Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/35195
Назва: Інформаційно-технологічна платформа для відбору та опрацювання даних щодо COVID-19
Інші назви: Information-technology platform for COVID-19 data selection and processing
Автори: Гніздюх, Володимир Григорович
Hnizdiukh, Volodymyr
Приналежність: ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна
Бібліографічний опис: Гніздюх В. Г. Інформаційно-технологічна платформа для відбору та опрацювання даних щодо COVID-19 : кваліфікаційна робота магістра за спеціальністю „122 — комп’ютерні науки“ / В. Г. Гніздюх. — Тернопіль : ТНТУ, 2021. — 71 с.
Дата публікації: 20-тра-2021
Дата подання: 10-тра-2021
Дата внесення: 28-тра-2021
Країна (код): UA
Місце видання, проведення: ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна
Науковий керівник: Дуда, Олексій Михайлович
Члени комітету: Гащин, Надія Богданівна
УДК: 004.62
Теми: 122
комп’ютерні науки
COVID-19
COVID-19
IoT
IoT
дані
data
збирання
collection
зберігання
storage
опрацювання
processing
платформа
platform
Короткий огляд (реферат): Дипломна робота присв’ячена проєктуванню інформаційно-технологічної платформи для відбору та опрацювання даних щодо COVID-19. В першому розділі дипломної роботи проаналізовано стан досліджень щодо формування інформаційно-технологічних платформ для відбору та опрацювання даних щодо COVID-19. В другому розділі дипломної роботи виконано проєктування інформаційно-технологічної платформи для відбору та опрацювання даних щодо COVID-19. В третьому розділі дипломної роботи проведено моделювання процесів відбору, агрегування та аналітичного опрацювання даних щодо COVID-19. Об’єкт дослідження: процеси збирання та опрацювання даних щодо COVID-19. Предмет дослідження: методи відбору та аналітичного опрацювання даних щодо COVID-19 і засоби їх практичної реалізації. Мета роботи: підвищення рівня повноти подання інформації щодо COVID-19.
Thesis is devoted to the design of information technology platform for the selection and processing of data on COVID-19. The first section of the thesis analyzes the state of research on the formation of information technology platforms for the selection and processing of data on COVID-19. In the second section of the thesis, the design of an information technology platform for the selection and processing of data on COVID-19. In the third section of the thesis the modeling of processes of selection, aggregation and analytical processing of data on COVID-19 is carried out. Object of research: processes of data collection and processing on COVID-19. Subject of research: methods of selection and analytical processing of data on COVID-19 and means of their practical implementation. Purpose: to increase the level of completeness of information on COVID-19.
Зміст: ВСТУП 8 1 СТАН ДОСЛІДЖЕНЬ ЩОДО ФОРМУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНО-ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПЛАТФОРМ ДЛЯ ВІДБОРУ ТА ОПРАЦЮВАННЯ ДАНИХ ЩОДО COVID-19 10 1.1 Пандемія COVID-19 10 1.2 Огляд стану сучасних досліджень щодо відбору та опрацювання даних про COVID-19 11 1.3 IoT-пристрої для відбору даних щодо COVID-19 12 1.4 Комунікаційні мережі в системах відбору та опрацювання відомостей щодо COVID-19 13 1.5 Хмарна інфраструктура 14 1.6 IoT-платформи для виявлення та моніторингу COVID-19 17 1.7 Розпізнавання аудіо-даних для виявлення COVID-19 18 1.8 Висновок до першого розділу 19 2 ПРОЄКТУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНО-ТЕХНОЛОГІЧНОЇ ПЛАТФОРМИ ДЛЯ ВІДБОРУ ТА ОПРАЦЮВАННЯ ДАНИХ ЩОДО COVID-19 20 2.1 Проєктування структури інформаційно-технологічної платформи 20 2.2 Проєктування архітектури інформаційно-технологічної платформи для відбору та опрацювання даних щодо COVID-19 22 2.2.1 Рівень застосунків 23 2.2.2 Підсистема туманної взаємодії 24 2.2.3 Туманні вузли 27 2.2.4 Хмарна інфраструктура 30 2.3 Моделювання структури класів інформаційно-технологічної платформи для відбору та опрацювання даних щодо COVID-19 31 2.4 Висновок до другого розділу 