Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ состояния автоматизации правоохранительной деятельности 13
1.1. Цели и задачи информатизации правоохранительной деятельности 14
1.2. Современное состояние автоматизации органов внутренних дел МВД РФ ...18
1.2.1. Основные направления автоматизации органов внутренних дел МВД РФ 18
1.2.2. Основные проблемы автоматизации органов внутренних дел МВД РФ и пути их решения 22
1.3. Автоматизация рабочего места для сотрудников УФС Госнаркоконтроля 26
Выводы по первой главе 29
Глава 2. Методики реализации моделей организации учета оборота наркотических средств и психотропных веществ 31
2.1. Задачи исследования предметной области 31
2.1.1. Основные проблемы обработки информации в ГНК 32
2.1.2. Пути решения проблем 33
2.2. Построение структуры информационной системы деятельности ГНК 35
2.3. Построение математической модели деятельности ГНК для оценки целесообразности ее автоматизации .46
2.3.1. Построение математической модели для ручного режима обработки документов ..47
2.3.2. Построение математической модели для автоматизированного режима обработки документов 50
2.4. Экономическое обоснование необходимости автоматизации деятельности ГНК ; 53
Выводы по второй главе. 54
Глава 3. Обоснования теоретических положений и методология построения информационной системы деятельности ГНК 55
3.1. Трехуровневая архитектура системы баз данных и методы ее реализации 55
3.1.1. Уровни описания элементов хранимых данных 55
3.1.2. Методы моделирования и формализации данных 58
3.2. Методология разработки системы на основе реляционного подхода 63
3.3. Формирование и интеграция взаимосвязанных представлений для задач, решаемых ГНК 67
3.3.1. Метод концептуального моделирования 67
3.3.2. Метод инфологического моделирования ...72
3.3.3. Применение метода IDEF1X для построения инфологической модели предметной области ..76
3.4. Реляционная модель данных ..80
3.5. Критерии выбора системы для реализации базы данных 85
Выводы по третьей главе .88
Глава 4. Компьютерное моделирование и реализация результатов исследований 89
4.1. Построение инфологической модели деятельности ГНК ...90
4.2. Оценка качества логической модели данных 98
4.3. Формализация логической модели 101
4.3.1. Создание физической модели данных 101
4.3.2. Формирование реляционных отношений 103
4.4. Описание работы системы 105
4.4.1. Общие задачи системы 105
4.4.2. Формирование поисковых предписаний 109
4.4.3. Модель защиты информации и целостности данных 111
4.5. Результаты исследований 115
4.5.1. Моделирование показателей оценки качества разработанной системы 115
4.5.2. Основные результаты реализации проекта 125
Выводы по четвертой главе 127
Заключение 129
Перечень условных сокращений 133
Библиографический список 135
Приложения 144
- Цели и задачи информатизации правоохранительной деятельности
- Построение структуры информационной системы деятельности ГНК
- Методы моделирования и формализации данных
- Построение инфологической модели деятельности ГНК
Введение к работе
За последние годы во всем мире и в том числе в России значительно увеличился оборот наркотиков. Количество наркоманов, особенно среди молодежи, и случайных потребителей наркотиков продолжает расти. По данным Минздрава России, за последнее десятилетие число больных наркоманией увеличилось более чем в 9 раз. По оценкам экспертов, реальное число потребителей наркотических средств в 2005 году составляет около 4 миллионов человек или 3% населения России [65]. Остановить распространение наркомании является насущным требованием нашего времени.
На сотрудников правоохранительных органов возложена ответственная и трудоемкая задача - существенно снизить употребление, оборот и продажу наркотических веществ. Для решения этой задачи 1 июля 2003 г. были организованы отделы в составе Государственного комитета Российской Федерации по контролю за оборотом наркотических средств и психотропных веществ (ГНК). Работа сотрудников таких отделов протекает в сложных, динамичных, нестабильных и трудно прогнозируемых условиях. В сложившейся ситуации необходимо найти пути существенного повышения эффективности их деятельности. Особое внимание здесь должно быть уделено автоматизации информационных процессов.
Современный уровень развития систем автоматизации и информационного обеспечения позволит совершенствовать информационные системы правоохранительных органов с использованием передовых достижений науки не только для ведения различных видов учета и предоставления отчетности внешним пользователям, но и для своевременного получения необходимой информации для анализа и принятия решений.
Проблемам автоматизации работы отделов по борьбе с оборотом наркотиков уделялось внимание в различных разработках автоматизированных систем для Министерства внутренних дел Российской Федерации. Многие из этих систем в своем составе.имеют информацию, касающуюся наркотических веществ,
незаконного оборота наркотиков, учета наркоманов. Однако на сегодняшний день единой системы учета для ГНК не существует.
Необходимость сохранения больших потоков информации, которая накапливается в данной структуре в результате активной оперативно-розыскной работы, требует огромного количества времени на ее сохранение и обработку, которая осуществляется сотрудниками почти вручную. Недостаточный уровень автоматизации в данной области сказывается на качестве оперативной работы, направленной на профилактику, предупреждение, раскрытие и расследование преступлений, уменьшение незаконного оборота наркотиков и психотропных веществ, т.к. невозможно эффективно противостоять наркобизнесу на основе данных учета, получаемых со значительным отставанием во времени. Поэтому чрезвычайно важно правильно организовать не только учет оперативной информации, но и обработку данных для анализа, а так же сам процесс анализа.
Наиболее эффективное решение поставленных задач предполагает их автоматизацию. Становится очевидной необходимость определения целесообразности внедрения электронного документооборота на основе анализа организационных структур ГНК, который базируется на принципах и методах структуризации и системного подхода. На сегодняшний день отсутствие научно-методического аппарата анализа информационных потоков в ГНК с учетом их направленности сдерживает разработку системы для эффективного учета оборота наркотических средств и психотропных веществ.
Исходя из вышеизложенного, в диссертационной работе предлагается методология анализа информационной системы учета оборота наркотических средств и психотропных веществ с применением математической модели социально-экономических явлений. Решение комплекса задач такого анализа применительно к информационному учету в ГНК и составляет суть диссертационной работы.
Диссертационная работа выполнялась в соответствии с тематикой научно-исследовательской работы кафедры «Вычислительная техника и автоматизи-
рованные системы управления» Кубанского государственного технологического университета: 8.2.01-05 «Создание баз знаний и экспертных систем по дисциплинам специальности «Прикладная информатика в экономике».
Целью диссертационной работы является совершенствование организации учета документов в деятельности ГНК за счет улучшения существующих и создания новых методов анализа и обработки данных, позволяющих повысить уровень организации учета документов и делать научно-обоснованные рекомендации по его развитию и модернизации.
Цель диссертационного исследования определяет постановку следующих задач:
Цели и задачи информатизации правоохранительной деятельности
Понятие «правоохранительная деятельность» является сравнительно молодым. Оно введено в юридический обиход в конце 50-х - начале 60-х годов [21].
В процессе работы органов, осуществляющих правоохранительную деятельность, в настоящее время применяется как универсальное, так и специальное программное обеспечение, а так же широко используются различные автоматизированные информационные системы [13].
Так, в области криминалистики можно выделить следующие основные направления разработки и применения компьютерных технологий:
1) автоматизация системы уголовной регистрации;
2) автоматизация процесса расследования преступлений;
3) автоматизация процесса производства экспертиз и исследований.
В системе уголовной регистрации сосредоточен значительный объем информации, используемый правоохранительными органами в процессе регистрации, предупреждения, раскрытия и расследования преступлений. Поэтому повышение оперативности и эффективности обработки и выдачи информации, способствующей раскрытию преступлений, находится в прямой зависимости от используемых компьютерных технологий [26].
