Recommender system for navigation safety: requirements and methodology

• Autorzy: Shilov N.

Identyfikatory

DOI

10.12716/1001.14.02.18

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Low maneuverability of ships together with growing intensity of marine traffic result in new challenges related to navigation safety. This paper reports a research aimed at design of methodology of operation of recommender systems for navigation safety. First, a specification of requirements to systems of the considered class has been carried out. Based on these, the major principles of functioning of such systems have been defined. The principles were a basis for development of the mentioned above methodology, which is based on the usage of context patterns and characterized by the presence of feedback to update the system’s knowledge base.

Słowa kluczowe

EN

navigational safety; navigation safety; methodology; recommender system; maneuverability; recommender system for navigation safety; advanced driver assistance systems; Safety at Sea

• Wydawca: Faculty of Navigation, Gdynia Maritime University
• Czasopismo: TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
• Rocznik: 2020
• Tom: Vol. 14, no. 2
• Strony: 405--410
• Opis fizyczny: Bibliogr. 26 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Shilov N.

• SPIIRAS, St.Petersburg, Russia

Bibliografia

• [1] R. van der Meulen, “Gartner Says 6.4 Billion Connected  ‘Things’ Will Be in Use in 2016, Up 30 Percent From  2015,”  2015.  [Online].  Available:  https://www.gartner.com/en/newsroom/press‐  releases/2015‐11‐10‐gartner‐says‐6‐billion‐connectedthings‐will‐be‐in‐use‐in‐2016‐up‐30‐  percent‐from‐2015.  [Accessed: 26‐Mar‐2019]. 
• [2] J. Manyika, M. Chui, J. Bughin, R. Dobbs, P. Bisson, and  A. Marrs, “Disruptive technologies: Advances that will  transform life, business, and the global economy,” 2013. 
• [3] S. Y. Huang, W. J. Hsu, H. Fang, and T. Song, “MTSS ‐‐  A  Marine  Traffic  Simulation  System  and  Scenario  Studies  for  a  Major  Hub  Port,”  ACM  Trans.  Model.  Comput. Simul., vol. 27, no. 1, pp. 1– 26, Aug. 2016. 
• [4] B. Dragović, E. Tzannatos, and N. K. Park, “Simulation  modelling  in  ports  and  container  terminals:  literature  overview and analysis by research field, application area  and tool,” Flex. Serv. Manuf. J., vol. 29, no. 1, pp. 4–34,  Mar. 2017. 
• [5] S.‐L.  Kao,  K.‐Y.  Chang,  and  T.‐W.  Hsu,  “Fuzzy  grounding alert system for vessel traffic service via 3D  marine GIS,” J. Mar. Sci. Technol., vol. 25, no. 2, pp. 186– 195, 2017. 
• [6] E. Krishnamoorthy, S. Manikandan, M. M. Shalik, and  M. Kumarasamy, “Border alert system and emergency  contact for fisherman using GPS,” Int. J. Res. Eng., vol. 4,  no. 3, pp. 66–68, 2017. 
• [7] E. Pratiwi, K. B. Artana, and A. A. B. Dinariyana, “Fuzzy  Inference System for Determining Collision Risk of Ship  in  Madura  Strait  Using  Automatic  Identification  System,” Int. J. Mar. Environ. Sci., vol. 11, no. 2, pp. 401– 405, 2017. 
• [8] “Mobileye,”  2019.  [Online].  Available:  https://www.mobileye.com/. [Accessed: 26‐Mar‐2019]. 
• [9] A.  Taramov  and  N.  Shilov,  “A  systematic  review  of  proactive  driver  support  systems  and  underlying  technologies,”  in  2017  20th  Conference  of  Open  Innovations Association (FRUCT), 2017, pp. 448– 459. 
• [10] Harman, “Advanced Driver Assistance Systems,” 2019.  [Online].  Available:  https://car.harman.com/solutions/  advanced‐driver‐assistance‐systems.  [Accessed:  26Mar‐ 2019]. 
• [11] A. Smirnov, T. Levashova, N. Shilov, and A. Kashevnik,  “Hybrid technology for self‐organization of resources of  pervasive  environment  for  operational  decision  support,” Int. J. Artif. Intell. Tools, vol. 19, no. 2, pp.  211–229, 2010.
