ri2014_materials

390	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

Жвалевсикй О.В.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН МЕТОДЫ СЕГМЕНТАЦИИ ТЕНЗОТРЕМОРОГРАММ

При анализе физиологических сигналов делаются всевозможные предположения об их структуре.

Предположения первого рода связаны с разложением анализируемых сигналов на составляющие. Разложение сигналов осуществляется двумя способами: либо заранее задаётся некоторая, обычно ортогональная, система функций, и осуществляется разложение анализируемого сигнала по заданной системе, либо используются эвристические алгоритмы, и тогда составляющие, на которые раскладывается сигнал, оказываются результатом применения выбранного эвристического алгоритма. С первым способом связаны методы классического гармонического анализа и обобщённого гармонического анализа. Обобщение заключается в применении функций, отличных от синусоид, включая и такие функции, как функции Уолша и Адамара, и такие функции, как вейвлеты. Применение специализированных функций призвано наилучшим образом учесть характеристики анализируемых сигналов, особенно, в случае именно цифровой обработки сигналов. Применение вейвлетов призвано, в свою очередь, достичь некоторой полноты описания анализируемого процесса, представляя исходный сигнал не в какой-то одной (временной или частотной) области, а в единой частотно-временной области. Второй способ обработки сигналов, например, EMD-разложение, позволяет избежать каких-либо априорных предположений относительно природы анализируемого сигнала и получить на выходе т.н. «эмпирические составляющие».

Применение методов гармонического анализа обосновано и оправданно для стационарных процессов, но и в этом случае точность и достоверность результатов анализа существенным образом зависит от объёма выборки. Как только анализируются нестационарные процессы, возникает потребность в разбиении процесса на фрагменты подходящих длины и вида так, чтобы каждый фрагмент либо соответствовал некоторому стационарному процессу или состоянию, либо был переходным процессом из одного состояния в другое. Фрагменты первого типа условно называются «простыми», фрагменты второго типа также условно называются «сложными». Далее, проводится классификация найденных фрагментов, и каждому выделенному классу фрагментов назначается некоторая буква или символ, так что весь сигнал оказывается представленным в виде последовательности букв автоматически формируемого алфавита. Если, однако, не задаваться заранее разделением сигнала на «простые» и «сложные фрагменты», а анализировать сигнал непосредственно, как это делается в методе лингвистического анализа физиологических сигналов, то будет осуществляться также автоматическое формирование алфавита, и уже синтаксический и семантический анализ полученного текста (символического представления анализируемого процесса) будет отвечать на вопрос, является ли данный фрагмент простым или данный фрагмент является сложным. Описанные выше действия приводят к предположениям второго рода, согласно которым анализируемые процессы представляются как последовательности элементов или событий. Такие предположения, во-первых, позволяют сформулировать задачу сравнения двух сигналов при помощи формируемых алфавитов, и, во-вторых, позволяют использовать для решения данной задачи методы теории распознавания, а, в-третьих, что оказывается в каком-то смысле более существенным, позволяют учитывать упорядоченность расположения классов и использовать хорошо проработанные алгоритмы обработки символических последовательностей.

Тензотреморограммы, регистрируемые при диагностике болезни Паркинсона, представляют собою одновременную запись удерживаемого испытуемым усилия для двух рук с участием биологической обратной связи. Испытуемый должен совместить две метки, каждая из которых управляется своей рукой, и сохранять это совмещение на протяжении всего эксперимента. Тремор (физиологический или патологический) приводит к постоянному колебанию меток и необходимости возвращать метки в исходное положение. Постановка измерительного эксперимента обуславливает и предопределяет связь между двумя одновременными сигналами. Представляется очевидным различный характер этой связи для различных классов испытуемых. В связи с этим, возникает задача: проанализировать тесноту данной связи, выделить классы испытуемых по тому, какова теснота и структура указанной связи, и сопоставить полученную классификацию с теми функциональными состояниями, в которых находятся испытуемые. Выдвигая предположения второго рода, можно перейти к символическому представлению тензотреморограмм. Проводя совместный анализ двух параллельных символических последовательностей для каждой тензотреморограммы, можно определить функциональное состояние, в котором находится каждый испытуемый.

В докладе делается обзор различных методов сегментации тензотреморограмм и приводятся результаты их применения для анализа структуры связи между двумя одновременными записями для двух рук испытуемого.

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В МЕДИЦИНЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИИ	391

Инкин В.А.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ

ДЛЯ АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Одним из результатов развития информационных технологий в здравоохраненииявляется колоссальный объем данных, накопленных в электронном виде, и растущий быстрыми темпами.Методы традиционной математической статистики долгое время претендовали на роль основного инструмента анализа данных. Однако они не позволяют синтезировать новые гипотезы, а могут использоваться лишь для подтверждения заранее сформулированных гипотез и грубого разведочного анализа, составляющего основу оперативной аналитической обработки данных (OLAP).Кроме данных, в медицинских учреждениях накапливается очень большое количество информации о пациентах, которую в дальнейшем можно было бы использовать в качестве источника выявления новых знаний.

