ri2014_materials

530 РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

позволяют создавать в среде трехмерной местности объекты любой сложности: архитектурные постройки, дорожные конструкции, группы деревьев, вертолеты, автомобили и так далее. Трехмерное моделирование позволяет наилучшим образом описывать реальную местность, объекты окружающего мира и их взаимное расположение.

Отличие трехмерных ГИС от трехмерных интерактивных тренажеров или симуляторов, в том, что в ГИС любой трехмерный объект имеет географические координаты.

Трехмерное моделирование можно использовать для более эффектного представления района развертывания узла связи с учетом рельефа реальной местности, также 3D моделирование успешно применяют в конструкторских проектах при создании различных моделей и легко заменит натуральное макетирование, например, позволит создать 3D модель узла связи или элемента системы связи.

Создание моделей для трехмерных ГИС осуществляется с использованием программ трехмерной графики. Широкое применение получили программы к которым можно отнести: AutoCAD, Autodesk, Blender, Google SketchUp, 3DCrafter– 3DS Max , Компас-3D .

Процесс построения 3D – изображения можно разделить на три последовательных этапа. На первом этапе объект преобразуется в модель, разделенную на множество многоугольников (полигонов). Следующий этап включает в себя геометрические преобразования с полигонами и установки освещения. Заключительный этап - рендеринг, на котором, создается двумерное изображение из полученных на предыдущих этапах многоугольников. Финальное изображение получается из визуализирования (рендеринга) предварительно смоделированной трехмерной сцены.

Одним из примеров объединения технологий трехмерной графики и геоинформационных систем является ГИС «Оператор» который в настоящее время активно используется в Вооруженных силах РФ.

ГИС «Оператор» предназначена для создания (нанесения) и редактирования (обновления) условных знаков оперативной обстановки.

http://www.gisinfo.ru/images/3d/railroad3d.jpgСредством работы с 3D - моделями реальной местности, создаваемыми в ГИС «Оператор», является модуль «Навигатор 3D» в меню «Задачи» ГИС «Оператор».

Технология позволяет создавать трехмерные модели местности, модели архитектурных ансамблей, интерьера внутренних помещений, надземных и подземных коммуникаций.

Работа с трехмерными моделями осуществляется с использованием стандартной библиотеки OpenGL. Для просмотра готовых 3D-моделей местности, созданных в ГИС «Оператор», и работы с ними можно использовать ГИС «Навигатор 2011», которая предназначена для просмотра готовых трехмерных моделей, двухмерных векторных карт, растров, матриц, перемещения по 2D- и 3D-картам с использованием подключения GPS приемника и печати карт.

Программа может работать в качестве клиента ГИС Сервера.

В ходе работы должностных лиц органов управления связи, решают различные задачи. При этом с использованием трёхмерного моделирования могут решаться задачи по связи:

построение трехмерной модели района операции на основе электронных рабочих карт должностных лиц;

нанесение данных обстановки по связи с использование 3D классификатора оперативных знаков;

создание базы пользовательских карт в органе управления связи с трёхмерными знаками оперативной обстановки и обстановки по связи;

использование комплекса 3D анализа для выполнения информационных расчетных

задач;

определение местоположения объектов (элементов) системы связи на месте с учетом рельефа местности;

определение пригодности мест развертывания УС ПУ ОУС и других элементов СС с учетом обработки данных с возможностью развития различных природных и техногенных катастроф;

оценка оперативной обстановки и обстановки по связи с учетом реального рельефа местности;

отображение текущей информации о местоположении объектов связи на ЦКМ у ОД ПУС объединения (дежурного по элементу СС);

создание визуальной модели развертывания УС ПУ, его вынесенных элементов, маршрутов прокладки линий связи;

качественная (визуальная) оценка выбранных мест развертывания элементов СС, маршрутов прокладки линий связи, мест преодоления различных препятствий (водных преград, перевалов в горных районах и т.д.).

http://spoisu.ru

ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ	531

Иванов В.Г., Корниенко Е.А., Баранов А.Ю., Королев К.В. Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи

РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСА ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ РАБОТЫ

ВГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ ВОЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ

Внастоящее время в Вооруженных силах РФ активно используются средства поддержки принятия решения на основе использования геоинформационных систем (ГИС) военного назначения.

Работа должностных лиц (ДЛ) по принятию решения и планированию связи связана с получением большого объёма информации от взаимодействующих и подчиненных, отделов и служб штаба.

Наличие на рабочих местах ДЛ средств автоматизации даже при наличии установленных ГИС не приводит к улучшению качества управления, в связи с отсутствием единства и системности в работе ДЛ управления связи с использованием ГИС.

Современные ГИС работают с собственными средствами обработки географической информации, но и могут использовать «сторонние» программы которые подключаются к ГИС через функцию «Задачи». Данная функция позволяет работать в едином диалоговым окне ГИС, при этом используются данные ГИС.

Использование программ в едином диалоговом окне программы ГИС существенно увеличивают оперативность выполнения задач. Для того чтобы программы работали под управлением ГИС они должны быть написаны в виде динамических библиотек формата DLL.

