Defnyddiwch y dynodwr hwn i ddyfynnu neu i gysylltu â'r eitem hon: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/49446
Titel: Інтеграція геопросторових даних для підвищення показників стійкості розумних систем
Övriga titlar: Integration of Geospatial Data to Enhance the Resilience of Smart Systems
Författare: Баволяк, Андрій Олегович
Bavoliak, Andrii
Affiliation: ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна
Bibliographic description (Ukraine): Баволяк А. О. Інтеграція геопросторових даних для підвищення показників стійкості розумних систем : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : спец. 122 - комп’ютерні науки / наук. кер. Н. Е. Кунанець. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025. 70 с.
Utgivningsdatum: 24-jun-2025
Submitted date: 10-jun-2025
Date of entry: 3-jul-2025
Utgivare: ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна
Country (code): UA
Place of the edition/event: Тернопіль
Supervisor: Кунанець, Наталія Едуардівна
Kunanets, Natalia
UDC: 004.9
Nyckelord: 122
розумні міста
геопросторові дані
стійкість
інтернет речей
гіс
дистанційне зондування
сталий розвиток
аналіз даних
smart cities
geospatial data
resilience
internet of things
gis
remote sensing
sustainable development
data analysis
Page range: 70
Sammanfattning: Кваліфікаційна робота комплексно досліджує роль геопросторових даних у підвищенні стійкості «розумних» систем, аналізуючи концепції «розумних міст», джерела та методи обробки геопросторових даних, а також оцінюючи підходи до їх інтеграції та перспективи подальших досліджень для забезпечення сталого розвитку міських середовищ. В першому розділі кваліфікаційної роботи описана концепція «розумних міст». Проаналізовано «Розумні міста» з позиції сталого та стійкого розвитку. Визначено роль геопросторових даних для стійкості та сталого розвитку «розумних міст». В другому розділі кваліфікаційної роботи описано джерела та доступність геопросторових даних. Розглянуто геопросторову обробку міських даних для покращення показників стійкості «розумних» систем. Подано аналіз геопросторових наборів даних та управління геореференційованими даними. Досліджено інтеграцію геопросторових даних для підвищення показників стійкості «розумних» систем. В третьому розділі кваліфікаційної роботи проаналізовано підходи до формування «розумних» систем та «розумних міст» на основі даних. Описано перспективи «розумних міст», як орієнтованих на дані складних систем. Розглянуто соціальні впливи підвищення показників стійкості «розумних» систем та сталий майбутній розвиток
The qualification work comprehensively investigates the role of geospatial data in increasing the resilience of "smart" systems, analyzing the concepts of "smart cities", sources and methods of processing geospatial data, as well as evaluating approaches to their integration and prospects for further research to ensure the sustainable development of urban environments. The first section of the qualification work describes the concept of "smart cities". "Smart cities" is analyzed from the perspective of sustainability and sustainable development. The role of geospatial data for the sustainability and sustainable development of "smart cities" is determined. The second section of the qualification work describes the sources and availability of geospatial data. Geospatial processing of urban data to improve the resilience of "smart" systems is considered. An analysis of geospatial datasets and georeferenced data management is presented. Geospatial data integration to improve the resilience of "smart" systems is investigated. The third section of the qualification work analyzes approaches to the formation of "smart" systems and "smart cities" based on data. The prospects of "smart cities" as data-oriented complex systems are described. The social impacts of increasing the sustainability indicators of "smart" systems and sustainable future development are considered
Beskrivning: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 24.06.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №30 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя
Content: ВСТУП 8 РОЗДІЛ 1. КОНЦЕПЦІЇ «РОЗУМНИХ МІСТ» ТА ГЕОПРОСТОРОВІ ДАНІ 11 1.1 Концепція «розумних міст» 11 1.2 «Розумні міста» та концепція сталого та стійкого розвитку 13 1.3 Геопросторові дані, стійкість та сталий розвиток «розумних міст» 19 1.4 Висновок до першого розділу 22 РОЗДІЛ 2. ОСОБЛИВОСТІ ЗАСТОСУВАННЯ ГЕОПРОСТОРОВИХ ДАНИХ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ПОКАЗНИКІВ СТІЙКОСТІ «РОЗУМНИХ» СИСТЕМ 23 2.1 Джерела та доступність геопросторових даних 23 2.2 Геопросторова обробка міських даних для покращення показників стійкості «розумних» систем 26 2.2.1 Геоінформаційні системи 27 2.2.2 Дистанційне зондування 29 2.2.3 Сенсори на основі IoT 30 2.3 Геопросторові набори даних та управління геореференційованими даними 33 2.4 Інтеграція геопросторових даних для підвищення показників стійкості «розумних» систем 37 2.5 Висновок до другого розділу 41 РОЗДІЛ 3. АНАЛІЗ ПІДХОДІВ ДО ФОРМУВАННЯ «РОЗУМНИХ» СИСТЕМ ТА ПЕРСПЕКТИВИ ПОДАЛЬШИХ ДОСЛІДЖЕНЬ 42 3.1 Аналіз підходів до формування «розумних» систем та «розумних міст» на основі даних 42 3.2 Перспективи «розумних міст», як орієнтованих на дані складних систем 45 3.3 Соціальні впливи підвищення показників стійкості «розумних» систем та сталий майбутній розвиток 47 3.4 Висновок до третього розділу 49 РОЗДІЛ 4. БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ 50 4.1 Оцінка стійкості роботи проєкту економіки до впливу вражаючих факторів ядерної зброї 50 4.2 Контроль за станом охорони праці 56 4.3 Висновок до четвертого розділу 60 ВИСНОВКИ 61 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 62
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/49446
Copyright owner: © Баволяк Андрій Олегович, 2025
References (Ukraine): 1. Ahad, M.A.; Paiva, S.; Tripathi, G.; Feroz, N. Enabling technologies and sustainable smart cities. Sustain. Cities Soc. 2020, 61, 102301.
2. Duda, O., Matsiuk, O., Kunanets, N., Pasichnyk, V., & Veretennikova, N. (2020). Selection of effective methods of big data analytical processing in information systems of smart cities. CEUR Workshop Proceedings, 2643, 68–78.
3. Branny, A.; Møller, M.S.; Korpilo, S.; McPhearson, T.; Gulsrud, N.; Olafsson, A.S.; Raymond, C.M.; Andersson, E. Smarter greener cities through a social-ecological-technological systems approach. Curr. Opin. Environ. Sustain. 2022, 55, 101168.
4. Almalki, F.A.; Alsamhi, S.H.; Sahal, R.; Hassan, J.; Hawbani, A.; Rajput, N.; Saif, A.; Morgan, J.; Breslin, J. Green IoT for eco-friendly and sustainable smart cities: Future directions and opportunities. Mob. Netw. Appl. 2023, 28, 178–202.
5. Duda, O., Kunanets, N., Matsiuk, O., & Pasichnyk, V. (2018). Information-communication technologies of IoT in the “smart cities” projects. Proceedings of the 11th International Conference on ICT in Education, Research and Industrial Applications.
6. Hui, C.X.; Dan, G.; Alamri, S.; Toghraie, D. Greening smart cities: An investigation of the integration of urban natural resources and smart city technologies for promoting environmental sustainability. Sustain. Cities Soc. 2023, 99, 104985.
7. Paes, V.d.C.; Pessoa, C.H.M.; Pagliusi, R.P.; Barbosa, C.E.; Argôlo, M.; de Lima, Y.O.; Salazar, H.; Lyra, A.; de Souza, J.M. Analyzing the Challenges for Future Smart and Sustainable Cities. Sustainability 2023, 15, 7996.
8. Thellufsen, J.Z.; Lund, H.; Sorknæs, P.; Østergaard, P.; Chang, M.; Drysdale, D.; Nielsen, S.; Djørup, S.; Sperling, K. Smart energy cities in a 100% renewable energy context. Renew. Sustain. Energy Rev. 2020, 129, 109922.
9. How Do We Design a Resilient Grid Architecture? https://renewableplus.blogspot.com/2020/07/how-do-we-design-resilient-grid.html.
10. Colmenares-Quintero, R.F.; Maestre-Gongora, G.; Valderrama-Riveros, O.C.; Baquero-Almazo, M.; Stansfield, K.E. A Data-Driven Architecture for Smart Renewable Energy Microgrids in Non-Interconnected Zones: A Colombian Case Study. Energies 2023, 16, 7900.
11. Elassy, M., Al-Hattab, M., Takruri, M., & Badawi, S. (2024). Intelligent transportation systems for sustainable smart cities. Transportation Engineering, 100252.
12. Bibri, S.E. Compact urbanism and the synergic potential of its integration with data-driven smart urbanism : An extensive interdisciplinary literature review. Land Use Policy 2020, 97, 104703.
