Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43393| Назва: | Дослідження мережевих та обчислювальних підходів для інтеграції даних "розумних міст" |
| Інші назви: | Research of network and computing approaches to the data integration of "Smart cities" |
| Автори: | Перетятко, Тарас Петрович Peretiatko, Taras Petrovych |
| Приналежність: | ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна |
| Бібліографічний опис: | Перетятко Т. П. Дослідження мережевих та обчислювальних підходів для інтеграції даних "розумних міст" : кваліфікаційна робота освітнього рівня „Магістр“ „122 – комп’ютерні науки“ / Т. П. Перетятко. – Тернопіль : ТНТУ, 2023. – 72 с. |
| Дата публікації: | 27-гру-2023 |
| Дата подання: | 13-гру-2023 |
| Дата внесення: | 6-січ-2024 |
| Країна (код): | UA |
| Місце видання, проведення: | ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна |
| Науковий керівник: | Марценко, Сергій Володимирович |
| Члени комітету: | Оробчук, Олександра Романівна |
| УДК: | 004.9 |
| Теми: | великі дані big data інтеграція даних data integration міські обчислення urban computing Інтернет речей Internet of Things розумне місто smart city |
| Короткий огляд (реферат): | Кваліфікаційна робота присв’ячена дослідженню мережевих та обчислювальних підходів для інтеграції даних «розумних міст». В першому розділі кваліфікаційної роботи описано «розумні міста», мережеві та обчислювальні підходи для інтеграції даних. При цьому виділено приклади використання міських обчислень та інтеграції даних у стійких «розумних містах». Подано методологію наукометричного пошуку мережевих та обчислювальних підходів для інтеграції даних «розумних міст». Висвітлено стан сучасних досліджень в царині обчислювальних технологій та інтеграції даних «розумних міст». В другому розділі кваліфікаційної роботи сформована таксономія обчислень «розумних міст». Проаналізовано основні застосунки «розумних міст» з використанням мережевих та обчислювальних підходів для інтеграції даних «розумних міст». В третьому розділі кваліфікаційної роботи подано результати аналізу та рекомендації. Описано використання міських обчислень у «розумних містах». Розглянута проблема розрідженості та переміщення даних «розумних міст». Описано 5G Технології в «розумних містах». У розділі «Охорона праці та безпека в надзвичайних ситуаціях» проаналізовано розглянуто питання організації праці при виконанні робіт в обчислювальному центрі. Описано контроль за станом охорони праці. The qualification work is devoted to the research of network and computing approaches for the integration of smart cities data. The first chapter of the thesis describes smart cities, network and computing approaches for data integration. At the same time, examples of the use of urban computing and data integration in sustainable smart cities are highlighted. The methodology of scientometric search for network and computing approaches for data integration of smart cities is presented. The state of modern research in the field of computing technologies and data integration of smart cities is highlighted. In the second section of the qualification work, a taxonomy of calculations of smart cities is formed. The main applications of smart cities are analyzed using network and computing approaches for the integration of smart cities data. The third section of the qualification work presents the results of the analysis and recommendations. The use of urban computing in smart cities is described. The problem of sparseness and data transfer of smart cities is considered. 5G technologies in "smart cities" are described. In the section "Occupational protection and safety in emergency situations" the issue of labor organization when performing work in a computer center is analyzed. Control over the state of labor protection is described. |
