Ezzel az azonosítóval hivatkozhat erre a dokumentumra forrásmegjelölésben vagy hiperhivatkozás esetén:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/45460Összes dokumentumadat
| DC mező | Érték | Nyelv |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Дуда, Олексій Михайлович | - |
| dc.contributor.author | Кондра, Руслан Ігорович | - |
| dc.contributor.author | Kondra, Ruslan Ihorovych | - |
| dc.date.accessioned | 2024-06-26T09:34:18Z | - |
| dc.date.available | 2024-06-26T09:34:18Z | - |
| dc.date.issued | 2024-06-24 | - |
| dc.date.submitted | 2024-06-10 | - |
| dc.identifier.citation | Кондра Р. І. Аналіз геопросторових даних міської інфраструктури «розумних міст» для виявлення надзвичайних ситуацій : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : спец. 126 - інформаційні системи та технології / наук. кер. О. М. Дуда. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024. 59 с. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/45460 | - |
| dc.description.abstract | Кваліфікаційна робота присвячена аналізу геопросторових даних міської інфраструктури «розумних міст» для виявлення надзвичайних ситуацій. В першому розділі кваліфікаційної роботи освітнього рівня «бакалавр» розглянуто реагування на надзвичайні ситуації в «розумних містах» за допомогою даних та IoT. Висвітлено використання геопросторових даних для позиціонування IoT-пристроїв у «розумних містах». Проаналізовано стан та перспективи досліджень в галузі реагування на надзвичайні ситуації в «розумних містах». В другому розділі кваліфікаційної роботи освітнього рівня «бакалавр» описано управління надзвичайними ситуаціями в «розумних містах». Проаналізовано процеси виявлення надзвичайних ситуацій на основі давачів у «розумних містах». Розглянуто методику визначення зон позиціонування IoT-пристроїв «розумного міста». Описано процес визначення рівня пом'якшення зони впливу надзвичайних ситуацій в «розумному місті». Описано процес визначення рівня підключення комунікаційних мереж в «розумному місті». В третьому розділі кваліфікаційної роботи освітнього рівня «бакалавр» описано алгоритм позиціонування IoT-пристроїв міської інфраструктури «розумних міст» та проаналізовано експериментальні результати аналізу геопросторових даних міської інфраструктури «розумних міст» для виявлення надзвичайних ситуацій. The qualification work is devoted to the analysis of geospatial data of urban infrastructure of "smart cities" to identify emergency situations. In the first section of the qualifying work of the "bachelor" educational level, the response to emergency situations in "smart cities" with the help of data and IoT is considered. The use of geospatial data for the positioning of IoT devices in "smart cities" is highlighted. The state and prospects of research in the field of response to emergency situations in "smart cities" are analyzed. The second chapter of the qualifying work of the "bachelor" educational level describes the management of emergency situations in "smart cities". The processes of emergency detection based on sensors in "smart cities" were analyzed. The method of determining the positioning zones of IoT devices of the "smart city" was considered. The process of determining the level of mitigation of the zone of influence of emergency situations in the "smart city" is described. The process of determining the level of connection of communication networks in the "smart city" is described. In the third section of the qualification work of the "bachelor" educational level, the algorithm for positioning IoT devices of the urban infrastructure of "smart cities" is described and the experimental results of the analysis of geospatial data of the urban infrastructure of "smart cities" for the detection of emergency situations are analyzed. | uk_UA |
