Utilize este identificador para referenciar este registo:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36783| Título: | Засоби аналітичного опрацювання в системах формування рекомендацій щодо соціального дистанціювання в умовах пандемії |
| Outros títulos: | Analytical processing means in recommendation systems for social distancing in a pandemic |
| Autor: | Кормило, Іван Михайлович Kormylo, Ivan Mykhailovych |
| Affiliation: | ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна |
| Bibliographic description (Ukraine): | Кормило І. М. Засоби аналітичного опрацювання в системах формування рекомендацій щодо соціального дистанціювання в умовах пандемії: кваліфікаційна робота освітнього рівня „Магістр“ „124 – системний аналіз“ / І. М. Кормило. – Тернопіль : ТНТУ, 2021. – 67 с. |
| Data: | 22-Dez-2021 |
| Submitted date: | 8-Dez-2021 |
| Date of entry: | 24-Dez-2021 |
| Country (code): | UA |
| Place of the edition/event: | ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна |
| Supervisor: | Пасічник, Володимир Володимирович |
| Committee members: | Микитишин, Андрій Григорович |
| UDC: | 004.9 |
| Palavras-chave: | аналіз analysis модель model оцінка evaluation рішення decision репродуктивність reproduction соціальне дистанціювання social distancing COVID-19 |
| Resumo: | Кваліфікаційна робота присв’ячена дослідженню методів аналітичного опрацювання для потреб систем формування рекомендацій щодо соціального дистанціювання в умовах пандемії. В першому розділі кваліфікаційної роботи описано пандемію та важливість заходів соціального дистанціювання громадян. Подано огляд та аналіз наукових літературних джерел. Досліджено варіанти запровадження політики соціального дистанціювання. В другому розділі кваліфікаційної роботи виконано проєктування інструментів аналізу рішень. Описано дані, що використані для підтримки прийняття рішень в умовах пандемії. Подано опис моделі поширення інфекційних захворювань в умовах пандемії. Досліджено моделювання процесів прийняття рішень щодо запровадження соціального дистанціювання громадян в умовах пандемії. Проведено аналіз змодельованих сценаріїв розвитку пандемії. В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано особливості моделювання процесів прийняття рішень про запровадження та зняття заходів соціального дистанціювання. The qualification work is devoted to the study of methods of analytical development for the needs of systems for the formation of recommendations for social distancing in a pandemic. The first section of the qualification work describes the pandemic and the importance of measures of social distancing of citizens. A review and analysis of scientific literature sources is given. Options for implementing a policy of social distancing have been studied. In the second section of the qualification work the design of decision analysis tools is performed. Describes data used to support pandemic decision-making. A description of the model of the spread of infectious diseases in a pandemic. The modeling of decision-making processes on the introduction of social distancing of citizens in a pandemic is studied. The analysis of the simulated scenarios of pandemic development is carried out. The third section of the qualification work describes the features of modeling decision-making processes on the introduction and removal of social distancing measures. |
