Том 14, № 3 (2024)

Обложка

Весь выпуск

ОТ РЕДАКЦИИ

В поисках выхода из «пещеры Платона»

Онтология проектирования. 2024;14(3):305-310
pages 305-310 views

ОБЩИЕ ВОПРОСЫ ФОРМАЛИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ: ОНТОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ

Семиозис визуальных стимулов в интерактивных пользовательских интерфейсах медицинских приложений

Иващенко А.В., Александрова М.В., Жейков Д.С., Нестеров А.Ю.

Аннотация

Рассматривается проблема достижения полноты и единства объективной, субъективной и виртуальной реальности применительно к прикладным задачам проектирования интерактивных пользовательских интерфейсов. В рамках построения иммерсивной среды с помощью современных информационных технологий исследована задача формирования онтологии восприятия. Выделена ключевая роль знака в информационном взаимодействии с учётом индивидуальных особенностей его восприятия пользователями виртуальной реальности. В иммерсивной среде виртуальные знаки могут воплощаться как в качестве наблюдаемых объектов с различной степенью реалистичности, так и непосредственно в форме графических и текстовых знаков, получивших определённое расположение в пространстве. Предложенный подход позволяет задать алгоритм визуального воздействия на человека путём динамического формирования последовательности знаков. Формируемые последовательности образуют очередь визуальных стимулов, корректирующих темпо-ритм интерактивного взаимодействия пользователя с компьютерной системой. Наблюдаемые пользователем знаки можно классифицировать как иконические знаки, соответствующие условным обозначениям или пиктограммам, знаки-индексы, выступающие в качестве указателей на другие объекты и позволяющие размечать пространство в целях ориентации, и знаки-символы, сигнализирующие или предупреждающие об изменении объекта, произошедшем событии или явлении. В статье рассмотрены тестовые примеры поведения пользователя в среде виртуальной реальности. Предложенный подход реализован в программном комплексе психологической диагностики и реабилитации. Особенностью комплекса является контроль вовлечённости пациентов на основе анализа динамики движений головы, мимических движений и траектории взгляда с использованием искусственных нейронных сетей. В случае идентификации событий отвлечения внимания или потери интереса компьютерная система производит адаптацию пользовательского интерфейса путём добавления визуальных стимулов в соответствии с заданными прагматическими правилами. Применение полученных результатов позволило обеспечить адаптацию пользовательского интерфейса и создать возможность для персонализированного подхода к оказанию медицинских услуг.

Онтология проектирования. 2024;14(3):311-323
pages 311-323 views

Категориальный анализ логики в концептуальном моделировании предметных областей для семантической целостности информационных ресурсов

Антонов В.В., Кононов Н.А., Пальчевский Е.В.

Аннотация

Рассматривается возможность применения аппарата категориального анализа логики для формирования концептуальной модели предметной области для проектирования информационной системы. Сформулирована проблема семантической разобщённости информационных ресурсов. Актуальность исследований обусловлена динамичным развитием информационных технологий и потребностью в их интеграции. Определено, что семантическая разобщённость возникает в процессе интеграции гетерогенных информационных ресурсов, «заложенная» на этапе проектирования информационных систем в рассматриваемой предметной области. Выявлено влияние, оказываемое информационной системой, содержащей нарушения семантической целостности, на обеспечиваемые бизнес-процессы. Выделены проблемы-маркеры: информационные разрывы, дублирование информации, необходимость предварительной обработки информации. Показано, что интеграция информационных ресурсов является обязательным, но не единственным условием для формирования семантической целостности системы. Предложено формирование единого контекста для интегрируемых компонентов системы как обязательного условия их интеграции. Разработана классификация подходов к интеграции информационных ресурсов, базирующихся на их семантической целостности. Сформулированы предложения по применению аппарата категориального анализа логики в рамках концептуального моделирования предметной области как универсального компонента по обеспечению семантической целостности системы. Новизна предлагаемого подхода заключается в рассмотрении компонентов информационной системы как множеств на базе теории категорий, выстраивании категориальных отношений между ними и идентификации структурных изоморфизмов в формальной модели.

Онтология проектирования. 2024;14(3):324-334
pages 324-334 views

Когнитивные проблемы освоения графических дисциплин при подготовке инженеров

Ямпольский А.А.