39 3 МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСІВ ВІДБОРУ, АГРЕГУВАННЯ ТА АНАЛІТИЧНОГО ОПРАЦЮВАННЯ ДАНИХ ЩОДО COVID-19 40 3.1 Моделювання процесів відбору та агрегування даних щодо COVID-19 40 3.2 Сервісні функціональні набори інформаційно-технологічної платформи 45 3.3 Засоби аналітичного опрацювання відомостей щодо COVID-19 46 3.4 Інтеграція засобів аналітичного опрацювання в інформаційно-технологічну платформу 49 3.5 Тестові колекції та набори даних 53 3.6 Тестування інформаційно-технологічної платформи 54 3.7 Висновок до третього розділу 54 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 56 4.1 Дії роботодавця в разі виникнення у працівника COVID-19 56 4.2 Здоровий спосіб життя людини та його вплив на професійну діяльність 59 ВИСНОВКИ 62 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 64 ДОДАТКИ
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/35195
Власник авторського права: © Гніздюх Володимир Григорович, 2021
Перелік літератури: 1 Jones, B.A.; Betson, M.; Pfeiffer, D.U. Eco-social processes influencing infectious disease emergence and spread. Parasitology 2017, 144, 26-36. 2 Worldometer. Coronavirus Cases. https://www.worldometers.info/ coronavirus/. 3 P.M. Hlaing, T.R. Nopparatjamjomras, S. Nopparatjamjomras, Digital technology for preventative health care in Myanmar, Digital Medicine 4 (3) (2018) 117–121, https://doi.org/10.4103/digm.digm_25_18. 4 Coronaviruscases: URL: https://www.worldometers.info/coronavirus. 5 WHO coronavirus disease (COVID-19) dashboard. World Health Organization. 2020. URL: https://covid19.who.int/. 6 Y. Roussel, A. Giraud-Gatineau, M.-T. Jimeno, J.-M. Rolain, C. Zandotti, P. Colson, D. Raoult, Sars-cov-2: fear versus data, International Journal of Antimicrobial Agents (2020) 105947. 7 X. Jiang, S. Rayner, M.-H. Luo, Does sars-cov-2 has a longer incubation period than sars and mers?, Journal of medical virology (2020). 8 M. A. Shereen, S. Khan, A. Kazmi, N. Bashir, R. Siddique, Covid-19 infection: origin, transmission, and characteristics of human coronaviruses, Journal of Advanced Research (2020). 9 G. O. Fosu, G. Edunyah, Flattening the exponential growth curve of covid19 in ghana and other developing countries; divine intervention is a necessity, Divine Intervention Is A Necessity (March 31, 2020) (2020). 10 Y. Yang, F. Peng, R. Wang, K. Guan, T. Jiang, G. Xu, J. Sun, C. Chang, The deadly Coronaviruses: The 2003 SARS pandemic and the 2020 novel Coronavirus epidemic in china, Journal of Autoimmunity 109 (2020) 102434. 11 M. Usak, M. Kubiatko, M.S. Shabbir, O.V. Dudnik, K. Jermsittiparsert, L. Rajabion, Health care service delivery based on the Internet of things: a systematic and comprehensive study, Int. J. Commun. Syst. 33 (2) (2020), e4179. 12 F. Wu, T. Wu, M.R. Yuce, An internet-of-things (IoT) network system for connected safety and health monitoring applications, Sensors 19 (1) (2019) 21. 13 M. Rath, B. Pattanayak, Technological improvement in modern health care applications using Internet of Things (IoT) and proposal of novel health care approach, Int. J. Hum. Rights Healthcare 12 (2) (2019) 148–162, https://doi.org/ 10.1108/IJHRH-01-2018-0007. 14 A. Darwish, A.E. Hassanien, M. Elhoseny, A.K. Sangaiah, K. Muhammad, The impact of the hybrid platform of internet of things and cloud computing on healthcare systems: opportunities, challenges, and open problems, J. Ambient Intell. Hum. Comput. 10 (10) (2019) 4151–4166. 15 C.-L. Zhong, Y.-L. Li, Internet of things sensors assisted physical activity recognition and health monitoring of college students, Measurement 159 (2020), 107774. 16 S. Din, A. Paul, Erratum to “Smart health monitoring and management system: toward autonomous wearable sensing for Internet of Things using big data analytics, Future Gener. Comput. Syst 91 (2019) 611–619. 17 M. Otoom, H. Alshraideh, H.A. Almasaeid, D. Lopez-de-Ip´ ina, J. Bravo, Real-time˜ statistical modeling of blood sugar, J. Med. Syst. 39 (10) (2015) 123. 