ВРоссии рынок медицинских информационных систем (МИС) развивается стремительно.Во многих медицинских учреждениях уже есть своя МИС и можно сделать вывод о том, что наличие единого информационного пространства позволяет экономить время ценных специалистов и быстро принимать обоснованные решения.

Вдокладе представлена разработанная структура интеллектуальной системы поддержки принятия решений для анализа медико-биологических исследований.Объектом исследования являются многомерные данные – результаты исследования морфофункционального состояния слизистой оболочки полости рта и губ у пациентов различный возрастных категорий. Всего в обследовании участвовали 800 пациентов (800 историй болезни) и были определены более 40 параметров к каждому из них. Целевым признаком является срок заживления травмы. Система проводит предварительный анализ данных, выявляет группы пациентов с одинаковыми (схожими) признаками решая задачу кластеризации и формирует предсказательную модель для сроков поверхностного заживления.

Попов А.И.

Россия, г. Архангельск, Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова О СОСТОЯНИИ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ ЭЛЕКТРОГАСТРОЭНТЕРОГРАФИИ В

СЕВЕРНОМ (АРКТИЧЕСКОМ) ФЕДЕРАЛЬНОМ УНИВЕРСИТЕТЕ НА 2014 ГОД

Электрогастроэнтерография (ЭГЭГ) – неинвазивный электрофизиологический метод диагностики заболеваний брюшной полости. Он основан на регистрации и последующем анализе электрических сигналов, содержащих информацию о моторике желудочно-кишечного тракта (ЖКТ). Работа по усилению и расширению диагностических возможностей проводится группами исследователей во многих странах. Потенциал для развития ЭГЭГ содержится на разных уровнях исследований.

Актуальны задачи контроля и повышения качества измерительного сигнала (очистка его от шумов, борьба с артефактами движения), получения новой количественной информации о функционировании ЖКТ на основе ЭГЭГ (вычисление параметров сигналов, их электрофизиологическое истолкование), определения конкретных заболеваний (в частности, на основе машинного обучения), организации сотрудничества исследователей (накопление больших объемов данных, обмен процедурами обработки) и др.

ВСеверном (Арктическом) федеральном университете им. М.В. Ломоносова (САФУ) исследования в области цифровой обработки сигналов ЭГЭГ начались в 2006 году в рамках сотрудничества с Санкт-Петербургским Институтом Информатики и Автоматизации РАН (СПИИРАН) и Санкт-Петербургской Медицинской Академией Последипломного Образования (МАПО). В диссертационном исследовании автора изучались вопросы применения математического аппарата вейвлет-анализа для определения характеристик всплесков активности на гастроэнтерограммах. Сейчас работа продолжается, а список решаемых задач существенно расширился.

В2012 году в Институте математики, информатики и космических технологий (ИМИКТ) САФУ под руководством автора при поддержке Программы развития университета была создана научноисследовательская лаборатория измерительных систем и цифровой обработки сигналов. Лаборатория занимается разработкой математического и программного наполнения информационных систем, ориентированных на измерения и анализ сигналов в различных предметных областях. Медицинское направление является приоритетным. Для проведения ЭГЭГ закуплено сертифицированное оборудование – гастроэнтеромониторы «Гастроскан-ГЭМ».

За последний год получены следующие результаты. Они относятся, в основном, к автоматизации исследований. Разработана программная библиотека PyEGEG для вычисления

http://spoisu.ru

392	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

диагностических параметров ЭГЭГ. Кроме вычисления общепринятых параметров сигналов и обследований предоставлена возможность добавления новых. Так, в ходе разработки PyEGEG был существенно улучшен способ вычисления одного из важных параметров ритмичности сокращений – т. н. коэффициента ритмичности. Утверждение о том, что новый способ вычисления стал ближе к электрофизиологическому смыслу параметра, обосновано проведенным экспериментом со значительным объемом реальных данных. Результаты эксперимента опубликованы. Для организации данных ЭГЭГ разработан программный продукт EGEGrouper. Его возможности: манипуляция хранилищами записей ЭГЭГ, создание выборок обследований при постановке экспериментов, визуализация гастроэнтерограмм, редактирование сигналов (в допустимых пределах), импорт данных из разных источников. Создан прототип программной системы для безопасной передачи данных от объекта измерений (например, пациента в больнице) к централизованному хранилищу. Также проделана работа по сбору новых записей здоровых добровольцев из числа студентов института.

С лабораторией сотрудничает ряд российских и зарубежных организаций: Государственный дальневосточный медицинский университет в Хабаровске и Первая городская клиническая больница в Архангельске (сбор новых данных, в особенности, от пациентов с различными заболеваниями), СПИИРАН, лаборатория автоматизации научных исследований (цифровая обработка сигналов), Норвежский центр комплексного ухода и телемедицины (поиск новых способов применения ЭГЭГ в составе телемедицинских систем), Университет Тромсё в Норвегии (машинное обучение в ЭГЭГ).

Поддерживается связь проводимых исследований с образованием. Так, при участии лаборатории в 2013 году создана и запущена магистерская программа «Информационные технологии в медицине и социальной сфере». Опыт исследований отражен в курсе «Математические и компьютерные методы обработки медицинских данных». Для студентов, работающих над дипломными проектами и магистерскими диссертациями в области ЭГЭГ, в помещении лаборатории организованы рабочие места.

