INGENIERÍA DE SOFTWARE Y BASE DE DATOS INGENIERÍA DE SOFTWARE Y BASE DE DATOS
COMPUTACIÓN GRÁFICA, IMÁGENES Y VISUALIZACIÓN COMPUTACIÓN GRÁFICA, IMÁGENES Y VISUALIZACIÓN TECNOLOGÍA INFORMÁTICA APLICADA EN EDUCACIÓN TECNOLOGÍA INFORMÁTICA APLICADA EN EDUCACIÓN PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO Y PARALELO
PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO Y PARALELO AGENTES Y SISTEMAS INTELIGENTES
Anales del
XIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC)
1 al 5 de octubre de 2007 · Corrientes y Resistencia, Argentina
CACIC 2007 Anales del XIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación 1a ed. Corrientes: Universidad Nacional del Nordeste, 2007.
CD-ROM.
ISBN 978-950-656-109-3 1. Computación. 2. Informática. CDD 005.3
Autoridades
Red de Universidades con Carreras de Informática (Red UNCI)
Coordinadores: Ing. Armando De Giusti, Dr. Guillermo Simari
Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
Rector: Arq. Oscar Valdés
Decano Facultad de Ciencias Exactas: Ing. Eduardo del Valle Directora Departamento de Informática: Mgter. Gladys Dapozo
Universidad Tecnológica Nacional (UTN)
Rector: Ing. Héctor Brotto
Decano Facultad Regional Resistencia: Ing. Francisco Benítez Directora Departamento de Informática: Ing. Mirtha Giovannini
Presidente del Comité Científico: Ing. Armando De Giusti Presidente del Comité Organizador: Mgter. Gladys Dapozo
Directora de la XI Escuela Internacional de Informática: Mgter. Liliana Cuenca Pletsch
Comité Organizador local
Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
Mgter. Gladys Dapozo Mgter. María del Socorro Foio
Dr. Jorge Emilio Monzón
Mgter. María Viviana Godoy Guglielmone Mgter. David la Red Martínez
Mgter. Oscar Vallejos Lic. Ricardo Monzón
Universidad Tecnológica Nacional (UTN)
Mgter. Liliana Cuenca Pletsch Esp. Mirtha Giovannini
Ing. Carolina Orcola Ing. Ricardo Calcagno
Srta. Noelia Pinto Sr. Andrés Arevalo Srta. Cinthia Quiroga
Comité Académico
Está conformado por un representante de cada Universidad Miembro de la RedUNCI. Acosta Nelson
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires
Aguirre Jorge
Universidad Nacional de Río IV Alfonso Hugo
Universidad Nacional de La Pampa Arias Figueroa Daniel Universidad Nacional de Salta
Carmona Fernanda
Universidad Nacional de Chilecito Ceccato Alejandro
Universidad Nacional de Rosario Cosso Pablo
Universidad de Buenos Aires (Facultad de Ingeniería)
Cuenca Pletsch Liliana Universidad Tecnológica Nacional
(Sede Resistencia – Chaco) Cukierman Uriel
Universidad Tecnológica Nacional (Rectorado)
Dapozo Gladys
Universidad Nacional del Nordeste De Giusti Armando
Universidad Nacional de La Plata De Vicenzi Marcelo
Universidad Abierta Interamericana Esquivel Susana
Universidad Nacional de San Luis Estayno Marcelo
Universidad Nacional de La Matanza Feierherd Guillermo
Universidad Nacional de la Patagonia S.J. Bosco
Fernández Miguel
Universidad Nacional de Entre Ríos Forradillas Raimundo
Universidad Nacional de San Juan Kantor Raúl Eduardo Universidad Nacional de Rosario
Leone Horacio
Universidad Tecnológica Nacional (Sede Santa Fe)
Loiseau Irene
Universidad de Buenos Aires (Facultad de Ciencias Exactas)
Loyarte Horacio
Universidad Nacional del Litoral Márquez María Eugenia
Universidad Nacional de la Patagonia Austral Morchio Raul
Universidad Tecnológica Nacional (Sede Córdoba)
Padovani Hugo Universidad de Morón Paganini José Humberto Universidad Nacional de Jujuy
Parto Laura
Universidad Nacional de Villa María Peri Jorge
Universidad Nacional de Luján Sánchez Laura
Universidad Nacional del Comahue Segura Enrique
Universidad de Buenos Aires (Facultad de Ciencias Exactas)
Simari Guillermo Universidad Nacional del Sur
Viales Mario
Comité Científico
Abdallah Chaouki (USA) Acosta Nelson (Argentina) Aguilar Castro José (Venezuela)
Aguirre Jorge (Argentina) Alba Torres Enrique (España)
Angel Ed (USA) Ardenghi Jorge (Argentina)
Baum Gabriel (Argentina) Bria Oscar (Argentina) Brisaboa Nieves (España)
Castro Silvia (Argentina) Cechich Alejandra (Argentina)
Coello Coello Carlos (México) Chávez Edgar (México) De Giusti Armando (Argentina)
De Jong Ken (USA) Díaz Javier (Argentina) Dosch Walter (Alemania) Esquivel Susana (Argentina) Estayno Marcelo (Argentina)
Estévez Elsa (Argentina) Girardi Rosario (Uruguay) Gutiérrez Gilberto (Chile) Hernández Aguirre Arturo (México)
Jordan Ramiro (USA) Katrib Miguel (Cuba) Koronacki Jacek (Polonia)
Loiseau Irene (Argentina)
Luque Emilio (España) Marín Mauricio (Chile) Margaleff Tomas (España)
Merkle Daniel (Alemania) Merelo Cuervo J. J. (España) Mezura Montes Efrén (México) Michalewicz Zbigniew (Australia)
Middenford Martin (Alemania) Naiouf Marcelo (Argentina)
Nebro Antonio (España) Pesado Patricia (Argentina) Printista Marcela (Argentina)
Randall Gregory (Uruguay) Ras Zbigniew (USA) Rito Silva Antonio (Portugal)
Riesco Daniel (Argentina) Rodríguez León Casiano (España)
Rossi Gustavo (Argentina) Sánchez Laura (Argentina) Schoenauer Marc (Francia) Scolnik Hugo (Argentina)
Señas Perla (Argentina) Serón Arbeoloa Francisco (España)
Simari Guillermo (Argentina) Steinmetz Ralf (Alemania)
Tarouco Liane (Brasil) Tirado Francisco (España) Zamarro José Miguel (España)
II Workshop de Arquitecturas, Redes y Sistemas Operativos
(WARSO)
Coordinadores
Javier Díaz (UNLP)
Antonio Castro Lechtaler (UBA/UTN)
Comité Científico
Acosta Nelson (Argentina) Bevilacqua Roberto (Argentina) Castro Lechtaler Antonio (Argentina)
El Saddik Abed (Canada) Finochietto Jorge (Italia) Fusario Ruben (Argentina)
Jordan Mario (Argentina) Marrone Luis (Argentina) Mercado Gustavo (Argentina)
Obac RodaValentin (Brasil) Tarouco Liane (Brasil) Steinmetz Ralf (Alemania)
Temas
Arquitecturas de computadoras Sistemas embebidos
Arquitecturas orientadas a servicios (SOA) Redes de comunicaciones Redes heterogéneas Redes de Avanzada Redes inalámbricas Redes móviles Redes activas
Administración y monitoreo de redes y servicios Calidad de Servicio (QoS, SLAs)
Seguridad informática y autenticación, privacidad Infraestructura para firma digital y certificados digitales
