CC BY
38
Moroz L.D., Boretskyy T.R., Kostiv U.M. Sine-cosine CORDIC-based Method of Angle Transcoding for FPGA
The optimized algorithms for calculating the sine-cosine functions by using FPGA tools are presented; their advantages and disadvantages compared to classical implementations are shown; main characteristics of the implemented methods are obtained. Usage of optimization methods in calculating sine and cosine in FPGA tools allow improving the main characteristics of the algorithm in their hardware implementation compared to the classical and mega-function method, where substantially reduces the number of clock cycles, latency, number of required blocks and increases the minimum clock frequency.
Keywords: CORDIC, IP Core, FPGA, algorithm, latency, megafunction.
УДК 004.9 Проф. В.В. Пасчник1, д-р техн. наук;
доц. О.1. Артеменко2, канд. техн. наук
1НФОРМАЦ1ЙН1 ТЕХНОЛОГИ МОДЕЛЮВАННЯ ПРОСТОРОВОГО РОЗВИТКУ ТУРИСТИЧНО1 1НФРАСТРУКТУРИ
Проан^зовано дослщження та розробки в галузi шформацшних технологш для галузi туризму та моделювання процесш розвитку урбашстично! шфраструктури. Сформовано класифшащю шформацшних технологш для рiзних ланок туристично! галуз^ Обгрунтовано доцшьшсть поеднання штелектуальних технологш аншшу даних з фун-кцюнальними можливостями геошформацшних систем для розв'язання задач шдтрим-ки прийняття ршень та прогнозування розвитку туристично! iнфраструктури регюну. Показано, що актуальною е потреба в розробленш шформацшно! технологи, яка дасть змогу аналiзувати просторовий розподш рекреацiйних ресурсiв регiону та сприяти при-йняттю науково обгрунтованих ршень щодо iнвестування в туристичну шфраструкту-ру регiону.
Ключовi слова: туризм, шформацшш технологи, туристична iнфраструктура, моделювання просторового розвитку об'ектiв, урбашзащя.
Вступ. Туристичний бiзнес - це один з небагатьох видiв господарсько! д1яльносп, який мае високу рентабельнкть та акумулюе значнi трудовi ресурси [1]. За прогнозами експертiв, незважаючи на глобальну економiчну кризу, ввд-буватиметься щорiчне зростання туристично! галузi на 2-5 % [2]. Рiчнi надхо-дження вiд свiтовоí туристично! галузi становлять понад трлн дол. США [3]. У цих умовах Украша повинна використовувати наявнi можливосп для збшьшен-ня власних доходiв вiд туризму.
Для реалiзацií програми розвитку туризму в Украíнi [4] передуам необ-хiдна матерiально-технiчна база з розвиненою туристичною iнфраструктурою, особливо це стосуеться регюшв. Розвиток туристично! iнфраструктури немож-ливий без впровадження технологiчних iнновацiй.
Мета i задачi дослщження. Актуальнiсть роботи полягае у вивченш стану та можливостей використання iнформацiйних технологiй моделювання для прогнозування просторового розвитку туристично! iнфраструктури регюну.
Метою до^дження е аналiз стану та виявлення можливих напрямiв розвитку шформацшних технологш моделювання просторового розвитку в ту-
1 НУ " Львгвська полггехнка";
2 ПВНЗ "Буковинський ун1верситет", м. Черн1вд1
ристичнiй галуз^ систематизация та класифiкацiя туристичних шформацшних технологiй за 'х призначенням ввдносно учасниюв туристичного ринку.
Практична цшнкть роботи полягае у висвiтленнi переваг та недолшв актуальних продуктов на ринку сучасних iнформацiйних технологiй для галузi туризму. Це дае змогу виявляти перспективнi напрямки розвитку шформацшних технологш моделювання в туризм^ видалити задачi, якi повинна реалiзо-вувати ефективна iнформацiйна технология моделювання розвитку туристично' iнфраструктури.
Постановка задачг Для оброблення iнформацií та управлшня процеса-ми в рiзних ланках туристично' галузi використовують низку сучасних шформацшних технологш (рис.).
Аналiз методiв i засобiв, що використовуються в iнформацiйних техно-логiях моделювання розвитку урбашзованих структур, дае змогу обрати ефек-тивнi та конструктивш серед них для реалiзацií шформацшно!' технологи моделювання просторового розвитку туристично!' iнфраструктури регiону.
Для аналiзу перспектив розвитку туристично!' iнфраструктури регюну необхвдно попередньо виявити та ощнити якiсть рекреацiйних ресурсiв терито-рц. Основною характеристикою туристично-рекреацiйного ресурсу, яка впли-вае на розвиток туристично' iнфраструктури, е його привабливiсть [5]. Ввдсут-нiсть методiв комплексного ощнювання рекреацшно!' привабливостi територií та рекреацшного потенциалу територií свiдчить про те, що для шдвищення ефе-ктивноста прийняття рiшень у задачах вибору оптимального мкця для забудо-ви, прогнозування структури туристичних потокiв, вибору оптимально' стратеги функщонування туристично-рекреацшно!' системи, прогнозування та управлшня процесами просторового розвитку туристично' шфраструктури територií потрiбно створити вiдповiднi програмно-алгоритшчш засоби оцiнювання та аналiзу рекреацшно!' привабливостi територií.
Частково задачу ощнювання якоста рекреацiйних ресурсов розв'язують з використанням класичних математичних методш. Шд час розроблення стратегií розвитку туризму на Буковиш до 2015 р. для аналiзу якостi та просторового розташування туристично-рекреацiйних ресурсов використано SWOT-аналiз [6].
На вiдмiну вiд широко використовуваних класичних методов моделювання привабливоста територц, апарат "м'яких" обчислень (Soft Computing) не тальки дае змогу працювати з параметрами, в яких присутня лiнгвiстична невизначе-нкть, але й значно спрощуе процес отримання результату. У задачах моделювання рiзноманiтних соцiально-економiчних та бiзнес-процесiв добре зарекоменду-вав формальний апарат нечгтко!' логiки. Засоби нечiткого моделювання ефектив-но працюють з яккними характеристиками, в умовах неповних та неточних да-них [7, 8]. Нечита моделi виявились простiшими та ефектившшими за класичнi, зокрема шд час оцiнювання глобального економiчного ршня держави [9] та пiд час розрахунюв всякого роду показниюв ефективност [10]. Показник "яшсть функцiонування шдприемства" не обчислювався без застосування нечико!' лоп-ки, оскшьки вiн враховуе багато факторiв, що в рiзних шкалах, а окрш цього, серед них е багато чисто яккних характеристик [11]. У робот! [12] до^джено рь вень економiчного розвитку р!зних регiонiв Китаю. У низщ дослiджень з турис-тично' галузi також використовувалось нечiтке моделювання. Наприклад, для
визначення туристичних потокiв у США [13], тд час створення експертно'' сис-теми прийняття рiшень щодо вибору туристом того чи шшого готелю [14].
