Ciencia e Ingeniería Neogranadina

Editorial

Nonlinear Model of Population Dynamics in Suicide

Resumen: En el presente trabajo se propone un modelo no lineal y se estiman series para las poblaciones involucradas en el fenómeno del suicidio con información demográfica del DANE y boletines epidemiológicos de Sivigila para el departamento del Tolima. Se introducen las poblaciones vulnerables, susceptibles, en tratamiento y población, que han terminado un tratamiento o ayuda psicológica contra el suicidio y se estiman proyecciones de estas poblaciones hasta el año 2034. Se establecen relaciones lineales y no lineales entre poblaciones involucradas en el fenómeno del suicidio que permiten definir condiciones iniciales y estimación de parámetros con el método de Levenberg-Marquardt, para obtener series poblacionales hasta el año 2034 bajo la evolución dinámica de un modelo no lineal empleando el Software Matlab R2021a. Como resultado, se establecen supuestos entre variables de estado que permiten acotar y estimar las constantes de proporcionalidad; se propone un diagrama causal de la interacción dinámica de las variables de estado con respectivos supuestos que permiten formular el modelo matemático de la interacción dinámica del suicidio, el cual se normaliza para obtener estimaciones de las proyecciones de las series de población. Finalmente, se concluye que en el departamento del Tolima muestra un comportamiento creciente de casos de suicidio, donde el 99,84 % de la población vulnerable se expone a factores desencadenantes y un porcentaje inferior al 0,11 % recibe tratamiento, con una tasa de efectividad inferior del 0,05 %. Se invita a entes de salud pública a desarrollar estrategias que bajen las tasas de mortalidad por esta causa.

Abstract: This paper proposes a nonlinear model and estimates time series for populations involved in the phenomenon of suicide using demographic information from DANE and epidemiological bulletins from Sivigila for the department of Tolima. Vulnerable populations, susceptible populations, those in treatment, and populations that have completed psychological treatment against suicide are introduced, and projections for these populations are estimated up to the year 2034. Linear and nonlinear relationships are established between populations involved in the suicide phenomenon, allowing the definition of initial conditions and parameter estimation using the Levenberg-Marquardt method to obtain population series until the year 2034 under the dynamic evolution of a nonlinear model using Matlab R2021a software. As a result, assumptions are established between state variables that allow bounding and estimating the proportionality constants. A causal diagram of the dynamic interaction of state variables with respective assumptions is proposed, enabling the formulation of the mathematical model of the dynamic interaction of suicide, which is normalized to obtain estimates of population series projections. Finally, it is concluded that the Tolima department shows an increasing trend in suicide cases, where 99.84% of the vulnerable population is exposed to triggering factors, and less than 0.11% receives treatment, with an effectiveness rate below 0.05%. Public health entities are encouraged to develop strategies to reduce mortality rates due to this cause.

Spatial Integration of Content in Extended Reality Environments

Resumen: La realidad extendida es un conjunto de tecnologías inmersivas de la Cuarta Revolución Industrial que incluyen la realidad virtual, la realidad mixta y la realidad aumentada, y que son usadas en entornos inmersivos de aprendizaje. Sin embargo, para garantizar la utilidad de estas tecnologías se debe conocer el impacto de los principios multimedia que garantizan la integración espacial de la información, especialmente en entornos virtuales 3D, dado que estos son principios que buscan que el aprendiz use adecuadamente sus recursos cognitivos. Con el propósito de identificar la forma en que los mismos son usados y cómo influyen en la integración espacial de contenido en entornos de realidad extendida, se realizó una revisión sistemática de información. Los resultados muestran la influencia de tres características asociadas a las diferencias entre usuarios, permitiendo establecer un conjunto de técnicas que fomentan la integración espacial y proponer una taxonomía. Finalmente, se identificaron atributos de configuración del entorno virtual 3D y su influencia en la carga cognitiva de los aprendices. Estos resultados pueden orientar la aplicación de los principios de la teoría de la carga cognitiva en el diseño de entornos de realidad extendida para el aprendizaje y entrenamiento.

