Wybrane problemy projektowe hybrydowego systemu wspomagania decyzji dla służb ratowniczych PSP

• Autorzy: Mirończuk Marcin Michał , Maciak Tadeusz

Warianty tytułu

EN

The hybrid decision support system for Fire Service – chosen project’s problems

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono problematykę projektowania modelu hybrydowego systemu wspomagania decyzji dla Państwowej Straży Pożarnej. Do realizacji systemu wybrano metodę projektowania oprogramowania godnego zaufania (ang. design for trustworthy software – DFTS). W artykule w szczególności położono nacisk na omówienie etapu planowania wymagań i projektowania całości proponowanej platformy.

EN

This article describes the process of designing a hybrid decision support system HSWD for the Fire Service. This designing process realize a methodology of design for trustworthy software – DFTS. In this article describes chosen project problems and their solution on the first stage of proposed design process. In this paper authors describe causes and consequences of the absence of certain information solutions in the PSP. Especially authors describe three source like a methodology, environment and user of these causes. These sources at the beginning of the project play a central role. At the beginning of the project the source like a software, hardware and measurement play a less significant role. The authors in detail describe any cause and gave way to its solution.

Słowa kluczowe

PL

system wspomagania decyzji; system ekspertowy; SWD; hybrydowy system wspomagania decyzji; HSWD; model procesu rozwoju solidnego oprogramowania; DFTS

EN

design for trustworthy software; DFTS; hybrid decision support system; project’s problem of hybrid decision support system

• Wydawca: Instytut Informatyki Uniwersytet Kazimierza Wielkiego
• Czasopismo: Studia i Materiały Informatyki Stosowanej
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 15
• Strony: 11--22
• Opis fizyczny: Bibliogr. 55 poz., rys.

Twórcy

autor

Mirończuk Marcin Michał

• Ośrodek Przetwarzania Informacji Laboratorium Inteligentnych Systemów Informatycznych al. Niepodległości 188 b, 00-608 Warszawa

