Ficha personal - José María Luna Romera


José María Luna Romera
Telefono: C2.36
Email: Solicitar correo
Perfil en ORCID: 0000-0002-3397-4704
Perfil en ResearcherID: D-9067-2016
Perfil en Scopus: 57191279432
Otro enlace a Web de investigación: http://josemarialuna.com

Grupo de Investigación: Sistemas Informaticos
Departamento/Unidad: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Situación profesional: Profesor Ayudante Doctor

Responsable de los siguientes proyectos/ayudas en la US:

  • Contrato con empresas (Arts. 68/83 LOU):
    • IA + IoT para la construcción de Servicios de Hogar Inteligente II (P011-21/E22)
    • IA + IoT para la construcción de Servicios de Hogar Inteligente I (P008-20/E22)

Participa en los siguientes proyectos/ayudas en la US:

  • Proyecto de investigación:
    • Soluciones digitales para mantenimiento predictivo de plantas eólicas (TED2021-131311B-C21 - Equipo Trabajo (Solicitud))
    • Aprendizaje profundo y transferencia de aprendizaje eficientes para salud y movilidad conectada (PID2020-117954RB-C22 - Equipo de Investigación (Alta/Baja))
    • Modelos híbridos adaptativos para predecir la producción de energías renovables solar y eólica (P18-RT-2778 - Equipo Colaborador (Solicitud))
    • BIDASGRI: Tecnologías Big Data para Smart Grids (US-1263341 - Equipo Colaborador (Solicitud))
    • Big Data Streaming: Análisis de Datos Masivos Continuos. Modelos Descriptivos (TIN2017-88209-C2-2-R - Equipo Trabajo (Memoria))
    • Big Time-Aware Data: Análisis de Datos Masivos Indexados en el Tiempo. Reglas y Clustering (TIN2014-55894-C2-1-R - Contratado)
    • Modelos Avanzados para el Análisis Inteligente de Información. Aplicación a Datos Biomédicos y Medioambientales. (P11-TIC-7528 - Investigador)

  • Contrato con empresas (Arts. 68/83 LOU):
    • Evaluación y Análisis Crítico de Datos Procedentes de Invernaderos en el Proyecto I-GROW. (P021-22/E22 - Colaborador)
    • Análisis de series temporales de demanda de consumidores domésticos (P019-22/E22 - Colaborador)
    • Plataforma wearable para el diagnóstico temprano de trastornos emocionales y agudizaciones en pacientes con enfermedades crónicas mediante el uso de Inteligencia Artificial (SENSING-AI ) (P001-21/E22 - Investigador)
    • RAYUELA II Desarrollo de Estudios y Análisis en RAYUELA Inteligente (P011-20/E22 - Investigador)
    • Servicios de Inteligencia de Negocio y Perfilado Estadistico del Servicio Andaluz de Empleo (P031-20/E22 - Investigador)

  • Actividades de Transferencia de Conocimiento:
    • Modelos de Deep Learning para sistemas de energía renovable: predicción de generación y mantenimiento preventivo y predictivo (PYC20 RE 078 US - Equipo Colaborador (altas/bajas))
    • SocietySoft-Transferencia de herramientas, políticas y principios para la creación de software de calidad para la sociedad digital (AT17_5904_USE - Equipo Trabajo (Solicitud))

Cobertura de la base de datos de proyectos, véase aqui


Publicaciones:

Capítulos en Libros
Vega Márquez, Belén, Pontes Balanza, Beatriz, Luna, José María:
Desarrollo de Habilidades en Programación a Través de Proyectos Individuales: Potenciando la Autonomía y la Creatividad del Estudiante. Pag. 1989-1998. En: Enseñanza e innovación educativa en el ámbito universitario. Madrid. Dykinson. 2024. ISBN 9788410700185

Publicaciones en Revistas
Lara, Pedro, Manuel Carranza García, Luna, José María, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Short-term solar irradiance forecasting in streaming with deep learning. En: Neurocomputing. 2023. Vol. 546. 10.1016/j.neucom.2023.126312

Manuel Carranza García, Galán Sales, Francisco Javier, Luna, José María, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Object Detection Using Depth Completion and Camera-LiDAR Fusion for Autonomous Driving. En: Integrated Computer-Aided Engineering. 2022. Vol. 29. Núm. 3. Pag. 241-258. 10.3233/ICA-220681

Wen, H, Luna, José María, Riquelme Santos, José Cristóbal, Dwyer, C, Chang, Sly:
Statistically representative metrology of nanoparticles via unsupervised machine learning of TEM images. En: Nanomaterials. 2021. Vol. 11. 10.3390/nano11102706

Macías García, Laura, M. Martínez Ballesteros, Luna, José María, Garcia Heredia, Jose Manuel, García Gutiérrez, Jorge, et. al.:
Autoencoded DNA Methylation Data to Predict Breast Cancer Recurrence: Machine Learning Models and Gene-Weight Significance. En: Artificial Intelligence in Medicine. 2020. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2020.101976

Lara, Pedro, Manuel Carranza García, Luna, José María, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Temporal Convolutional Networks Applied to Energy-related Time Series Forecasting. En: Applied Sciences. 2020. Vol. 10. Núm. 7. 10.3390/app10072322