| Зміст: | ВСТУП 7 1 «РОЗУМНІ МІСТА», МЕРЕЖЕВІ ТА ОБЧИСЛЮВАЛЬНІ ПІДХОДИ ДЛЯ ІНТЕГРАЦІЇ ДАНИХ, МЕТОДОЛОГІЯ ДОСЛІДЖЕННЯ 9 1.1 «Розумні міста», мережеві та обчислювальні підходи для інтеграції даних 9 1.2 Методологія наукометричного пошуку мережевих та обчислювальних підходів для інтеграції даних «розумних міст» 14 1.3 Стан сучасних досліджень в царині обчислювальних технологій та інтеграції даних «розумних міст» 16 1.4 Висновок до першого розділу 25 2 АНАЛІЗ МЕРЕЖЕВИХ ТА ОБЧИСЛЮВАЛЬНИХ ПІДХОДІВ І ІНТЕГРАЦІЇ ДАНИХ "РОЗУМНИХ МІСТ 27 2.1 Таксономія обчислень «розумних міст» 27 2.2 Основні застосунки «розумних міст» з використанням мережевих та обчислювальних підходів для інтеграції даних «розумних міст» 33 2.3 Висновок до другого розділу 40 3 РЕЗУЛЬТАТИ АНАЛІЗУ ТА РЕКОМЕНДАЦІЇ ЩОДО ВИКОРИСТАННЯ МЕРЕЖЕВИХ ТА ОБЧИСЛЮВАЛЬНИХ ПІДХОДІВ ДЛЯ ІНТЕГРАЦІЇ ДАНИХ "РОЗУМНИХ МІСТ" 41 3.1 Результати аналізу та рекомендації 41 3.2 Використання міських обчислень у «розумних містах» 43 3.2.1 Когнітивна кібербезпека 49 3.2.2 Якість повітря 49 3.2.3 Ресурси IoT 50 3.2.4 Кіберфізичні системи 52 3.3 Проблема розрідженості та переміщення даних «розумних міст» 53 3.4 5G Технології в «розумних містах» 54 3.5 Висновок до третього розділу 55 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 56 4.1 Організація праці при виконанні робіт в обчислювальному центрі 56 4.2 Контроль за станом охорони праці 59 4.3 Висновок до четвертого розділу 63 ВИСНОВКИ 64 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 65 ДОДАТКИ |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43393 |
| Власник авторського права: | © Перетятко Тарас Петрович, 2023 |
| Перелік літератури: | 1 Zheng, Y. Unified Urban Governance Models. J. Wuhan Univ. Inf. Sci. Ed. 2022, 47, 19–25. 2 Bouroche, M.; Dusparic, I. Urban computing: The technological framework for smart cities. In Handbook of Smart Cities; Springer: Cham, Switzerland, 2021; pp. 89–112. 3 Cheng, B.; Fan, C.; Fu, H.; Huang, J.; Chen, H.; Luo, X. Measuring and Computing Cognitive Statuses of construction Workers based on Electroencephalogram: A critical review. IEEE Trans. Comput. Soc. Syst. 2022, 9, 1644–1659. 4 de Oliveira Cavalcanti, C.; Limont, M.; Dziedzic, M.; Fernandes, V. Sustainability assessment methodology of urban mobility projects. Land Use Policy 2017, 60, 334–342. 5 Bibri, S.E.; Krogstie, J. Smart sustainable cities of the future: An extensive interdisciplinary literature review. Sustain. Cities Soc. 2017, 31, 183–212. 6 Zeng, X.; Yu, Y.; Yang, S.; Lv, Y.; Sarker, M.N.I. Urban resilience for urban sustainability: Concepts, dimensions, and perspectives. Sustainability 2022, 14, 2481. 7 Hashem, Ibrahim Abaker Targio, et al. "Urban Computing for Sustainable Smart Cities: Recent Advances, Taxonomy, and Open Research Challenges." Sustainability 15.5 (2023): 3916. 8 Duda, O., et al, Selection of Effective Methods of Big Data Analytical Processing in Information Systems of Smart Cities. CEUR Workshop Proceedings 2631, pp. 68-78. 2020. 9 Zheng, Y.; Capra, L.; Wolfson, O.; Yang, H. Urban computing: Concepts, methodologies, and applications. ACM Trans. Intell. Syst. Techn. (TIST) 2014, 1–55. 