Концептуальні основи створення бази даних наукового експерименту та спостереження Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 004.652 + 001.893 О.В. КОВАЛЕНКО*

КОНЦЕПТУАЛЬН1 ОСНОВИ СТВОРЕННЯ БАЗИ ДАНИХ НАУКОВОГО ЕКСПЕРИМЕНТУ ТА СПОСТЕРЕЖЕННЯ

1нститут ядерних дослiджень НАН Украши, Кшв, Украша

Анотаця. У статтг наведено nidxid до створення спецгалгзованих баз даних, призначених для впорядкування та збереження значних обсягiв тформацп, що використовуеться в ходi наукового спостереження та експерименту. Наведено функцп i предметну область таког бази даних. Представлено модель об'екта спостереження й зазначено задачi класифтацп. Розроблено концептуа-льну модель бази даних експерименту. Представлено приклад можливог реалiзацii бази даних фiзи-чного експерименту, яка зараз знаходиться у стадп розробки. Зроблено висновки. Ключовi слова: база даних, класифтащя, множина, змтт, модель.

Аннотация. В статье приведен подход к созданию специализированных баз данных, предназначенных для упорядочения и сохранения значительных объемов информации, используемой в ходе научного наблюдения и эксперимента. Представлены функции и описана предметная область такой базы. Описано построение модели объекта наблюдения и указаны задачи классификации. Разработана концептуальная модель базы данных эксперимента. Приведен пример возможной реализации базы данных физического эксперимента, которая сейчас находится в стадии разработки. Сделаны выводы.

Ключевые слова: база данных, классификация, множество, переменные, модель.

Abstract. The paper presents an approach to the creation of specialized databases oriented to regulate and save significant amounts of information used in the course of scientific observation and experiment. The functions of such database were presented. The subject area database was described. Building a model of the object of observation was presented. The problems of classification were indicated as well. Conceptual database model of the experiment was designed. The example of a possible implementation of the database physical experiment was shown. This database is now under development. The conclusions were done.

Keywords: database, classification, set, variables, model. 1. Вступ

Закон Украши «Про наукову i науково-техшчну дiяльнiсть» вщ 26.11.2015 № 848 нацше-ний на створення умов для тдвищення ефективносп наукових дослщжень i використання 1х результат для забезпечення розвитку вах сфер суспшьного життя. У ст. 1 вказаного Закону визначаеться термш «дослщницька шфраструктура» як сукупшсть засобiв, ресурав та пов'язаних з ними послуг, яю використовуються науковим ствтовариством для прове-дення дослщжень на найвищому рiвнi, що охоплюе найважливiшi об'екти наукового уста-ткування та обладнання або набори приладiв, ресурси, що базуються на знаннях, до яких, зокрема, вщнесеш рiзноманiтнi бази та банки даних науково! шформацп.

Проте, дшсний стан справ з формуванням шформацшних ресурав у бшьшосп наукових установ, не пов'язаних з розробками у сферi шформацшних технологий, дозволяе зробити таю висновки:

- дослщники не створюють i не працюють з базами i банками даних, шформащя за значною частиною наукових експериментсв та дослщжень знаходиться, у найкращому ви-падку, у виглядi текстових докумешив Word або таблиць Excel, у найпршому - в паперо-вому варiантi;

- при використанш програм обробки даних остаточш результати збершаються у форматах цих програм, яю частково трансформуються у загальноприйнят формати тд час

© Коваленко О.В., 2016

ISSN 1028-9763. Математичш машини i системи, 2016, № 2

роботи над звггами чи статтями, проте бшьшють шформацп залишаеться у первинному Bapiarni, мiсце зберiгання яко1 часто вщоме лише фахiвцю, який обробляв щ данi;

- для того, щоб знайти iнфоpмaцiю про минулi дослiдження чи результати експери-менпв, якi були пpоведенi, слiд тдшмати пaпеpовi звiти минулих pокiв, за необхщносп ix вiдцифpовувaти сaмостiйно, проте, зважаючи на стан apxiвниx докуменлв, багато шформацп при цьому втрачаеться.

Зазначене iнодi стае на зaвaдi мiжнapодному спiвpобiтництву вчених, адже широке використання баз даних у дослщницьких оpгaнiзaцiяx за кордоном потребуе вщповщно1 структури оргашзацп даних i шформацп вiд вiтчизняниx нaуковцiв.

