Skip navigation
DSpace logo
  1. Електронний науковий архів Науково-технічної бібліотеки Національного університету "Львівська політехніка"
  2. Електронний архів Науково-технічної бібліотеки
  3. Вісники та науково-технічні збірники, журнали
  4. Інформаційні системи та мережі
  5. Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі. – 2020. – Випуск 8

putin IS MURDERER

Please use this identifier to cite or link to this item: https://oldena.lpnu.ua/handle/ntb/56911
Title: Mobile information system for monitoring the spread of viruses in smart cities
Other Titles: Мобільна інформаційна система для моніторингу поширення вірусів у розумних містах
Authors: Дуда, Олексій
Джиджора, Ліліана
Мацюк, Олександр Васильович
Станько, Андрій
Кунанець, Наталія Едуардівна
Пасічник, Володимир Володимирович
Кунанець, Оксана
Duda, Oleksii
Dzhydzhora, Liliana
Matsiuk, Oleksandr
Stanko, Andrii
Kunanets, Nataliia
Pasichnyk, Volodymyr
Kunanets, Oksana
Affiliation: Тернопільський національний університет ім. І. Пулюя
Ternopil Ivan Puluj National Technical University
Bibliographic description (Ukraine): Mobile information system for monitoring the spread of viruses in smart cities / Oleksii Duda, Liliana Dzhydzhora, Oleksandr Matsiuk, Andrii Stanko, Nataliia Kunanets, Volodymyr Pasichnyk, Oksana Kunanets // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2020. — № 8. — С. 65–70.
Bibliographic description (International): Mobile information system for monitoring the spread of viruses in smart cities / Oleksii Duda, Liliana Dzhydzhora, Oleksandr Matsiuk, Andrii Stanko, Nataliia Kunanets, Volodymyr Pasichnyk, Oksana Kunanets // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Informatsiini systemy ta merezhi. — Lviv : Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2020. — No 8. — P. 65–70.
Is part of: Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі, 8, 2020
Journal/Collection: Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі
Issue: 8
Issue Date: 1-Mar-2020
Publisher: Видавництво Львівської політехніки
Place of the edition/event: Львів
Lviv
DOI: doi.org/10.23939/sisn2020.08.065
UDC: 004.4
Keywords: розумне місто
IoT
вірус
smart city
IoT
virus
Number of pages: 6
Page range: 65-70
Start page: 65
End page: 70
Abstract: Була розроблена концепція створення багаторівневої мобільної персоніфікованої системи боротьби з вірусними захворюваннями, зокрема Covid-19. Використовуючи інтеграцію Інтернету речей, хмарних обчислень та технологій великих даних, система передбачає поєднання двох архітектур: клієнт-сервер та публікацію-передплату. Перевагою системи є постійна допомога при вірусних захворюваннях, а саме на стадіях спілкування, інформації та лікування. Концепція розумного міста в контексті боротьби з вірусними захворюваннями фокусується на застосуванні методів аналізу великих даних та вдосконаленні процедур прогнозування та протоколів екстреного лікування. Використовуючи різні технології, хмарний сервер зберігає дані про позиціонування, отримані з різних пристроїв, а програма отримує доступ до API для відображення та аналізу даних про позиціонування в режимі реального часу. Завдяки поєднанню технологій, внутрішнє та зовнішнє позиціонування можна використовувати з певною мірою точності, корисно для різних медичних та надзвичайних ситуацій та аналізу і подальшого опрацювання іншими інформаційними системами розумного міста. Результатом цього дослідження є розробка концептуальної моделі багаторівневої мобільної персоніфікованої системи моніторингу стану здоров'я, що використовується для інтелектуального аналізу даних, прогнозування, лікування та профілактики вірусних захворювань, таких як Covid-19, у сучасному “розумному місті”.