13. Sun, J.; Zhou, T. Urban shrinkage and eco-efficiency: The mediating effects of industry, innovation and land-use. Environ. Impact Assess. Rev. 2023, 98, 106921.
14. Marchesani, F.; Masciarelli, F.; Bikfalvi, A. Smart city as a hub for talent and innovative companies: Exploring the (dis)advantages of digital technology implementation in cities. Technol. Forecast. Soc. Change 2023, 193, 122636.
15. Shamsuzzoha, A.; Nieminen, J.; Piya, S.; Rutledge, K. Smart city for sustainable environment: A comparison of participatory strategies from Helsinki, Singapore and London. Cities 2021, 114, 103194.
16. Bouzguenda, I.; Alalouch, C.; Fava, N. Towards smart sustainable cities: A review of the role digital citizen participation could play in advancing social sustainability. Sustain. Cities Soc. 2019, 50, 101627.
17. Costa, D. G., Bittencourt, J. C. N., Oliveira, F., Peixoto, J. P. J., & Jesus, T. C. (2024). Achieving Sustainable Smart Cities through Geospatial Data-Driven Approaches. Sustainability, 16 (2), 640.
18. Jing, C.; Du, M.; Li, S.; Liu, S. Geospatial dashboards for monitoring smart city performance. Sustainability 2019, 11, 5648.
19. He, P.; Almasifar, N.; Mehbodniya, A.; Javaheri, D.; Webber, J.L. Towards green smart cities using Internet of Things and optimization algorithms: A systematic and bibliometric review. Sustain. Comput. Inform. Syst. 2022, 36, 100822.
20. Desimoni, F.; Ilarri, S.; Po, L.; Rollo, F.; Trillo-Lado, R. Semantic Traffic Sensor Data: The TRAFAIR Experience. Appl. Sci. 2020, 10, 5882.
21. Coetzee, S.; Ivánová, I.; Mitášová, H.; Brovelli, M.A. Open geospatial software and data: A review of the current state and a perspective into the future. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2020, 9, 90.
22. Орлов М.В., Грибовський О.М., Жовнір Ю.І., Дуда О.М., Від концепції до реальності: роль методології devops в екосистемах iot. Науковий журнал «Вчені записки ТНУ імені В.І. Вернадського. Серія: Технічні науки». Том 35 (74) № 6 2024. Частина 2. Видавничий дім «Гельветика». 2024. с. 163-170. ISSN 2663-5941 (Print), ISSN 2663-595X (Online) DOI https://doi.org/10.32782/2663-5941/2024.6.2/22.
23. Nguyen, H.T.; Marques, P.; Benneworth, P. Living Labs: Challenging and Changing the Smart City Power Relations? Technol. Forecast. Soc. Change 2022, 183, 121866.
24. Peixoto, J.P.J.; Costa, D.G.; da Franca Rocha, W.d.J.S.; Portugal, P.; Vasques, F. On the Positioning of Emergencies Detection Units Based on Geospatial Data of Urban Response Centres. Sustain. Cities Soc. 2023, 97, 104713.
25. Boeing, G. Street network models and indicators for every urban area in the world. Geogr. Anal. 2021, 54, 519–535.
26. Vargas-Munoz, J.E.; Srivastava, S.; Tuia, D.; Falcao, A.X. OpenStreetMap: Challenges and Opportunities in Machine Learning and Remote Sensing. IEEE Geosci. Remote Sens. Mag. 2021, 9, 184–199.
27. Cheng, Q.; Zhu, Y.; Zeng, H.; Song, J.; Wang, S.; Zhang, J.; Liu, Q.; Qi, Y. A method for identifying geospatial data sharing websites by combining multi-source semantic information and machine learning. Appl. Sci. 2021, 11, 8705.
28. Publications Office of the European Union. European Data. 2023. Available online: https://data.europa.eu/en.
29. Brugali, D. Model-Driven Software Engineering in Robotics: Models Are Designed to Use the Relevant Things, Thereby Reducing the Complexity and Cost in the Field of Robotics. IEEE Robot. Autom. Mag. 2015, 22, 155–166.
30. Wang, Z.; Qu, H.; Wu, Z.; Yang, H.; Du, Q. Formal representation of 3D structural geological models. Comput. Geosci. 2016, 90, 10–23.
31. Awange, J.; Kiema, J. Fundamentals of GIS. In Environmental Geoinformatics; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2018.