Análisis y detección de vulnerabilidades Sistemas operativos
Sistemas P2P Middleware Infraestructura para grid
II Workshop de Arquitecturas, Redes y Sistemas Operativos
(WARSO)
Evaluadores
Acosta Nelson
Universidad Nacional del Centro Prov. de Bs. As. - Argentina
Bevilacqua Roberto
Universidad de Buenos Aires - Argentina Castro Lechtaler Antonio Ricardo
UTN Regional Bs. As. - Argentina Díaz Javier
Universidad Nacional de La Plata - Argentina Echaiz Javier
Universidad Nacional del Sur - Argentina Finochietto Jorge
Politecnico de Torino - Argentina Fusario Rubén Jorge UTN Regional Bs. As. - Argentina
Garcia Rafael Benjamin
Universidad Nacional del Sur - Argentina Luengo Miguel
Universidad Nacional de La Plata - Argentina Marrone Luis
Universidad Nacional de La Plata - Argentina Mercado Gustavo
UTN Regional Mendoza - Argentina Molinari Lía
Universidad Nacional de La Plata - Argentina Obac Roda Valentin
Universidade de São Paulo - Brasil Villagarcia Horacio
IV Workshop de Ingeniería de Software y Bases de Datos
(WISBD)
Coordinadores
Patricia Pesado (UNLP) Elsa Estévez (UNSur)
Comité científico
Alpuente, Maria (España) Astudillo, Hernán (Chile) Cechich, Alejandra (Argentina)
Dosch, Walter (Alemania) Dujmovic, Jozo (USA) Estayno, Marcelo (Argentina) Falappa, Marcelo (Argentina) Fillottrani, Pablo (Argentina) George, Chris (United Nations) Janowski, Tomasz (United Nations)
Riesco, Daniel (Argentina) Rossi, Gustavo (Argentina) Sousa Pinto, Jorge (Portugal)
Vizcaino, Aurora (España)
Temas
Ingeniería del Software Bases de Datos
Evaluadores
Adegboyega Ojo
United Nations University - International Institute for Software Technology
Amaro Silvia N.
Universidad Nacional del Comahue Aranda Gabriela
Universidad Nacional del Comahue Banchoff Tzancoff Claudia Universidad Nacional de La Plata
Bertone Rodolfo
Universidad Nacional de La Plata Boracchia Marcos
Universidad Nacional de La Plata Buccella Agustina
Universidad Nacional del Comahue Capobianco Marcela
Universidad Nacional del Sur
Castro Silvia M. Universidad Nacional del Sur
Cechich Alejandra
Universidad Nacional del Comahue Chiotti Omar
Universidad Tecnológica Nacional - Regional Santa Fe
Daniele Marcela
Universidad Nacional de Río Cuarto Dasso Aristides
Universidad Nacional de San Luis Diaz Alicia
Universidad Nacional de La Plata Esponda Silvia
Universidad Nacional de La Plata Estayno Marcelo
IV Workshop de Ingeniería de Software y Bases de Datos
(WISBD)
Evaluadores (continuación)
Estevez Elsa
Universidad Nacional del Sur Falappa Marcelo A. Universidad Nacional del Sur
Favre Liliana
Universidad Nacional del Centro Prov.Bs.As. Feierherd Guillermo
Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco
Felice Laura
Universidad Nacional del Centro Prov.Bs.As. Fillottrani Pablo R.
Universidad Nacional del Sur Flores Andrés Pablo
Universidad Nacional del Comahue Funes Ana
Universidad Nacional de San Luis Gagliardi Olinda Edilma Universidad Nacional de San Luis
Giandini Roxana S.
Universidad Nacional de La Plata Gordillo Silvia
Universidad Nacional de La Plata Herrera Norma Edith Universidad Nacional de San Luis
Martig Sergio R. Universidad Nacional del Sur
Martín Adriana
Universidad Nacional del Comahue Mauco Virginia
Universidad Nacional del Centro Prov.Bs.As. Mencl Vladimir
Charles University, Republica Checa
Montagna Marcelo CONICET Montejano Germán Universidad Nacional de San Luis
Olsina Luis
Universidad Nacional de La Pampa Orosco Ricardo
Universidad Argentina de La Empresa Pesado Patricia
Universidad Nacional de La Plata Pons Claudia F.
Universidad Nacional de La Plata Queiruga Claudia
Universidad Nacional de La Plata Ramón Hugo
Universidad Nacional de La Plata Reyes Nora
Universidad Nacional de San Luis Riesco Daniel
Universidad Nacional de San Luis Rivero Laura
Universidad Nacional del Centro Prov.Bs.As. Rossi Gustavo
Universidad Nacional de La Plata Schiavoni Alejandra Universidad Nacional de La Plata
Silva Leila
Universidade Federal de Pelotas, Brasil Thomas Pablo
Universidad Nacional de La Plata Vitturini Mercedes
V Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización
(WCGIV)
Coordinadores
Silvia Castro (UNSur) Roberto Guerrero (UNSL)
Comité científico
Abásolo María José (España) Abdallah Chaouki (USA)
Angel, Ed (USA) Baldassarri, Sandra (España)
Bria, Oscar (Argentina)
Collazos Ordóñez, César Alberto (Colombia) Escarza, Sebastián (Argentina) González, María Paula (Argentina)
Jordan, Ramiro (USA) Larrea, Martín (Argentina)
Latorre, Pedro (España) Martig, Sergio (Argentina) Palomar, Manuel (España)
Pina, Alfredo (España) Randall, Gregory (Uruguay)
Russo, Claudia (Argentina) Serón Arbeoloa Francisco (España)
Simari, Patricio (Canadá) Vénere, Marcelo (Argentina)
Temas
Computación Gráfica Interfaz Hombre-Máquina
Interfaces con Dispositivos No Convencionales Visualización de Información
Visualización Científica Visualización de Software Procesamiento de Señales
V Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización
(WCGIV)
Evaluadores
Abásolo María José
Universidad Nacional de La Plata - España Baldassarri Sandra
Universidad de Zaragoza - España Bria Oscar
Universidad Nacional de La Plata - Argentina Castro Silvia
Universidad Nacional del Sur - Argentina Chesñevar, Carlos
Universidad Nacional del Sur - Argentina Collazos Ordóñez César Alberto Universidad del CAUCA - Colombia
Escarza Sebastián
Universidad Nacional del Sur - Argentina Francisco Serón Arbeloa
Universidad de Zaragoza - España Gómez, Sergio
Universidad Nacional del Sur - Argentina González María Paula
Universidad Nacional del Sur - Argentina Guerrero Roberto
Universidad Nacional de San Luis - Argentina
Larrea Martín
Universidad Nacional del Sur - Argentina Latorre Pedro
Universidad de Zaragoza - España Martig, Sergio
Unversidad Nacional del Sur - Argentina Pina Alfredo
Universidad de Navarra - España Ponzoni Ignacio
Universidad Nacional del Sur - Argentina Randall Gregory
Universidad de la República - Uruguay Russo Claudia
Universidad Nacional de La Plata - Argentina Simari Patricio D.