18 H. Alshraideh, M. Otoom, A. Al-Araida, H. Bawaneh, J. Bravo, A web based cardiovascular disease detection system, J. Med. Syst. 39 (10) (2015) 122. 19 T.T. Nguyen, Artificial Intelligence in the Battle against Coronavirus (COVID-19): A Survey and Future Research Directions, 2020, https://doi.org/10.13140/ RG.2.2.36491.23846. 20 H.S. Maghdid, K.Z. Ghafoor, A.S. Sadiq, K. Curran, K. Rabie, A Novel AI-Enabled Framework to Diagnose Coronavirus COVID-19 Using Smartphone Embedded Sensors: Design Study, arXiv preprint arXiv:2003.07434, 2020. 21 Z. Allam, D.S. Jones, On the coronavirus (COVID-19) outbreak and the smart city network: universal data sharing standards coupled with artificial intelligence (AI) to benefit urban health monitoring and management, Healthcare 8 (1) (2020) 46. 22 S.A. Fatima, N. Hussain, A. Balouch, I. Rustam, M. Saleem, M. Asif, IoT enabled smart monitoring of coronavirus empowered with fuzzy inference system, Int. J. Adv. Res. Ideas Innov. Technol. 6 (1) (2020). 23 A. Al-Fuqaha, M. Guizani, M. Mohammadi, M. Aledhari, M. Ayyash, Internet of things: a survey on enabling technologies, protocols, and applications, IEEE Commun. Surveys Tutorials 17 (4) (2015) 2347–2376. 24 A.V. Dastjerdi, R. Buyya, Fog computing: helping the Internet of Things realize its potential, Computer 49 (8) (2016) 112–116. 25 K. Zhao, L. Ge, A survey on the internet of things security, in: 2013 9th International Conference on Computational Intelligence and Security (CIS), IEEE, 2013, pp. 663–667. 26 Internet of Medical Things, Forecast to 2021 [Online]: https://store.frost.com/int ernet-of-medical-things-forecastto-2021.html. 27 C. Camara, P. Peris-Lopez, J.E. Tapiador, Security and privacy issues in implantable medical devices: a comprehensive survey, J. Biomed. Inform. 55 (2015) 272–289. 28 R. RlTawy, A.M. Youssef, Security tradeoffs in cyber physical systems: a case study survey on implantable medical devices, IEEE Access 4 (2016) 959–979. 29 M. A. Rahman, A. T. Asyhari, S. Azad, M. M. Hasan, C. P. Munaiseche, M. Krisnanda, A cyber-enabled mission-critical system for post-flood re33 Journal Pre-proof sponse: Exploiting tv white space as network backhaul links, IEEE Access 7 (2019) 100318–100331. 30 Javaid, Mohd, and Ibrahim Haleem Khan. "Internet of Things (IoT) enabled healthcare helps to take the challenges of COVID-19 Pandemic." Journal of Oral Biology and Craniofacial Research 11.2 (2021): 209-214. 31 Otoom, Mwaffaq, et al. "An IoT-based framework for early identification and monitoring of COVID-19 cases." Biomedical Signal Processing and Control 62 (2020): 102149. 32 Guth, J.; Breitenbucher, U.; Falkenthal, M.; Fremantle, P.; Kopp, O.; Leymann, F.; Reinfurt, L. A detailed analysis of IoT platform architectures: Concepts, similarities, and differences. In Internet of Everything; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2018; pp. 81-101. 33 Uddin, M.Z.; Hassan, M.M.; Alsanad, A.; Savaglio, C. A body sensor data fusion and deep recurrent neural network-based behavior recognition approach for robust healthcare. Inf. Fusion 2020, 55,105-115. 34 Yang, Y.; Nan, F.; Yang, P.; Meng, Q.; Xie, Y.; Zhang, D.; Muhammad, K. GAN-based semi-supervised learning approach for clinical decision support in health-IoT platform. IEEE Access 2019, 7, 8048-8057. 35 Rubi, J.N.S.; Gondim, P.R.D.L. Interoperable Internet of Medical Things platform for e-Health applications. Int. J. Distrib. Sens. Netw. 2020,16,1550147719889591. 36 Nasajpour, M.; Pouriyeh, S.; Parizi, R.M.; Dorodchi, M.; Valero, M.; Arabnia, H.R. Internet of Things for current COVID-19 and future pandemics: An exploratory study. J. Healthc. Inform. Res. 2020, 4, 325-364. 37 Ting, D.S.W.; Carin, L.; Dzau, V.; Wong, T.Y. Digital technology and COVID-19. Nat. Med. 2020, 26, 459-461. 38 Ndiaye, M.; Oyewobi, S.S.; Abu-Mahfouz, A.M.; Hancke, G.P.; Kurien, A.M.; Djouani, K. IoT in the wake of COVID-19: A survey on contributions, challenges and evolution. IEEE Access 2020, 8,186821-186839. 