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dc.contributor.advisorBriceño Pineda, Wilson
dc.contributor.advisorOrtiz Martínez, Rafael Gustavo
dc.contributor.authorMoreno Corzo, Feisar Enrique
dc.coverage.spatialBucaramanga (Santander, Colombia)
dc.date.accessioned2020-06-26T21:33:17Z
dc.date.available2020-06-26T21:33:17Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/3376
dc.description.abstractEl presente trabajo se enmarca en el campo de conocimiento denominado análisis de patrones de puntos que, aunque no es un área de estudio nueva, mantiene su vigencia al permitir analizar diferentes tipos de fenómenos desde una perspectiva espacial por medio de diversos métodos. Entre los métodos de análisis de patrones de puntos existentes se encuentran algunos enfocados en el análisis sobre espacios de redes, definidos como espacios lineales contenidos dentro de los espacios euclidianos en dos dimensiones. Un ejemplo de espacio de redes es el formado por la red vial de una ciudad o región. Sobre estos espacios de redes se pueden realizar análisis de fenómenos como accidentes de tránsito y crímenes. El desarrollo del presente trabajo se divide en dos etapas. La primera etapa se centra en la creación de una herramienta software que implementa dos métodos de análisis de patrones de puntos en espacios de redes, la función K para redes y NetKDE. Junto al proceso de desarrollo de los métodos se cubren temas de apoyo como la manipulación de archivos KML, la revisión y cierre de los nodos de red y la proyección de los puntos de eventos sobre las líneas de una red. La segunda etapa se ocupa de la aplicación de los métodos implementados sobre los datos de accidentes de tránsito ocurridos en las ciudades de Bucaramanga (Colombia) y Barcelona (España) durante el año 2014, y el análisis posterior de los resultados obtenidosspa
dc.description.tableofcontentsRESUMEN 9 INTRODUCCIÓN 10 1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 11 2. ESTADO DEL ARTE 13 2.1. ESPACIOS EUCLIDIANOS DE DOS DIMENSIONES 13 2.2. ESPACIOS DE REDES 14 2.3. HERRAMIENTAS COMPUTACIONALES 15 2.4. ANÁLISIS DE PATRONES DE PUNTOS – PPA 16 2.4.1. Kernel Density Estimator – KDE 17 2.4.2. La Función K 18 2.5. ANÁLISIS DE PATRONES DE PUNTOS EN REDES 21 2.5.1. NetKDE 21 2.5.2. Función K para Redes 23 3. OBJETIVOS 26 3.1. OBJETIVO GENERAL 26 3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS 26 4. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN 27 4.1. DEFINICIÓN DE LA ARQUITECTURA DE DESARROLLO DE SOFTWARE 27 4.2. DEFINICIÓN DE CASOS DE USO 28 4.3. DESCRIPCIÓN DE CASOS DE USO 29 4.3.1. Visualizar Datos Geográficos 29 4.3.2. Cargar Archivo de Red 30 4.3.3. Cargar Archivo de Eventos 32 4.3.4. Realizar Cierre de Nodos 35 4.3.5. Realizar Proyección de Puntos 37 4.3.6. Generar Distribuciones Aleatorias de Puntos 39 4.3.7. Calcular Valores de Función K para Redes 41 4.3.8. Calcular Densidades de NetKDE 44 4.4. ALISTAMIENTO DE DATOS 47 5. ANÁLISIS DE RESULTADOS 52 5.1. HALLAZGOS EN LA IMPLEMENTACIÓN DE LA HERRAMIENTA SOFTWARE 52 5.1.1. Módulo de Carga de Archivos 52 5.1.2. Procesos de Normalización de Datos 54 5.1.3. Módulo de Función K para Redes 58 5.1.4. Módulo de NetKDE 60 5.1.5. Módulo de Visualización de Resultados Geográficos 61 5.1.6. Módulo de Creación y Verificación de Base de Datos Relacional Asociada 63 5.2. ANÁLISIS DE RESULTADOS DE LA APLICACIÓN DE LOS MÉTODOS IMPLEMENTADOS 64 5.2.1. Función K para Redes 64 5.2.2. NetKDE 68 6. CONCLUSIONES 75 7. RECOMENDACIONES 79 BIBLIOGRAFÍA 80 ANEXO A. ALGORITMO EN AVENUE PARA LA LOCALIZACIÓN DE DIRECCIONES 83 ANEXO B. MANUAL DE USUARIO 85 B.1. MENÚ CONFIGURACIÓN (CONFIGURATION) 85 B.1.1. Opción Base de datos (Database) 85 B.2. MENÚ CARGA (UPLOAD) 86 B.2.1. Opción cargar archivos de red (Upload network files) 86 B.2.2. Opción cargar archivos de eventos (puntos) [Upload event (point) files] 87 B.3. MENÚ PROCESOS (PROCESSES) 88 B.3.1. Opción Función K para redes (Network K function) 88 B.3.2. Opción NetKDE 91spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.titleAplicación para el análisis espacial de datos en espacios en redes con netkde y función K para redesspa
dc.title.translatedApplication for spatial analysis of data in network spaces with netkde and K function for networkseng
dc.degree.nameMagíster en Gestión, aplicación y desarrollo de software
dc.coverageBucaramanga (Colombia)
dc.publisher.grantorUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNAB
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.publisher.facultyFacultad Ingenierías
dc.publisher.programMaestría en Gestión, Aplicación y Desarrollo de Software
dc.description.degreelevelMaestría
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.localTesisspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.subject.keywordsSpatial analysis
dc.subject.keywordsPoint pattern analysis
dc.subject.keywordsNetwork spaces
dc.subject.keywordsNetwork K function
dc.subject.keywordsSystems engineereng
dc.subject.keywordsSoftware managementeng
dc.subject.keywordsSoftware applicationeng
dc.subject.keywordsSoftware developmenteng
dc.subject.keywordsComputer networkseng
dc.subject.keywordsAnalysiseng
dc.subject.keywordsResearcheng
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UNAB
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.relation.referencesMoreno Corzo, Feisar Enrique (2017). Aplicación para el análisis espacial de datos en espacios en redes con netkde y función K para redes. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB
dc.relation.referencesAgoston, M. K. (2005). Computer Graphics and Geometric Modelling (1st ed.). Londres: Springer-Verlag.
dc.relation.referencesAnderson, T. K. (2009). Kernel density estimation and K-means clustering to profile road accident hot spots. Accident Analysis & Prevention, 41(3), 359–364.
dc.relation.referencesBailey, T. C., & Gatrell, A. C. (1995). Interactive spatial data analysis. Essex: LONGMAN.
dc.relation.referencesBeck, K., Beedle, M., Bennekum, A. van, Cockburn, A., Cunningham, W., Fowler, M., … Thomas, D. (2001). Principles behind the Agile Manifesto. Recuperado de http://agilemanifesto.org/principles.html
dc.relation.referencesBlack, W. R. (1991). Highway accidents: a spatial and temporal analysis. Transport Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 75–82.
dc.relation.referencesBlack, W. R. (1992). Network Autocorrelation in Transport Network and Flow Systems. Geographical Analysis, 24(3), 207–222.
dc.relation.referencesCentre for Environmental Research - UFZ. (2016). Programita. Recuperado de http://www.ufz.de/index.php?en=41413
dc.relation.referencesClark, P. J., & Evans, F. C. (1954). Distance to Nearest Neighbor as a Measure of Spatial Relationships in Populations. Ecology, 35(4), 445–453.
dc.relation.referencesCockburn, A. (2004). Crystal Clear: A Human-Powered Methodology for Small Teams. Upper Saddle River, New Jersey: Addison-Wesley Professional.
dc.relation.referencesDeenadayalan, Y., Grimmer-Somers, K., Prior, M., & Kumar, S. (2008). How to run an effective journal club: a systematic review. Journal of Evaluation in Clinical Practice, 14(5), 898–911.
dc.relation.referencesDelmelle, E., & Thill, J.-C. (2008). Urban bicyclists – a spatial analysis of adult and youth traffic hazard intensity. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2074, 31–39.
dc.relation.referencesDixon, P. M., El-Shaarawi, A. H., & Piegorsch, W. W. (2002). Ripley’s K function. Encyclopedia of Environmetrics, 3, 1796–1803.
dc.relation.referencesErdogan, S., Yilmaz, I., Baybura, T., & Gullu, M. (2008). Geographical information systems aided traffic accident analysis system case study: city of Afyonkarahisar. Accident Analysis & Prevention, 40(1), 174–181.
dc.relation.referencesEsri. (2016). ArcGIS Spatial Analyst. Recuperado de http://www.esri.com/software/arcgis/extensions/spatialanalyst
dc.relation.referencesGatrell, A. C., Bailey, T. C., Diggle, P. J., & Rowlingson, B. S. (1996). Spatial point pattern analysis and its application in geographical epidemiology. Transactions of the Institute of British Geographers, 21(1), 256–274.
dc.relation.referencesGetis, A., & Ord., J. K. (1992). The analysis of spatial association by use of distance statistics. Geographical Analysis, 24(3), 189–207.
dc.relation.referencesGibin, M., Longley, P., & Atkinson, P. (2007). Kernel Density Estimation and Percent Volume Contours in General Practice Catchment Area Analysis in Urban Areas. In Proceedings of the GIScience research UK conference (GISRUK) (pp. 270–276). Recuperado de http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.228.9937&rep=rep1&type=pdf#page=282
dc.relation.referencesGoogle. (2016). KML Reference. Recuperado de https://developers.google.com/kml/documentation/kmlreference
dc.relation.referencesHarvey, D. W. (1966). Geographical Processes and the Analysis of Point Patterns: Testing Models of Diffusion by Quadrat Sampling. Transactions of the Institute of British Geographers, (40), 81–95.