Universidad de Toronto - Canadá Vénere Marcelo
Universidad Nacional del Centro Prov. de Bs. As. - Argentina
VI Workshop de Tecnología Informática Aplicada en Educación
(WTIAE)
Coordinadores Perla Señas Cristina Madoz Comité científicoCabero Julio (España) De Petris Beatriz (Argentina) Feierherd Guillermo (Argentina)
Gorga Gladys (Argentina) Lucero Margarita (Argentina)
Luque Mónica (OEA) Marcelo Carlos (España) Maguitman Ana (Argentina)
Malbrán María (Argentina) Moroni Norma (Argentina)
Otero Rita (Argentina) de Pablo Pons Juan (España)
Paldao Carlos (OEA) Pessaq Raúl (Argentina) Ponzoni Ignacio (Argentina)
Sanz Cecilia (Argentina) Tartaglia Angelo (Italia) Vitturini Mercedes (Argentina)
Zamarro José (España)
Temas
Informática Educativa
VI Workshop de Tecnología Informática Aplicada en Educación
(WTIAE)
Evaluadores
Cataldi Zulma
Universidad de Buenos Aires - Argentina Chiarani Marcela Cristina
Universidad Nacional de San Luis - Argentina De Giusti Armando E.
Universidad Nacional de La Plata - Argentina Depetris Beatriz
UN de la Patagonia San Juan Bosco - Argentina
Feierherd, Guillermo
UN de la Patagonia San Juan Bosco - Argentina
Gorga Gladys
Universidad Nacional de La Plata - Argentina Lucero María Margarita
Universidad Nacional de San Luis - Argentina Luque Monica
OEA - Argentina Madoz Maria Cristina
Universidad Nacional de La Plata - Argentina Maguitman Ana G.
Universidad Nacional del Sur - Argentina Moroni Norma
Universidad Nacional del Sur - Argentina
Otero Rita
Universidad Nacional del Centro Prov. de Bs. As. - Argentina
Pessacq Raúl
Universidad Nacional de La Plata - Argentina Ponzoni Ignacio
Universidad Nacional del Sur - Argentina Rosanigo Zulema Beatriz
UN de la Patagonia San Juan Bosco - Argentina
Sanchez Laura
Universidad Nacional del Comahue - Argentina
Sanz Cecilia
Universidad Nacional de La Plata - Argentina Señas Perla
Universidad Nacional del Sur - Argentina Vittutini, Mercedes
Universidad nacional del Sur - Argentina Zanconi Marcelo
Universidad Joseph Fourier de Grenoble - Francia
Zangara Alejandra
VIII Workshop de Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)
Coordinadores
Armando De Giusti (UNLP) Marcela Printista (UNSL)
Comité científico
José Aguilar (Venezuela) Leandro Bertogna (Argentina)
Héctor Cancela (Uruguay) Ramón Doallo (España) Vicente Hernandez (España)
Emilio Luque (España) Tomás Margalef (España)
Mauricio Marín (Chile) Marcelo Naiouf (Argentina) María F. Píccoli (Argentina)
Ana Ripoll (España) Dolores Rexachs (España) Casiano Rodríguez León (España)
Josemar Souza (Brasil) Fernando Tinetti (Argentina)
Francisco Tirado (España) Juan Touriño (España)
Temas
Sistemas Distribuidos y Paralelos Algoritmos Paralelos
Computación de altas prestaciones. Supercómputo Predicción de Performance en Algoritmos Paralelos Balance de Carga en Sistemas Distribuidos/Paralelos
Escalabilidad
Métricas de Performance y Eficiencia en Paralelismo Algoritmos sobre Clusters
Computación sobre GRID Middleware para arquitecturas GRID Aplicaciones de Sistemas Distribuidos/Paralelos
VIII Workshop de Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)
Evaluadores
Aguilar J.L.
CEMISID Universidad de Los Andes - Venezuela
Ardenghi Jorge R.
Universidad Nacional del Sur – Argentina Bertogna Leandro
Universidad Nacional del Comahue - Argentina
Cancela Héctor
Universidad de la República - Uruguay De Giusti Armando
Universidad Nacional de La Plata - Argentina Doallo Ramón
Universidade da Coruña - España Fabero Juan Carlos
Universidad Complutense de Madrid - España Echaiz Javier
Universidad Nacional del Sur - Argentina Hernandez Vicente
Universidad Politécnica de Valencia - España Garcia Rafael Benjamin
Universidad Nacional del Sur - Argentina Luque Emilio
Universidad Autónoma de Barcelona - España
Margalef Tomás
Universidad Autónoma de Barcelona - España Marín Mauricio
Universidad de Magallanes - Chile Naiouf Marcelo
Universidad Nacional de La Plata - Argentina Piccoli María Fabiana
Universidad Nacional de San Luis - Argentina Printista Marcela
Universidad Nacional de San Luis - Argentina Ramón Hugo
Universidad Nacional de La Plata - Argentina Rexachs Dolores
Universidad Autónoma de Barcelona - España Rodrigues de Souza Josemar
Universidade do Estado da Bahia - Brasil Rodriguez Leon Casiano
Universidad de La Laguna - España Tinetti Fernando G.
Universidad Nacional de La Plata - Argentina Tirado Francisco
Universidad Complutense de Madrid - España Touriño Dominguez Juan
VIII Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes
(WASI)
Coordinadores
Guillermo Leguizamón (UNSL) Marcelo Falappa (UNSur)
Comité científico
Enrique Alba Torres (España) Carlos A. Coello (México)
Juergen Dix (Alemania) Susana Esquivel (Argentina)
Lluis Godo (España) Jacek Koronacki (Polonia) Juan Julián Merelo (España) Zbigniew Michalewicz (Australia)
Martín Middendorf (Alemania) Ronald Prescott Loui (USA)
Iyad Rahwan (Dubay) Zbigniew Ras (USA) Carles Sierra (España) Guillermo Simari (Argentina)
Paolo Rosso (España)
Temas
Metaheurísticas Bio-Inspiradas
Metaheurísticas Basadas en Inteligencia Colectiva Sistemas Multiagente Sistemas Inteligentes Aprendizaje Automático Inteligencia Artificial Robótica Redes Neuronales
VIII Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes
(WASI)
Evaluadores
Aguirre Guillermo
Universidad Nacional de San Luis - Argentina Alba Torres Enrique
Universidad de Málaga - España Alfonso Hugo
Universidad Nacional de La Pampa - Argentina
Blum Cristian
Universitat Politecnica de Catalunya - España
Brignole Nélida
Universidad Nacional del Sur - Argentina Cecchi Laura A.
