Разработка онтологии предметной области для формального логического вывода и визуализации в системах информационной поддержки задач морского пространственного планирования Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004.5, 004.9

DOI: 10.25702/KSC.2307-5252.2018.10.77-90

А.В. Вицентий1, М.Г. Шишаев1, П.А. Ломов1, Г.Г. Гогоберидзе2

1 Институт информатики и математического моделирования ФИЦ КНЦ РАН

2 ФГБОУ ВО «МАГУ»

РАЗРАБОТКА ОНТОЛОГИИ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ ДЛЯ ФОРМАЛЬНОГО ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА И ВИЗУАЛИЗАЦИИ В СИСТЕМАХ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ЗАДАЧ МОРСКОГО ПРОСТРАНСТВЕННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ*

Аннотация

Данная статья является продолжением работ коллектива по созданию подходов к решению задач разработки научно-методических основ управления морским пространственным планированием развития морехозяйственных комплексов европейской части Арктической зоны Российской Федерации на основе интеллектуальных информационных технологий (на примере морехозяйственного кластера Мурманской области). Задача, решение которой описано в этой статье, заключается в анализе и выявлении основных концептов и отношений, используемых в рамках системы пространственного планирования, и разработке их формального представления в виде онтологической модели для последующего автоматизированного выполнения аналитических операций с использованием логического вывода на примере морехозяйственного кластера Мурманской области. Предлагаемое решение основано на онтологической модели предметной области морского пространственного планирования. Модель представляет машинно-интерпретируемый набор сущностей и отношений, выявленный на примере морехозяйственного кластера Мурманской области, а также обеспечивает возможность задания набора основных концептов и отношений предметной области и осуществления формального логического вывода для решения различных задач, в том числе и задач обнаружения потенциальных конфликтов при осуществлении различных видов морской деятельности.

Ключевые слова:

онтология предметной области, морское пространственное планирование, логический вывод, управление пространственно-распределенными системами, интерфейс пользователя, системы поддержки принятия решений

A.V. Vicentiy, M.G. Shishaev, P.A. Lomov, G.G. Gogoberidze

DEVELOPMENT OF DOMAIN ONTOLOGY FOR FORMAL INFERENCE

AND VISUALIZATION IN INFORMATION SUPPORT SYSTEMS FOR THE TASKS

OF MARITIME SPATIAL PLANNING

Abstract

This paper is a continuation of the work to the development of scientific-methodical bases of marine spatial planning of maritime economics development in the European Arctic zone of the Russian Federation on the basis of intelligent information technologies on the example of the Murmansk region. The scientific problem, the solution of which is described in this article is to analyze and identify the main concepts and relationships used within the spatial planning system, and to develop their formal

* Исследование выполнено при частичной финансовой поддержке РФФИ и Министерства образования и науки Мурманской области в рамках научных проектов № 17-47-510298 р_а и 17-45510097 р_а.

presentation as an ontological model for subsequent automated execution of analytical operations using logical inference on the example of the marine economic cluster of the Murmansk region. The proposed solution is based on the ontological domain model for the maritime spatial planning. The model represents a machine-interpreted set of entities and relationships, identified by the example of the marine economic cluster of the Murmansk region.

It also provides the ability to enter a set of basic concepts and relations of the subject area and implement a formal inference to solve various problems, including the problems of detecting potential conflicts in the implementation of various types of marine activities.

Keywords:

domain ontology, marine spatial planning, inference, management of spatially distributed systems, user interface, decision support systems

1. Введение

Морское пространственное планирование может определяться по-разному в зависимости от целей его использования. Одним из наиболее полных и часто используемых определений морского пространственного планирования (МПП) является определение Межправительственной океанографической комиссии ЮНЕСКО. В нем МПП определяется как общественный процесс анализа и пространственно-временного распределения деятельности человека в морских районах. В такой трактовке, морское пространственное планирование является инструментом организации рационального использования морского пространства и взаимодействия между основными заинтересованными лицами (стейкхолдерами) на основе системного и экологического подходов. Благодаря применению методов морского пространственного планирования можно оценивать кумулятивный эффект влияния различных видов морской деятельности человека на экосистемы региона и другие отрасли, а также обнаруживать и предупреждать конфликты между различными стейкхолдерами, касающиеся морехозяйственной деятельности. В этой связи, разработка научно-методических основ управления морским пространственным планированием развития морехозяйственных комплексов Российской Федерации на основе интеллектуальных информационных технологий является актуальной научной задачей.