Abstract: Extended reality is a set of immersive technologies of the Fourth Industrial Revolution, including virtual reality, mixed reality, and augmented reality, used in immersive learning environments. However, to ensure the utility of these technologies, it is essential to understand the impact of multimedia principles that ensure spatial integration of information, especially in 3D virtual environments. These principles aim to facilitate the learner’s proper use of cognitive resources. To identify how these principles are used and their influence on the spatial integration of content in extended reality environments, a systematic review of information was conducted. The results demonstrate the influence of three characteristics associated with user differences, allowing the establishment of a set of techniques that promote spatial integration and proposing a taxonomy. Finally, attributes of 3D virtual environment configuration and their influence on learners’ cognitive load were identified. These findings can guide the application of cognitive load theory principles in the design of extended reality environments for learning and training.

Evaluation of Different Planting Densities in the Cultivation of Dianthus barbatus, Green Ball, and Kiwi Mellow Varieties

Resumen: El clavel tiene gran importancia para la floricultura colombiana, siendo Dianthus barbatus, en sus variedades Kiwi Mellow y Green Ball, una alternativa de crecimiento del sector, debido a la belleza que aporta a los arreglos florales. No obstante, las empresas colombianas necesitan innovar y optimizar recursos para llevar un manejo adecuado del espacio de siembra y así mejorar su productividad. Por lo anterior, se evaluaron diferentes densidades de siembra y contenedores en las variedades mencionadas, para lo que se empleó un diseño completamente aleatorizado con cuatro tratamientos por variedad (23 plantas/m2, dos contenedores por cama; 46 plantas/m2, dos contenedores por cama; 27 plantas/m2, un contenedor por cama; 54 plantas/m2, un contenedor por cama), con cuatro repeticiones por tratamiento. La densidad de siembra de 54 plantas/m2 en un contenedor por cama, para las variedades Kiwi Mellow y Green Ball, tuvo un efecto significativo sobre la productividad, incrementando los rendimientos en 30 % y 20 %, respectivamente, en comparación al tratamiento común de la zona (densidad de siembra de 23 plantas/m2). El aumento de las densidades de siembra no afectó los parámetros de calidad de la flor, ni aumentó las pérdidas por calidad nacional. La variedad Kiwi Mellow tiene un 3,16 % más de unidades Soil Plant Analysis Development (SPAD) en promedio que Green Ball. La mejor rentabilidad en el cultivo de D. barbatus para las dos variedades evaluadas fue obtenida con la densidad de siembra de 54 plantas/m2, superando respectivamente en un 34 % y 15 % al tratamiento de la zona.

Abstract: Carnation holds great importance in Colombian floriculture, with Dianthus barbatus, in its Kiwi Mellow and Green Ball varieties, being an alternative for sector growth due to the beauty it adds to floral arrangements. However, Colombian companies need to innovate and optimize resources to manage planting space effectively and improve productivity. Therefore, different planting densities and containers were evaluated for the mentioned varieties, using a completely randomized design with four treatments per variety (23 plants/m2, two containers per bed; 46 plants/ m2, two containers per bed; 27 plants/ m2, one container per bed; 54 plants/ m2 one container per bed), with four repetitions per treatment. The planting density of 54 plants/ m2 in one container per bed, for the Kiwi Mellow and Green Ball varieties, had a significant effect on productivity, increasing yields by 30% and 20%, respectively, compared to the common treatment in the area (planting density of 23 plants/ m2). The increased planting densities did not affect flower quality parameters or increase losses due to national quality. The Kiwi Mellow variety has an average of 3.16% more Soil Plant Analysis Development (SPAD) units than Green Ball. The best profitability in the cultivation of D. barbatus for the two evaluated varieties was achieved with a planting density of 54 plants/ m2, surpassing the zone treatment by 34% and 15%, respectively.