Universidad Nacional del Comahue - Argentina
Chesñevar Carlos Iván
Universidad Nacional del Sur - Argentina Cobo María Laura
Universidad Nacional del Sur - Argentina Coello Coello Carlos
Centro de Investigación y de Estudios Avanzados - México
Dix Juergen
Technische Universitaet Clausthal - Alemania
Errecalde Marcelo
Universidad Nacional de San Luis - Argentina Esquivel Susana
Universidad Nacional de San Luis - Argentina Falappa Marcelo Alejandro
Universidad Nacional del Sur - Argentina García Alejandro Javier
Universidad Nacional del Sur - Argentina Gómez Sergio Alejandro
Universidad Nacional del Sur - Argentina Hernández-Aguirre Arturo
Centro de Investigaciones Matemáticas - México
Kern-Isberner Gabriele University of Dortmund - Alemania
Lanzarini Laura
Universidad Nacional de La Plata - Argentina Leguizamón Guillermo
Universidad Nacional de San Luis - Argentina
Loui Ron P.
Washington University in St. Luis - Estados Unidos
Luque Gabriel
Universidad de Málaga - España Martinez Diego César
Universidad Nacional del Sur - Argentina Merelo Juán Julián
Escuela Tec. Sup. de Ingeniería Informática - España
Mezura-Montes Efrén
Laboratorio Nacional de Informática Avanzada - México
Michalewicz Zbigniew
University of North Carolina Charlotte - Estados Unidos
Middendorf Martín
Universidad de Leipzig - Alemania Nebro Antonio
Universidad de Málaga - España Pandolfi Daniel
Universidad Nacional de la Patagonia Austral - Argentina
Parra Gerardo A.
Universidad Nacional del Comahue - Argentina
Rahwan Iyad
The British University - Siria, Australia Roggero Patricia
Universidad Nacional de San Luis - Argentina Rosso Paolo
Universidad Politécnica de Valencia - España Simari Guillermo Ricardo
Universidad Nacional del Sur - Argentina Toscano-Pulido Gregorio
Centro de Investigación y de Estudios Avanzados - México
Vaucheret Claudio A.
Universidad Nacional del Comahue - Argentina
Wagner Neil
Congreso General
Coordinadores
Marcelo Naiouf (UNLP) Jorge Ardenghi (UNSur) Aldo Vecchietti (UTN-Sta.Fe)
Temas
Temas de interés en Informática no comprendidos en los Workshops específicos.
Evaluadores
Acosta Nelson
Universidad Nacional del Centro Pcia. de Bs. Aires - Argentina
Aguirre Jorge
Universidad Nacional de Rio Cuarto - Argentina
Ale Mariel
UTN Regional Santa Fe - Argentina Alfonso Hugo
Universidad Nacional de La Pampa - Argentina
Ardenghi, Jorge
Universidad Nacional del Sur - Argentina Banchoff Claudia
Universidad Nacional de La Pampa - Argentina
Bria Oscar
Universidad Nacional de La Plata – Argentina Caliusco María Laura
UTN Regional Santa Fe - Argentina Cova Walter
Instituto Universitario Aeronáutico - Argentina
Dasso Arístides
Universidad Nacional de San Luis - Argentina Echaiz, Javier
Universidad Nacional del Sur - Argentina Fillotrani, Pablo
Universidad Nacional del Sur - Argentina Galeotti Juan Pablo
Universidad Nacional de Buenos Aires - Argentina
Galli María Rosa
UTN Regional Santa Fe - Argentina García, Rafael Benjamín
Universidad Nacional del Sur - Argentina Giacomantone Javier
Universidad Nacional de La Plata - Argentina
Golobisky Maria Fernanda UTN Regional Santa Fe - Argentina
Gonnet Silvio
UTN Regional Santa Fe - Argentina Lanzarini Laura
Universidad Nacional de La Plata - Argentina Leguizamón Guillermo
Universidad Nacional de San Luis - Argentina Marcela Vegetti
UTN Regional Santa Fe - Argentina Martinez Diego
Universidad Nacional del Sur - Argentina Padovani Hugo René
Universidad de Morón - Argentina Pons Claudia
Universidad Nacional de La Plata - Argentina Rodríguez María Analía
UTN Regional Santa Fe - Argentina Roldán Luciana
UTN Regional Santa Fe - Argentina Señas, Iris Perla
Universidad Nacional del Sur - Argentina Simari Guillermo
Universidad Nacional del Sur - Argentina Stegmayer Georgina
UTN Regional Santa Fe - Argentina Vechietti Aldo
UTN Regional Santa Fe - Argentina Vegetti Marcela
UTN Regional Santa Fe - Argentina Venere Marcelo
Universidad Nacional del Centro Prov. de Bs. As. - Argentina
Villagarcía Wanza Horacio
Universidad Nacional de La Plata - Argentina Villareal Pablo
Índice de artículos
II Workshop de Arquitecturas, Redes y Sistemas Operativos
Algoritmo de encaminamiento para redes de sensores inalámbricas utilizando técnicas de agregación...1 Corti Rosa M.; D´Agostino Estela; Giandomenico Enrique E.; Martinez Roberto M.
An improved convergence algorithm to compute ln(x) – FPGA implementations ...12 Acosta Héctor N.; Bioul Géry Jean Antoine; Oriol Martín; Vázquez Martín
An Overview of MPLS Technology: Quality of Service and Traffic Engineering...23 Carrara E.; Castro Lechtaler Antonio Ricardo; Fusario Rubén Jorge; García Garino Carlos; Mon Jorge
Análise de Protocolos de Roteamento em MANETs como Apoio a Pervasividade em Ambientes Ubíquos ...35 de Oliveira Schmidt Ricardo; Sandini Trentin Marco Antônio
Análisis del Protocolo MAC de 802.15.3 bajo Esquemas de Prioridades en Tiempo Real ...46 Alimenti Omar R.; Cayssials Ricardo L.; Ferro Edgardo; Reggiani Guillermo H.
Capa Física y de Enlace de la Tecnología PLC (Physical and Link Layer in Power Line
Communications Technologies)...56 Castro Lechtaler Antonio Ricardo; Fusario Rubén Jorge; García Garino Carlos; García Guibout Jorge; Sevilla Guillermo
Comportamiento de la Tecnología PLC en la Red Eléctrica (Power Line Communications in the Electric Network) ...68 Castro Lechtaler Antonio Ricardo; Fusario Rubén Jorge; García Garino Carlos; García Guibout Jorge; Sevilla Guillermo
Desarrollo de un sistema operativo didáctico ...80 Casas Nicanor; Cortina Martín; De Luca Graciela
Entorno para el acceso remoto vía web a laboratorios multicluster...92 De Giusti Armando E.; Naiouf Marcelo; Pousa Adrián
Estrategias de ruteo para redes móviles vinculadas a índices espacio-temporales...101 Gagliardi Olinda Edilma; Giraudi Daniela Carolina; Segura Guzmán Gabriela Soledad
FPGA-Based Digital Filters Using Bit-Serial Arithmetic ...113 Arroyuelo Jorge; Arroyuelo Mónica; Grosso Alejandro
Implementación de DCCP (Datagram Congestion Control Protocol) en espacio usuario ...124 Rigotti Guillermo
Improving TCP’s Resistance to Blind Attacks through Ephemeral Port Randomization ...136 Gont Fernando
Integración de herramientas para la Simulación y modelado de redes WAN en el desarrollo de aplicaciones distribuidas ...147 Damiani Adriana; Micolini Orlando
Interface PCI para PC Compatible ...159 Damiani Adriana; Gamarra Leonardo; Micolini Orlando; Ventre Luis O.