Визначення оптимального розташування мiжнародних готелiв виконано на базi формального апарату нечiткоí логки в роботi [15]. Побудову моделей, що описують аспекти функцiонування туристично!' галузi та прогнозування вщ-поввдних процесiв висвiтлено у роботах [16-18]. О^м цього, прогнозування в умовах невизначеносп (наприклад попит на туристичш послуги) може реалiзо-вуватись на основi нечiтких моделей [19].
Рекреацшна привабливiсть вiдображаe рiвень привабливостi певно!' те-риторií для туристiв та ввдпочивальниюв. Що, своею чергою, свдаить про 11 пе-рспективнiсть для оргашзацп та розвитку певного туристичного бiзнесу. Тому показник рекреацiйноí атрактивносп може слугувати iндикатором ^ести-цшно!' привабливостi вщповвдно!' територц. У робоп [20] показано переваги не-чггкого моделювання над класичними математичними методами саме в задачах обчислення показника рекреацшно!' привабливостi територц.
Використання геошформацшних технологiй для просторового моделювання. Сучасш засоби аналiзу територiального розмщення об'ектав базу-ються на використанш геоiнформацiйних технологiй. У туристичнiй галузi е ба-гато дослiдницьких та прикладних задач, для вирiшення яких потрiбно прийма-ти рiшення щодо взаемного положення об'ектав у простор^ прокладання мар-шрутiв, визначення 1х довжини та складностi, вибору оптимального маршруту тощо. Одним з перспективних напрямкiв дослiджень е аплiкацiя геошформацшних технологш до задач шдтримки прийняття рiшень у галузi туризму. Ство-ренi в такий споаб моделi, iнформацiйнi та експертнi системи ефективно вирь шують завдання керування, контролю, прийняття рiшень та прогнозування у складних соцiально-економiчних системах.
Геошформацшш технологи (Г1Т) наповненi географiчно координованою iнформацiею, надають широкi можливостi аналiзу ще!' шформацп та представ-лення 11 у зручному для користувача виглядг цифрових карт, серiй карт, атла-сiв, графiкiв, дааграм, профшв тощо [21].
Геоiнформацiйнi системи (Г1С) - це системи, призначенi для збирання, зберiгання, оброблення, перевiрки, аналiзу та географiчноí вiзуалiзацií просто-рових об'ектiв та пов'язано!' з ними шформацп. Сучаснi геоiнформацiйнi системи широко використовують для моделювання та дослвдження рiзноманiтних процес1в в екологи, географц, геологи, природокористуваннi, управлiннi зе-мельними ресурсами (кадастр), економiцi та ш. Сучаснi Г1С дають змогу вирь шувати рiзноманiтнi прикладнi та науковi задачi, серед яких швентаризащя ре-сурс1в, аналiз, оцiнювання, мошторинг, управлiння та планування землекорис-тування та iн. [22].
Геошформацшне картографування - це сукупнiсть методiв та засоб1в для оперативного створення, редагування та подання тематичних цифрових карт. Воно е ефективним способом представлення даних, отриманих внаслiдок аналiзу певних географiчних характеристик та прогнозування процеав, що роз-виваються територiально (ероз1я груштв, урбашзащя). Для останнього викорис-товуеться зокрема просторове моделювання - процес математичного представ-лення даних про територда з допомогою мережi з визначеними координатами 11 вузлiв.
Геошформацшш технологи використовують у моделюваннi як джерело вх1дно1 iнформацií або картографування шд час вiзуалiзацií отриманих результатов. У першому випадку геоiнформацiйнi системи використовують у контекста бази картографiчних даних. Виконуеться експорт даних в табличнiй формi до програмного комплексу, який виконуе обчислення. У робота [23] описано процеси проектування системи монiторингу стану озер в урбашзовашй мкце-востi. Апробуеться створена система тдтримки прийняття рiшень на основi даних з GIS-системи у роботi [24]. Формування та використання геоморфолопч-но1 цифрово1 бази даних подано в робота [25]. Визначення шдексу, що характе-ризуе ризик опустелювання земель, наведено в робота [26], при цьому Г1С вико-ристано як джерело даних про склад i рельеф грунтав.
У другому випадку проводять побудову тематичних цифрових карт. Спочатку виконуеться обчислення та аналiз деякого показника, а потам фор-муеться його просторове подання у виглядi карти. Отриманi тематичнi карти можуть використовуватись окремо або ж ставати додатковими шарами стандар-тних цифрових карт у геошформацшних системах. Важливим фактором при цьому е легккть шпорту зовнiшнiх даних до Г1С. Таким способом у робота [27] виконано аналiз харчово1 продуктивностi екосистем Китаю. Результатом досль дження е цифровi карти з даними про кiлькiсть людей, яких може прогодувати дана територiя. Проведення геоморфологiчного картографування карстових пе-чер Криту з використанням Г1Т описано в робота [28].
При поеднанш першого та другого випадюв спочатку вiдбуваеться експорт просторових даних з Г1С, виконуеться моделювання, а потiм результати обчислень перетворюються в цифровi карти. З використанням такого шдходу виконуеться прогнозування паводюв [29]. У зазначенiй роботi проводиться irn-тацiйне моделювання паводкових ситуацш в реальному часi: у середовишд World Wide Web виконуються процеси з отримання та передачi актуальних даних, далi вiдбуваеться 1х опрацювання в Г1С та iнiцiалiзацiя вiдповiдноí шгга-цiйноí моделi. Результати моделювання представляються у виглядi карт, до яких також е доступ в середовишд WWW. Для прогнозування змiни ршня фун-тових вод використовувались функцiональнi можливостi Г1С [30], а в робота [31] Г1С е основним джерелом даних для ощнювання практично!' придатностi земель. Зокрема результати анатзу ршня придатностi територш в мiстi Мехiко вiзуалiзуються з допомогою геошформацшного картографування.
У статта [32] проаналiзовано використання Г1С у до^дженнях процесiв впливу податку на викиди вуглецю авiацiйним транспортом на розвиток мiжна-родного туризму. !нформацшну систему комплексного оцiнювання якостi еко-логiчного середовища презентовано в робота [33]. Ршень якостi екологiчного середовища залежить вiд 28 параметрiв, бшьшкть з яких експортуються з цифрових карт. Результатом роботи системи е картографiчна модель еколопчного стану одше! з провiнцiй Китаю. Для прогнозування форми берегово! лiнií Г1С використовували у створених в [34] програмних додатках. Результати досль джень дають змогу враховувати вплив змши клiмату на просторове розташу-вання берегово1 лiнií, що сприяе загалом стабiльному розвитку прибережного туристичного бiзнесу. У роботi Г1С використано як зааб фiксування та нагро-
мадження даних, при цьому аналiз вхiдноí шформаци виконуеться з допомогою адитивно1 модели
У низцi дослiджень використовують таю геошформацшш технологи, як GPS-навiгацiя та зондування. Зокрема, в роботах з морсько!' навiгацií та водного туризму геопозищонування е невiд'емною складовою. Питания створення ш-формацiйноí техиологií штегрування математичних моделей у геоiнформацiйнi системи мошторингу поверхневих вод дослiджено у робоп [35]. Дослiджения зi створення засобш опрацювання та аналiзу геоданих та вiзуалiзацií результата моделювання стану водних ресурсiв висвiтлено у робоп [36]. Дослiдження про-водять на 6&si Вiнницького нацiонального техиiчного ушверситету. Окр1м робiт з водного туризму, тут також виконують розробки з побудови цифрових еколо-гiчних атласш басейшв рiчок (наприклад Швденний Буг [37]).
Окр1м цього, низка потужних програмних пакетов для моделювання мк-тять засоби створення цифрових карт (наприклад MatLab) [38]. Зокрема в робота [39] розглянуто мехашзм використання технологií Alge-time для ввдстеження пересувань туристiв з метою визначення рекреацiйних потоков та детермiнуван-ня типово1 туристично1 поведiнки.
Цiкавим способом розв'язання задач просторового аналiзу даних е поед-нання функцiональних можливостей геоiнформацiйних технологiй з методами м'яких обчислень (Soft Computing). Наприклад, у робоп [40] Г1С використову-ються в поеднанш з iмiтацiйним моделюванням для оцiнювания та прогнозу-вання шкiдливого впливу викидав СО в атмосферу автомобшьним транспортом.
Вiтчизияна наукова школа, що займаеться моделюванням та прогнозу-ванням впливу парникових газш з використанням iнформацiйних технологiй, працюе на базi Нацiонального унiверситету "Львiвська полггехшка" Основними напрямками дослiджень тут е розроблення математичного та программного за-безпечення для спецiалiзованих шформацшних систем облiку та аналiзу емiсiй парникових газiв рiзними промисловими та транспортними агентами на терито-рiях рiзних рiвнiв урбанiзацií [41-45]. Дослщження проводять на основi геош-формацшних баз MapInfo [46].
Дослiджения [47] мктить аналiз методiв поверхнево1 шдгонки для мас-штабування цифрових географiчних карт. Для прийняття рiшень щодо придат-ностi земель до використання та ведення на них певно1 дiяльностi також вико-ристовуеться поеднання геоiнформацiйних систем та математичного апарату нечико1 логiки. При створеннi експертно1 системи оцiнки придатностi земель використано системи лопчного виводу на основi нечiткоí логiки, якi оперують 17 вхщними характеристиками, а Г1С слугуе для вiзуалiзацií результатiв досль джень [48].
Створення та розвиток геошформацшних систем для туризму е одним з перспективних напрямюв наукових дослiджень. Програмний продукт iCity дае змогу планувати та приймати ртення щодо урбанiзацií мiсцевостi [49]. З його допомогою моделюються процеси розвитку об'ектш туристично1 шфраструкту-ри. iCity працюе на базi системи ArcGIS 9. Створенню цифрових карт оптимального розмщення торгiвельних площ присвячено роботу [50]. Експертна система визначае оптимальне мiсце розташування торпвельного закладу, опира-
ючись на кригерш найменшо! вiдстанi вiд житлових кварталiв, готел1в та пере-тин 1х з туристичними маршрутами тощо.
Загалом, можна зробити висновок про те, що для побудови будь-яко! ш-формацшно! технологií просторового моделювання розвитку туристично! ш-фраструктури потрiбно реалiзувати поеднання сучасних геоiнформацiйних тех-нологiй з методами iмiтацiйного моделювання.
1нформацшш технологи моделювання просторового розвитку об'ек-тiв урбанiстичноí iнфраструктури. Моделювання розвитку урбашстично! ш-фраструктури потребуе нагромадження та опрацювання великих масивiв даних, що ускладнюе побудову моделей, яш зможуть працювати в оперативному режим! Для вивчення просторового розвитку складних явищ i процес1в викорис-товують рiзнi за структурою, формою подання та рiвнем складносп моделi. Ур-банiзацiя, як динамiчний процес, зазвичай дослiджуеться з використанням ен-тропiйних та гравiтацiйних моделей, пiдходiв, запозичених з динамiчного моделювання та на основi формалiзованих клiтинних автоматав.
У статтi [51] обгрунтовано доцiльнiсть та зручнiсть використання кль тинних автоматав для моделювання процеав урбанiзацií. Автори побудували сценарц розвитку мiста Дублiн на майбутнш перiод в 30 рокiв. Перевiрено аде-кватнiсть отриманих результатiв з допомогою оцшювання фрактально!' розмiр-носп. У [52] моделювання процесiв урбашзацц клiтинними автоматами запро-поновано проводити з використанням потенцiальноí моделi, яка дае змогу буду-вати правила переходу кштинок з врахуванням фактор1в чисельностi населення та обсягу ^естицшного капiталу. Процеси розвитку мiськоí екосистеми досль джують з використанням 1мггацшного моделювання у [53]. У робоп показано, що фактори, якi впливають на процеси урбанiзацií, не е фжсованими величинами, а перебувають пiд впливом один одного. Автори для опису чиннитв урбашзацц використали модель логiстичноí регресií. Еволющя урбанiстичних систем моделюеться з використанням клггинних автоматiв у робоп [54]. Клiтинки в цьому випадку iнтерпретуються як мешканцi мiста та необхвдш для 1х прожи-вання ресурси. Процес взаемодл можна штерпретувати аналогiчно до класично! моделi "хижак-жертва".
