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El sistema QBus permite ubicar las rutas de buses que circulan en la ciudad de Quito. Está conformado por una aplicación móvil la cual utiliza tecnología Bluetooth Low Energy o códigos Quick Response para identificar cada una de las paradas. Se basa en la ubicación del usuario para mostrar las paradas más cercanas y buscar las rutas de buses disponibles. La aplicación muestra información relevante de cada ruta y, mediante un mapa digital, dibuja su trayecto y las paradas que realiza. Además de esto, ofrece la funcionalidad “¿Cómo Llego?” que permite al usuario buscar la ruta de buses disponibles para desplazarse de un punto a otro dentro de la ciudad. Para cumplir con este proceso, QBus realiza una búsqueda de las rutas de buses que tengan paradas cercanas a los puntos de origen y destino; esta funcionalidad indica al usuario la parada en la cual debe tomar el bus y en cual debe bajarse. Por otro lado el sistema consta de un portal web el cual permite gestionar toda la información de la aplicación, es decir, cooperativas, paradas y rutas de buses de una manera gráfica mediante el uso de la API V3 de Google Maps.

The traffic congestion present in practically every city has, among its increasing factors, the unavailability of enough parking spaces. A typical driver invests a considerable part of the total trip time looking for a free space where to park his vehicle; in many cases, this leads to delays and the consequent discomfort due to the undesired consequences of the generated tardiness. For this problem it is possible to find partial palliative solutions, minimizing the time spent searching for parking by applying Internet of Things techniques, oriented to smart cities and buildings. This research has been focused on finding an appropriate computer architecture that will allow the implementation of a distributed system, which, thanks to the use of computer vision and machine learning techniques, detects free parking spaces inside a parking lot, and provides real time information to the driver, allowing him to go as directly as possible to a vacant parking space.

(Recibido: 2013/10/07 - Aceptado: 2013/12/10)Las aplicaciones sensibles al contexto adaptan automáticamente su comportamiento y configuración, dependiendo de las condiciones del entorno y de las preferencias del usuario. Esta revisión del estado del arte presenta las tendencias en cuanto a técnicas y herramientas para el desarrollo de estas aplicaciones, así como los ámbitos de interés actual de la comunidad científica en esta área, donde se destaca la investigación en interfaces multimodales, localización, detección de actividades, control de interrupciones, aplicaciones predictivas y de ayuda al bienestar del usuario.