| dc.description.tableofcontents | ВСТУП 8 РОЗДІЛ 1. РЕАГУВАННЯ НА НАДЗВИЧАЙНІ СИТУАЦІЇ В «РОЗУМНИХ МІСТАХ». СТАН ТА ПЕРСПЕКТИВИ ДОСЛІДЖЕНЬ 10 1.1 Реагування на надзвичайні ситуації в «розумних містах» за допомогою даних та IoT 10 1.2 Використання геопросторових даних для позиціонування IoT-пристроїв у «розумних містах» 12 1.3 Стан та перспективи досліджень в галузі реагування на надзвичайні ситуації в «розумних містах» 15 1.4 Висновок до першого розділу 15 РОЗДІЛ 2. АНАЛІЗ ГЕОПРОСТОРОВИХ ДАНИХ МІСЬКОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ «РОЗУМНИХ МІСТ» ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЙ 20 2.1 Управління надзвичайними ситуаціями в «розумних містах» 20 2.2 Аналіз процесу виявлення надзвичайних ситуацій на основі давачів у «розумних містах» 21 2.3 Методика визначення зон позиціонування IoT-пристроїв «розумного міста» 23 2.4 Рівень пом'якшення зони впливу надзвичайних ситуацій в «розумному місті» 27 2.5 Рівень підключення комунікаційних мереж в «розумному місті» 31 2.6 Висновок до другого розділу 35 РОЗДІЛ 3. АПРОБАЦІЯ ПРОЦЕСІВ АНАЛІЗУ ГЕОПРОСТОРОВИХ ДАНИХ МІСЬКОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ «РОЗУМНИХ МІСТ» ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЙ 36 3.1 Алгоритм позиціонування IoT-пристроїв міської інфраструктури «розумних міст» 36 3.2 Експериментальні результати аналізу геопросторових даних міської інфраструктури «розумних міст» для виявлення надзвичайних ситуацій 41 3.3 Висновок до третього розділу 47 РОЗДІЛ 4. БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ 48 4.1 Характеристика життєдіяльності людини у системі «людина – машина – середовище існування» 48 4.2 Контроль за станом охорони праці 51 4.3 Висновок до четвертого розділу 53 ВИСНОВКИ 54 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 55 | uk_UA |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.subject | бездротова мережа | uk_UA |
| dc.subject | wireless network | uk_UA |
| dc.subject | виявлення аварій | uk_UA |
| dc.subject | accident detection | uk_UA |
| dc.subject | обробка геопросторових даних | uk_UA |
| dc.subject | geospatial data processing | uk_UA |
| dc.subject | розгортання давачів | uk_UA |
| dc.subject | sensor deployment | uk_UA |
| dc.subject | розумне місто | uk_UA |
| dc.subject | smart city | uk_UA |
| dc.subject | міські обчислення | uk_UA |
| dc.subject | urban computing | uk_UA |
| dc.title | Аналіз геопросторових даних міської інфраструктури «розумних міст» для виявлення надзвичайних ситуацій | uk_UA |
| dc.title.alternative | Analysis of Geospatial Data of Urban Infrastructure of "Smart Cities" for Emergency Detection | uk_UA |
| dc.type | Bachelor Thesis | uk_UA |
| dc.rights.holder | © Кондра Руслан Ігорович, 2024 | uk_UA |
| dc.contributor.committeeMember | Голотенко, Олександр Сергійович | - |
| dc.coverage.placename | ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна | uk_UA |
| dc.subject.udc | 004.62 | uk_UA |
| dc.relation.references | 1 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. | uk_UA |
| dc.relation.references | 2 Musznicki, B., Piechowiak, M., & Zwierzykowski, P. (2022). Modeling real-life urban sensor networks based on open data. Sensors, 22, 9264. | uk_UA |
| dc.relation.references | 3 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. | uk_UA |
| dc.relation.references | 4 Kozarik, J., Gasparek, K., Zavodnik, T., Cernaj, L., Jagelka, M., & Donoval, M. (2022). ´ Multi-sensor modular IoT platform for high-density monitoring of environmental parameters. In 2022 14th International Conference on Advanced Semiconductor Devices and Microsystems (ASDAM) (pp. 1–4). https://doi.org/10.1109/ ASDAM55965.2022.9966783. | uk_UA |
| dc.relation.references | 5 Haggag, M., Ezzeldin, M., El-Dakhakhni, W., & Hassini, E. (2020). Resilient cities critical infrastructure interdependence: A meta-research. Sustainable and Resilient Infrastructure, 7, 291–312. | uk_UA |
| dc.relation.references | 6 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. | uk_UA |
| dc.relation.references | 7 Nunavath, V., & Prinz, A. (2017). Data sources handling for emergency management: Supporting information availability and accessibility for emergency responders. In Human Interface and the Management of Information: Supporting Learning, Decision- Making and Collaboration (pp. 240–259). Springer International Publishing. https:// doi.org/10.1007/978-3-319-58524-6_21. | uk_UA |