MINIX4RT: Real-Time Semaphores ...169 Pessolani Pablo
Proposta de Protocolos de Comunicação para um Ambiente de Computação Ubíqua para Automação Residencial ...180 de Oliveira Lima Derci; Perez Celso Roberto
Requerimientos de Qos en la Asignación Óptima de Lightpath. Un enfoque multiobjetivo basado en MOEAs. ...192 Isawa Norihiko; Núñez Carlos
Using JOP to build a chip multiprocessor JVM for embedded realtime systems ...204 Andreotti José Pablo Alberto
IV Workshop de Ingeniería de Software y Bases de Datos
A Semi-Automatic Method for Ontology Mapping ...213 Buccella Agustina; Cechich Alejandra; Perez Laura
A UML Profile for Documenting the Component-and-Connector Views of Software
Architectures ...225 Anacleto Valerio Adrián
Algoritmo de Reunión Espacio-Temporal usando estructura 3DR-tree podada ...237 Díaz Anibal J.; Gagliardi Olinda Edilma; Gutiérrez Retamal Gilberto A.
Ambiente de Explotacion de Información Basado en la Integracion de Clasificación, Selección y Ponderación de Reglas ...248 Britos Paola; Fernández Enrique; García Martínez Ramón; Merlino H.; Rodríguez D.; Schulz G. Aplicación de Minería de Datos para la Exploración y Detección de Patrones Delictivos en Argentina ...258 Britos Paola; Fernández Enrique; García Martínez Ramón; Merlino H.; Perversi I.; Rodríguez D.; Valenga F.
Aplicaciones de ingeniería del software centradas en el contexto y su uso en autopistas inteligentes ...271 Bigatti Analía Gabriela; Ierache Jorge; Messina Hugo Orlando
Aspectos de Gobernabilidad Electrónica aplicados a Sitios Web Municipales ...282 Giulianelli Daniel; Larrosa Mónica I.; Marko Isabel; Rodriguez Rocio; Trigueros Artemisa; Vera Pablo
Automatización y Gestión de las Pruebas Funcionales usando Herramientas Open Source .294 Esmite Ignacio; Farías Mauricio; Farías Nicolás; Pérez Beatriz
BPEL: una propuesta para el uso de Web Services ...306 Bazán Patricia
Combinação e Aplicação de Técnicas para o Desenvolvimento de Software Orientado a
Aspectos ...316 Costa Yandre Maldonado e Gomes da; Costa Silva Gabriel; Flor Daniela Eloise; Gebara Junior Munif
Crítica a los cursores de SQL y propuesta de su eliminación ...328 Palomares Luis Alfonso; Ryckeboer Hugo Emilio; Spositto Osvaldo Mario
Desarrollo de un Método de Evaluación de la Madurez para Pequeñas y Medianas Empresas de Software ...342 Arancio Andrea; Estayno Marcelo; Mon Alicia Laura
Developing a Repository of Knowledge for Virtual Communities with Semantic
WebTechnologies ...354 Casalini María Clara; Estevez Elsa; Fillottrani Pablo R.
Eligiendo Raíces para el Árbol de Aproximación Espacial ...365 Gómez Alejandro; Ludueña Verónica; Reyes Nora
Estrategias de Reparación para Sitios Web Incompletos ...377 Alpuente A.; Ballis D.; Falaschi M.; Ojeda P.; Romero Daniel
Gestión de Preferencias de Requerimientos basada en Técnicas Cognitivas ...391 Cechich Alejandra; Martínez Carod Nadina
Índice espacio-temporal D*R-Tree y sus avances experimentales...403 Dorzán María Gisela; Gagliardi Olinda Edilma
Lenguajes de Transformación de Modelos. Un análisis comparativo. ...415 Correa Natalia; Giandini Roxana S.
Modelo para el entrenamiento de usuarios con déficit auditivo a través de integración de sonidos con el contexto ...427 Bruno Marcela; Campos Luis; Ierache Jorge; Padovani Hugo René
Optimizando la comunicación entre las Aplicaciones de Clientes y el motor del Modelo de Referencia de Workflow con Servicios Web...439 Daniele Marcela; Martellotto Paola; Riesco Daniel
Paginación + Discretización del Fixed Queries Trie ...450 Herrera Norma Edith; Ruano Carina Mabel; Villegas Ana Valeria
PICS un Sistema de Comprensión e Inspección de Programas ...462 Berón Mario Marcelo; Henriques Pedro R.; Uzal Roberto; Varanda Pereira María J.
Proceso de Agregación con Múltiples Niveles de Evidencia para Estudios Experimentales en Ingeniería del Software...474 Britos Paola; Dieste Oscar; Fernández Enrique; García Martínez Ramón
Program Slicing Based on Sentence Executability ...485 Cavadini Salvador V.; Cheda Diego A.
Reconocimiento biométrico en aplicaciones de E-Government. Análisis de confiabilidad / tiempo de respuesta. ...497 Carri José I.; De Giusti Armando E.; Pasini Ariel; Pesado Patricia
Simulación del Modelo de Transacciones Electrónicas Comerciales CLUSTER_EB ...507 Chezzi Carlos; Tymoschuk Ana; Villamonte Ariel
Sistema Colaborativo de Revisión para el soporte de información de contexto en el marco C-INCAMI ...518 Molina Hernán; Olsina Luis; Rivera María Belén
Software projects effort estimation using “use case points” method in the context of Project Management Body of Knowledge ...530 Debnath Narayan C.; Montejano Germán; Riesco Daniel; Uzal Roberto
Transformación de Actividades SPEM por Medio de su Transformación en Relations a
subProcesos BPMN ...537 Riesco Daniel; Zorzan Fabio
Um Gerenciador de Artefatos para Ambiente de Desenvolvimento Distribuído de
Software ...548 da Silvia César Alberto; Huzita Elisa Hatsue Moriya
Um modelo para gerenciar a comunicação em um ambiente distribuído de desenvolvimento de software ...560 de Freitas Guilhermino Daniela; Huzita Elisa Hatsue Moriya; Tait Tania Fatima Calvi
Un Entorno de Decisión para la Gestión y Evaluación de la Calidad en el Desarrollo del
Software ...572 Dapozo Gladys N.; Doña J.M.; Greiner Cristina; Peláez J.I.
Un Marco de Trabajo para Analizar y Mejorar la Calidad de Datos dentro de su Ciclo de
Vida ...584 Buccella Agustina; Cechich Alejandra; Domingo Gonzalo
Un nuevo índice Métrico-Temporal: el Historical FHQT ...596 De Battista Anabella; Gutiérrez Retamal Gilberto A.; Herrera Norma Edith; Pascal Andrés
Una implementación de un sistema de control domótico basada en servicios web ...608 Martinez Diego C.; Pardo Mauricio Esteban; Strack Guillermo Enrique
Usando ATL en la Transformación de Modelos Multidimensionales Temporales ...620 Baez Martin; Neil Carlos; Pons Claudia F.