Актуальшсть теми дано1 стaттi полягае в необхщносп створення баз даних науко-вих експеpиментiв та спостережень, яю дозволять за допомогою сучасних зaсобiв обчис-лювально'1' теxнiки працювати вщдалено, паралельно, мiнiмiзувaти витрати часу та вipогiд-нiсть помилки введения за допомогою встановлення вщповщних iдентифiкaтоpiв i коду-вання, використання електронних паспор^в речовин, лaбоpaтоpiй, окремих одиниць обла-днання, теpитоpiй, де проводяться експерименти, тощо.

Метою роботи е визначення концептуальних основ створення баз даних наукових експерименпв та спостережень для пщвищення контролю за дотриманням алгоритму дш, що моделюються в xодi експерименту, а також piвня оперативности обробки даних та оргашзацп роботи з великими обсягами шформацп.

Завдання роботи:

- дослiдити функцп та предметну область баз даних, призначених для наукового експерименту i/або спостереження;

- навести можливе представлення моделi об'екта, що дослщжуеться, i задач класи-фшацп результат;

- представити концептуальну модель бази даних, призначену для збереження даних i шформацп експерименту та продемонструвати ii на пpиклaдi створювано'1 бази даних для роб^, що проводяться в лабораторп фiзико-теxнiчниx проблем джерел ядерних випромь нювань вiддiлу ядерно!' фiзики (ЛФТПДЯВ ВЯФ) 1нституту ядерних дослщжень НАН Укра'1'ни.

Дослiджения тематики створення та використання банюв i баз даних тривае з чаав впровадження перших електронних обчислювальних машин i були широко описaнi в роботах В.М. Глушкова [1]. Сучасш вiдомi дослiдники К. Дж. Дейт [2], Т. Конноллi [3], Г. Гар-сia-Молiнa [4] та ш. представляють пiдxоди до проектування, створення та використання баз даних у piзниx сферах практично1 дiяльностi. В меpежi 1нтернет наведено декшька пpиклaдiв pеaлiзaцii за допомогою Web-штерфейсу баз даних спостережень за птахами, погодою [5-7]. Бази даних наукових експерименпв, як правило, вузькоспецiaлiзовaнi, створюються тд конкретну задачу, пpедстaвленi таблицями отриманих даних та вiзуaлiзa-щею pезультaтiв програм обробки з можливютю вiддaленоi роботи та упpaвлiння штер-фейсом користувача [8].

2. Функцп та предметна область бази даних наукового спостереження та експеримен-

ту

Ще у минулому стштп безперервне зростання обсяпв iнфоpмaцii привело до створення програмних комплексiв, що були назваш СУБД - системи упpaвлiння базами даних. СУБД не лише визначали процедури введення та збереження даних, але й дозволили описати структуру шформацп, що i визначило сутшсть та перспективи розвитку баз даних (БД).

Визначення наукового експерименту представляе цю категор^ як метод наукового дослщження, що полягае у вщтворенш процеав або явищ у лабораторних умовах з нако-пиченням вiдповiдноi iнфоpмaцii [9]. Спостереження е безпосередшм способом отримання дослiдниx даних. Враховуючи зазначене, база даних наукового експерименту та спостере-

жень буде включати велике число компоненпв, об'еднаних мiж собою складною системою функщонального зв'язку та iнформацiйного обмшу. Цi компоненти повиннi бути строго регламентоваш та узгодженi у чаа, а також пiдпорядкованi загальному алгоритму прове-дення експерименту або спостереження з можливiстю адаптацп пiд цей алгоритм.

С два шляхи реалiзацii такого пщходу. Перший пiдхiд - класичний - полягае у ство-реннi штелектуально'! шформацшно! технологи з отримання, обробки i систематизаци ш-формаци в режимi реального часу, заснованш на спiльному використаннi методiв шженери знань i традицiйних методiв моделювання, оптимiзацii i роботи з базами даних. Доцшь-нiсть тако'1 штеграци обумовлюеться необхiднiстю використання при виршенш практич-них завдань обробки результат випробувань як чисельних, так i логiчних методiв роботи з даними i знаннями.

Другий пiдхiд - створення для реалiзацii задач наукового дослщження розподшено'! шформацшно! системи, орiентованоi на збiр, зберiгання, пошук i обробку текстово'! або фактографiчноi шформаци, здатно'! функцiонувати в умовах ди випадкових факторiв за активно'! взаемоди iз зовнiшнiм середовищем, за наявносп негативних впливiв рiзноi при-роди. В основу тако'1 системи закладаеться щея органiзацiйного та фiзичного розподiлу користувачiв, що одночасно взаемод^ть з базою даних, а також взаемоузгоджених, але розподшених логiчно i фiзично даних, що утворюють едине цше. Один iз варiантiв втшен-ня такого пiдходу - побудова баз даних на основi онтологш. В основi онтолопчно!' системи знань лежить об'ектно-орiентований пiдхiд, за яким прикладна область описуеться як су-купшсть об'ектiв, що взаемодiють через транслящю повiдомлень.