Данной проблеме сегодня уделяется достаточно внимания, однако система автоматизации правоохранительных органов нуждается в дальнейшем совершенствовании. Например, система уголовной регистрации МВД РФ на сегодняшний день содержит свыше пятидесяти различных учетов. В соответствии с Федеральной программой России по усилению борьбы с преступностью на 1994-1995 годы, Концепцией автоматизации информационного обеспечения экспертно-криминалистической службы МВД России; Законом РФ от 25.02.95 г. № 24-ФЗ "Об информации, информатизации и защите информации" [27]; Приказом МВД РФ от 12.05.93 г. № 229 "О мерах по реализации концепции развития информационного обеспечения органов внутренних дел Российской Федерации" [72] и в соответствии с рядом других нормативных актов ведется активная разработка автоматизированных банков данных учетной статистической и розыскной информации, и принимаются меры по их модернизации и развитию.
Автоматизация процесса расследования преступлений - одна из труднейших задач. В настоящее время в МВД РФ в рамках единой информационно-вычислительной сети органов внутренних дел создана и продолжает развиваться специализированная территориально распределенная автоматизированная система Следственного комитета МВД России (СТРАС-СК) с банками данных [26].
Информационное обеспечение СТРАС-СК разработано в виде нескольких подсистем:
1. Подсистема гибридного интеллекта "Расследование", основанная на элементах частных криминалистических методик расследования отдельных ви дов преступлений. Подсистема функционирует в виде автоматизированного ра бочего места (АРМ) следователя. При ее использовании в процессе расследова ния конкретного преступления в компьютер в диалоговом режиме вводятся сведения о составе и способе совершения преступления, объекте преступного посягательства, потерпевшем и т.д. После их обработки выдаются рекоменда ции, используемые при планировании расследования, группировке данных по эпизодам и лицам, проведении конкретных следственных действий. Система рассчитана, кроме того, на автоматизацию процедуры оформления процессу альных документов и проведение анализа материалов уголовного дела.
2. Подсистема "Контроль" создана для автоматизации учетно контрольной и вспомогательной деятельности следователя.
3. Подсистема "Статистика" предназначена для накопления информации о преступлениях (лицах, способах, мотивах и т.д.) и использования ее в целях получения статистических данных. 4. Справочная подсистема правовой и методической информации по действующему законодательству Российской Федерации, постановлениям Пленума Верховного Суда РФ, ведомственным нормативным актам МВД, Министерства юстиции (МЮ), Государственного таможенного комитета (ГТК), Прокуратуры.
5. Подсистема федеральных, централизованных и региональных банков данных по уголовным делам некоторых категорий.
6. Подсистема связи с оперативно-справочными и криминалистическими учетами и некоторыми другими подсистемами.
Одно из перспективных направлений компьютеризации процесса расследования - разработка информационно-поисковых систем по установлению личности преступника при расследовании конкретных уголовных дел. Использование таких систем основано на информации, полученной при выявлении взаимосвязей, по расследованным уголовным делам, между свойствами преступника и остальными элементами преступной деятельности. Разработка и использование информационно-поисковых систем по установлению личности преступника -эффективнейшее средство повышения качества расследования преступлений и достижения принципа неотвратимости наказаний, который признан одним из важнейших в профилактике преступлений.
Что касается автоматизации экспертиз и исследований, то здесь можно выделить несколько направлений [91].
1. Автоматизация процесса сбора и обработки экспериментальных данных, получаемых в ходе физико-химических, биологических и других исследований на основе вычислительно-измерительных комплексов, смонтированных на базе приборов и персональных компьютеров.
2. Создание автоматизированных информационно-поисковых систем (АИПС) по конкретным объектам экспертизы, например системы "Волокно", "Металлы" и т.д. 3. Разработка систем анализа изображений, включающих программы, позволяющие проводить идентификационные и диагностические исследования (дактилоскопические, портретные и т.д.).
