Sistema de recolección de datos de uso en dispositivos Android para la detección de oportunidades de ahorro de batería

Autores
Vena, Pablo; Rudenick, Leopoldo
Año de publicación
2016
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Zunino, Alejandro
Rodríguez, Juan Manuel
Descripción
Los teléfonos móviles y otros dispositivos móviles tienen un recurso en común que es esencial a todos ellos: la vida útil de la batería. Una vez que la batería se ha agotado el dispositivo deja de ser útil hasta su próxima recarga. El tiempo limitado de batería se ha convertido en uno de los mayores problemas de los dispositivos móviles actuales. En los últimos años la evolución de los dispositivos móviles los ha transformado de teléfonos móviles a verdaderas computadoras, utilizados para diversas actividades tales como realizar llamadas de voz o video, navegar en Internet, escuchar música, mensajería instantánea, redes sociales, etc. Esta evolución ha hecho que estos dispositivos se conviertan en una herramienta casi indispensable del día a día de toda persona, aunque al mismo tiempo el consumo promedio de batería de los dispositivos se ha incrementado, lo que lleva a que la vida útil de la batería se haga más corta y menos predecible. Por tal motivo resulta de vital importancia identificar en qué situaciones se está desperdiciando energía, para poder minimizar el consumo innecesario de la batería del dispositivo. En base a la problemática expuesta, la presente tesis propone una manera de aprender sobre el consumo energético de cada usuario en un desarrollo progresivo de tres etapas. La primera etapa se basó en el desarrollo de una aplicación móvil: LoginUse. La segunda etapa consistió en la recolección de datos mediante la aplicación por un tiempo de entre tres meses y un año. La tercera etapa fue la de análisis y pruebas sobre los datos recolectados previamente. En esta última etapa se trató de extraer conocimiento e identificar patrones de uso que llevan al desperdicio de la batería del dispositivo, utilizando herramientas de minería de datos e inteligencia artificial. Los resultados muestran que es posible crear modelos (o clasificadores) que aprendan y permitan predecir cuando un usuario está o no haciendo un uso ineficiente de la energía del dispositivo.
Fil: Vena, Pablo. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Rudenick, Leopoldo. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Zunino, Alejandro. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Rodríguez, Juan Manuel. Universidad Nacional de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Materia
Dispositivos electrónicos
Dispositivos móviles
Tráfico de datos móviles
LoginUse
Android
Batería
Telefonía móvil
Conservación de batería
Tecnología electrónica
Ahorro de energía
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Repositorio
RIDAA (UNICEN)
Institución
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires
OAI Identificador
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Acceder
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