Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorДичка, І. А.uk
dc.contributor.authorСулема, Є. С.uk
dc.contributor.authorDychka, I. A.en
dc.contributor.authorSulema, Y. S.en
dc.contributor.authorДичка, И. А.ru
dc.contributor.authorСулема, Е. С.ru
dc.date.accessioned2021-01-12T07:48:21Z
dc.date.available2021-01-12T07:48:21Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationДичка І. А. Модель подання мультимодальних даних для комплексного опису об’єктів спостереження [Текст] / І. А. Дичка, Є. С. Сулема // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2020. – № 1. – С. 53-60.uk
dc.identifier.issn1997-9266
dc.identifier.issn1997–9274
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/31143
dc.description.abstractРозглянуто проблему комплексного подання мультимодальних даних про об’єкт спостереження, характеристики якого вимірюються та досліджуються з урахуванням часу та взаємозв’язку між даними різних модальностей. Ця проблема є актуальною для багатьох інженерних задач. Зокрема, комплексне подання даних про фізичний об’єкт є важливим у технології цифрових двійників, яка останнім часом набуває ширшого застосування. Виходячи з того, що цифровий двійник визначається поведінковою моделлю та візуальною моделлю, у статті запропоновано модель даних, що ґрунтується на понятті мукселю, який є мінімальним елементом мультимодальних даних. Ця модель дозволяє комплексне та несуперечливе подання даних про об’єкт спостереження. Математична модель комплексного подання мультимодальних даних ґрунтується на поняттях агрегату та мультиобразу, визначених у алгебраїчній системі агрегатів. Проаналізовано зв’язок між комплексним поданням та обробленням мультимодальних даних, визначених у часі за допомогою апарату алгебраїчної системи агрегатів та розглядом наборів агрегованих даних як функцій багатьох змінних. Таким чином, оброблення даних муксельної моделі може виконуватись, як із застосуванням логічних операцій, операцій впорядкування та відношень, визначених у алгебраїчній системі агрегатів, так й операцій і підходів, визначених у інших математичних концепціях. Оскільки муксельна модель представляє дані великого обсягу, доцільно оптимізувати спосіб подання даних. Цього можна досягти ущільненням даних, модифікацією структури даних або комбінацією першого та другого підходу. У першому підході доцільно застосувати ущільнення даних муксельної моделі на основі методу RLE. У другому підході пропонується застосовувати структури даних, аналогічні розрідженому воксельному октодереву, що застосовується для зменшення обсягів даних моделей у воксельній графіці. Практична реалізація оброблення мультимодальних даних, представлених за допомогою муксельної моделі, може бути виконана за допомогою мови програмування ASAMPL.uk
dc.description.abstractThe paper is devoted to solving the problem of the complex presentation of multimodal data about an object of observa-tion, the characteristics of which are measured and investigated taking into account the time stamps and the relationship between the data of various modalities. This problem is relevant for many engineering tasks. In particular, the comprehen-sive presentation of data on a physical object is important in the technology of digital twins, which has recently become more widely used. Based on the fact that a digital twin is determined by both a behavioral model and a visual model, the paper presents a data model based on the concept of a multimodal data element. This model makes possible a comprehensive and consistent presentation of data about the object of observation. The mathematical model of the complex presentation of multimodal data is based on the concepts of an aggregate and a multi-image defined in an algebraic system of aggregates. The article analyzes the relationship between the complex presentation and processing of multimodal data, which are determined in time, using the apparatus of the algebraic system of aggregates and the consideration of aggregated data as functions of several variables. Thus, the analysis of the data of the muxel model can be performed using logical operations, ordering operations, and relations defined in the algebraic system of aggregates as well as operations and approaches defined in other mathematical concepts. Since the muxel model presents large amounts of data, it is advisable to optimize the way how data is presented. This can be achieved by data compression, modification of the data structure, or a combination of the first and second approach-es. In the first approach, it is advisable to apply muxel model data compression based on the RLE method. In the second approach, it is proposed to apply data structures similar to the Sparse Voxel Octree, which is used to reduce data volume of models in voxel graphics. The practical implementation of the processing of multimodal data presented using the muxel model can be performed by means of ASAMPL programming language.en
