Геоинформационная система как инструмент социально-экономического анализа
Геоинформационная система — система сбора, хранения, анализа и графической визуализации пространственных (географических) данных и связанной с ними информации о необходимых объектах. Понятие геоинформационной системы также используется в более узком смысле — как инструмента (программного продукта), позволяющего пользователям искать, анализировать и редактировать как цифровую карту местности, так и дополнительную информацию об объектах. Пространственные данные составляют основу информационного обеспечения геоинформационных систем.
Современный анализ геопространственных данных позволяет совмещать геоинформационную систему с бизнес-аналитикой, что приводит к качественному, быстрому принятию решений за счет сокращения времени на поиск и анализ необходимой информации. Так для решения вопросов доступности образования разрабатывается геоинформационная система на основе данных ежегодных всероссийских мониторингов. Получены первые результаты по моделированию и прогнозированию набора на первый курс инвалидов и лиц с ОВЗ в образовательные организации профессионального образования.
В результате регрессионного анализа была установлена следующая линейная зависимость:
ИП = К1 х АП + К2,
где ИП – численность инвалидов-первокурсников, АП – количество адаптированных программ, К1 и К2 – коэффициенты регрессионного анализа. Данная зависимость показывает, что за счет увеличения числа адаптированных образовательных программ увеличивается число привлеченных первокурсников-инвалидов. Сравнивая результаты 2014 года с текущими, можно сделать вывод, что образовательные организации отходят от модели дистанционного обучения студентов-инвалидов.
В 2017 году поступил в магистратуру ЮУрГУ по направлению 38.04.02 “Менеджмент” по программе “Геоинформационные системы”. Планируемая тема магистерской диссертации: “Исследование факторов, влияющих на качество получения профессионального образования студентами-инвалидами”.
Публикации и доклады:
Тимченко М.С. Влияние условий получения инклюзивного профессионального образования на численность первокурсников-инвалидов // Межвузовская студенческая научно-практическая конференция “Студенческая наука в XXI веке”. – г. Челябинск, 2018 (Доклад, сертификат, статья)
Тимченко М.С. Создание геопортала инклюзивного профессионального образования Челябинской области // Всероссийская научно-практическая конференция “Разработки РФ по приоритетным направлениям развития науки, технологий и техники” (УМНИК). – г. Челябинск, 2017 (Доклад, диплом)
Тимченко М.С., Романенкова Д.Ф. Информационная и методическая поддержка системы инклюзивного среднего профессионального образования инвалидов и лиц с ограниченными возможностями здоровья // Инфо-стратегия 2016: Общество. Государство. Образование: сборник материалов VIII международной научно-практической конференции. – Самара: ООО “Книжное издательство”, 2016. – С.526-530. (Публикация, доклад, диплом)
Тимчено М.С., Романенкова Д.Ф., Мельников А.В. Портал поддержки инклюзивного профессионального образования инвалидов и лиц с ограниченными возможностями // Развитие единой образовательной информационной среды: сетевые образовательные ресурсы и программы: материалы XIII международной научно-практической конференции. – Томск: Изд-во Том. ун-та, 2014. – С.119-121. (Публикация, доклад)
Компьютерное зрение и обработка изображений
Степень автономности современных робототехнических систем определяется их способностью идентификации объектов окружающей среды и возможностью их самолокализации в недетерминированных условиях. В последнее время существует большое количество модификаций метода одновременной локализации и построения карты SLAM, адаптированного для различных сенсорных систем. В основе всех модификаций лежит итеративных алгоритм ближайших точек ICP. Он многократно применяет преобразования (смещение, вращение) необходимые для сведения к минимуму расстояние между точками из двух необработанных сканов. Входы: точки из двух необработанных сканов, первичная оценка трансформации, критерии для остановки итерации. Результат: совершенное преобразование.
В 2016 году поступил в аспирантуру ЮУрГУ по направлению подготовки 09.06.01 “Информатика и вычислительная техника” по специальности 05.13.11 “Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей”.