| Content: | ВСТУП 7 1 ПАНДЕМІЯ ТА ВАРІАНТИ ЗАПРОВАДЖЕННЯ ПОЛІТИКИ СОЦІАЛЬНОГО ДИСТАНЦІЮВАННЯ 9 1.1 Пандемія та важливість заходів соціального дистанціювання громадян 9 1.2 Огляд та аналіз наукових літературних джерел 12 1.3 Варіанти запровадження політики соціального дистанціювання 16 1.4 Висновок до першого розділу 18 2 ІНСТРУМЕНТИ, ДАНІ ТА МОДЕЛІ ФОРМУВАННЯ РЕКОМЕНДАЦІЙ ЩОДО СОЦІАЛЬНОГО ДИСТАНЦІЮВАННЯ В УМОВАХ ПАНДЕМІЇ 19 2.1 Проєктування інструментів аналізу рішень 19 2.2 Дані для підтримки прийняття рішень 20 2.3 Модель поширення інфекційних захворювань в умовах пандемії 24 2.4 Моделювання процесів прийняття рішень 28 2.5 Аналіз сценаріїв розвитку пандемії 30 2.5.1 Базовий сценарій 33 2.5.2 Вищий сценарій передачі 39 2.5.3 Нижчий сценарій передачі 40 2.6 Висновок до другого розділу 42 3 ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ПРО ЗАПРОВАДЖЕННЯ ТА ЗНЯТТЯ ЗАХОДІВ СОЦІАЛЬНОГО ДИСТАНЦІЮВАННЯ 43 3.1 Висновок до третього розділу 54 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 55 4.1 Сучасні інформаційні технології та їх вплив на людину в умовах пандемії 55 4.2 Організація оповіщення і зв’язку у надзвичайних ситуаціях техногенного та природного характеру 58 ВИСНОВКИ 60 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 61 ДОДАТКИ |
| URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36783 |
| Copyright owner: | © Кормило Іван Михайлович, 2021 |
| References (Ukraine): | 1 CDC, Centers for Disease Control and Prevention, Coronavirus disease 2019 (COVID-19) how COVID-19 spreads. https://www.cdc.gov/ coronavirus/2019-ncov/about/transmission.html, 2020. 2 CDC, Centers for Disease Control and Prevention, CDC COVID Data Tracker. https://www.cdc.gov/covid-data-tracker/#cases, 2020. 3 R. Verity, L.C. Okell, I. Dorigatti, P. Winskill, C. Whittaker, N. Imai, G. Cuomo- Dannenburg, H. Thompson, P.G.T. Walker, H. Fu, A. Dighe, J.T. Griffin, M. Baguelin, S. Bhatia, A. Boonyasiri, A. Cori, Z. Cucunuba, R. FitzJohn, K. Gaythorpe, W. Green, A. Hamlet, W. Hinsley, D. Laydon, G. Nedjati-Gilani, S. Riley, S. van Elsland, E. Volz, H. Wang, Y. Wang, X. Xi, C.A. Donnelly, A. C. Ghani, N.M. Ferguson, Estimates of the severity of coronavirus disease 2019: a model-based analysis, Lancet Infect. Dis. 20 (6) (2020) 669–677. 4 Ashish Gupta, Ramesh Sharda, Improving the science of healthcare delivery and informatics using modeling approaches, Decis. Support. Syst. 55 (2013) 423–427. 5 Qun Li, Xuhua Guan, Peng Wu, Xiaoye Wang, Lei Zhou, Yeqing Tong, Ruiqi Ren, Kathy S.M. Leung, Eric H.Y. Lau, Jessica Y. Wong, et al., Early transmission dynamics in Wuhan, China, of novel coronavirus–infected pneumonia, N. Engl. J. Med. 382 (2020) 1199–1207. 6 Stephen A. Lauer, Kyra H. Grantz, Qifang Bi, Forrest K. Jones, Qulu Zheng, Hannah R. Meredith, Andrew S. Azman, Nicholas G. Reich, Justin Lessler, The incubation period of coronavirus disease 2019 (COVID-19) from publicly reported confirmed cases: estimation and application, Ann. Intern. Med. 172 (9) (2020) 577–582. 7 N.M. Linton, T. Kobayashi, Y. Yang, K. Hayashi, A.R. Akhmetzhanov, S.M. Jung, B. Yuan, R. Kinoshita, H. Nishiura, Incubation period and other epidemiological characteristics of 2019 novel coronavirus infections with right truncation: a statistical analysis of publicly available case data, J. Clin. Med. 9 (538) (2020). 8 Charles Courtemanche, Joseph Garuccio, Anh Le, Joshua Pinkston, Aaron Yelowitz, Strong social distancing measures in the United States reduced the COVID-19 growth rate, Health Aff. 39 (7) (2020). 9 Laura Fumanelli, Marco Ajelli, Stefano Merler, Neil M. Ferguson, Simon Cauchemez, Model-based comprehensive analysis of school closure policies for mitigating influenza epidemics and pandemics, PLoS Comput. Biol. 12 (01) (2016) 1–15. 