dc.description.abstractРассмотрена проблема комплексного представления мультимодальных данных об объекте наблюдения, ха-рактеристики которого измеряются и исследуются с учетом времени и взаимосвязи между данными различных модальностей. Эта проблема актуальна для многих инженерных задач. В частности, комплексное представление данных о физическом объекте является важным в технологии цифровых двойников, которая в последнее время приобретает все более широкое применение. Исходя из того, что цифровой двойник определяется поведенческой моделью и визуальной моделью, в статье предложена модель данных, основанная на понятии элемента мульти-модальных данных. Эта модель делает возможным комплексное и непротиворечивое представление данных об объекте наблюдения. Математическая модель комплексного представления мультимодальных данных основывается на понятиях агрегата и мультиобраза, определенных в алгебраической системе агрегатов. В статье анализируется связь между комплексным представлением и обработкой мультимодальных данных, которые определены во времени, с помощью аппарата алгебраической системы агрегатов и рассмотрением наборов агрегированных данных как функций нескольких переменных. Таким образом, анализ данных муксельной модели может выполняться как с при-менением логических операций, операций упорядочения и отношений, определенных в алгебраической системе агрегатов, так и операций и подходах, определенных в других математических концепциях. Поскольку муксельна модель представляет данные большого объема, целесообразно оптимизировать способ представления данных. Это можно достичь сжатием данных, модификацией структуры данных или комбинацией первого и второго подхода. В первом подходе целесообразно применять сжатие данных муксельной модели на основе метода RLE. Во втором подходе предлагается применять структуры данных, аналогичные разреженному воксельному октодереву, которое применяется для уменьшения объемов данных моделей в воксельной графике. Практическая реализация обработки мультимодальных данных, представленных с помощью муксельной модели, может быть выполнена с помощью языка программирования ASAMPL.ru
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofВісник Вінницького політехнічного інституту. № 1 : 53-60.uk
dc.relation.urihttps://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/2462
dc.subjectмодель подання данихuk
dc.subjectмультимодальні даніuk
dc.subjectдані великого обсягуuk
dc.subjectdata representation modelen
dc.subjectmultimodal dataen
dc.subjectbig dataen
dc.subjectмодель представления данныхru
dc.subjectмультимодальные данныеru
dc.subjectданные большого объемаru
dc.titleМодель подання мультимодальних даних для комплексного опису об’єктів спостереженняuk
dc.title.alternativeMultimodal data representation model for complex description of observation objectsen
dc.title.alternativeМодель представления мультимодальных данных для комплексного описания объектов наблюденияru
dc.typeArticle
dc.identifier.udc004.6
dc.relation.referencesІ. Г. Цмоць, та ін., «Система моніторингу технологічних процесів «розумного підприємства,» Вісник Національ-ного університету «Львівська політехніка» «Інформаційні системи та мережі», вип. 887, c. 10-17, 2018.uk
dc.relation.referencesM. Grieves, and J. Vickers, ―Digital Twin: Mitigating Unpredictable, Undesirable Emergent Behavior in Complex Sys-tems,‖ in Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems. Switzerland: Springer International Publishing, 2018, pp. 85-113. https://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-38756-7_4 .en
dc.relation.referencesB. A. Talkhestani, N. Jazdi, W. Schlögl, and M. Weyrich, ―Consistency check to synchronize the Digital Twin of manu-facturing automation based on anchor points,‖ in Proc. 51st CIRP Conf. on Manufacturing Systems, Stockholm, 2018, pp. 159-164. https://dx.doi.org/10.1016/j.procir.2018.03.166 .en
dc.relation.referencesA. Madni, et al., ―Leveraging Digital Twin Technology in Model-Based Systems Engineering,‖ Systems, no. 7 (7), pp. 1-13, 2019. https://dx.doi.org/10.3390/systems7010007 .en