В последние годы разработка научно-методических основ и практических инструментов в области морского пространственного планирования и комплексного управления прибрежными зонами (КУПЗ) становится особенно актуальной для российской Арктики. Так, Стратегия развития Арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ) и обеспечения национальной безопасности на период до 2020 года, утвержденная Президентом Российской Федерации 8 февраля 2013 года [1], среди приоритетных направлений и основных мероприятий выделяет «разработку и апробацию моделей комплексного управления прибрежными зонами в арктических регионах». Планом мероприятий по реализации Стратегии развития АЗРФ и обеспечения национальной безопасности на период до 2020 года, предусматриваются разработка и апробация моделей комплексного управления прибрежными зонами в арктических регионах. Одним из главных назревающих конфликтов в АЗРФ можно назвать противоречия между освоением нефтегазовых месторождений на континентальном шельфе и промышленным рыболовством, которые ведут спор за одни и те же акватории.

Практически все намеченные недропользователями инвестиционные площадки и проекты, акваториально почти полностью совпадают с районами нерестовой миграции и нагула водных биоресурсов, особенно ценных промысловых видов гидробионтов. Усугубляется конфликт между развитием морского туристско-рекреационного бизнеса в Арктике и развитием морепромышленного производства в целом. Также, отмечается конфликтность в использовании территорий и акваторий в хозяйственных, военно-стратегических и оборонных целях [2].

Мурманская область, входящая в АЗРФ, не является исключением, поэтому вопросы морского (акваториального) пространственного планирования и эффективной организации морехозяйственной деятельности для нее также актуальны. Но, несмотря на то, что Мурманская область относится к приморским регионам, омывается Баренцевым и Белым морями, имеет относительно развитую портовую инфраструктуру, доступ к удобным международным морским путям, места базирования рыболовных, ледокольного и Северного военно-морского флотов, в регионе отсутствует четкий пространственный план развития морских акваторий и прибрежных территорий. Отсутствие системного подхода в этой области может привести к повышению межотраслевой и внутриотраслевой конфликтности и пагубно сказаться на экологии и биоразнообразии региона.

Стратегия социально-экономического развития Мурманской области до 2020 года и на период до 2025 года в качестве приоритетных направлений развития региона указывает развитие рыбопромыслового и аквакультурного кластеров, технологического кластера обеспечения шельфовой добычи в Арктике, технологического и материального обеспечения морской деятельности, туристического кластера и развитие морского круизного туризма [3]. Модель экономики Мурманской области в значительной степени ориентирована на развитие морехозяйственной деятельности и эксплуатации системообразующей роли Северного морского пути (СМП) [4]. Эти особенности обусловливают специализацию формируемых акватерриториальных морехозяйственных комплексов (кластеров) и значительно отличают ее от внутриконтинентальных районов Севера и циркумполярных территорий. Кроме того, переход к кластерному (узловому) развитию Мурманской области связан с очаговым освоением территории, высокой дисперсностью расселения, низкой плотностью населения и удаленностью от крупнейших промышленных центров страны. [5]

Морехозяйственный кластер Мурманской области понимается как совокупность размещенных на ограниченной территории предприятий и организаций, представляющий собой непосредственных участников кластера, и связанных с их деятельностью организаций, которая характеризуется наличием объединяющей их деятельности в одной или нескольких отраслях (видах экономической деятельности), механизма координации этой деятельности и кооперации участников кластера, синергетического эффекта, выражающегося в повышении экономической эффективности и результативности деятельности участников кластера за счет высокой степени их концентрации и кооперации. В данном контексте непосредственные участники кластера, и связанные с их деятельностью организации можно назвать совокупностью стейкхолдеров кластера. К важным характеристикам кластера относятся географическая концентрация и (или) функциональная взаимосвязанность стейкхолдеров, конкуренция и кооперация стейкхолдеров, ведение совместной деятельности,