dc.relation.referencesKrispa, J. M., & Durot, S. (2007). Segmentation of lines based on point densities – An optimisation of wildlife warning sign placement in southern Finland. Accident Analysis & Prevention, 39(1), 38–46.
dc.relation.referencesLevine, N. (2013). CrimeStat IV: a apatial atatistics program for the analysis of crime incident locations, version 4.0. Washington D.C.: National Institute of Justice.
dc.relation.referencesMiller, H. J. (1999). Potential contributions of spatial analysis to geographic information systems for transportation (GIS-T). Geographical Analysis, 31(4), 373–399.
dc.relation.referencesNational Institute of Justice. (2015). CrimeStat: Spatial Statistics Program for the Analysis of Crime Incident Locations. Recuperado de http://nij.gov/topics/technology/maps/pages/crimestat.aspx
dc.relation.referencesOkabe, A., Okunuki, K., Satoh, T., Shiode, S., Okabe, K., Sugihara, K., … Morita, M. (2015). SANET - Spatial analysis along networks. Recuperado de http://sanet.csis.u-tokyo.ac.jp/
dc.relation.referencesOkabe, A., Satoh, T., & Sugihara, K. (2009). A kernel density estimation method for networks, its computational method and a GIS-based tool. International Journal of Geographical Information Science, 23(1), 7–32.
dc.relation.referencesOkabe, A., & Yamada, I. (2000). The K-function method on a network and its computational implementation. Geographical Analysis, (33), 271–290.
dc.relation.referencesOrganización de las Naciones Unidas. (2015). Proyecto de documento final de la cumbre de las Naciones Unidas para la aprobación de la agenda para el desarrollo después de 2015. Africa, 17852(10), 1–17.
dc.relation.referencesOsborne, P. (2008). The Mercator Projection (1st ed.). Edinburgh: Peter Osborne.
dc.relation.referencesRosenberg, M. S., & Anderson, C. D. (2011). PASSaGE - Pattern Analysis, Spatial Statistics and Geographic Exegesis. Recuperado de http://www.passagesoftware.net/index.php
dc.relation.referencesSchabenberger, O., & Gotway, C. A. (2005). Statistical methods for spatial data analysis. Boca Ratón, Florida: Chapman & Hall/CRC.
dc.relation.referencesTruong, L., & Somenahalli, S. (2014). Using GIS to Identify Pedestrian- Vehicle Crash Hot Spots and Unsafe Bus Stops. Journal of Public Transportation, 14(1), 99–114.
dc.relation.referencesWorld Health Organization. (2015a). Global status report on road safety 2015. Geneva. Recuperado de http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/189242/1/9789241565066_eng.pdf?ua=1
dc.relation.referencesWorld Health Organization. (2015b). Road traffic injuries. Recuperado de http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs358/en/
dc.relation.referencesXie, Z., & Yan, J. (2008). Kernel Density Estimation of traffic accidents in a network space. Computers, Environment and Urban Systems, 32(5), 396–406.
dc.relation.referencesXie, Z., & Yan, J. (2013). Detecting traffic accident clusters with network kernel density estimation and local spatial statistics: an integrated approach. Journal of Transport Geography, 31, 64–71
dc.contributor.cvlachttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001499008
dc.contributor.cvlachttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000407909
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-5007-3422
dc.subject.lembIngeniería de sistemasspa
dc.subject.lembGestión de softwarespa
dc.subject.lembAplicación de softwarespa
dc.subject.lembRedes de computadoresspa
dc.subject.lembDesarrollo de softwarespa
dc.subject.lembInvestigacionesspa
dc.subject.lembAnálisisspa
dc.description.abstractenglishThe present work is framed in the field of knowledge called point pattern analysis, although it is not a new area of study, it is still valid by allowing the analysis of different phenomena from a spatial perspective using diverse methods. Among the existing point pattern analysis methods there are some focused on the analysis on network spaces, defined as linear spaces contained within the two dimensions Euclidean spaces. An example of network space is the one acquiesced by the road network in a city or region. Over these network spaces there can be made analysis of phenomena such as traffic accidents and crimes. The development of the present work is divided into two stages. The first stage focuses on the creation of a software application that implements two methods of point pattern analysis in network spaces, the network K function and NetKDE. Alongside the method development process, support topics are covered, those topics include manipulating KML files, reviewing and closing network nodes, and projecting event points over network lines. The second stage focuses on the application of the implemented methods on the data of traffic accidents occurred in the cities of Bucaramanga (Colombia) and Barcelona (Spain) during 2014, and the later analysis of the results obtainedeng
dc.subject.proposalAnálisis espacialspa
dc.subject.proposalAnálisis de patrones de puntosspa
dc.subject.proposalEspacios de redspa
dc.subject.proposalFunción K para redesspa
dc.subject.proposalNetKDEspa
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