2020 № 3 (55)

 

 

 

ПОДХОД К ПОДДЕРЖАНИЮ ГОТОВНОСТИ БОРТОВОЙ РАДИОЭЛЕКТРОННОЙ АППАРАТУРЫ КОСМИЧЕСКИХ
АППАРАТОВ НА ОСНОВЕ ПРОГНОЗНОЙ ИНФОРМАЦИИ 
Лоскутов А.И., Клыков В.А., Шестопалова О.Л., Рыльков А.И. ......................................................................................................7

 

ОСОБЕННОСТИ ОБРАБОТКИ НЕЧЕТКОЙ ИНФОРМАЦИИ В ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРЕДЕЛЬНЫХ СРОКОВ СЛУЖБЫ БОРТОВОЙ АППАРАТУРЫ КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ
СИСТЕМЫ КОСМИЧЕСКОГО ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 
Миронов А.Н., Шестаков А.В., Шестопалова О.Л. ........................................................................................................................ 17

 

МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ И ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ
СТРЕССОВОГО СОСТОЯНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ПРИ ИХ РАБОТЕ В СОЦИО-КОМПЬЮТЕРНОЙ СРЕДЕ 
Соболев Д.А., Матвеева О.Л. ......................................................................................................................................................... 36

 

АГРЕГИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ПРИ РАЗРАБОТКЕ И ПРОЕКТИРОВАНИИ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ
СИСТЕМ 
Шевкунов М.А. ................................................................................................................................................................................. 45

 

НОВЫЙ ПОДХОД К ОЦЕНКЕ ТУРИСТСКОГО БРЕНДА НА БАЗЕ МЕТОДА ЛАТЕНТНОГО РАЗМЕЩЕНИЯ ДИРИХЛЕ 
Воронина А.А., Хорева Л.В. ............................................................................................................................................................ 52

 

«КАЧЕСТВЕННАЯ КОЛИЧЕСТВЕННОСТЬ» ОЦЕНКИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО НЕРАВЕНСТВА СТРАН
ЛИДИРУЮЩЕГО И ДОГОНЯЮЩЕГО РАЗВИТИЯ 
Салихова И.С. .................................................................................................................................................................................. 59

 

ОСНОВЫ СИНТЕЗА КОНФЛИКТНО-УСТОЙЧИВОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ АВИАЦИОННОГО
ОБЪЕДИНЕНИЯ 
Мистров Л.Е., Головченко Е.В. ........................................................................................................................................................ 66

 

ОНТОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ФОРМИРОВАНИЮ КОГНИТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ 
Бурый А.С., Усцелемов В.Н. ............................................................................................................................................................ 77

 

КАЧЕСТВЕННАЯ ЦЕЛОСТНОСТЬ ГНОСЕОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА НЕРАВЕНСТВА КАК СОЦИАЛЬНО-
ЭКОНОМИЧЕСКОГО ЯВЛЕНИЯ 
Салихова И.С. .................................................................................................................................................................................. 85

 

БАНКОВСКИЙ СЕКТОР РОССИИ: ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В ПОСТКОРОНАВИРУСНЫЙ ПЕРИОД –
ВЫНУЖДЕННЫЕ ИННОВАЦИИ 
Гаджимагомедов М.Д., Гаджимагомедов А.Д. ............................................................................................................................... 93

 

 

Содержание номера

Лоскутов А.И., Клыков В.А., Шестопалова О.Л., Рыльков А.И. Подход к поддержанию
готовности бортовой радиоэлектронной аппаратуры космических аппаратов на основе прогнозной информации // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2020. № 3. (55). С. 7-16

 

ПОДХОД К ПОДДЕРЖАНИЮ ГОТОВНОСТИ БОРТОВОЙ РАДИОЭЛЕКТРОННОЙ

АППАРАТУРЫ КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ НА ОСНОВЕ ПРОГНОЗНОЙ ИНФОРМАЦИИ

 

Лоскутов Андрей Иванович, доктор технических наук, профессор, начальник кафедры Военно-космическай академии имени А.Ф. Можайского

Клыков Владимир Алексеевич, кандидат технических наук; преподаватель Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского

Шестопалова Ольга Львовна, кандидат технических наук, доцент, доцент филиала «Восход» Московского авиационного института (национального исследовательского университета) в г. Байконуре

Рыльков Александр Игоревич, адъюнкт Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского

 

Статья посвящена разработке способа поддержания готовности бортовой радиоэлектронной аппаратуры космических аппаратов на основе решения задачи прогнозирования. Осуществлена постановка задачи разработки подхода к поддержанию готовности бортовой радиоэлектронной аппаратуры на основе прогнозирования технического состояния. Предложен подход к поддержанию готовности бортовой радиоэлектронной аппаратуры на основе решения задачи прогнозирования. В рамках разработки данного подхода использован метод многоуровневого прогнозирования на основе системного оператора. Представлена обобщенная схема бортовой системы прогнозирования с учетом предложенного подхода к поддержанию готовности бортовой радиоэлектронной аппаратуры космических аппаратов. Описан алгоритм функционирования бортовой системы прогнозирования совместно с рассмотрением задачи поиска места и причины неисправности. Сделано заключение о том, что предложенный подход может быть использован для поддержания коэффициента готовности бортовой радиоэлектронной аппаратуры космических аппаратов на заданном интервале времени за счет поиска места и причины потенциальной неисправности, а также своевременного принятия мер по ее парированию.

 

Ключевые слова: бортовая радиоэлектронная аппаратура, космический аппарат, техническое состояние, прогнозирование, коэффициент готовности, сплайн-аппроксимация

 

Список использованных источников и литературы

1. Стойлик, Ю.Б. Поддержание готовности летательных аппаратов в полете. / Ю.Б. Стойлик. – МО СССР, 1989. – 143 с.

2. ГОСТ 27.002-2015. Надежность в технике (ССНТ). Термины и определения. [Текст]. – Введ. 2017-03-01. - М.: Стандартинформ, 2016.

3. ГОСТ 20911-89. Техническая диагностика. Термины и определения. [Текст]. – Введ. 1991-01-01. - М.: Изд-во стандартов, 1990. - IV, 12 с.: ил.; 29 см.

4. Евдокименков, В.Н. Интегральная оценка текущего технического состояния бортовых систем самолета на основе их эталонных образов. /В.Н. Евдокименков, Р.В. Ким, А.А. Воронов, А.Б. Векшина // Труды МАИ. 2016, – Выпуск №77. – С.1-22.

5. Барановский, А.М. Система контроля и диагностирования бортового оборудования малого космического аппарата. /А.М. Барановский, А.Е. Привалов // Приборостроение. 2009, – №4. – С.51-56.

6. Абрамов, Н.С. Высокопроизводительная нейросетевая система мониторинга состояния и поведения подсистем космических аппаратов по телеметрическим данным. /Н.С. Абрамов, А.А. Талалаев, В.П. Фраленко, В.М. Хачумов, О.Г. Шишкин // Программные системы: теория и приложения. 2017, – №3(34). – С.109-131.

7. Патраев, В.Е. Методы обеспечения надежности бортовой аппаратуры космических аппаратов длительного функционирования. /В.Е. Патраев, Ю.В. Максимов // Приборостроение. 2008, – №8. – С.5-12.

8. Дмитриенко, А.Г. Техническая диагностика. Оценка состояния и прогнозирования остаточного ресурса технически сложных объектов. / А.Г. Дмтриенко, А.В. Блинов, Д.В. Волков, В.С. Волков. – Пенза: ПГУ, 2013. – 62 с.

9. Тюлевин, С.В. Индивидуальное прогнозирование электронных средств / С.В. Тюлевин. – Самара: Изд-во Самарского университета, 2016. – 68 с.

10. Миронов, Е.А. Прогнозирование показателей живучести космических аппаратов по результатам телеметрического контроля параметров бортовой аппаратуры и нечетким границам областей работоспособности. / Е.А. Миронов, Н.П. Сизяков, О.Л. Шестопалова // Авиационная и ракетно-космическая техника. 2018, – №4. – С.4-18.

11. Рубин, С.М. Методы прогнозирования на основе ТРИЗ. / С.М. Рубин. // Вестник Академии Прогнозирования. 1999, – №1. – С.19-26.

12. Гин, А.А. Теория решения изобретательских задач. Учебное пособие / А.А. Гин, А.В. Кудрявцев, В.Ю. Бубенцов. – Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2017. – 64 с.

13. Резников, Б.А. Системный анализ и методы системотехники. Часть 1. Методология системных исследований. Моделирование сложных систем. – МО СССР, 1990. – 522 с.

14. Гаскаров, Д.В. Прогнозирование технического состояния и надежности радиоэлектронной аппаратуры / Д.В. Гаскаров, Г.А. Голинкевич, А.В. Мозгалевский, В.С. Волков. – М.: Сов. радио, 1974. – 224 с.

15. Гаскаров, Д.В. Прогнозирование работоспособности технических объектов с помощью «вырожденного распознавания и регрессионных моделей. /Д.В. Гаскаров, Н.Г. Моисеев // Надежность и контроль качества. 1983, – №12. – С.23-30.

16. Данилин, Н.С. Обеспечение качества РЭА методами диагностики и прогнозирования. / Н.С. Данилин и др. – М.: Издательство стандартов, 1983. – 224 с.

17. Чуев, Ю.В. Прогнозирование количественных характеристик процессов. / Ю.В. Чуев, Ю.Б. Михайлов, В.И. Кузьмин. – М.: Советское радио, 1973. – 400 с.

 

APPROACH TO MAINTAINING ON-BOARD READINESS RADIO-ELECTRONIC EQUIPMENT OF SPACE STATIONS DEVICES BASED ON FORECAST INFORMATION

 

Loskutov Andrey Ivanovich, doctor degree of technical sciences, professor, head of the Department of Mozhaisky Military Space Academy

Klyikov Vladimir Alekseevich, candidate of technical Sciences, teacher of Mozhaisky Military Space Academy

Shestopalova Olga Lvovna, candidate of technical sciences, associate professor, the dean of a Branch «Voskhod» of the Moscow aviation institute (national research university) in Baikonur

Rilykov Aleksasndr Igorevich., post-graduate student of Mozhaisky Military Space Academy

 

The article is devoted to the development of a method for maintaining the readiness of onboard radio-electronic equipment of spacecraft based on solving the forecasting problem. The task of developing an approach to maintaining the readiness of on-Board electronic equipment based on forecasting the technical condition is set. An approach to maintaining the readiness of avionics based on solving the forecasting problem is proposed. As part of the development of this approach, the method of multi-level forecasting based on the system operator is used. A generalized scheme of the onboard forecasting system is presented, taking into account the proposed approach to maintaining the readiness of the onboard radio-electronic equipment of spacecraft. The algorithm of functioning of the on-Board forecasting system is described together with the consideration of the problem of finding the location and cause of the fault.

 

Keywords: avionics, spacecraft, technical condition, forecasting, availability, spline approximation.

 

REFERENCES:

1. Stoylik, YU.B. Podderzhaniye gotovnosti letatel'nykh apparatov v polete. [Maintaining the readiness of aircraft in flight] / YU.B. Stoylik. – MO SSSR, 1989. – 143 p.

2. GOST 27.002-2015. Nadezhnost' v tekhnike (SSNT). Terminy i opredeleniya. [Reliability in Engineering (SSNT). Terms and Definitions]. – Vved. 2017-03-01. - M.: Standartinform, 2016.

3. GOST 20911-89. Tekhnicheskaya diagnostika. Terminy i opredeleniya. [Technical diagnostics. Terms and Definitions.]. – Vved. 1991-01-01. - M.: Izd-vo standartov, 1990.

4. Yevdokimenkov, V.N. Integral'naya otsenka tekushchego tekhnicheskogo sostoyaniya bortovykh sistem samoleta na osnove ikh etalonnykh obrazov [Integral assessment of the current technical condition of the aircraft onboard systems based on their reference images] / V.N. Yevdokimenkov, R.V. Kim, A.A. Voronov, A.B. Vekshina // Trudy MAI. 2016, – Vypusk №77. – pp.1-22.

5. Baranovskiy, A.M. Sistema kontrolya i diagnostirovaniya bortovogo oborudovaniya malogo kosmicheskogo apparata [A system for monitoring and diagnosing onboard equipment of a small spacecraft] /A.M. Baranovskiy, A.Ye. Privalov // Priborostroyeniye [Instrument Engineering]. 2009, – №4. – pp.51-56.

6. Abramov, N.S. Vysokoproizvoditel'naya neyrosetevaya sistema monitoringa sostoyaniya i povedeniya podsistem kosmicheskikh apparatov po telemetricheskim dannym [A high-performance neural network system for monitoring the state and behavior of spacecraft subsystems using telemetry data] /N.S. Abramov, A.A. Talalayev, V.P. Fralenko, V.M. Khachumov, O.G. Shishkin // Programmnyye sistemy: teoriya i prilozheniya [Software systems: theory and applications]. 2017, – №3(34). – pp.109-131.

7. Patrayev, V.Ye. Metody obespecheniya nadezhnosti bortovoy apparatury kosmicheskikh apparatov dlitel'nogo funktsionirovaniya [Methods for ensuring the reliability of onboard equipment for long-term spacecraft] /V.Ye. Patrayev, YU.V. Maksimov // Priborostroyeniye [Instrument Engineering]. 2008, – №8. – pp.5-12.