Клiтиннi автомати застосовано для вивчення трафжу на дорогах. Прос-торову структуру дорожньо! мережi двадцяти найбшьших мiст Нмеччини дос-лiджено в робоп [55]. Внаслiдок дослiдження виявлено, що розподш автомо-бiльних потоюв пiдпорядковуеться певному статистичному закону, а основний трафш концентруеться в кшькох вузлах дороги.
Клiтиннi автомати використовують для прогнозування розвитку урбашс-тично! iнфраструктури в середовищi програмного комплексу iCity [56], для дос-лiджень процес1в просторового розвитку м. Новий Орлеан (США) [57]. Створена модель дае змогу прогнозувати рiвень урбашзацц територп з урахуванням можливих на цiй територií стихiйних лих: повеней, урагашв, цунамi. У робоп [58] апарат клiтинних автоматiв використовують для 1мтацшного моделювання процесiв просторового розвитку мкт. Територда подiляють на два класи: урба-нiзовану та не урбашзовану. Урбанiзацiею вважаеться процес перетворення не урбанiзованих земель в урбашзоваш ландшафти. Цей процес вважаеться однос-
тороншм, адже дуже тяжко виконати зворотне перетворення, наприклад, вiд за-будови перейти до полш або лiсiв. Побудована модель враховуе залежнкть про-цесш урбанiзацií вiд економiчних умов та приросту населення. Щiльнiсть насе-лення розглядають як виутрiшнiй фактор, що керуе процесами урбанiзацií, а економiчнi умови як зовнiшнiй фактор, що стимулюе урбанiзацiю. У досль дженш [59] модель з використанням клггинних автоматiв застосовано для прог-нозування просторового росту житлових масивiв у Швденнш Калiфорнií. Вико-нано прогнозування росту рiвня урбашзацп з 2000 по 2050 рр. Показано, що до 2050 р. урбашзащя зросте вщ 11 % до 25 %, 36 % та 47 % за трьома рiзними сценарiями розвитку. У роботi [60] для прогнозування просторового розвитку мкта Гуаньчжоу (Китай) застосовано нелiнiйнi кттинш автомати, якi для побу-дови правил переходу використовують процедури навчання методом опорних векторiв.
Сценари просторового розвитку м. Пекш (Китай) побудовано з допомо-гою поеднання клiтинних автоматiв з моделлю системноí динамiки в роботi [61]. Внаслщок експериментiв промодельовано розвиток мкта в перюд з 1991 по 2004 рр. та побудовано сценарш розвитку мкта на перюд з 2004 по 2020 рр. Просторовий розвиток м. Тампа-Бей (Канада) [62] до^джено з вико-ристанням методiв динамiчного моделювання на моделi кттинних автомат1в. Динамiчне моделювання територiального розмщення смiттевих звалищ здайс-нено у робоп [63].
На ринку шформацшних техиологiй управлiния iнфраструктурою Укра-ша посiдае вагоме мiсце. Провiдним розробником е Державне науково-вироб-ниче шдприемство "Картографiя". ДНВП "Картографiя" сшвпрацюе з компанию "Глобальнi цифровi картографiчнi моделi", яка е розробником програмно-го забезпечення, для роботи з цифровими картографiчними даними та базами даних. Пакет програмних продуктiв Geo Data technology розробила компанiя "Глобальш цифровi картографiчнi моделi", як основу створення геоiнформа-цiйних систем для виртення завдань мунiципального управлiния, управлшня бiзнес-iнформацiею дов1льного типу з точки зору п просторового мiсця розта-шування. Пакет програмних продукт1в Geo Data technology ввдзначаеться висо-кою функцюнальнктю, надiйнiстю та простотою використання, а також мае ряд переваг (практично необмежена кшьккть робочих мкць, робота безпосе-редньо з сервером баз даних, невисока вартiсть) порiвняно з iншими аналогами та прототипами, ят використовуються в свiтi. Однак варто зазначити, що у Geo Data technology вщсутнш шструментарш для роботи з об'ектами туристичноí ш-фраструктури.
На ринку програмних засоб1в для моделювання просторового розвитку урбанiзованих систем потрiбно також вiдзначити такi програмш продукти як: UrbanSim, LEAM, MOLAND, SLEUTH.
Програмний засiб UrbanSim призначений для моделювання просторового розвитку процес1в урбанiзацií [64]. Його призначенням е моделювання просторового розвитку урбашзованих регiонiв, включаючи землекористування, транспорт, екологiчний вплив протягом певного перюду часу. Визначаючи рiз-номаштш обширнi соцiально-еколого-економiчнi вхiднi данi та задаш користу-
вачем ситуаци та до (наприклад, полiтика планування, екологiчнi обмеження), програма може сформувати реалiстичнi результати моделювання з рiзними сценариями. Теоретичною основою моделей, що входять до складу UrbanSim, е iдеí, якi базуються на концепщях споживчого попиту, процесах розвитку територй, плануваннi землекористування, землевпорядкування та екологiчних обме-жень [65, 66].
Модель ощнювання впливу i розвитку землекористування LEAM (The Land-Use Evolution and impact Assessment Model), що розроблена в унiверситетi 1ллшойсу (США), дае змогу описати змши у землекористуваннi через змiну ландшафту, що е результатом просторово! i динамiчноí взаемодо мiж еколопч-ними, соцiальними та економiчними системами регюну [67-69].
Ще одним засобом моделювання процесш урбанiзацií е комплекс MO-LAND [70-73]. Цей шструмент просторового планування можна використати для ощнювання, мониторингу та моделювання розвитку мкького та регюналь-ного середовища [74]. Конструктивно система складаеться з двох шдмоделей, що працюють на рiзних рiвнях. На макрорiвнi вхвдними даними е юльккть на-селення та економiчна дiяльнiсть (кiлькiсть робочих мкць) у регiонi. Цi данi розподаляються мiж областями, що включенi в територда моделювання. На мж-рорiвнi це забезпечення населення та економiчна дiяльнiсть трансформуеться в ряд видiв землекористування, наприклад, розрахунок кiлькостi населення буде проводитися в межах житлових типiв землекористування, а прогнозування гос-подарсько! дiяльностi - в межах комерцшних, промислових i обслуговуючих видш землекористування. Мiкро-модель заснована на апарап клiтинних автомата [75].
