Possibilities of Neural Networks in Legal Regulation of Land Management and Land Registry

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The purpose of the research. The article deals with the problems of state regulation of land management relations. The principles of operation of neural networks and individual neural network modules, the possibilities of their application in legal activity are analyzed. The purpose of the study is to identify ways to use modern neural network algorithms to improve legal regulation of land management and land registry, as well as to improve the efficiency of land use. Results. As a result of the research, the author comes to the conclusion that at the present stage of technology development and digitalization, neural networks can be used to analyze data from the Unified State Register of Real Estate and the State Fund of Data obtained as a result of land management, automation of planning and rational use of land, updating of cartographic materials, optimization of land management procedures and reduction of excessive regulation. The author also identifies the features of neural networks, risks and difficulties that need to be taken into account when introducing modern technologies into the process of regulating land management relations.

About the authors

Anton A. Dereglazov

Financial University under the Government of the Russian Federation

Author for correspondence.
Email: an_dereglazov@mail.ru

postgraduate student of the International and Public Law Department of the Law Faculty at Financial University under the Government of the Russian Federation

Russian Federation, Moscow

References

  1. Federal Law N. 218-FZ of 13.07.2015 «On State registration of Real estate» // Rossiyskaya Gazeta, N. 156, 17.07.2015.
  2. Federal Law N. 78-FZ of 18.06.2001 «On Land Management» // Rossiyskaya Gazeta, N. 118–119, 23.06.2001.
  3. Resolution of the Government of the Russian Federation of July 11 N. 514, 2002 «On Approval of the Regulations on the Coordination and approval of Land Management documentation, creation and Maintenance of the State Fund of data obtained as a result of Land Management» // «Rossiyskaya Gazeta», N. 129, 07/17/2002.
  4. Resolution of the Government of the Russian Federation of February 6, 2021 N. 128 «On approval of the Rules for the formation, maintenance and updating of the register of mandatory requirements» // Collection of Legislation of the Russian Federation of February 15, 2021 N. 7, Article 1132.
  5. Averyanova N.N. Improvement of the land management system in the context of spatial development of Russia // Economy and law. 2022. N 4. pp. 73–81.
  6. Kasso L.A. Russian land law. M., 1906. p. 197.
  7. Lipsky S.A. Features of the current moment in the development of legislation on land management // Legal issues of real estate. 2022. N 2. pp. 3–9.
  8. Ustimova S.A., Veriga D.A. Problems and prospects of digital land management // Civilist. 2022. N 3. pp. 21–25.
  9. Shaibakov, R. A. The use of neural network apparatus for identification of boundaries of geological objects // Technical sciences: traditions and innovations: materials of the I International Scientific Conference. Chelyabinsk, 2012. pp. 8–11.
  10. Kim D. Research on Text Classification Based on Deep Neural Network // International Journal of Communication Networks and Information Security. Dongseo University: Busan, Republic of Korea. p. 100–113.
  11. Murong R. Research on Land Renovation Planning Strategy based on Digital Surveying and Mapping Technology // Frontiers in Science and Engineering. 2022. p. 61–66. URL: https://doi.org/10.54691/fse.v2i12.3289 (дата обращения: 22.03.2023).
  12. Nguyen H., Phi M., Ngo X. Attentive deep neural networks for legal document retrieval // Artif Intell Law, 2022. p. 14 // URL: https://doi.org/10.1007/s10506-022-09341-8 (accessed: 27.03.2023).
  13. Petyukova O.N., Tshibola A.M.L. Modernization of the system of state registration of real estate as a factor in the development of state-legal regulation of entrepreneurial activity in the Russian Federation // Scientific and Technical Revolution: Yesterday, Today and Tomorrow. —«Lecture Notes in Networks and Systems» 2020. P. 1159–1165.
  14. Wüthrich M., Merz M. Statistical Foundations of Actuarial Learning and its Applications // Springer Cham. Gewerbestrasse, 2023. p. 605 // URL: https://doi.org/10.1007/978-3-031-12409-9 (accessed: 18.03.2023).
  15. Zhang H. Remote Sensing Data Processing of Urban Land Using Based on Artificial Neural Network // Scientific Programming, 2022. p. 8 // URL.: https://doi.org/10.1155/2022/6994179 (accessed: 27.03.2023).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


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».