Щоб обрати шлях реалiзацii бази даних наукового експерименту, слщ визначити основнi функци тако!' бази. У загальному випадку база даних для фiзичного наукового експерименту чи спостереження повинна пщтримувати таю основш функцii:

- отримання шформаци про хiд випробувань вщ системи збору i передачi даних;

- ведення бази даних у реальному чаа, вiдображаючи динамiку поведшки спосте-режуваного об'екта;

- аналiз результатiв спостереження на предмет вщхилення параметрiв, що контро-люються, вщ номiнальних значень (сюди ж може входити виявлення i прогнозування не-сприятливих тенденцiй) i оперативне виршення задач класифiкацii, розпiзнавання, технiч-но'1 дiагностики та iн.;

- формування звiтiв з використанням, за необхщшстю, методiв моделювання, чисе-льно'1 оптимiзацii i логiчних висновкiв.

Концептуальна модель бази даних наукового експерименту чи спостереження - це вщдзеркалення предметно!' обласп, для яко! розробляеться база даних. Наприклад, для фь зичного експерименту база даних виступае системою контролю за дотриманням алгоритму дш, що моделюються в ходi експерименту. Процедура контролю полягае в перевiрцi вщ-повiдностi якостi об'екта певним вимогам, яю задаються зазвичай у виглядi обмежень на показники властивостей. Якщо вони доступнi для вимiру та спостереження, тодi вони ви-ступають як ознаки для визначення стану процесу експерименту. Такими обмеженнями в експеримеш! можуть виступати параметри або функцп. Зазвичай кожнш ознащ задаються меж1 11 величин, у вщповщносп з якими спiввiдноситься, наприклад, вид техшчного стану дослiджуваного об'екта. Проте в бшьшосп випадкiв е ютиною !х однозначна вiдповiднiсть.

Процес контролю у фiзичному експериментi в загальному випадку е подачею на об'ект певних дш (вхщних сигналiв) i багатократним вимiром i аналiзом реакцiй (у вiдпо-вiдь вихщних сигналiв). Д1! на об'ект дослщження поступають вщ засобiв, що контролю-ються, або у виглядi зовшшшх дiй (сигналiв), визначених робочим алгоритмом функщону-вання. Тому в базу даних повинна поступати шформащя про тестовий i функцiональний контроль, а порiвняння еталону з об'ектом, що дослщжуеться, вимагае застосувати класи-фшащю множини об'ектiв, що дослiджуються у процеа експерименту.

У бшьшосп випадюв класифiкацiя грунтуеться на деякш сукупностi ознак (довщ-нику, словнику, тезаурус^, що описують кожен об'ект дослщження. Вважаеться, що ознаки малочутливi до змiни об'ектiв, яю належать до одного класу. Обсяг довщника визначаеться

достатнiм для правильно! класифшацп. Визначають множину класiв {Е{}. . Властивостi

кожного класу описуються множиною змiнних {е. } ^.

Тодi об'ект, який повинен бути розтзнаний та розмiщений у базi даних, може бути охарактеризовано набором змшних у. (. = 1, п) , як отримуються з визначення ознак за

довщником, що використовуеться. Класифiкацiя полягае у тому, щоб спiввiднести кожен новий об'ект до одного з клаав Е{. Рiшення щодо належностi об'екта до класу приймаеть-

ся на основi розрахунку показника схожосп d(е,Е1) мiж вектором у1 та {е.} ^.

Слщ зазначити, що кожен клас може бути описаний кшьюсними параметрами, бага-товимiрними функцiями, логiчними виразами, якюними показниками, густиною розподiлу ймовiрностi ознак. Тодi показник d (е, Е1) буде розраховуватися за рiзними пiдходами.

Наприклад, як середньоквадратична вщстань мiж у1 та сукупшстю {е.}, через функщю

ризику, iгровi методи та ш. Але при визначеннi {е.} логiчними i якiсними змiнними единим можливим методом виступатиме метод логичного висновку.