Модель приросту урбашзаци The Urban Growth Model (UGM) е програ-мою мовою С, що функщонуе шд операцшною системою UNIX [76-79]. Програма моделюе динамiку мiського зростання за рахунок застосування чотирьох правил росту: спонтанний новий ркт (для моделювання випадково! урбанiзацií територй), поширення нових центрiв росту, рiст на околицях територп та вплив дорк. Успiшне застосування моделi вимагае використання iсторичних карт принаймнi за чотири часових перiоди, iсторичноí транспортно! мережi що-найменше за два часових перюди i данi про обмеження росту [80].
yd перераховаш вище технологи використовують для моделювання просторового розвитку та процесш урбашзаци на мкцевому рiвнi: мiста та невелит територй'.
Висновки. Результати анатзу iнформацiйних технологiй, ят використовують для шдтримки прийняття ршень у туризм^ свiдчать, що бшьшкть з них зосереджена на моделюванш та оптимiзацií роботи кнуючих туристично-рекре-ацiйних систем. Ввдкритим залишаеться питання розроблення iнформацiйних технологiй моделювання процеав зародження та розвитку нових туристично-рекреацiйних систем.
У дослвдницьких i прикладних задачах прогнозування розвитку турис-тично1 iнфраструктури потрТбно приймати ршення щодо взаемного положения об'ектiв у простор^ прокладання маршрутiв, визначення 1х довжини та склад-носп, вибору оптимального маршруту тощо. Ус сучасш засоби аналiзу терито-
рiального розмщення об'екпв базуються на використаннi геошформащйних технологiй. Для розв'язання задач тдтримки прийняття рiшень та прогнозуван-ня у складних соцiально-економiчних системах, зокрема в галузi туризму, ефек-тивним способом е аплiкацiя геоiнформацiйних технологш до моделей, шфор-мацiйних та експертних систем. Геоiнформацiйнi системи можна використову-вати для моделювання просторового розвитку туристично!' iнфраструктури як джерела вхвдно1 iнформацiï або картографування шд час вiзуалiзацiï отриманих результатiв. У першому випадку геоiнформацiйнi системи застосовують як базу картографiчних даних. Тобто реалiзуються алгоритми експорту геоданих в таб-личнiй формi до програмного комплексу, який виконуе вiдповiднi обчислення. У другому випадку будуються тематичш цифровi карти. Спочатку виконуеться обчислення та аналiз деякого показника, а потш формуеться його просторове подання у виглядi карти. Отриманi тематичш карти можна використовувати ок-ремо або ж як додатковi шари стандартних цифрових карт у геошформащйних системах.
Для вивчення просторового розвитку туристично!' iнфраструктури вико-ристовують рiзнi за структурою, формою подання та рiвнем складносп моделi процесш урбанiзацiï. Урбашзащю, як динамiчний процес, зазвичай дослвджу-ють з використанням ентропiйних та гравггацшних моделей, пiдходiв, запозиче-них з динамiчного моделювання та на основi формалiзованих клiтинних авто-мапв. Проаналiзованi моделi не дають змоги моделювати просторовий розви-ток об'екпв iнфраструктури на регiональному рiвнi. Актуальною е потреба в ш-формацшних технологiях моделювання просторового розвитку об'екпв турис-тично1 iнфраструктури на регюнальному рiвнi.
Актуальною е потреба у розробленш iнформацiйноï технологiï, яка дасть змогу аналiзувати просторовий розподш рекреащйних ресурсш регiону та спри-яти прийняттю науково обгрунтованих рiшень щодо iнвестування в туристичну iнфраструктуру регюну.
Лiтература
1. Школа 1.М. Менеджмент туристично'1 шдустри : навч. поабн. / 1.М. Школа, Т.М. Ореховська, 1.Д. Козьменко та in; за ред. проф. 1.М. Школи. - Черншщ : Изд-во "Книги -ХХ1", 2005. - 596 с.
2. Фоменко Н.В. Рекреацшт ресурси та курортолог1я / Н.В. Фоменко. - К. : Вид-во "Центр навч. лгг-ри", 2007. - 312 с.
3. Мельниченко С.В. 1нформацшш технологи в туризм^ теорш, методолог1я, практика : монограф1я / С.В. Мельниченко. - К. : Вид-во КНТЕУ, 2007. - 493 с.
4. Квартальнов В.А. Стратегический менеджмент в туризме: современный опыт управления / В.А. Квартальнов. - М. : Изд-во "Финансы и статистика", 1999. - 491 с.
5. Руденко В.П. Географш природно-ресурсного потенщалу Украши : шдручник / В.П. Руденко. - У 3-х ч. - К. : Вид. д1м "К.-М. Академш"; Чершвщ : Вид-во "Зелена Буковина", 1999. - 568 с.
6. Стратегш розвитку туризму в Чершвецькш облай! - Чершвщ : Асощацш "Туристична Буковина", 2011. - 114 с.
7. Рутковская Д. Нечеткие сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы : пер. с польск. И.Д. Рудинского / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. - М. : Изд-во "Горячая линия - Телеком", 2006. - 452 с.
8. Круглов ВВ. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети / В.В. Круглов, М.И. Дли, Р.Ю. Голунов. - М. : Изд-во "Физматлит", 2001. - 221 с.
9. Иманов К.Д. Нечеткая модель определения метаэкономического уровня / К.Д. Иманов, Р.Р. Рзаев // Системы дослiдження та шформацшш технологи : зб. наук. праць. - 2006. - № 4. -С. 32-35.
10. Петренко В.Р. Нечггка модель аншпзу ефективност бiзнес-процесiв тдприемства /
B.Р. Петренко, С.В. Кашуба // Складш системи i процеси : зб. наук. праць. - 2006. - № 2. - С. 18-26.
11. Shengquan Ma. Fuzzy model of regional economic competitiveness in GIS spatial analysis: Case study of Gansu, Western China / Shengquan Ma, Jing Feng, Huhua Cao // Fuzzy Optim Decis Making. - 2006. - № 5. - Pp. 99-111.