dc.relation.referencesL. Hu, et al., ―Modeling of Cloud-Based Digital Twins for Smart Manufacturing with MT Connect,‖ Procedia Manufac-turing, vol. 26, pp. 1193-1203, 2018. https://dx.doi.org/10.1016/j.promfg.2018.07.155 .en
dc.relation.referencesD. L. Hill, C. Studholme, and D. J. Hawkes, ―Voxel similarity measures for automated image registration,‖ SPIE Pro-ceedings “Visualization in Biomedical Computing,” vol. 2359, no. 205, 1994. https://dx.doi.org/10.1117/12.185180 .en
dc.relation.referencesJ. Carnero, D. Diaz-Pernil, J. L. Mari, and P. Real, ―Doxelo: Towards a Software for Processing and Visualizing Topol-ogy Computations in Doxel-based 3D+t Images,‖ in Proc. 16th International Conf. on Applications of Computer Algebra ACA'10, Vlora, 2010.en
dc.relation.referencesYe. Sulema, I. Dychka, and O. Sulema, ―Multimodal Data Representation Models for Virtual, Remote, and Mixed Labo-ratories Development,‖ in Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 47, Springer Cham, 2018, pp. 559-569.en
dc.relation.referencesI. Dychka, and Ye. Sulema, ―Logical Operations in Algebraic System of Aggregates for Multimodal Data Representation and Processing,‖ KPI Science News, vol. 6, pp. 44-52, 2018.en
dc.relation.referencesI. Dychka, and Ye. Sulema, ―Ordering Operations in Algebraic System of Aggregates for Multi-Image Data Processing,‖ KPI Science News, vol. 1, pp. 15-23, 2019.en
dc.relation.referencesP. Davies, and I. Maconochie, ―The Relationship Between Body Temperature, Heart Rate and Respiratory Rate in Chil-dren,‖ Emergency Medicine Journal, vol. 26 (9), 2008. https://dx.doi.org/10.1136/emj.2008.061598 .en
dc.relation.referencesВ. А. Свідерський, та ін., «Програмне забезпечення технології портландцементу,» Строительные материалы и изделия, № 1, с. 16-17, 2014. [Електронний ресурс]. Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/ujrn/smii_2014_1_7. Дата звернен-ня: Січ. 29, 2020.uk
dc.relation.referencesВ. А. Свідерський, та ін., «Програмне забезпечення технології низькотемпературних в’яжучих матеріалів,» Строительные материалы и изделия, № 1-2, с. 22-24, 2017. [Електронний ресурс]. Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/ujrn/smii_2017_1-2_11 . Дата звернення: Січ. 29, 2020.uk
dc.relation.referencesJ. Zhu, and A. Wang, ―Data Modeling for Big Data,‖ CA Technology Exchange. Insights from CA Technologies, vol. 3 (2), pp. 77-82, 2012.en
dc.relation.referencesG. E. Blelloch, Introduction to Data Compression. Pittsburgh, Pennsylvania, USA: Carnegie Mellon University, 2001.en
dc.relation.referencesS. Laine, and T. Karras, ―Efficient Sparse Voxel Octrees – Analysis, Extensions, and Implementation,‖іn Vidia Techni-cal Report NVR-2010-001, 2010.en
dc.relation.referencesK. H. Höhne, A. Pommert, M. Riemer, and U. Tiede, ―3D Visualization of tomographic volume data using the general-ized voxel model,‖ The Visual Computer, vol. 6, pp. 28-36, 1990.en
dc.relation.referencesCREATE: Multimodal Dataset for Unsupervised Learning and Generative Modelling of Sensory Data from a Mobile Robot, in IEEE DataPort, 2018. [Electronic resource]. Available: https://ieee-dataport.org/open-access/create-multimodal-dataset-unsupervised-learning-and-generative-modeling-sensory-data . Accessed: Feb. 10, 2020.en
dc.relation.referencesS. Brodeur, S. Carrier, and J. Rouat, ―CREATE: Multimodal Dataset for Unsupervised Learning, Generative Modelling and Prediction of Sensory Data from a Mobile Robot in Indoor Environments,‖ 35 p., 2018. [Electronic resource]. Available: https://ieee-dataport.s3.amazonaws.com/docs/2537/specifications.pdf?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Credential=AKIAJOHYI4KJCE6Q7MIQ%2F20200211%2Fus-east-1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20200211T212311Z&X-Amz-SignedHeaders=Host&X-Amz-Expires=86400&X-Amz-Signature=25f1356de0fed1f805bb45d1d144a84f0ede96521c095a25eea8d0d6e1acd360 . Accessed: Feb. 10, 2020.en
dc.relation.referencesP. Atzeni, F. Bugiotti, L. Cabibbo, and R. Torlone, ―Data modeling in the NoSQL world,‖ Computer Standards & Inter-faces, vol. 67, pp. 1-11, 2020.en
dc.relation.referencesYe. Sulema ―ASAMPL: Programming Language for Mulsemedia Data Processing Based on Algebraic System of Ag-gregates,‖ in Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer, Cham, vol. 725, pp. 431-442, 2018. https://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-75175-7_43 .en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1997-9266-2020-148-1-53-60


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію