Filtri
cris logo
-
Novo iskanje Filtri
Izberi iz seznama
Prikazano od Prikaži več
Dosegli ste najvišje možno število prikazanih rezultatov iskanja.
Prikazani so vsi rezultati
Za izvedeno iskanje ni na voljo rezultatov
Prikazano od
Dosegli ste najvišje možno število prikazanih rezultatov iskanja.
Prikazani so vsi rezultati
Nalaganje rezultatov
Pridobivanje statističnih podatkov

Projekti / Programi vir: ARIS

Napovedovalna analiza z lokacijsko podprto obogatitvijo konteksta

Uredi
Raziskovalna dejavnost

Koda Veda Področje Podpodročje
2.07.00  Tehnika  Računalništvo in informatika   

Koda Veda Področje
T120  Tehnološke vede  Sistemsko inženirstvo, računalniška tehnologija 

Koda Veda Področje
1.02  Naravoslovne vede  Računalništvo in informatika 
Ključne besede
podatkovno zlivanje, razpoznava konteksta, napovedovalna analitika, geoprostorske analize, računalništvo in informatika
Vrednotenje (pravilnik)
vir: COBISS
Vrednotenje bibliografskih kazalcev raziskovalne uspešnosti po metodologiji ARIS
Citiranost Citiranost bibliografskih zapisov v COBIB.SI, ki so povezani z zapisi citatnih baz
vir: WoS vir: Scopus vir: COBISS
Raziskovalci (17)
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacij
1.  37956  dr. Marko Bizjak  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2018 - 2020  42 
2.  37447  dr. David Jesenko  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2017 - 2019  46 
3.  37672  dr. Simon Jurič  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2017 - 2020  24 
4.  16259  dr. Simon Kolmanič  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2017 - 2020  191 
5.  33709  dr. Niko Lukač  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2017 - 2020  202 
6.  33103  dr. Sebastjan Meža  Gradbeništvo  Raziskovalec  2017 - 2019  42 
7.  29243  dr. Domen Mongus  Računalništvo in informatika  Vodja  2017 - 2020  278 
8.  05892  dr. Dalibor Radovan  Geodezija  Raziskovalec  2017 - 2020  541 
9.  28150  Blaž Repnik  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2017 - 2020  32 
10.  08638  dr. Krista Rizman Žalik  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2017 - 2020  186 
11.  52889  Tadej Stošić  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2019 - 2020  0 
12.  26035  dr. Denis Špelič  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2017 - 2018  62 
13.  23564  dr. Mihaela Triglav Čekada  Geodezija  Raziskovalec  2017 - 2020  328 
14.  52197  Dino Vlahek  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2019 - 2020  8 
15.  06671  dr. Borut Žalik  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2017 - 2020  851 
16.  31475  Denis Žganec  Računalništvo in informatika  Tehnični sodelavec  2017 - 2020  18 
17.  33994  dr. Danijel Žlaus  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2017 - 2020  23 
Organizacije (2)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacij
1.  0246  Geodetski inštitut Slovenije  Ljubljana  5051649000  1.877 
2.  0796  Univerza v Mariboru, Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko  Maribor  5089638003  27.550 
Povzetek
S premikom paradigme proti podatkovno podprtemu odločanju prihaja do vedno višjih vlaganj v tehnologije podatkovnega zajemanja. Programi, kot so Copernicus, GEOSS in Galileo, skupaj z napravami Interneta stvari, dnevno ustvarjajo ogromne količine senzorskih podatkov. Z iniciativami odprtih podatkov in odprtimi interoperabilnostnimi standardi pa postajajo vse bolj dosegljivi. To pa nam ne prinaša zgolj možnosti opazovanja naravnih procesov z visoko časovno-prostorsko ločljivostjo, pač pa nam omogoča tudi spremljanje vzročno-posledičnih razmerij, ki jih definirajo. Zaradi kompleksnih interakcij znotraj naravnih procesov in med njimi ter vpliva človeških dejavnosti, postaja razpoznava teh, tako imenovanih, kontekstnih informacij mogoča šele v zadnjem času. V predlaganem projektu naslavljamo trenutne izzive, povezane s strukturirano predstavitvijo konteksta znotraj procesa zlivanja heterogenih prostorskih podatkovnih virov in tokov. V ta namen predlagamo dve komplementarni raziskovalni smeri, in sicer: Pridobivanje konteksta na osnovi razvoja časovno-prostorskih analiz z uporabo konceptov računalniške geometrije, topologije in geoprostorske statistike, s čimer bomo predstavili nove pristope k razpoznavi kontekstnih razmerij in njihovi