8. Dmitriyenko, A.G. Tekhnicheskaya diagnostika. Otsenka sostoyaniya i prognozirovaniya ostatochnogo resursa tekhnicheski slozhnykh ob"yektov [Technical diagnostics. Assessment of the state and prediction of the residual life of technically complex objects] / A.G. Dmtriyenko, A.V. Blinov, D.V. Volkov, V.S. Volkov. – Penza: PGU, 2013. – 62 p.

9. Tyulevin, S.V. Individual'noye prognozirovaniye elektronnykh sredstv [Individual forecasting of electronic means] / S.V. Tyulevin. – Samara: Izd-vo Samarskogo universiteta [Publishing house of Samara University], 2016. – 68 p.

10. Mironov, Ye.A. Prognozirovaniye pokazateley zhivuchesti kosmicheskikh apparatov po rezul'tatam telemetricheskogo kontrolya parametrov bortovoy apparatury i nechetkim granitsam oblastey rabotosposobnosti [Prediction of spacecraft survivability indicators based on the results of telemetric control of on-board equipment parameters and fuzzy boundaries of performance areas] / Ye.A. Mironov, N.P. Sizyakov, O.L. Shestopalova // Aviatsionnaya i raketno-kosmicheskaya tekhnika [Aviation and rocket-space technology]. 2018, – №4. – pp.4-18.

11. Rubin, S.M. Metody prognozirovaniya na osnove TRIZ [Forecasting methods based on TRIZ] / S.M. Rubin. // Vestnik Akademii Prognozirovaniya [Bulletin of the Academy of Forecasting]. 1999, – №1. – pp.19-26.

12. Gin, A.A. Teoriya resheniya izobretatel'skikh zadach. Uchebnoye posobiye [Theory of inventive problem solving] / A.A. Gin, A.V. Kudryavtsev, V.YU. Bubentsov. – Tomsk: Izd-vo Tomskogo politekhnicheskogo universiteta [Publishing house of Tomsk Polytechnic University], 2017. – 64 p.

13. Reznikov, B.A. Sistemnyy analiz i metody sistemotekhniki. Chast' 1. Metodologiya sistemnykh issledovaniy [System analysis and methods of systems engineering. Part 1. Methodology of systems research. Modeling of complex systems]. Modelirovaniye slozhnykh system [Ministry of Defense of the USSR]. – MO SSSR, 1990. – 522 p.

14. Gaskarov, D.V. Prognozirovaniye tekhnicheskogo sostoyaniya i nadezhnosti radioelektronnoy apparatury [Prediction of the technical condition and reliability of electronic equipment] / D.V. Gaskarov, G.A. Golinkevich, A.V. Mozgalevskiy, V.S. Volkov. – M.: Sov. radio, 1974. – 224 p.

15. Gaskarov, D.V. Prognozirovaniye rabotosposobnosti tekhnicheskikh ob"yektov s pomoshch'yu «vyrozhdennogo raspoznavaniya i regressionnykh modeley [Forecasting the performance of technical objects using “degenerate recognition and regression models] /D.V. Gaskarov, N.G. Moiseyev // Nadezhnost' i kontrol' kachestva [Reliability and quality control]. 1983, – №12. – pp.23-30.

16. Danilin, N.S. Obespecheniye kachestva REA metodami diagnostiki i prognozirovaniya [Ensuring the quality of electronic equipment using diagnostic and forecasting methods] / N.S. Danilin i dr. – M.: Izdatel'stvo standartov [Standards Publishing House], 1983. – 224 p.

17. Chuyev, YU.V. Prognozirovaniye kolichestvennykh kharakteristik protsessov [Forecasting the quantitative characteristics of processes] / YU.V. Chuyev, YU.B. Mikhaylov, V.I. Kuz'min. – M.: Sovetskoye radio [Soviet radio], 1973. – 400 p.

Миронов А.Н., Шестаков А.В., Шестопалова О.Л. Особенности обработки нечеткой

информации в информационно-аналитической системе прогнозирования

предельных сроков службы бортовой аппаратуры космических аппаратов

системы космического информационного обеспечения// Информационно-

экономические аспекты стандартизации и технического регулирования.

2020. № 3. (55). С. 17-35

 

ОСОБЕННОСТИ ОБРАБОТКИ НЕЧЕТКОЙ ИНФОРМАЦИИ В ИНФОРМАЦИОННО-

АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРЕДЕЛЬНЫХ СРОКОВ

СЛУЖБЫ БОРТОВОЙ АППАРАТУРЫ КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ СИСТЕМЫ

КОСМИЧЕСКОГО ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

 

Миронов Андрей Николаевич, доктор технических наук, профессор Военно-космической академии имени А.Ф.Можайского

Шестаков Алексей Вячеславович, аспирант Научно-исследовательского центра информации при МИД России)

Шестопалова Ольга Львовна, кандидат технических наук, доцент, доцент филиала «Восход» Московского авиационного института (национального исследовательского университета) в г. Байконуре

 

В статье представлены новые результаты, позволяющие реализовать при прогнозировании технического состояния и предельного срока службы бортовой аппаратуры космических аппаратов концепцию адаптивности и полимодельности. Использование концепции позволяет перейти к гибкой системе идентификации класса, структуры и параметров прогнозирующей модели путем ее выбора из базы моделей в зависимости от конкретной прогнозной ситуации. Идентификацию параметров прогнозной ситуации предложено осуществлять в три этапа. На первом из них формируется множество параметров прогнозной ситуации, на втором - производится оценка количественных значений данных параметров. На третьем этапе осуществляется процедура преобразования количественных оценок к нечеткой форме (вектору нечетких оценок) с использованием экспертных знаний и нечетких лингвистических шкал. Адаптивный выбор модели прогнозирования показателей из базы моделей предложено реализовать на основе нечеткой продукционной базы знаний.  Модели прогнозирования предельного срока службы космического аппарата адаптированы для случая нечеткого задания границ поля допуска параметров технического состояния бортовой аппаратуры.

 

Ключевые слова: космический аппарат, бортовая аппаратура, прогнозирование, нечеткая экспертная информация, надежность.

Список использованных источников и литературы

 

1. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление: Пер. с англ. – Вып. 1. – М.: Мир, 1974. – 408 с.

2. Ломакин М.И., Миронов А.Н., Шестопалова О.Л. Многомодельная обработка измерительной информации в интеллектуальных системах прогнозирования надежности космических средств // Измерительная техника. – 2014. – № 1, 13 с.

3. Лоскутов А.И., Патраков С.С., Шестопалова О.Л. Интеллектуальная информационно - диагностическая система оценивания технического состояния бортовой аппаратуры космических аппаратов при подготовке их к запуску// Информационно-управляющие системы, №2 (69), 2014. - C. 18 -24.

4. Миронов А.Н., Миронов Е.А., Шестопалова О.Л., Платонов С.А. Исследование вопросов моделирования границ области работоспособности элементов бортовой аппаратуры космических аппаратов на стадиях создания и эксплуатации // Фундаментальные исследования. 2015. № 2-13. С. 2815-2818.

5. Миронов А.Н., Миронов Е.А., Шестопалова О.Л., Платонов С.А. Определение границ поля допуска параметров бортовой аппаратуры космических аппаратов на стадии создания при ограниченном объеме информации об условиях эксплуатации // Информация и космос. 2015.№3. С.167-171.

6. Миронов А.Н., Миронов Е.А., Шестопалова О.Л., Платонов С.А. Оценивание значений границ поля допуска параметров бортовой аппаратуры космических аппаратов для стадии эксплуатации в условиях информационной неопределённости // Фундаментальные исследования. 2015. № 2-13. С. 2819-2823.

7. Нечёткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта /Под ред. Д.А. Поспелова. – М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. – 312 с

8. Севастьянов Д.А., Шестопалова О.Л. Пути и методы управления развитием системы информационного обеспечения эксплуатации космических средств // Информация и космос, № 3, 2013.- С. 73 – 76.

9. Силин В.Б., Заковряшин А.И. Автоматическое прогнозирование состояния аппаратуры управления и наблюдения. – М.: Энергия, 1973. – 336 с.

10. Шестаков А.В., Шестопалова О.Л. Автоматическая обработка нечеткой экспертной информации в задаче структурной идентификации моделей изменения временных рядов параметров технического состояния бортовой аппаратуры космических аппаратов // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2018.- № 4 (44).- С. 7.

11. Шестаков А.В., Шестопалова О.Л. Особенности обработки нечеткой информации в задаче прогнозирования остаточного срока службы бортовой аппаратуры космических аппаратов // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2018.- № 5 (45).- С. 12.

 

FEATURES OF FUZZY INFORMATION PROCESSING IN THE INFORMATION

AND ANALYTICAL SYSTEM OF THE ONBOARD EQUIPMENT SPACECRAFTS

RESIDUAL LIFE PREDICTING IN THE SPACE INFORMATION SYSTEMS

 

Mironov Andrey Nikolaevich, doctorate degree of technical sciences, professor of Mozhaisky Military Space Academy

Shestakov Aleksander Vladimirovich, post-graduate student of the Research center for information at the Russian foreign Ministry

Shestopalova Olga Lvovna, candidate of technical sciences, associate professor, the dean of a Branch «Voskhod» of the Moscow aviation institute (national research university) in Baikonur

 

The article presents new results that allow us to implement the concept of adaptability and polymodality when predicting the technical condition and service life of onboard spacecraft equipment. Using the concept allows you to switch to a flexible system for identifying the class, structure, and parameters of the predictive model by selecting it from the model database, depending on the specific predictive situation.

Identification of the forecast situation parameters is proposed to be carried out in three stages. On the first of them, a set of parameters of the forecast situation is formed, on the second-the quantitative values of these parameters are evaluated. At the third stage, the procedure for converting quantitative estimates to a fuzzy form (the vector of fuzzy estimates) is carried out using expert knowledge and fuzzy linguistic scales.

Adaptive selection of the indicator forecasting model from the model base is proposed to be implemented on the basis of a fuzzy production knowledge base. Models for predicting the maximum service life of a space vehicle are adapted for the case of fuzzy setting of the boundaries of the tolerance field for parameters of the technical condition of onboard equipment.

 

Keywords: spacecraft, onboard equipment, forecasting, fuzzy expert information, reliability

 

REFERENCES:

1. Boks Dzh., Dzhenkins G. Analiz vremennykh ryadov. Prognoz i upravleniye: Per. s angl. [Time series analysis. Forecast and management: Per. from English] – Vyp. 1. – M.: Mir, 1974. – 408 р.

2. Lomakin M.I., Mironov A.N., Shestopalova O.L. Mnogomodel'naya obrabotka izmeritel'noy informatsii v intellektual'nykh sistemakh prognozirovaniya nadezhnosti kosmicheskikh sredstv [Multi-model processing of measuring information in intelligent systems for predicting the reliability of space facilities] // Izmeritel'naya tekhnika [Izmeritelnaya tekhnika]. – 2014. – № 1, 13 р.

3. Loskutov A.I., Patrakov S.S., Shestopalova O.L. Intellektual'naya informatsionno - diagnosticheskaya sistema otsenivaniya tekhnicheskogo sostoyaniya bortovoy apparatury kosmicheskikh apparatov pri podgotovke ikh k zapusku [Intelligent information and diagnostic system for assessing the technical state of spacecraft onboard equipment in preparation for launch] // Informatsionno-upravlyayushchiye sistemy [Information and control systems], №2 (69), 2014. - рр. 18-24.

4. Mironov A.N., Mironov Ye.A., Shestopalova O.L., Platonov S.A. Issledovaniye voprosov modelirovaniya granits oblasti rabotosposobnosti elementov bortovoy apparatury kosmicheskikh apparatov na stadiyakh sozdaniya i ekspluatatsii [Investigation of the problems of modeling the boundaries of the area of operability of elements of on-board equipment of spacecraft at the stages of creation and operation] // Fundamental'nyye issledovaniya [Fundamental research]. 2015. № 2-13. рр. 2815-2818.

5. Mironov A.N., Mironov Ye.A., Shestopalova O.L., Platonov S.A. Opredeleniye granits polya dopuska parametrov bortovoy apparatury kosmicheskikh apparatov na stadii sozdaniya pri ogranichennom ob"yeme informatsii ob usloviyakh ekspluatatsii [Determination of the boundaries of the tolerance field for the parameters of on-board equipment of spacecraft at the stage of creation with a limited amount of information about the operating conditions] // Informatsiya i kosmos [Information and Space]. 2015.№3. рр.167-171.

6. Mironov A.N., Mironov Ye.A., Shestopalova O.L., Platonov S.A. Otsenivaniye znacheniy granits polya dopuska parametrov bortovoy apparatury kosmicheskikh apparatov dlya stadii ekspluatatsii v usloviyakh informatsionnoy neopredelonnosti [Estimation of the values of the boundaries of the tolerance field for the parameters of onboard equipment of spacecraft for the stage of operation in conditions of information uncertainty] // Fundamental'nyye issledovaniya [Fundamental Research]. 2015. № 2-13. рр. 2819-2823.

7. Nechotkiye mnozhestva v modelyakh upravleniya i iskusstvennogo intellekta [Fuzzy Sets in Models of Control and Artificial Intelligence] / Pod red. D.A. Pospelova. – M.: Nauka, Gl. red. fiz.-mat. lit., 1986. – 312 р

8. Sevast'yanov D.A., Shestopalova O.L. Puti i metody upravleniya razvitiyem sistemy informatsionnogo obespecheniya ekspluatatsii kosmicheskikh sredstv [Ways and methods of managing the development of the information support system for the operation of space vehicles] // Informatsiya i kosmos [Information and Space], № 3, 2013.- рр. 73 – 76.