В разное время исследования поддерживались Российским Фондом Фундаментальных Исследований, Баренц-Секретариатом, Министерством иностранных дел Норвегии, Программой развития САФУ.

Соломатин В.Ф.

Россия, Санкт-Петербург, Институт физиологии им. И.П. Павлова РАН СПОСОБ ВИЗУАЛИЗАЦИИ СЛОЖНЫХ КОЛЕБАТЕЛЬНЫХ СИГНАЛОВ ДЛЯ ЦЕЛЕЙ РЕАБИЛИТАЦИИ И ТЕРАПИИ

Автор на протяжении ряда лет разрабатывает алгоритмы анализа сложных колебательных сигналов (преимущественно физиологических). Отличительной особенностью подхода Автора является то, что разработке алгоритмов предшествует тщательный визуальный анализ графиков сигналов, позволяющий понять их структуру и, соответственно, понять, как их надо обрабатывать. Ранее Автором предложен метод выделения колебательных компонент сложных сигналов. Основными операциями при обработке являются нахождение особых точек кривых, построение выравнивающей кривой и вычитание из обрабатываемой кривой выравнивающей кривой. Разработка универсального алгоритма оказалась делом чрезвычайно трудоёмким. До конца была доведена лишь разработка алгоритма для случая суперпозиции непрерывных колебаний с медленно меняющимися их параметрами. Для сильно нестационарных сигналов был предложен способ упрощённой обработки. Не позволяя выделить компоненты без искажений, такая обработка, тем не менее, может найти практическое применение при решении задач классификации. По результатам такой обработки можно строить двумерные спектры, которые могут быть сходными для сигналов одного класса и различными для сигналов разных классов. Такая обработка применима также к шумоподобным сигналам.

Упрощённая технология применена для обработки речевых сигналов. Обработаны сигналы, соответствующие двадцати одной фонеме. Строились двумерные спектры быстрых колебаний, медленных колебаний и огибающей быстрых колебаний. Показано, что по совокупности трёх таких спектров фонемы резко различаются. Ранее было показано, что спектры для разных дикторов для одинаковых фонем имеют некоторые различия «в малом», но сходны «в большом».

Двумерные спектры можно использовать для обучения глухих детей правильному произношению звуков речи. Для этого следует на экране монитора отображать эталонные спектры и одновременно с ними получаемые в реальном масштабе времени спектры произносимых звуков. При этом следовало бы дополнить программу, обеспечив подбор эталона, наиболее близкого к произносимому звуку.

На основе развиваемого подхода Автором разработана также программа для визуализации музыкальных сигналов. На основе определения параметров тонкой структуры сигнала на экране монитора формируются состоящие из появляющихся и исчезающих световых пятен и узоров из них

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В МЕДИЦИНЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИИ	393

«картинки», динамично изменяющиеся в соответствии с изменением сигнала (подробнее см. на сайте http://www.tantsy-sveta.webnode.ru; демо-файл – https://yadi.sk/i/IjYXPv1nUVEWX). Такая визуализация музыки усиливает её психофизиологическое воздействие. Очевидно, что она может найти применение в музыкотерапии, в кабинетах релаксации. Автор предполагает, что такая визуализация музыки будет полезна при терапии дефицита внимания и гиперактивности у детей. Непрерывно изменяющиеся в соответствии с изменениями музыки картинки на экране привлекают внимание, что будет способствовать выработке навыка сосредоточения и одновременно способности торможения двигательной активности.

Представляет интерес рассмотреть возможность использования рассматриваемого способа для визуального распознавания речи. Без специальной доработки он, видимо, позволит распознавать лишь небольшое число отдельно произносимых слов, но и это может принести пользу глухим людям, позволяя им распознавать (например) команды или указания. Возможна также доработка способа с тем, чтобы улучшить отображение скачкообразных изменений сигнала, соответствующих некоторым фонемам.

Доклад будет сопровождаться примерами двумерных спектров фонем и визуализации музыки.

Тюльпин А.А., Попов А.И.

Россия, г. Архангельск, Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова АВТОМАТИЗАЦИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ ЭЛЕКТРОГАСТРОЭНТЕРОГРАФИИ

Электрогастроэнтерография (ЭГЭГ) – электрофизиологический метод обследования моторики желудочно-кишечного тракта (ЖКТ). Метод был изобретен в 1922 году, но до сих пор не является достаточно развитым, так как низкочастотная природа сигналов ЭГЭГ долгое время являлось барьером для их изучения. На сегодняшний день существуют реализации ЭГЭГ в виде аппаратно-программных комплексов. В России выпускаются и сертифицированы для применения в медицинских учреждениях гастроэнтеромониторы «Гастроскан-ГЭМ». Проведение работ по дальнейшему развитию ЭГЭГ затруднительно ввиду недостатка инструментальных средств автоматизации исследований. В данной работе авторы представляют два продукта: EGEGrouper – программное обеспечение для манипуляции данными ЭГЭГ и PyEGEG – библиотеку для вычисления количественных характеристик сигналов ЭГЭГ.