strukturirani predstavitvi ter uporaba konteksta v napovedovalnih analizah, pri čemer bomo razvili nove metodologije za integracijo strukturiranih kontekstnih informacij za izboljšanje natančnosti danes poznanih metod okolijskih simulacij, regresijskih modelov in orodij za vizualno analitiko. Na osnovi že izdelanih ključnih programskih komponent iz naših preteklih projektov bomo dosegli napredek čez trenutno stanje tehnike tudi z razvojem novega modela podatkovnega zlivanja, osredotočenega na procese, ki bo tako omogočal učinkovito integracijo analitičnih algoritmov in njihovo veriženje med izvajanjem visokonivojskih napovedovalnih nalog. V namene konkretizacije razvoja bomo raziskovalne aktivnosti umestili v dva validacijska scenarija: Napovedovanje mikroklimatskih parametrov, ki so pogosto podrejeni vplivom kontekstnih odnosov med geoprostorskimi entitetami. Prisotnost vegetacije je zgolj en primer, ki močno vpliva na nivo vlage in temperaturo v svoji okolici in hkrati zahteva tudi uporabo različnih modelov turbulence med simulacijo vetrov. Ker na tovrstnih napovedih temeljijo številne storitve in pametne aplikacije, še zlasti v povezavi s koncepti Pametnih mest, predlagani validacijski scenarij nosi potencial za razvoj vitalnih in trenutno manjkajočih analitičnih komponent. Napovedovanje geomorfoloških sprememb zaradi tekočih voda in poplav, pri čemer bomo strukturirano predstavitev konteksta uporabili v podporo določitvi tistih fizikalnih relacij, ki so sicer preveč zahtevne, da bi jih lahko opisali z matematičnimi modeli. Tako na primer napovedovanje dviga nivoja vode in povezanih nivojev erozije zemlje glede na dan volumen padavin, zahteva celovito poznavanje razvodja in eksaktno definicijo fizikalnih lastnosti materialov v zemeljski prsti. Po drugi strani pa lahko iz kontekstnih informacij, pridobljenih z oceno geoprostorskih korelacij znotraj preteklih dogodkov, izpeljemo poenostavljen regresijski model, katerega natančnost presega danes poznane metode. Napredki na tem področju so za Slovenijo še posebej pomembni, saj spadata erozija in poplave med tiste katastrofe, povezane s klimatskimi spremembami, ki so v preteklosti še posebej močno prizadele Slovenijo. Zaradi zgoraj naštetih razlogov, je predlagani projekt še posebej dobro usklajen s Strategijo pametne specializacije Slovenije, ki tudi eksplicitno umešča tehnologije za učinkovito izrabo podatkov zemeljskih opazovanj med ključne omogočitvene tehnologije za dosego socialno-ekonomske rasti Slovenije in blaginje njenih državljanov.
Pomen za razvoj znanosti
PLACE naslavlja enega od ključnih izzivov v računalništvu in geoprostorski analitiki v splošnem s predlogom novega modela fuzije podatkov s posebnim poudarkom na pridobivanju konteksta iz različnih podatkovnih tokov in virov. Medtem ko so številne dosedanje metode že nedvomno  pokazale pomembnost konteksta, pa je naša predhodna analiza trenutnega stanja tehnike pokazala, da manjka sistematičen pristop pri obravnavi kontekstnih informacij znotraj podatkovne fuzije. Tudi najsodobnejša dela, povezna z razpoznavo skritih kontekstnih povezav in njihovega strukturiranja, so potekala zgolj na konceptni ravni ali strogo omejenih aplikacijskih domenah. Predlagane raziskave imajo torej potencial, da predstavijo nov metodološki koncept, za katerega pričakujemo, da bo postal čedalje pomembnejši ob trenutnih tehnoloških trendih in razvoju. Razvoj globalnih zemeljskih opazovalnih sistemov (kot denimo Copernicus in GEOSS), interneta stvari in GNSS (na primer Galileo) je samo nekaj globalnih aktivnosti, ki bodo v prihodnosti zahtevale napovedno analitiko ob ogromni količini geoprostorskih podatkov, bogatih s kontekstnimi informacijami. Z vidika računalništva nameravamo demonstrirati učinkovitost konceptualizacije konteksta tako z metodološkega (npr. okoljske simulacije) kot aplikativnega vidika (npr. ocenjevanje škode ob poplavah). Medtem, ko bo prvo mogoče doseči z integracijo konteksta v ciljne algoritme, bo slednje prikazano s konkretnimi aplikacijami geoprostorske analitike. Tako pričakujemo, da bo PLACE ponudil referenčno osnovo (npr. model fuzije podatkov, sposobnega iskanja in uporabe konteksta v različnih aplikacijskih domenah, vse od napovedovanja klimatskih sprememb pa do ocenjevanja geomorfoloških sprememb) ter s tem vzpodbudil raziskovalce