usuario pueda adquirir información relacionada. 26.

(40) CAPÍTULO 6.. MARCO METODOLÓGICO. con la prevención de incendios estructurales.. 6.2. Método de investigación En capítulos anteriores se ha venido tratando la experiencia académica durante la adquisición de enfoques para abarcar la problemática seleccionada, con lo que las bases temáticas establecidas permitan vincular la investigación al entorno mediante una obtención característica de resultados, al tiempo que la haga partícipe del contexto. Es decir, la determinación del enfoque de la ingeniería de software a partir de la de sistemas, ahondando en la Internet de las Cosas y el diseño de modelos, motiva a la generación de sistemas con una organización de procesos que estudien una realidad denida. De hecho, esta investigación distingue la realidad a estudiar a través de la observación de hechos en el contexto de Bogotá D.C., especialmente al momento de percibir la ocurrencia de incendios estructurales, y se plantea la idea de crear un prototipo de monitoreo cuya base para la obtención de datos sea la lectura del comportamiento de las propiedades ambientales en un interior, de modo que el procesamiento ejercido sobre estos permita tener noción sobre el índice de riesgo que tienden a alcanzar los interiores urbanos durante el estudio en habitaciones de la ciudad. Desde la obtención de las propiedades ambientales correspondientes a presencia de humo y medición de temperatura en la habitación, el sistema de monitoreo aplica el modelo de inferencia basado en lógica difusa con el ánimo de procesarlos bajo condiciones analíticas de datos, de modo que pueda reproducirse información que diagnostique e inera el estado en el que se encuentra la zona de estudio una vez se efectúa la monitorización. Este enfoque permite estudiar los valores capturados desde una perspectiva más exible que al utilizar la matemática convencional, al modelar los conceptos y las reglas de comportamiento usando la lógica difusa como soporte para el diseño. Esta información resultante se estructura en un contenido legible para los usuarios, efec-. 27.

(41) CAPÍTULO 6.. MARCO METODOLÓGICO. tuando una asociación del índice de riesgo calculado con una acción recomendada, de tal manera que cuenten con un fundamento apoyado en la monitorización y el procesamiento efectuados, para prevenir la ocurrencia de incendios estructurales. Ellos acceden a este recurso a través de sus dispositivos móviles, con lo que remotamente pueden mantenerse al tanto de la monitorización, pensando en que el margen de tiempo para tomar precauciones sobre la habitación se extendería con respecto a los métodos convencionales de prevención de incendios estructurales.. 6.3. Explicación del proceso Figura 6.1: Metodología de investigación. Dispone de. Ensamblaje físico. Habitación estructural. Utiliza. Sensores de humo y temperatura. Implementa. Recibe. Flujo de datos entrante. Sistema de monitoreo. Reproduce. Envía a. Información en servicios Procesa en. Concepto de temperatura. Concepto de humo. Modelo de inferencia. Dispositivo móvil. Responde. Acciones recomendadas. La gura 6.1 explica lo hablado anteriormente, acerca del tipo de estudio y método que. 28.

(42) CAPÍTULO 6.. MARCO METODOLÓGICO. sigue esta investigación, comprendiendo desde la instalación del prototipo en una habitación de estructural para el estudio, hasta el envío de los resultados de la monitorización hacia los dispositivos móviles vinculados. Precisamente, el sistema de monitorización obtiene el ujo de datos entrante, y emite las salidas hacia los dispositivos móviles de los usuarios conectados, por medio de los servicios de distribución de información, de tal manera que los resultados describan el comportamiento de la habitación, y brinden acciones recomendadas para la prevención de incendios estructurales. Cabe recordar que el mecanismo para transformar el ujo de datos entrante desde el montaje físico, consiste en un modelo de inferencia basado en lógica difusa que dene los conceptos de las propiedades ambientales en una función matemática, que congura valores de estabilización, riesgo y peligro para las habitaciones estructurales de Bogotá D.C., con el n de obtener una prospectiva de los estados ambientales sobre las zonas de monitorización, y que la información que llegue a los usuarios nales sea lo sucientemente oportuna para prevenir un desastre relacionado con incendios estructurales.. 6.4. Escenarios de trabajo Con el ánimo de vericar el funcionamiento del prototipo, se dene una planicación de los escenarios de trabajo, por medio de un conjunto de estaciones de monitoreo, dirigidas a efectuar un estudio distribuido sobre habitaciones estructurales en la ciudad, de forma que los resultados obtenidos en los ambientes de servicio y telefonía móvil puedan evidenciar el contraste con los mecanismos actuales de prevención frente a la ocurrencia de incendios estructurales. Inicialmente, se realiza la instalación del ensamblaje físico en diferentes habitaciones estructurales, convirtiéndolas en estaciones de monitoreo con la posibilidad de enviar los datos capturados al servidor enlazado, de modo que las señales recibidas puedan procesarse con el modelo diseñado, y se genere la información relacionada al comportamiento de la zona. 29.

(43) CAPÍTULO 6.. MARCO METODOLÓGICO. de estudio para enviarse a los dispositivos móviles vinculados. La selección de las estaciones de monitoreo para efectos del prototipo obedece a habitaciones estructurales de Bogotá D.C., lo anterior pensado para denir los valores de conguración en el servidor, de acuerdo a los comportamientos promedio de la ciudad, y hacer una interpretación de la habitación que contemple los umbrales de riesgo a los que están sujetos los ambientes de monitorización. Cada estación de monitoreo cuenta con un ensamblaje físico con acceso a Internet, que permite el envío de datos al servidor vinculado, diferenciando cada zona de estudio con identicadores cuya intención es asociar los resultados de la inferencia a los dispositivos móviles que les corresponden. A la aplicación que se despliega en el dispositivo móvil llega información sobre el comportamiento de la habitación estructural que el usuario vincula al ejercicio de monitorización, la cual puede leerse como el registro de la medición de temperatura y presencia de humo actuales, o como las acciones recomendadas por el sistema en función de prevenir la ocurrencia de un incendio estructural.. 30.