10 Duda, O., Kunanets, N., Martsenko, S., Matsiuk, O., Pasichnyk, V., Building secure Urban information systems based on IoT technologies. CEUR Workshop Proceedings 2623, pp. 317-328. 2020. 11 Bodnarchuk I., Duda O., Kharchenko A., Kunanets N., Matsiuk O., Pasichnyk V. Choice method of analytical information-technology platform for projects associated to the smart city class. ICTERI 2020 ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer Proceedings of the 14th International Conference on ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer. Volume I: Main Conference р.317-330. 12 Kamal, M.; Atif, M.; Mujahid, H.; Shanableh, T.; Al-Ali, A.R.; Al Nabulsi, A. IoT based smart city bus stops. Future Internet 2019, 11, 227. 13 Janssen, M.; Luthra, S.; Mangla, S.; Rana, N.P.; Dwivedi, Y.K. Challenges for adopting and implementing IoT in smart cities. Internet Res. 2019, 29, 1589–1616. 14 Liu, Y.; Dai, H.N.; Wang, Q.; Shukla, M.K.; Imran, M. Unmanned aerial vehicle for internet of everything: Opportunities and challenges. Comput. Commun. 2020, 155, 66–83. 15 Niu, X.; Zhu, Y.; Zhang, X. DeepSense: A novel learning mechanism for traffic prediction with taxi GPS traces. In Proceedings of the 2014 IEEE Global Communications Conference, Sydney, Australia, 10–14 June 2014. 16 Najafabadi, M.M.; Villanustre, F.; Khoshgoftaar, T.M.; Seliya, N.; Wald, R.; Muharemagic, E. Deep learning applications and challenges in big data analytics. J. Big Data 2015, 2, 1. 17 Usman, A.B.; Gutierrez, J. Toward trust based protocols in a pervasive and mobile computing environment: A survey. Ad Hoc Netw. 2018, 81, 143–159. 18 Courant, M.; Lüthi, A. Pervasive Computing and Sustainable Development: A case study in Mobility Management. Update 2004, 2, 1. 19 Kunanets N. et al. (2021) Designing the Repository of Documentary Cultural Heritage. In: Shakhovska N., Medykovskyy M.O. (eds) Advances in Intelligent Systems and Computing V. CSIT 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1293, pp 1034-1044. Springer, Cham. ISBN978-3-030-63270-0. 20 Honarvar, A.R.; Sami, A. Multi-source dataset for urban computing in a Smart City. Data Brief 2019, 22, 222–226. 21 Duda, O., Palka, O., Pasichnyk, V., Matsiuk, O., Kunanets, N., & Tabachyshyn, D. (2020, September). Existing City Assessment Systems. In 2020 IEEE 15th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT) (Vol. 2, pp. 238-241). IEEE. 22 Goldberg, M.; Zhang, Z. A cyber-physical system framework towards smart city and urban computing to aid people with disabilities. In Proceedings of the 2018 27th Wireless and Optical Communication Conference (WOCC), Hualien, Taiwan, 30 April–1 May 2018. 23 Xie, S.; Zheng, Z.; Chen, W.; Wu, J.; Dai, H.N.; Imran, M. Blockchain for cloud exchange: A survey. Comput. Electr. Eng. 2020, 81, 106526. 24 Rahman, M.A.; Rashid, M.M.; Hossain, M.S.; Hassanain, E.; Alhamid, M.F.; Guizani, M. Blockchain and IoT-based cognitive edge framework for sharing economy services in a smart city. IEEE Access 2019, 7, 18611–18621. 25 Chen, M.; Herrera, F.; Hwang, K. Cognitive computing: Architecture, technologies and intelligent applications. IEEE Access 2018, 6, 19774–19783. 26 Krieg, J.-G.; Jakllari, G.; Toma, H.; Beylot, A.L. Unlocking the smartphone’s sensors for smart city parking. Pervasive Mob. Comput. 2018, 43, 78. 