При накоплении значительного объема измерительных данных перед исследователем встает проблема их организации и подготовки выборок для дальнейших исследований. EGEGrouper позволяет решать данные задачи.

При проектировании базы данных EGEGrouper в качестве основы была использована концептуальная модель SME (Signal-Measurement-Examination), предложенная и опубликованная авторами ранее. Согласно концепции SME в каждое обследование ЭГЭГ состоит из одного или нескольких измерительных сеансов, каждый из которых порождает один или несколько измерительных сигналов. Источником данных для EGEGrouper может выступать база данных «Гастроскана-ГЭМ». Архитектура приложения позволяет добавлять и другие источники данных путем написания скриптов на языке Python 3. Дополнительной возможностью EGEGrouper является редактирование сигналов – удаление полиномиального тренда и обрезка.

Действительно, исходные сигналы ЭГЭГ часто содержат тренды и ярко выраженные артефакты движения в начале и в конце записи. Все это, в частности, мешает визуальной оценке качества сигналов. EGEGrouper разработан с использованием современных инструментов: Python 3, PyQt 4, SQLite, pyqtgraph, matplotlib и др. EGEGrouper является кроссплатформенным ПО,

распространяется под лицензией GNU/GPL и успешно протестирован на Windows 7, Fedora Linux 20, Ubuntu 12.04, Ubuntu 14.04.

При количественной оценке моторики ЖКТ с помощью ЭГЭГ вычисляются параметры сигналов и обследований. Наборы параметров, используемые разными исследователями, вообще говоря, могут отличаться. Библиотека PyEGEG содержит вычислительные процедуры для ряда параметров, основанных на частотно-временном анализе сигналов. В силу открытости и полной документированности PyEGEG присутствует возможность как добавления новых параметров, так и изменения процедур вычисления существующих. К примеру, уточненный алгоритм вычисления коэффициента ритмичности, опубликованный ранее авторами, реализован в PyEGEG. В настоящее время PyEGEG представлена в общедоступном репозитории пакетов PyPI для языка Python 3 и может быть установлена через менеджер пакетов PIP.

Представленные разработки создают технологическую возможность для дополнения непосредственного обследования пациентов при помощи ЭГЭГ исследованием самой ЭГЭГ по следующей схеме: сбор данных («Гастроскан-ГЭМ» или система аналогичного назначения), манипуляция накопленными данными (EGEGrouper), анализ данных (PyEGEG).

http://spoisu.ru

394	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

Яфаров А.З.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)

ИЗУЧЕНИЕ МЕХАНИЗМОВ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ОПАСНЫХ ДЛЯ ЗДОРОВЬЯ СОСТОЯНИЙ ОРГАНИЗМА ПУТЁМ ОБНАРУЖЕНИЯ НАРУШЕНИЙ АДАПТИВНЫХ ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ РЕАКЦИЙ

По настоящее время реализация профилактики, как способа предупреждения развития заболеваний на ранних стадиях их возникновения, является актуальной и сложной в техническом воплощении задачей медицины. Как правило, заболевание обнаруживается самим человеком в тот момент, когда проявление симптомов заболевания превышает некоторый порог индивидуальной болевой чувствительности и приводит к заметному физиологическому, а также психическому дискомфорту. В большинстве случаев болевой синдром возникает уже на стадии клинического проявления заболевания, когда адаптационные процессы, вовлеченные в процесс защиты организма от заболевания, не в состоянии стабилизировать возникшее отклонение параметров функционального состояния (ФС) и осуществить его компенсацию ресурсами организма, используемыми для поддержания его в состоянии индивидуальной нормы. При этом хорошо известен факт, что возникновение заболевания на начальных стадиях проявляется как системное нарушение параметров состояния организма и приводит к одновременной реакции защитных механизмов организма человека задолго до проявления первых осознаваемых симптомов.

Таким образом, появляется возможность оценить состояние организма по изменению параметров адаптации, что является предпосылкой к решению проблем профилактики и ранней диагностики заболеваний обеспечением комплекса мер, направленных на обнаружение первичных признаков системного нарушения функционирования организма. Предполагается, что осуществление продолжительного наблюдения за изменением характеристик адаптационных процессов позволит обнаружить первичные параметрические аномалии в состоянии организма человека. Так, выделение систематической тенденции к значительным отклонениям показателей состояния организма может свидетельствовать о возникновении системного нарушения – то есть о возникновении заболевания и сопутствующего ему преморбидного состояния.

Необходимо отметить тот факт, что ФС как многогранная оценка состояния организма не определяется по показаниям отдельно выбранного измерителя физического поля человека, оно оценивается по максимально возможному комплексу независимых одновременно получаемых измерений различных показателей состояния организма, не ограничиваясь формированием некоторой фиксированной совокупности индивидуальных показателей, описывающих функциональную норму состояния организма. При этом следует учитывать, что ФС организма непрерывно изменяется под действием адаптационных механизмов организма, и обнаружение аномального поведения адаптационных процессов, которое может служить признаком заболевания, всегда будет проводиться на фоне других процессов гомеостаза. Задача диагностики с технической точки зрения должна решаться как дифференцирование аномальных процессов от нормальных процессов адаптации. Постановка задачи исследования трактуется как мониторинг характеристик ФС, ориентированный на обнаружение возможных отклонений этих характеристик за границы формируемой индивидуальной нормы.