Программы, работающие с данными ГИС, которые используются в настоящее время ДЛ органов управления связи созданы в виде единой программы и имеют расширения .EXE.

К таким программам относятся:

программа для расчёта радиорелейных и тропосферных линий связи;

программа для расчёта зон доступности радиосредств;

программа для расчёта зон радиоразведки и подавления радиотехническими средствами противника;

программа для расчёта графика развёртывания средств и узлов связи;

программа для расчёта радиационной, химической и инженерной обстановки;

программа расчета графика работы подвижных средств ФПС.

Данные программы не могут работать под управлением ГИС, а только могут использовать данные полученные при работе с ГИС. К таким данным относятся: пользовательские карты с нанесенными объектами, цифровые районы операции (работ), матрицы высот района операции (работ) и др. Входе работы с отдельными программами требуется поочередная загрузка в программу необходимых данных. При этом итогом работы программы является выполненный (исполненный) файл (слой) или документ, работа с которым может быть продолжена только при запуске программы.

Объединение различных программ работающих с ГИС под единой управляющей оболочки ГИС «Оператор» или «Интеграция» производится с использованием специального комплекса программных средств GIS Toolkit.

Проект GIS ToolKit является открытым и поставляется с исходными текстами. GIS ToolKit постоянно развивается.

GIS ToolKit обеспечивает полный комплект функций системы управления картографической базой данных.

Работа GIS ToolKit возможна не только в Windows. Используя специальные версии GIS ToolKit, можно разрабатывать приложения и для операционных систем Linux, Solaris, Windows CE, QNX, ОС РВ и других. Функции ГИС ядра можно вызывать из процедур, написанных на языке PL/SQL в среде СУБД Oracle (32 и 64 бит) на платформах Solaris/Sparc, Suse Linux/Sparc, Linux/Intel. Обеспечивается связь объектов карты с записями базы данных, отображение карт в WEB-приложениях.

Используя инструментарий GIS ToolKit появилась возможность создать единый комплекс программных средств для работы в геоинформационных системах военного назначения и включить вновь разработанные программы необходимые для работы ДЛ:

моделирования системы связи;

зоны покрытия услугами связи различных операторов связи и своих систем;

зоны информационной нагрузки и зоны повышенной информационной нагрузки;

расчет зон покрытия и досягаемости тропосферной и радиорелейной связи;

зоны покрытия различными радиосредствами по диапазонам частот и принадлежности радиосредств;

Прогнозирования электромагнитной обстановки по диапазонам частот и видам сигнала Определенная последовательность преобразования программ позволяет создавать

уникальный программный комплекс для работы в ГИС, при этом должностное лицо (пользователь) будет иметь возможность использовать все средства специализированных программ и ГИС, что позволит существенно повысить качество проведения расчетов и сократить время.

http://spoisu.ru

532	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

Кий А.В., Морозов И.В.

Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи МОДЕЛЬ И АЛГОРИТМ РАЗГРАНИЧЕНИЯ ДОСТУПА К ИНФОРМАЦИИ

ВГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

Внастоящее время геоинформационные системы (ГИС), стремительно развиваясь, прочно вошли в жизнь каждого человека, активно используются в геологии, кадастре, лесной промышленности и т.д. Разработчики ГИС большое внимание уделяют развитию предоставления различного вида услуг пользователю, а вопросам разграничения доступа не уделяется достаточного внимания. При этом необходимо учитывать, что ГИС используются в силовых структурах и являются мощнейшим инструментом поддержки и принятия решений должностными лицами.

Возникает необходимость разработки моделей и механизмов разграничения доступа к информации в ГИС. Системы разграничения доступа (СРД) являются необходимым и важным элементом защиты ресурсов в информационных системах. СРД на практике реализуют какую-либо модель, формализующую правила доступа субъекта к объектам. Наибольшую практическую направленность и ценность имеют две основные модели: дискреционная и мандатная модели доступа.

Рассматривая проблематику построения схем разграничения доступа (СхРД) для ГИС, следует отметить, что проблема здесь заключается в том, чтобы с минимальными трудозатратами построить рациональную СхРД, отвечающую предъявляемым требованиям разграничения доступа. Данная задача является актуальной для всех ГИС. Так как ГИС является многопользовательской системой, предполагающей наличие большого количества объектов, требующих ограничения доступа. При обработке запросов пользователей, наделенных определенными полномочиями к ресурсам, обладающими различными грифами секретности, возможны различные нарушения заданного уровня защищенности данных, хранящихся в базе данных (БД). Для того чтобы обеспечить выполнение требований по защищенности от несанкционированного доступа (НСД), необходимо построить рациональную схему разграничения доступа.

Таким образом, оптимизация схем разграничения доступа является одной из актуальных задач по повышению защищенности информации, хранящейся в БД ГИС. Кроме того, должна иметься возможность коррекции схемы разграничения доступа как при проектировании, так и при дальнейшей эксплуатации ГИС.

Способом решения данной проблемы выбрано совершенствование существующей системы разграничения доступа, разработка модели и методики оптимизации схемы разграничения доступа к информации в ГИС.