| dc.relation.references | 8 Li, W., Batty, M., & Goodchild, M. F. (2020). Real-time GIS for smart cities. International Journal of Geographical Information Science, 34, 311–324. | uk_UA |
| dc.relation.references | 9 Costa, D. G., Peixoto, J. P. J., Jesus, T. C., Portugal, P., Vasques, F., Rangel, E., & Peixoto, M. (2022). A survey of emergencies management systems in smart cities. IEEE Access, 10, 61843–61872. | uk_UA |
| dc.relation.references | 10 Damaˇseviˇcius, R., Bacanin, N., & Misra, S. (2023). From sensors to safety: Internet of Emergency Services (IoES) for emergency response and disaster management. Journal of Sensor and Actuator Networks, 12, 41. | uk_UA |
| dc.relation.references | 11 Zaimen, K., Brahmia, M.-E.-A., Moalic, L., Abouaissa, A., & Idoumghar, L. (2022). A survey of artificial intelligence based WSNs deployment techniques and related objectives modeling. IEEE Access, 10, 113294–113329. | uk_UA |
| dc.relation.references | 12 Peixoto, João Paulo Just, et al. "Exploiting geospatial data of connectivity and urban infrastructure for efficient positioning of emergency detection units in smart cities." Computers, Environment and Urban Systems 107 (2024): 102054. | uk_UA |
| dc.relation.references | 13 Peixoto, J. P. J., Costa, D. G., da Franca Rocha, W. D. J. S., Portugal, P., & Vasques, F. (2023a). On the positioning of emergencies detection units based on geospatial data of urban response centres. Sustainable Cities and Society, 97, Article 104713. | uk_UA |
| dc.relation.references | 14 Adeleke, J., Moodley, D., Rens, G., & Adewumi, A. (2017). Integrating statistical machine learning in a semantic sensor web for proactive monitoring and control. Sensors, 17, 807. | uk_UA |
| dc.relation.references | 15 Gharaibeh, A., Salahuddin, M. A., Hussini, S. J., Khreishah, A., Khalil, I., Guizani, M., & Al-Fuqaha, A. (2017). Smart cities: A survey on data management, security, and enabling technologies. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 19, 2456–2501. | uk_UA |
| dc.relation.references | 16 Fedele, R., & Merenda, M. (2020). An IoT system for social distancing and emergency management in smart cities using multi-sensor data. Algorithms, 13. | uk_UA |
| dc.relation.references | 17 Huang, H., Yao, X. A., Krisp, J. M., & Jiang, B. (2021). Analytics of location-based big data for smart cities: Opportunities, challenges, and future directions. Computers, Environment and Urban Systems, 90, Article 101712. | uk_UA |
| dc.relation.references | 18 Alablani, I., & Alenazi, M. (2020). EDTD-SC: An IoT sensor deployment strategy for smart cities. Sensors, 20, 7191. | uk_UA |
| dc.relation.references | 19 Costa, D., Damasceno, A., & Silva, I. (2019). CitySpeed: A crowdsensing-based integrated platform for general-purpose monitoring of vehicular speeds in smart cities, smart. Cities, 2, 46–65. | uk_UA |
| dc.relation.references | 20 Madamori, O., Max-Onakpoya, E., Erhardt, G., & Baker, C. (2021). Enabling opportunistic low-cost smart cities by using tactical edge node placement. In , 2021. 16th Conference on Wireless On-Demand Network Systems and Services, WONS (pp. 1–8). https://doi.org/10.23919/WONS51326.2021.9415579 | uk_UA |
| dc.relation.references | 21 Kamienski, C., Ratusznei, J., Trindade, A., & Cavalcanti, D. (2020). Profiling of a large- scale municipal wireless network. Wireless Networks, 26, 5223. | uk_UA |
| dc.relation.references | 22 Yang, T., Lee, S.-H., & Park, S. (2021). AI-aided individual emergency detection system in edge-internet of things environments. Electronics, 10, 2374. | uk_UA |
| dc.relation.references | 23 Kyrkou, C., Kolios, P., Theocharides, T., & Polycarpou, M. (2022). Machine learning for emergency management: a survey and future outlook. Proceedings of the IEEE, 1–23. | uk_UA |
| dc.relation.references | 24 Zaidi, S. A. R., Hayajneh, A. M., Hafeez, M., & Ahmed, Q. Z. (2022). Unlocking edge intelligence through tiny machine learning (TinyML). IEEE Access, 10, 100867–100877. | uk_UA |