Artificial Intelligence and Multivariate Statistics in the Analysis of PM2.5 Behavior in the City of Barranquilla

Resumen: Predecir el comportamiento de los contaminantes atmosféricos se ha convertido en un importante insumo para el diseño de estrategias gubernamentales de contingencia que buscan mitigar los niveles de contaminación, por tal motivo esta investigación presenta una metodología para predecir el incumplimiento de los índices máximos permitidos para el material particulado contaminante PM2.5, a partir de modelos estadísticos multivariados que pueden ser utilizados para entender cómo diversas variables meteorológicas influyen en el comportamiento del contaminante, al igual que como forma de seleccionar las variables que serán usadas durante el entrenamiento de un clasificador bayesiano de redes neuronales. Además del modelo multivariado, se aplicó un análisis de varianza multifactorial para evaluar el efecto del día, hora y mes en la media del PM2.5. Como resultados principales, se encontró que las variables: dirección del viento, temperatura, humedad, presión atmosférica, precipitación, radiación solar, hora del día, día de la semana y mes, fueron estadísticamente significativas y permitieron entrenar una red neuronal con una capacidad de pronóstico del 78,2 % de manera global y del 81 % en los casos de incumplimiento, demostrando así que con variables factibles de manejar (variables meteorológicas, hora, día y mes) se puede diseñar una herramienta de pronóstico muy útil como insumo para la gestión sobre la calidad del aire.

Abstract: Predicting the behavior of atmospheric pollutants has become a crucial input for the design of government contingency strategies aiming to mitigate pollution levels. For this reason, this research presents a methodology to predict the non-compliance with the maximum allowed indices for the particulate matter pollutant PM2.5. The approach involves multivariate statistical models that can be used to understand how various meteorological variables influence the pollutant's behavior. It also serves as a means of selecting variables for training a Bayesian neural network classifier. In addition to the multivariate model, a multifactorial analysis of variance was applied to assess the effect of day, hour, and month on the mean PM2.5 levels. The main results revealed that variables such as wind direction, temperature, humidity, atmospheric pressure, precipitation, solar radiation, time of day, day of the week, and month were statistically significant. These variables allowed the training of a neural network with an overall predictive capacity of 78.2%, reaching 81% accuracy in cases of noncompliance. This demonstrates that with manageable variables (meteorological variables, time, day, and month), a highly useful forecasting tool can be designed to contribute to air quality management.

Influence of Conscientiousness on the Functional Suitability and Maintainability of Object-Oriented Systems

Resumen: Una cantidad importante de estudios ha evidenciado que la personalidad influye de manera positiva en el ámbito de la ingeniería de software. Sin embargo, solo unos pocos estudios empíricos han analizado la influencia de la personalidad en los atributos de calidad del software. El objetivo de este trabajo es evaluar los efectos que tiene la formación de grupos homogéneos bajo la dimensión de la meticulosidad, con respecto a la mantenibilidad en sistemas orientados a objetos y la adecuación funcional del producto software. Se contó con un total de 76 participantes, y se empleó una herramienta computacional basada en un mecanismo de algoritmo genético, considerando la personalidad de los estudiantes como criterio de agrupación. Como resultado, se evidenció que no existe una diferencia significativa que permita afirmar que la formación de grupos homogéneos haya obtenido mejores resultados con respecto a las métricas Chidamber & Kemerer (CK) y a la adecuación funcional. A pesar de estos resultados, las puntuaciones promedio de las métricas Coupling Between Objects (CBO) y Response for a Class (RFC) en el grupo experimental estuvieron ligeramente por encima del umbral deseado y ligeramente por debajo del promedio del grupo de control. Esto indica que la meticulosidad en la formación de grupos podría afectar la complejidad del diseño, la modularidad, la propensión a fallas y la facilidad de realizar pruebas en las clases. Se sugiere seguir explorando qué dimensiones específicas de la personalidad pueden influir en los diferentes atributos de calidad del software y en general de la ciencia de la computación.

Abstract: A significant body of research has shown that personality positively influences the field of software engineering. However, only a few empirical studies have analyzed the impact of personality on software quality attributes. The objective of this work is to evaluate the effects of forming homogeneous groups under the dimension of conscientiousness concerning maintainability in object-oriented systems and the functional suitability of the software product. A total of 76 participants were involved, and a computational tool based on a genetic algorithm mechanism was used, considering students' personality as a grouping criterion. As a result, it was observed that there is no significant difference that allows stating that forming homogeneous groups yielded better results concerning Chidamber & Kemerer (CK) metrics and functional suitability. Despite these results, the average scores of Coupling Between Objects (CBO) and Response for a Class (RFC) metrics in the experimental group were slightly above the desired threshold and slightly below the control group's average. This indicates that conscientiousness in group formation could affect the design complexity, modularity, susceptibility to faults, and ease of testing in classes. It is suggested to continue exploring specific dimensions of personality that may influence different software quality attributes and, in general, computer science.