39 Terroso-Saenz, F.; Gonzalez-Vidal, A.; Ramallo-Gonzalez, A.P.; Skarmeta, A.F. An open IoT platform for the management and analysis of energy data. Future Gener. Comput. Syst. 2019, 92,1066-1079. 40 Benammar, M.; Abdaoui, A.; Ahmad, S.H.; Touati, F.; Kadri, A. A modular IoT platform for real-time indoor air quality monitoring. Sensors 2018,18,581. 41 Mineraud, J.; Mazhelis, O.; Su, X.; Tarkoma, S. A gap analysis of Internet-of-Things platforms. Comput. Commun. 2016, 89, 5-16. 42 Das, S. A Machine Learning Model for Detecting Respiratory Problems using Voice Recognition. In Proceedings of the 2019 IEEE 5th International Conference for Convergence in Technology (I2CT), Bombay, India, 29-31 March 2019; pp. 1-3. 43 Cho, Y.; Bianchi-Berthouze, N.; Julier, S.J. DeepBreath: Deep learning of breathing patterns for automatic stress recognition using low-cost thermal imaging in unconstrained settings. In Proceedings of the 2017 Seventh International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII), San Antonio, TX, USA, 23-26 October 2017; pp. 456-463. 44 Subirana, B.; Hueto, F.; Rajasekaran, P.; Laguarta, J.; Puig, S.; Malvehy, J.; Mitja, O.; Trilla, A.; Moreno, C.I.; Valle, J.F.M.; et al. Hi Sigma, do I have the Coronavirus?: Call for a New Artificial Intelligence Approach to Support Health Care Professionals Dealing With The COVID-19 Pandemic. arXiv 2020, arXiv:2004.06510. 45 Anthes, E. Alexa, do I have COVID-19? Nature 2020, 586, 22-25. 46 SM, U.S.; Ganesan, R.; Katiravan, J.; Ramakrishnan, M.; Ruhin Kouser, R. Mobile application based speech and voice analysis for COVID-19 detection using computational audit techniques. Int. J. Pervasive Comput. Commun. 2020. 47 Deshpande, G.; Schuller, B. An Overview on Audio, Signal, Speech, & Language Processing for COVID-19. arXiv 2020, arXiv:2005.08579. 48 Rahman, Md Arafatur, et al. "Data-driven dynamic clustering framework for mitigating the adverse economic impact of Covid-19 lockdown practices." Sustainable Cities and Society 62 (2020): 102372. 49 M.A. Alzubaidi, M. Otoom, N. Otoum, Y. Etoom, R. Banihani, A Novel Computational Method for Assigning Weights of Importance to Symptoms of COVID-19 Patients, 2020. Under Review. 50 J. Medina, M. Espinilla, A.L. García-Fer´ nandez, L. Martínez, Intelligent multi-dose´ medication controller for fever: from wearable devices to remote dispensers, Comput. Electrical Eng. 65 (2018) 400–412. 51 Y. Umayahara, Z. Soh, K. Sekikawa, T. Kawae, A. Otsuka, T. Tsuji, A mobile cough strength evaluation device using cough sounds, Sensors 18 (2018) 3810. 52 D. Ichwana, R.Z. Ikhlas, S. Ekariani, Heart rate monitoring system during physical exercise for fatigue warning using non-invasive wearable sensor, in: 2018 International Conference on Information Technology Systems and Innovation (ICITSI), Bandung – Padang, Indonesia, 2018, pp. 497–502. 53 B. Askarian, S.-H. Yoo, J.W. Chong, Novel image processing method for detecting strep throat (streptococcal pharyngitis) using smartphone, Sensors 19 (15) (2019) 3307. 54 A. Gaidhani, K.S. Moon, Y. Ozturk, S.Q. Lee, W. Youm, Extraction and analysis of respiratory motion using wearable inertial sensor system during trunk motion, Sensors (Basel) 17 (12) (2017) 2932, https://doi.org/10.3390/s17122932. 55 Kallel, Ameni, Molka Rekik, and Mahdi Khemakhem. "IoT‐fog‐cloud based architecture for smart systems: Prototypes of autism and COVID‐19 monitoring systems." Software: Practice and Experience 51.1 (2021): 91-116. 56 World Health Organization. Coronavirus Symptoms. https://www.who.int/health-topics/coronavirus #tab=tab_3. 57 Jeong, Hyoyoung, John A. Rogers та Shuai Xu. "Постійне зондування на тілі пандемії COVID-19: прогалини та можливості". Наукові досягнення 6.36 (2020): eabd4794. 58 Ndiaye, M.; Oyewobi, S.S.; Abu-Mahfouz, A.M.; Hancke, G.P.; Kurien, A.M.; Djouani, K. IoT in the wake of COVID-19: A survey on contributions, challenges and evolution. IEEE Access 2020, 8, 186821–186839. 59 Ramallo-González, Alfonso P., Aurora González-Vidal, and Antonio F. Skarmeta. "CIoTVID: Towards an Open IoT-Platform for Infective Pandemic Diseases such as COVID-19." Sensors 21.2 (2021): 484. 60 Lee, H.; Ko, H.; Lee, J. Reflectance pulse oximetry: Practical issues and limitations. ICT Express 2016, 2, 195–198. 61 Panwar, Shailesh Singh, and Y. P. Raiwani. "Improving the Performance of Classification Algorithms with Supervised Filter Discretization Using WEKA on NSL-KDD Dataset." Advances in Air Pollution Profiling and Control. Springer, Singapore, 2020. 217-227. 62 P.N. Tan, Introduction to Data Mining, Pearson Education, India, 2018. 63 Hosseinzadeh, Aryan, Amin Moeinaddini, and Ali Ghasemzadeh. "Investigating factors affecting severity of large truck-involved crashes: Comparison of the SVM and random parameter logit model." Journal of safety research (2021). 64 Lin, Jerry Chun-Wei, et al. "ASRNN: a recurrent neural network with an attention model for sequence labeling." Knowledge-Based Systems 212 (2021): 106548. 65 Zhang, Huan, Liangxiao Jiang, and Liangjun Yu. "Attribute and instance weighted naive Bayes." Pattern Recognition 111 (2021): 107674. 66 Maleki, Negar, Yasser Zeinali, and Seyed Taghi Akhavan Niaki. "A k-NN method for lung cancer prognosis with the use of a genetic algorithm for feature selection." Expert Systems with Applications 164 (2021): 113981. 67 Jochem, Patrick, Christopher Lisson, and Arpita Asha Khanna. "The role of coordination costs in mode choice decisions: A case study of German cities." Transportation Research Part A: Policy and Practice 149 (2021): 31-44. 68 Hedayati, Sara, et al. "Selection of appropriate hydrocolloid for eggless cakes containing chubak root extract using multiple criteria decision-making approach." LWT 141 (2021): 110914. 69 Oner, Tahsin, et al. "Filters of strong Sheffer stroke non-associative MV-algebras." Analele Stiintifice ale Universitatii Ovidius Constanta 29.1 (2021): 143-164. 70 AL-Behadili, Hayder Naser Khraibet. "Decision Tree for Multiclass Classification of Firewall Access." 71 H. Tao, M. Z. A. Bhuiyan, M. A. Rahman, T. Wang, J. Wu, S. Q. Salih, Y. Li, T. Hayajneh, Trustdata: Trustworthy and secured data collection for event detection in industrial cyber-physical system, IEEE Transactions on Industrial Informatics (2019). 72 M. A. Rahman, T. Assihary, Scalable machine learning-based intrusion detectionsystem for iot-enabled smart cities, Sustainable Cities and Society (2020) submitted. 73 D. H. Wolpert, The lack of a priori distinctions between learning algorithms, Neural computation 8 (7) (1996) 1341–1390. 74 Otoom, Mwaffaq, et al. "An IoT-based framework for early identification and monitoring of COVID-19 cases." Biomedical Signal Processing and Control 62 (2020): 102149. 75 L.H. Lorena, A.C. Carvalho, A.C. Lorena, Filter feature selection for one-class classification, J. Intell. Rob. Syst. 80 (1) (2015) 227–243. 76 COVID-19 Open Research Dataset (CORD-19), 2020, https://doi.org/10.5281/ zenodo.3715506. Version 2020-03-13. Retrieved from: https://pages.semanticsch olar.org/coronavirus-research. 77 Дії роботодавця, якщо у працівника виявлено коронавірус. https://oppb.com.ua/news/diyi-robotodavcya-yakshcho-u-pracivnyka-vyyavleno-koronavirus. 78 Постанови Кабінету міністрів України від 22.07.2020 р. № 641. https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/641-2020-%D0%BF#Text. 79 Законом України Про загальнообов’язкове державне соціальне страхування від 23.09.1999 р. № 1105-XIV. https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1105-14#Text. 80 Здоровий спосіб життя та його вплив на професійну діяльність людини. https://buklib.net/books/27545/. 81 Що таке стрес та як з ним боротися? https://phc.org.ua/news/scho-take-stres-ta-yak-z-nim-borotisya.
Тип вмісту: Master Thesis
Розташовується у зібраннях:122 — комп’ютерні науки

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Mag_2021_SNnm_Hnizdiukh_V_H.pdf2,3 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

Інструменти адміністратора