10.14489/vkit.2020.09.pp.025-034

DOI: 10.14489/vkit.2020.09.pp.025-034

Полищук Ю. В.
СПОСОБ ВИЗУАЛИЗАЦИИ КВАЗИСТРУКТУРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИИ БОЛЬШИХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ
(с. 25-34)

Аннотация. Рассмотрено описание процесса визуализации квазиструктурированного контента, включающего четыре основных этапа. Приведен практический пример автоматизированной визуализации квазиструктурированной информации структурных схем систем управления технологическими процессами газоконденсатного месторождения. Оценена эффективность предлагаемого способа визуализации квазиструктурированной информации в условиях больших производственных систем. Способ визуализации квазиструктурированного контента больших производственных систем позволяет автоматизированно получать его визуальное представление, что дает возможность графически анализировать экспертную информацию в виде ее представления. При этом скорость восприятия фактографических данных повышается на 40…45 %, минимизируется время обновления визуализации при изменении фактографических данных у объекта управления.

Ключевые слова: квазиструктурированная информация; визуализация информации; большие производственные системы.

Polishuk Yu. V.
THE METHOD FOR VISUALIZING SEMISTRUCTURED INFORMATION OF LARGE PRODUCTION SYSTEMS
(pp. 25-34)

Abstract. The process of operating large production systems is associated with the need to generate management decisions based on the analysis of the state of the system, represented by semistructured information. By semistructured information, within the framework of this work, we mean information in which a certain structure can be distinguished, however, this structure in advance is completely or partially unknown, or may change over time. The factographic data necessary for the generating of management decisions are represented by semistructured information located in various information resources such as electronic documents, databases, SCADA systems, etc. Thus, for the visualization of factual data in the processes of organizing the management of large production systems, the urgent tasks are: the implementation of incoming control for an array of factual data, their structuredness, implemented by means of a model, the possibility of their transformation, including convolution and aggregation, as well as various visualizations the same data on the according to requirements of a group of decision-makers. All of the above can be successfully implemented through the use of XML technologies, and SVG, which is a scalable vector graphics markup language, is suitable as a format for the resulting visualization. This format is intended for description of two-dimensional vector and mixed vector-raster graphics in XML format. A detailed description of the process of visualization of semistructured content, including four main stages, is considered, and a practical example of automated visualization of semistructured information of structural schemes of an APCS for a gas condensate field is given. As part of the work, the effectiveness of the proposed method for visualizing semistructured information was evaluated, which confirmed its effectiveness in the conditions of large production systems, when the number of uniform visualized structural elements can reach tens or more. The method of visualizing the semistructured content of large production systems makes it possible to automatically obtain its visual representation, which makes it possible to analyze expert information in the form of its graphical representation. The latter makes it possible to increase the speed of perception of factual data by 40…45 % and to minimize the time for updating the visualization when the factual data at the control object changes.

Keywords: Semistructured information; Information visualization; Large production systems.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

Ю. В. Полищук (Оренбургский государственный университет, Оренбург, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Eng