Изучение материалов о физиологической адаптации, представленных признанными авторитетами отечественной науки, с одной стороны, и базовых понятий теории автоматического управления (ТАУ), с другой стороны, позволили выявить сходство механизмов регулирования процессов адаптации организма человека и механизмов поддержания устойчивости технических систем. Рассмотрение процессов физиологической адаптации в литературе носит преимущественно описательный характер без представления процессов адаптации в виде технической или аналитической модели, что обусловило необходимость в формализации существующих сведений о процессе адаптации через разработку модели адаптации организма человека, руководствуясь принципами построения технической модели автоматического регулирования.

Основываясь на сведениях о колебательном характере механизмов адаптации и одновременном действии процессов быстрой и медленной адаптации организма человека, а также на сведениях проведённой ранее работы по исследованию адаптации к условиям холода, предложена модель адаптации, учитывающая взаимодействие симпатического и парасимпатического отделов вегетативной нервной системы, ответственных за механизмы медленной и быстрой адаптации организма. Для подтверждения модели был проведён эксперимент, в рамках которого испытуемые подвергались воздействию стрессовых факторов при одновременном мониторинге параметров состояния организма и фиксированием их состояния до и после воздействия, на основании которых были построены индивидуальные границы нормы и выявлены аномалии, подтверждающие модель.

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СЕРВИСЕ	395

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СЕРВИСЕ

Аллагулова С.В.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный экономический университет ВЛИЯНИЕ ИТ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРЕДОСТАВЛЕНИИ УСЛУГ В СФЕРЕ РЕСТОРАННОГО БИЗНЕСА

Изменение стиля жизни и рост доходов россиян приводит к тому, что суммарный объем трат населения на питание вне дома постоянно увеличивается. На основе изменения покупательского спроса растет и рынок массового питания. Изменяется он не только количественно, но и качественно: появляются новые форматы предприятий массового питания, новые формы обслуживания. В особенности в крупных городах широк спектр заведений с разнообразным предложением продукции и услуг в соответствии с потребностями клиентов.

Важно отметить, что рынок товаров и услуг массового питания становится все более дифференцированным, стремящимся максимально отразить перманентную эволюцию интересов клиентов, удовлетворить нужды не только в гастрономическом аспекте, но и в полной мере предоставить широкий комплекс услуг при организации потребления.

В настоящее время, предприниматели и инвесторы, работающие на рынке массового питания, рассматривают ресторанный бизнес как высокодоходный бизнес, который требует постоянного развития и расширения. Одним из направлений такого развития становится использование информационных технологий для коммуникации с клиентами. Для этого создаются сайты предприятий. Однако, на наш взгляд, большой потенциал сохраняется в использовании информационных технологий для автоматизации функций:

производственной, связанной с процессом изготовления кулинарной продукции;

реализации, как товарно-денежный обмен;

организации потребления кулинарной продукции.

Производственно–торговая деятельность предприятий массового питания требует использования BPM систем управления эффективностью бизнеса при его планировании и управлении ресурсами с учетом:

неравномерности нагрузки производства, обусловленной колебаниями потоков потребителя;

наличия большого ассортимента готовой кулинарной продукции для полного удовлетворения спроса отдельных потребителей;

влияния сезонных факторов, обуславливающих ассортимент продукции;

Большую роль информационные системы могут сыграть в системе контроля и строгого соблюдения санитарно-гигиенических норм и правил.

Эти и другие особенности организации деятельности предприятий массового питания должны находить отражение при формировании стратегии развития предприятия и создания его информационной инфраструктуры.

В условиях высокой конкуренции на рынке товаров и услуг хозяйственная деятельность предприятий требует постоянного развития, совершенствования и обновления. Предприятия самостоятельно вырабатывают стратегию и тактику своей деятельности на основе маркетинговых исследований рынка, внедрения последних достижений научно-технического прогресса, инновационных технологий, эффективных форм хозяйствования и управления, активизации предпринимательства, инициативы и т.д.

На сегодняшний день, для современного жителя крупного мегаполиса одной из самой большой ценностью является время. Высокий темп жизни заставляет экономить время, и благодаря техническому прогрессу, современные технологические устройства позволяют наиболее эффективно использовать его. Таким образом, современные мобильные устройства все больше и больше проникают в жизнь людей, оказывая влияние на образ жизни и формирование новых привычек.

Следовательно, необходимо учитывать этот факт при формировании конкурентоспособности ресторана, развивать бизнес в соответствии с новыми требованиями и ожиданиями клиентов. В связи с тем, что ожидания клиентов от предприятия массового питания постоянно развиваются, они хотят все больше услуг высокого качества, не затрачивая при этом большого количества времени на посещение ресторана.