Решение данной задачи заключается в следующем: необходимо разграничить доступ к информации на уровне объектов, а объекты распределить по слоям таким образом, чтобы количество слоев было минимальным. Это позволит разграничить доступ к информации, хранящейся

вбазе данных ГИС и решить задачу одновременного нанесения объектов на тематические слои в соответствии с правами пользователя автоматизированных систем и исключить дублирование объектов в базе данных, введения ложной информации.

Алгоритм решения задачи оптимизации существующих СхРД: I. Создание БД пользователей;

II. Создание БД объектов;

III. Создание матрицы доступа субъектов к объектам ЭК;

IV. В соответствии с полученной матрицей доступа и производится объединение объектов в группы (создание классификаторов);

V. Создание групп пользователей ГИС;

VI. Создание матрицы доступа групп пользователей к слоям ЭК;

VII. Назначение полномочий пользователям для работы с базой семантических данных ГИС ВН.

Куницын А.В.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургское государственное унитарное предприятие «Санкт-Петербургский информационно-аналитический центр» ГЕОПРОСТРАНСТВЕННОЕ ИНФОРМАЦИОННОЕ И СЕРВИСНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИСПОЛНИТЕЛЬНЫХ ОРГАНОВ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ВЛАСТИ САНКТ-ПЕТЕРБУРГА

Географический фактор в управлении многомиллионным мегаполисом-субъектом РФ с плотнозастроеннойи активно развивающейся городской территорией площадью более 2000 кв.км.является одним из значимым и доминирующим, в особенности для задач принятия управленческих решений исполнительными органами государственной власти (далее - ИОГВ). Вне зависимости от уровня управления и решаемых задач (стратегическое планирование, развитие территорий, анализ, оценка и прогноз, хозяйственные задачи и т.д.), география добавляет новые знания о местоположении объектов и их взаимосвязи, являющиеся необходимыми для принятия обоснованных решений в современных условиях, характеризующихся сложностью, разнообразием и

http://spoisu.ru

ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ	533

геторогенностью информации. Достоверные и актуальные геопространственные данные являются интегрирующим звеном в процессах управления и межведомственном взаимодействии ИОГВ.

Создание разумного города («SmartCity»)невозможно без формирования и поддержания в актуальном состоянии единого геоинформационного пространства Санкт-Петербурга, затрагивающего все сферы жизнедеятельности, отвечающего современным требованиям и обеспечивающего потребности ИОГВ, а так же организаций и граждан в геопространственных данных мегаполиса с целью их эффективного использования.

Геопространственное информационное и сервисное обеспечениепредназначено для геоинформационной поддержки государственных задач управления и социально-экономического развития Санкт-Петербурга и, в первую очередь, на предоставление различным городским информационным системам сетевых сервисов (геосервисов) и сервисных информационных услуг, дополняющих их функциональность пространственными ресурсами.

Основными целями и задачами геопространственного информационного и сервисного обеспечения ИОГВ являются:

создание условий, обеспечивающихдоступ ИОГВ и хозяйствующих субъектов к геопространственнойинформации в установленном порядке;

повышение качества и эффективности управления за счет использования геопространственных данных при принятии управленческих решений и контроле их исполнения;

эффективная информационная поддержка процессов принятия решений ИОГВ при исполнении ими государственных функций и услуг;

формирование информационного ресурса базовых пространственных данных СанктПетербурга в качестве источника актуальной и достоверной пространственной информации;

повышение доступности пространственных данных, используемых различными информационными системами Санкт-Петербурга и организация взаимодействия информационных систем;

повышение качества и интероперабельности пространственных ресурсов, используемых при решении различных задач в сфере территориального развития, ведения градостроительного и земельного кадастров, обороны и безопасности, навигации, природопользования, сельского, водного

илесного хозяйства, экологии, транспорта и других важнейших видов деятельности;

обеспечение оценки и мониторинга качества пространственных данных на основе организации специализированных сервисов оценки полноты, логической согласованности, позиционной точности, происхождения наборов данных.

Интеграция геопространственной информации осуществляется с использованием технологии на базе сервис-ориентированной архитектуры, что позволяет обеспечить интеграцию пространственной информации из различных неоднородных источников в единую информационную систему, а также обеспечить обработку этой информации единым унифицированнымспособомпосредствомсервисов геообработки и вебсервисов.

Создание и внедрение геопространственного информационного и сервисного обеспечения позволило перейти на более высокий качественный уровень информационной поддержки ИОГВ и повысить эффективность принятия управленческих решений.

Лаврентьев Д.И.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургское государственное унитарное предприятие «Санкт-Петербургский информационно-аналитический центр» ДИЗАЙН СОВРЕМЕННЫХ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Геоинформационная система (географическая информационная система, ГИС) — система сбора, хранения, анализа и графической визуализации пространственных (географических) данных и связанной с ними информации о необходимых объектах.

Главным преимуществом ГИС перед табличными системами является визуализация данных. Легкость обнаружения объектов дополняется четким пространственным представлением объекта, его координат, атрибутов, состояния, связи с другими объектами.