Публикации:
A. Vokhmintcev, M. Timchenko, K. Alina, “Real-Time visual loop-closure detection using fused iterative close point algorithm and extended Kalman filter,” 2017 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM), St. Petersburg, 2017, pp. 1-6.
doi: 10.1109/ICIEAM.2017.8076187
A. Vokhmintsev, M. Timchenko, A. Melnikov, A. Kozko, A. Makovetskii, “Robot path planning algorithm based on symbolic tags in dynamic environment,” Proc. SPIE 10396, Applications of Digital Image Processing XL, 103962E (19 September 2017), pp. 1-8.
doi: 10.1117/12.2273279
Vokhmintcev A.V., Timchenko M.S. The new combined method of the generation of a three-dimensional dense map of environment based on history of camera positions and the robot’s movements // Computer Science and Information Technologies (CSIT’2017): proceedings of the 19th international workshop. – Baden-Baden,Germany, 2017. – P.205-210. (Публикация)
A. Vokhmintsev, M. Timchenko and K. Yakovlev, “Simultaneous localization and mapping in unknown environment using dynamic matching of images and registration of point clouds,” 2016 2nd International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM), Chelyabinsk, 2016, pp. 1-6.
doi: 10.1109/ICIEAM.2016.7910967
Разработка новых подходов поддержана грантом РФФИ на 2016-2018 гг. “Разработка системы одновременной навигации и составления карты в неизвестном пространстве на основе динамического сопоставления изображений и регистрации облаков точек”. Руководитель проекта – Вохминцев А.В., к.ф.-м.н.
Применение онтологий в задачах инжиниринга знания
Развитие индустрии систем электронного документооборота, сопровождающееся ростом массивов обрабатываемых полнотекстовых документов, требует новых средств организации доступа к информации, многие из которых следует отнести к разряду систем искусственного
интеллекта – систем обработки знаний. Одним из эффективных подходов к выявлению и обработке смысла текстовых документов является использование онтологий. Онтология определяет термины, используемые для описания и представления знаний той или иной предметной области. Она необходима для людей, для приложений систем баз данных и различных других информационных систем, которые совместно используют специфическую информацию в какой-либо предметной области. Результатом работы является новый подход формирования онтологии, основанный на кластеризации текстов, и её хранения в реляционной системе управления базами данных.
В 2009 году окончил бакалавриат по направлению «Прикладная математика и информатика», защитил диплом по теме «Кластеризация документов как метод автоматического построения предметной онтологии» (Доклад). В 2011 году окончил магистратуру по направлению «Прикладная математика и информатика», защитил магистерскую диссертацию по теме «Разработка программы редактирования онтологий» (Доклад).
Публикации и доклады:
Тимченко М.С. Система автматического создания онтологии с возможностью последующего редактирования // Школа молодых ученых “Системный анализ и информационные технологии” (САИТ-2011), с.Новоабзаково, Башкортостан (Доклад)
Захарова И.В., Тимченко М.С. Автоматическое построение онтологий и возможности их последующего применения // Информационные и математические технологии в науке и управлении: труды XV Байкальской Всероссийской конференции. – Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2010. – Ч.II. – С.145-149. (Публикация)
Захарова И.В., Тимченко М.С. Способы автоматического построения онтологии для задач анализа текстов // Знания – Онтологии – Теории (ЗОНТ-2009): материалы всероссийское конференции с международным участием. – Новосибирск: ЗАО “РИЦ Прайс-Курьер”, 2009. – Т.2. – С.164-167. (Публикация, доклад)
Тимченко М.С. Кластеризация документов как способ автоматического построения онтологии // Студент и научно-технический прогресс: тезисы докладов XXXIII студенческой научной конференции. – Челябинск: Изд-во Челяб. гос. ун-та, 2009. – С.170-171. (Публикация, доклад)
Melnikov A.V., Zakharova I.V., Timchenko M.S. Evaluating effectiveness of semantic search // Computer Science and Information Technologies (CSIT’2008): proceedings of the 10th international workshop. – Antalya, Turkey, 2008. – P.22-24. (Публикация)
Тимченко М.С. Реализация метода семантического поиска в полнотекстовых коллекциях документов // Студент и научно-технический прогресс: тезисы докладов XXXII студенческой научной конференции. – Челябинск: Изд-во Челяб. гос. ун-та, 2008. – С.107-108. (Публикация, доклад)