Можно утверждать о существовании зависимости между успешностью ведения ресторанного бизнеса и внедрением инновационных технологий, и в первую очередь, информационных. Так как, экономя время при обслуживании посетителей, можно увеличить не только производительность

http://spoisu.ru

396	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

предприятия (за счет увеличения оборачиваемости стола), но и в то же время повысить качество обслуживания, уменьшить ожидание заказа гостем, повысив тем самым его лояльность к заведению на еще более продолжительное время. Для этого требуется разработка мобильных приложений для коммуникаций с клиентами.

Таким образом, внедрение информационных технологий в производстве и обслуживании в ресторане будет способствовать удержанию постоянных посетителей и привлечению новых в условиях жесткой конкуренции.

Богатырев В.А., Богатырев А.В Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет

информационных технологий, механики и оптики ОПТИМИЗАЦИЯ ПЕРИОДИЧНОСТИ КОНТРОЛЯ БЕЗОПАСНОСТИ В СИСТЕМАХ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ УСЛУГ

Внастоящее время при построении систем предоставления информационных услуг большое внимание уделяется развитию методов системотехнического проектирования при обеспечении их высокой производительности, информационной безопасности и надежности сервиса, при максимизации прибыли от предоставления информационных услуг и минимизации затрат на реализацию и эксплуатацию системы.

Достижение высокой надежности, функциональной и информационной безопасности систем хранения и обработки данных требует использования комплекса средств оперативного и тестового контроля, направленных на обнаружение и минимизацию последствий деструктивных воздействий как злонамеренного, так и случайного характера. Оперативный контроль, позволяет быстро обнаружить последствия деструктивных воздействий, но замедляет вычислительный процесс и достижимая им полнота контроля, как правило, ограничена, в результате чего возможно нарушение безопасности системы (переход в опасные состояния необнаружения последствий деструктивных воздействий). Для обнаружения опасных состояний в системе может дополнительно проводиться периодический контроль. При организации периодического контроля возникает задача определения оптимальных интервалов его проведения, так как уменьшение этого интервала позволяет снизить вероятности опасных состояниях, но приводит к потере реальной производительности и к возрастанию среднего времени пребывания запросов в системы, что отрицательно сказывается на ее эффективности, особенно при работе в реальном времени.

Втеории надежности известны марковские модели, учитывающие влияние оперативного и тестового контроля на готовность системы и позволяющие оптимизировать периодичность тестового контроля с целью максимизации коэффициента готовности системы.

Прямое использование известных надежностных моделей контроля для исследования защищенных информационных систем, подверженных злонамеренным деструктивным воздействиям, затруднено тем, что их интенсивность (в отличии от отказов), как правило, характеризуется вариантностью, переменностью и неопределенностью последовательности и частоты смены вариантов.

Для защищенных информационных систем с целью повышения их готовности к безопасному обслуживанию запросов на предоставление информационных услуг возникает потребность определения оптимальных интервалов тестирования в зависимости от вариантности и изменяемой интенсивности деструктивных воздействий. Адаптация периодов контроля к изменениям интенсивности воздействий с одной стороны позволяет увеличить готовность системы при снижении вероятности ее опасных состояний, но с другой увеличивает простои системы, вызываемые необходимостью обнаружения изменений интенсивности деструктивных воздействий, что обусловливает целесообразность оптимизации периодичности контроля информационной безопасности.

Целью исследований является построение моделей, позволяющих оптимизировать интервалы инициализации контроля информационной безопасности по критерию максимизации вероятности нахождения системы в состоянии готовности к безопасному предоставлению информационных услуг и минимизации потенциально опасных состояний системы с учетом неопределенности и вариантности интенсивности деструктивных воздействий. Рассмотрены варианты задачи оптимизации интервалов тестирования в зависимости от интенсивности деструктивных воздействий по критерию достижения максимума готовности системы к безопасному выполнению запросов. Оптимизация проведена без адаптации и с адаптацией к изменениям реальной интенсивности деструктивных воздействий.

Показана эффективность адаптивного изменения периодов тестирования в зависимости от наблюдаемой активности деструктивных воздействий. Решение задачи оптимизации проведено при использовании встроенных средств системы компьютерной математики Mathcad 15, включая средства символьной математики решения систем алгебраических уравнений. Предложенные модели и методы определения оптимальных интервалов контроля могут найти применение при

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СЕРВИСЕ	397

системотехническом проектировании компьютерных систем и сетей, ориентированных на предоставление информационных услуг, работающих в условиях дестабилизирующих воздействий, при повышенных требованиях к безопасности предоставления информационных услуг.

Богатырев В.А., Богатырев А.В.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики ПЕРЕРАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЗАПРОСОВ В МНОГОКЛАСТЕРНЫХ СИСТЕМАХ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ УСЛУГ

Высокая отказоустойчивость, надежность, производительность и защищенность распределенных компьютерных систем, ориентированных на предоставление информационных услуг, достигается в результате резервирования и консолидации ресурсов при их объединении в кластеры.

Враспределенных вычислительных системах, в том числе в центрах коммутации, хранения и обработки данных, объединяющих ряд кластеров, консолидация ресурсов, высокая надежность и производительность может поддерживаться в результате перераспределения запросов внутри и между кластерами.