Среди других возможностей ГИС можно отметить:

Актуальность данных. Данные в ГИС могут обновляться в режиме онлайн, причем сведения могут поставляться как из сторонних баз данных, так и заноситься в ГИС операторами.

Аналитика. ГИС позволяют анализировать состояние как отдельных объектов, так и отдельных категорий объектов; на основе состояний можно строить пространственные аналитические карты.

Мониторинг. ГИС позволяют оперативно отслеживать критические события, требующие безотлагательного участия человека, например аварии.

Планирование и контроль событий. ГИС позволяет, например, планировать строительство сложных комплексов, такие как ТЭЦ или транспортные развязки, а затем с помощью специальных инструментов отслеживать ход работ и их качество.

http://spoisu.ru

534	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

Основной задачей при разработке дизайна ГИС является обеспечение взаимодействия человека с машиной (компьютером) для качественного выполнения задач. Этот принцип фундаментален. Невозможно создать универсальную «карту всего».

Задачи могут быть базовыми: как правило, связанными с поиском, идентификацией объекта и получением пространственно-атрибутивных сведений о нем, и специальными. К последним относятся выполнение с помощью ГИС специфических задач по управлению системой, аналитике, мониторингу, ведению статистики.

Принципы и методы, использующиеся в дизайне ГИС. Метод фокусировки в картографии, задачах поиска и идентификации пространственных объектовзаключается впринципе: «от общего к частному».Принцип простоты основан на сведении множественных компонентов к простым решениям. Модульное проектирование позволяет внедрять универсальные кросс-платформенные решения и управлять расширением систем.

По платформам ГИС можно условно разделить на три больших категории: приложения, вебинтерфейсы и мобильные. Каждая из этих категорий имеет свои особенности и предъявляет свои, особые условия при разработке дизайна.

Типичные ошибки в разработке современных ГИС систем:

системные ошибки при планировании и разработке геоинформационных систем;

внешние ограничения, накладываемые на электронные карты;

ошибки при проектировании взаимодействия;

перегрузка информацией как следствие отсутствие определения задач, стоящих перед пользователем;

использование скрытых режимов как источник постоянных проблем при работе с системой;

типичные ошибки в визуализации данных;

проецирование стереотипов и игнорирование специфики платформы.

Понимание основных принципов разработки дизайна ГИС позволяетпроектировать качественные системы, удобные для работы и пользующиеся высоким спросом как у специалистов, так и широкого круга населения, тем самым повышая уровень использования и применения ГИС и их востребованность.

Свиньин С.Ф., Коновалов М.А.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН, ОАО «Российский институт радионавигации и времени» ТЕОРЕМЫ ОТСЧЕТОВ ДЛЯ МНОГОМЕРНЫХ СИГНАЛОВ И ОРГАНИЗАЦИЯ

ВЫБОРОК БОЛЬШИХ МАССИВОВ ДАННЫХ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ИЗМЕРЕНИЙ

Теоремы отсчетов сигналов, связанные преимущественно с именами В.А.Котельникова и К.Э. Шеннона и сформулированные применительно к сигналам как функциям времени, в свое время сыграли существенную роль при выборе инженерами величин шагов выборки отсчетов при измерениях и наблюдениях. На практике значения отсчетов всегда получаются с ошибками. Основные типы ошибок обусловлены такими причинами, как отбрасывание числа членов кардинального ряда (усечение ряда), округление значений отсчетов, неидеальность частотных характеристик фильтров, посредством которых обрабатываются сигналы, и др. При этом можно заметить, что в основу теорем положена гипотеза о финитности спектров.

Формальный перенос положений теорем на многомерные, пространственные сигналы приводит к дальнейшему увеличению ошибок. Особенно следует обратить внимание на несостоятельность гипотез о финитности спектров в могомерном пространстве по каждой из независимых координат x, y, z. Практически в большинстве задач спектры инфинитны, а финитны координатные пределы, т.е число отсчетов по каждой из координат конечно и весь набор отсчетов заключен внутри многомерного параллелепипеда. Фактически невозможно построить пространственные фильтры низких частот, обладающие финитными характеристиками по каждому из волновых чисел.

Необходим иной подход при расчете шагов дискретизации сигналов по каждой из пространственных координат. Он может опираться на теории финитных функций с инфинитными спектрами, т.е., например, на такие широко распространенные классы локальных базисов, как базисные сплайны (В-сплайны) и вейвлет-функции. Современные подходы к анализу сигналов, начиная с 60-х годов ХХ века, основаны на изучении их свойств в энергетических пространствах, в том числе в пространстве с конечной энергией L2(a,b), причем энергия Еf рассматривается как во временной (и/или пространственной) области, так и в частотной.

Рассмотрим сначала одномерный случай. В-сплайны целой степени m = 0,1,2 ... являются примерами локальных функций. Хотя теоретически они имеют инфинитные спектры, но их спектры плотности мощности E(ω) фактически сосредоточены в "узкой" низкочастотной области, что позволяет выделить низкочастотную полосу, где сосредоточено, например, 95% или 99% энергии сигнала f(t). К тому же эти спектры имеют строгие математические описания, напоминающие формулу ядерных функций кардинального ряда Котельникова-Шеннона. Этот фактор можно использовать для

http://spoisu.ru

ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ	535

расчета любой значительной доли полной энергии сигнала и тем самым определить шаг h интерполяции (аппроксимации) сигнала f(t).

