Un enfoque inteligente para digitalizar y sincronizar tableros físicos

• Autores: Pardo, Mariano
• Año de publicación: 2017
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Soria, Álvaro
• Materia: Tableros físicos; Tableros digitales; Backlogs; SyncBoards; Digitalización de tableros físicos; Ingeniería de sistemas
• Institución: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires

En los últimos años, el uso de las metodologías ágiles ha crecido significativamente. En la implementación de estas prácticas, es común el uso de diferentes tipos de tableros como pueden ser tableros de tareas, funcionalidades o backlogs. En la actualidad, existen múltiples herramientas que permiten manejar estos tableros digitalmente. Sin embargo, muchos equipos de trabajo continúan haciendo uso de tableros físicos. Los tableros físicos tienen múltiples ventajas sobre los digitales. Entre éstas, se incluyen una mayor visibilidad y flexibilidad, e incluso, una mejor comunicación entre los miembros del equipo. No obstante, existe una tendencia creciente en el desarrollo del software distribuido. En este contexto, los tableros físicos fallan al proveer una solución viable, debido a que no pueden ser accedidos desde cualquier ubicación. A partir de esta problemática, se presenta un enfoque que permite a los equipos de trabajo utilizar tableros físicos y, a su vez, mantener sincronizada una versión digital de estos tableros. Esto permite gozar de las principales ventajas de los tableros físicos y digitales. Con este propósito, se presenta la herramienta SyncBoards, la cual brinda una solución que da lugar a la sincronización y digitalización de tableros físicos. En este contexto, el enfoque propuesto se centra en la utilización de técnicas de aprendizaje supervisado, con el fin de dar lugar a la digitalización de tableros físicos. A partir de una imagen de un tablero físico, la herramienta debe reconocer y comprender los diferentes elementos contenidos en ésta. Finalmente, se presentan experimentos realizados, comparando diferentes técnicas y configuraciones que permiten reconocer imágenes de tableros físicos. En éstos se demuestra que el enfoque propuesto, es capaz de reconocer y comprender los elementos contenidos en las imágenes de los tableros, con un alto porcentaje de precisión.
Fil: Pardo, Mariano. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Soria, Álvaro. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.