Рассмотрим распределенную компьютерную систему, содержащую кластеры, соединенные через сеть, которая содержит резервированные коммутационные узлы, работающие в режиме разделения нагрузки. Запросы, поступающие в каждый кластер, через сеть могут перераспределяться на обслуживание в другие кластеры.

Цель исследования – построение модели и оптимизация процесса перераспределения запросов между кластерами, направленного на снижение отрицательных последствий отказов узлов кластеров и перегрузок их узлов на рост задержек предоставления информационных услуг.

Врамках проводимых исследований решаются задачи:

Построение модели массового обслуживания, отражающей перераспределения запросов через сеть при накоплении отказов с учетом возможности перераспределения запросов между любыми кластерами.

Определение влияния долей перераспределяемых через сеть запросов на среднее время их пребывания в системе при обеспечении балансировки нагрузки узлов различных кластеров и при минимизации задержек обслуживания запросов формируемых в различных кластерах.

Определение оптимальных долей запросов, перераспределяемых через сеть между кластерами в процессе накопления отказов при различной организации перераспределения запросов с учетом достижения компромисса по снижению среднего времени пребывания запросов, формируемых в различных кластерах.

Показана эффективность использования межкластерного перераспределения запросов с целью снижения отрицательного влияния накопления отказов на увеличение задержек обслуживания запросов в системе кластеров.

Установлено, что при изменении соотношения числа отказавших узлов различных кластеров требуется адаптивное изменение долей перераспределяемых запросов от различных кластеров, причем отклонение этих долей от оптимальных приводит к росту задержек обслуживания запросов в системе кластеров, ориентированных на предоставление информационных услуг.

Богатырев В.А., Кошкарев С.В., Попцова Н.А.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики ВЫБОР ВАРИАНТОВ ОБМЕНА ДАННЫМИ ЧЕРЕЗ РЕЗЕРВИРОВАННЫЕ КАНАЛЫ

В настоящее время наблюдается тенденция к управлению различными объектами, в том числе коммунальной и бытовой техники на основе встроенных вычислительных средств (контроллеров, промышленных компьютеров) объединяемых через сети в иерархические системы распределенного управления.

Для систем распределенного компьютерного управления бытовой и коммунальной техникой представляется актуальной задача выбора эффективных вариантов:

комплексирования встроенных компьютеров в отказоустойчивые двухмашинные вычислительные системы;

организации взаимосвязи внутри дублированного комплекса, направленного на поддержку контроля и отказоустойчивости вычислительного процесса;

организации взаимосвязи встроенных дублированных вычислительных комплексов через резервированную коммуникационную подсистему.

Для организации отказоустойчивого функционирования двухмашинного комплекса в частности для определения необходимости реконфигурации и перераспределения потоков запросов необходим периодический взаимоконтроль работоспособности вычислительных машин

http://spoisu.ru

398	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

(ВМ) комплекса. Межмашинный обмен может осуществляться различным образом, в в том числе на основе протоколов распределенного прямого доступа к памяти -RDMA.

Проблема проектирования дублированных систем компьютерного управления коммунальной и бытовой техники заключается в предъявлении противоречивых требований высокой надежности, производительности и защищенности, при экономии ресурсов (в том числе минимизации стоимости) на их построение и обслуживание.

Всвязи с этим ставится задача выбора вариантов рационального подключения вычислительных узлов к коммуникационной подсистеме с резервированием сетевых средств (сетевых адаптеров, магистралей или коммутаторов). Выбор основывается на достижении компромисса удовлетворения противоречивых требований низкой стоимости построения и эксплуатации системы при ее высокой надежности и производительности.

Исследуются варианты организации обмена через резервированные магистрали локальной сети. Определяются варианты организации обмена через резервированный канал, включая режимы

сотсечением, очищением и частичным отсечением.

Врежиме с отсечением в интервале данных будут передаваться те пакеты, которые поступили в буфер сетевого адаптера до интервала резервирования, предшествующего этому интервалу данных. В режиме с очищением все имеющиеся пакеты будут передаваться в интервале данных, в том числе те, которые поступили во время этого интервала или предшествующего ему интервала резервирования.

Врежиме с частичным отсечением в интервале данных передаются только те пакеты, которые поступили до момента начала этого интервала (или до конца соответствующего интервала резервирования).

Вработе рассматриваются три варианта организации обмена при резервировании магистралей. В первом варианте осуществляется предварительное разделение использования магистралей между узлами. Во втором варианте организации обмена при непустой очереди в буфере узла сетевого адаптера выставляется запрос на доступ к множеству магистралей. В третьем варианте организации обмена выставляется запрос на доступ ко всем магистралям и когда все из них освободятся, выполняется параллельная передача пакетов.

Булыгин К.А.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики РАЗРАБОТКА СРЕДСТВ ПОДДЕРЖКИ ОПИСАНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ АППАРАТУРЫ НА ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОМ ЯЗЫКЕ

При разработке технико-технологических систем в сфере сервиса возникает задача создания программных средств поддержки проектирования встраиваемых систем компьютерного управления. Задача предлагаемого исследования направлена на ускорение проектирования вычислительных систем и состоит в разработке программного обеспечения для поддержки описания вычислительной аппаратуры на пользовательском языке. Предлагаемое решение позволяет упростить и ускорить кодирование цифровых схем на уровне передачи между регистрами (RTL).