4. Разработка программных комплексов или отдельных программ выполнения вспомогательных расчетов по известным формулам и алгоритмам при проведении инженерно-технических, автотехнических, электротехнических и других экспертиз.
5. Разработка программных комплексов автоматизированного решения экспертных задач, включающих и подготовку самого экспертного решения.
В экспертно-криминалистическом центре (ЭКЦ) МВД РФ с 1979 г. ведется эксплуатация системы автоматизированных банков данных (АБД). Она является универсальной и функционирует в двух уровнях: общероссийском (АБД "Центр") и региональном (АБД "Республика-Область") [3].
АБД "Республика-Область" включает следующие сведения:
1) об особо опасных рецидивистах; лицах, осужденных к лишению свободы за тяжкие преступления или осужденных два или более раза за любые умышленные преступления, либо ранее освобожденных из мест лишения сво-: боды до полного отбытия назначенного наказания и вновь совершивших преступления;
Построение структуры информационной системы деятельности ГНК
Информационная система учета создавалась для межрайонного отдела УФС ГНК по Краснодарскому краю в г. Кропоткине, которое представляет собой структурную единицу, находящуюся в подчинении Государственного комитета Российской Федерации по контролю за оборотом наркотических средств и психотропных веществ.
Данная структура уполномочена на решение задач в области оборота наркотических средств, психотропных веществ и их прекурсоров, противодействия их незаконному обороту на территории г. Кропоткина и его районов, а также на координацию деятельности в этой области других органов исполнительной власти.
Основные направления деятельности ГНК определяют состав задач, реализуемых в системе. Каждая из задач находит свое отражение в функциональной структуре ИС (рис. 2.2.).
Основными функциями системы являются следующие:
1. Сбор, хранение и обработка оперативной информации, поступающей в нее в результате оперативно-розыскной работы.
2. Учет лиц, употребляющих наркотики.
3. Учет лиц, занимающихся сбытом, перевозкой, пересылкой наркотиков, содержанием притонов наркоманов.
4. Учет уголовных дел, связанных с незаконным оборотом наркотиков.
5. Лицензирование медицинских учреждений, которое вызывает необходимость вести учет лиц, которые по своим функциональным обязанностям имеют допуск к наркотическим средствам и ядовитым веществам, больниц и аптечных учреждений, в обороте которых используются наркотические средства и психотропные вещества.
Содержащаяся в системе оперативная информация может быть использована сотрудниками комитета для более эффективного решения задач в области оборота наркотических средств, психотропных веществ и их прекурсоров, противодействия их незаконному обороту на территории г. Кропоткина и его районов. Рисунок 2.2 - Основные функции информационной системы ГНК. В результате анализа деятельности межрайонного отдела УФС ГНК были сформулированы и согласованы следующие основные цели создания системы учета для автоматизации деятельности сотрудников отдела:
1. Повышение эффективности и надежности процессов сбора и хранения информации, поступающей в результате оперативно-розыскной работы.
2. Перевод разработанной информационной системы на новую современную технологическую платформу на основе СУБД Microsoft Access.
3. Оперативное информационное обеспечение сотрудников отделения.
4. Обеспечение учета всех видов документов, необходимых сотрудникам для оперативного анализа информации и для формирования отчетности в выше стоящие органы.
5. Обеспечение защиты информации от несанкционированного доступа.
Кроме того, система должна обеспечить целостность данных, структур ную надежность и безопасность, высокую надежность при работе с большими объемами информации. К
Система также должна удовлетворять требованиям обеспечения работы в режиме оперативного обслуживания и оперативного восстановления информации в базе данных в случае программно-аппаратных сбоев.
При рассмотрении требований конечных пользователей также принято во внимание следующее:
1. Информационная система должна удовлетворять актуальным информа ционным потребностям организации. Получаемая информация должна по структуре и содержанию соответствовать решаемым задачам.
2. Информационная система должна обеспечивать получение требуемых данных за приемлемое время, то есть отвечать заданным требованиям производительности.