32. Peixoto, J.P.J.; Costa, D.G.; de J.S. da Franca Rocha, W.; Portugal, P.; Vasques, F. CityZones: A geospatial multi-tier software tool to compute urban risk zones. SoftwareX 2023, 23, 101409.
33. Podobnikar, T. Georeferencing and quality assessment of Josephine survey maps for the mountainous region in the Triglav National Park. Acta Geod. Geophys. Hung. 2009, 44, 49–66.
34. Жовнір Ю. І., Грибовський О. М., Орлов М. В., Дуда О. М. , Кунанець Н. Е. Методологія розроблення та супроводу інформаційних систем, базованих на технології інтернету речей Управління розвитком складних систем 2024.- Вип.60, С. 56-71. https://doi.org/10.32347/2412-9933.2024.60.56-70.
35. Szarek-Iwaniuk, P.; Senetra, A. Access to ICT in Poland and the co-creation of Urban space in the process of modern social participation in a smart city–A case study. Sustainability 2020, 12, 2136.
36. Kabisch, N.; Selsam, P.; Kirsten, T.; Lausch, A.; Bumberger, J. A multi-sensor and multi-temporal remote sensing approach to detect land cover change dynamics in heterogeneous urban landscapes. Ecol. Indic. 2019, 99, 273–282.
37. Wang, A.; Lin, W.; Liu, B.; Wang, H.; Xu, H. Does Smart City Construction Improve the Green Utilization Efficiency of Urban Land? Land 2021, 10, 657.
38. Rasti, B.; Chang, Y.; Dalsasso, E.; Denis, L.; Ghamisi, P. Image Restoration for Remote Sensing: Overview and toolbox. IEEE Geosci. Remote Sens. Mag. 2021, 10, 201–230.
39. Chastain, R.; Housman, I.W.; Goldstein, J.; Finco, M.; Tenneson, K. Empirical cross sensor comparison of Sentinel-2A and 2B MSI, Landsat-8 OLI, and Landsat-7 ETM+ top of atmosphere spectral characteristics over the conterminous United States. Remote Sens. Environ. 2019, 221, 274–285.
40. Qi, L.; Li, J.; Wang, Y.; Gao, X. Urban Observation: Integration of Remote Sensing and Social Media Data. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. 2019, 12, 4252–4264.
41. Дуда, О., Мацюк, О., Пасічник, В. В., & Кунанець, Н. Е. (2018). Концепт «розумне місто» та інформаційні технології BigData.
42. Жовнір Ю. І., Орлов М. В., Дуда О. М., Грибовський О. М. Інструменти методології DevOps в інформаційних системах на основі технологій IoT Комп’ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво, 2024, Вип. 57.-С.128-139. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2024-57-15.
43. Орлов М. В., Жовнір Ю.І., Грибовський О.М., Дуда О.М. Від концепції до реальності: роль DevOps в екосистемах IoT. Вчені записки ТНУ імені В.І. Вернадського. Серія: Технічні науки, 2024, Том 35 (74) № 6, Ч.2.-С.163-171.
44. Alam, T. Cloud-Based IoT Applications and Their Roles in Smart Cities. Smart Cities 2021, 40, 64.
45. Petrolo, R.; Loscrì, V.; Mitton, N. Towards a smart city based on cloud of things, a survey on the smart city vision and paradigms. Trans. Emerg. Telecommun. Technol. 2017, 28, 2931.
46. Stanko, A., Mykytyshyn, A., Totosko, O., Koroliuk, R., & Duda, O. (2024). Artificial Intelligence of Things (AIoT): Integration challenges and security issues. CEUR Workshop Proceedings, 3842, 92–105.
47. Goel, R.; Yadav, C.S.; Vishnoi, S. Self-sustainable smart cities: Socio-spatial society using participative bottom-up and cognitive top-down approach. Cities 2021, 118, 103370.
48. Rumora, L.; Miler, M.; Medak, D. Contemporary comparative assessment of atmospheric correction influence on radiometric indices between Sentinel-2A and Landsat 8 imagery. Geocarto Int. 2019, 36, 13–27.
49. Duda, O., Kochan, V., Kunanets, N., Matsiuk, O., Pasichnyk, V., & Sachenko, A. (2019). Data processing in IoT for smart city systems.