Аннотация

Когнитивные проблемы освоения графических дисциплин объясняются внедрением компьютерных технологий. На кафедрах графики происходит переориентация учебного процесса на преподавание современных методов компьютерного 3D моделирования. Высказываются мнения о вторичности или даже об отказе от чертежей. В статье предлагается взгляд на чертежи как на разновидность текста. В качестве обоснования «лингвистического поворота» отмечается уникальная роль естественного языка как средства актуализации и распространения знаний. Прослеживается сходство основных свойств чертежей со свойствами текстов. Такими свойствами являются: дискретность элементов, конвенциональность, параметрический стиль описания объектов, концептуальность, иерархическое структурирование, контекстность восприятия. Утверждается, что определяющим условием реализуемости чертежей является не геометрическая точность изображений, а языковая точность, позволяющая «понять» чертёж и установить связь содержимого чертежа с технологиями производства объекта или его компьютерной модели. Обосновывается исключительная роль чертежей как языка техники, отвергается возможность замены чертежей 3D моделированием. Устанавливается взгляд на проектную документацию как на составную часть единой пирамиды знаний. Подчёркивается роль концепции вычислимых знаний в эффективном использовании знаний. Приводится список вопросов, которые могут быть включены в содержание преподавания «языка техники».

Онтология проектирования. 2024;14(3):335-343
pages 335-343 views

ПРИКЛАДНЫЕ ОНТОЛОГИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ

Информационная система на основе фармацевтической онтологии

Мошкин В.С., Щукарев И.А.

Аннотация

Для автоматизации рабочих процессов аптечного пункта предлагается информационная система на основе фармацевтической онтологии. Сущностями в разработанной онтологии являются лекарственные средства, симптомы и заболевания. В качестве источников описаний отношений между сущностями используются инструкции к лекарственным средствам, препаратам и их аналогам. Основные свойства препарата описываются его характеристиками: название, срок годности, фармакологическая группа, место хранения, форма отпуска, производитель, цена и др. Особенностями спроектированной информационной системы являются: возможность поиска лекарственных средств и препаратов из числа имеющихся в аптеке и внесённых в онтологию по симптому или заболеванию; ограничение продажи лекарственных средств, имеющих противопоказания у покупателя. Функционирование большинства модулей информационной системы осуществляется с использованием машины логического вывода онтологии. Для каждого конкретного процесса проводится автоматическая проверка согласованности ограничений в онтологии с учётом специфики хранения, отпуска и продажи фармацевтических препаратов. К особенности разработанной информационной системы можно отнести её способность осуществлять семантический поиск по объектам фармацевтической онтологии.

Онтология проектирования. 2024;14(3):344-354
pages 344-354 views

Подход к разработке онтологии кластера

Напольских Д.Л.

Аннотация

Представлен концептуальный подход к разработке онтологии предметной области «Кластеры» и формированию соответствующего инструментария разработки. Онтология кластера является основой для решения задач кластерной политики с помощью технологий искусственного интеллекта. Предметом исследования является иерархия понятий онтологии «Кластеры» и структура отношений между ними. Задачами работы являются формализация таксономической иерархии онтологии «Кластеры», определение видов и структуры отношений между элементами онтологии. В исследовании использована совокупность информационных технологий, объединённых единым семантическим каркасом: онтологический язык OWL, редактор онтологий для построения баз знаний Protege, программные инструменты работы с онтологиями. Рассмотрены критерии классификации и виды семантических сетей предметной области «Кластеры». Определены типы отношений, которые могут применяться при построении семантической сети этой предметной области. К новым видам кластеров отнесены «Инновационный мультикластер» и «Инновационный гиперкластер». Впервые предложена структура таксономической иерархии онтологии «Кластеры», выделены основные типы отношений между элементами. Определены направления применения предлагаемой онтологии для цифровизации систем регионального управления.

Онтология проектирования. 2024;14(3):355-365
pages 355-365 views

Модель лингвистических графов знаний тюркских языков

Гатиатуллин А.Р., Прокопьев Н.А., Сулейманов Д.Ш.

Аннотация

Описана модель лингвистического графа знаний тюркских языков TurkLang, которая положена в основу программных продуктов для компьютерной обработки тюркских языков. Базовыми элементами новой модели лингвистических графов знаний являются минимальные значимые единицы языка – морфемы. В структуре графа знаний отражены свойства морфемы на морфонологическом, морфологическом, синтаксическом и семантическом уровнях. Подобная модель в наибольшей степени соответствует структурно-функциональным особенностям тюркских языков, как языков агглютинативного типа, и позволяет полно и прагматически-ориентированно описывать потенциальные возможности тюркских языков и их проявления в текстах. Свойства модели использованы в программных продуктах, связанных с семантической обработкой текстов, в составе лингвистического портала «Тюркская морфема» и новой версии электронного корпуса татарского языка «Туган тел». Единая модель лингвистического графа знаний тюркских языков, представленная в статье, позволяет обеспечить полную совместимость программных продуктов, реализуемых для тюркских языков, использовать единую систему понятий и терминов в лингвистических исследованиях. Для тюркских языков это актуально, поскольку многие разработчики используют модели, созданные для языков с другой структурой (английской, русской и др.), а эти модели не соответствуют в полной мере структуре тюркских языков, не позволяют отразить весь коммуникативный и когнитивный потенциал и лексико-грамматические особенности тюркских языков.