9. Silin V.B., Zakovryashin A.I. Avtomaticheskoye prognozirovaniye sostoyaniya apparatury upravleniya i nablyudeniya [Automatic prediction of the state of control and monitoring equipment]. – M.: Energiya, 1973. – 336 р.

10. Shestakov A.V., Shestopalova O.L. Avtomaticheskaya obrabotka nechetkoy ekspertnoy informatsii v zadache strukturnoy identifikatsii modeley izmeneniya vremennykh ryadov parametrov tekhnicheskogo sostoyaniya bortovoy apparatury kosmicheskikh apparatov [Automatic processing of fuzzy expert information in the problem of structural identification of models for changing the time series of parameters of the technical state of spacecraft onboard equipment] // Informatsionno-ekonomicheskiye aspekty standartizatsii i tekhnicheskogo regulirovaniya [Information and economic aspects of standardization and technical regulation]. 2018. - № 4 (44).- р.7.

11. Shestakov A.V., Shestopalova O.L. Osobennosti obrabotki nechetkoy informatsii v zadache prognozirovaniya ostatochnogo sroka sluzhby bortovoy apparatury kosmicheskikh apparatov [Features of processing fuzzy information in the problem of predicting the residual service life of onboard equipment for spacecraft] // Informatsionno-ekonomicheskiye aspekty standartizatsii i tekhnicheskogo regulirovaniya [Information and economic aspects of standardization and technical regulation]. 2018.- № 5 (45).- р. 12.

Соболев Д.А., Матвеева О.Л. Методическое обеспечение информационной

системы контроля и предотвращения стрессового состояния пользователей при

их работе в социо-компьютерной среде // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2020. № 3. (55). С. 36-44

 

МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ

И ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ СТРЕССОВОГО СОСТОЯНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ПРИ ИХ

РАБОТЕ В СОЦИО-КОМПЬЮТЕРНОЙ СРЕДЕ

 

Соболев Денис Александрович, аспирант ФГБУН ВИНИТИ РАН, г. Москва

Матвеева Оксана Леонидовна, преподаватель фортепиано, ДМШ №1 им. Ипполитова-Иванова, г. Кострома

 

Рассматривается воздействие на эмоциональное состояние пользователя социо-компьютерной системы со стороны социо-компьютерной среды и изменение его стрессового состояния. Сгруппированы признаки изменения эмоционального состояния по вариантам их внешних проявлений при работе в социо-компьютерной системе. Предлагаются устройства для детектирования изменения эмоционального состояния человека. Создана шкала эмоциональных состояний по их влиянию на стрессовое состояние человека. Предлагается схема критериев эмоционального состояния человека с фиксированными значениями, позволяющими их детектировать и анализировать программно-аппаратными средствами. Эмпирически изучено влияние прослушивания музыки на изменение стрессовой нагрузки на человека. Предложено аппаратное средство для детектирования изменения стрессового состояния человека во время работы в социо-компьютерной среде. Предлагается схема автоматического детектирования изменения эмоционального состояния и снижения стрессовой нагрузки на пользователя при помощи сервиса автоматической регулировки стрессового состояния в социо-компьютерной системе.

 

Ключевые слова: Информационная система, социо-компьютерная среда, критерии детектирования эмоционального состояния человека, стрессовые состояния, сервисы

 

Список использованных источников и литературы

1. Шведенко В.Н., Соболев Д.А. Методические основы оценки и контроля эмоционального состояния человека при его взаимодействии с информационными системами // НТИ. Сер. 2. Информационные процессы и системы. 2020г. №2. С.12-16

2. Philip A. Kragel. Emotion schemas are embedded in the human visual system // International Journal of Computer Integrated Manufacturing. - 2018. - Vol. 32. - Р. 1-12

3. Агурьянов И. Клавиатурный почерк как средство аутентификации // Security Lab. - 2012. - URL: https://www.securitylab.ru/blog/personal/ aguryanov/29985.php

4. Peter Eeles What is software architecture? // IBM developerWorks - 2006. - URL: https://www.ibm.com/developerworks/rational/library/feb06/eeles/index.html

5. Черкасова Н.В., Щекочихин О.В Анализ архитектурных шаблонов на основе сервисов проектирования информационных систем // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2019. № 5. С.30-36.

6. Евгеньев Р.А. Влияние интернета вещей и рекуррентных нейронных сетей на бухгалтерский учет аудит и планирование ресурсов предприятий // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2019 №2. С.1-8

7. Верба В.М. Применение сверточных нейронных сетей для решения задачи классификации музыкальных композиций // Научные механизмы решения проблем инновационного развития. Ч.2. 2017. С.20-22

8. Торопова А.В. Музыкальная психология и психология музыкального образования. 4 изд. Москва. 2019

9. Леонова А.Б. Основные подходы к изучению профессионального стресса // Вестник Московского университета. Сер. 14, Психология. 2000. № 3. С. 4-21

10. Тодоров И.Н., Тодоров Г.И. Стресс, старение и их биохимическая коррекция. Москва. 2003

11. Бодров В.А. Психологический стресс: развитие и преодоление: ПЕР СЭ; Москва; 2006

12. Бахарева Н.С. и Черкесова Д.Р Определение стрессовой устойчивости от возраста и гендерной зависимости данного показателя, 2015 [Электронный ресурс]/ Международный научно-исследовательский журнал: URL: https://research-journal.org/medical/

 

METHODOLOGICAL SUPPORT OF THE INFORMATION SYSTEM FOR CONTROL AND

PREVENTION OF THE STRESS STATE OF USERS WHEN WORKING IN THE SOCIO-COMPUTER ENVIRONMENT

 

Sobolev Denis Aleksandrovich, post-graduate student of FGBUN VINITI RAS, Moscow

Matveeva Oksana Leonidovna, piano teacher, Children's Music School No. 1 named after Ippolitova-Ivanova, Kostroma

 

The article considers the impact on the emotional state of a user of a socio-computer system from the side of the socio-computer environment and changes in his stress state. The signs of changes in the emotional state are grouped according to the variants of their external manifestations when working in a socio-computer system. Devices for detecting changes in the emotional state of a person are proposed. A scale of emotional states was created according to their influence on the stressful state of a person. A scheme of criteria for the emotional state of a person with fixed values is proposed, allowing them to be detected and analyzed by software and hardware. The influence of listening to music on the change in stress load on a person has been empirically studied. A hardware tool for detecting changes in the stress state of a person while working in a socio-computer environment is proposed. A scheme for automatic detection of changes in the emotional state and reduction of stress load on the user using the service for automatic adjustment of the stress state in a socio-computer system is proposed.

 

Keywords: Information system, socio-computer environment, criteria for detecting the emotional state of a person, stress conditions, services

 

REFERENCES:

1. Shvedenko V.N., Sobolev D.A. Metodicheskiye osnovy otsenki i kontrolya emotsional'nogo sostoyaniya cheloveka pri yego vzaimodeystvii s informatsionnymi sistemami [Methodological foundations for assessing and monitoring the emotional state of a person during his interaction with information systems] // NTI. Ser. 2. Informatsionnyye protsessy i sistemy [NTI. Ser. 2. Information processes and systems]. 2020g. №2. рр.12-16

2. Philip A. Kragel. Emotion schemas are embedded in the human visual system [Emotion schemas are embedded in the human visual system] // International Journal of Computer Integrated Manufacturing [International Journal of Computer Integrated Manufacturing]. - 2018. - Vol. 32. - рр. 1-12

3. Agur'yanov I. Klaviaturnyy pocherk kak sredstvo autentifikatsii [Keyboard handwriting as a means of authentication] // Security Lab. - 2012. - URL: https://www.securitylab.ru/

4. Peter Eeles What is software architecture? // IBM developerWorks - 2006. - URL: https://www.ibm.com/

5. Cherkasova N.V., Shchekochikhin O.V Analiz arkhitekturnykh shablonov na osnove servisov proyektirovaniya informatsionnykh sistem [Analysis of architectural patterns based on information systems design services] // Informatsionno-ekonomicheskiye aspekty standartizatsii i tekhnicheskogo regulirovaniya [Information and economic aspects of standardization and technical regulation]. 2019. № 5. рр.30-36.

6. Yevgen'yev R.A. Vliyaniye interneta veshchey i rekurrentnykh neyronnykh setey na bukhgalterskiy uchet audit i planirovaniye resursov predpriyatiy [The influence of the Internet of things and recurrent neural networks on accounting, audit and resource planning of enterprises] // Informatsionno-ekonomicheskiye aspekty standartizatsii i tekhnicheskogo regulirovaniya [Information and economic aspects of standardization and technical regulation]. 2019 №2. рр.1-8

7. Verba V.M. Primeneniye svertochnykh neyronnykh setey dlya resheniya zadachi klassifikatsii muzykal'nykh kompozitsiy [Application of convolutional neural networks for solving the problem of classifying musical compositions] // Nauchnyye mekhanizmy resheniya problem innovatsionnogo razvitiya [Scientific mechanisms for solving problems of innovative development. Part 2]. CH.2. 2017. рр.20-22

8. A.V. Toropova Muzykal'naya psikhologiya i psikhologiya muzykal'nogo obrazovaniya [Musical psychology and psychology of music education]. 4 izd. Moskva. 2019

9. Leonova A.B. Osnovnyye podkhody k izucheniyu professional'nogo stressa [Basic approaches to the study of professional stress] // Vestnik Moskovskogo universiteta. Ser. 14, Psikhologiya [Moscow University Bulletin. Ser. 14, Psychology]. 2000. № 3. рр. 4-21

10. Todorov I.N., Todorov G.I. Stress, stareniye i ikh biokhimicheskaya korrektsiya [Stress, aging and their biochemical correction]. Moskva. 2003

11. Bodrov V.A. Psikhologicheskiy stress: razvitiye i preodoleniye [Psychological stress: development and overcoming]: PER SE; Moskva; 2006

12. Bakhareva N.S. i Cherkesova D.R Opredeleniye stressovoy ustoychivosti ot vozrasta i gendernoy zavisimosti dannogo pokazatelya [Determination of stress resistance from age and gender dependence of this indicator], 2015. Mezhdunarodnyy nauchno-issledovatel'skiy zhurnal [International research journal]: URL : https://research-journal.org/

Шевкунов М.А. Агрегирование моделей при разработке и проектировании

информационно-управляющих систем // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2020. № 3. (55). С. 45-51

 

АГРЕГИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ПРИ РАЗРАБОТКЕ И ПРОЕКТИРОВАНИИ

ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ

 

Шевкунов Михаил Анатольевич, соискатель, ФГУП «СТАНДАРТИНФОРМ», г. Москва

 

Рассматривается в концептуальном плане подход к построению комплексных моделей при разработке информационно-управляющих систем на основе агрегирования аналитических и имитационных моделей для уменьшения априорной неопределенности, за счет реализации модельно-алгоритмической избыточности. Выделяя информационные и кибернетические принципы «ИКС-подхода» для обеспечения устойчивости функционирования сложных систем на модельном уровне предлагается развивать свойства адаптации и самоорганизации. Для представления разнообразной динамики функционирования логико-вероятностных структур проектируемых систем предлагается использовать класс устройств для моделирования сложных систем и соответствующим им имитационных моделей для оценки вероятностно-временных характеристик наблюдаемых процессов. В заключении отмечено. Для организации моделирования сложных организационно-технических систем целесообразно агрегирование разнотипных моделей, каждая из которых ориентирована на отдельную подсистему с соответствующими требованиями к эксплуатационно-техническим показателям. Для обоснования условий применения разрабатываемой ИУС, планируемых режимов работы, возможности отказоустойчивой работы при возникновении нештатных ситуаций предлагается использовать имитационные модели, которые наиболее просты для организации компьютерного эксперимента. Для повышения достоверности результатов моделирования следует опираться на аналитические зависимости, что в ряде случаев трудно осуществить из-за различных видов априорной внешней неопределенности. В целом ИМ имеют целью уменьшить область неопределенности путем комплексирования моделей различного типа на пути оптимизации разрабатываемых технических решений.

 

Ключевые слова: модель, агрегирование, имитационное моделирование, сложная система, ИКС-подход

 

Список использованных источников и литература:

1. Дмитриев А.К., Мальцев П.А. Основы теории построения и контроля сложных систем. – Л.: Энергоатомиздат, 1988. – 191 с.

2. Buryi A.S. Structure complexity of distributed information-control systems // Известия РАН. Теория и системы управления. 1994. № 5. С. 160-167.

3. Бурый А.С. Картирование технологий как метод в форсайт-исследованиях // Транспортное дело России. 2014. № 5. С. 155-157.

4. Бурый А.С., Шевкунов М.А. Оценка качества беспилотных авиационных систем мониторинга окружающей среды // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2017. № 6(40). С. 4.

5. Бурый А.С., Шевкунов М.А. Суррогатное моделирование распределенных информационных систем по большим данным // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2019. № 5(51). С. 43-50.

6. Васильев К.К., Служивый М.Н. Математическое моделирование инфокоммуникационных систем. Учебное пособие для вузов. – М.: Горячая линия – Телеком, 2018. – 236 с.

7. Воронин, А.А. Математические модели организаций: учебное пособие / А.А. Воронин, М.В. Губко, С.П. Мишин, Д.А. Новиков. – М.: ЛЕНАНД, 2008. – 360 с.

8. Соколов Б.В., Малюгин К.А. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой информационной системы // Информационно-управляющие системы. 2003. № 2-3. С. 19-29.

9. Словарь по кибернетике / Под ред. В. С. Михалевича. 2-е изд. – К.: Гл. ред. УСЭ им. М. П. Бажана, 1989. – 751 с.

10. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем – искусство и наука. – М.: Мир, 1978. – 418 с.

11. Омельченко В.В. Основы систематизации: Методология и философские аспекты. Принципы и законы познания реальной действительности. – М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2012. – 480 с.

12. Бурый А.С. Информационно-математическое обеспечение контроля качества компьютерных программ // Правовая информатика. 2019. № 2. С. 15-25.

13. Buryi, A.S., Loban, A.V., Lovtsov, D.A. Compression models for arrays of measurement data in an automatic control systems // Automation and Remote Control. 1998. Vol. 59(5). Pt. 1. P. 613-631.

14. Бурый А.С., Шевкунов М.А. Интеллектуализация процессов принятия решений в эргатических системах // Транспортное дело России. 2015. № 4. С. 48-50.

15. Ловцов Д.А. Теоретические основы системной информации правового регулирования // Правовая информатика. 2019. № 4. С. 12-28.

16. Козарь В.Б. Использование имитационно-логико-вероятностных моделей для оценки эффективности сложных систем // Вестник Концерна ПВО «Алмаз-Антей». 2015. № 2. С. 16-20.

17. Бурый А.С., Фомичев И.Д. Мультиагентные модели управления группами автономных летательных аппаратов // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2013. № 2(12). С. 6.

18. Черников Б.В. Технология хранения слабоформализуемых документов на основе лексикологического синтеза // Информатика и ее применение. 2009. Том 3. Вып. 4. С. 64-75.

19. Соболева Т.С., Чечкин А.В. Дискретная математика. Углубленный курс: учебник. – М.: КУРС: ИНФРА-М, 2017. – 278 с.

20. Бурый А.С., Касаев О.Б., Попов М.Ю. Устройство для моделирования систем связи. Авторское свидетельство SU № 1741148 A1. 15.06.1992, Бюл. № 22.

21. Адерихин И.В., Бурый А.С., Романов А.В. Устройство для моделирования процессов функционирования поверочных пунктов. Авторское свидетельство SU № 1257661 A1. 15.09.1986, Бюл. № 34.

 

AGGREGATION OF MODELS IN THE DEVELOPMENT AND DESIGN OF INFORMATION AND CONTROL SYSTEMS

 

Shevkunov Mikhail Anatolievich, FSUE STANDARTINFORM

 

A conceptual approach to the construction of complex models in the development of information and control systems based on aggregation of analytical and simulation models to reduce a priori uncertainty by implementing model-algorithmic redundancy is considered. Highlighting the information and cybernetic principles of the "ICS-approach" to ensure the stability of the functioning of complex systems at the model level, it is proposed to develop the properties of adaptation and self-organization. To represent the various dynamics of the functioning of logical and probabilistic structures of the designed systems, it is proposed to use a class of devices for modeling complex systems and corresponding simulation models for evaluating the probabilistic and temporal characteristics of the observed processes. It was noted in the conclusion. To organize the modeling of complex organizational and technical systems, it is advisable to aggregate different types of models, each of which is focused on a separate subsystem with corresponding requirements for operational and technical indicators. To substantiate the conditions for using the developed I&C system, the planned operating modes, the possibility of fault-tolerant operation in the event of emergency situations, it is proposed to use simulation models, which are most simple for organizing a computer experiment. To increase the reliability of modeling results, one should rely on analytical dependencies, which in some cases is difficult to implement due to various types of a priori external uncertainty. In general, MI are aimed at reducing the area of uncertainty by integrating models of various types in order to optimize the developed technical solutions.

 

Keywords: model, aggregation, simulation, complex system, ICS – approach.

 

REFERENCES:

1. Dmitriyev A.K., Mal'tsev P.A. Osnovy teorii postroyeniya i kontrolya slozhnykh system [Fundamentals of the theory of construction and control of complex systems]. – L.: Energoatomizdat, 1988. – 191 p.

2. Buryi A.S. Structure complexity of distributed information-control systems [Structure complexity of distributed information-control systems] // Izvestiya RAN. Teoriya i sistemy upravleniya [Izvestiya RAN. Theory and control systems]. 1994. № 5. pp. 160-167.

3. Buryy A.S. Kartirovaniye tekhnologiy kak metod v forsayt-issledovaniyakh [Technology mapping as a method in foresight research] // Transportnoye delo Rossii [Transport business of Russia]. 2014. № 5. pp. 155-157.

4. Buryy A.S., Shevkunov M.A. Otsenka kachestva bespilotnykh aviatsionnykh sistem monitoringa okruzhayushchey sredy [Assessment of the quality of unmanned aerial systems for environmental monitoring] // Informatsionno-ekonomicheskiye aspekty standartizatsii i tekhnicheskogo regulirovaniya [Information and economic aspects of standardization and technical regulation]. 2017. № 6(40). p. 4.

5. Buryy A.S., Shevkunov M.A. Surrogatnoye modelirovaniye raspredelennykh informatsionnykh sistem po bol'shim dannym [Surrogate modeling of distributed information systems based on big data] // Informatsionno-ekonomicheskiye aspekty standartizatsii i tekhnicheskogo regulirovaniya [Information and economic aspects of standardization and technical regulation]. 2019. № 5(51). pp. 43-50.

6. Vasil'yev K.K., Sluzhivyy M.N. Matematicheskoye modelirovaniye infokommunikatsionnykh sistem. Uchebnoye posobiye dlya vuzov [Mathematical modeling of infocommunication systems. Textbook for universities]. – M.: Goryachaya liniya – Telekom [Hot line - Telecom], 2018. – 236 p.

7. Voronin, A.A. Matematicheskiye modeli organizatsiy: uchebnoye posobiye [Mathematical models of organizations: textbook] / A.A. Voronin, M.V. Gubko, S.P. Mishin, D.A. Novikov. – M.: LENAND, 2008. – 360 p.

8. Sokolov B.V., Malyugin K.A. Kompleksnoye modelirovaniye protsessov upravleniya strukturnoy dinamikoy informatsionnoy sistemy [Complex modeling of management processes for the structural dynamics of an information system] // Informatsionno-upravlyayushchiye sistemy [Information and control systems]. 2003. № 2-3. pp. 19-29.

9. Slovar' po kibernetike [Dictionary of Cybernetics] / Pod red. V. S. Mikhalevicha. 2-ye izd. – K.: Gl. red. USE im. M. P. Bazhana, 1989. – 751 p.

10. Shennon R. Imitatsionnoye modelirovaniye sistem – iskusstvo i nauka [Systems Simulation - Art and Science]. – M.: Mir, 1978. – 418 p.

11. Omel'chenko V.V. Osnovy sistematizatsii: Metodologiya i filosofskiye aspekty. Printsipy i zakony poznaniya real'noy deystvitel'nosti [Basis of systematization: Methodology and philosophical aspects. Principles and laws of knowledge of reality]. – M.: Knizhnyy dom «LIBROKOM», 2012. – 480 s.

12. Buryy A.S. Informatsionno-matematicheskoye obespecheniye kontrolya kachestva komp'yuternykh program [nformation and mathematical support for quality control of computer programs] // Pravovaya informatika [Legal informatics]. 2019. № 2. pp. 15-25.

13. Buryi, A.S., Loban, A.V., Lovtsov, D.A. Compression models for arrays of measurement data in an automatic control systems [Compression models for arrays of measurement data in an automatic control systems] // Automation and Remote Control [Automation and Remote Control]. 1998. Vol. 59(5). Pt. 1. pp. 613-631.

14. Buryy A.S., Shevkunov M.A. Intellektualizatsiya protsessov prinyatiya resheniy v ergaticheskikh sistemakh [Intellectualization of decision-making processes in ergatic systems] // Transportnoye delo Rossii [Transport business of Russia]. 2015. № 4. pp. 48-50.

15. Lovtsov D.A. Teoreticheskiye osnovy sistemnoy informatsii pravovogo regulirovaniya [Theoretical foundations of systemic information of legal regulation] // Pravovaya informatika [Legal informatics]. 2019. № 4. pp. 12-28.

16. Kozar' V.B. Ispol'zovaniye imitatsionno-logiko-veroyatnostnykh modeley dlya otsenki effektivnosti slozhnykh system [The use of simulation-logical-probabilistic models for assessing the effectiveness of complex systems] // Vestnik Kontserna PVO «Almaz-Antey» [Bulletin of the Concern PVO "Almaz-Antey"]. 2015. № 2. pp. 16-20.

17. Buryy A.S., Fomichev I.D. Mul'tiagentnyye modeli upravleniya gruppami avtonomnykh letatel'nykh apparatov [Multi-agent models of control of groups of autonomous aircraft] // Informatsionno-ekonomicheskiye aspekty standartizatsii i tekhnicheskogo regulirovaniya [Information and economic aspects of standardization and technical regulation]. 2013. № 2(12). p. 6.

18. Chernikov B.V. Tekhnologiya khraneniya slaboformalizuyemykh dokumentov na osnove leksikologicheskogo sinteza [Storage technology for poorly formalized documents based on lexicological synthesis] // Informatika i yeye primeneniye [Informatics and its application]. 2009. Tom 3. Vyp. 4. pp. 64-75.

19. Soboleva T.S., Chechkin A.V. Diskretnaya matematika. Uglublennyy kurs: uchebnik [Discrete Math. Advanced course: textbook]. – M.: KURS: INFRA-M, 2017. – 278 p.

20. Buryy A.S., Kasayev O.B., Popov M.YU. Ustroystvo dlya modelirovaniya sistem svyazi [A device for simulating communication systems]. Avtorskoye svidetel'stvo SU № 1741148 A1. 15.06.1992, Byul. № 22.

21. Aderikhin I.V., Buryy A.S., Romanov A.V. Ustroystvo dlya modelirovaniya protsessov funktsionirovaniya poverochnykh punktov [A device for simulating the processes of functioning of verification points]. Avtorskoye svidetel'stvo SU № 1257661 A1. 15.09.1986, Byul. № 34.

Воронина А.А., Хорева Л.В. Новый подход к оценке туристского бренда на

базе метода латентного размещения дирихле // Информационно-экономические

аспекты стандартизации и технического регулирования. 2020. № 3. (55). С. 52-58

 

НОВЫЙ ПОДХОД К ОЦЕНКЕ ТУРИСТСКОГО БРЕНДА НА БАЗЕ МЕТОДА

ЛАТЕНТНОГО РАЗМЕЩЕНИЯ ДИРИХЛЕ

 

Воронина Анастасия Александровна, Магистр менеджмента, Санкт-Петербургский государственный

экономический университет, г. Санкт-Петербург

Хорева Любовь Викторовна, доктор экономических наук, профессор, Санкт-Петербургский государственный экономический университет, г. Санкт-Петербург

 

В статье рассматриваются теоретические и прикладные проблемы формирования туристского бренда дестинации; показано значение туристских брендов в продвижении дестинации на рынок туристских услуг; приведены базовые критерии систематизации туристских брендов. Показано, что большинство современных российских брендов ориентировано на российского туриста, это является важным фактором в условиях актуализации внутреннего туризма. В статье описана авторская методика оценка бренда туристской дестинации, использующая новый подход к оценке. Методика базируется на применении цифровых технологий и анализе цифровых следов с их дальнейшей обработкой методом латентного размещения Дирихле (LDA). методике на базе используемых в практике оценки привлекательности дестинаций подходов, был предложен для оценки обобщённый перечень наиболее значимых блоков бренда туристской дестинации (впечатления, люди, расположение, потенциал, ритм жизни, инфраструктура, туризм, производство и пр.). В качестве объекта апробации методики был рассмотрен город Вологда, как развивающаяся туристская дестинация. Методика была апробирована в рамках оценки бренда Вологды; было показано, что использование данной методики может стать базой для разработки направлений совершенствования туристских брендов российских городов.

 

Данная статья написана авторами на основе исследования, проведённого в ходе подготовки магистерской диссертации на тему «Разработка системы оценки бренда туристической дестинации» (автор: Воронина А.А.), защищённой в июне 2020 в НИУ «Высшая школа экономики», СПб школа экономики и менеджмента.

 

Ключевые слова: туристская дестинация, бренд, цифровые следы, оценка бренда, методика оценки

 

Список использованных источников и литературы

1. Заркуа Т.Р. Основные направления инвестирования программ повышения качества инфраструктуры туристской отрасли в Республике Абхазия // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2012. № 6 (10). С. 6.

2. Названы самые популярные среди россиян направления внутреннего туризма // lenta.ru. Путешествия. 2020. 9 июня. [Электронный ресурс]. URL: https://lenta.ru/

3. Огилви Д. Огилви о рекламе. М.: Манн, Иванов и Фербер, Эксмо, 2013.

4. Терентьева И.А. Основные проблемы развития системы управления инновационной деятельностью компаний индустрии туризма и основные пути их преодоления // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2014. № 3(19). С. 8.

5. Хорева Л.В., Трабская Ю.Г., Зеленская Е.М. Гастрономический брендинг как инновационная технология продвижения туристской дестинации // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2015. № 6 (96). С. 50-60.

6. Anholt S. Competitive identity. The new brand management for nations, cities and regions. Palgrave Macmillan, 2010.

7. Chen R., Zhou Z., Zhan G., Zhou N. The impact of destination brand authenticity and destination self – congruence on tourist loyalty: The mediating role of destination brand engagement. // Journal of Destination Marketing and Management. 2020. Vol. 15. P. 56 – 67.