27 Zhang, N.; Chen, H.; Chen, X.; Chen, J. ELM meets urban computing: Ensemble urban data for smart city application. In Proceedings of ELM-2015 Volume 1: Theory, Algorithms and Applications (I); Springer International Publishing: New York, NY, USA, 2016; pp. 51–63. 28 Tekler, Z.D.; Low, R.; Yuen, C.; Blessing, L. Plug-Mate: An IoT-based occupancy-driven plug load management system in smart buildings. Build. Environ. 2022, 223, 109472. 29 Malik, A.W.; Mahmood, I.; Ahmed, N.; Anwar, Z. Big data in motion: A vehicle-assisted urban computing framework for smart cities. IEEE Access 2019, 7, 55951–55965. 30 Lah, O.; Fulton, L.; Arioli, M. Decarbonisation scenarios for transport and the role of urban mobility. In Sustainable Urban Mobility Pathways; Elsevier: Amsterdam, The Netherlands, 2019; pp. 65–80. 31 da Cruz, S.M.S.; Costa, R.J.M. Enabling Smart City Provenance-Based Applications to Improve Urban Mobility in Brazilian Cities. In Sustainable Transportation and Smart Logistics; Elsevier: Amsterdam, The Netherlands, 2019; pp. 439–466. 32 Balduini, M.; Brambilla, M.; Della Valle, E.; Marazzi, C.; Arabghalizi, T.; Rahdari, B.; Vescovi, M. Models and practices in urban data science at scale. Big Data Res. 2019, 17, 66–84. 33 Souza, T.I.; Aquino, A.L.; Gomes, D.G. A method to detect data outliers from smart urban spaces via tensor analysis. Future Gener. Comput. Syst. 2019, 92, 290–301. 34 Alaba, F.A.; Othman, M.; Hashem, I.A.T.; Alotaibi, F. Internet of Things security: A survey. J. Netw. Comput. Appl. 2017, 88, 10–28. 35 Lin, I.-C.; Lin, C.Y.; Hung, H.M.; Cui, Q.; Chen, K.C. Autonomous vehicle as an intelligent transportation service in a smart city. In Proceedings of the 2017 IEEE 86th Vehicular Technology Conference (VTC-Fall), Toronto, ON, Canada, 24–27 September 2017. 36 Naghibi, B.; Masoum, M.A.; Deilami, S. Effects of v2h integration on optimal sizing of renewable resources in smart home based on monte carlo simulations. IEEE Power Energy Technol. Syst. J. 2018, 5, 73–84. 37 Tekler, Z.D.; Ono, E.; Peng, Y.; Zhan, S.; Lasternas, B.; Chong, A. ROBOD, room-level occupancy and building operation dataset. In Building Simulation; Tsinghua University Press: Beijing, China, 2022; Volume 15, pp. 2127. 38 Dallel, O.; Ayed, S.B.; Taher, J.B.H. Secure iot-based emergency management system for smart buildings. In Proceedings of the 2021 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), Nanjing, China, 29 March–1 April 2021. 39 Dong, J.; Winstead, C.; Nutaro, J.; Kuruganti, T. Occupancy-based HVAC control with short-term occupancy prediction algorithms for energy-efficient buildings. Energies 2018, 11, 2427. 40 Aloqaily, M.; Al Ridhawi, I.; Kantraci, B.; Mouftah, H.T. Vehicle as a resource for continuous service availability in smart cities. In Proceedings of the 2017 IEEE 28th Annual International Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications (PIMRC), Montreal, QC, Canada, 8–13 October 2017. 41 Garg, S.; Singh, A.; Batra, S.; Kumar, N.; Yang, L.T. UAV-empowered edge computing environment for cyber-threat detection in smart vehicles. IEEE Netw. 2018, 32, 42–51. 42 Fantin Irudaya Raj, E.; Appadurai, M. Internet of things-based smart transportation system for smart cities. In Intelligent Systems for Social Good: Theory and Practice; Springer Nature: Singapore, 2022; pp. 39–50. 43 Ray, A.K.; Bagwari, A. Study of smart home communication protocol’s and security & privacy aspects. In Proceedings of the 2017 7th International Conference on Communication Systems and Network Technologies (CSNT), Nagpur, India, 11–13 November 2017. 