Validación Automática de Sistemas ...633 Britos Paola; Fernández Enrique; García Martínez Ramón; Merlino H.; Rodríguez D.
Vericación Modular de Atomicidad en Bytecode Java Multi-Thread ...644 Bavera Francisco
XM-tree, un nuevo índice para Recuperación de Información en la Web...656 Bender Cristina; Deco Claudia; Pierángeli Guillermo; Reyes Nora
V Workshop de Computación Gráfica, Imágenes Y Visualización
Aplicaciones veterinarias del procesamiento de imágenes ...668 Clausse Alejandro; del Fresno Mariana
Automatic Spot Addressing in cDNA Microarray Images ...677 Larese Mónica G.; Gómez Juan C.
Desarrollo de un escáner 3D mediante cámaras estereoscópicas e iluminación láser ...689 Abásolo María José; Artola Verónica; Cristina Federico; Dapoto Sebastián; Russo Claudia; Vegas Javier
DWT based DigitalWatermarking Fidelity and Robustness Evaluation ...698 Del Colle Franco; Gomez Juan Carlos
Matrices de subdivisión para curvas Beta-spline cúbicas...710 Castro Liliana; Castro Silvia M.; Kahnert Susana; Salgado Diana
No Foto Realismo con Esgrafiado ...721 Guerrero Roberto; Serón Arbeloa Francisco
Reconocimiento de Números Manuscritos ...733 Garbi José Luis; Lanzarini Laura; Mercado Paula; Russo Claudia
Remallado de Terrenos Multirresolución ...743 Cifuentes Maria Virginia; Clausse Alejandro; Corbellini A.; Lotito P.; Rodríguez G.
Scatter Plot 3D: SPG...751 Escudero Maximiliano J.; Ganuza María Luján; Martig Sergio R.; Wilberger Dayanna
Seguimiento de Objetos en Video usando Contornos Activos y Bounding Boxes ...763 Gambini Maria J.; Mejail Marta E.; Park Diego R.
Stream programming Framework for Global Ilumination Techniques Using a GPU ...775 Abbate Horacio; Marino Federico J.
Towards a Parallel Image Mining System...787 Fernandez J.; Guerrero Roberto; Miranda N.; Piccoli María Fabiana
VI Workshop de Tecnología Informática Aplicada en Educación
A Caminho de um Ambiente Adaptativo de Aprendizagem baseado no Nível de Aquisição de Conhecimentos do Estudante ...798 Carrasco Felipe T.; Gallo Leonel; Gonçalves Rodrigo S. H.; Martins Danilo P.; Matsumoto Carlos E.; Pimentel Edson P.
Aplicación de Inteligencia Artificial para la Catedra Estructuras III de la F.A.U. – U.N.N.E. .806 Boccolini Vanina
ColoquiosEC, un proyecto software para el seguimiento de alumnos universitarios
iniciales ...820 Fernández Eduardo Francisco; Liendro Ariel Fernando; López Marcela Fabia Fernanda; Mac Gaul Marcia Ivonne; Massé Palermo María Laura
Diseño de un entrenador...832 Bramati Hernán; Bramati Pedro; Paur Alicia Beatriz; Rosanigo Zulema Beatriz
El Proceso de Accesibilidad de un Portal Educativo: su Desarrollo y sus Consecuencias...844 Amadeo Ana Paola; Díaz F. Javier; Harari Ivana
El tema de la calidad en la educación a distancia. Propuesta de un modelo de evaluación en capas ...855 Gorga Gladys; Madoz Maria Cristina; Sanz Cecilia
El uso del foro en el Aprendizaje colaborativo: una experiencia de la cátedra Tecnología Educativa II de la Licenciatura en Tecnología Educativa UTN FRRe ...867 Cuenca Pletsch Liliana Raquel; Maurel María del Carmen
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Algoritmo de encaminamiento para redes de sensores
inalámbricas utilizando técnicas de agregación
Rosa M. Corti* e-mail: [email protected] Estela D´Agostino* e-mail: [email protected] Enrique E. Giandomenico* e-mail: [email protected] Roberto M. Martinez* e-mail: [email protected] Abstract
Different environments supervision and control needs local variables measurements. When the places where these measurements are going to be made are of hard access it is used to use Wireless Sensor Networks (WSN). A hierarchical routing algorithm in two levels is proposed in this work to periodically collect the environment’s data. Clusters which headers are rotated to uniform the power consumption are defined in the first level. The environment is divided in a grid which is used to locate the headers and to apply aggregation techniques. An intercluster communication structure is defined in the second level. Two well defined rounds are used to send the data to the base station, one to define the enrouting tree and the other to send the collected data. Finally, two kinds of critical network failures are considered: fail in the header election and fail in the inter header communication structure. In both cases solutions are proposed to mitigate the negative effects on the system performance.
Keywords: Comunication Networks, Wireless Comunication, Sensor Networks, Routing, Aggregation. Resumen
La supervisión y control de entornos de distinta índole implica la necesidad de medir variables propias del ambiente. Cuando los sitios en que deben hacerse estas mediciones son de difícil acceso se suele recurrir a redes inalámbricas de sensores inteligentes (RISI). En este trabajo se propone un algoritmo de encaminamiento jerárquico en dos niveles que realiza una recolección periódica de datos del ambiente. En el primer nivel se definen clusters cuyas cabeceras se rotan para lograr un consumo de energía más uniforme. Se divide la red en una cuadrícula que se utiliza para ubicar las cabeceras y aplicar técnicas de agregación. En el segundo nivel se define la estructura de comunicación intercluster.Para el envío de los datos hacia la estación base se trabaja en dos rondas bien definidas, una de establecimiento del árbol de encaminamiento y otra de envío de la información recolectada. Finalmente, se consideran dos tipos de fallos críticos para la red: fallo en la elección de cabeceras y fallo en la estructura de comunicación entre cabeceras. En ambos casos se proponen soluciones para mitigar los efectos adversos en el funcionamiento del sistema.
Palabras claves: Redes de comunicación, Comunicación inalámbrica, Redes de sensores, Algoritmos de encaminamiento, Agregación de datos.
*Facultad de Cs. Exactas, Ingeniería y Agrimensura, Universidad Nacional de Rosario, Rosario, Santa Fé (2000), Argentina.
1 INTRODUCCIÓN
La medición de variables del medio es fundamental para la supervisión y control de entornos y actividades de la más diversa índole. Se realiza en aplicaciones industriales, médicas, agrícolas, de preservación del medio natural o creación de ambientes inteligentes, entre otras. En muchas de las aplicaciones mencionadas, el sensado de las variables de interés debe realizarse en ambientes distantes u hostiles que hacen muy difícil el cableado y la atención periódica de los dispositivos de medición. Por estos motivos se han comenzado a utilizar las redes inalámbricas de sensores inteligentes (RISI) para obtener los datos necesarios.
Las RISI son un tipo particular de redes Ad-Hoc, constituidas por nodos que además de recolectar datos del ambiente, son capaces de procesarlos y colaborar con sus vecinos para transmitirlos hacia la/las estaciones base. Estas redes se auto-organizan para adaptarse a topologías cambiantes, y deben trabajar bajo fuertes restricciones de energía, tratando de maximizar su tiempo de vida útil [1] [2].