8. Kavaratzis M., Ashworth J. City branding: an effective assertion of identity or a transitory marketing trick? // Tijdschriff voor economische en sociale geografie. 2005. Vol. 95. № 5. P. 506 – 514.

9. Khoreva L., Kosryukova O., Mikhailova K., Shokola Y. Environmental and social responsibility of business in the congress and exhibition industry // E3S Web of Conferences. 2019. С. 02013.

10. Larsen H. G. The «mental topography» of the Shanghai city brand: A netnographic approach to formulating city brand positioning strategies. // Journal of Destination and Management. 2018. P. 90 – 101.

11. Morison A., Anderson D. Destination branding. // American Journal of Industrial and Business Management. 2016. P. 285 – 299.

12. Nielsen J. Eyetracking web usability. New Riders Press, 2010.

13. Rekik R. Assessing web sites quality: A systematic literature review by text and association rules mining. // International Journal of Information Management. 2018. P. 201 – 216.

 

A NEW APPROACH TO THE EVALUATION OF A TOURIST BRAND ON THE BASIS OF

THE LATENT DIRICHLET ALLOCATION METHOD

 

Voronina Anastasia Alexandrovna, Master of Management, St. Petersburg State University of Economics, St. Petersburg

Khoreva Lyubov Viktorovna, Doctor of Economics, Professor, St. Petersburg State University of Economics, St. Petersburg

 

The article discusses the theoretical and applied problems of the formation of a tourist destination brand; the importance of tourist brands in promoting the destination of the tourist services market is shown; The basic criteria for organizing tourist brands are given. It is shown that most modern Russian brands are focused on Russian tourists, this is an important factor in the context of domestic tourism. The article describes the author’s methodology for assessing the brand of a tourist destination, using a new approach to assessment. The technique is based on the use of digital technologies and the analysis of digital tracks with their further processing by the latent Dirichlet placement method (LDA). In the methodology, based on the approaches used to evaluate the attractiveness of destinations, a generalized list of the most significant blocks of the brand of tourist destinations (impressions, people, location, potential, rhythm of life, infrastructure, tourism, production, etc.) was proposed for assessment. As an object of testing the methodology, the city of Vologda was considered as a developing tourist destination. The methodology was tested as part of the Vologda brand assessment; It was shown that the use of this technique can become the basis for developing directions for improving the tourist brands of Russian cities.

 

Key words: tourist destination, brand, digital footprints, brand assessment, assessment methodology

 

REFERENCES:

1. Zarkua T.R. Osnovnyye napravleniya investirovaniya programm povysheniya kachestva infrastruktury turistskoy otrasli v Respublike Abkhaziya [The main directions of investing in programs to improve the quality of infrastructure of the tourism industry in the Republic of Abkhazia] // Informatsionno-ekonomicheskiye aspekty standartizatsii i tekhnicheskogo regulirovaniya [Information and economic aspects of standardization and technical regulation]. 2012. № 6 (10). р. 6.

2. Nazvany samyye populyarnyye sredi rossiyan napravleniya vnutrennego turizma [Named the most popular domestic tourism destinations among Russians] // Lenta.ru. puteshestviya. 2020. 9 iyunya. [Elektronnyy resurs]. URL: https://lenta.ru/

3. Ogilvi D. Ogilvi o reklame [Ogilvy about advertising]. M.: Mann, Ivanov i Ferber, Eksmo, 2013.

4. Terent'yeva I.A. Osnovnyye problemy razvitiya sistemy upravleniya innovatsionnoy deyatel'nost'yu kompaniy industrii turizma i osnovnyye puti ikh preodoleniya [The main problems of the development of the management system of innovative activities of companies in the tourism industry and the main ways to overcome them] // Informatsionno-ekonomicheskiye aspekty standartizatsii i tekhnicheskogo regulirovaniya [Information and economic aspects of standardization and technical regulation]. 2014. № 3(19). р. 8.

5. Khoreva L.V., Trabskaya YU.G., Zelenskaya Ye.M. Gastronomicheskiy brending kak innovatsionnaya tekhnologiya prodvizheniya turistskoy destinatsii [Gastronomic branding as an innovative technology for promoting a tourist destination] // Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta [News of the St. Petersburg State University of Economics]. 2015. № 6 (96). рр. 50-60.

6. Anholt S. Competitive identity. The new brand management for nations, cities and regions. Palgrave Macmillan, 2010.

7. Chen R., Zhou Z., Zhan G., Zhou N. The impact of destination brand authenticity and destination self – congruence on tourist loyalty: The mediating role of destination brand engagement. // Journal of Destination Marketing and Management. 2020. Vol. 15. P. 56 – 67.

8. Kavaratzis M., Ashworth J. City branding: an effective assertion of identity or a transitory marketing trick? // Tijdschriff voor economische en sociale geografie. 2005. Vol. 95. № 5. P. 506 – 514.

9. Khoreva L., Kosryukova O., Mikhailova K., Shokola Y. Environmental and social responsibility of business in the congress and exhibition industry // E3S Web of Conferences. 2019. С. 02013.

10. Larsen H. G. The «mental topography» of the Shanghai city brand: A netnographic approach to formulating city brand positioning strategies. // Journal of Destination and Management. 2018. P. 90 – 101.

11. Morison A., Anderson D. Destination branding. // American Journal of Industrial and Business Management. 2016. P. 285 – 299.

12. Nielsen J. Eyetracking web usability. New Riders Press, 2010.

13. Rekik R. Assessing web sites quality: A systematic literature review by text and association rules mining. // International Journal of Information Management. 2018. P. 201 – 216.

Салихова И.С. «Качественная количественность» оценки социально-экономического неравенства стран лидирующего и догоняющего развития // Информационно-

экономические аспекты стандартизации и технического регулирования.

2020. № 3. (55). С. 59-65

 

«КАЧЕСТВЕННАЯ КОЛИЧЕСТВЕННОСТЬ» ОЦЕНКИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО

НЕРАВЕНСТВА СТРАН ЛИДИРУЮЩЕГО И ДОГОНЯЮЩЕГО РАЗВИТИЯ

 

Салихова Ирина Сергеевна, профессор кафедры бухгалтерского учета, налогообложения и таможенного дела Московского университета им. С.Ю. Витте, доктор экономических наук, доцент;

Главный научный сотрудник ИПР РАН, Г. Москва

 

Цель статьи заключается в выявлении качественной оценки общей тенденции социально-экономического неравенства, исследуемого в рамках стран лидирующего и догоняющего развития. Методологическим основанием работы является междисциплинарный подход, реализованный методами кластерного и статистического анализа проблемы. Научная новизна полученных результатов заключается в системном выводе о том, что тенденция социально-экономического неравенства между странами и регионами лидирующего и догоняющего развития перманентно углубляется, принимая новые формы и содержательные характеристики. Кроме того, неравенство катализируется углубляющимся технологическим монополизмом стран-лидеров, при одновременном росте «цифрового разрыва», а также угрозой потери цивилизационной идентичности, что приводит к усилению патерналистских и иждивенческих настроений в соответствующих социумах.

 

Ключевые слова: лидирующее и догоняющее развитие, социально-экономическое неравенство, кластерный и статистический анализ, «качественная количественность», ригидность мирового хозяйства

 

Список использованных источников и литературы

1. Асланов Л.А. Менталитет и власть. Русская цивилизация. Кн. 1. – М.: ТЕИС, 2009. – 557 с.

2. Бузгалин А.В. Закат неолиберализма (к 200-летию со дня рождения Карла Маркса) // Вопросы экономики. 2018. № 2. С. 122-142.

3. Бузгалин А., Колганов А. Человек, рынок и капитал в экономике XXI века // Вопросы экономики. 2006. № 3. С. 125-142.

4. Григорьев Л.М., Павлюшина В.А. Межстрановое неравенство: динамика и проблемы стадий развития // Вопросы экономики. 2018. № 7. С. 5-30.

5. Данилов-Данильян В. Глобальный кризис как следствие структурных сдвигов в экономике // Вопросы экономики. 2009. № 7. С. 31-42.

6. Клинов В.Г., Сидоров А.А. Мировые тенденции в распределении доходов и проблемы социально-экономического развития // Вопросы экономики. 2018. № 7. С. 33.

7. Левин М., Сатаров Г. Рентоориентированная Россия // Вопросы экономики. 2014. № 1. С. 61–78.

8. Любимов И.Л. От универсализма к индивидуализму: новые подходы к решению проблем экономического роста // Вопросы экономики. 2019. № 11. С. 108-126.

9. Любимов Л.И., Оспанова А.Г. Как сделать экономику сложнее? Поиск причин усложнения // Вопросы экономики. 2019. № 2. С. 36-54.

10. Полтерович В.М. К общей теории социально-экономического развития. Часть 1. География, институты или культура? // Вопросы экономики. 2018. № 11. С. 5-27.

11. Полтерович В.М. К общей теории социально-экономического развития. Часть 2. Эволюция механизмов координации // Вопросы экономики. 2018. № 12. С. 77-103.

12. Полтерович В. Толерантность, сотрудничество и экономический рост // Вопросы экономики. 2017. № 11. С. 33-50.

13. Родрик Д. Когда идеи важнее интересов: предпочтения, взгляды на мир и инновации в экономической политике // Вопросы экономики. 2015. № 1. С. 22-45.

14. Рожкова К.В. Отдача от некогнитивных характеристик на российском рынке труда // Вопросы экономики. 2019. № 11. С. 81-107.

15. Салихов Б.В. Управление качеством креативного капитала в ноосферной экономике знаний: Монография. – М.: изд. «МУ им. С.Ю. Витте», 2017. – 250 с.

16. Салихов Б.В., Салихова И.С., Олигова М.Б. Когнитивная структура экономики и пути повышения качества неявного знания // Вестник Московского университета им. С.Ю. Витте. Серия 1: Экономика и управление. 2017.№ 1 (20). С. 9-20.

17. Сенченя Г.И. Эффективное использование интеллектуальной собственности // Вопросы экономики. 2019. № 3. С. 119-142.

18. Фридрих А. Хайек. Индивидуализм и экономический порядок. – М.: Изограф, 2000. – 256 с.

 

"QUALITATIVE QUANTIFICATION" OF SOCIO-ECONOMIC INEQUALITY ASSESSMENT IN

LEADING AND CATCHING-UP COUNTRIES

 

Salikhova Irina Sergeevna, Professor of accounting, taxation and customs department of the Moscow University named after S.Y. Vitte, Doctor of Economics Chief researcher of the Institute of market problems of RAS, Moscow

 

The purpose of the article is to identify the qualitative assessment of the general trend of socio-economic inequality, studied in the framework of countries of leading and catching-up development. The methodological basis of the work is an interdisciplinary approach implemented by methods of cluster and statistical analysis of the problem. The scientific novelty of the obtained results lies in the systematic conclusion that the trend of socio-economic inequality between countries and regions of leading and catching-up development is permanently deepening, taking new forms and meaningful characteristics. In addition, inequality is catalyzed by the deepening technological monopoly of the leading countries, while the "digital divide" is growing, as well as the threat of loss of civilizational identity, which leads to an increase in paternalistic and dependent attitudes in the respective societies.

 

Keywords: leading and catching-up development, socio-economic inequality, cluster and statistical analysis, "qualitative quantification", rigidity of the world economy

REFERENCES:

1. Aslanov L.A. Mentalitet i vlast'. Russkaya tsivilizatsiya. Kn. 1. [Mentality and power. Russian civilization. Book. 1] – M.: TEIS, 2009. – 557 р.

2. Buzgalin A.V. Zakat neoliberalizma (k 200-letiyu so dnya rozhdeniya Karla Marksa) [The decline of neoliberalism (to the 200th anniversary of the birth of Karl Marx)] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2018. № 2. рр. 122-142.

3. Buzgalin A., Kolganov A. Chelovek, rynok i kapital v ekonomike XXI veka [Man, market and capital in the economy of the XXI century] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2006. № 3. рр. 125-142.

4. Grigor'yev L.M., Pavlyushina V.A. Mezhstranovoye neravenstvo: dinamika i problemy stadiy razvitiya [Cross-country inequality: dynamics and problems of stages of development] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2018. № 7. рр. 5-30.

5. Danilov-Danil'yan V. Global'nyy krizis kak sledstviye strukturnykh sdvigov v ekonomike [The global crisis as a consequence of structural changes in the economy] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2009. № 7. рр. 31-42.

6. Klinov V.G., Sidorov A.A. Mirovyye tendentsii v raspredelenii dokhodov i problemy sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya [World trends in income distribution and problems of socio-economic development] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2018. № 7. р. 33.

7. Levin M., Satarov G. Rentooriyentirovannaya Rossiya [Rent-oriented Russia] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2014. № 1. рр. 61–78.

8. Lyubimov I.L. Ot universalizma k individualizmu: novyye podkhody k resheniyu problem ekonomicheskogo rosta [From universalism to individualism: new approaches to solving the problems of economic growth] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2019. № 11. pp. 108-126.

9. Lyubimov L.I., Ospanova A.G. Kak sdelat' ekonomiku slozhneye? Poisk prichin uslozhneniya [How to make the economy more complex? Search for the reasons for complication] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2019. № 2. pp. 36-54.

10 .Polterovich V.M. K obshchey teorii sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya. Chast' 1. Geografiya, instituty ili kul'tura? [Towards a general theory of socio-economic development. Part 1. Geography, institutions or culture?] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2018. № 11. pp. 5-27.

11. Polterovich V.M. K obshchey teorii sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya. Chast' 2. Evolyutsiya mekhanizmov koordinatsii [Towards a general theory of socio-economic development. Part 2. Evolution of coordination mechanisms] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2018. № 12. рр. 77-103.

12. Polterovich V. Tolerantnost', sotrudnichestvo i ekonomicheskiy rost [Tolerance, cooperation and economic growth] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2017. № 11. pp. 33-50.

13. Rodrik D. Kogda idei vazhneye interesov: predpochteniya, vzglyady na mir i innovatsii v ekonomicheskoy politike [When ideas are more important than interests: preferences, views on the world and innovations in economic policy] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2015. № 1. pp. 22-45.

14. Rozhkova K.V. Otdacha ot nekognitivnykh kharakteristik na rossiyskom rynke truda [Return on non-cognitive characteristics in the Russian labor market] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2019. № 11. pp. 81-107.

15. Salikhov B.V. Upravleniye kachestvom kreativnogo kapitala v noosfernoy ekonomike znaniy: Monografiya [Quality management of creative capital in the noospheric knowledge economy: Monograph]. – M.: izd. «MU im. S.YU. Vitte», 2017. – 250 p.

16. Salikhov B.V., Salikhova I.S., Oligova M.B. Kognitivnaya struktura ekonomiki i puti povysheniya kachestva neyavnogo znaniya [Cognitive structure of the economy and ways to improve the quality of implicit knowledge] // Vestnik Moskovskogo universiteta im. S.YU. Vitte. Seriya 1: Ekonomika i upravleniye [Vestnik Moskovskogo universiteta im. S.Yu. Witte. Series 1: Economics and Management.]. 2017.№ 1 (20). pp. 9-20.

17. Senchenya G.I. Effektivnoye ispol'zovaniye intellektual'noy sobstvennosti [Senchenya G.I. Effective use of intellectual property] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2019. № 3. pp. 119-142.

18. Fridrikh A. Khayyek. Individualizm i ekonomicheskiy poryadok [Individualism and economic order]. – M.: Izograf, 2000. – 256 p.

 

Мистров Л.Е., Головченко Е.В. Основы синтеза конфликтно-устойчивой

информационной системы авиационного объединения // Информационно-

экономические аспекты стандартизации и технического регулирования.

2020. № 3. (55). С. 66-76

 

ОСНОВЫ СИНТЕЗА КОНФЛИКТНО-УСТОЙЧИВОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ

СИСТЕМЫ АВИАЦИОННОГО ОБЪЕДИНЕНИЯ

 

Мистров Леонид Евгеньевич, ВУНЦ ВВС «ВВА», Центральный филиал ФГБОУ ВО «Российский государственный университет правосудия»

Головченко Евгений Викторович, ВУНЦ ВВС «ВВА»

 

Предлагается функциональная модель объединения гражданской авиации (авиационного объединения), учитывающая возможные направления информационного обмена. Показана зависимость показателя эффективности конфликтной устойчивости функциональной системы от показателя эффективности устойчивости информационной системы и качества инфокомммуникационной сети. Сформулированы основы синтеза конфликтно-устойчивой информационной системы авиационного объединения. Отмечается, что авиационные предприятия являются сложными организационно-техническими системами, а их создание, развитие и функционирование практически невозможно без адекватных аналитических и имитационных моделей, способных учитывать многообразие внутренних и внешних связей, форм и способов конфликтных взаимодействий между авиационными предприятиями, авиационными администрациями, органами организации воздушного движения и другими организациями. Важность информационной системы заключается в том, что именно с ее помощью осуществляется согласование процессов элементов функциональной организационно-технической системы по времени, месту, целям; любой вид другого взаимодействия предвосхищает именно информационное взаимодействие; отсутствие информационного взаимодействия сводят на нет все другие виды взаимодействия.

 

Ключевые слова: авиационное объединение, информационная система, инфокоммуникационная сеть, взаимодействие элементов системы, показатель эффективности, конфликтная устойчивость

 

Список использованных источников и литературы

1. Основные показатели работы гражданской авиации России [Электронный ресурс]. – Электрон. дан. – М.: Федеральное агентство воздушного транспорта, 2020. – Режим доступа: URL: https://www.favt.ru/

2. Boeing 737 Max 8. Что это за самолет и с чем связаны его проблемы / П. Аксенов [Электронный ресурс]. – Электрон. дан. – Би-би-си, 2019. – Режим доступа: URL: https://www.bbc.com/

3. How the Boeing 737 Max Disaster Looks to a Software Developer / G. Travis [Электронный ресурс]. – Электрон. дан. – IEEE Spectrum, 2019. – Режим доступа: URL: https://spectrum.ieee.org/

4. Головченко Е.В. Авиационные инфокоммуникационные сети: монография / Е.В. Головченко, П.А. Федюнин, В.А. Дьяченко, М.А. Стафеев. – Воронеж: ВУНЦ ВВС «ВВА» (г. Воронеж), 2018. – 157 с.

5. Ярлыков М.С. Радиоэлектронные комплексы навигации, прицеливания и управления вооружением летательных аппаратов. Т. 1. Теоретические основы / М.С. Ярлыков, А.С. Богачев, В.И. Меркулов, В.В. Дрогалин // Под ред. М.С. Ярлыкова. – М.: Радиотехника, 2012. – 504 с.

6. Мистров Л.Е. Метод синтеза конфликтно-устойчивых обеспечивающих функциональных организационно-технических систем / Л.Е. Мистров // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2006. – №10. – Т.4. – С. 12-24.

7. Мистров Л.Е. Аналитический метод синтеза функциональной организационно-технической системы / Л.Е. Мистров // Наукоемкие технологии. – 2004. – №11. – С. 51-58.

8. Мистров Л.Е. Метод функционального синтеза организационно технических систем / Л.Е. Мистров // Нелинейный мир. – 2015. – №4. – С. 53-66.

 

BASES OF SYNTHESIS OF CONFLICT-SUSTAINABLE INFORMATION

SYSTEM OF THE AVIATION ASSOCIATION

 

Mistrov Leonid Evgenievich, Air Force Research Center “VVA”, Central Branch of the Russian State Unitary Enterprise, Voronezh

Golovchenko Evgeny Viktorovich., Air Force Research Center “VVA”, Voronezh

 

A functional model of a civil aviation association (aviation association) is proposed, taking into account possible directions of information exchange. The dependence of the efficiency indicator of the conflict stability of the functional system on the efficiency indicator of the stability of the information system and the quality of the information communication network is shown. The principles of synthesis of a conflict-resistant information system of an aviation association have been formulated. It is noted that aviation enterprises are complex organizational and technical systems, and their creation, development and functioning is practically impossible without adequate analytical and simulation models capable of taking into account the variety of internal and external relations, forms and methods of conflict interactions between aviation enterprises, aviation administrations, organizational bodies. air traffic and other organizations. The importance of the information system lies in the fact that it is with its help that the processes of the elements of the functional organizational and technical system are coordinated in time, place, goals; any kind of other interaction anticipates precisely information interaction; lack of information interaction negates all other types of interaction.

 

Key words: aviation association, information system, information and communication network, interaction of system elements, efficiency indicator, conflict stability

 

REFERENCES:

1. Osnovnyye pokazateli raboty grazhdanskoy aviatsii Rossii [The main indicators of the work of civil aviation in Russia]. – Elektron. dan. – M.: Federal'noye agentstvo vozdushnogo transporta, 2020. – Rezhim dostupa: URL: https://www.favt.ru/

2. Boeing 737 Max 8. Chto eto za samolet i s chem svyazany yego problemy / P. Aksenov [What is this plane and what are its problems]. – Elektron. dan. – Bi-bi-si, 2019. – Rezhim dostupa: URL: https://www.bbc.com/

3. How the Boeing 737 Max Disaster Looks to a Software Developer / G. Travis– IEEE Spectrum, 2019. – URL: https://spectrum.ieee.org/

4. Golovchenko Ye.V. Aviatsionnyye infokommunikatsionnyye seti: monografiya [Aviation infocommunication networks: monograph] / Ye.V. Golovchenko, P.A. Fedyunin, V.A. D'yachenko, M.A. Stafeyev. – Voronezh: VUNTS VVS «VVA» (g. Voronezh), 2018. – 157 p.

5. Yarlykov M.S. Radioelektronnyye kompleksy navigatsii, pritselivaniya i upravleniya vooruzheniyem letatel'nykh apparatov. T. 1. Teoreticheskiye osnovy [Radio-electronic complexes for navigation, aiming and control of aircraft weapons] / M.S. Yarlykov, A.S. Bogachev, V.I. Merkulov, V.V. Drogalin // Pod red. M.S. Yarlykova. – M.: Radiotekhnika, 2012. – 504 p.

6. Mistrov L.Ye. Metod sinteza konfliktno-ustoychivykh obespechivayushchikh funktsional'nykh organizatsionno-tekhnicheskikh system [Method for the synthesis of conflict-resistant providing functional organizational and technical systems] / L.Ye. Mistrov // Informatsionno-izmeritel'nyye i upravlyayushchiye sistemy [Information-measuring and control systems]. – 2006. – №10. – T.4. – pp. 12-24.

7. Mistrov L.Ye. Analiticheskiy metod sinteza funktsional'noy organizatsionno-tekhnicheskoy sistemy [Analytical method for the synthesis of a functional organizational and technical system] / L.Ye. Mistrov // Naukoyemkiye tekhnologii [Science-intensive technologies]. – 2004. – №11. – pp. 51-58.

8. Mistrov L.Ye. Metod funktsional'nogo sinteza organizatsionno tekhnicheskikh system [Method of functional synthesis of organizational technical systems] / L.Ye. Mistrov // Nelineynyy mir [Nonlinear world]. – 2015. – №4. – p. 53-66.

 

Бурый А.С., Усцелемов В.Н. Онтологический подход к формированию когнитивных

моделей оценки кибербезопасности // Информационно-экономические аспекты

стандартизации и технического регулирования. 2020. № 3. (55). С. 77-84

 

ОНТОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ФОРМИРОВАНИЮ КОГНИТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ

ОЦЕНКИ КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ

 

Бурый Алексей Сергеевич, доктор технических наук, директор департамента, ФГУП «СТАНДАРТИНФОРМ»

г. Москва

Усцелемов Вячеслав Николаевич, соискатель, ФГУП «СТАНДАРТИНФОРМ», г. Москва

 

Рассматриваются вопросы обеспечения кибербезопасности функционирования информационных систем в условиях больших данных, вызванных ростом количества информационных источников.

Для повышения кибербезопасности современных информационных систем предлагается методический подход, включающий: 1) анализ киберпространства, на основе разработки онтологических структур понятийных событий (сценарных цепочек типовых действий) для выявления киберугроз и возможных опасностей; 2) разработку когнитивных моделей оценки кибербезопасности информационных систем для организации парирования кибератак с привлечением аналитики больших данных.

Кибер-онтологии предлагается рассматривать, как адаптивные словари данных, приложений и взаимосвязей с пользователями для улучшения сценариев поведения и анализа с целью исключения распространения угроз до начала их возникновения. Рассмотренная онтологическая структура позволяет систематизировать возможные источники угроз и принимать защитные меры, осуществлять мониторинг киберпространства с целью оценки уязвимостей, и уровня рисков в различных сочетаниях угроз и принимаемых мер по их устранению.

 

Ключевые слова: кибербезопасность, киберпространство, киберугрозы, структурирование знаний, онтологический инжиниринг, когнитивные модели

 

Список использованных источников и литературы

1. ГОСТ Р ИСО/МЭК 27000-2012. Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Системы менеджмента информационной безопасности. Общий обзор и терминология. – М.: Стандартинформ, 2019.

2. Марков А.С., Цирлов В.Л. Руководящие указания по кибербезопасности в контексте ISO 27032 // Вопросы кибербезопасности. 2014. № 1(2). С. 28-35.

3. ГОСТ Р ИСО/МЭК 27005-2010. Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Менеджмент риска информационной безопасности. – М.: Стандартинформ, 2011. – 50 с.

4. Бурый А.С., Усцелемов В.Н. Организация информационной безопасности в автоматизированных системах управления // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2016. № 5(33). С. 6.

5. Усцелемов В.Н. Анализ таксономии сетевых атак в распределенных информационных системах // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2016. № 6(34). С. 4.

6. Бурый А.С., Шевкунов М.А. Интеллектуализация процессов принятия решений в эргатических системах // Транспортное дело России. 2015. № 4. С. 48-50.

7. Ловцов Д.А. Информационная теория эргасистем: Тезаурус. – М.: Наука, 2005. – 248 c.

8. Бурый А.С. Картирование технологий как метод в форсайт-исследованиях // Транспортное дело России. 2014. № 5. С. 155-157.

9. Микрюков А.А., Усцелемов В.Н. Гибридная модель оценки рисков в информационных системах // Прикладная информатика. 2014. № 1(49). С. 50-55.

10. Jalali M.S., Siegel M., Madnick S. Decision-making and biases in cybersecurity capability development: Evidence from a simulation game experiment // The Journal of Strategic Information Systems. 2019. Vol. 28. No. 1, pp. 66-82.

11. Бурый А.С. Распределенные системы оценивания со случайной структурой // Автом. и телемех. 1994. № 12. С. 70-75.

12. Buczak A.L., Guven E. A survey of Data Mining and Machine Learning methods for cyber security intrusion detection // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2016. Vol. 18. No. 2, pp. 1153-1176.

13. Buryi A.S., Lomakin M.I., Sukhov A.V. Quality assessment of "Stress-Strength" models in the conditions of Big Data // International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering. 2020. No. 9(3), pp. 3276–3281.

14. Carson J. Key takeaways from the 2019 verizon data breach investigations report. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://thycotic.com/company/blog/2019/05/21/

15. Олейник А.Г., Ломов П.А. Разработка онтологии интегрированного пространства знаний // Онтология проектирования. 2016. Т. 6. № 4(22). С. 465-474.

16. Массель А.Г., Гаськова Д.А. Онтологический инжиниринг для разработки интеллектуальной системы анализа угроз и оценки рисков кибербезопасности энергетических объектов // Онтология проектирования. 2019. Т. 9. № 2(32). С. 225-238.

17. Ворожцова Т.Н. Онтология как основа для разработки интеллектуальной системы обеспечения кибербезопасности // Онтология проектирования. 2014. № 4(14). С. 69-77.

18. Бурый А.С., Морин Е.В. Модельно-алгоритмические структуры оценки качества программных изделий. – М.: Горячая линия – Телеком, 2019. – 160 с.

19. Бурый А.С., Стреха А.А. Когнитивный подход к управлению организационными изменениями предприятий // Транспортное дело России. 2015. № 4. С. 3-6.

 

ONTOLOGICAL APPROACH TO FORMATION COGNITIVE

MODELS FOR ASSESSING CYBERSECURITY

 

Buryi Aleksey Sergeevich, doctor of technical sciences, Director of the De-partment, FSUE STANDARTINFORM, Moscow

Ustselemov Vyacheslav Nikolaevich, applicant, FSUE STANDARTINFORM, Moscow

 

The issues of ensuring cybersecurity of information systems functioning in the conditions of big data caused by the growth of the number of information sources are considered.

To improve the cybersecurity of modern information systems, a methodologi-cal approach is proposed that includes: 1) analysis of cyberspace, based on the development of ontological structures of conceptual events (scenario chains of typi-cal actions) to identify cyber threats and possible dangers; 2) development of cog-nitive models for assessing the cybersecurity of information systems for the organi-zation of parrying cyber-attacks with the involvement of big data Analytics.

Cyber-ontologies are proposed to be considered as adaptive dictionaries of data, applications, and user relationships to improve behavior scenarios and anal-ysis in order to prevent the spread of threats before they occur. The considered on-tological structure allows you to systematize possible sources of threats, and take protective measures, perform monitoring of cyberspace in order to assess vulnera-bilities, and the level of risks in various combinations of threats and measures tak-en to eliminate them.

Key words: cybersecurity, cyberspace, cyber threats, knowledge structuring, ontological engi-neering, cognitive models

 

REFERENCES:

1. GOST R ISO/IEC 27000-2012. Informacionnaya tekhnologiya. Metody i sredstva obespecheniya bezopasnosti. Sistemy menedzhmenta informacionnoj bezopasnosti. Obshchij obzor i terminologiya. [Information technology. Security techniques. Information security management systems. Overview and vocabulary]. Moscow, Standartinform, 2019.

2. Markov A.S., Tsirlov V.L. Rukovodyashchie ukazaniya po kiberbezopasnosti v kontekste ISO 27032. Voprosy kiberbezopasnosti. 2014. No. 1(2), pp. 28-35.

3. GOST R ISO/IEC 27005-2010. Informacionnaya tekhnologiya. Metody i sredstva obespecheniya bezopasnosti. Menedzhment riska informacionnoj bezopasnosti [Information technology. Security techniques. Information security risk management]. Moscow, Standartinform, 2011.

4. Buryi A.S., Ustselemov V.N. Organizaciya informacionnoj bezopasnosti v avtomatizirovannyh sistemah upravleniya [Organization of information security in the automated control systems]. Informacionno-ekonomicheskie aspekty standartizacii i tekhnicheskogo regulirovaniya. 2016. No. 5(33). P. 6.

5. Ustselemov V.N. Analiz taksonomii setevyh atak v raspredelennyh informacionnyh sistemah [Analysis of network attacks taxonomy in distributed information systems]. Informacionno-ekonomicheskie aspekty standartizacii i tekhnicheskogo regulirovaniya. 2016. No. 6(34). P. 4.

6. Buryi A.S., Shevkunov M.A. Intellektualizaciya processov prinyatiya reshenij v ergaticheskih sistemah [Intellectualization of decision-making processes in ergatic systems]. Transportnoe delo Rossii. 2015. No. 4, pp. 48-50.

7. Lovtsov D.A. Informacionnaya teoriya ergasistem: Tezaurus. Moscow, Nauka, 2005. 248 p.

8. Buryi A.S. Kartirovanie tekhnologij kak metod v forsajt-issledovaniyah [Mapping technology as a method in foresight research]. Transportnoe delo Rossii. 2014. No. 5, pp. 155-157.

9. Mikryukov A.A., Ustselemov V.N. Gibridnaya model' ocenki riskov v informacionnyh sistemah. [The hybrid model of risk assessment in information systems]. Prikladnaya informatika. 2014. No. 1(49), pp. 50-55.

10. Jalali M.S., Siegel M., Madnick S. Decision-making and biases in cybersecurity capability development: Evidence from a simulation game experiment. The Journal of Strategic Information Systems. 2019. Vol. 28. No. 1, pp. 66-82. DOI: 10.1016/j.jsis.2018.09.003.

11. Buryi A.S. Distributed estimation systems with random structure. Avtomatika i Telemehanika. 1994. No. 12, pp. 70-75.

12. Buczak A. L., Guven E. A Survey of Data Mining and Machine Learning Methods for cyber security intrusion detection. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2016. Vol. 18. No. 2, pp. 1153-1176.  DOI: 10.1109/COMST.2015.2494502.

13. Buryi A.S., Lomakin M.I., Sukhov A.V. Quality assessment of "Stress-Strength" models in the conditions of Big Data. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering. 2020. 9(3), pp. 3276-3281. DOI: 10.35940/ijitee.C8982.019320.

14. Carson J. Key Takeaways from the 2019 Verizon Data Breach Investigations Report [Online]. – Available at: https://thycotic.com/company/blog/2019/05/21/ (accessed 28 April 2020).

15. Oleynik A.G., Lomov P.A. Razrabotka ontologii integrirovannogo prostranstva znanij. Ontologiya proektirovaniya. 2016. Vol. 6. No. 4(22), pp. 465-474. DOI: 10.18287/2223-9537-2016-6-4-465-474.

16. Massel A.G., Gaskova D.A. Ontologicheskij inzhiniring dlya razrabotki intellektual'noj sistemy analiza ugroz i ocenki riskov kiberbezopasnosti energeticheskih ob"ektov. Ontologiya proektirovaniya. 2019. Vol. 9. No. 2(32), pp. 225-238.

17. Vorozhtsova T.N. Ontologiya kak osnova dlya razrabotki intellektual'noj sistemy obespecheniya kiberbezopasnosti. Ontologiya proektirovaniya. 2014. No. 4(14), pp. 69-77.

18. Buryi A.S., Morin E.V. Modelno-algoritmicheskie struktury ocenki kachestva programmnyh izdelij [Model-algorithmic structures of software products quality assessment]. Moscow, Hotline-Telecom, 2019. 160 p.

19. Buryi A.S., Strekha A.A. Kognitivnyj podhod k upravleniyu organizacionnymi izmeneniyami predpriyatij. Transportnoe delo Rossii. 2015. No. 4, pp. 3-6.

 

Салихова И.С. Качественная целостность гносеологического анализа неравенства

как социально-экономического явления // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2020. № 3. (55). С. 85-92

 

КАЧЕСТВЕННАЯ ЦЕЛОСТНОСТЬ ГНОСЕОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА НЕРАВЕНСТВА

КАК СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ЯВЛЕНИЯ

 

Салихова Ирина Сергеевна, профессор кафедры бухгалтерского учета, налогообложения и таможенного

дела Московского университета им. С.Ю. Витте, доктор экономических наук, доцент; Главный научный

сотрудник ИПР РАН, г. Москва

 

В условиях перманентного нарастания сложности функционирования социально-экономических и в целом общественных систем, целью статьи является конкретизация не только экономических, но и геосоциальных условий и факторов межстранового и внутристранового социально-экономического неравенства при одновременном уточнении перечня релевантных ключевых показателей. Дисциплинарная матрица исследования основывается на системном подходе к проблеме и преимущественно качественном анализе отмеченных условий и факторов. Научная новизна статьи состоит в формировании концепта качественной целостности анализа социально-экономического неравенства. Данный концепт заключается, во-первых, в выявлении не только экономических, но и геосоциальных аспектов проблемы; во-вторых, в конкретизации межстрановых и внутристрановых условий и факторов неравенства; в-третьих, в выводе о том, что профилактика социально-экономического неравенства требует качественного обновления соответствующих параметров и показателей.

 

Ключевые слова: качественная целостность, социально-экономическое неравенство, условия и факторы неравенства, цивилизационная идентичность, показатели неравенства

 

Список использованных источников и литературы

1. Асланов Л.А. Менталитет и власть. Русская цивилизация. Кн. 1. – М.: ТЕИС, 2009. – 557 с.

2. Григорьев Л.М., Павлюшина В.А. Межстрановое неравенство: динамика и проблемы стадий развития // Вопросы экономики. 2018. № 7. С. 5-30.

3. Григорьев Л.М., Павлюшина В.А. Социальное неравенство в мире: тенденции 2000-2016 гг. // Вопросы экономики. 2018. № 10. С. 29-53.

4. Дробышевский С.М., Трунин П.В., Божечкова А.В. Долговременная стагнация в современном мире // Вопросы экономики. 2018. № 11. С. 125-142.

5. Ершов М.В. Десять лет после глобального кризиса: риски и перспективы // Вопросы экономики. 2019. № 1. С. 37-54.

6. Заостровцев А.П. Институциональная история России (О книге Р.М. Нуреева и Ю.В. Латова «Экономическая история России: опыт институционального анализа») // Вопросы экономики. 2017. № 5. С. 136-147.

7. Капелюшников Р.И. Неравенство: как не примитивизировать проблему // Вопросы экономики. 2017. № 4. С. 117-140.

8. Капелюшников Р.И. Экономическое неравенство – вселенское зло? // Вопросы экономики. 2019. № 4. С. 91-107.

9. Клинов В. Сдвиги в мировой экономике в XXI веке: проблемы и перспективы развития // Вопросы экономики. 2017. № 7. С. 114-128.

10. Клинов В.Г., Сидоров А.А. Мировые тенденции в распределении доходов и проблемы социально-экономического развития // Вопросы экономики. 2018. № 7. С. 30-45.

11. Любимов Л.И., Оспанова А.Г. Как сделать экономику сложнее? Поиск причин усложнения // Вопросы экономики. 2019. № 2. С. 36-54.

12. Макаренко В.В. Об объектно-предметном поле регионоведения и его месте в ряду других наук // Сравнительная политика. 2019. Т.10. № 4. С. 12-33.

13. Полтерович В.М. К общей теории социально-экономического развития. Часть 1. География, институты или культура? // Вопросы экономики. 2018. № 11. С. 5-27.

14. Полтерович В.М. К общей теории социально-экономического развития. Часть 2. Эволюция механизмов координации // Вопросы экономики. 2018. № 12. С. 77-103.

 

QUALITATIVE INTEGRITY OF EPISTEMOLOGICAL ANALYSIS OF INEQUALITY AS A SOCIO-ECONOMIC PHENOMENON

 

Salikhova Irina Sergeevna, Professor of accounting, taxation and customs department of the Moscow University named after S.Y. Vitte, Doctor of Economics Chief researcher of the Institute of market problems of RAS

 

In the conditions of permanent growth of complexity of socio-economic functioning and social systems the purpose of the article is to specify not only economic, but also geosocial conditions and factors of inter-and intra-country socio-economic inequality, while clarifying the list of relevant key indicators. The disciplinary matrix of the study is based on a systematic approach to the problem and mainly qualitative analysis of the conditions and factors noted. The scientific novelty of the article consists in the formation of the concept of qualitative integrity analysis of socio-economic inequality. This concept consists, first, in identifying not only economic, but also geosocial aspects of the problem; second, in specifying inter-and intra-country conditions and factors of inequality; and third, in concluding that the prevention of socio-economic inequality requires a qualitative update of the relevant parameters and indicators.

 

Keywords: qualitative integrity, socio-economic inequality, conditions and factors of inequality, civilizational identity, indicators of inequality

 

REFERENCES:

1. Aslanov L.A. Mentalitet i vlast'. Russkaya tsivilizatsiya. Kn. 1 [Mentality and power. Russian civilization. Book. 1]. – M.: TEIS, 2009. – 557 р.

2. Grigor'yev L.M., Pavlyushina V.A. Mezhstranovoye neravenstvo: dinamika i problemy stadiy razvitiya [Cross-country inequality: dynamics and problems of stages of development] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2018. № 7. рр. 5-30.

3. Grigor'yev L.M., Pavlyushina V.A. Sotsial'noye neravenstvo v mire: tendentsii 2000-2016 gg. [Social inequality in the world: trends 2000-2016] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2018. № 10. рр. 29-53.

4. Drobyshevskiy S.M., Trunin P.V., Bozhechkova A.V. Dolgovremennaya stagnatsiya v sovremennom mire [Bozhechkova A.V. Long-term stagnation in the modern world] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2018. № 11. рр. 125-142.