3. Информационная система должна удовлетворять выявленным и вновь возникающим требованиям конечных пользователей. 4. Доступ к данным, размещаемым в базе данных, должны иметь только лица с соответствующими полномочиями.
По результатам анализа информационных потоков в ГНК было сформулировано общее представление о ее системе и выделены функциональные подсистемы:
1. Учет лиц, употребляющих наркотики, занимающихся сбытом, перевозкой, пересылкой наркотиков, содержанием притонов. Эти группы лиц разбиваются в системе по категориям.
2. Учет уголовных дел, связанных с незаконным оборотом наркотиков.
3. Учет медицинских учреждений, в обороте которых используются наркотические и психотропные средства.
4. Учет лиц, которые по своим функциональным обязанностям имеют допуск к наркотическим, психотропным средствам и ядовитым веществам.
Каждый вид учета должен работать в режиме просмотра и редактирования в рамках, предусмотренных средствами защиты данной системы. Кроме этого предусмотрен поиск необходимой информации по каждому виду учета, текущая отчетность и отчетность в различные вышестоящие инстанции.
Подсистемам управления можно поставить в соответствие функции, которые охватывают определенные процессы управления.
Методы моделирования и формализации данных
В процессе проектирования системы при организации данных разрабатываемой информационной системы на каждом уровне использованы метод моделирования и метод формализации [15].
По мере роста возможностей ЭВМ и, соответственно, усложнения решаемых задач, а особенно при переходе от каскадной технологии к техноло гии спирального развития информационных систем, выяснилось, что семантику реальной предметной области удобнее представлять независимым от модели данных способом. Это упрощает процесс общения разработчика с заказчиком (пользователем) и приводит к ускорению процесса разработки БД.
В связи с этим при проектировании АИС использовано семантическое (концептуальное) моделирование БД, основная цель которого - организация интерфейса проектировщика и конечного пользователя с ИС на уровне представлений о предметной области, а не на уровне структур данных [84].
Моделирование — способ теоретического или практического опосредованного познания, в процессе которого используется некоторый вспомогательный объект — модель. Модель способна давать в процессе ее исследования новую научную информацию о свойствах объективного явления или процесса. Используемая в процессе познания модель находится в определенном, каждый раз специально фиксируемом и уточняемом отношении с объективной реальностью. Установленные в процессе исследования модели качества и свойства за-у тем на основании аналогии переносятся на само моделируемое явление. В основе данного метода лежит теория подобия. Модель направлена на расчленение; объекта познания, выделение некоторых его существенных элементов, которые подлежат формализации и выражению на языке системно-структурного анализа [14].
Так, например, для любого объекта с точки зрения количественного подхода допустимо утверждение, что система описывается набором величин
С = (сь с2, с3,..., сп), каждая из которых принимает определенное числовое или же (что чаще) нечисловое значение. Параметрами системы могут быть различные величины, описывающие объект или характеризующие его деятельность.
Таким образом, величина С представляет собой вектор, т. е. набор упорядоченных величин.
В общем случае переменные Cj изменяются во времени, т. е. C(t) =[ci(t), c2(t), c3(t),..., cn(t)].
Автоматизируемая система распадается на некоторые части, для каждой их которых строится модель качества и свойства.
Кроме того, при разработке ИС использованы математические модели ре- альных процессов, обрабатываемых системой, которые количественно характеризуют связи между показателями исследуемых процессов.
При организации данных в БД, при описании логических схем использованы логические модели, построенные на теории множеств и математической логике [52].
Разработка ИС была начата со сбора и анализа информации о функциях, процессах, документообороте в организации. Анализ деятельности организации позволил создать функциональные, процессные, информационные и другие модели.
После предварительного экспресс-анализа собранная информация отображена в виде моделей текущего состояния объекта проектирования. Анализ этих моделей позволяет изучить особенности функционирования объекта, выявить имеющиеся узкие места, определить недостатки в организации процессов, структур, используемых систем и т. д.