Una RISI realiza dos actividades fundamentales para llevar hasta el nodo base información relevante para la aplicación. La primera se ocupa del sensado y procesamiento de la información, y la segunda de la diseminación de la misma en la red. Ambas tareas consumen energía, que como ya se mencionó es un recurso que debe ser cuidadosamente preservado. Se ha establecido que la transmisión consume la mayor parte de la energía disponible, así que se intenta minimizar la tarea de diseminación realizando todo el procesamiento local posible [3]. En este sentido se han desarrollado técnicas de agregación de datos que permiten que el procesamiento de la información se realice en forma distribuida en nodos de la red. La eficiencia y aplicabilidad de estas técnicas, dependen del problema a abordar, por lo que deben ser cuidadosamente elegidas y posiblemente adaptadas teniendo siempre en cuenta el dominio de trabajo [4].
En este trabajo presentamos un algoritmo de encaminamiento para redes de sensores basado en clusters, que realiza una recolección periódica de datos del ambiente. El entorno a supervisar se divide en una cuadrícula uniforme para ubicar las cabeceras de clusters. El algoritmo trabaja en dos rondas bien definidas, una de selección de cabeceras y formación de clusters, y otra de envío de información hacia la estación base utilizando alguna función de agregación. Este artículo se organiza de la siguiente forma: en la sección 2 se analizan las técnicas de agregación de datos, la sección 3 trata sobre el control de topología centrándose en el uso de clusters. En la sección 4 se describe el algoritmo desarrollado y finalmente en las secciones 5 y 6 se enumeran las conclusiones alcanzadas y se proponen líneas de trabajo futuro.
2 AGREGACIÓN DE DATOS
Las RISI están constituidas por una gran cantidad de nodos, y por lo tanto es impracticable utilizar algoritmos de encaminamiento centrados en direcciones, en los cuales es necesario identificar cada nodo unívocamente [3]. Por este motivo, los algoritmos que se utilizan habitualmente en redes de sensores inalámbricas son centrados en datos. En los protocolos
centrados en datos, generalmente se busca aplicar algún tipo de procesamiento en los nodos de forma de reducir el tiempo de transmisión [5].
En este sentido se han desarrollado técnicas de agregación de datos, con el fin de lograr el mensaje más compacto posible que represente al conjunto de mensajes individuales. El mensaje agregado se transmite a través de la red en lugar del conjunto de mensajes procesados [5].
Al incorporar agregación, los algoritmos prolongan la vida útil de la red, reduciendo la cantidad de mensajes a difundir. La reducción del consumo de energía depende en gran medida de la aplicación a encarar, pues son sus características las que determinan la función de agregación a utilizar. Algunas aplicaciones admiten agregados sencillos como la obtención del valor máximo, mínimo o promedio. El estudio de otros fenómenos en cambio, requiere de la transmisión de todos los valores obtenidos o gran parte de ellos. Estos últimos casos son los más desafiantes al momento de diseñar alguna técnica de agregación, que manteniendo los errores acotados, permita cumplir con los requerimientos de la aplicación [6].
Si bien el ahorro de energía es un requerimiento fundamental para el diseño de una técnica de agregación, los algoritmos que la utilizan son evaluados también en otros aspectos [7]:
•Vigencia de los datos: diferencia entre el momento de obtención del dato y el de llegada
a la estación base.
• Proporción de lecturas recibidas: Cantidad de lecturas recibidas por la estación base
respecto del número total de lecturas realizadas.
Desde ya, el peso que se le dé a cada requerimiento dependerá de la aplicación particular. El problema a abordar será el que determine la magnitud de error aceptable, el período admisible de espera para la llegada de los datos o el porcentaje de mensajes que pueden perderse, sin afectar gravemente la eficiencia esperada para la aplicación.
2.1 Clasificación de las técnicas de agregación
Este trabajo se focaliza en aplicaciones donde es habitual realizar una adquisición periódica de datos, con el fin de mantener un estado de situación actualizado del fenómeno a sensar. Se habla de “rondas de recolección o sensado”, donde los nodos obtienen los valores de las variables de interés y los transmiten hacia la estación base. Estas “rondas” se repiten en períodos cuya duración queda determinada por la naturaleza del fenómeno bajo estudio. En general, podemos clasificar las técnicas de agregación periódicas como [4] [7]:
•Periódica simple: En este tipo de algoritmos, cada nodo espera un período fijo, agrega
los datos recibidos en un único paquete de datos y transmite. Si algún nodo se retrasa en el envío de datos o falla, su información no formará parte del agregado enviado hacia la estación base. Un ejemplo muy conocido es el algoritmo de difusión dirigida [8].
enviarán información (nodos hijos). Entonces, los nodos agregan los datos recibidos y los envían cuando han colectado la información de todos sus hijos. En caso de que algún hijo no se reporte, se espera un período predeterminado, y si no se obtiene respuesta, se difunde el agregado logrado hasta ese momento. El algoritmo que proponemos en este trabajo pertenece a esta categoría.
•Periódica por salto ajustado: Estos algoritmos utilizan el mismo principio que los de
agregación periódica por salto, pero incorporan un esquema de retardos para la difusión de los mensajes, basado en la posición de cada nodo en el árbol de distribución. El algoritmo propuesto por Solís [7] cae dentro de esta categoría.
3 CONTROL DE TOPOLOGÍA DE LA RED BASADO EN CLUSTERS
Las RISI son redes densamente pobladas donde cada nodo posee un número muy elevado de potenciales vecinos. Además, es habitual que la red deba reconfigurarse ante pequeñas modificaciones en su topología. Estas características ocasionan problemas para el funcionamiento de la red: se eleva la probabilidad de interferencias y el costo de reconfiguración es alto por la existencia de un gran número de rutas posibles. Una solución para estos inconvenientes consiste en limitar el número de vecinos, lo que se conoce como control de topología. Una de las opciones para controlar la topología es definir redes jerárquicas basadas en clusters o grupos locales de nodos. Para el funcionamiento de los clusters se suele seleccionar nodos con roles especiales conocidos como cabecera (CH). Los CH organizan la comunicación de los nodos miembro del cluster.
La utilización de clusters suma ventajas al control de topología. Por un lado se gestionan los recursos en forma local lo que facilita la escalabilidad de la red. Además estos grupos de nodos están orientados al uso de la técnica de agregación con el fin de reducir el consumo[5]. La ubicación de los puntos de agregación tiene una gran influencia sobre el funcionamiento de los algoritmos que utilizan esta técnica. [9].
3.1 El Protocolo LEACH
El protocolo desarrollado por Heinzelman [10] conocido con el nombre de “Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy” (LEACH) propone la utilización de clusters e introduce la rotación del rol de cabecera entre los nodos de la red. Selecciona en forma random algunos nodos para cumplir el rol de CH. Éstos son los encargados de aplicar alguna función de agregación para obtener un único mensaje a enviar al sink. Esto le permite lograr una distribución más uniforme del consumo de energía prolongando el tiempo de vida del sistema. La recolección de datos se realiza en forma periódica y por lo tanto es un protocolo que se comporta en forma correcta cuando se necesita una supervisión constante en un entorno dado [8].