встроенность в социально-экономическую систему. При этом, возможность использования различных видов ресурсов, сосредоточенных на одной территории потенциально ведет к появлению противоречий (конфликтов) стейкхолдеров, и оказывает негативное влияние на социально-экономическое развитие области в целом. [6]

Таким образом, в настоящее время, существует острая необходимость в разработке научно-методических основ и практических инструментов поддержки регионального управления и развития морехозяйственного кластера Мурманской области с учетом интересов и противоречий различных стейкхолдеров.

2. Постановка задачи

Большое количество субъектов экономической и иной деятельности в морских акваториях и прибрежных зонах, а также сложность затрагиваемых морехозяйственной деятельностью био-социо-экономических систем делает актуальной задачу системного представления состава и отношений разнородных объектов, так или иначе ассоциированных с рассматриваемой деятельностью на основе морского пространственного планирования и системного подхода. [7] Возникновение конфликтов, связанных с конкуренцией различных морепользователей за ресурсы и право приоритетного пространственно-временного использования территорий является естественным процессом при осуществлении морской деятельности на полиресурсных территориях, к которым относится морехозяйственный кластер Мурманской области. Одним из наиболее характерных типов конфликта в регионе является конфликт между биоресурсными и минеральноресурсными видами деятельности. Наиболее остро он проявляется на примере промышленного рыболовства и освоения шельфовых запасов нефти и газа. Почти всегда это конфликтные виды природопользования, но в зависимости от конкретных зон, возможность их совмещения колеблется от нежелательной до ограниченно допустимой. [5]

Данная статья продолжает цикл работ, направленных на создание подходов к решению задач разработки научно-методических основ управления морским пространственным планированием развития морехозяйственных комплексов европейской части Арктической зоны Российской Федерации на основе интеллектуальных информационных технологий (на примере морехозяйственного кластера Мурманской области). В рамках этого направления выделяется отдельная проблема, связанная с возможностью автоматизированного выявления потенциальных конфликтов стейкхолдеров формальными средствами для поддержки принятия решений в области МПП на примере морехозяйственного кластера Мурманской области.

Таким образом, в рамках данной работы, основная задача исследования сформулирована следующим образом: «анализ и выявление основных концептов и отношений, используемых в рамках системы пространственного планирования, и разработка их формального представления для последующего автоматизированного выполнения аналитических операций с использованием логического вывода».

3. Методы решения

3.1. Концептуальное моделирование

Решение обозначенной выше задачи возможно получить различными способами. Одним из подходов, позволяющих получить приемлемое решение подобного класса задач, является разработка концептуальной модели предметной области (КМПО) морехозяйственной деятельности. Работы, проведенные научным коллективом в этом направлении были описаны в [6]. В результате была разработана концептуальная модель предметной области, учитывающая интересы стейкхолдеров, осуществляющих морехозяйственную и иные виды деятельности в морехозяйственном кластере Мурманской области. Модель представляет собой формализованное описание качественного состава субъектов и объектов морехозяйственной деятельности региона и отношений между ними (рис. 1.). Концептуальная модель предметной области может быть использована для прогнозирования и моделирования процессов управления социально-экономического развития био- социо- экономических систем морехозяйственного кластера Мурманской области с целью синтеза приемлемых для всех заинтересованных сторон пространственных планов морепользования и обеспечения оперативной и адекватной реакции системы управления на изменения составляющих объекта управления и внешней среды.

Рисунок 1. Схема концептуальной модели предметной области

С другой стороны, КМПО необходима для обеспечения технологической основы решения задач интеллектуальной информационной поддержки по управлению морским (акваториальным) пространственным планированием развития морехозяйственных комплексов. Для этих целей, в процессе разработки модели было выделено 39 видов различных отношений, образующих иерархию и определены их свойства, потенциально значимые в контексте процедур логического вывода. Таким образом, разработанная модель представляет собой логическую систему, обеспечивающую возможность автоматизированного вывода заключений на основе имеющихся фактов, а, кроме того, может быть использована для анализа полноты и непротиворечивости коллективных знаний, представленных экспертами (рис. 2).