44 Pagani, G.A.; Aiello, M. From the grid to the smart grid, topologically. Phys. A Stat. Mech. Appl. 2016, 449, 160–175. 45 Zafar, R.; Mahmood, A.; Razzaq, S.; Ali, W.; Naeem, U.; Shehzad, K. Prosumer based energy management and sharing in smart grid. Renew. Sustain. Energy Rev. 2018, 82, 1675–1684. 46 Kulkarni, P.; Farnham, T. Smart city wireless connectivity considerations and cost analysis: Lessons learnt from smart water case studies. IEEE Access 2016, 4, 660–672. 47 Milanés-Montero, M.I.; Barrero-González, F.; Pando-Acedo, J.; González-Romera, E.; Romero-Cadaval, E.; Moreno-Munoz, A. Smart Community Electric Energy Micro-Storage Systems with Active Functions. IEEE Trans. Ind. Appl. 2018, 54, 1975–1982. 48 Jing, Q.; Vasilakos, A.V.; Wan, J.; Lu, J.; Qiu, D. Security of the Internet of Things: Perspectives and challenges. Wirel. Netw. 2014, 20, 2481–2501. 49 Khan, M.A.; Abbas, S.; Hasan, Z.; Fatima, A. Intelligent transportation system (ITS) for smart-cities using Mamdani fuzzy inference system. Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. 2018, 9. 50 Baldini, G.; Botterman, M.; Neisse, R.; Tallacchini, M. Ethical design in the internet of things. Sci. Eng. Ethics 2018, 24, 905–925. 51 Jiang, S.; Fiore, G.A.; Yang, Y.; Ferreira, J., Jr.; Frazzoli, E.; González, M.C. A review of urban computing for mobile phone traces: Current methods, challenges and opportunities. In Proceedings of the 2nd ACM SIGKDD International Workshop on Urban Computing, Chicago, IL, USA, 11 August 2013. 52 Yuan, J.; Zheng, Y.; Xie, X. Discovering regions of different functions in a city using human mobility and POIs. In Proceedings of the 18th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Beijing China, 12–16 August 2012. 53 Sheng, C.; Zheng, Y.; Hsu, W.; Lee, M.L.; Xie, X. Answering top-k similar region queries. In Database Systems for Advanced Applications: 15th International Conference, DASFAA 2010, Tsukuba, Japan, 1–4 April 2010; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2010. 54 Zheng, Y.; Liu, F.; Hsieh, H.P. U-air: When urban air quality inference meets big data. In Proceedings of the 19th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Chicago, IL, USA, 11–14 August 2013. 55 Becker, R.A.; Caceres, R.; Hanson, K.; Loh, J.M.; Urbanek, S.; Varshavsky, A.; Volinsky, C. A tale of one city: Using cellular network data for urban planning. IEEE Pervasive Comput. 2011, 10, 18–26. 56 Demissie, M.G.; de Almeida Correia, G.H.; Bento, C. Exploring cellular network handover information for urban mobility analysis. J. Transp. Geogr. 2013, 31, 164–170. 57 Liu, T.; Zheng, Y.; Liu, L.; Liu, Y.; Zhu, Y. Methods for sensing urban noises. Tec. Rep. MSR-TR-2014-66 2014. Available online: https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/methods-for-sensing-urban-noises/ 58 Wang, Y.; Zheng, Y.; Liu, T. A noise map of New York City. In Proceedings of the 2014 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing: Adjunct Publication, Seattle, WA, USA, 13–17 September 2014. 59 Santini, S.; Ostermaier, B.; Vitaletti, A. First experiences using wireless sensor networks for noise pollution monitoring. In Proceedings of the Workshop on Real-World Wireless Sensor Networks, New York, NY, USA, 1 April 2008. 60 Zhang, F.; Wilkie, D.; Zheng, Y.; Xie, X. Sensing the pulse of urban refueling behavior. In Proceedings of the 2013 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing, Zurich, Switzerland, 8–12 September 2013. 