12. Tsung-Yu Chou. A fuzzy multi-criteria decision model for international tourist hotels location selection / Tsung-Yu Chou, Mei-Chyi Chen, Chia-Lun Hsu // International Journal of Hospitality Management. - 2007. - Vol. 4. - Pp. 39-41.
13. Ngai E.W.T. Design and development ofa fuzzy expert system for hotel selection / E.W.T. Ngai, F.K.T. Wat. // Omega. - 2003. - № 31. - Pp. 275-286.
14. Cathy H.C. Hsu Image assessment for a destination with limited comparative advantages / Cathy H.C. Hsu, Kara Wolfe, Soo K. Kang // Tourism Management. - 2004. - № 25. - Pp. 121-126.
15. Chao-Hung Wang. Constructing and applying an improved fuzzy time series model: Taking the tourism industry for example / Chao-Hung Wang, Li-Chang Hsu // Expert Systems with Applications. - 2007. - Vol. 8. - Pp. 36-48.
16. Wen-Bao Lin. An empirical of service quality model from the viewpoint of management / Wen-Bao Lin // Expert Systems with Applications. - 2007. - № 32. - Pp. 364-375.
17. Wen-Bao Lin. The exploration of customer satisfaction model from a comprehensive perspective / Wen-Bao Lin // Expert Systems with Applications. - 2007. - № 33. - Pp. 110-121.
18. Chao-Hung Wang. Predicting tourism demand using fuzzy time series and hybrid grey theory / Chao-Hung Wang. // Tourism Management. - 2004. - № 25. - Pp. 367-374.
19. Xinhao Wang. Integrating GIS, simulation models and visualization in traffic impact analysis // Computers, Environment and Urban Systems. - 2005. - № 29. - Pp. 471-496.
20. Виклюк Я. Расчет рекреационной привлекательности территорий с использованием нечеткой логики / Я. Виклюк, О. Артеменко // Aktualne problemy rozwoju turystyki w krajach Europy srodkowo-wschodniej. Gospodarka Regionalna i Turystyka : IV Miedzynarodowa Konferencja Naukowa / Wyzsza Szkola Ekonomii, Turystyki I Nauk Spolecznych w Kielcach. - Kie^, 2008. - С. 227-234.
21. Руденко Л.Г. Концепция геоинформационной системы многоцелевого использования и ее поэтапная реализация на Украине / Л.Г. Руденко, В.С. Чабанюк // Геоинформационные и геоэкологические исследования в странах СНГ. - М. : Изд-во "Геос", 1999. - С. 9-30.
22. Журкин И Г. Геоинформационные системы / И.Г. Журкин, С.В. Шайтура. - М. : Изд-во КУДИЦ-ПРЕСС, 2009. - 272 с.
23. Yong Liu. An integrated GIS-based analysis system for land-use management of lake areas in urban fringe / Yong Liu, Xiaojian Lv, Xiaosheng Qin, Huaicheng Guo, Yajuan Yu, Jinfeng Wang, Guozhu Mao // Landscape and urban planning. - 2007. - № 82. - Pp. 233-246.
24. Soheil Boroushaki. Using the fuzzy majority approach for GIS-based multicriteria group decision making / Soheil Boroushaki, Jacek Malczewski // Computers and Geosciences. - 2010. - № 36. -Pp. 302-312.
25. Marcus Gustavsson. Structure and contents of a new geomorphological GIS database linked to a geomorphological map. With an example from Liden, central Sweden / Marcus Gustavsson, Arie
C. Seijmonsbergen, Else Kolstrup // Geomorphology. - 2008. - № 95. - Pp. 335-349.
26. Monia Santini. A multi-component GIS framework for desertification risk assessment by an integrated index / Monia Santini, Gabriele Caccamo, Alberto Laurenti, Sergio Noce, Riccardo Valentini // Applied Geography. - 2010. - № 30. - Pp. 394-415.
27. WANG Xing-feng Extracting mining subsidence land from remote sensing images based on domain knowledge / WANG Xing-feng, WANG Yun-jia, HUANG Tai // JOURNAL OF CHINA UNIVERSITY OF MINING & TECHNOLOGY. - 2008. - № 18. - Pp. 168-171.
28. Christoph Siart. Combining digital elevation data (SRTM/ASTER), high resolution satellite imagery (Quickbird) and GIS for geomorphological mapping: A multi-component case study on Mediterranean karst in Central Crete / Christoph Siart, Olaf Bubenzer, Bernhard Eitel // Geomorphology. -2009. - № 112. - Pp. 106-121.
29. Al-Sabhan W. A real-time hydrological model for flood prediction using GIS and the WWW. / W. Al-Sabhan, M. Mulligan, G.A. Blackburn // Computers, Environment and Urban Systems. - 2003. - № 27. - Pp. 9-32.
30. Dixon B. Applicability of neuro-fuzzy techniques in predicting ground-water vulnerability: a GIS-based sensitivity analysis / B. Dixon // Journal of Hydrology. - 2005. - № 309. - Pp. 17-38.
31. Jacek Malczewski. Ordered weighted averaging with fuzzy quantifiers: Gis-based multicrite-ria evaluation for land-use suitability analysis // International Jornal of Applied Earth Observation and Geoinformation. - 2006. - № 8. - Pp. 270-277.
32. Richard S.J. Tol The impact of a carbon tax on international tourism / Richard S.J. Tol // Transportation Research Part D. - 2007. - № 12. - Pp. 129-142.
33. Xiong Ying. Combining AHP with GIS in synthetic evaluation of eco-environment quality -A case study of Hunan Province, China / Xiong Ying, Zeng Guang-Ming, Chen Gui-Qiu, Tang Lin, Wang Ke-Lin, Huang Dao-You // Ecological modelling. - 2007. - № 209. - Pp. 97-109.
34. Addoa K. Appeaning Detection, measurement and prediction of shoreline recession in Accra, Ghana / Addoa K. Appeaning, Walkden M., Millsa J.P. // ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing. - 2008. - № 63. - Pp. 543-558.
35. Мокш В.Б. Новий метод синтезу геошформацшних моделей природних систем за ма-тематичними моделями процеив у них / В.Б. Мокш, С.М. Крижановський // Вюник Вшницького полггехшчного ш-ту : зб. наук. праць. - 2007. - № 4. - С. 40-47.