10 M.Z. Gojovic, B. Sander, D. Fisman, M.D. Krahn, C.T. Bauch, Modelling mitigation strategies for pandemic (H1N1) 2009, CMAJ 181 (10) (2009) 673–680. 11 C. Ciavarella, L. Fumanelli, S. Merler, C. Cattuto, M. Ajelli, School closure policies at municipality level for mitigating influenza spread: a model-based evaluation, BMC Infect Dis (2016) 16. 12 Ozgur M. Araz, Tsan-Ming Choi, David L. Olson, F. Sibel Salman, Role of analytics for operational risk management in the era of big data, Decis. Sci. 51 (6) (2020) 1320–1346. 13 Adrian Ramirez-Nafarrate, Ozgur M. Araz, John W. Fowler, Decision assessment algorithms for location and capacity optimization under resource shortages, Decis. Sci. 52 (1) (2021) 142–181. 14 Lotty E. Duijzer, Willem L. van Jaarsveld, Jacco Wallinga, Rommert Dekker, Dose- optimal vaccine allocation over multiple populations, Prod. Oper. Manag. 27 (1) (2018) 143–159. 15 Lotty Evertje Duijzer, Willem van Jaarsveld, Rommert Dekker, The benefits of combining early aspecific vaccination with later specific vaccination, Eur. J. Oper. Res. 271 (2) (2018) 606–619. 16 Jeff Griffiths, Dawn Lowrie, Janet Williams, An age-structured model for the AIDS epidemic, Eur. J. Oper. Res. 124 (1) (2000) 1–14. 17 Anna Teytelman, Richard C. Larson, Modeling influenza progression within a continuous-attribute heterogeneous population, Eur. J. Oper. Res. 220 (1) (2012) 238–250. 18 Ozgur M. Araz, Tim Lant, John W. Fowler, Megan Jehn, Simulation modeling for pandemic decision making: a case study with bi-criteria analysis on school closures, Decis. Support. Syst. 55 (2) (2013) 564–575. 19 Hina Arora, T.S. Raghu, Ajay Vinze, Resource allocation for demand surge mitigation during disaster response, Decis. Support. Syst. 50 (1) (2010) 304–315. 20 M. Nadj, A. Maedche, C. Schieder, The effect of interactive analytical dashboard features on situation awareness and task performance, Decis. Support. Syst. 135 (2020) 113322. 21 Bruce Y. Lee, S.T. Brown, P. Cooley, et al., Simulating school closure strategies to mitigate an influenza epidemic, J. Pub. Health Manag. Prac. 16 (3) (2010) 252–261. 22 Beate Sander, Jeffrey C. Kwong, Chris T. Bauch, Andreas Maetzel, Allison McGeer, Janet M. Raboud, Murray Krahn, Economic appraisal of Ontario’s universal influenza immunization program: a cost-utility analysis, PLoS Med. 7 (4) (2010) 1–11. 23 Ertem, Zeynep, Ozgur M. Araz, and Mayteé Cruz-Aponte. "A decision analytic approach for social distancing policies during early stages of COVID-19 pandemic." Decision Support Systems (2021): 113630. 24 Ozgur M. Araz, Paul Damien, David A. Paltiel, Sean Burke, Bryce van de Geijn, Alison Galvani, Lauren Ancel Meyers, Simulating school closure policies for cost effective pandemic decision making, BMC Public Health 12 (1) (2012) 449. 25 Blackmon, Lester, et al. "Rapid development of a decision support system to alleviate food insecurity at the Los Angeles regional food bank amid the COVID‐19 pandemic." Production and Operations Management (2021). 26 Ristaino, Jean B., et al. "The persistent threat of emerging plant disease pandemics to global food security." Proceedings of the National Academy of Sciences 118.23 (2021). 27 Jo¨el Mossong, Niel Hens, Mark Jit, Philippe Beutels, Kari Auranen, Rafael Mikolajczyk, Marco Massari, Stefania Salmaso, Gianpaolo Scalia Tomba, Jacco Wallinga, et al., Social contacts and mixing patterns relevant to the spread of infectious diseases, PLoS Med. 5 (3) (2008). 28 Ruiyun Li, Sen Pei, Bin Chen, Yimeng Song, Tao Zhang, Wan Yang, Jeffrey Shaman, Substantial undocumented infection facilitates the rapid dissemination of novel coronavirus (SARS-CoV-2), Science 368 (6490) (2020) 489–493. 