autor

Maciak Tadeusz

• Politechnika Białostocka Wydział Informatyki ul. Wiejska 45A, 15-351 Białystok

Bibliografia

• 1. Abakus: System EWID99. [on-line] [dostęp: 1 maja 2009] Dostępny w Internecie: http://www.ewid.pl/?set=rozw_ewid&gr=roz..
• 2. Abakus: System EWIDSTAT. [on-line] [dostęp: 1 maja 2009] Dostępny w Internecie: http://www.ewid.pl/?set=ewidstat&gr=prod.
• 3. Strona firmy abakus. [on-line] [dostęp: 1 marca 2009] Dostępny w Internecie: http://www.ewid.pl/?set=main&gr=aba.
• 4. Krasuski A., Maciak T. Rozproszone bazy danych - architektura funkcjonalna. Bezpieczeństwo i Technika Pożarnicza, Nr. 01, 2007.
• 5. Rozporządzenie Ministra Spraw Wewnętrznych i Administracji z dnia 29 grudnia 1999 r. w sprawie szczegółowych zasad organizacji krajowego systemu ratowniczo-gaśniczego. Dz.U.99.111.1311 § 34 pkt. 5 i 6.
• 6. Podlaski Urząd Wojewódzki w Białymstoku Urząd Marszałkowski Województwa Podlaskiego. System Zarządzania Kryzysowego w woj. podlaskim. Białystok, 2003.
• 7. Komenda Wojewódzka Państwowej Straży Pożarnej w Białymstoku. Stan realizacji Zintegrowanego Systemu Zarządzania Kryzysowego w województwie podlaskim. [on-line] [dostęp: 10 sierpnia 2009] Dostępny w Internecie: http://www.straz.bialystok.pl/pliki/Stan_realizacji_PCZK- 2005.pdf.
• 8. Soloch P. Państwo wobec zarządzania kryzysowego. 2006. [on-line] [dostęp: 14 października 2009] Dostępny w Internecie: http://www.sgsp.edu.pl/aktual/2006/slubowanie/wyklad_ina uguracyjny.pdf.
• 9. Stefanowicz B. Informacja. Warszawa: Oficyna Wydawnicza Szkoła Główna Handlowa, 2010.
• 10. Praca zbiorowa. Inżynieria bezpieczeństwa. [on-line] [dostęp: 14 października 2009] Dostępny w Internecie: http://www.ptib.pl/.
• 11. Mirończuk M., Maciak T. Problematyka projektowania modelu hybrydowego systemu wspomagania decyzji dla Państwowej Straży Pożarnej. Zeszyty Naukowe SGSP, Nr. 39, 2009.
• 12. Jayaswal B. K., Patton P. C. Oprogramowanie godne zaufania. Metodologia, techniki i narzędzia projektowania. Warszawa: Helion, 2008.
• 13. Shingo S. Zero quality control: Source inspection and the Poka-Yoke system. Productivity Press, 1986, s. 278.
• 14. Silverman D. Interpretacja danych jakościowych. Metody analizy rozmowy, tekstu i interakcji. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN, 2008.
• 15. Silverman D. Prowadzenie badań jakościowych. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN 2008.
• 16. Krasuski A. Możliwość wykorzystania usługi katalogowej w architekturze rozproszonej bazy danych jako podstawy systemu treningu i wspomagania decyzji w Państowej Straży Pożarnej. Wydział Informatyki. Białystok: Politechnika Białostocka, 2010.
• 17. Krasuski A. Rozproszona baza danych − możliwości wykorzystania w PSP. Przegląd Pożarniczy, Nr. 5, 2006, s. 30−33.
• 18. Krasuski A. Usługi katalogowe w architekturze rozproszonej bazy danych w procesie wspomagania decyzji w Państwowej Straży Pożarnej. Seminarium Zakładu Logiki Matematycznej, 2009.
• 19. Krasuski A., Maciak T. Rozproszone bazy danych w Państwowej Straży Pożarnej − model systemu. Bazy danych, technologie, narzędzia. Warszawa WKŁ, 2005. s. 135−142.
• 20. Krasuski A., Maciak T. Rozproszone bazy danych, możliwości ich wykorzystania w Państwowej Straży Pożarnej. Zeszyty Naukowe SGSP, Nr. 34, 2006, s. 23-42.
• 21. Kreński K., Krasuski A. The fundations for an ontologybased knowladge representation layer for a CBR system in fire service. Analele Universitatii Bucuresti, Informatica LVI, 2008.
• 22. Chen R., Sharman R., Rao H. R., Upadhyaya S. Design Principles of Coordinated Multi-incident Emergency Response Systems. Springer Berlin/Heidelberg, Nr. 3495/2005, 2005, s. 81-98.
• 23. Mehrotra S., Butts C. T., Kalashnikov D., Venkatasubramanian N., Rao R. R., Chockalingam G., Eguchi R., Adams B. J., Huyck C., et al. Project Rescue: Challenges in Responding to the Unexpected. Appeared in SPIE, Nr. 5304, 2004, s. 179-192.
• 24. Krasuski A., Krenski K. Building a DSS for Fire Service using jCOLIBRI. Analele Universitatii Bucuresti, Informatica LVI, 2008.
• 25. Zhou N, Cheng H., Chen H., Xiao S. The Framework of Text-Driven Business Intelligence. Wireless Communications, Networking and Mobile Computing, 2007.
• 26. Manning C. D., Raghavan P., Schtze H. Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press India, 2008.
• 27. Solka J. L. Text Data Mining: Theory and Methods. Statistic Survey.
• 28. Rajman M. Text Mining - Knowledge Extraction from Unstructured Textual Data. 6th Conference of International Federation of Classification Societies (IFCS-98), 1998.
