Nalaganje ...
Projekti / Programi vir: ARIS

Računalniški sistemi, metodologije in inteligentne storitve

Obdobja
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
algoritmi, razpoznava vzorcev, podatkovna razgranja, semantična integracija, matematična morfologija, analiza skritih spremenljivk, evolucijsko računanje, domensko specifični jeziki.
Vrednotenje (pravilnik)
vir: COBISS
Raziskovalci (41)
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacijŠtev. publikacij
1.  51049  Klemen Berkovič    Tehnični sodelavec  2018 - 2019  19 
2.  23982  dr. Borko Bošković  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2019  232 
3.  23980  mag. Albin Bregant  Računalništvo in informatika  Tehnični sodelavec  2015 - 2018  38 
4.  16118  dr. Janez Brest  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2019  467 
5.  20206  dr. Boris Cigale  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2015  161 
6.  53590  dr. Jernej Cukjati  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2019 
7.  22707  dr. Matej Črepinšek  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2019  261 
8.  21537  dr. Matjaž Divjak  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2016 - 2019  105 
9.  31054  dr. Iztok Fister  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2019  317 
10.  52032  dr. Aljaž Frančič  Sistemi in kibernetika  Mladi raziskovalec  2018 - 2019  26 
11.  31095  dr. Vojko Glaser  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2017  50 
12.  03792  dr. Nikola Guid  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015  461 
13.  21301  dr. Aleš Holobar  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2015 - 2019  505 
14.  36450  dr. Denis Horvat  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2017  26 
15.  25672  Marjan Horvat    Tehnični sodelavec  2015 - 2019  23 
16.  37447  dr. David Jesenko  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2019  47 
17.  16259  dr. Simon Kolmanič  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2019  192 
18.  23454  dr. Tomaž Kosar  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2019  250 
19.  52447  Ivan Kovačič    Tehnični sodelavec  2019  16 
20.  53589  dr. Matej Kramberger  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2019  25 
21.  52029  Žiga Leber  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2018 - 2019  11 
22.  21318  dr. Bogdan Lipuš  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2019  54 
23.  33709  dr. Niko Lukač  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2019  204 
24.  39271  Sandi Majninger  Računalništvo in informatika  Tehnični sodelavec  2016 - 2017  37 
25.  11191  dr. Marjan Mernik  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2019  693 
26.  36506  dr. Uroš Mlakar  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2019  64 
27.  29243  dr. Domen Mongus  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2019  284 
28.  21601  Jurij Munda    Tehnični sodelavec  2015 - 2019  33 
29.  06823  dr. Milan Ojsteršek  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2019  537 
30.  15801  dr. Božidar Potočnik  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2015 - 2019  313 
31.  38213  dr. Miha Ravber  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2019  45 
32.  08638  dr. Krista Rizman Žalik  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2019  186 
33.  18726  dr. Damjan Strnad  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2019  234 
34.  26035  dr. Denis Špelič  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2018  62 
35.  50649  dr. Filip Urh  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2017 - 2019  29 
36.  28880  dr. Aleš Zamuda  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2015 - 2019  228 
37.  08061  dr. Damjan Zazula  Sistemi in kibernetika  Upokojeni raziskovalec  2015 - 2019  789 
38.  32189  dr. Eva Zupančič  Računalništvo in informatika  Raziskovalec začetnik  2017 - 2019  20 
39.  06671  dr. Borut Žalik  Računalništvo in informatika  Vodja  2015 - 2019  855 
40.  31475  Denis Žganec  Računalništvo in informatika  Tehnični sodelavec  2015 - 2019  19 
41.  33994  dr. Danijel Žlaus  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2016 - 2019  23 
Organizacije (1)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacijŠtev. publikacij
1.  0796  Univerza v Mariboru, Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko  Maribor  5089638003  27.703 
Povzetek