Онтология проектирования. 2024;14(3):366-378
pages 366-378 views

Онтология нового термина

Сложеникина Ю.В., Зайцева А.С.

Аннотация

Актуальность исследования связана с государственной политикой научно-технологического развития Российской Федерации, приоритетными направлениями которой являются информационные технологии, искусственный интеллект и др., а также с государственной языковой политикой в области терминологии, направленной на регулирование процессов отбора терминов, унификацию формирующихся, развивающихся либо существующих терминологий, лексикографическую кодификацию терминов. Появление новых технологий вызывает увеличение числа новых обозначений в профессиональных дискурсах, которые впоследствии кодифицируются в специальных словарях, справочниках, стандартах. Некоторые новые термины становятся общеупотребительными и попадают в словари для широкого использования. Материалом для исследования послужили новые лексемы узкоспециального значения, кодифицированные на цифровом научно-информационном академическом ресурсе «Академос». За 2023 год словник ресурса пополнился более чем 200 наименованиями. Выявлены шесть онтологических тенденций фиксации специальной лексики: гнездование терминов, кодификация прилагательных с узкоспециальным значением, кодификация номенклатуры, устранение формальной вариантности терминов, фиксация несвободных словосочетаний ограниченного употребления, рост количества сложных терминов и аббревиатур. Анализ показал, что новые термины являются основным источником пополнения современного русского языка, объектом его рефлексии и кодификации. В обществе существует запрос на нормализацию специальной лексики, поскольку она является неотъемлемой частью профессиональных коммуникаций. Благодаря возможностям цифровизации создан информационный канал, связывающий пользователя русского языка, эксперта-орфографиста и орфографический ресурс. Эксперт в профессиональной сфере имеет возможность задать вопрос или отправить комментарий эксперту-орфографисту (например, на интернет-портал «Грамота.ру»), привнося профессиональную экспертизу в процесс отбора и кодификации новых терминов. Экспертные комментарии лингвистов-орфоргафистов могут быть востребованы при проектировании онтологий предметных областей. Объединение возможностей и преимуществ естественной и формальной логик может способствовать более точному и эффективному проектированию онтотерминологий.

Онтология проектирования. 2024;14(3):379-390
pages 379-390 views

ИНЖИНИРИНГ ОНТОЛОГИЙ

Кластеризация с использованием методов удовлетворения табличных ограничений

Зуенко А.А., Зуенко О.Н.

Аннотация

Исследования посвящены развитию методов кластерного анализа, в частности методов кластеризации с частичным привлечением учителя, в которых при отнесении объектов к классам анализируются фоновые знания из предметной области. Традиционный подход к решению рассматриваемой задачи состоит в модификации существующих методов кластеризации, большинство из которых является методами локального поиска. В статье развивается подход к систематическому поиску оптимальных разбиений в рамках парадигмы программирования в ограничениях. Оригинальность представленных исследований состоит в том, что задачу кластеризации предложено решать как задачу удовлетворения ограничений, причём для моделирования ряда основных и дополнительных условий используются специализированные табличные ограничения – смарт-таблицы D-типа. Для организации процедур логического вывода на смарт-таблицах D-типа используются правила редукции табличных ограничений. Обсуждаются преимущества данного подхода. Показано, как анализ одного из оптимальных решений может помочь в выявлении объектов, лежащих на границе кластеров, и объектов, принадлежащих одному и тому же кластеру при любом оптимальном разбиении.

Онтология проектирования. 2024;14(3):391-407
pages 391-407 views

Автоматическое оценивание эксплойтов на основе методов глубокого обучения

Бусько Н.А., Федорченко Е.В., Котенко И.В.

Аннотация

Оценивание и приоритизация программ, использующих уязвимости в программном обеспечении и применяемых для проведения кибератак на вычислительную систему (эксплойтов), является важным этапом эффективного реагирования на кибератаки. В данной работе предлагается методика автоматического оценивания эксплойтов, в которой на этапе проектирования выполняется обучение модели для классификации эксплойтов методами глубокого обучения, а на этапе эксплуатации обученная модель используется для вывода оценки критичности эксплойта. В основу методики положена гипотеза о том, что сложность применения эксплойта, последствия его применения и его оценка зависят от эксплуатируемой уязвимости и исходного кода эксплойта. Предложенная методика отличается от существующих применением для классификации эксплойтов модели CodeBERT на основе размеченного набора исходных кодов эксплойтов, а также разметкой исходных кодов эксплойтов в соответствии с оценками связанных уязвимостей по системе оценки уязвимостей CVSS (Common Vulnerability Scoring System) версии 2.0. Для экспериментальной оценки разработанной методики определены источники данных (база эксплойтов Exploits-DB и база уязвимостей NVD) и исходные данные для экспериментов, выполнен их статистический анализ, проведена экспериментальная оценка точности классификации эксплойтов. Полученные результаты могут использоваться при проектировании систем автоматического оценивания эксплойтов в рамках комплекса мер по мониторингу и повышению защищённости информационных систем.

Онтология проектирования. 2024;14(3):408-420
pages 408-420 views

МЕТОДЫ И ТЕХНОЛОГИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Онтология паттернов человеко-машинного сотрудничества для поддержки принятия решений

Смирнов А.В., Левашова Т.В.

Аннотация

В процессе сотрудничества человека и машины часто возникают повторяющиеся проблемы, что мотивировало обращение к паттернам сотрудничества, которые содержат готовые схемы решения для многократно возникающих однотипных проблем. Целью исследований является разработка моделей, способствующих организации человеко-машинного сотрудничества при поддержке принятия решений на основе паттернов сотрудничества. В работе использованы методы концептуального, онтологического и сценарного моделирования. По описаниям паттернов сотрудничества, обнаруженным в различных проблемных областях, построены концептуальные модели, представляющие пять видов паттернов: организационные паттерны, когнитивные паттерны, паттерны информационного взаимодействия, паттерны процесса и паттерны совместной инженерии. Разработаны онтологическая модель паттерна сотрудничества и онтология паттернов человеко-машинного сотрудничества, объединяющая различные виды таких паттернов. Разработанные модели являются новым результатом, позволяющим унифицировать существующие подходы к описанию паттернов сотрудничества. Предложен вариант сценария, показывающий возможность использования разработанной онтологии для поддержки принятия решений. Разработанные модели для организации человеко-машинных коллективов и их деятельности могут способствовать повышению качества решений за счёт использования паттернов решений для однотипных проблем и обеспечению эффективного сотрудничества человека и машины.

Онтология проектирования. 2024;14(3):421-439
pages 421-439 views

Система выбора и ранжирования альтернатив СВИРЬ-М: теоретические основы и практика применения

Микони С.В., Соколов Б.В., Бураков Д.П.

Аннотация

Рассматриваются системы верхнего уровня принятия решений – выбора вариантов на конечном множестве альтернатив, – названные системами многомерного оценивания объектов. Приводятся примеры таких систем. На основе невозможности установления в общем случае полного и строгого порядка на конечном множестве альтернатив логическими методами даётся теоретическое обоснование универсальности системы, включающей логические и вычислительные методы многомерного оценивания объектов. Приводятся аксиомы, положенные в основу разработки логических и вычислительных моделей многомерного оценивания объектов. На основе принципов системного анализа, применяемых для выбора сущностей по многим показателям на конечном множестве альтернатив, устанавливаются связи между методами многомерного упорядочения и классификации объектов, а также связи внутри групп этих методов. Такие связи воплощены в дереве задач, решаемых в новой редакции системы выбора и ранжирования СВИРЬ-М. Излагаются принципы, положенные в основу разработки этой системы, которая состоит из девяти программ, настраиваемых на требуемую задачу. В интерфейсе настройки на решаемую задачу моделируется дерево задач многомерного оценивания объектов. Исходными данными для СВИРЬ-М является конечное множество объектов, характеризуемое конечной совокупностью показателей и требований к ним. Подготовка исходных данных включает: групповую подготовку, выполняемую в табличном процессоре MS Excel, и индивидуальную, выполняемую средствами системы. Создаваемая в системе модель многомерного оценивания объектов может применяться для решения различных задач. Приводятся примеры применения системы для решения практических задач.

Онтология проектирования. 2024;14(3):440-456
pages 440-456 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».