3. Модель об'екта 1 задач1 класифнкацп результат1в

Модель будь-якого об'екта може бути представленою впорядкованою множиною:

А=< Т,Х, У, Z, Е, Ь >, (1)

де Т - множина момешив часу, в перюд яких спостерiгаеться об'ект; X, У - множина вхщних i вихiдних параметрiв вiдповiдно;

Z - множина сташв об'екта;

Е - оператор переходiв, який вiдбивае механiзм змши станiв об'екта пiд впливом зов-нiшнiх i внутрiшнiх факторiв;

Ь - оператор виходiв, який описуе формування параметрiв виходу як реакцп об'екта на вплив дп зовшшшх i внутрiшнiх факторiв.

Оператори Е та Ь реалiзують вiдображення:

Е: ТxXxZ ® Z, (2)

Ь : ТхХхZ ® У. (3)

Будь-який стан об'екта ге Z може бути представлений у будь-який момент часу / е Т набором змiнних гг (г = 1, к), якi мають рiзнi значення пiд впливом зовнiшнiх i вну-

трiшнiх факторiв. За пiдсумками результат спiвставлення всiх змiнних стану об'екта зi значеннями, що заданi апрюрно i якi характеризують рiвень роботи об'екта або змш, що вщбуваються в результатi проведення дослiду, стан об'екта може бути вщнесено до якоюь класифiкацГi. Але таке ствставлення не завжди можна здiйснити, оскшьки змiннi стану

гг (г = 1, к) е абстрактними, фiзична природа яких не завжди вщома, тож i !х вимiр не завжди можливий. На вщмшу вiд них вихiднi змшш у. (. = 1, п) можна спостерiгати i ви-

мiрювати, оскшьки вони е конкретними фiзичними величинами (сила току, напруження, кутовi та лiнiйнi змiщення та ш.). У цьому випадку вихiднi показники бшьш зручнi для завдань класифшацп та фшсацп у базi даних як ознак, якi контролюються. Тобто, визна-чення виду технiчного стану об'екта можна здшснити на практищ не у просторi змiнних

стану гг (г = 1, к), а у просторi вихiдних змiнних у. (j = 1, п) або iнших змiнних, що е конкретними фiзичними величинами.

З математично'! точки зору, визначення будь-якого стану об'екта можливе лише в

тому випадку, коли за тдсумками вимiрiв вихщних параметрiв у. (. = 1, п) при вiдомих значеннях параметрiв входу (5 = 1,1) може бути отримана ощнка будь-яко'! зi змiнних стану гг (г = 1, к). Тобто, виршена задача спостереження.

Ця задача полягае у такому: на основi вщомого вихiдного процесора у (X)е У ви-значити невщомий стан об'екта г(X)е X, де у(X) та г(X) - вектор-функцп. Формально задача полягае у виршенш вiдносно г{Ъ) рiвняння

Ь [X, х (X), г (X) ,т] = у (X), (4)

де у (X) - опис деяко'! частини процесу на виход^ що можливо зарееструвати за допомогою вимiрювальних пристро'в.

Приймаемо, що об'ект можна спостер^ати у сташ 2(X)е X на множинi моментiв

часу /1 = {г),Т сТ при впливi на виходi х(X)е X, якщо рiвняння (4) мае едине ршення:

г(X) = г(X)е X.

Якщо твердження г(X)е X с Як, то об'ект знаходиться повшстю пiд спостережен-

ням i всi вхiднi i вихiднi параметри об'екта на визначених часових промiжках вносяться у базу даних. Необхщна i достатня умова повного спостереження об'екта означае, що будь-якiй змiнi вектора виходу у(X)е У при фiксованому векторi у(X)е X вiдповiдае певна

змiна вектора стану об'екта:

у (XXу ^) ^ г (X, г (X2); "X,, X2 е Т.

Завдяки цьому вхщш змiннi у. (. = 1, п) можна використовувати як ознаки поточного стану об'екта, який спостер^аеться. Це е результат першо'! задачi спостереження, який фшсуеться в базi даних наукового експерименту.

Повне спостереження за об'ектом може бути досягнуте за допомогою вибору точок контролю, де вщбуватиметься збiр сигналiв виходу з передачею ще'! шформацп до бази даних. Тобто, вибiр таких точок е найбшьш важливим моментом спостереження або експерименту. У цьому випадку задачею класифшацп е вщнесення стану об'екта, що спосте-р^аеться у будь-якiй з точок, до заданого виду об'екта. Виршення ще'! задачi е другим результатом процесу контролю здшснення експерименту, який заноситься до бази даних. Виршенням ще'! задачi е вiдшукання вiдображення

Л-У ® Е, (5)

де Е - множина заданих видiв стану об'екта.