Su funcionamiento se divide en dos fases, una de establecimiento del árbol de encaminamiento y otra de transmisión de datos hacia la estación base. En la primera fase se elige, mediante un algoritmo distribuido que utiliza probabilidades, las cabeceras de cluster. Éstas notifican que asumieron el rol de cabecera y cada nodo se incorpora al cluster cuya señal recibe con más fuerza.
En la segunda fase los nodos miembros le envían sus datos a la cabecera y ésta aplica alguna función de agregación y transmite el mensaje resultante directamente a la estación base. Se asume que todos los nodos miembro están a un salto de la cabecera. Por lo tanto ésta realiza una planificación de tiempos y cada miembro transmite en el periodo de tiempo que le corresponde para evitar colisiones.
4 ALGORITMO PROPUESTO
El algoritmo que se propone utiliza la idea de rotación de cabeceras de cluster propuesta por Heinzelman para el algoritmo descrito en la sección 3.1. Sin embargo, un inconveniente de LEACH es que al seleccionar las cabeceras en forma random, las mismas pueden quedar concentradas en algún sector de la red. Esto podría ocasionar la desconexión de un número indeterminado de nodos, como se puntualiza en [8]. Para subsanar este problema, basándose en las características de las aplicaciones de interés para este trabajo, se propone la división del entorno a supervisar en una cuadrícula con divisiones uniformes y adyacentes como se muestra en la figura 1. Las ventajas de este enfoque se detallarán en las subsecciones siguientes.
4.1 Generalidades del algoritmo
Este algoritmo se desarrolló para aplicaciones de supervisión ambiental con recolección periódica de datos. En este dominio las variables poseen una fuerte correlación espacio/temporal de valores entre nodos vecinos. Para aprovechar esta característica se propone utilizar clusters aplicando alguna función de agregación que dependerá de la aplicación particular. Otras características de la red sobre la que trabajará el algoritmo son:
• Nodos fijos y homogéneos; con el mismo nivel de energía inicial. •Densidad de nodos uniforme.
• Nodo sink único fuera del área monitoreada.
La ubicación de cada nodo se conoce inicialmente y por lo tanto es posible dividir la zona bajo estudio en una cuadrícula uniforme, identificando cada nodo dentro de las divisiones de la misma. Este enfoque persigue dos objetivos: asegurar que no queden nodos desconectados para una disposición dada de CH, y mantener acotada la cantidad de saltos necesarios para que los datos de los nodos miembro alcancen la CH correspondiente.
El uso de una cuadrícula virtual ya fue propuesto en [9] por Al-Karaki. En su algoritmo, los clusters coinciden con las divisiones de la cuadrícula, y el rol de CH se rota entre los nodos miembros de la misma teniendo en cuenta su energía remanente. En el algoritmo que aquí se propone, cuando se rotan las CH, se vuelven a definir los clusters, pudiendo incorporarse nodos de otras divisiones de la cuadrícula. Esto involucra un mayor número de mensajes de control, pero dichos mensajes son muy breves. Lo que se busca minimizar al introducir clusters dinámicos es el número de transmisiones de datos, al disminuir la cantidad de saltos necesarios. Los mensajes con información del ambiente son mucho más extensos que los de control, y por este motivo se considera beneficioso reducir el tráfico de los primeros a cambio de un incremento de los últimos.
Por último, el funcionamiento del algoritmo se divide en dos rondas bien diferenciadas. La primera se ocupa del establecimiento del árbol de encaminamiento (R1) y la segunda del envío de datos al sink (R2). Estas rondas se repiten periódicamente durante todo el tiempo de vida de la red.
4.2 Establecimiento del árbol de encaminamiento
En cada división de la cuadrícula se seleccionará una cabecera de cluster, por lo que existirán tantos clusters como divisiones en la cuadrícula como puede verse en la figura 1.
Figura 1: cuadrícula genérica
La ronda R1 del algoritmo se ocupa de definir la estructura de los clusters y la comunicación intra e intercluster. Para ello se encaran diversas tareas que se describen a continuación.
4.2.1 Selección de cabeceras
Los nodos de cada división están identificados con un ID. Cuando comienza a trabajar la red, el nodo con mayor ID de cada partición de la cuadrícula elige en forma random el primer cabecera. En las rondas siguientes cada cabecera elige en forma random a su sucesor y lo notifica. Cada nodo de la red conoce el mayor ID de su división y al asumir el rol de cabecera se autoelimina de una lista de candidatos a CH que recibe de su predecesor. Cuando todos los nodos de una división han cumplido con el rol de cabecera, todos serán nuevamente posibles candidatos. El cabecera que al autoeliminarse de la lista de candidatos obtiene una lista vacía, le advierte al nodo de mayor ID de su división este hecho y se repite el proceso.
4.2.2 Formación de clusters
El árbol de encaminamiento jerárquico se definirá en dos niveles. El primer nivel establecerá la estructura de cada cluster. Luego de seleccionar las cabeceras, cada nodo miembro decidirá a que cluster pertenece. Para ello cada CH debe enviar un mensaje de estructura de cluster (EC) como se muestra en la figura 2.
Figura 2: Estructura del mensaje tipo EC
En este contexto es de gran importancia el concepto de nivel de cada nodo, que es la menor cantidad de saltos que lo separan de su cabecera. De la misma forma resulta relevante que cada nodo identifique al vecino que usará para enviarle mensajes a su CH, al que se llama Ruta Al Sink (RAS).
Los nodos no cabecera que escuchen los mensajes EC se incorporarán al cluster del primer CH que escuchen. Luego reenviarán el mensaje EC colocando su ID como emisor y anunciando su nivel, que será el del emisor mas uno. Los nodos que no escuchan ninguna cabecera eligen como RAS a un nodo común, es decir dentro de un cluster la comunicación será multihop. Un nodo puede recibir mensajes EC con diferentes emisores. Puede tomar entonces dos actitudes, desechar el mensaje si su nivel no mejora, o actualizar su nivel y reenviar el mensaje. Para que un nodo mejore su nivel se debe cumplir que el nivel del nuevo nodo emisor es menor que el nivel actual del nodo menos uno.
Las CH deben conocer a sus hijos, por lo que debe existir un mensaje de pertenencia al cluster que envía cada miembro del mismo. Este mensaje se enviará cuando se ha cumplido un tiempo de espera sin escuchar mensajes de tipo EC. Una vez enviado el mensaje de pertenencia, el nodo no puede cambiar de cluster.
La rotación de cabeceras tiende a lograr una distribución uniforme del gasto de energía. Podría ocurrir que los clusters tengan distinta cantidad de miembros. Es importante destacar, que un nodo común que está en una división de la cuadrícula puede sumarse a un cluster cuya cabecera pertenece a otra. En este caso un cluster quedará formado por nodos que pertenecen a más de una división como se muestra en la figura 3.
Figura 3: Ejemplo de formación de cluster
4.2.3 Comunicación entre cabeceras