Hand-Eye Coordination of a Robotic Arm Using a Stereo Camera

Resumen: Este trabajo presenta los resultados obtenidos luego de implementar un algoritmo de visión artificial desarrollado en Python para estimar la posición de un objeto por medio de información visual de una cámara estéreo. La estimación de la posición del objeto es utilizada por el controlador de un brazo robótico, para posicionarlo y sujetar el objeto; sin embargo, el brazo robótico no siempre llega de forma precisa al punto esperado, en consecuencia, se complementó este proceso con un algoritmo de corrección de la posición basado en el algoritmo de optimización Gradient Descent y el proceso de coordinación mano-ojo que hacen los seres humanos. Los valores de posición son enviados, mediante wifi, a través del protocolo TCP/IP y por medio de sockets, al controlador del brazo robótico. Los resultados experimentales obtenidos muestran que, a mayor resolución de la imagen de la cámara, mejor es la estimación de la posición del objeto y, en general, con el algoritmo de corrección implementado, la distancia entre la posición final del robot y la posición del objeto no supera los 10 mm.

Abstract: This work presents the results obtained after implementing a computer vision algorithm developed in Python to estimate the position of an object through visual information from a stereo camera. The object’s position estimation is utilized by the controller of a robotic arm to position it for grasping the object. However, the robotic arm does not always reach the expected point accurately. Consequently, this process was complemented with a position correction algorithm based on the Gradient Descent optimization algorithm and the hand-eye coordination process performed by humans. The position values are sent via wifi using the TCP/IP protocol through sockets to the robotic arm controller. Experimental results demonstrate that, with higher camera image resolution, the object’s position estimation improves. Overall, with the implemented correction algorithm, the distance between the robot’s final position and the object’s position does not exceed 10 mm.

Detail of the Geometric Information for the Levels of Information in the 3D Model (LOD) for Urban Road Infrastructure Projects in Bogotá, D.C.

Resumen: Actualmente, la metodología Building Information Modeling (BIM) ha cobrado especial relevancia en el sector de la infraestructura, al punto de que diversas entidades gubernamentales han optado por generar planes de trabajo que permitan lograr objetivos BIM, con miras a optimizar los procesos constructivos y de diseño. Lo anterior es relativamente nuevo en el distrito capital, lo que ha llevado a que el Instituto de Desarrollo Urbano (IDU) adelante lo pertinente desde el 2020. Sin embargo, en el proceso de incorporación de los requisitos que deben tener los distintos proyectos, aún falta por definir algunos aspectos, como los niveles de información (LOD) geométrica para cada una de las entidades que hacen parte de los componentes en las distintas fases del proyecto, toda vez que los documentos del IDU establecen LOD determinados para cada fase del proyecto, mas no por entidad geométrica. Así las cosas, este artículo identifica cuáles son los productos que se desarrollan para cada fase del diseño de un proyecto, con base en la Guía de Maduración de Proyectos del IDU, y los correlaciona con el LOD establecido por el Anexo Contractual BIM V.5, para concluir que es necesario separar los componentes de diseño por entidades, ya que cada una de estas responde a un LOD distinto, incluso para una misma fase de diseño.

Abstract: Currently, the Building Information Modeling (BIM) methodology has gained special relevance in the infrastructure sector, to the point that various government entities have chosen to develop work plans to achieve BIM objectives, with the aim of optimizing construction and design processes. This is relatively new in the capital district, leading the Urban Development Institute (IDU) to take relevant actions since 2020. However, in the process of incorporating the requirements that different projects must meet, some aspects still need to be defined, such as the geometric levels of information (LOD) for each of the entities that are part of the components in different phases of the project. The IDU documents establish specific LODS for each project phase but not for each geometric entity. Therefore, this article identifies the products developed for each design phase of a project based on the IDU Project Maturation Guide and correlates them with the LOD established by the BIM Contract Annex V.5. It concludes that it is necessary to separate design components by entities since each of these corresponds to a different LOD, even for the same design phase.