Задача класифшацп полягае у розбиттi множини У на ряд клаав, що не перетина-ються, i у визначенш належностi кожного стану об'екта, що спостер^аеться, до одного з

клас1в. Множину можна розглядати як модель фактор-множини клас1в У/Q, яю не перети-наються. Вир1шення цих питань зводиться до побудови модел1 об'екта, що контролюеться, враховуючи реальш умови його функцюнування 1 вимоги, яю висуваються до отриманих результат1в.

Третьою задачею класифкацп е реал1зац1я вщображення

¥: Е ® 5, (6)

яке е формальним у вщношенш до визначеного виду стану об'екта, що дослщжуеться, та наводить вщповщшсть щодо р1шення про стан об'екта з урахуванням 1мов1ршсних характеристик можливих помилок, похибок, перешкод.

4. Концептуальна модель створення бази даних експерименту

Ус1 перел1чеш задач1 класифжацп об'екта досл1дження для створення бази даних науково-го спостереження або експерименту можуть бути представлен! узагальненою моделлю (рис. 1).

Реал1зац1я процесу наукового спостереження при реал1зацп експерименту зг1дно з наведеною моделлю полягае у виконанш двох еташв. На першому еташ в1дбуваеться велика к1льк1сть р1зноман1тних спостере-жень, пов'язаних з 1м1тац1ею р1зномаштних стан1в об'екта, у тому числ1 - в1дмови, спо-стереження в лабораторних чи природних умовах. До таких спостережень належать 1 дослщження реально юнуючих об'ект1в. При кожному вщтворенш чергового стану об'екта послщовно реал1зуються вщобра-ження Ь та V. Цей етап е трудомютким, пов'язаний з1 значними витратами часу та ресурс1в, але в1н лежить в основ1 другого етапу -визначення фактор-множини сташв У/Q об'екта дослщження та множини вид1в його техш-чного стану Е, який знаходиться у взаемно однозначному вщношенш до У^, з урахуванням 1мов1ршсних характеристик д можливих помилок, похибок, перешкод.

З погляду на весь цикл можливих ситуацш шд час спостереження за об'ектом, може виникати ситуащя, коли вщбуваються поди або процеси, виникнення яких не передбачено алгоритмом експерименту. Ц поди або процеси сл1д внести до бази даних у режим1 реального часу для роботи шших фах1вщв з метою в1дпов1д1 на питання: чому процес шшов ш-шим шляхом або в1дбуваеться нерегламентована под1я. У цьому раз1 показник управлшня в реальному час1 Т можна визначити як Т = 0 - ознака своечасносл шформащ!', що внесена до бази даних; Т = 1 - ознака несвоечасносл внесення шформащь Таку ознаку отримуе кожний запис до бази даних системи обробки шформащ!', в якому виявлено несвоечас-шсть. Для здшснення тако! перев1рки кожний запис мае мютити в соб1 визначений 1нтер-вал часу, коли шформащя в запис1 е актуальною. У загальному вигляд1 його можна визначити як додаткову залежшсть шформащ!', що отримана в ход1 експерименту, в1д в1др1зку часу, на якому вона е актуальною:

Рис. 1. Узагальнена модель бази даних наукового експерименту

T = 0, якщо

xs (a, b, c, d, t0 - tk) e X,

yj (a,c,d,e,t0 - tk)e Y; якщо t0 < t < tk, (7)

zr (a, c, d, e, t0 - tk) e Z,

де Xs, yy., zr - визначенi вище, a - iM^ поди чи процесу, що дослiджуeться, b - кiлькiсть

точок спостереження, c - належнiсть до класу, d - ознаки цього класу, e - ознаки опера-цп, що проводиться в рамках експерименту.

Додатково до наведених (7) у записах бази даних ураховуються ознаки актуальносп запису у час на iнтервалi t0 < t < tk, який визначаеться алгоритмом експерименту. Тобто, запис у базi даних про якусь под^ е актуальним для дослiдження, вивчення, формування звiту, бо спiвпадае з часовим штервалом адекватностi шформацп.

Вихщ записiв xs, yi, zr за межi визначеного вiдрiзку часу робить iнформацiю архiв-

ною. У той же час вихщ за межi визначеного вiдрiзку часу шформацп про вихiднi парамет-ри zr е показником реалiзацii алгоритму експерименту, оскшьки визначае факт отримання даних на виходi незалежно вщ того, успiшним чи неуспiшним був експеримент.