В докладе показано, как выводятся неравенства, выражающие интегральные соотношения между энергией высокочастотных составляющих сигнала и полной его энергией. Эти неравенства позволяют определить среднеквадратическую ошибку дискретизации сигнала при использовании преобразования Фурье и известного равенства Парсеваля, которое связывает энергии сигнала в пространственной и частотной областях. Приводится пример сигнала, заданного таблично и графически, который выражает зависимость величины магнитной индукции в некотором вертикальном срезе геомагнитного поля от значений горизонтальной координаты x вдоль поверхности Земли. Соотношения для одномерного сигнала переносятся на двумерные случаи, т.е. на пространства L2(D) путем применения кратных пространственных интегралов, двумерного преобразования Фурье и двумерного равенства Парсеваля. Результатом являются приведенные в докладе оценки шагов hx и hy дискретизации по координатам x и y двумерного поля f(x,y), а также пространственные графики "куска" геомагнитного поля и спектра мощности аппроксимации этого среза совокупностью билинейных В-сплайнов. Оценки без проблем могут быть распространены на трехмерное поле f(x,y,z).

Результаты расчета шага дискретизации на основе вейвлет-базиса также рассматриваются в докладе. Так как у большинства вейвлет-базисов их спектры Фурье являются полосовыми, в отличие от спектров В-сплайнов, то классический анализ Фурье оказался не применим. Для расчета шага h в случае вейвлет-анализа сигнала излагается новый метод дискретизации, использующий кратномасштабный вейвлет-анализ, быстрые спектральные вейвлет-преобразования и алгоритмы октавного спектра мощности. Приведен пример графа быстрого спектрального преобразования.

Тержевик М.А.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургское государственное унитарное предприятие «Санкт-Петербургский информационно-аналитический центр» СОЗДАНИЕ БАЗЫ ГЕОДАННЫХ ДЛЯ ОРГАНОВ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ВЛАСТИ САНКТ-ПЕТЕРБУРГА

Для эффективного решения задач территориального управления органами государственной власти необходимы инструменты информационного обеспечения на местах. Помимо предоставления атрибутивной информации актуальным становится работа с пространственными данными, их визуализация и анализ.Для успешного принятия решений на основе имеющейся информации к ней предъявляются следующие требования: структурирование, качество, актуальность, наглядность.

Традиционным решением предоставления информации является трехзвенная архитектура: сервер баз данных, сервер приложений, клиентская часть.Краеугольным камнем эффективного предоставления пространственных данных является база геоданных, построенная на промышленных стандартах СУБД. База геоданных - это реляционная СУБД, которая помимо атрибутивного состава содержит пространственную информацию об объектах местности. СПб ГУП «СПб ИАЦ» имеет успешный опыт развертывания баз геоданных, вчастности на платформе СУБД Oracle с использованием технологий ESRIArcSde.

Структурирование пространственных данных закладывается на этапе проектирования и моделирования.Моделирование базы геоданных зависит от данных, поставляемых в органы государственной власти, поставщика данных и категории данных, способа хранения данных и задач бизнес-процессов. Помимо векторной информации (точка, линия, полигон) в базе геоданных может храниться растровая информация. В соответствии с этими градациями проводилось моделирование на уровне логической и физической модели сущностей в СУБД.Для устранения избыточности информации, а также ситуаций повторного использования данных используется технология представлений (view) и справочников. Обязательной составляющей моделирования СУБД является отдельная база метаданных ресурсов. Заполнение базы метаданных происходит в автоматизированном режиме с соблюдением принципов целостности и взаимосвязей сущностей.

Качество пространственных данных достигается дополнительно разработанными средствами контроля входящей информации. Для эффективного аудита входящей информации используется автоматизированный контроль полноты, целостности, непротиворечивости данных, а также выявление ошибок геометрии и топологии пространственных объектов.

Актуальность пространственных данных поддерживается регламентами обновления по различным временным показателям. Для эффективной работы по обновлению данных используются различные подходы. Это традиционная автоматизированная загрузка в таблицы схем. Также используются технологии веб-сервисов для формирования и обновления пространственной и атрибутивной информации от внешних источников.

Наглядность данных определяетсябизнес-логикой информационного процесса. Например, визуализация количественных показателей по территориально-административному делению.Это могут быть запросы к атрибутике, или геометрии пространственных объектов,и получение

http://spoisu.ru

536	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

аналитических показателей или выборки. На стороне СУБД разработаны различные процедуры и функции. Это функции поиска, геокодирования, функции группировки и геопроцессинга.

Проведенные работы позволили систематизировать пространственные данные, улучшить качество и актуальность предоставляемой информации, улучшить визуальную составляющую динамически изменяющихся пространственных данных в различных системах органов государственной власти.