Predlagana raziskava bo preučevala skupne značilnosti in zakonitosti nestrukturiranih in heterogenih masivnih podatkovnih virov in tokov, ki jih vsakodnevno srečujemo v računalništvu in informatiki (na primer, svetovni splet, sistemi za zajemanje podatkov o površju Zemlje, biomedicinski sistemi). Njihova obsežnost, dinamika in raznolikost nudijo veliko raziskovalnih izzivov, katerih primarni cilj je poenotiti njihovo obdelavo na ustreznem nivoju abstrakcije. V ta namen bomo posamezne podatkovne vire in tokove, ki so praviloma potopljeni v močan informacijski in instrumentalni šum, razstavili na osnovne pomenske gradnike (simbole), kar bo omogočilo njihovo učinkovito razšumljanje, strukturiranje in poravnavo. Napredne metode za bogatenje podatkov bomo izvedli v obliki šibko sklopljenih storitev, katerih orkestracija nas bo vodila do širokega nabora uporabniških aplikacij. V ta namen bomo ključne raziskovalne paradigme povezali v trinivojsko storitveno arhitekturo, kjer bo prvi nivo skrbel za domenskospecifično upravljanje s podatkovnimi viri in za interoperabilni dostop storitev z drugega nivoja. Ta nivo se osredotoča na bogatenja podatkov, pri čemer bomo veliko pozornosti posvetili pridobivanju osnovnih podatkovnih gradnikov. Osredotočili se bomo predvsem na razvoj dveh nedavno predlaganih paradigem: algebraični formalizaciji atributnih filtrov, ki temeljijo na matematični morfologiji, in analizi skritih komponent. Prva paradigma omogoča natančno ocenjevanje lastnosti vzorcev s selektivnim in povsem samodejnim prilagajanjem iskanih geometrijskih struktur vhodnim množicam podatkov, druga paradigma pa izkorišča časovno-prostorske odvisnosti podatkovnih gradnikov (simbolov) za ločevanje sestavljenih podatkovnih tokov na prispevke različnih izvorov. Hevristično znanje o karakteristikah dobljenih osnovnih podatkovnih gradnikov bomo iskali s pomočjo algoritmov strojnega učenja in jih preko njihovih medsebojnih relacij povezali v višjepomenske sklope. Zadnji nivo naše arhitekture je aplikacijski nivo, kjer bomo uporabili storitve drugega nivoja ter na pomensko zelo različnih področjih pokazali njihovo univerzalnost in interoperabilnost. Kot značilna primera navajamo zaznavo nepravilne mišične skrčitve s pomočjo neinvazivno zajetih površinskih elektromiogramov in oceno sprememb zemeljskega površja, zaradi plazenja, erozije vode ali vetra. Obe omenjeni aplikaciji naslavljata aktualne družbeno-ekonomske izzive, povezujejo pa ju strmo naraščajoči stroški, ki jih povzročajo demografske in podnebne spremembe. Za učinkovito sprejemanje strategij na nacionalnem in evropskem nivoju je ključna prav izdatna informacijska podpora, ki temelji na zbiranju in verodostojni interpretaciji preverljivih podatkov. Predlagani razvoj računalniških algoritmov bo omogočil učinkovitejšo, zanesljivejšo in hitrejšo obdelavo obstoječih podatkovnih zbirk na omenjenih področjih, s tem pa izdatno podprl tudi številna druga znanstvena področja.
Pomen za razvoj znanosti
Ključni znanstveni prispevki bodo zato izhajali iz metodološko novega pristopa za razgradnjo podatkovnih tokov v pomenske gradnike in njihovega semantičnega strukturiranja ter oplajanja. Za uresničitev tega cilja bomo nadgradili in funkcionalno povezali različna področja računalniške znanosti, kot so domenskospecifični jeziki [2], evolucijsko računanje [9], matematična morfologija [10] in obdelava signalov [11]. Njihovi sinergijski učinki bodo omogočili razvoj novih računalniških algoritmov in paradigem na področjih bogatenja podatkov z modeli in mehanizmi biološke evolucije, morfoloških operatorjev in domenskospecifičnih jezikov za pomensko diskretizacijo biomedicinskih signalov in slik. Razviti algoritmi in paradigme bodo nudili učinkovitejšo informacijsko podporo temeljnim raziskavam na drugih področjih znanosti. Na področju zemeljskih opazovanj bo predstavljeni pristop omogočal natančno zaznavo objektov in dogodkov na velikih geografskih področjih. Posredno bo vplival tudi na vede, kot so geografija, geomorfologija, arheologija, gozdarstvo in trajnostni razvoj. Na področju biomedicinskih signalov bomo opisane paradigme uporabili za razvoj in razširitev kvantitativne analize živčno-mišičnega sistema in psiho-fizičnega stanja oseb, kar bo omogočilo napredno diagnosticiranje nevrodegenerativnih bolezni in objektivno ocenjevanje nevrorehabilitacijskih tehnik ter nudilo informacijsko podporo starostnikom in osebam s posebnimi potrebami. Superiorno izrazno moč doslej razvitih razcepov biomedicinskih signalov smo uspešno preskusili pri diagnostiki Parkinsonove bolezni, esencialnega tremorja [6] in opredelitvi posledic sladkorne bolezni, v prihodnje pa bomo njihovo uporabo razširili še na analizo živčno-mišičnega sistema pri bolnikih s cerebralno paralizo ter na rehabilitacijo po možganski kapi. V sodelovanju s podjetjem Otto Bock bomo razvili novo generacijo mioelektričnih krmilnih sistemov za protetične naprave, ki bodo temeljile na površinskih elektromiogramih. Prvi preizkusi po amputaciji zgornjega uda so pokazali, da naši pristopi uspešno dekodirajo aktivnosti skeletnih mišic po presaditvi živca. [9] S.-H. Liu, M. Mernik, D. Hrnčič, M. Črepinšek. A parameter control method of evolutionary algorithms using exploration and exploitation measures with a practical application for fitting Sovova's mass transfer model, Applied soft computing 13(9):3792-3805, 2013. [10] D. Mongus, N. Lukač, B. Žalik. Ground and building extraction from LiDAR data based on differential morphological profiles and locally fitted surfaces, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, in press. [11] S. Šprager, D. Zazula. Heartbeat and respiration detection from optical interferometric signals by using a multimethod approach, IEEE transactions on bio-medical engineering, 59(10): 2922-2929, 2012.