5. Створення бази даних ф1зичного експерименту

Враховуючи викладене, база даних наукового експерименту чи спостереження повинна, з одного боку, утримувати ва властивостi класично'1' бази даних, з шшого, мати особливостi розподшено'1' iнформацiйноi системи з активною взаемодiею iз зовнiшнiм середовищем та стшкою до впливу випадкових факторiв. Така база даних повинна бути реалiзована у двох площинах: внутршнш (сервер) та зовшшнш (1нтернет-портал). Це дозволить накопичува-ти й зберiгати нав^ь первинну, необроблену, iнформацiю про ва iснуючi експерименти та спостереження на сервер^ а вибiркову iнформацiю, необхщну для роботи бiльшостi дослi-дниюв, викладати з обмеженим чи частково обмеженим доступом на 1нтернет-портал. Крiм того, через 1нтернет-портал можна оргашзувати доступ он-лайн до заповнення та ко-ригування таблиць проведення експерименту (спостереження), а також до процесу оброб-ки шформацп, зiбраноi учасниками експерименту (статистична обробка, виявлення ознак класифшаци та ш.).

Розглянемо приклад бази даних, що знаходиться у процеа розробки для виконання експеримешив за тематикою дослщжень мiграцii тритию в оточуючому середовищi. Для реалiзацii бази даних обрана СУБД Oracle.

Експеримент передбачае не лише збiр та аналiз даних про перемщення радiонуклi-ду водню - тршию - в оточуючому середовищi i на цiй основi створення моделi на дiлянцi натурних експериментiв. У процеа виконання роботи передбачаеться дослщження та вiдт-ворення можливих бар'ерних методик, експерименти розповсюдження тритiю за харчови-ми ланцюгами та ряд дослвдв з проникнення тритiю через рiзноманiтнi матерiали. Все це в пщсумку повинно дозволити розробити заходи з мiнiмiзацii негативного впливу тршию на довколишне середовище та оргашзм людини шляхом забезпечення води як речовини, що легко замщуе атом водню на атом тршию та складае 80% вмюту живих органiзмiв. З цiею метою ряд роб^ з дослiдження будуть вестися паралельно, даш необхiдно отримувати в режимi реального часу з лабораторii та д^нки натурного експерименту. Одночасно з базою даних працюватимуть вщ 5 до 7 науковцiв.

Орiентуючись на задачi експерименту, можна зазначити, що представлене моделями (4) - (7) е вимогами щодо виконання конкретних обов'язюв щодо виршення задач кла-сифшацп учасниками експерименту. Узагальнеш задачi експерименту (рис. 1) утримують опис прецеденпв, вказiвку на використання конкретних даних та послщовшсть виконання

<

процесГв. Тож yci системнi прецеденти можна представити на мовГ графiчного опису для об'ектГв моделювання у сферi розробки програмного забезпечення (UML - Unified Modeling Language) у виглядi дiаграми прецедентiв (рис. 2).

На рис. 2 суцГльними стрiлками представлено потГк дiй управлГння, переривчастими - виконання дш над об'ектами. Товста суцГльна стрiлка вказуе пoслiдoвнiсть дш з напов-нення бази даних та формування пГдсумкового звiту. «ПеревГрка вГдповГдностГ_1» е пере-вiркoю отримано! Гнформацп на вiдпoвiднiсть поставленим задачам експерименту. «Пере-вiрка вГдповГдностГ_2» е перевiркoю оброблено! iнфoрмацГí на вГдповГдшсть метi експерименту. Саме ця ГнформацГя, за задумом, Г повинна транслюватися через 1нтернет-портал для Гнших користувачГв, що напряму не задГянГ у формуваннГ бази даних, але використо-вують данГ експерименту для свое! роботи.

Рис. 2. UML-дГаграма системних прецедентГв збору, обробки та передачГ Гнформацп

для розмГщення у базГ даних

В UML-дГаграмГ зазначенГ два спецГальних типи зв'язку мГж прецедентами:

- «мГстить» - коли один прецедент у процесГ свого виконання обов'язково здГйснюе деяку послГдовнГсть дГй, якГ входять до Гншого прецеденту;

- «розширюе» - коли прецеденти подГбнГ за сво1ми дГями, але один Гз них несе дещо збГльшене функцГональне навантаження.

На основГ системних прецедентГв можна побудувати UML-дГаграму класГв. На-йменуваннями класГв будуть виступати окремГ види робГт, якГ несуть у собГ чГтко визначе-не функцГональне навантаження по збору Гнформацп, li обробцГ та формуванню бази даних. Це дозволить виконати всю систему збору, обробки та архГвування Гнформацп у ви-глядГ модулГв, що е основою гнучко! Гнтеграцп та легко! адаптацГ! до умов окремих експе-риментГв. ОсобливГстю дГаграми класГв для бази даних зазначеного експерименту виступа-тимуть три метакласи, якГ повиннГ утримувати вхГдну ГнформацГю, на основГ яко! реалГзу-еться алгоритм експерименту:

- метаклас «Паспорт речовини» забезпечуе ГнформацГею про технГчнГ данГ хГмГчно! речовини, металу, сплаву, якГ використовуються в експериментГ. Так, наприклад, для три-тГю електронний паспорт речовини буде представлений позицГями: апарат (контейнер збе-рГгання), кГлькГсть у лГтрах та за випромГненням, повнота насичення, Гзотопний склад, упа-

Зворотний зв'язок

ковка, дата випуску, дата збереження. Iншi речовини можуть бути представлеш позищями, що найбiльш точно описують фiзико-хiмiчнi властивостi речовини;

- метаклас «Паспорт лабораторп» умiщуe в собi регламентоваш данi та внутрiшнi нормативнi документи на лабораторп та на дшянку натурного експерименту. В паспортi представлена повна характеристика обладнання, що використовусться в лабораторп та на д^нщ натурних експериментiв. Окрiм того, у паспорт дiлянки натурних експериментiв описуються всi природнi об'екти, якi входять до зони дослщжень. Тут же використовуеть-ся QR-маркування для автоматичного переходу на сторшку спостережень, розташовано'1 на Iнтернет-порталi, за кожним природним об'ектом з метою внесення оперативних даних: «Дерево_1» ^ «QR-код» ^ «Таблиця спостережень». Це дозволяе безпосередньо в режимi он-лайн вносити та коригувати данi, а також уникнути зайво'1 паперово'1 роботи та похибки при перенесены даних з паперового на електронний носш;

- метаклас «Забезпечення вхiдною iнформацiею» дозволяе отримати даш у рiзних форматах безпосередньо з мюця поди, структурувати за певними ознаками та передавати для подальшо'1 обробки або безпосередньо до архiву.

Для ведення i використання бази даних передбачаються обмеження доступу корис-тувачiв i постiйний контроль роботи з боку системного адмшютратора для забезпечення збереження даних i конфщенцшносп шформацп. Для оперативно'1 роботи деяким вщдале-ним користувачам створюеться доступ на вхiд до певно'1 сторiнки через QR-код щентифь кацп користувача. Окрiм того, QR-кодування використовуеться для доступу до л^ератур-них джерел за проектом.

Як зазначалося, класифшащя грунтуеться на деякш сукупностi ознак, представле-них у довщнику з описом кожного об'екта дослщження. Для бази даних використаш сис-темнi довiдники фiзичних показниюв, дати, одиниць вимiру, типiв динамши та джерел даних. Наприклад, довщник «Джерела даних» призначений для збер^ання шформацп про джерела даних показниюв, що використовуються в система Довiдник застосовуеться в си-стемi для забезпечення користувачiв i розроблювачiв системи iнформацiею про джерела даних за рiзними показниками i складаеться з полiв: код, iдентифiкатор елемента, на-йменування, опис, вiдповiднiсть, розмщення (на Iнтернет-порталi). Специфiкацiя довiдни-ка «Джерела даних» наведена в табл. 1.

Таблиця 1. Специфшащя довiдника «Джерела даних»

Найменування Тип даних Not NULL Primary Foreign Key Опис

Code varchar(255) Код

ElemID int X X 1дентифшатор елемента

Name nvarchar(1024) X Найменування

Description nvarchar(4000) Опис

ChangelD int 1дентифшатор вщповщ-носп

SITE varchar(256) Сайт

Велика кшьюсть рiзноманiтних таблиць ускладнюе задачу створення вибiрки даних для тдготовки зв^у або розрахунку якоюь моделi в рамках проведення дослiдження. Для вирiшення ща задачi на СУБД Oracle застосовано тдхщ до оргашзацп зв'язку таблиць шляхом формування дочiрнiх таблиць для отримання вибiрки даних. Наприклад, для створення моделi забруднення дiлянки натурних експерименпв техногенним тритieм одним i3 можливих i оптимальних варiантiв побудови такого зв'язку буде виведення тдсумюв SQL-запису за допомогою PL/SQL. PL/SQL-запит може бути представлений таким кодом:

1) SELECT ttl.cl AS tt1_c1, tt1.c2 AS tt1_c2, tt2.c1 AS tt1_c1, tt2.c2 AS tt2_c2, tt1_c1 AS tt2_tt1_c2;

2) FROM ttl;

3) left join tt2 ON ttl.cl = tt2.tt1_c1.