61 Shang, J.; Zheng, Y.; Tong, W.; Chang, E.; Yu, Y. Inferring gas consumption and pollution emission of vehicles throughout a city. In Proceedings of the 20th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, New York, NY, USA, 24–27 August 2014. 62 Dusparic, I.; Harris, C.; Marinescu, A.; Cahill, V.; Clarke, S.l. Multi-agent residential demand response based on load forecasting. In Proceedings of the 2013 1st IEEE Conference on Technologies for Sustainability (SusTech), Portland, Oregon, 1–2 August 2013. 63 Javidroozi, V.; Shah, H.; Feldman, G. Urban Computing and Smart Cities: Towards Changing City Processes by Applying Enterprise Systems Integration Practices. IEEE Access 2019, 7, 108023–108034. 64 Honarvar, A.R.; Sami, A. Towards sustainable smart city by particulate matter prediction using urban big data, excluding expensive air pollution infrastructures. Big Data Res. 2019, 17, 56–65. 66 Pinder, R.W.; Klopp, J.M.; Kleiman, G.; Hagler, G.S.; Awe, Y.; Terry, S. Opportunities and challenges for filling the air quality data gap in low-and middle-income countries. Atmos. Environ. 2019, 215, 116794. 67 Galus, M.D.; Andersson, G. Demand management of grid connected plug-in hybrid electric vehicles (PHEV). In Proceedings of the 2008 IEEE Energy 2030 Conference, Atlanta, Georgia, 17–18 November 2008; pp. 1–8. 68 Broo, D.G. Transdisciplinarity and three mindsets for sustainability in the age of cyber-physical systems. J. Ind. Inf. Integr. 2022, 27, 100290. 69 Nagarajan, S.M.; Deverajan, G.G.; Bashir, A.K.; Mahapatra, R.P.; Al-Numay, M.S. IADF-CPS: Intelligent Anomaly Detection Framework towards Cyber Physical Systems. Comput. Commun. 2022, 188, 81–89. 70 Greenland, S.; Mansournia, M.A.; Altman, D.G. Sparse data bias: A problem hiding in plain sight. BMJ 2016, 352, i1981. 71 Kanwal, M.; Malik, A.W.; Rahman, A.U. Mahmood I, Shahzad M. Sustainable vehicle-assisted edge computing for big data migration in smart cities. IEEE Internet Things J. 2019, 7, 1857–1871. 72 Zhang, D.; Rodrigues, J.J.; Zhai, Y.; Sezaki, K. 5G and Beyond Technology-Enabled Remote Health. IEEE Wirel. Commun. 2021, 28, 44–45. 73 Sajjad, M.M.; Bernardos, C.J.; Jayalath, D.; Tian, Y.C. Inter-Slice Mobility Management in 5G: Motivations, Standard Principles, Challenges, and Research Directions. IEEE Commun. Stand. Mag. 2011, 6, 93–100. 74 МІНІСТЕРСТВО СОЦІАЛЬНОЇ ПОЛІТИКИ УКРАЇНИ. Наказ 14.02.2018 № 207 Про затвердження Вимог щодо безпеки та захисту здоров’я працівників під час роботи з екранними пристроями. Доступно онлайн: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z0508-18#Text. 75 Умови праці працівників, які використовують у роботі персональні комп’ютери. Доступно онлайн: https://zolochiv.net/umovy-pratsi-pratsivnykiv-iaki-vykorystovuiut-u-roboti-personal-ni-komp-iutery/. 76 Галузева угода між міністерством регіонального розвитку. URL: https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/v_063661-08#Text. 77 Закон про охорону праці. URL: https://zakon.rada.gov.ua/rada/main/2694-12#Text. 78 Закон про введення оперативного контролю за станом охорони праці. URL:https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/v0444282-01#Text/. |
| Тип вмісту: | Master Thesis |
| Розташовується у зібраннях: | 122 — комп’ютерні науки |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Mag_2023_SNm_61_Peretiatko_T_P.pdf | 1,1 MB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
Інструменти адміністратора