5. Yershov M.V. Desyat' let posle global'nogo krizisa: riski i perspektivy [Ten years after the global crisis: risks and prospects] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2019. № 1. рр. 37-54.

6. Zaostrovtsev A.P. Institutsional'naya istoriya Rossii (O knige R.M. Nureyeva i YU.V. Latova «Ekonomicheskaya istoriya Rossii: opyt institutsional'nogo analiza») [Institutional history of Russia (On the book by R. M. Nureyev and Y. Latov "Economic history of Russia: the experience of institutional analysis")] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2017. № 5. рр. 136-147.

7. Kapelyushnikov R.I. Neravenstvo: kak ne primitivizirovat' problem [Inequality: how not to primitivize the problem] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2017. № 4. рр. 117-140.

8. Kapelyushnikov R.I. Ekonomicheskoye neravenstvo – vselenskoye zlo? [Is economic inequality a universal evil?] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2019. № 4. рр. 91-107.

9. Klinov V. Sdvigi v mirovoy ekonomike v XXI veke: problemy i perspektivy razvitiya [Shifts in the world economy in the XXI century: problems and development prospects] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2017. № 7. рр. 114-128.

10. Klinov V.G., Sidorov A.A. Mirovyye tendentsii v raspredelenii dokhodov i problemy sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya [World trends in income distribution and problems of socio-economic development] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2018. № 7. рр. 30-45.

11. Lyubimov L.I., Ospanova A.G. Kak sdelat' ekonomiku slozhneye? Poisk prichin uslozhneniya [How to make the economy more complex? Search for the reasons for complication] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2019. № 2. рр. 36-54.

12. Makarenko V.V. Ob ob"yektno-predmetnom pole regionovedeniya i yego meste v ryadu drugikh nauk [On the object-subject field of regional studies and its place in a number of other sciences] // Sravnitel'naya politika [Comparative politics]. 2019. T.10. № 4. рр. 12-33.

13. Polterovich V.M. K obshchey teorii sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya. Chast' 1. Geografiya, instituty ili kul'tura? [Towards a general theory of socio-economic development. Part 1. Geography, institutions or culture?] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2018. № 11. рр. 5-27.

14. Polterovich V.M. K obshchey teorii sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya. Chast' 2. Evolyutsiya mekhanizmov koordinatsii [Towards a general theory of socio-economic development. Part 2. Evolution of coordination mechanisms] // Voprosy ekonomiki [Problems of Economics]. 2018. № 12. рр. 77-103.

Гаджимагомедов М.Д., Гаджимагомедов А.Д. Банковский сектор России:

перспективы развития в посткоронавирусный период – вынужденные инновации // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического

регулирования. 2020. № 3. (55). С. 93-100

 

БАНКОВСКИЙ СЕКТОР РОССИИ: ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В ПОСТКОРОНАВИРУСНЫЙ

ПЕРИОД – ВЫНУЖДЕННЫЕ ИННОВАЦИИ

 

 

Гаджимагомедов Магомед Джамбулатович, студент высшей школы государственного аудита МГУ им. М.В. Ломоносова

Гаджимагомедов Амирхан Джамбулатович, соискатель ученой степени кандидата экономических наук, ООО «Дорожно-эксплуатационное предприятие-50»

 

В данном исследовании анализируются направления инновационного развития банковского сектора России в период снятия основных ограничений, введенных в связи с пандемией коронавируса. Основной акцент делается на анализе проблем, затрагивающих важнейшую и одну из наиболее уязвимых сфер, а именно сферу кредитно-финансовых отношений. В частности определено, что на сегодняшний день в связи с негативными изменениями, произошедшими в экономике страны в целом, одна из наиболее актуальных проблем заключается в невозможности физических и юридических лиц осуществить выплаты по заключенным кредитным договорам, а также существовании риска возрастания количества случаев осуществления мошеннических действий, осуществляемых в целях получения кредитных денежных средств. Выявлено, что несмотря на то, что государством разработан ряд программ, направленных на предоставление гражданам Российской Федерации, а также субъектам малого и среднего предпринимательства, в том числе осуществляющим деятельность в наиболее пострадавших от коронавируса сферах, так называемых "кредитных каникул" и условий льготного кредитования, в действительности данные меры реализуются недостаточно эффективно. Подобная ситуация обусловлена в первую очередь отсутствием системы регулирования и контроля соответствующих процессов.

 

Ключевые слова: банковский сектор, кредитно-финансовая сфера, направления развития, пандемия, коронавирус

 

Список использованных источников и литературы

1. Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» ото 02.12.1990 № 395-1 (последняя редакция) // Собрание законодательства Российской Федерации. – 1996. - № 6. – Ст. 492.

2. Информация о банковской системе Российской Федерации [Электронный ресурс] // URL: http://www.cbr.ru/.

3. Рабаданова Р.А. Совершенствование учета и эффективности работы коммерческого банка // Наука: общество, экономика и право, № 4, 2019 С. 169-175.

4. Кредитный вирус: сколько банков лишатся лицензий на фоне эпидемии COVID-19 [Электронный ресурс] // URL: https://news.ru/economics/

5. Федеральный закон «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» от 10.07.2002 № 86-ФЗ (последняя редакция) // Собрание законодательства Российской Федерации. – 2002. - № 28. – Ст. 2790.

6. Судебный департамент при Верховном Суде Российской Федерации. Данные судебной статистики [Электронный ресурс] // URL: http://www.cdep.ru/index.php

7. Корнева Е.В., Еремина И.Ю., Абдулкадыров А.С. Современные подходы к материальной мотивации персонала // Микроэкономика. 2020. № 1. С. 50-56.

8. Коронавирус: статистика [Электронный ресурс] // URL: https://yandex.ru/covid19/

9. Постановление Правительства Российской Федерации от 03.04.2020 № 434 «Об утверждении перечня отраслей российской экономики, в наибольшей степени пострадавших в условиях ухудшения ситуации в результате распространения новой коронавирусной инфекции» // Собрание законодательства Российской Федерации. – 2020. - № 15 (часть IV). – Ст. 2288.

10. Федеральный закон «О внесении изменений в Федеральный закон «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» и отдельные законодательные акты Российской Федерации в части особенностей изменения условий кредитного договора, договора займа» от 03.04.2020 № 106-ФЗ // Собрание законодательства Российской Федерации. – 2020. - № 14 (часть I). – Ст. 2036.

11. Банки отказали в реструктуризации кредитов из-за коронавируса более 60 тыс. россиян [Электронный ресурс] // URL: https://www.interfax.ru/business/.

12. Коронавирус: меры поддержки граждан и бизнеса [Электронный ресурс] // URL: https://www.cbr.ru/covid/.

13. Поддержка МСБ в период распространения COVID-19: достаточно ли принятых мер и легко ли их получить? [Электронный ресурс] // URL: http://www.garant.ru/article/.

14. Омарова С.Ж., Омарова О.Ф. Специфика банковского учета. Принципы его построения // Наука: общество, экономика и право, № 4, 2019 С. 163-169.

15. Абдулкадыров А.С., Самохвалова Е.П. Функционирование хозяйствующих субъектов в условиях глобализации мировой экономики // Экономика и предпринимательство -2015, - №12 ч.1 (65-1). – С.1045-1048.

 

THE DEVELOPMENT OF RUSSIAN BANKING SECTOR AFTER

THE CORONAVIRUS – PANDEMICFORCED INNOVATION

 

Gadzhimagomedov Magomed Dzhambulatovich, student of the Higher School of State Audit, Moscow State University. M.V. Lomonosov

Gadzhimagomedov Amirkhan Dzhambulatovich, candidate for the degree of candidate of economic sciences, LLC "Road maintenance enterprise-50"

 

This article considers tendencies of innovation development of russian banking sector during the removing of restrictions, which were imposed because of coronavirus pandemic. The main focus is on the problems that affects one of the most important and vulnerable sphere of banking - the credit and finance sphere. In particular, it is defined that nowadays one of the most actual problem is the impossibility of individuals and legal entities to pay back a loan and possible spread of credit fraud. It is revealed that despite the fact that the state has developed a number of programs aimed at providing citizens of the Russian Federation, as well as small and medium-sized businesses, including those operating in the most affected areas of the coronavirus, so-called "credit holidays" and preferential lending conditions, in fact, these measures are not implemented effectively enough. This situation is primarily due to the lack of a system of regulation and control of the relevant processes.

 

Key words: banking sector, credit and finance sphere, tendencies of development, pandemic, coronavirus

 

REFERENCES:

1. Federal'nyy zakon «O bankakh i bankovskoy deyatel'nosti» oto 02.12.1990 № 395-1 (poslednyaya redaktsiya) [Federal Law "On Banks and Banking Activities" dated 02.12.1990 No. 395-1 (last edition)] // Sobraniye zakonodatel'stva Rossiyskoy Federatsii [Collected Legislation of the Russian Federation]. – 1996. - № 6. – St. 492.

2. Informatsiya o bankovskoy sisteme Rossiyskoy Federatsii [Information about the banking system of the Russian Federation] // URL: http://www.cbr.ru/.

3. Rabadanova R.A. Sovershenstvovaniye ucheta i effektivnosti raboty kommercheskogo banka [Improving accounting and efficiency of a commercial bank] // Nauka: obshchestvo, ekonomika i parvo [Science: society, economics and law], № 4, 2019 S. 169-175.

4. Kreditnyy virus: skol'ko bankov lishatsya litsenziy na fone epidemii COVID-19 [Credit virus: how many banks will lose their licenses amid the COVID-19 epidemic] // URL: https://news.ru/economics/

5. Federal'nyy zakon «O Tsentral'nom banke Rossiyskoy Federatsii (Banke Rossii)» ot 10.07.2002 № 86-FZ (poslednyaya redaktsiya) [Federal Law "On the Central Bank of the Russian Federation (Bank of Russia)" dated 10.07.2002 No. 86-FZ (last edition)] // Sobraniye zakonodatel'stva Rossiyskoy Federatsii [Collected Legislation of the Russian Federation]. – 2002. - № 28. – St. 2790.

6. Sudebnyy departament pri Verkhovnom Sude Rossiyskoy Federatsii. Dannyye sudebnoy statistiki [Judicial Department at the Supreme Court of the Russian Federation. Judicial statistics data] // URL: http://www.cdep.ru/index.php

7. Korneva Ye.V., Yeremina I.YU., Abdulkadyrov A.S. Sovremennyye podkhody k material'noy motivatsii personala [Modern approaches to material motivation of personnel] // Mikroekonomika [Microeconomics]. 2020. № 1. S. 50-56.

8. Koronavirus: statistika [Coronavirus: statistics] // URL: https://yandex.ru/covid19/

9. Postanovleniye Pravitel'stva Rossiyskoy Federatsii ot 03.04.2020 № 434 «Ob utverzhdenii perechnya otrasley rossiyskoy ekonomiki, v naibol'shey stepeni postradavshikh v usloviyakh ukhudsheniya situatsii v rezul'tate rasprostraneniya novoy koronavirusnoy infektsii» [Decree of the Government of the Russian Federation of 03.04.2020 No. 434 "On approval of the list of sectors of the Russian economy that are most affected by the deteriorating situation as a result of the spread of a new coronavirus infection"] // Sobraniye zakonodatel'stva Rossiyskoy Federatsii [Collected Legislation of the Russian Federation]. – 2020. - № 15 (chast' IV). – St. 2288.

10. Federal'nyy zakon «O vnesenii izmeneniy v Federal'nyy zakon «O Tsentral'nom banke Rossiyskoy Federatsii (Banke Rossii)» i otdel'nyye zakonodatel'nyye akty Rossiyskoy Federatsii v chasti osobennostey izmeneniya usloviy kreditnogo dogovora, dogovora zayma» ot 03.04.2020 № 106-FZ [Federal Law "On Amendments to the Federal Law" On the Central Bank of the Russian Federation (Bank of Russia) "and certain legislative acts of the Russian Federation regarding the specifics of changing the terms of the loan agreement, loan agreement" dated 03.04.2020 No. 106-FZ] // Sobraniye zakonodatel'stva Rossiyskoy Federatsii [Collection legislation of the Russian Federation]. – 2020. - № 14 (chast' I). – St. 2036.

11. Banki otkazali v restrukturizatsii kreditov iz-za koronavirusa boleye 60 tys. rossiyan [Banks refused to restructure loans because of the coronavirus for more than 60 thousand Russians] // URL: https://www.interfax.ru/business/.

12. Koronavirus: mery podderzhki grazhdan i biznesa [Coronavirus: measures to support citizens and businesses] // URL: https://www.cbr.ru/covid/.

13. Podderzhka MSB v period rasprostraneniya COVID-19: dostatochno li prinyatykh mer i legko li ikh poluchit'? [Supporting SMEs during the COVID-19 Period: Are the Measures Taken Enough and Easy to Obtain?] // URL: http://www.garant.ru/article/.

14. Omarova S.ZH., Omarova O.F. Spetsifika bankovskogo ucheta. Printsipy yego postroyeniya [The specifics of banking. The principles of its construction] // Nauka: obshchestvo, ekonomika i parvo [Science: society, economics and law], № 4, 2019 S. 163-169.

15. Abdulkadyrov A.S., Samokhvalova Ye.P. Funktsionirovaniye khozyaystvuyushchikh sub"yektov v usloviyakh globalizatsii mirovoy ekonomiki [Functioning of business entities in the context of globalization of the world economy] // Ekonomika i predprinimatel'stvo [Economy and Entrepreneurship] -2015, - №12 ch.1 (65-1). – рр.1045-1048.