• 29. Sobol M. Sposób na wiedzę - metodyczne podstawy multimedialnego treningu decyzyjnego. Zeszyty Naukowe SGSP, Nr. 38, 2009, s. 47-65.
• 30. Smolarkiewicz M. M., Szewczyk J. Symulacja zdarzeń na poziomie interwencyjnym z wykorzystaniem rzeczywistości wzbogaconej (program ARES) - analiza czasów podejmowania decyzji. Zeszyty Naukowe SGSP, Nr. 39, 2009, s. 43-52.
• 31. Szewczyk J., Smolarkiewicz M. M. Edukacyjny wymiar aplikacji multimedialnych w kształceniu strażaków na poziomie interwencyjnym − wyniki badań. Zeszyty Naukowe SGSP, Nr. 39, 2009, s. 5-26.
• 32. Fayyad U., Piatetsky-Shapiro G., Smyth P. From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases. AI Magazine, 1996.
• 33. Piatetsky-Shapiro G., Frawley JW. Knowledge Discovery in Databases. AAAI/MIT Press, 1991.
• 34. Metodologia Data Mining - model referencyjny CRISPDM. [on-line] [dostęp: 1 czerwca 2008] Dostępny w Internecie: http://www.spss.pl/konsulting/konsulting_datamining_meto dologia.html.
• 35. Chapman P., Clinton J., Kerber R., Khabaza T., Reinartz T., Shearer C., et al. CRISP-DM 1.0 Step-by-step data mining guide. [on-line]. [dostęp: 1 czerwca 2008] Dostępny w Internecie: http://www.crisp-dm.org/CRISPWP-0800.pdf.
• 36. Hand D., Mannila H., Smith P. Eksploracja danych. Wydanie 1. Warszawa: Wydawnictwo NaukowoTechniczne, 2005.
• 37. Krupka J., Kasparova M., Jirava P. Case-Based Reasoning Model in Process of Emergency Management. Man-Machine Interactions Advances in Soft Computing, 2009. s. 77-84.
• 38. Jing L. Case-Based Reasoning Intelligent Decision Approach for Firefighting Tactics. [Tianjin]: Intelligent Networks and Intelligent Systems, 1-3 Nov. , 2009.
• 39. Qiu-Yan Z., Ying-Ju Z., Xiao-Fei Q., Xin Y., Ying Q. Research on Method of CBR and its Application in Emergency Commanding and Decision-Making. Wireless Communications, Networking and Mobile Computing, 2008.
• 40. Shimin D., Shen H., Liu H. Research on Case-Based Reasoning Combined with Rule-Based Reasoning for Emergency. [Philadelphia, PA, USA]: Service Operations and Logistics, and Informatics, 27-29 Aug., 2007.
• 41. Shen H., Huang W. W., Zhao J., Jin T. A sequential group decision process for emergency response. Systems, Man and Cybernetics, 2008.
• 42. Kempa A. Zastosowanie rozszerzonej metodologii wnioskowania na podstawie przypadków - textual cbr w pracy z dokumentami tekstowymi. Katowice: Systemy Wspomagania Organizacji, 2005. [on-line] [dostęp: 1 stycznia 2008] Dostępny w Internecie: http://www.swo.ae.katowice.pl/content/view/221/32/.
• 43. Krasuski A., Maciak T. Wykorzystanie rozproszonej bazy danych oraz wnioskowania na podstawie przypadków w procesach decyzyjnych Państwowej Straży Pożarnej. Zeszyty Naukowe SGSP, Nr. 36, 2008, s. 17-35.
• 44. Bergmann R., Wilke W., Vollrath I., Wess S. Integrating General Knowledge with Object-Oriented Case Representation and Reasoning. 1996.
• 45. Weber R., Aha D. W., Sandhu N., Munoz-Avila H. A Textual Case-Based Reasoning Framework for Knowledge Management Applications In proceedingsof the ninth german workshop on case-based reasoning, 2001, s. 244- 253.
• 46. Bergmann R., Kolodner J., Plaza E. Representation in case-based reasoning. The Knowledge Engineering Review, Nr. 20, 2005.
• 47. Bergmann R., Schaaf M. Structural Case-Based Reasoning and Ontology-Based Knowledge Management: A Perfect Match? Jurnal of Universal Computer Science, Nr. 9, 2003.
• 48. Quan Q., Rui Z., Hong-Yi C. Object-oriented Case Representation and Its Application in IDS. Computer and Information Science, 2009 ICIS 2009 Eighth IEEE/ACIS International Conference on, 2009.
• 49. Watsona I., Pererab S. A hierarchical case representation using context guided retrieval. Knowledge-Based Systems, Nr. 11, 1998, s. 285-292.
• 50. Cunningham P. A Taxonomy of Similarity Mechanisms for Case-Based Reasoning. Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions on, Nr. 21, 2008, s. 1532- 1543.
• 51. Bunke H., Messmer B. T. Similarity measures for structured representations. Computer Science, Nr. 837, 1993.
• 52. Sarirete A., Vaucher J. Similarity Measures for the Object Model. Lecture Notes in Computer Science, Nr. 1357, 1998.
• 53. Bergmann R., Stahl A. Similarity measures for objectoriented case representations. Lecture Notes in Computer Science, Nr. 1488, 1998.
• 54. Mirończuk M. Eksploracja Danych w kontekscie procesu Knowledge Discovery In Databases (KDD) i metodologii Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Metody Informatyki Stosowanej, Nr. 2, 2009.
• 55. Mirończuk M., Maciak T. Proces i metody eksploracji danych tekstowych do przetwarzania raportów z akcji ratowniczo-gaśniczych. Metody Informatyki Stosowanej, Nr. 4, 2011.