• [12] A. K. Dey, G. D. Abowd, and D. Salber, “A Conceptual  Framework  and  a  Toolkit  for  Supporting  the  Rapid  Prototyping of Context‐Aware Applications,” Human– Computer Interact., vol. 16, no. 2–4, pp. 97–166, Dec.  2001. 
• [13] H.  Dibowski,  “Semantic  interoperability  evaluation  model for devices in automation systems,” in 2017 22nd  IEEE  International  Conference  on  Emerging  Technologies and Factory Automation (ETFA), 2017, pp.  1–6. 
• [14] P.‐P.  J.  Beaujean,  E.  A.  Carlson,  J.  Spruance,  and  D.  Kriel,  “HERMES  ‐ A  high‐speed  acoustic  modem  for  real‐time  transmission  of  uncompressed  image  and  status  transmission  in  port  environment  and  very  shallow water,” in OCEANS 2008, 2008, pp. 1–9. 
• [15] D.  Locke,  “MQ  Telemetry  Transport  (MQTT)  V3.1  Protocol Specification,” 2010. 
• [16] J.  Rodríguez‐Molina, B. Martínez,  S.  Bilbao, and T.  Martín‐Wanton,  “Maritime  Data  Transfer  Protocol  (MDTP): A Proposal for a Data Transmission Protocol in  Resource‐Constrained  Underwater  Environments  Involving Cyber‐Physical Systems,” Sensors, vol. 17, no.  6, p. 1330, Jun. 2017. 
• [17] W3C, “SOAP Version 1.2 Part 1: Messaging Framework  (Second  Edition),”  W3C  Recommendation,  2007.  [Online].  Available:  https://www.w3.org/TR/soap12/.  [Accessed: 26‐Mar‐2019]. 
• [18] W3C, “Extensible Markup  Language (XML) 1.0 (Fifth   Edition),”  W3C  Recommendation,  2008.  [Online].  Available: https://www.w3.org/TR/xml/. [Accessed: 26Mar‐2019]. 
• [19] ECMA‐International,  “The  JSON  Data  Interchange  Syntax,”  2017.  [Online].  Available:  http://www.ecmainternational.org/publications/files/ECMA‐ST/ECMA404.pdf. [Accessed: 26‐ Mar‐2019]. 
• [20] P. G. Larsen, J. Fitzgerald, J. Woodcock, R. Nilsson, C.  Gamble,  and  S.  Foster,  “Towards  Semantically  Integrated Models and Tools for Cyber‐Physical Systems  Design,”  in  ISoLA  2016:  Leveraging  Applications  of  Formal  Methods,  Verification  and  Validation:  Discussion, Dissemination, Applications. Lecture Notes  in Computer Science, Springer, 2016, pp. 171–186. 
• [21] G. De Giacomo, D. Lembo, M. Lenzerini, A. Poggi, and  R.  Rosati,  “Using  Ontologies  for  Semantic  Data  Integration,” in A Comprehensive Guide Through the  Italian  Database  Research  Over  the  Last  25  Years.  Studies in Big Data, Springer, 2018, pp. 187–202. 
• [22] Z.  Wang,  N.  Chen,  W.  Zhang,  F.  Pu,  and  C.  Du,  “Semantic integration of wireless sensor networks into  open geospatial consortium sensor observation service  to access and share environmental monitoring systems,”  IET Softw., vol. 10, no. 2, pp. 45–53, Apr. 2016. 
• [23] F. Carrez, T. Elsaleh, D. Gomez, L. Sanchez, J. Lanza,  and P. Grace, “A Reference Architecture for federating  IoT  infrastructures  supporting  semantic  interoperability,”  in  2017  European  Conference  on  Networks and Communications (EuCNC), 2017, pp. 1–6. 
• [24] A. Gyrard, S. K. Datta, and C. Bonnet, “A survey and  analysis of ontology‐based software tools for semantic  interoperability in IoT and WoT landscapes,” in 2018  IEEE 4th World Forum on Internet of Things (WF‐IoT),  2018, pp. 86–91. 
• [25] K.  Sandkuhl  and  A.  Smirnov,  “Context‐oriented  Knowledge  Management  in  Production  Networks,”  Appl. Comput. Syst., vol. 23, no. 2, pp. 81–89, Dec. 2018. 
• [26] A.  Smirnov,  K.  Sandkuhl,  N.  Shilov,  and  N.  Teslya,  “Service  Self‐Contextualization  in  Cyber‐Physical  Systems  based  on  Context  Modeling  and  Context  Variation,” in Joint Proceedings of the BIR 2018 Short  Papers, Workshops and Doctoral Consortium co‐located  with  17th  International  Conference  Perspectives  in  Business Informatics Research (BIR 2018), 2018, pp. 94– 105

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020)