iz sorodnih področij računalništva ter aplikativnih področij, da nadalje prilagajajo te algoritme, razvijejo nove in uporabijo v PLACE predstavljeno podatkovno fuzijo, da tako izboljšajo natančnost, učinkovitost in splošnost kontekstno obogatene lokacijsko povezane napovedovalne analitike, na primer ansambelsko napovedovanje. Razvoj pilotnih aplikacij bo raziskovalcem ponujalo možnost opravljanja svojih poglobljenih okoljskih študij. Izven primarnega obsega našega projekta nam je med drugim že uspelo določiti možno uporabo pri naslednjih ključnih raziskavah: Širjenje prašnih delcev v urbanih okoljih, temelječih na okoljskih simulacijah se bo izvajalo v sodelovanju z Nacionalnim laboratorijem za zdravje, okolje in hrano. Ocenjevanje kamnitih ledenikov na regresijskih modelih v sodelovanju z raziskovalnim centrom Slovenske akademije znanosti in umetnosti, Geografski inštitut Antona Melika. V skladu z našo diseminacijsko strategijo bomo iskali možnosti novih sodelovanj na znanstvenem področju ob uporabi platforme PLACE. Napovedovanje proizvodnje in porabe energije bi lahko bila zanimiva razširitev.
Pomen za razvoj Slovenije
Storitve fuzije podatkov v sklopu PLACE bo dostopna preko razširitve uveljavljene odprtokodne platforme za dostop in obdelavo geografskih podatkov (npr. Geoserver). To bo zagotovilo popolno prilagodljivost, razširljivost in interoperabilnost predlaganih projektnih rezultatov in njihovo skladnost z OGC (odprti geoprostorski konzorcij) standardi, kot tudi evropsko direktivo INSPIRE, kar bo omogočilo njihovo enostavno integracijo. Da zagotovimo dolgoročno uporabo rezultatov, je koncept PLACE usklajen z ustrezno nacionalno politiko s področja raziskovanja in inovacij. Slovenska strategija pametne specializacije S4 je glavna gonilna sila koncepta PLACE. PLACE se neposredno nanaša na enega ključnih razvojnih vlaganj na katerih namerava Slovenija graditi svojo ekonomsko rast in zagotavljanje blaginje državljanov v prihodnosti, kot so denimo geografski informacijski sistem in tehnologije (GIS-T). Vodja projekta koordinira aktivnosti GIS-T na področju prioritetnega področja S4 – Pametna mesta in skupnosti, znotraj strateško razvojno inovacijskega partnerstva (SRIP). SRIP združuje vse relevantne slovenske raziskovalne organizacije, oblikovalce politik in preko 160 slovenskih podjetij. Skozi to partnerstvo namerava ekipa PLACE doseči naslednje konkretne učinke: Prispevek sektorju GIS-T bo z obravnavanjem trenutno manjkajoče analitične komponente, ki ima, kot ji to priznava stroka, potencial za razširitev sektorskega trga. V ta namen je bil oblikovan pilotni primer 1, kjer je zanesljiva napovedna analitika mikroklimatskih parametrov bistvenega pomena za podporo številnih storitev Pametnega mesta. Sistemi za upravljanje z energijo, ki zahtevajo napovedovanje potreb uporabnikov (npr. kot posledica sprememb temperature na mikro nivoju) in proizvodnih zmogljivosti (npr. fotovoltaična elektrika) z namenom učinkovitega uravnoteženja energijskih tokov znotraj mesta je le eden od mnogih primerov. Prispevku k javni upravi je namenjen pilotni primer 2. Po ugotovitvah Uprave Republike Slovenija za zaščito in reševanje (partnerica v SRIP), je Slovenija še posebej občutljiva na poplave. Samo v zadnjih 10 letih, je škoda povezana s poplavami v Sloveniji znašala preko 850 milijonov evrov. Z ocenjevanjem geomorfoloških sprememb, ki jih povzročajo vodotoki in poplave, se bo generiral nov informacijski sloj, ki bo omogočal analitično podporo in načrtovanje rešitev znotraj procesa odločanja. Podpora javni infrastrukturi bo dosežena z namestitvijo platforme PLACE na javno raziskovalno skupinsko infrastrukturo partnerstva SRIP z namenom omogočanja podjetjem tipa start-up, spin-off in drugim malim in srednjim podjetjem (SME) izvajanja svojih poskusov in izgradnje novih storitev. Zaradi zgoraj navedenih razlogov je že preko 20 podjetij SME in GIS-T izrazilo interes po podatkovnih produktih in analitičnih storitvah PLACE z namenom razvoja novih pametnih aplikacij. Nadalje se zavezujemo iskanju novih partnerjev z imenovanjem menedžerja za prenos znanja.
Najpomembnejši znanstveni rezultati Vmesno poročilo, zaključno poročilo
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati Vmesno poročilo, zaključno poročilo
Zahtevana je potrditev
Zgodovina ogledov
Priljubljeno