36. Мокш В.Б. Автоматизация в1зушизащ1 результатов моделювання природних процеив у геошформацшних системах / В.Б. Мокн, С.М. Крижановський // Вюник Вшницького полггехшчного ш-ту : зб. наук. праць. - 2008. - № 6. - С. 51-54.
37 Мокн В.Б. Комп'ютеризоваш регюнальт системи державного мошторингу поверхне-вих вод: модели алгоритми, програми : монографш / В.Б. Мокш та ш; шд ред. В.Б. Мокша; Вш-ниц. нац. техн. ун-т. - Вшниця : Вид-во УШВЕРСУМ-Вшниця, 2005. - 309 с.
38. Мелихов А.Н. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. / А.Н. Мелихов, Л.С. Берштейн, С.Я. Коровин. - М. : Изд-во "Наука". Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. - 272 с.
39. O'Connor A. Geo-temporal tracking and analysis of tourist movement / A. O'Connor, A. Zer-ger, B. Itami // Mathematics and Computers in Simulation. - 2005. - № 69. - Pp. 135-150.
40. Xinhao Wang. Integrating GIS, simulation models and visualization in traffic impact analysis / Xinhao Wang // Computers, Environment and Urban Systems. - 2005. - № 29. - Pp. 471-496.
41. Striamets O. Geogistributed analysis of forest phytomass: Subcarpathian voivodeship as a case study / O. Striamets, B. Lyubinsky, N. Charcovska, S. Stryamets, R Bun // Econtechmod. - 2014. -Vol. 3, № .1. - Pp. 95-105.
42. Любшський Б.Б. Архггектура спещал1зованих програмних модул1в для географ1чного анал1зу об'ектгв при швентаризаци парникових газгв / Б.Б. Любшський, Р.А. Бунь // Штучний ш-телект : зб. наук. праць. - Донецьк. - 2011. - № 4. - С. 303-309.
43. Любшський Б.Б. Архггектура спещал1зованого програмного модуля Г1С: побудова карт векторного формату / Б.Б. Любшський, 1.О. Пеняк // Вюник Нащонального ушверситету "Львгв-ська полггехнжа". - Сер.: 1нформац1йн1 системи та мереж1. - Львгв : Вид-во НУ "Львгвська пол1-технжа". - 2014. - № 783. - С. 154-161.
44. Любшський Б.Б. Спещал1зоване програмне забезпечення для географ1чного анал1зу та 1нвентаризац11 парникових газгв / Б.Б. Любгнський, Р.А. Бунь // Моделювання та шформацшш технолог^ : зб. наук. праць. - К., 2011. - № 59. - С. 129-135.
45. Bun R. Information technology for spatial inventory of greenhouse gases on regional level / R. Bun, Kh. Hamal, M. Gusti, O. Savchyn // Internet in the Information Society: Application of the Information Technologies. - D^browa Gornicza, Poland : WSB, 2007. - Pp. 154-163.
46. Hamal Kh. GIS based models for greenhouse gas spatial inventory on regional scale : An energy sector / Kh. Hamal, R. Bun // The 6th European Conference on Ecological Modelling. - Trieste, Italy, 2007. - Pp. 206-207.
47. Lee F. Hybrid transformation for indexing and searching web documents in the cartographic paradigm / Lee F., Bressan S., Chin Beng Oii // Information Systems. - 2001. - Vol. 26, № 2. - Pp. 75-92.
48. Kalogirou S. Expert systems and GIS: an application of land suitability evaluation / S. Kalogirou // Computers, Environment and Urban Systems. - 2002. - № 26. - Pp. 89-112.
49. Stevens D. iCity: A GISeCA modelling tool for urban planning and decision making / D. Stevens, S. Dragicevic, K. Rothley // Environmental Modelling & Software. - 2007. - № 22. - Pp. 761-773.
50. Eddie W.L. Cheng A GIS approach to shopping mall location selection / Eddie W.L. Cheng, Heng Li, Ling Yu // Building and Environment. - 2007. - № 42. - Pp. 884-892.
51. Barredo J.I. Modelling dynamic spatial processes: simulation of urban future scenarios through cellular automata / Jose I. Barredo, Marjo Kasanko, Niall McCormick, Carlo Lavalle // Landscape and Urban Planning. - 2003. - Vol. 64. - Pp. 145-160.
52. He C. Modelling dynamic urban expansion processes incorporating a potential model with cellular automata / He Chunyang, Okadac Norio, Zhang Qiaofeng, Shi Peijun, Li Jinggang // Landscape and Urban Planning. - 2008. - Vol. 86. - Pp. 79-91.
53. Fang S. The impact of interactions in spatial simulation of the dynamics of urban sprawl / Shoufan Fang, George Z. Gertner, Zhanli Sun, Alan A. Anderson // Landscape and Urban Planning. -2005. - Vol. 73. - Pp. 294-306.
54. Puliafito J.L. A transport model for the evolution of urban systems / Jose' Luis Puliafito // Applied Mathematical Modelling. - 2007. - Vol. 31. - Pp. 2391-2411.
55. La.mmer S. Scaling laws in the spatial structure of urban road networks / Stefan La.mmer, Bjo. rn Gehlsen, Dirk Helbing // Physica A. - 2006. - Vol. 363. - Pp. 89-95.
56. Stevens D. iCity: A GISeCA modelling tool for urban planning and decision making / D. Stevens, S. Dragicevic, K. Rothley // Environmental Modelling & Software. - 2007. - № 22. - Pp. 761-773.
57. Werner B.T. Dynamics of coupled human-landscape systems / Werner B.T., McNamara D.E. // Geomorphology. - 2007. - № 91. - Pp. 393-407.
58. Li L. Simulating spatial urban expansion based on a physical process / Lin Li, Yohei Sato, Haihong Zhu // Landscape and Urban Planning. - 2003. - Vol. 64. - Pp. 67-76.
59. Alexandra D. Syphard Using a cellular automaton model to forecast the effects of urban growth on habitat pattern in southern California / Alexandra D. Syphard, Keith C. Clarke, Janet Franklin // Ecological Complexity. - 2005. - Vol. 2. - Pp. 185-203.
60. Xiaoping Liu. Simulating complex urban development using kernel-based non-linear cellular automata / Xiaoping Liu, Xia Li, Xun Shi, Shaokun Wu, Tao Liu // Ecological modelling. - 2008. -Vol. 211. - Pp. 169-181.
61. He C. Modelling urban expansion scenarios by coupling cellular automata model and system dynamic model in Beijing, China / Chunyang He, Norio Okada, Qiaofeng Zhang, Peijun Shi, Jingshui Zhang // Applied Geography. - 2006. - Vol. 26. - Pp. 323-345.
62. Xian G. Dynamic modelling of Tampa Bay urban evelopment using parallel computing / George Xian, Mike Crane, Dan Steinwand // Computers & Geosciences. - 2005. - Vol. 31. - Pp. 920-928.
63. Leao S. Assessing the demand of solid waste disposal in urban region by urban dynamics modelling in a GIS environment / Simone Leao, Ian Bishop, David Evans // Resources, Conser_ation and Recycling. - 2001. - Vol. 33. - Pp. 289-313.
64. Waddell P. UrbanSim: Modelling urban development for land use, transportation and environmental planning / P. Waddell // Journal of the American Planning Association. - 2002. - № 68(3). -Pp. 297-314.
65. Waddell P. Integrated land use and transportation planning and modelling: addressing challenges in research and practice / P. Waddell // Transport reviews. - 2011. - № 31(2). - Pp. 209-229.
66. Hensher D.A. Handbook of transport geography and spatial systems / D.A. Hensher. - New York : Emerald Group Publishing, 2004. - 672 p.
67. Sevcikova H. Agile Modelling for Urban and Environmental Systems: The Open Platform For Urban Simulation / H. Sevcikova, L. Wang, P. Waddell, A. Borning // Submitted to Environmental Modelling and Software. - 2011. - № 31. - P. 38.
68. Sevcikova H. Uncertain benefits: application of Bayesian melding to the Alaskan Way viaduct in Seattle / H. Sevcikova, A. Raftery, P. Waddel // Transportation Research Part A. - 2011. - № 45. -Pp. 540-553.
69. Ruth M. Smart growth and climate change: regional development, infrastructure and adaption / M. Ruth // Edward Elgar Publishing. - 2006. - № 6. - Pp. 403.
70. Deal B. A dynamic model of the spatial spread of an infectious disease: the case of fox rabies in Illinois / B. Deal, C. Farello, M. Lancaster , T. Kompare, B. Hannon // Environmental modelling and assessment. - 2000. - № 5(1). - Pp. 47-62.
71. Deal B. Ecological urban dynamics: the convergence spatial modelling and sustainability / B. Deal // The journal of building research and information. - 2001. - № 29. - Pp. 381-393.
72. Engelen G. The Moland modelling framework for urban and regional land-use dynamics / G. Engelen, C. Lavalle, J.I. Barredo, van der M. Meulen, R. White // The GeoJournal Library. - 2007. - № 90(5). - Pp. 297-320.
73. Shahumyan H. Urban development scenarios and probability mapping for greater Dublin region: The MOLAND model applications / H. Shahumyan, R. White, L. Petrov, B. Williams, S. Con-very, M. Brennan // Computational science and its applications. - 2011. - № 6782. - Pp. 119-134.
74. Van de Voorde T. Improving the calibration of the MOLAND urban growth model with land-use information derived from a time-series of medium resolution remote sensing data / Van de Voorde T., van der Kwast J., Uljee I., Engelen G., Canters F. // Computational science and its applications. - 2010. - № 6016. - Pp. 89-104.
75. Walsh C. The MOLAND model: utility and limitations for spatial planning practice and research / C. Walsh, B.O. Twumasi // Urban Institute Ireland Working Paper Series. - 2008. - № 8(2). -Pp. 1-5.
76. Twumasi B. Recommendations for Further Improvement to the MOLAND Model / B. Twu-masi // Urban Institute Ireland Working Paper Series. - 2008. - № 1. - Pp. 1-7.
77. Dietzel C. Toward Optimal Calibration of the SLEUTH Land Use Change Model / C. Dietzel, K.C. Clarke // Transactions in GIS. - 2007. - № 11(1). - Pp. 29-45.
78. Silva E.A. Complexity, Emergence and Cellular Urban Models: Lessons Learned from Appling SLEUTH to two Portuguese Cities / E.A. Silva, K. Clarke // European Planning Studies. - 2005. -№ 13 (1). - Pp. 93-115.
79. Jantz C.A. Designing and implementing a regional urban modelling system using the SLEUTH cellular urban model / C.A. Jantz, S.J. Goetz, D. Donato, P. Claggett // Computers, Environment and Urban Systems. - 2010. - № 34. - Pp. 1-16.
80. Fisher P. Classics from IJGIS: twenty years of the international journal of geographical information systems and science / P. Fisher. - New York : Taylor and Francis, CRC., 2006. - 572 p.
Пасичнык В.В., Артеменко О.И. Информационные технологии моделирования пространственного развития туристической инфраструктуры
Проведен анализ исследований и разработок в области информационных технологий для отрасли туризма и моделирования процессов развития урбанистической инфраструктуры. Сформирована классификация информационных технологий для различных звеньев туристической отрасли. Обоснована целесообразность сочетания интеллектуальных технологий анализа данных с функциональными возможностями геоинформационных систем для решения задач поддержки принятия решений и прогнозирования развития туристической инфраструктуры региона. Показана актуальность потребности в разработке информационной технологии, которая позволит анализировать пространственное распределение рекреационных ресурсов региона и будет способствовать принятию научно обоснованных решений по инвестированию в туристическую инфраструктуру региона.
Ключевые слова: туризм, информационные технологии, туристическая инфраструктура, моделирование пространственного развития объектов, урбанизация.
Pasichnyk V. V., Artemenko O.I. Information Technologies for Simulation of Spatial Development of Tourism Infrastructure
The analysis of researches and software developments in information technologies for tourism and processes of modelling development of urban infrastructure was made. The classification of information technologies to various parts of the tourism industry was formed. Expediency of combination of intelligent data mining technologies with functionality of GIS was proved to solve problems of decision support and forecasting of tourism infrastructure development in the region. Relevance of the need to develop an information technology, that will help analyze the spatial distribution of recreational resources of the region and promote the scientifically based decisions about investment in tourism infrastructure in the region, was proved.
Keywords: tourism, information technologies, tourism infrastructure, spatial modeling, urbanization.