50. Ruiz-Zafra, A.; Pigueiras, J.; Millán-Alcaide, A.; Larios, V.M.; Maciel, R. A digital object-based infrastructure for smart governance of heterogeneous internet of things systems. In Proceedings of the 2020 IEEE International Smart Cities Conference (ISC2), Virtual, 28 September–1 October 2020; pp. 1–8.
51. Duda, O., Kunanets, N., Matsiuk, O., & Pasichnyk, V. (2022). Cloud-based IT infrastructure for “smart city” projects. In D. Bădică, V. Kołodziej, M. Ganzha, & M. Paprzycki (Eds.), Dependable IoT for human and industry (pp. 389–409). Springer.
52. Costa, D.G.; Damasceno, A.; Silva, I. CitySpeed: A Crowdsensing-Based Integrated Platform for General-Purpose Monitoring of Vehicular Speeds in Smart Cities. Smart Cities 2019, 2, 46–65.
53. Aguiar, A.; Rodrigues, J.G.P. SenseMyCity: A Mobile IoT Tool for Researching Intelligent Urban Mobility. In Proceedings of the 2022 14th International Conference on COMmunication Systems & NETworkS (COMSNETS), Bengaluru, India, 4–8 January 2022; pp. 725–733.
54. Darwish, S.; Bagi, N.; Madbouly, M. Clustering big data based on distributed fuzzy k-medoids: An application to geospatial informatics. IEEE Access 2022, 10, 20926–20936.
55. Kunanets, N., Zhovnir, Y., Burov, Y., Pasichnyk, V., & Duda, O. (2025). Designing the structure and architecture of situation-aware security information systems for residential complexes. Eastern European Journal of Enterprise Technologies, 1(9(133)), 6–23.
56. ARCGisDescktop. An overview of geodatabase design. https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/latest/manage-data/geodatabases/an-overview-of-geodatabase-design.htm.
57. Mavromatis, I.; Stanoev, A.; Carnelli, P.; Jin, Y.; Sooriyabandara, M.; Khan, A. A Dataset of Images of Public Streetlights with Operational Monitoring Using Computer Vision Techniques. Data Brief 2022, 45, 108658.
58. Iskandaryan, D.; Ramos, F.; Trilles, S. Reconstructing Secondary Data Based on Air Quality, Meteorological and Traffic Data Considering Spatiotemporal Components. Data Brief 2023, 47, 108957.
59. Godinho, M.; Machete, R.; Ponte, M.; Falcão, A.; Gonçalves, A.; Bento, R. BIM as a resource in heritage management: An application for the National Palace of Sintra, Portugal. J. Cult. Herit. 2020, 43, 153–162.
60. Dias, D.; Rosmaninho, R.; Figueiredo, A.; Almeida, P.; Luís, M.; Rito, P.; Raposo, D.; Sargento, S. A Dataset of ITS-G5 and Cellular Vehicular Connectivity in Urban Environment. Data Brief 2023, 52, 109846.
61. Eslamirad, N.; De Luca, F.; Lylykangas, K.S.; Ben Yahia, S.; Rasoulinezhad, M. Geoprocess of Geospatial Urban Data in Tallinn, Estonia. Data Brief 2023, 48, 109172.
62. Heikinheimo, V.; Tiitu, M.; Viinikka, A. Data on Different Types of Green Spaces and Their Accessibility in the Seven Largest Urban Regions in Finland. Data Brief 2023, 50, 109458.
63. Consoli, S.; Alberti, V.; Cocco, C.; Panella, F.; Montalto, V. Cultural Gems Linked Open Data: Mapping Culture and Intangible Heritage in European Cities. Data Brief 2023, 49, 109375.
64. Honarvar, A.R.; Sami, A. Multi-Source Dataset for Urban Computing in a Smart City. Data Brief 2019, 22, 222–226.
65. Kurniawan, R.; Nasution, B.I.; Agustina, N.; Yuniarto, B. Revisiting Social Vulnerability Analysis in Indonesia Data. Data Brief 2022, 40, 107743.
66. Palka, O., Dmytrotsa, L., Duda, O., Kunanets, N., & Pasichnyk, V. (2024). Information and technological tools for analysis and visualization of open data in smart cities. CEUR Workshop Proceedings, 3742, 1–12.
67. Duda, O., Mykytyshyn, A., Mytnyk, M., & Stanko, A. (2023). Information technology sets formation and TNTU Smart Campus services network support. CEUR Workshop Proceedings, 3628, 661–671.
68. Kirimtat, A.; Krejcar, O.; Kertész, A.; Tas¸getiren, M. Future trends and current state of smart city concepts: A survey. IEEE Access 2020, 8, 86448–86467.