Ускорение проектирования вычислительной аппаратуры достигается благодаря применению упрощённого и расширяемого языка, при этом оказалось целесообразным использовать следующее:

а) объектно-ориентированное представление промежуточного описания, для обработки (модификации и/или анализа) которого достаточно небольшого объёма пользовательского кода (на скриптовом языке);

б) представление грамматики языка в одной из общепринятых расширенных форм Бэкуса-

Наура (EBNF).

Целью предлагаемой работы является создание расширяемой пользователем системы, позволяющей работать с описанием цифровых схем на уровне объектной модели, принимая на вход RTL-описания на промежуточном языке (более удобном для использования) и генерируя RTLописания на целевом языке (поддерживаемом существующими САПР). Основные требования к системе: возможность краткой записи часто используемых конструкций, простота расширения системы.

Для разрабатываемой системы поддержки проектирования выбран скриптовый язык программирования Perl, обладающий развитыми возможностями по обработке текста. При этом для синтаксического анализа используется EBNF-совместимая Perl-библиотека, в качестве промежуточного представления результатов работы используются XML-описания.

Предлагаемая система позволяет описывать цифровые схемы на упрощённом и расширяемом пользователем языке, получая описания на языке Verilog (являющемся одним из общепринятых языков описания вычислительной аппаратуры).

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СЕРВИСЕ	399

Разработанная система принимает на вход PDF-документ с описанием грамматики языка

Verilog в соответствии со стандартом IEEE Standard for Verilog Hardware Description Language (IEEE Std 1364-2005).

Описание автоматически дополняется и приводится к форме, поддерживаемой модулем для синтаксического анализа MarpaX::Import, предоставляющим интерфейс к библиотеке Marpa::R2. На вход системы подаётся множество файлов проекта с описаниями на языке Verilog и на разработанном языке VT (Verilog Template).

В результате работы предлагаемой системы генерируется набор файлов, соответствующих Verilog-модулям проекта.

Таким образом, благодаря применению предлагаемой системы появляется возможность расширять используемый язык описания вычислительной аппаратуры и обрабатывать описания схем на уровне объектной модели, что позволяет выполнять синтез и анализ описаний с помощью небольшого объёма исходного кода на скриптовом языке.

Работа ориентирована на разработчиков вычислительной аппаратуры, знакомых с языком Verilog, однако описываемый подход может быть применён также по отношению к другим специализированным компьютерным языкам.

Воронцов А.В., Смирнов С.В., Кожин А.В.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургское государственное унитарное предприятие «Санкт-Петербургский информационно-аналитический центр» АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПЕРЕВОДА БУМАЖНЫХ ДОКУМЕНТОВ В ЭЛЕКТРОННЫЙ ВИД

В 2007 году правительством Санкт-Петербурга было принято решение о создании Государственной информационной системы «Государственные архивы Санкт-Петербурга» (ГИС). В рамках создаваемой системы особое внимание уделялось переводу архивных документов в электронный вид (оцифровка). Основные цели оцифровки архивных документов:

облегчение доступа к документам,

упрощение изготовлений копий документов,

обеспечение сохранности оригинальных документов путем вывода их из оборота и предоставления доступа к документам в электронном виде,

ускорение поиска необходимой информации с помощью поискового индекса, построенного по введенным реквизитам электронных документов.

Для достижения поставленных целей была разработана автоматизированная система перевода бумажных документов в электронный вид.

Процесс оцифровки документов в системе состоит из следующих этапов: 1. сканирование исходного документа;

2. разбиение отсканированных образов на логические группы (один документ может быть представлен на нескольких образах);

3. ввод необходимых реквизитов документов с отсканированных образов;

4. проверка и корректировка введенных реквизитов;

5. формирование электронного документа в целевой информационной системе. При создании системы оцифровки учитывались следующие требования:

возможность настройки обрабатываемых типов документов;

возможность настройки вводимых реквизитов документов;

возможность настройки количества этапов ввода;

возможность форматно-логического контроля вводимых данных;

возможность формирования разнообразных статистических отчетов.

Созданная система развернута на базе центра обработки данных (ЦОД) в Санкт-Петербурге. Следует отметить, что система удовлетворяет возложенным на нее задачам. За год с помощью

этой системы для государственных архивов Санкт-Петербурга был оцифрован и загружен в ГИС значительный объем архивных документов:

Около 1000 метрических книг, содержащих порядка 1 000 000 актовых записей.

Табели учета рабочего времени, содержащие около 1000 оцифрованных документов.

125 000 карточек именной картотеки «Петроградский университет» Центрального государственного исторического архива.

В настоящий момент система продолжает развиваться. Основными направлениями развития является создание возможности удаленного ввода, сервиса ввода через интернет и интеграция с разработанной в рамках ГИС «Госархивы» подсистемой оптического распознавания.

Разработанная система может быть использована для оцифровки документов различных предметных областей.

http://spoisu.ru