(44) Capítulo 7 Modelo de Ensamblaje Físico Propuesto 7.1. Caracterización de los dispositivos Tabla 7.1: Descripción de los dispositivos y componentes. Dispositivo o. Características. componente Raspberry Pi 3. Computadora de placa reducida con LAN inalámbrica y. Modelo B. bluetooth. Escudo adaptable a los 40 pines de la Raspberry Pi 3 Modelo B con dos buses para la conexión de periféricos. Pi 3 click shield especícos, integrado con un convertidor análogo a digital MCP3204 de 12 bits. Sensor que reacciona a gases amoníacos (NH3), óxidos de Air quality click. nitrógeno (NOx), bencenos, humo, dióxidos de carbono (CO2), entre otros. Sensor capacitivo de humedad y termistor para medir el aire. DHT11 circundante 10Ω (Ohmios). Resistencia. 31.

(45) CAPÍTULO 7.. MODELO DE ENSAMBLAJE FÍSICO PROPUESTO. Cable puente para Tres (3) cables con terminales machomacho. prototipos Placa de inserción. Tarjeta de 400 pines sin soldadura para prototipos.. Nota. Fuente: Adaptado de (Raspberry Pi Foundation, 2018a; MikroElektronika D.O.O., 2018c, 2018a; OSEPP, 2018; Premier Farnell, 2016). La tabla 7.1 enseña la colección de dispositivos y componentes seleccionados para la elaboración del montaje físico, donde se relaciona el nombre del instrumento con una breve descripción, pensado para señalar las características reconocibles por la comunidad académica y cientíca.. 7.2. Especicaciones técnicas Los apéndices A, B, C y D presentan una visión más detallada y técnica de los primeros cuatro dispositivos organizados en la tabla 7.1, en función de reconocer las dimensiones hardware y software más inherentes al propósito de este ensamblaje físico. En ellos, se encuentran sus descripciones generales, junto a las principales anotaciones técnicas para acceder a su funcionalidad tanto eléctrica como electrónicamente, desde consideraciones al momento de realizar conexiones con dispositivos compatibles, atravesando por la manipulación de señales y emparejamiento con periféricos, hasta la utilización de los módulos sobre la placa mediante lenguajes de programación disponibles dentro del sistema operativo base. Algunas de las facilidades que brindan estos dispositivos y componentes se resaltan en estos apéndices, sobretodo aquellas prestaciones que cuentan con un desempeño eciente para montajes dirigidos a estudiar interiores, cuyo acceso a la red es consistente y cuya comunicación con el microcontrolador maneja tiempos de respuesta del orden de milisegundos. Tomando ventaja desde el acceso a la red y pensando en habitaciones estructurales dentro de la ciudad de Bogotá D.C., surge el planteamiento de un escenario de comunicación con un servidor que cuente con una estrategia para el tratamiento de los datos provenientes del. 32.

(46) CAPÍTULO 7.. MODELO DE ENSAMBLAJE FÍSICO PROPUESTO. montaje, por lo que se abren las posibilidades de ofrecer un servicio de análisis sobre el comportamiento de la habitación, incluyendo la noticación de hallazgos a los habitantes del interior. El modo de empleo de estos dispositivos y componentes está denido para recibir las propiedades ambientales que identiquen el riesgo de incendios (tales como la presencia de humo o incremento en la temperatura) dentro de una habitación estructural, con el ánimo de que su noticación sea oportuna para los habitantes y así puedan prevenir la ocurrencia de desastres en el interior sobre el que se realice el monitoreo. Por lo cual, el tiempo de respuesta expuesto durante el desarrollo de los apéndices mencionados es la métrica correspondiente a la evaluación de la eciencia del montaje en términos del ujo de comunicación y su eventual validación y vericación, debido a que el aprovechamiento de estos dispositivos y componentes en su prestación física relativa al tiempo es uno de los fundamentos para su selección y ensamblaje, con el propósito de obtener puntualmente la información requerida.. 7.3. Perspectiva hardware del montaje Las especicaciones técnicas ya descritas en los apéndices A, B, C y D acentúan la dimensión hardware de los dispositivos y componentes presentes en el ensamblaje por separado, dado que también presentan las características esenciales de cada uno y las funcionalidades que ofrecen antes de diseñar un prototipo físico. Tener en cuenta lo anterior permite hablar de las posibilidades que tienen estos dispositivos y componentes al ensamblarse conjuntamente, por lo que, en cuanto a hardware se reere, la conexión de dichos elementos genera un montaje físico particular, con el que se satisfaga el propósito de obtención y envío de datos sensoriales inherentes a la provocación o riesgo de incendio estructural. En las guras 7.1 y 7.2 se presenta el ensamblaje físico obtenido, luego de la conexión entre los dispositivos y componentes mencionados y explicados anteriormente. Aparece el Pi 3 Click Shield superpuesto a la Raspberry Pi 3 Modelo B, con el periférico Air Quality Click. 33.

(47) CAPÍTULO 7.. MODELO DE ENSAMBLAJE FÍSICO PROPUESTO. Figura 7.1: Ensamblaje físico visto desde un ángulo cenital o perpendicular. Figura 7.2: Ensamblaje físico visto desde un ángulo picado o inclinado superior. ubicado en el primer zócalo, y una placa de inserción adyacente (también conocida como protoboard) con el módulo DHT11 conectado al segundo zócalo. Los aspectos físicos de cada. 34.