Широков В.А.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургское государственное унитарное предприятие «Санкт-Петербургский информационно-аналитический центр»

АНАЛИЗ ГЕОГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ (ГИС АНАЛИЗ) (GIS ANALYSIS)

ГИС анализ является процессом поиска пространственных закономерностей в распределении данных и взаимосвязей между объектами. Аналитические методы могут быть как очень простыми при обычном создании карты, так и более сложными, включающими модели, которые имитируют реальный мир, путем объединения многих слоев и видов информации.

Начиная анализ, необходимо определить, какую именно информацию необходимо получить. Чаще это делается в форме постановки вопроса: Где было больше происшествий в прошлом месяце? Сколько деревьев растет в пределах каждого объекта уличного озеленения? Какие объекты попадают в 500 метровую зону от магазина или от другого объекта? Правильная постановка задачи зачастую помогает определить, как лучше подойти к анализу, какой метод эффективнее использовать и как лучше представить результаты.

Другие факторы, влияющие на процесс проведения анализа: как и кто будет использовать его результаты. Одно дело, когда в процессе собственных исследований зондируете данные, выявляя особенности их распределения или поведения. Совсем другое дело представить результаты руководству или для публичной дискуссии, научного обзора или разбирательства. В последних случаях методы должны быть более строгими, а результаты более обоснованными.

Тип данных и объектов, с которыми необходимо работать, определяет специфику метода, который лучше всего использовать. И наоборот, если решено использовать конкретный метод, чтобы получить информацию нужного качества, необходимо обеспечить требуемый набор исходных данных. Нужно хорошо представлять , какая информация имеется и что необходимо еще получить или создать. В процессе, создания новых данных могут появляться новые величины в таблице данных или даже новые слои карт или другие производные данные.

Почти всегда есть два или три способа получения информации, которая будет необходима. Часто, один метод более быстрый и дает приближенную информацию. Другие могут потребовать более детальных данных, большего времени и усилий на обработку, но обеспечат более точные результаты.

Выбор метода анализа зависит исходя из поставленной проблемы и того, как будут использованы его результаты. Например, при выполнении оперативного анализа о том или другом происшествии в городе, чтобы выделить неблагополучные участки или зависимость от других факторов. Просто оценить ситуацию можно, отобразив на карте отдельные происшествия. Если же информация готовится как доказательство, придется более точно обосновать места, где были происшествия в конкретный период времени и случались заметно чаще.

Как только выбран метод, необходимо выстроить цепочку его реализации средствами ГИС, чтобы эффективнее интерпретировать результаты.

Результаты анализа представляются в виде карты, значений в таблице или диаграммы что является практически новой информацией. На данном этапе решается, какую информацию следует нанести на карту, как группировать значения для наилучшего представления или использовать другой вид представления информации.

В процессе оценки результатов определяется объективность и необходимость полученной информации, принять решение о повторении анализа с другими параметрами или применении другого метода.

ГИС позволяет сравнительно легко сделать необходимые изменения и получить новый результат, а также оперативно сравнить результаты различных, анализов и увидеть, какой метод представляет информацию наиболее точно.

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ РИСКОМ В СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ	537

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ РИСКОМ В СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

Алексеев В.В., Карасев В.В.

Россия, Санкт-Петербург, Лаборатория интегрированных интеллектуальных систем автоматизированного проектирования, ИПМаш РАН МОНИТОРИНГ И УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССОМ КРЕДИТОВАНИЯ БАНКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЛОГИКО-ВЕРОЯТНОСТНЫХ МОДЕЛЕЙ РИСКА

Предлагается технология мониторинга и управления реальным процессом кредитования банка. Приведено описание логико-вероятностной (ЛВ) модели кредитного риска и показаны ее преимущества. Доказана невозможность создания идентичных по частоте событий обучающей и тестирующей выборок для ЛВ-модели риска. Предложенная технология включает в себя: определение минимального объема статистических данных для обучающей и сигнальной выборок, исключение части устаревших и некорректно-распознанных кредитов в статистических данных, введение сигнальной партии завершенных кредитов, периодическое переобучение и замена ЛВмодели кредитного риска, управление процессом кредитования.

Выдача кредитов физическим и юридическим лицам – основная форма деятельности банков. Все банки индивидуальны, так как обслуживают разные слои населения в разных городах и районах страны и предприятия разных отраслей и размеров, разной формой собственности. Поэтому каждый банк имеет свою модель кредитного риска, систему мониторинга и управления кредитованием.

Достоинствами ЛВ-моделей кредитного риска являются их высокая точность, робастность и прозрачность. ЛВ-модель кредитного риска имеет высокую точность распознавания хороших и плохих кредитов и в семь раз большую робастность в классификации кредитов, чем другие известные модели. Прозрачность модели проявляется: в анализе риска кредита, в определении вкладов параметров и их градаций в кредитный риск банка и точность классификации кредитов, в оптимизации числа параметров и их градаций; в прозрачности сценария риска и целевой функции.