| dc.relation.references | 25 Jesus, T. C., Costa, D. G., & Portugal, P. (2018). On the computing of area coverage by visual sensor networks: assessing performance of approximate and precise algorithms. In 16th IEEE International Conference on Industrial Informatics (INDIN) (pp. 193–198). https://doi.org/10.1109/INDIN.2018.8471997 | uk_UA |
| dc.relation.references | 26 Masatu, E., Sinde, R., & Sam, A. (2022). Development and testing of road signs alert system using a smart mobile phone. Journal of Advanced Transportation, 2022. | uk_UA |
| dc.relation.references | 27 Peixoto, J. P. J., Costa, D. G., da Franca Rocha, W. J. S., Portugal, P., & Vasques, F. (2023b). Cityzones: A geospatial multi-tier software tool to compute urban risk zones. SoftwareX, 23, Article 101409. | uk_UA |
| dc.relation.references | 28 Kontokosta, C. E., & Malik, A. (2018). The resilience to emergencies and disasters index: Applying big data to benchmark and validate neighborhood resilience capacity. Sustainable Cities and Society, 36, 272–285. | uk_UA |
| dc.relation.references | 29 Arvin, M., Beiki, P., Hejazi, S. J., Sharifi, A., & Atashafrooz, N. (2023). Assessment of infrastructure resilience in multi-hazard regions: A case study of Khuzestan province. International Journal of Disaster Risk Reduction, 88, Article 103601. | uk_UA |
| dc.relation.references | 30 Khoufi, I., Minet, P., Laouiti, A., & Mahfoudh, S. (2017). Survey of deployment algorithms in wireless sensor networks: Coverage and connectivity issues and challenges. International Journal of Autonomous and Adaptive Communications Systems, 10, 341–390. | uk_UA |
| dc.relation.references | 31 Jesus, T. C., Costa, D. G., Portugal, P., Vasques, F., & Ferreira Júnior, W. A. (2023). | uk_UA |
| dc.relation.references | 32 Caratù, M., Pigliautile, I., Piselli, C., & Fabiani, C. (2023). A perspective on managing cities and citizens’ well-being through smart sensing data. Environmental Science & Policy, 147, 169–176. | uk_UA |
| dc.relation.references | 33 Ang, L.-M., Seng, K. P., Zungeru, A. M., & Ijemaru, G. K. (2017). Big sensor data systems for smart cities. IEEE Internet of Things Journal, 4, 1259–1271. | uk_UA |
| dc.relation.references | 34 Wang, X., Wang, C., & Shi, J. (2023). Evaluation of urban resilience based on service- connectivity-environment (sce) model: A case study of jinan city, China. International Journal of Disaster Risk Reduction, 95, Article 103828. | uk_UA |
| dc.relation.references | 35 Бедрій, Я. І. Безпека життєдіяльності [Текст] : навч. посіб. : рек. МОН України як навч. посібник для студ. ВНЗ / Я. І. Бедрій. – К. : Кондор, 2009. – 284, [2] с. : іл., табл. – Бібліогр.: с. 285. | uk_UA |
| dc.relation.references | 36 Дейнека, Людмила Панасівна. "Безпека життєдіяльності та охорона праці." (2019). | uk_UA |
| dc.relation.references | 37 Безпека в надзвичайних ситуаціях. Методичний посібник для здобувачів освітнього ступеня «магістр» всіх спеціальностей денної та заочної (дистанційної) форм навчання / укл.: Стручок В. С. Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., 2022. 156 с. | uk_UA |
| dc.relation.references | 38 Контроль за станом охорони праці на підприємстві. https://pro-op.com.ua/article/262-qqq-16-m1-11-01-2016-kontrol-za-stanom-ohoroni-prats-na-pdprimstv. | uk_UA |
| dc.relation.references | 39 Як контролювати стан охорони праці на підприємстві: основні кроки у поміч. https://nov-rada.gov.ua/2021/06/18/iak-kontroliuvaty-stan-okhorony-pratsi-na-pidpryiemstvi-osnovni-kroky-u-pomich/ | uk_UA |
| dc.contributor.affiliation | ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна | uk_UA |
| dc.coverage.country | UA | uk_UA |
| Ebben a gyűjteményben: | 126 — Інформаційні системи та технології (бакалаври) | |
Fájlok a dokumentumban:
| Fájl | Leírás | Méret | Formátum | |
|---|---|---|---|---|
| 2024_KRB_STs-41_Kondra_RI.pdf | 939,39 kB | Adobe PDF | Megtekintés/Megnyitás |
Minden dokumentum, ami a DSpace rendszerben szerepel, szerzői jogokkal védett. Minden jog fenntartva!
Admin Tools