Введение к работе
Актуальность темы исследования. На сегодняшний день большое распространение получают электронные устройства, имеющие встроенные интерфейсы сетей передачи данных. Благодаря популярности подобных устройств широкое распространение приобрела концепция Интернета Вещей (ИВ). Данная концепция перешла от стадии опытных разработок к стадии широко используемых программно-аппаратных решений, активно внедряемых во многих отраслях.
Ключевой новой возможностью, предоставляемой решениями ИВ, является обработка потоков данных от различных устройств, таких как сенсоры и более сложные электронные устройства. Однако при этом не достигается полнота использования этих данных в рамках программных систем ИВ. Основной причиной является ограниченность использования геоданных программных систем ИВ, приводящая к усложнению связывания физических вещей ИВ с генерируемыми ими данными. На текущий момент объем геоданных только в открытом доступе оценивается как 40% от общего числа открытых данных. С другой стороны эти данные оказываются невостребованными, так как временные затраты на обработку и привязку геоданных для решений ИВ остаются высокими. Это связано с тем, что программные системы и устройства ИВ должны взаимодействовать с большим числом разнородных источников геоданных, большая часть из которых является слабоструктурированными. Традиционно для работы с геоданными используются геониформационные системы (ГИС), однако применение подобных инструментов требует проектирования отдельной моделей данных для каждого конкретного источника. Эти модели привязаны к конкретным системам координат и форматам визуализации данных. На сегодняшний день отсутствуют универсальные модели геоданных для ИВ, а при переходе на новые модели данных возникает необходимость повторного решения задачи интеграции конкретных ГИС-решений в программных системах ИВ. Таким образом, наблюдается противоречие: с одной стороны, доступен большой объем геоданных, но он не используется в программных системах ИВ в виду отсутствия специализированных моделей и методов. Актуальной является разработка моделей и методов для работы с геоконтекстными данными в программных системах ИВ.
Целью исследования является повышение эффективности обработки и использования данных ИВ за счет поддержки геоконтекста.
Задачи исследования:
-
Анализ использования геоконтекстных данных в программных системах ИВ, исследование существующих подходов, формулировка требований к предмету исследования.
-
Разработка модели и метода обработки геоконтекстных данных в программных системах ИВ.
-
Разработка архитектуры ИС обработки геоконтекстных данных для программных систем ИВ.
-
Разработка прототипа ИС для обработки геоконтекстных данных ИВ.
-
Экспериментальное исследование эффективности модели и метода обработки геоконтекстных данных в программных системах ИВ на реальных данных.
Объект исследования - программные системы ИВ, использующие геоконтекстные данные.
Предмет исследования - модели и методы обработки геоконтекстных данных в программных системах ИВ.
Методы исследования включают в себя методы программной инженерии, методы теории множеств, методы геопоиска, методы контекстных вычислений, методы проектирования информационных систем.
Научная новизна исследования заключается в развитии концепции ИВ в части моделей и методов сбора и обработки данных. Предлагаемая модель отличается от существующих унифицированным представлением геоданных для программных систем ИВ. Предложенный метод обеспечивает автоматизированную обработку геоданных, в рамках ИВ, средствами ИС. При этом обеспечивается возможность использования широкого диапазона исходных данных, включая данные приложений и устройств ИВ и наборы открытых данных.
Теоретическая значимость результатов исследования. Разработаная
модель обеспечивает унифицированное представление
слабоструктурированных геоконтекстных данных и обладает более
универсальной структурой с точки зрения задач ИВ по сравнению с моделями
данных ГИС. Разработанный метод обеспечивает возможность
автоматизированной обработки геоконтекстных данных различных программных систем ИВ.
Практическая ценность результатов исследования заключается в том, что:
-
Предложены модель представления геоконтекстных данных и метод их обработки, позволяющие выполнять совместную обработку существующих разнородных слабоструктурированных наборов геоконтекстных данных ИВ.
-
Предложена архитектура ИС для решения класса задач обработки геоконтекстных данных.
-
Разработан программный инструмент, реализующий автоматизированную обработку геоконтекстных данных ИВ, позволяющий работать с широким диапазоном данных программных систем ИВ.
На защиту выносятся:
модель геоконтекстных данных для программных систем ИВ, обеспечивающая унифицированное представление структурированных и слабоструктурированных геоданных из различных источников;
метод обработки геоконтекстных данных в рамках концепции ИВ, обеспечивающий автоматизированное согласование форматов представления, индивидуальную и групповую геоконтекстную разметку исходных данных;
архитектура ИС обработки геоконтекстных данных для программных систем ИВ, расширяемой по числу источников данных и способов разметки. Достоверность научных результатов и выводов подтверждается
результатами экспериментальных исследований на реальных данных с использованием разработанной ИС.
Внедрение результатов работы. Исследования, отраженные в диссертации, проведены в рамках НИР: «Разработка методов и алгоритмов семантической интероперабельности для интеграции и предоставления информации в системах семантического поиска и мониторинга» в рамках гранта Правительства Российской Федерации №074-U01. Также исследования проводились в рамках гранта по программе СТАРТ, проект "Разработка платформы для быстрой интеграции и эффективного использования геоконтекстной информации в современных мобильных сервисах", и использованы в рамках международного проекта «Еврорегион Карелия: музейный гипертекст» (контракт № 2012-04-КА426 к проекту по внешней деятельности Европейского союза - Программа приграничного сотрудничества Европейского Инструмента Соседства и Партнерства «Карелия»). Результаты исследования апробировались в ходе работ по грантовому соглашению RFMEFI58716X0031 в рамках федеральной целевой программой Министерства образования и науки Российской Федерации.
Апробация работы. Основные результаты были представлены на конференциях и семинарах: 16th Conference of Open Innovations Association FRUCT (Финляндия, Оулу, 2014), Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (Россия, Санкт-Петербург, 2015-2016), Artificial Intelligence and Natural Language and Information Extraction, Social Media and Web Search FRUCT Conference, AINL-ISMW FRUCT (Россия, Санкт-Петербург, 2015), 18th Conference of Open Innovations Association FRUCT (Россия, Санкт-Петербург, 2016), The Tenth International Conference on Mobile Ubiquitous Computing, Systems, Services and Technologies (Италия, Венеция, 2016), Научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава университета СПБГЭТУ «ЛЭТИ» (Россия, Санкт-Петербург, 2017), Современные технологии в теории и практике программирования: научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых (Россия, Санкт-Петербург, 2015, 2017, 2018), Семинар для студентов и аспирантов
Университета ИТМО «Обработка геоконтекстных данных Интернета Вещей» (Россия, Санкт-Петербург, 2018).
Публикации. Автором опубликовано 3 статьи в изданиях, входящих в перечень Высшей Аттестационной Комиссии [1;;], 3 статьи в изданиях, индексируемых в Web of Science и Scopus [;5;]. Имеется 2 свидетельства о регистрации программы для ЭВМ [;8].
Личный вклад автора. Содержание диссертации и основные положения, выносимые на защиту, отражают персональный вклад автора в опубликованные работы. Из работ, выполненных в соавторстве, в диссертацию включены результаты, которые принадлежат лично автору.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка сокращений и четырех приложений. Полный объём диссертации составляет 125 страниц, включая 25 рисунков и 6 таблиц. Список литературы содержит 107 наименований.