Несмотря на названные достоинства, для ЛВ-модели кредитного риска невозможно создать выборки для обучения и тестирования, идентичные по частотам успеха и неуспеха кредитов и частотам событий-градаций в хороших и плохих кредитах. Поэтому, не касаясь теоретических аспектов обучения и тестирования ЛВ-модели, рассмотрена технология мониторинга и управления реальным процессом кредитования в банке, которая обеспечивает оптимизацию всего процесса кредитования.

Суть этой технологии:

1.Выделены достоинства ЛВ-модели кредитного риска, заключающиеся в их высокой точности, робастности и прозрачности а также решении задач анализа и управления кредитным риском.

2.Доказана невозможность создания идентичных по частоте событий-градаций обучающей и тестирующей выборок для ЛВ-модели риска.

3.Приведены краткие сведения о ЛВ-модели кредитного риска, ее идентификации и анализе кредитного риска.

4.Предложена технология мониторинга и управления реальным процессом кредитования в банке: установлена структура и объем обучающей выборки и сигнальной партии завершенных кредитов; предложены правила исключения устаревших и некорректно-распознанных кредитов и периодичность замены ЛВ-модели риска.

5.Технология мониторинга и управления содержит следующие новые решения:

1)формирование сигнальной партии из завершенных кредитов;

2)формирование обучающей выборки для построения новой ЛВ-модели риска из завершенных кредитов банка с исключением части некорректно-распознанных хороших, плохих и устаревших кредитов;

3)замену старой ЛВ-модели на новую ЛВ-модель кредитного риска по мере создания сигнальных партий с завершенными кредитами;

4)оценку показателей качества всей технологии кредитования:

коэффициента удовлетворения клиентов банка;

среднего риска кредитов банка по завершенным кредитам;

среднего риска сигнальной партии завершенных кредитов, вероятносте й событий-градаций, допустимого кредитного риска;

точность распознавания хороших, плохих кредитов и в среднем;

http://spoisu.ru

538	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

6. Управление качеством всего процесса кредитования банка осуществляется изменением параметров как ЛВ-модели риска, так и технологии мониторинга.

Предложенная технология мониторинга и управления реальным процессом кредитования позволит уменьшить ошибки распознавания хороших и плохих кредитов и в среднем в 1,5–2.0 раза и соответственно уменьшить потери банка, снизить процент за кредит и повысить эффективность кредитования клиентов.

Игнатьев М.Б.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения К ВОПРОСУ О СОЗДАНИИ СЕТИ ОТРАСЛЕВЫХ ЦЕНТРОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НАУЧНО-

ТЕХНИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ ГЛОБАЛЬНОГО СОЦИОКУЛЬТУРНОГО ЦИКЛА

Вусловиях быстрого научно-технического развития в мире задача прогнозирования становится все более актуальной, ошибки в определении направления развития становятся все более весомыми

иподрывают экономику страны. Один из путей решения этой проблемы – создание отраслевых центров прогнозирования. Важнейшее место в решении вопросов прогнозирования занимают вузы, которые и призваны осуществлять подготовку кадров с учетом перспектив научно-технического и социального развития. К сожалению за последние годы ослабла связь вузов с промышленностью, что подрывает реальность реализации прогнозов на реальных предприятиях. Поэтому задача создания отраслевых центров прогнозирования научно-технического развития должна включать в себя усиление связи между вузами и предприятиями, например, через Ассоциацию промышленных предприятий Санкт-Петербурга.

Вусловиях глобализации, когда информация распространяется по планете почти мгновенно, когда сложился мировой рынок товаров и услуг, прогнозирование должно опираться на исследование глобального социо-культурного цикла. Основу этого цикла составляют люди, народы, которые находятся под воздействием средств массовой информации и потока товаров мирового и местного рынков, что порождает в умах некоторых людей новые идеи, инновации – новые технические изобретения, новые идеи относительно предоставления услуг различного рода, новые песни, литературные произведения и др., эти инновации, пройдя фильтры микросреды и цензуры, вопервых, попадают в средства массовой информации и опять обрушиваются на людей, порождая новых творцов, во-вторых, часть инноваций, проходя через конструкторские бюро, превращается в вещи, товары, которые через рынки обрушиваются на людей, порождая новых творцов. Таким образом сложилась мощная мировая система с положительной обратной связью генерации инноваций, в потоке которой мы и живем. В настоящее время сложилась насущная проблема моделирования этого глобального социо-культурного цикла на основе кибернетической картины мира ( см.книгу - М.Б.Игнатьев «Кибернетическая картина мира» 3-е издание, 2014 г.) , что может служить основой создания сети отраслевых центров прогнозирования научно-технического развития.

Карасев В.В.

Россия. Санкт-Петербург, ИПМаш РАН, ОРГАНИЗАЦИЯ РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА В КОММЕРЧЕСКОМ БАНКЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ

ТЕХНОЛОГИЙ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ С ЛОГИКО-ВЕРОЯТНОСТНЫМИ МОДЕЛЯМИ

Прокатившаяся недавно волна отзыва лицензий у ряда банков, не выполнивших требования регуляторов, стимулирует руководителей совершенствовать систему управления банком, в том числе систему риск-менеджмента. Качественный риск-менеджмент – это залог процветания банка.