Mechanical Assessment of a Warm Mix Asphalt (WMA) Using Additives Viscosity Modifiers

Abstract: Warm Mix Asphalt (WMA) technology has been a driving force in the asphalt industry, as it contributes to minimizing greenhouse gas emissions in the environment, aiding in the reduction of global warming and carbon footprint. In this research, the impact of two WMA additives on the char acteristics of asphalt binder and asphalt mixture was experimentally assessed. Among the results, a notable impact of additives was observed on the viscosity property of the asphalt binder. Both addi tives reduce viscosity as the temperature in the mixture increased. Concerning asphalt mixtures, the addition of WMA additives tended to increase bulk density, voids filled with asphalt, Marshall stability, and reduce air voids content. The incorporation of these additives can lead to a reduction of 0.2 to 0.4% in the optimal bitumen content.

Resumen: La tecnología de mezcla asfáltica tibia (WMA) ha sido un incentivo en la industria asfáltica ya que contribuye a minimizar las emisiones de gases de efecto invernadero al medio ambiente, ayudando a reducir el calentamiento global y la huella de carbono. En esta investigación se evaluó experimentalmente el impacto de dos aditivos WMA sobre las características del ligante asfáltico y la mezcla asfáltica. Entre los resultados, se destacó el impacto de los aditivos en la propiedad de viscosidad del ligante asfáltico. Ambos aditivos redujeron la viscosidad a medida que aumentaba la temperatura en la mezcla. Con respecto a las mezclas asfálticas, la adición de aditivos WMA tendió a aumentar la densidad aparente, los vacíos llenos de asfalto, la estabilidad Marshall y a reducir el contenido de vacíos de aire. La incorporación de estos aditivos puede reducir entre un 0.2 y un 0.4% el contenido óptimo de betún.

Comparative Evaluation of Support Vector Machine and Random Forest Machine Learning Algorithms: Effects of Training Set Size

Resumen: En el presente estudio se examinó el rendimiento de los algoritmos Support Vector Machine (SVM) y Random Forest (RF) utilizando un modelo de segmentación de imágenes basado en objetos (OBIA) en la zona metropolitana de Barranquilla, Colombia. El propósito fue investigar de qué manera los cambios en el tamaño de los conjuntos de entrenamiento y el desequilibrio en las clases de cobertura terrestre influyen en la precisión de los modelos clasificadores. Los valores del coeficiente Kappa y la precisión general revelaron que SVM superó consistentemente a RF. Además, la imposibilidad de calibrar ciertos parámetros de SVM en ArcGIS Pro planteó desafíos. La elección del número de árboles en RF mostró ser fundamental, con un número limitado de árboles (50) que afectó la adaptabilidad del modelo, especialmente en conjuntos de datos desequilibrados. Este estudio resalta la complejidad de elegir y configurar modelos de aprendizaje automático, que acentúan la importancia de considerar cuidadosamente las proporciones de clases y la homogeneidad en las distribuciones de datos para lograr predicciones precisas en la clasificación de uso del suelo y cobertura terrestre. Según los hallazgos, alcanzar precisiones de usuario superiores al 90% en las clases de pastos limpios, bosques, red vial y agua continental, mediante el modelo SVM en ArcGIS Pro, requiere asignar muestras de entrenamiento que cubran respectivamente el 2 %, 1 %, 3% y 8 % del área clasificada.

Abstract: This study examined the performance of Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF) algorithms using an Object-Based Image Analysis (OBIA) model in the metropolitan area of Barranquilla, Colombia. The purpose was to investigate how changes in training set size and imbalance in land cover classes influence the accuracy of classifier models. Kappa coefficient values and overall accuracy consistently revealed that SVM outperformed RF. Additionally, the inability to calibrate certain SVM parameters in ARCGIS Pro posed challenges. The choice of the number of trees in RF proved to be crucial, with a limited number of trees (50) affecting the model's adaptability, especially in imbalanced datasets. This study highlights the complexity of choosing and configuring machine learning models, emphasizing the importance of carefully considering class proportions and homogeneity in data distributions to achieve accurate predictions in land use and land cover classification. According to the findings, achieving user accuracies exceeding 90% in clean grass, forests, road networks, and continental water classes, using the SVM model in ARCGIS Pro, requires assigning training samples covering 2%, 1%, 3%, and 8% of the classified area, respectively.