Труды сотрудников ИВМ СО РАН

[Текст] : статья / Татьяна Геннадьевна Пенькова, Валерий Васильевич Ничепорчук // Мониторинг. Наука и технологии. - 2016. - № 2. - С. 64-71 . - ISSN 2076-7358
   Перевод заглавия: Comprehensive analysis of natural and technogenic safety of the Krasnoyarsk region based on data mining techniques

УДК

614.8

502/504

004.048

Аннотация: Выполнен комплексный анализ характеристик природной и техногенной безопасности территорий Красноярского края, направленный на исследование географических особенностей и закономерностей возникновения чрезвычайных ситуаций на основе применения методов интеллектуальной обработки данных - анализа главных компонент и кластерного анализа - к данным паспортов безопасности населённых пунктов. Для моделирования данных определены две главные компоненты и выполнена их интерпретация с учётом вклада анализируемых характеристик. Проанализировано распределение данных по главным компонентам на разных уровнях детализации территории: группы районов, муниципальные образования и населённые пункты. В многомерном пространстве данных построены двух- и трёхкластерные структуры. Результаты анализа позволили определить зоны повышенного риска, ранжировать территории по степени опасности возникновения чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера, что дает возможность более эффективно планировать и проводить стратегические мероприятия по предупреждению и смягчению последствий чрезвычайных ситуаций на территории Красноярского края.
This paper presents the comprehensive analysis of natural and technogenic safety indicators of the Krasnoyarsk region in order to explore the geographical variations and patterns in occurrence of emergencies by applying the multidimensional analysis techniques - principal component analysis and cluster analysis - to data of the Territory Safety Passports. For data modeling two principal components are selected and interpreted taking into account the contribution of the data attributes to the principal components. Data distribution on the principal components is analysed at different levels of the territory details: groups of municipal areas, municipal areas and settlements. Two- and three- cluster structures are constructed in multidimensional data space. The results of this analysis identify the high-risk municipal areas and rank the territories according to danger degree for occurrence of the natural and man-made emergencies. It gives possibilities for authorities to develop a system of measures to prevent and mitigate consequences of the emergencies in the Krasnoyarsk region.

РИНЦ

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования Российской академии наук

Доп.точки доступа:
Ничепорчук, Валерий Васильевич; Nicheporchuk V.V.; Penkova T.G.

[Текст] : статья / Татьяна Геннадьевна Пенькова // Образовательные ресурсы и технологии. - 2016. - № 2. - С. 234-242 . - ISSN 2312-5500
   Перевод заглавия: Analysis of natural and technogenic safety based on principal component analysis and cluster analysis techniques (in case of Krasnoyarsk region)

УДК

614.8

502/504

004.048

Аннотация: Выполнен анализ характеристик природной и техногенной безопасности территорий Красноярского края, направленный на исследование географических особенностей и закономерностей возникновения ЧС на основе применения методов интеллектуальной обработки данных к данным паспортов безопасности населенных пунктов
This paper presents a comprehensive analysis of natural and technogenic safety indicators of the Krasnoyarsk region in order to explore geographical variations and patterns in occurrence of emergencies by applying the multidimensional analysis techniques - principal component analysis and cluster analysis - to data of the Territory Safety Passports

РИНЦ

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН

Доп.точки доступа:
Penkova T.G.

[Текст] : статья / Егор Александрович Морозов [и др.] // Исследования наукограда. - 2017. - Т. 1, № 1. - С. 38-43 . - ISSN 2225-9449
   Перевод заглавия: Improving the system’s efficiency of information and analysis support in the development of satellites: questions of identifying and protection of intellectual property

УДК

338.2

Аннотация: Проведение научно-исследовательских работ, которые являются локомотивом деятельности наукоёмких предприятий, невозможно без анализа научно-технической информации. Производство современной конкурентоспособной продукции основано на постоянных научных исследованиях, ориентированных на долгосрочную перспективу. Поэтому так важно использовать системный подход к анализу научно-технической информации, который позволяет не только выявить научно-технический задел, созданный в заданной области научно-технического и инженерного поиска, но и обозначить контуры предполагаемых решений, определить технические решения, способные к последующей защите в виде объектов интеллектуальной собственности. В статье обозначены проблемы сохранения и развития интеллектуальной базы предприятий космической отрасли. Предложен путь решения - разработка комплекса эффективных мер, направленных на повышение системы информационно-аналитического обеспечения. Рассмотрена одна из задач, помогающих решить вышеуказанную проблему, - отбор перспективных технических решений, и предложено решение данной задачи методом кластеризации, относящимся к интеллектуальному анализу данных. Научная новизна заключается в использовании кластеризации в новой для данного метода сфере - в космической отрасли при отборе перспективных технических решений. Перечислены основные этапы реализации метода кластеризации на примере акционерного общества «Информационные спутниковые системы» имени академика М.Ф. Решетнёва». Разработанный и апробированный на практике метод кластеризации для отбора перспективных технических решений позволит решить одну из задач глобальной цели, стоящей перед предприятиями космической отрасли, - разработка комплекса эффективных мер, направленных на повышение системы информационно-аналитического обеспечения.
Conducting science and research work, which are the engine of activity of high technology enterprises, it is impossible without an analysis of the scientific and technical information. Production of modern competitive products based on regular, focused on long-term perspective scientific research. Therefore, it is so important to use a systematic approach to the analysis of scientific and technical information that makes it possible not only to identify the technological advance, created in a given field of scientific, technical and engineering research, but also to shape the circuit of the supposed solutions, to identify technical solutions, capable of subsequent protection in the form of intellectual property. In the article indicated problems of preservation and development of the intellectual base of enterprises of space industry. The way of solving problems is develop a set of effective measures, aimed to improving the system of information and analytical support. It is considered one of the tasks, helping to solve the above problem - the selection of promising technical solutions and provides a solution to this problem by clustering method, related on data mining. Scientific novelty consists in using of clustering method in the new field for this method - in the space industry for selecting of promising technical solutions. List the main stages of the clustering method by the example of JSC «Information Satellite Systems» academician M.F. Reshetnev». Developed and tested in practice, clustering method for the selection of promising technical solutions will solve only one of the tasks of the global target of the space industry enterprises - development of effective measures aimed at improving information and analytical support systems.