Pomen za razvoj Slovenije
Implementacija predlaganih algoritmov v obliki šibkosklopljenih inteligentnih storitev nam bo z orkestracijo omogočala njihovo poenostavljeno integracijo v uporabniške aplikacije. Za potrditev koncepta predlagamo dve aplikaciji, s katerima dosegamo tudi širši družbenoekonomski vpliv. Prvi primer je razvoj naprednega sistema GIS za analizo zemeljskega površja, ki bo pomembno prispeval k pravočasni zaznavi in ocenitvi dinamike kritičnih dogodkov (zemeljski plazovi, poplave, žled, erozija) ter ocenjevanje njihove nevarnosti. Po ocenah Statističnega urada RS znaša škoda naravnih katastrof v Sloveniji več kot 100 milijonov evrov letno. Ker teh katastrof ne moremo preprečiti, je učinkovita podpora periodičnemu analiziranju reliefa in spremljanju razvoja njihovih karakterističnih pokazateljev (razpok in grbin na terenu v primeru zemeljskih plazov ter sprememb rečnih strug v primeru poplav) ključnega pomena za sistematično ter pravočasno preventivo. V tesnem sodelovanju z našimi raziskovalnimi in industrijskimi partnerji (Geodetski inštitut Slovenije, Geodetska uprava RS in Igea d.o.o.) bomo razvili metodologija za ocenjevanje dinamike dogodkov na zemeljskem površju v novi generaciji sistemov GIS. Drugi primer uporabe je analiza sestavljenih biomedicinskih signalov. Ti so pomemben vir informacija na področjih klinične nevrologije, preprečevanju poškodb, rehabilitaciji, urjenja športnikov in nadzora nad zdravstvenim stanjem oseb s posebnimi potrebami. Raziskave kažejo, da mišična obolenja v Sloveniji povzročajo izgubo do 2 % BDP-ja. Medicinska združenja priporočajo redno kontrolo stanja živčno-mišičnega sistema, orodja za neinvazivno diagnosticiranje tovrstnih obolenj pa so pomanjkljiva. Posledično je po ocenah strokovnjakov neuspešnih kar 30-50 % rehabilitacijskih zdravljenj. Predlagana orodja za zanesljivo in objektivno vrednotenje rehabilitacijskih tehnik v bivalnem okolju spremljanih oseb bodo pomembno pripomogla k znižanju stroškov zdravljenja. Za rešitve, ki smo jih razvili člani programske skupine, smo v zadnjem obdobju pripravili več patentnih prijav. Poleg strokovnjakov in raziskovalcev na področju nevrofiziologije in fizioterapije kažejo interes za njihov razvoj tudi zdravstvene zavarovalnice, farmacevtska podjetja in rehabilitacijski centri. Neposredno uporabo tehnologije v Sloveniji pa vidimo v klinični nevrologiji in rehabilitaciji. Z Univerzitetnim kliničnim centrom in Univerzitetnim rehabilitacijskim inštitutom Soča v Ljubljani naša programska skupina že tradicionalno odlično sodeluje. Nova odkritja bomo publicirali v uglednih svetovnih revijah, hkrati pa jih bomo prenašali na študente računalništva in informacijskih tehnologij. Na študijskih programih, v katere je vpeta naša programska skupina, je bilo v letih 2009-2014 uspešno končanih 357 diplomskih in magistrskih del, svoje doktorske naloge pa je uspešno obranilo 17 doktorskih študentov.
Najpomembnejši znanstveni rezultati Letno poročilo 2015, vmesno poročilo, zaključno poročilo
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati Letno poročilo 2015, vmesno poročilo, zaključno poročilo
Zgodovina ogledov
Priljubljeno