Subir material

Suba sus trabajos a SEDICI, para mejorar notoriamente su visibilidad e impacto

 

Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.date.accessioned 2021-05-19T15:26:46Z
dc.date.available 2021-05-19T15:26:46Z
dc.date.issued 2019
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/119032
dc.description.abstract Las aplicaciones móviles sensibles al contexto están cada vez más presentes en nuestra vida cotidiana, permitiendo a las personas realizar diferentes tareas a través del uso de dispositivos móviles. Dada la complejidad que tiene diseñar este tipo de aplicaciones, han surgido diferentes herramientas (o entornos de desarrollo) que facilitan su creación. Sin embargo, estos entornos muchas veces estas limitados en el tipo de aplicaciones que generan; los cuales se basan generalmente en las APIs de sensores disponibles como, por ejemplo, el GPS. De todos los entornos existentes que podrían permitir diseñar y generar aplicaciones móviles sensibles al contexto es de interés para este trabajo aquellos que permiten el modelado basado en UML. Acorde a esto, este trabajo analiza distintos entornos para poder determinar la variabilidad en los tipos de aplicaciones que se pueden generar con los mismos. Para realizar este análisis se toma de base los conceptos planteados en una taxonomía de variabilidad para enfoques de creación de aplicaciones móviles sensibles al contexto. Se plantea un espacio de discusión en relación a los desafíos que conlleva abordar la variabilidad desde los entornos que brindan soporte para la creación de este tipo de aplicaciones. es
dc.description.abstract Context-aware mobile applications are immersed in our daily lives, allowing people to perform various tasks through the use of mobile devices. The complexity of designing these kinds of applications generate that different development tools have emerged to facilitate its creation. However, these development tools are often limited in the kind of applications that they derive which are generally based on the available APIs' sensors, such as GPS. From all the existing tools that could be allow to design and derive context-sensitive mobile applications, we are interested only in those that allow UML-based modeling. According to that, this paper analyzes different development tools to determine the variability of the kind of applications that can be generated with them. In order to carry out this analysis, we have taken into account the concepts proposed in a taxonomy of variability in building approaches for context-aware mobile applications. A discussion is presented in relation to the challenges involved to support variability in these tools. en
dc.language es es
dc.subject Aplicaciones móviles sensibles al contexto es
dc.subject Entornos de desarrollo es
dc.subject Variabilidad es
dc.subject UML es
dc.title Desafíos de los enfoques de creación de aplicaciones móviles sensibles al contexto es
dc.title.alternative Challenges in context-aware mobile applications building approaches en
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.other https://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/10721 es
sedici.creator.person Gomez Torres, Estevan Ricardo es
sedici.creator.person Challiol, Cecilia es
sedici.creator.person Gordillo, Silvia Ethel es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Laboratorio de Investigación y Formación en Informática Avanzada es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2019
sedici.relation.event International Conference on Information Systems and Computer Science (INCISCOS) (Quito, Ecuador, 20-22 November, 2019) es
sedici.description.peerReview peer-review es


Descargar archivos

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)