29 Kenji Mizumoto, Katsushi Kagaya, Alexander Zarebski, Gerardo Chowell, Estimating the asymptomatic proportion of coronavirus disease 2019 (COVID-19) cases on board the diamond princess cruise ship, Yokohama, Japan, 2020, Eurosurveillance 25 (10) (2020) 2000180. 30 Roy M. Anderson, R.M. May, Infectious Diseases of Humans. 1991, Oxford Science Publication, New York, 1991. 31 Nedialko Dimitrov, Sebastian Goll, Lauren Ancel Meyers, Babak Pourbohloul, Nathaniel Hupert, Optimizing tactics for use of the US antiviral strategic national stockpile for pandemic (H1N1) influenza, 2009, PLoS Currents 1 (2009). 32 Goldberg, David. "Programming in a pandemic: Attaining academic integrity in online coding courses." Communications of the Association for Information Systems 48.1 (2021): 6. 33 Ivanov, Dmitry, and Alexandre Dolgui. "OR-methods for coping with the ripple effect in supply chains during COVID-19 pandemic: Managerial insights and research implications." International Journal of Production Economics 232 (2021): 107921. 34 de Araújo Costa, Igor Pinheiro, et al. "Choosing flying hospitals in the fight against the COVID-19 pandemic: structuring and modeling a complex problem using the VFT and ELECTRE-MOr methods." IEEE Latin America Transactions 19.6 (2021): 1099-1106. 35 Gholamzadeh, Marsa, Hamidreza Abtahi, and Reza Safdari. "Suggesting a framework for preparedness against the pandemic outbreak based on medical informatics solutions: a thematic analysis." The International Journal of health planning and management 36.3 (2021): 754-783. 36 Smirnov, Alexander, et al. "Intelligent decision support during hospitalization in a pandemic: Methodology and process model." 2021 28th Conference of Open Innovations Association (FRUCT). IEEE, 2021. 37 Madad, Syra, et al. "Ready or not, patients will present: improving urban pandemic preparedness." Disaster Medicine and Public Health Preparedness 15.3 (2021): 267-270. 38 Marques, Joao Alexandre Lobo, et al. "Prediction for Decision Support During the COVID-19 Pandemic." Predictive Models for Decision Support in the COVID-19 Crisis. Springer, Cham, 2021. 1-13. 39 Hackl, W. O., and A. Hoerbst. "Clinical Information Systems Research in the Pandemic Year 2020." Yearbook of Medical Informatics 30.01 (2021): 134-140. 40 Дубровский, Д.И. Глобальное будущее 2045. Конвергентные технологии (НБИКС) и трансгуманистическая эволюция / Д.И. Дубровский. – М., 2013 – 272 с. 41 Вдосконалення охорони праці в ІТ-галузі. Наукова робота під шифром «ІТ-індустрія». 2019. https://www.khadi.kharkov.ua/fileadmin/ P_vcheniy_secretar/%D0%9E%D0%A5%D0%9E%D0%A0%D0%9E%D0%9D%D0%90_%D0%9F%D0%A0%D0%90%D0%A6%D0%86/R_IT-INDUSTRIA.pdf. 42 Сьогодні UA. https://www.segodnya.ua/lifestyle/fun/pochti-kak-u-google-chemudivlyayut-ofisy-ukrainskih-it-kompaniy--764025.html. 43 MRPL.CITY. https://mrpl.city/news/view/mariupolskaya-konditerka-stanetbiznes-tsentrom-foto-plusvideo. 44 Производительность труда на предприятии: измерение, анализ и повышение. https://www.gd.ru/articles/3575-proizvoditelnost-truda. 45 Організація оповіщення і зв'язку. https://guns.odessa.gov.ua/guns-opovwennya-naselennya/organ-zac-ya-opov-wennya-zv-yazku/. |
| Content type: | Master Thesis |
| Aparece nas colecções: | 124 — системний аналіз |
Ficheiros deste registo:
| Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| SAm-61_Kormylo_I_M.pdf | 2,55 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
Todos os registos no repositório estão protegidos por leis de copyright, com todos os direitos reservados.
Ferramentas administrativas