The concept of creating a multi-level mobile personalized system for fighting viral diseases, in particular Covid-19, was developed. Using the integration of the Internet of Things, Cloud Computing and Big Data technologies, the system involves a combination of two architectures: client-server and publication-subscription. The advantage of the system is the permanent help with viral diseases, namely on communication, information, and medical stages. The smart city concept in the context of viral disease control focuses on the application of Big Data analysis methods and the improvement of forecasting procedures and emergency treatment protocols. Using different technologies, cloud server stores the positioning data obtained from different devices, and the application accesses API to display and analyze the positioning data in real time. Due to the technologies combination, internal and external positioning can be used with a certain accuracy degree, being useful for various medical and emergency situations and analysis and the following processing by other smart city information systems. The result of the given investigation is the development of the conceptual model of multi-level mobile personalized health status monitoring system used for intellectual data analysis, prediction, treatment and prevention of viral diseases such as Covid-19 in modern “smart city”.
URI: https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/56911
Copyright owner: © Національний університет “Львівська політехніка”, 2020
© Duda O., Dzhydzhora L., Matsiuk O., Stanko A., Kunanets N., Pasichnyk V., Kunanets O., 2020
URL for reference material: https://advances.sciencemag.org/content/4/1/eaap9841
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5534981
https://ieeexplore.ieee.org/document/6203917
https://ieeexplore.ieee.org/document/7460394
https://ieeexplore.ieee.org/document/8116438
https://ieeexplore.ieee.org/document/6860145
https://www.tracetogether.gov.sg/
https://www.lefigaro.fr/secteur/hightech/mobilisation-generale-pour-developper-l-application-stopcovid-20200426
References (Ukraine): 1. Falat P., Pasichnyk V., Kunanets N., Martsenko S., Matsiuk O., Mytnyk O., Duda O. (2018). Telecommunication infrastructuresfor telemedicine in smart cities. CEUR Workshop proceedings, Vol. 2255, 256–266.
2. Wac K., Konstantas D., Halteren A. V., Bults R., Widya I., Dokovsky N., Koprinkov G., Jones V., Herzog Rainer. (2004). Mobile patient monitoring: the mobihealth system. J. Inf. Technol. Healthcare, No. 2 (5), 365–373.
3. Noah B., Keller M. S, Mosadeghi S., Stein L., Johl S., Delshad S., et al. (2018). Impact of remote patient monitoring on clinical outcomes: an updated meta-analysis of randomized controlled trials. npj Digital Med., No. 1, 20172.
4. Park J., Kim J., Kim S. Y., Cheong W. H., Jang J., Park Y. G., et al. (2018). Soft, smart contact lenses with integrations of wireless circuits, glucose sensors, and displays. Sci Adv., Vol. 4. Access mode: https://advances.sciencemag.org/content/4/1/eaap9841
5. Chu M. X., Miyajima K., Takahashi D., Arakawa T., Sano K, Sawada S., et al. (2011). Soft contact lens biosensor for in situ monitoring of tear glucose as non-invasive blood sugar assessment. Talanta, Vol. 83, 960–965.
6. Barnickel J., Karahan H., Meyer U. (2010). Security and Privacy for Mobile Electronic Health Monitoring and Recording Systems. Access mode: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5534981
7. Ting H., Zhuang W. (2010). Bluetooth-Enabled In-home Patient Monitoring System: Early Detection of Alzheimer’s disease. IEEE Wireless Comm., Vol. 17, 74–79.
8. Suji Pramila R., Shajin Nargunam A. (2012). A Study On Data Confidentiality In early Detection Of Alzheimer’s Disease. Access mode: https://ieeexplore.ieee.org/document/6203917
9. Pantelopoulos A., Bourbakis N. G. (2010). A Survey on Wearable Sensor-Based Systems for Health Monitoring and Prognosis, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Vol. 40, No. 1, 1–12.
10. Yifeng He, Wenwu Zhu, Ling Guan (2011). Optimal Resource Allocation for Pervasive Health Monitoring Systems with Body Sensor Networks. IEEE Transactions on Mobile Computing, Vol. 10, No. 11, 1558–1575.
11. Dhawan W., Heetderks M., Pavel S., Acharya M., Akay A., Gerber M. (2015). Current and future challenges in point-of-care technologies: A paradigm-shift in affordable global healthcare with personalized and preventive medicine. IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine, Vol. 3, pp. 1–10.