При этом для обеспечения целостности процесса моделирования и анализа имеется возможность интеграции результатов моделирования в рамках общего проекта или общей модели.
Использованные средства моделирования позволили существенно уменьшить объем и сроки выполнения работ, увеличить глубину и качество анализа при создании проекта ИС.
При построении ИС важное место отведено методу формализации. Формализация — выявление и уточнение смысла какого-либо явления через анализ его формы. Понятие формализации тесно связано с понятием формы и является производным от него. Метод формализации основан на выделении формы су 62
ществующих в ПО явлений. Это выражается в требованиях единства терминологии, точности понятий и определений [88].
Средствами формализации эмпирических данных служат:
- математические методы, символы и стандартизованные обозначения;
- методы логики, в частности математической;
- специальные коды (кодирование информации);
Формализация используется при вводе информации в память ЭВМ. Информация предварительно должна быть представлена в формальном виде и закодирована.
При построении ИС использованы следующие формальные модели:
- формальная система, т.е. знаковая модель, задающая множество объектов путем описания исходных объектов и правил построения новых. Под объектами понимаются символические и графические представления ситуаций, состояний, различных систем и структур;
- теория формальных грамматик, которая позволяет на точном уровне -описывать синтаксические правила, на основе которых можно строить допустимые конструкции языка.
Три уровня моделирования данных, используемых в архитектуре, обеспечивают независимость хранимых данных по следующим причинам:
1. Каждый пользователь имеет возможность обращаться к данным, используя свое представление о них, изменять свое представление о данных без влияния на представления других пользователей.
2. Пользователи не имеют дело с деталями физической организации данных, т.е. не должны зависеть от особенностей физического хранения данных.
3. Администратор базы данных имеет возможность изменить структуру хранения данных в базе так, чтобы эти изменения оставались «прозрачными» для остальных пользователей.
4. Структура базы данных не зависит от физических аспектов хранения [86].
Построение инфологической модели деятельности ГНК
Логическое моделирование предметных задач позволило сформировать их вербальное знаковое представление, независящее -от программно-технических средств реализации автоматизированной системы, и зафиксировать его в определенной форме.
Для представления логической модели выбрана методология IDEF1X и стандарт IE (Information engineering), поддерживаемые Case-средством ERwin. Erwin создает визуальное представление (модель данных) для решаемой задачи. Это представление может использоваться для детального анализа, уточнения и распространения документации, необходимой в цикле разработки. Однако ER win не только инструмент для рисования, он автоматически создает базу дан ных (таблицы, индексы, хранимые процедуры, триггеры для обеспечения ссы лочной целостности и другие объекты, необходимые для управления данными) [60]
Возможны две точки зрения на информационную модель и, соответственно, два уровня модели. Первый - логический уровень (точка зрения пользователя) означает прямое отображение фактов из реальной жизни. На физическом уровне модели рассматривается использование конкретной СУБД, определяются типы данных, индексы для таблиц.
ERwin предоставляет возможности создавать и управлять этими двумя различными уровнями представления одной диаграммы (модели), равно как и иметь много вариантов отображения на каждом уровне. Термин «логический уровень» в ERwin соответствует концептуальной модели.
Различают три уровня логической модели, отличающихся по глубине представления информации о данных:
- диаграмма сущность-связь;
- модель данных, основанная на ключах;
- полная атрибутивная модель. Диаграмма сущность-связь представляет собой модель данных верхнего уровня. Она включает сущности и взаимосвязи, отражающие основные правила предметной области. Такая диаграмма не слишком детализирована, в нее включаются основные сущности и связи-между ними, которые удовлетворяют-основным требованиям, предъявляемым к ИС. Диаграмма сущность-связь может включать связи различного вида и не включать описание ключей.
Модель данных, основанная на ключах - более подробное представление данных. Она включает описание всех сущностей и первичных ключей и предназначена для представления структуры данных и ключей, которые соответствуют предметной области.
Полная атрибутивная модель - наиболее детальное представление
структуры данных: представляет данные в третьей нормальной форме и включает все сущности, атрибуты и связи.
На этапе формирования логической модели выполнено последовательное формирование инфологических структур, формирование систем предметных доступов и манипуляций.
Рассмотрим представление разрабатываемой базы данных с точки зрения пользователей, т.е. создадим формальную инфологическую модель, которая будет являться "конструкторским" проектом автоматизированной системы, инвариантным к программно-техническим средам и средствам реализации.
Вся база данных разбита на два локальных представления: «Употребление, сбыт наркотиков и содержание притонов» в связи с учетом уголовных дел и «Медицинские учреждения и лица, имеющие доступ к наркотическим, психотропным средствам и ядовитым веществам». Второе локальное представление создано независимо и служит для обработки информации, касающейся лицензирования медицинских учреждений и лиц, имеющие доступ к наркотическим, психотропным средствам и ядовитым веществам. Множество структурных единиц, сформированное в результате исследования особенностей знаковых представлений в теории и практике моделирования информации, включает три типа структурных единиц:
- информационная сущность,
- информационный атрибут,
- информационная связь.
Разработаем все сущности, их атрибуты и взаимосвязи между ними для каждого локального представления в отдельности [74].
Локальное представление «Употребление, сбыт наркотиков и содержание притонов».
Учетное лицо. Это сущность содержит данные для ведения учета лиц, поступающих в подразделение ГНК в результате оперативной работы. Атрибуты сущности Учетное лицо - код учетного лица, фамилия, имя, отчество, кличка, пол, год и место рождения, паспортные данные, место прописки, место жительства, наличие автотранспорта, вид употребляемого или распространяемого наркотика, диагноз учета в наркологии, дата постановки на учет в наркологический диспансер; наличие судимости, источник приобретения наркотиков, преступные связи.
Содержатель притона. Это сущность, которая хранит код учетного лица и категорию учета, для выделения данного лица в учет содержателей притонов. Атрибуты сущности Содержатель притона - код учетного лица и код категория учета.
Наркоман. Это сущность, которая хранит код учетного лица и категорию учета, для выделения данного лица в учет лиц, употребляющих наркотики. Атрибуты сущности Наркоман - код учетного лица и код категория учета.
Сбытчик. Это сущность, которая хранит код учетного лица и категорию учета, для выделения данного лица в учет сбытчиков и перевозчиков наркотиков. Атрибуты сущности Сбытчик - код учетного лица и код категория учета.
Уголовное дело. Это сущность, которая хранит данные для ведения учета уголовных дел, связанных с незаконным оборотом наркотиков. Атрибуты сущности Уголовное дело - номер уголовного дела, дата возбуждения уголовного дела, статья-Уголовного кодекса, код лица, на которого заведено уголовное-де-ло, номер регистрации дела в журнале учета информации, дата регистрации, фамилия, имя, отчество сотрудника, производившего задержание.
Для отображения в формах наименований используются специализированные справочники.
Вид наркотика. Атрибуты - код вида наркотика, вид наркотического вещества.
Вид сбыта. Атрибуты - код вида сбыта, вид сбыта наркотического вещества.
Диагноз. Атрибуты - код вида диагноза, вид диагноза постановки в наркологический диспансер. Категория учета. Атрибуты - код категории учета, категория соответствующего вида учета. Пол. Атрибуты - код пола, наименование пола. Вид автотранспорта. Атрибуты - код автотранспорта, наименование автотранспорта. Возбуждено - будем рассматривать как связь между уголовным делом и лицом, в отношении которого возбуждено уголовное дело. Соответствует - будем рассматривать как связь соответствующих числовых кодов со справочниками. ERD- диаграмма графически представляет структуру данных, с указанием сущностей и взаимосвязей между ними. ERD- диаграмма первого локального представления, смоделированная в ERWin.