Luna, José María, Nuñez Hernandez, Fernando, M. Martínez Ballesteros, Riquelme Santos, José Cristóbal, Usabiaga Ibañez, Carlos:
Analysis of the Evolution of the Spanish Labour Market through Unsupervised Learning. En: IEEE Access. 2019. Vol. 7. Pag. 121695-121708. 10.1109/Access.2019.2935386

Luna, José María, M. Martínez Ballesteros, García Gutiérrez, Jorge, Riquelme Santos, José Cristóbal:
External clustering validity index based on chi-squared statistical test. En: Information Sciences. 2019. Vol. 487. Pag. 1-17. 10.1016/j.ins.2019.02.046

Angel Arcos Vargas, Luna, José María, García Gutiérrez, Jorge, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Smart meters: potential savings for consumers (DYNA JCR SCI 0.629). En: Dyna. 2018. , Jose-Maria Luna-Romera, Jorge Garcia-Gutierrez, Jose-Carlos Riquelme-Santos

Pérez , Rubén, Luna, José María, Troncoso Lora, Alicia, Martínez Álvarez, Francisco, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Big data analytics for discovering electricity consumption patterns in smart cities. En: Energies. 2018. Vol. 11. Núm. 3. https://doi.org/10.3390/en11030683

Luna, José María, García Gutiérrez, Jorge, M. Martínez Ballesteros, Riquelme Santos, José Cristóbal:
An approach to validity indices for clustering techniques in Big Data. En: Progress in Artificial Intelligence. 2018. Vol. 7. Núm. 2. Pag. 81-94. 10.1007/s13748-017-0135-3

Macías García, Laura, Luna, José María, García Gutiérrez, Jorge, M. Martínez Ballesteros, Riquelme Santos, José Cristóbal, et. al.:
A Study of the Suitability of Autoencoders for Preprocessing Data in Breast Cancer Experimentation. En: Journal of Biomedical Informatics. 2017. Vol. 72. Pag. 33-44. 10.1016/j.jbi.2017.06.020

Luna, José María, M. Martínez Ballesteros, García Gutiérrez, Jorge, Riquelme Santos, José Cristóbal:
An Approach to Silhouette and Dunn Clustering Indices Applied to Big Data in Spark. En: Lecture Notes in Computer Science. 2016. Vol. 9868. Pag. 160-169. 10.1007/978-3-319-44636-3_15

Aportaciones a Congresos
Jiménez Navarro, Manuel J., Vega Márquez, Belén, Luna, José María, Manuel Carranza García, M. Martínez Ballesteros:
Association Rule Analysis of Student Satisfaction Surveys for Teaching Quality Evaluation. Ponencia en Congreso. 14th International Conference on EUropean Transnational Education. Salamanca. 2023

Galán Sales, F. Javier, Reina Jiménez, Pablo, Manuel Carranza García, Luna, José María:
An Approach to Enhance Time Series Forecasting by Fast Fourier Transform. Ponencia en Congreso. 18th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications. Salamanca. 2023

Reina Jiménez, Pablo, Manuel Carranza García, Luna, José María, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Efficient Short-Term Time Series Forecasting with Regression Trees. Ponencia en Congreso. 18th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications. Salamanca. 2023

Manuel Carranza García, Lara, Pedro, Luna, José María, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Feature Selection on Spatio-Temporal Data for Solar Irradiance Forecasting. Ponencia en Congreso. 16th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications. Bilba. 2021

Luna, José María, Manuel Carranza García, Gutiérrez Avilés, David, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Study Case of Household Electricity Consumption Patterns in London by Clustering Methodology. Ponencia en Congreso. 16th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications. Bilba. 2021

Lara, Pedro, Gallego Ledesma, Luis, Manuel Carranza García, Luna, José María:
Evaluation of the Transformer Architecture for Univariate Time Series Forecasting. Ponencia en Congreso. 19th Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence. Málaga. 2021

Martín Fernández, José David, Luna, José María, Pontes Balanza, Beatriz, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Indexes to Find the Optimal Number of Clusters in a Hierarchical Clustering. Comunicación en congreso. 14th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications. Sevilla. 2019

Luna, José María, Nuñez Hernandez, Fernando, M. Martínez Ballesteros, Riquelme Santos, José Cristóbal, Usabiaga Ibañez, Carlos:
Cluster Analysis of the Spanish Labour Market. Comunicación en congreso. XIII Jornadas de Economía Laboral. Islantilla, Huelva. 2019

Luna, José María, García Gutiérrez, Jorge, M. Martínez Ballesteros, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Aproximación al índice externo de validación de clustering basado en chi cuadrado. Comunicación en congreso. XVIII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial. Granada. 2018

Luna, José María, M. Martínez Ballesteros, García Gutiérrez, Jorge:
An Approach to Silhouette and Dunn Clustering Indices Applied to Big Data in Spark. Comunicación en congreso. Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence. Salamanca, Spain. 2016

Vicerrectorado de Investigación. Universidad de Sevilla. Pabellón de Brasil. Paseo de las Delicias s/n. Sevilla