Зв'язок бази даних СУБД Oracle та Гнших програмних виробГв, якг використовують-ся пгд час проведення наукового спостереження або експерименту й видають результати вимГрГв у виглядг таблиць, може бути проведений за допомогою стандартного засобу database link.

6. Висновки

У робот розглянуто задачу створення бази даних наукового експерименту та спостереження, яка утримуе всг властивостГ класично! бази даних г мае особливостГ розподшено! шформацшно! системи. Реалгзацгя тако! бази даних пропонуеться на внутргшньому серверг оргашзацп та 1нтернет-порталг, через який вгдбуватиметься доступ користувачгв до запов-нення та коригування таблиць проведення експерименту або спостереження. За пгдсумками роботи можна зробити такг висновки:

- для експерименту база даних виступае системою контролю за дотриманням алгоритму дгй, що моделюються в ходг експерименту, тож головною вимогою при створеннг тако! бази даних буде виступати адекватне представлення даних щодо вгдповгдностг об'ек-та, що дослгджуеться, певним вимогам показникгв властивостей;

- у базг даних експерименту повиннг бути представленг три задачг класифгкацг! стану об'екта, що спостерггаеться, до заданого виду об'екта. Це - вибгр точок контролю, !х опис (вгдображення) та реалгзацгя вгдображення, що е формальним по вгдношенню до ви-значеного виду стану об'екта, що дослгджуеться, й наводить вгдповгднгсть щодо ргшення про стан об'екта з урахуванням гмовгрнгсних характеристик можливих помилок, похибок, перешкод;

- концептуальна модель бази даних наукового експерименту чи спостереження охоплюе збгр, обробку (систематизацгю) та архгвування великих потокгв гнформацг! при виконаннг двох етапгв експерименту. Перший етап - спостереження гмгтацп ргзномангтних стангв об'екта, що моделюеться, та спгввгднесення з реально гснуючим об'ектом. Другий етап - визначення фактор-множини стангв об'екта дослгдження та множини видгв його технгчного стану з урахуванням гмовгрнгсних характеристик можливих помилок, похибок, перешкод.

Як приклад наведено пгдхгд до створення бази даних, яка зараз розробляеться в рамках фгзичного експерименту за тематикою дослгджень мгграцп тритгю в оточуючому се-редовищг лабораторгею фгзико-технгчних проблем джерел ядерних випромгнювань 1нсти-туту ядерних дослгджень НАН Украíни.

Наведене в роботг може бути використане для розробки баз даних у ргзних сферах наукових дослгджень.

СПИСОК Л1ТЕРАТУРИ

1. Глушков В.М. Основы безбумажной информатики / Глушков В.М. - М.: Наука, Гл. редакция физ.-мат. литературы, 1987. - 552 с.

2. Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных / Дейт К.Дж. - [8-е изд.]. - М.: Вильямс, 2005. -1328 с.

3. Коннолли Т. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика / Т. Коннолли, К. Бегг. - [3-е изд.]. - М.: Вильямс, 2003. - 1436 с.

4. Гарсиа-Молина Г. Системы баз данных. Полный курс / Гарсиа-Молина Г., Ульман Дж., Уидом Дж. - Вильямс, 2003. - 1088 с.

5. База данных «Онлайн дневники наблюдений» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://ru-birds.ru/index.php/en/sample-sites-2.

6. Проект Турухтан. База данных учета птиц [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://philomachus.ru/proj ect.

7. Веселов В.М. Язык описания гидрометеорологических данных для IBM PC совместимых ПЭВМ / В.М. Веселов // Труды ВНИИГМИ-МЦД. - 1995. - Вып. 160. - С. 41 - 54.

8. Редактор данных эксперимента [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.ioffe.ru/LLT-SH/safon/ExpDataViewer.html.

9. Ахутин А.В. Эксперимент и природа / Ахутин А.В. - СПб.: Наука, 2012. - 660 с.

Стаття над1йшла доредакцп 18.01.2016