69. Culita, J.; Caramihai, S.; Dumitrache, I.; Moisescu, M.; Sacala, I. An hybrid approach for urban traffic prediction and control in smart cities. Sensors 2020, 20, 7209.
70. Дуда, О., & Станько, А. (2023). Архітектура мережевої платформи моніторингу об’єктів у кіберфізичних системах «розумних міст». Вісник Хмельницького національного університету. Серія: «Технічні науки», №4, 10-19. ISSN 2307-5732. DOI 10.31891/2307-5732.
71. Орлов М. В., Дуда О. М., Жовнір Ю. І., Грибовський О.М. Інструменти методології DevOps в інформаційних системах на основі технологій IoT. Комп'ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво, Випуск 57, 2024, с. 128-138. ISSN 2524-0552; eISSN 2524-0560, DOI: https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2024-57-15.
72. Figueiredo, I.; Esteves, P.; Cabrita, P. Water wise–A digital water solution for smart cities and water management entities. Procedia Comput. Sci. 2021, 181, 897–904.
73. Pereira, J.; Batista, T.; Cavalcante, E.; Souza, A.; Lopes, F.; Cacho, N. A platform for integrating heterogeneous data and developing smart city applications. Future Gener. Comput. Syst. 2022, 128, 552–566.
74. Mansourihanis, O.; Maghsoodi Tilaki, M.J.; Yousefian, S.; Zaroujtaghi, A. A Computational Geospatial Approach to Assessing Land-Use Compatibility in Urban Planning. Land 2023, 12, 2083.
75. Płaczek, B. Prediction-based data reduction with dynamic target node selection in IoT sensor networks. Future Gener. Comput. Syst. 2024, 152, 225–238.
76. de Hoop, E.; Moss, T.; Smith, A.; Löffler, E. Knowing and governing smart cities: Four cases of citizen engagement with digital urbanism. Urban Gov. 2021, 1, 61–71.
77. Merodio Gómez, P.; Ramírez Santiago, A.; García Seco, G.; Casanova, R.; MacKenzie, D.; Tucker, C. Ethics in the use of geospatial information in the Americas. Technol. Soc. 2022, 69, 101964.
78. Wang, J.; Du, F.; Huang, J.; Liu, Y. Access to hospitals: Potential vs. observed. Cities 2020, 100, 102671.
79. Peixoto, J.P.J.; Bittencourt, J.C.N.; Jesus, T.C.; Costa, D.G.; Portugal, P.; Vasques, F. Exploiting Geospatial Data of Connectivity and Urban Infrastructure for Efficient Positioning of Emergency Detection Units in Smart Cities. Comput. Environ. Urban Syst. 2024, 107, 102054.
80. Cubela, D.; Rossner, A.; Neis, P. Using Problem-Based Learning and Gamification as a Catalyst for Student Engagement inˇ Data-Driven Engineering Education: A Report. Educ. Sci. 2023, 13, 1223.
81. 9 Практичне заняття. Оцінка стійкості роботи промислового підприємства за надзвичайних ситуацій. StudFiles. URL: https://studfile.net/preview/9726254/page:50.
82. Das A., Nandi N., Ray S. Alpha and SSVEP power outperform gamma power in capturing attentional modulation in human EEG. Cerebral Cortex. 2023. URL: https://doi.org/10.1093/cercor/bhad412.
83. Стручок, Володимир Сергійович. "Безпека в надзвичайних ситуаціях. Методичний посібник для здобувачів освітнього ступеня «магістр» всіх спеціальностей денної та заочної (дистанційної) форм навчання." (2022).
84. Ткачук, К. Н., Зацарний, В. В., Зеркалов, Д. В., Полукаров, О. І., Коз’яков, В. С., Мітюк, Л. О., ... & Луц, Т. Є. (2014). Основи охорони праці.
85. Левченко, О. Г. (2024). Охорона праці та цивільний захист.
Content type: Bachelor Thesis
Samling:122 — Компʼютерні науки (бакалаври)

Fulltext och övriga filer i denna post:
Fil Beskrivning StorlekFormat 
2025_KRB_SN-41_Bavoliak_AO.pdfДипломна робота1,74 MBAdobe PDFVisa/Öppna


Materialet i DSpace är upphovsrättsligt skyddat och får ej användas i kommersiellt syfte!

Offer Gweinyddol