Структура управления риском в каждом конкретном случае зависит от стратегии банка, специфики его бизнеса, организационной структуры и профессионализма специалистов, работающих в этой структуре.

Многообразие банковских рисков, их различие по природе возникновения и способам проявления обусловили большое количество методов по оценке, анализу и управлению ими. Некоторые из них сложно формализуемы (операционный риск), отличаются индивидуальностью проявления в отдельных случаях (инвестиционный риск), трудны для количественной оценки и определения размера убытков (репутационный риск). Очень сложно подвести под все риски единую методологическую основу. Но мы сделаем это, используя фундаментальное свойство всех рисков и технологии управления рисками с логико-вероятностными моделями.

Закладывая в основу методологии подход на основе событий и связей между ними, мы закладываем универсальную методологическую основу для построения моделей и решения задач, ранее казавшихся недоступными общей формализации и описанию и требовавших для их решения несовместимых между собой методов и подходов.

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ РИСКОМ В СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ	539

Для построения моделей рисков используется логико-вероятностный метод [2]. Для каждого риска банка строится три модели: структурная, логическая и вероятностная модели. Расчет величины риска и его анализ производят по вероятностной модели.

Для реализации управления риском в банке с использованием ЛВ-моделей предлагается выделять отдел оценки и анализа рисков в отдельную независимую ячейку в банковской организационной структуре, отчитывающуюся непосредственно перед Председателем Правления. Предлагаемая структура организации управления рисками имеет многочисленные информационные связи. Отдельная ячейка позволяет реализовать общую рисковую политику и структуру управления, универсальные технологии оценки и анализа риска. Это позволит существенно снизить издержки на риск-менеджмент, дать ясное представление высшему руководству о текущем положении банка в плане безопасности бизнеса, оперативно предоставлять информацию о рисках и их текущих значениях, помочь принимать качественные решения по управлению. ЛВ-модели достаточно гибки и легко настраиваются под требования конкретного банка или изменившиеся экономические условия. Кроме того, их можно произвольным образом объединять и рассчитывать интегрированные величины риска. Это дает дополнительные возможности по управлению рисками банка.

Карасева Е.И.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС EXPA ДЛЯ НЕЧИСЛОВОЙ, НЕПОЛНОЙ И НЕТОЧНОЙ ИНФОРМАЦИИ

В современном мире количество технических сбоев, техногенных катаклизмов и человеческих ошибок постоянно растет. Эти события наносят ущерб экономике или конкретной экономической структуре. Оценка потерь и вероятностей наступления событий не всегда возможна по имеющейся статистической информации. Это связано с тем, что российский финансовый рынок и Российское государства в целом сформировался относительно недавно и не имеет своей накопленной истории по убыткам. Поэтому применение методов основанных на статистике данных может привести к значительным ошибкам. Одним из выходов в данной ситуации является использование экспертных данных.

Существует большое количество математических методов обработки экспертных данных. Наиболее подходящим для рассматриваемой проблемы, по мнению авторов, является метод рандомизированных сводных показателей. Он позволяет агрегировать мнения нескольких экспертов в единый показатель. Ключевой особенностью и преимуществом метода является использование нечисловой, неполной и неточной информации (ННН-информации). Поясним, термин НННинформация. «Нечисловая» – значит порядковая информация. Эксперт может ограничиться утверждением, что вероятность события больше вероятности события, т.е. неравенством. «Неточная» – значит интервальная. Эксперт может сказать, что вероятность события попадает в интервал от 0,2 до 0,5. «Неполная» – означает, что этой информации, вообще говоря, не достаточно для того, чтобы однозначно определить искомые величины. Дополнительным плюсом указанного подхода является возможность синтеза экспертных и статистических данных. При этом статистическая оценка выступает как мнение еще одного эксперта.

Применение метода рандомизированных сводных показателей из-за перебора большого числа вариантов сопряжено с определёнными вычислительными сложностями. Это обуславливает необходимость применения программных средств. Таким средством является программ Expa, разработанная в ИПМаш РАН, которая позволяет решать задачу синтеза и анализа вероятностей событий и автоматизировать процесс принятия решений в условиях неопределённости.

Родина А.С., Митягин С.А.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургское государственное унитарное предприятие «Санкт-Петербургский информационно-аналитический центр», Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ЛИНГВИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА В

ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОМ ОБЕСПЕЧЕНИИ УПРАВЛЕНИЯ РЕГИОНОМ

Информационно-аналитическое обеспечение управления регионом в современных условиях требует оперативного снабжения и анализа всей необходимой информации и жизнедеятельности региона. Традиционные источники данных, такие как государственная, ведомственная статистика и данные социологических исследований не всегда позволяют получить оперативную оценку ситуации

врегионе, поскольку для них характерна значительная временная задержка.

Всвязи с этим актуальной задачей является расширение перечня используемых источников информации о регионе, данные из которых могут поступать оперативно с наименьшей задержкой. Одним из таких источников являются текстовые публикации в открытых источниках. В настоящее время выделяется тенденция к внедрению и апробации средств аналитической обработки текстовой

http://spoisu.ru