РИНЦ

Держатели документа:
АО «Информационные спутниковые системы» им. академика М. Ф. Решетнёва»
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный университет науки и технологий им. академика М. Ф. Решетнёва

Доп.точки доступа:
Морозов, Егор Александрович; Morozov E.A.; Вилков, Юрий Вячеславович; Vilkov Yu. V.; Киселёва, Анастасия Николаевна; Kiseleva A.N.; Двирный, Валерий Васильевич; Dvirnyi V.V.; Крушенко, Генрих Гаврилович; Krushenko G.G.

[Текст] : статья / С. В. Исаев // Решетневские чтения. - 2017. - № 21-2. - С. 408-410 . - ISSN 1990-7702
   Перевод заглавия: Identifying groups of internet users based on the PROXY server log

УДК

004.738

Аннотация: Автором предложен подход выделения кластеров пользователей для контроля использования интернет-ресурсов. Его применение может повысить кибербезопасность организаций ракетно-космической отрасли за счет обнаружения аномалий использования ресурсов.
The author proposes an approach of clustering users to control the use of Internet resources. Its use can improve the cybersecurity at organizations of rocket-space industry through the detection of anomalies in the use of resources.

РИНЦ

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН

Доп.точки доступа:
Исаев, С.В.; Isaev S.V.

[Текст] : статья / Татьяна Геннадьевна Пенькова, Анна Владимировна Коробко, Юрий Николаевич Валов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2018. - № 12. - С. 36-45 . - ISSN 2073-0004
   Перевод заглавия: The study of features of hydraulic unit functioning based on the comprehensive analysis of vibration control system data
Аннотация: Оснащение гидроэлектростанций современными программно-аппаратными комплексами контроля технического состояния оборудования и накопленные объемы данных создают необходимые условия для разработки методов и технологий аналитического оценивания состояния оборудования на основе комплексного анализа данных мониторинга. В данной работе выполнено исследование особенностей поведения гидроагрегата в различных режимах путем применения методов интеллектуального анализа - метода главных компонент и кластерного анализа - к данным системы вибрационного контроля. В ходе исследования определены главные компоненты и выполнена их интерпретация с учётом вклада анализируемых параметров; на плоскости двух первых главных компонент построена пятикластерная структура, определяющая моменты времени с характерным поведением системы; выполнен анализ временных рядов контролируемых параметров в характерные моменты времени. Комплексный анализ мониторинговых данных позволил выявить особенности и закономерности в работе гидроагрегата, признаки взаимного влияния его конструктивных узлов, определить соотношения диапазонов значений ключевых параметров в различных режимах функционирования оборудования.
The level of modern software and hardware systems for monitoring the technical state of equipment at hydroelectric power plants as well as accumulated large amounts of data create the necessary conditions for development of methods and technologies for analytical assessment of the state of equipment based on comprehensive analysis of monitoring data. This paper presents the study of behavior features of the hydraulic unit in different modes by applying the data mining techniques - principal component analysis and cluster analysis - to data of the vibration control system. During the study the principal components have been selected and interpreted taking account of the contribution of the data attributes to the principal components; on the plane of two principal components the five-cluster structure has been constructed that describes the points in time with typical system behavior; the analysis of time series of controlled parameters at these characteristic points in time has been carried out. The comprehensive analysis of monitoring data has allowed us to discover the features and patterns in the functioning of the hydraulic unit, detect the character of influence of its constructive elements, identify the ratio of the ranges of key parameters values in various modes of equipment operation.

РИНЦ

Держатели документа:
АО “Красноярская ГЭС”
Институт вычислительного моделирования СО РАН

Доп.точки доступа:
Пенькова, Татьяна Геннадьевна; Penkova Tatiana Gennadievna; Коробко, Анна Владимировна; Korobko Anna Vladimirovna; Валов, Юрий Николаевич; Valov Yuriy Nikolaevich

[Текст] : статья / С. В. Исаев // Решетневские чтения. - 2018. - Т. 2, № 22. - С. 330-332 . - ISSN 1990-7702
   Перевод заглавия: DETECTION OF CYBER THREATS SOURCES BASED ON CLUSTER ANALYSIS OF INTERNET SERVICE LOGS

УДК

004.738

Аннотация: Предложен подход для кластеризации потребителей интернет-ресурсов c целью обнаружения и идентификации источников киберугроз. Его применение может повысить кибербезопасность организаций за счет анализа и своевременного реагирования на обнаруженные аномалии использования ресурсов.
The author suggests an approach for clustering Internet users in order to detect and identify sources of cyberthreats. Its application can enhance the cybersecurity of organizations by analyzing and timely responding to discovered anomalies of resource use.

РИНЦ

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН

Доп.точки доступа:
Исаев, С.В.; Isaev S.V.