Yu. V. Polishuk (Orenburg State University, Orenburg, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Палей Д. Моделирование квазиструктурированных данных // Открытые системы. 2002. № 9. С. 57 – 64.
2. Апанович З. В. Эволюция методов визуализации коллекций научных публикаций // Электронные библиотеки. 2018. № 1. С. 2 – 42.
3. Заславская О. Ю., Пучкова Е. С. Подходы к визуализации объемных текстовых документов // Вестник Российского университета дружбы народов. Сер.: Информатизация образования. 2016. № 3. С. 40 – 48.
4. Захарова А. А., Вехтер Е. В., Шкляр А. В. Комплексный критерий применимости средств визуальной аналитики в экспертных системах // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2018. № 3(11). С. 37 – 44.
5. Chen C. Top 10 Unsolved Information Visualization Problems // IEEE Computer Graphics and Applications. 2005. No. 4(25). P. 12 – 16.
6. Полищук Ю. В., Черных Т. А. Синтез квазиструктурированных моделей информационного наполнения электронных документов // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2012. № 6. С. 20 – 27.
7. Пат. 2517428 RU, МПК. C2, G 06 F 17/00. Способ формирования квазиструктурированных моделей фактографического информационного наполнения документов / Полищук Ю. В.; заявитель и патентообладатель Самарский гос. университет путей сообщения. Заявка 201212446/08; заявл. 13.06.2012; опубл. 27.05.2014, Бюл. № 15.
8. Полищук Ю. В., Свиридов А. С., Черных Т. А. Моделирование системы сбора, обработки и хранения информации газодобывающего комплекса. Самара: Самарский гос. университет путей сообщения, 2011. 183 с.
9. Спенсер П. XML. Проектирование и реализация. М.: Лори, 2001. 510 с.
10. Тидуэлл Д. XSLT. М.: Символ-Плюс, 2010. 960 с.
11. Полищук Ю. В., Ларин А. В. Автоматизация процесса разметки управленческого контента электронных документов с квазиструктурированным информационным наполнением на основе паттернов // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2013. № 3. С. 55 – 60.
12. Захарова А. А., Вехтер Е. В., Шкляр А. В. Когнитивная интерпретация визуализации // ГрафиКон: тр. Междунар. конф. по компьютерной графике и зрению. Томск, 24 – 27 сентября 2018 г. Томск, 2018. № 28. С. 127 – 131.

Eng

1. Paley D. (2002). Modeling quasi-structured data. Otkrytye sistemy, (9), pp. 57 – 64. [in Russian language]
2. Apanovich Z. V. (2018). Evolution of methods of visualization of scientific publications collections. Elektronnye biblioteki, (1), pp. 2 – 42. [in Russian language]
3. Zaslavskaya O. Yu., Puchkova E. S. (2016). Approaches to rendering voluminous text documents. Vestnik Rossiyskogo universiteta druzhby narodov. Seriya: Informatizatsiya obrazovaniya, (3), pp. 40 – 48. [in Russian language]
4. Zaharova A. A., Vekhter E. V., Shklyar A. V. (2018). Comprehensive criterion for the applicability of visual analytics tools in expert systems. Informatsionnye i matematicheskie tekhnologii v nauke i upravlenii, 11(3), pp. 37 – 44. [in Russian language]
5. Chen C. (2005). Top 10 Unsolved Information Visualization Problems. IEEE Computer Graphics and Applications, 25(4), pp. 12 – 16.
6. Polishchuk Yu. V., Chernyh T. A. (2012). Synthesis of quasi-structured models of the information content of electronic documents. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, (6), pp. 20 – 27. [in Russian language]
7. Polishchuk Yu. V. (2012). A method of forming quasi-structured models of factual information content of documents. Ru Patent No. 2517428. [in Russian language]
8. Polishchuk Yu. V., Sviridov A. S., Chernyh T. A. (2011). Modeling a system for collecting, processing and storing information of a gas production complex. Samara: SamGUPS. [in Russian language]
9. Spenser P. (2001). XML. Design and implementation. Moscow: Lori. [in Russian language]
10. Tiduell D. (2010). XSLT. Moscow: Simvol-Plyus. [in Russian language]
11. Polishchuk Yu. V., Larin A. V. (2013). Automation of the process of marking up management content of electronic documents with quasi-structured information content based on patterns. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, (3), pp. 55 – 60. [in Russian language]
12. Zaharova A. A., Vekhter E. V., Shklyar A. V. (2018). Cognitive interpretation of visualization. Graphicon: Proceedings of the International Conference on Computer Graphics and Vision, 28, pp. 127 – 131. Tomsk. [in Russian language]

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 350 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа скопируйте doi статьи:

10.14489/vkit.2020.09.pp.025-034

и заполните форму

Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 350 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please copy the article doi:

10.14489/vkit.2020.09.pp.025-034

and fill out the form