Рисунок 2. Использование концептуальной модели предметной области

3.2. Онтологическое моделирование

В работах [5, 6] была заложена основа для формализации процедур выявления конфликтов стейкхолдеров применительно к морскому пространственному планированию с помощью концептуальной модели предметной области морехозяйственной деятельности. Благодаря предложенным подходам и полученным результатам были определены состав и структура взаимодействия основных концептов. Однако, для более эффективного использования в информационных системах (ГИС, картографические сервисы, и др.) больше подходит онтология, описанная в нотации OWL (Web Ontology Language). Изначально, язык OWL разрабатывался для описания классов, присущих веб-документам и приложениям, и отношений между ними. В основе языка OWL лежит представление действительности в модели данных «объект -свойство». Современная вервия OWL широко используется не только для описания веб-страниц, но и любых объектов действительности. Каждому элементу описания в этом языке (в том числе свойствам, связывающим объекты) ставится в соответствие унифицированный идентификатор ресурса (Uniform Resource Identifier - URI). Далее, в работе рассмотрено решение задачи анализа и выявления основных концептов и отношений, используемых в рамках системы пространственного планирования, и разработки их формального представления для последующего автоматизированного выполнения аналитических операций с использованием логического вывода на основе применения онтологии.

На формальном уровне онтология - это система, состоящая из набора понятий и набора утверждений об этих понятиях, на основе которых можно описывать классы, отношения, функции и индивиды. В контексте решаемой задачи под онтологией понимается система понятий предметной области, которая

представляется как набор сущностей, соединенных различными отношениями. В данной работе онтология используются для формальной спецификации понятий и отношений, которые характеризуют определенную область знаний. Важным преимуществом онтологий в качестве способа представления знаний является их формальная структура, которая упрощает их последующую компьютерную обработку. Кроме того, создание явных допущений в предметной области, лежащих в основе реализации, дает возможность легко изменить эти допущения при изменении или пополнении знаний о предметной области.

4. Результаты

Создание онтологии это итеративный процесс, требующий частого возврата к предыдущим уровням разработки и внесения изменений. В этой статье представлен текущий этап разработки, так сказать, моментальный снимок, онтологии предметной области (ОПО) морского пространственного планирования на примере Мурманской области. Для создания качественной ОПО необходимо привлечение различных экспертов предметной области. Однако, на первом этапе значительная часть информации может быть получена и из литературных источников [8-11], в том числе, с использованием методов автоматизированного анализа текстов с целью выявления их смыслов, наборов наиболее значимых концептов (классов онтологии) и связей между ними [12].

На основе подробного изучения доступных данных (отчетов по результатам научно-исследовательской деятельности, монографий, научных статей, обзоров и других открытых источников), было, в частности, установлено, что наиболее актуальны для морехозяйственного кластера Мурманской области конфликты между освоением месторождений углеводородов и добычей гидробионтов на континентальном шельфе. Причем, часто эти конфликты заданы не в явной форме, т.е. как противоречия между недропользователями и представителями промышленного рыболовства, а опосредованно, например, через претензии на одни и те же территории, которые одновременно являются как перспективными с точки зрения добычи нефти и газа, так и важными для нереста и нагула промысловых рыб.

Также в процессе анализа были выделены основные активности, характерные для морехозяйственного кластера Мурманской области. В частности, к наиболее важным из них, составляющих набор основных концептов, используемых в рамках системы пространственного планирования, можно отнести:

- добыча гидробионтов (включая ценные виды рыб) на большом удалении от берега;

- судоходство;

- рыбоводство;

- переработка гидробионтов (включая растительное сырье и ценные виды рыб) ;

- аквакультура и марикультура;

- прибрежная добыча гидробионтов (включая ценные виды рыб);

- нефтедобыча

- газодобыча,

- геологоразведка,

- транспортировка углеводородов;

- переработка углеводородов;

- ледовое судоходство,

- проводка судов;

- деятельность портов;

- поддержание инфраструктуры для судоходства;

- дноуглубительные работы;

- создание искусственных островов;

- созданию инфраструктуры;

- охрана государственных границ и сопутствующие мероприятия (учения, стрельбы, разведка, патрулирование, закрытия морских и прибрежных (акваториальных) зон, др.;

- туризм;

- охрана окружающей среды;

- прокладка коммуникаций;

- прибрежная энергетика;

- и др.

Подобным образом были выявлены и другие основные концепты и отношения, используемых в рамках системы пространственного планирования, и формально представлены в виде онтологической модели для последующего автоматизированного выполнения аналитических операций с использованием логического вывода на примере морехозяйственного кластера Мурманской области. Визуальное представление фрагмента разработанной онтологии представлено на рисунке 3.

Рисунок 3. Визуальное представление фрагмента онтологии предметной области

5. Пример практического использования онтологии предметной области (use case)

Для реализации автоматизированного логического вывода в онтологии были введены специальные классы:

- Situation() - ситуация;

- ConflictSituation() - конфликтная ситуация;

- TerritoryO - территория;

- Agent() - агент (некоторая активная сущность);

- NaturalPhenomenon() - природное явление;

- ActivityO - активность (некоторое действие).

Также были заданы следующие отношения:

- hasActivity(X,Y) - бинарное отношение «ситуация имеет активность»;

- hasTerritory(X,Y) - бинарное отношение «ситуация имеет территорию»;

- hasNegativeEffectOn(Y,Y) - бинарное отношение «имеется негативный эффект при данном сочетании активности и территории»;

- hasParticipant(X,Y) - бинарное отношение «ситуация имеет агента».

Помимо приведенных классов и отношений в онтологии были заданы

дополнительные аксиомы, позволяющие применять логический вывод для решения аналитических задач. В качестве примера рассмотрим аксиому, используемую для обнаружения потенциального конфликта. Она позволяет относить к классу конфликтной ситуации некоторые экземпляры класса ситуация, имеющих некоторый набор связей (отношений) с экземплярами других классов. Данная аксиома на языке логики предикатов первого порядка будет иметь следующий вид:

Situation(X0) AND Activity(Y) AND Territory(V) AND hasTerritory(X0,V) AND hasActivity(X0,Y) AND hasNegativeEffectOn(Y,V) AND

Situation(X1) AND NaturalPhenomenon(N) AND hasActivity(X1,N) AND hasTerritory(X1,V) -> ConflictSituation(X0).

В разработанной онтологии данная аксиома представляется в виде выражения дискрипционной логики, которое в манчестерском синтаксисе языка OWL, будет иметь следующий вид:

ConflictSituation EquivalentTo

Situation and hasActivity some

(Activity and hasNegativeEffectOn some

(Territory and inverse hasTerritory some Situation))

Содержательный смысл данной аксиомы состоит в следующем: если активность в рамках ситуации негативно влияет на территорию, на которой происходит природное явление (иная ситуация), то эта ситуация является конфликтной (потенциально конфликтной) ситуацией.

Таким образом, в онтологии в виде экземпляров класса «Активность» могут быть заданы различные виды деятельности, а факты ее ведения какой-либо организацией на некоторой территории - соответствующим экземпляром ситуации, включающей экземпляр территории и агента (сущности ведущей деятельность). Далее, определяем отношения hasNegativeEffectOn между экземплярами видов активности и территориями, исходя из данных природного

мониторинга. Теперь можно также в виде ситуаций задавать природные явления, происходящие на некоторой территории.

Проведение классификации машиной вывода в этом случае позволяет автоматически выявлять конфликтные ситуации, на основе рассмотренной выше аксиомы, заданной в рамках определения класса «Конфликтная ситуация».

Визуальное представление конфликтной ситуации, полученной с помощью формального логического вывода на разработанной онтологии предметной области, представлено на рисунке 4.

Рисунок 4. Визуальное представление конфликтной ситуации.

6. Заключение и обсуждение полученных результатов

В данной работе описано решение задачи анализа и выявления основных концептов и отношений, используемых в рамках системы пространственного планирования, и разработки их формального представления для последующего автоматизированного выполнения аналитических операций с использованием логического вывода.

В основе предложенного решения поставленной задачи лежит онтологическая модель предметной области морского пространственного планирования, представляющая машинно-интерпретируемый набор сущностей и

отношений, выявленный на примере морехозяйственного кластера Мурманской области.

Полученные результаты являются составной частью разрабатываемых научно-методических основ управления морским (акваториальным) пространственным планированием развития морехозяйственных комплексов европейской части Арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ) на основе интеллектуальных информационных технологий.

Таким образом, можно говорить, что поставленная в работе задача была решена авторским коллективом, а результаты обоснованы и опробованы на модельном примере выявления конфликтной ситуации, связанной с совмещением деятельность разных стейкхолдеров на одной территории. При этом, нельзя с полной уверенностью утверждать, что предложенная авторами онтологическая модель предметной области находится в своем окончательном виде и ее возможности на данный момент покрывают все потенциальные потребности автоматизированного выполнения аналитических операций в рассматриваемой области. Однако, на данном этапе работ, полученный результат следует признать удовлетворительным и практически обоснованным.

Предложенный в работе подход обеспечивает возможность задания набора основных концептов и отношений предметной области морского пространственного планирования (на примере морехозяйственного кластера Мурманской области) и осуществления формального логического вывода для решения различных практических задач МПП и КУПЗ. В том числе и задач обнаружения потенциальных конфликтов при осуществлении различных видов морской деятельности различными стейкхолдерами.

Онтологическая модель предметной области морского пространственного планирования была разработана на примере Мурманской области и включает в себя классы и отношения, характерные, прежде всего, для данного региона. Однако, возможности модели могут быть существенно расширены как для использования на примере других регионов АЗРФ, так и на АЗРФ в целом, за счет пополнении знаний о предметной области и формального их описания в нотации OWL.

7. Направления дальнейшей работы

Гибкость используемого для решения поставленной проблемы подхода и предложенной онтологической модели предметной области определяют высокую вариативность дальнейших работ в этом направлении. Среди наиболее перспективных хотелось бы отметить следующие.

Дополнение и развитие предложенной онтологии за счет добавления концептов, отношений и аксиом в данной предметной области.

Разработка и интеграция модуля пополнения ОПО на основе автоматических и автоматизированных интеллектуальных методов извлечения и формализации знаний.

Расширение области применения предложенного подхода за счет пополнения знаний, заложенных в ОПО и апробация возможностей модели для решения подобных задач в других регионах арктической зоны Российской Федерации.

Особо следует отметить направление разработки интеллектуальных средств поддержки принятия решений регионального управления за счет

дополнения ОПО технологией геовизуализации, которая позволит представлять результаты анализа ситуаций лицу, принимающему решения (ЛПР) в более наглядной форме, с привязкой к конкретной территории на основе актуальных картографических данных. Некоторый задел в этом направлении уже был сделан авторами в работах [8, 10, 13 -15]. Такой интегрированный подход к управлению территориями, объединяющий возможности когнитивной динамической визуализации пространственных данных и формального представления знаний позволит существенно повысить оперативность и эффективность принятия решений в мультипредметных информационных системах поддержки регионального управления в условиях АЗРФ, а также позволит снизить когнитивную нагрузку на ЛПР в процессе работы.

Литература

1. Стратегия развития Арктической зоны Российской Федерации и обеспечения национальной безопасности на период до 2020 года URL: http://docs.cntd.ru/document/499002465

2. Коновалов А.М. Морское пространственное планирование в системе стратегического планирования развития Арктической зоны Российской Федерации. Российский Север: модернизация и развитие. 2015. С.32-38

3. Стратегия социально-экономического развития Мурманской области до 2020 года и на период до 2025 года, утвержденной постановлением Правительства Мурманской области от 25 декабря 2013 г. N 768-ПП/20

4. Карлин Л. Н., В. Н. Воробьев, В. М. Абрамов, Г. Г. Гогоберидзе Научное обеспечение стратегического планирования развития Северного морского пути как транспортного коридора с учетом изменений климата Арктики // Транспорт Российской Федерации. Журнал о науке, практике, экономике. 2014. № 1. С. 16-21

5. Ершова А.А., Вицентий А.В., Гогоберидзе Г.Г., Шишаев М.Г., Ломов П.А. Морское пространственное планирование: возможности для приморских территорий и прилегающих акваторий Мурманской области. // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. - 2018. - Т. 14. - № 2 (359). - С. 269-287.

6. Вицентий, А.В. Шишаев, М.Г., Ершова А.А., Гогоберидзе Г.Г. Концептуальная модель морехозяйственной деятельности в регионе как основа систем информационной поддержки морского пространственного планирования //Труды Кольского научного центра РАН. - 2017. - Вып. 8. Информационные технологии. С. 77- 88.

7. Гогоберидзе Г.Г., Ершова А.А., Румянцева Е.А., Шишаев М.Г., Вицентий А.В., Ломов П.А. Возможности применения инструментария морского пространственного планирования для Мурманской области. // Материалы XXVII Международной береговой конференции. Ответственный редактор Е.А. Румянцева. 2018. С. 378-381.

8. Vicentiy A.V., Shishaev M.G., Oleynik A.G. Dynamic Cognitive Geovisualization for Information Support of Decision-Making in the Regional System of Radiological Monitoring, Control and Forecasting. // Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 466, pp. 483-495. Springer, Cham.

9. Vicentiy A.V., Shishaev M.G., Vicentiy I.V. The Development of Dynamic Cognitive Interfaces for Multisubject Information Systems (on the Example of

Geosocial Service). // Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 575, pp. 449-459. Springer, Cham.

10.Вицентий А. В., Шишаев М.Г., Порядин Т.А. К вопросу о разработке когнитивных интерфейсов средств информационной поддержки управления развитием пространственно-распределенных систем // Наука - производству. Материалы международной научно-практической конференции. Мурманский государственный технический университет. 2015. С. 109-113.

11.Vicentiy I.V., Eliseev S.M., Vicentiy A.V. Applying of the Classifications Trees Method in Forecasting of Risk Groups of Intolerant Behavior. // Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 662 pp. 350-359. Springer, Cham

12.Vicentiy A.V., Dikovitsky V. V., Shishaev M.G. The Semantic Models of Arctic Zone Legal Acts Visualization for Express Content Analysis // Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 763, pp. 216-228. Springer, Cham.

13.Вицентий А.В. Визуализация пространственных данных как подход к построению когнитивных интерфейсов мультипредметных информационных систем поддержки регионального управления // Интернет-журнал «Науковедение» - 2017. Т. 9. - №5 (42).

14. Вицентий А. В. Применение дистанционного зондирования земли и космических технологий для развития арктических и субарктических территорий российской федерации // Труды Кольского научного центра РАН. 2013. № 5 (18). С. 40-45.

15.Вицентий А.В. Разработка технической платформы средств динамического картографирования и визуального анализа на примере системы информационной поддержки мониторинга радиологической обстановки // Фундаментальные проблемы системной безопасности. - 2014. С. 324-329.

Сведения об авторах

Вицентий Александр Владимирович — к.т.н., старший научный сотрудник e-mail: [email protected]

Vicentiy Alexander - PhD (Tech. Sci.), senior researcher

Шишаев Максим Геннадьевич — д.т.н, доцент, профессор РАН, главный научный сотрудник ИИММ КНЦ РАН е-mail: [email protected]

Maxim G. Shishaev — Dr.Sci. (Tech.), associate professor, professor of RAS, lead researcher

Ломов Павел Андреевич — к.т.н., старший научный сотрудник, доцент e-mail: [email protected]

Lomov Pavel — PhD (Tech. Sci.), senior researcher, associate professor

Гогоберидзе Георгий Гививич — д.э.н., доцент

e-mail: [email protected]

Gogoberidze Georgii — Dr.of Sci., associate professor