12. Goetghebeur M., Wagner M., Samaha D., O'Neil W., Badgley D., Jaramillo H., Tringali M. (2017). Exploring values of health technology assessment agencies using reflective multicriteria and rare disease case. International Journal of Technology Assessment in Health Care, Vol. 33, Iss., 4, 504–520. 70 O. Duda, L. Dzhydzhora, O.Matsiuk, A. Stanko, N. Kunanets, V. Pasichnyk, O. Kunanets
13. Aziz K., Tarapiah S., Ismail S., Atalla S. (2016). Smart real-time healthcare monitoring and tracking system using GSM/GPS technologies. Access mode: https://ieeexplore.ieee.org/document/7460394
14. Farahat I., Tolba A., Elhoseny M., Eladrosy W. (2019). Data security and challenges in smart cities. Security in Smart Cities: Models, Applications, and Challenges, 117–142.
15. Reis S., Seto E., Northcross A., Quinn N., Convertino M., Jones R., Wimberly M., (2015). Integrating modelling and smartsensorsfor environmental and human health. Environmental Modelling and Software, Vol. 74, 238–246.
16. Sivanathan D., Sherratt H., Gharakheili A., Radford C., Wijenayake A., Vishwanath V., Sivaraman V. (2017). Characterizing and classifying IoT traffic in smart cities and campuses. Access mode: https://ieeexplore.ieee.org/document/8116438
17.Clim A. (2019). Cyber security beyond the Industry 4.0 era. A short review on a few technological promises. Informatica Economica, Vol. 23(2), 34–44.
18. Hossain M. (2016). Patient status monitoring for smart home healthcare: IEEE International Conference on Multimedia & Expo Workshops (ICMEW), 1–6.
19.Clim R., Zota R., Constantinescu R., Nemedi I. (2019). Health Services in Smart Cities: Choosing the Big Data Mining Based Decision Support. International Journal of Healthcare Management, Vol. 13, Iss. 1, 79–87.
20. Patsakis C., Venanzio R., Bellavista P., Solanas A., Bouroche M. (2014). Personalized medical services using smart cities' infrastructures: IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications. Available at: https://ieeexplore.ieee.org/document/6860145
21. TraceTogether,safer together. (2020). Available at: https://www.tracetogether.gov.sg/
22. Mobilisation générale pour développer l’application StopCovid. (2020). Available at: https://www.lefigaro.fr/secteur/hightech/mobilisation-generale-pour-developper-l-application-stopcovid-20200426
23. Ventola C. L. (2014). Mobile devices and appsfor health care professionals: uses and benefits. P T, Vol. 39(5), 356–36
References (International): 1. Falat P., Pasichnyk V., Kunanets N., Martsenko S., Matsiuk O., Mytnyk O., Duda O. (2018). Telecommunication infrastructuresfor telemedicine in smart cities. CEUR Workshop proceedings, Vol. 2255, 256–266.
2. Wac K., Konstantas D., Halteren A. V., Bults R., Widya I., Dokovsky N., Koprinkov G., Jones V., Herzog Rainer. (2004). Mobile patient monitoring: the mobihealth system. J. Inf. Technol. Healthcare, No. 2 (5), 365–373.
3. Noah B., Keller M. S, Mosadeghi S., Stein L., Johl S., Delshad S., et al. (2018). Impact of remote patient monitoring on clinical outcomes: an updated meta-analysis of randomized controlled trials. npj Digital Med., No. 1, 20172.
4. Park J., Kim J., Kim S. Y., Cheong W. H., Jang J., Park Y. G., et al. (2018). Soft, smart contact lenses with integrations of wireless circuits, glucose sensors, and displays. Sci Adv., Vol. 4. Access mode: https://advances.sciencemag.org/content/4/1/eaap9841
5. Chu M. X., Miyajima K., Takahashi D., Arakawa T., Sano K, Sawada S., et al. (2011). Soft contact lens biosensor for in situ monitoring of tear glucose as non-invasive blood sugar assessment. Talanta, Vol. 83, 960–965.
6. Barnickel J., Karahan H., Meyer U. (2010). Security and Privacy for Mobile Electronic Health Monitoring and Recording Systems. Access mode: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5534981
7. Ting H., Zhuang W. (2010). Bluetooth-Enabled In-home Patient Monitoring System: Early Detection of Alzheimer’s disease. IEEE Wireless Comm., Vol. 17, 74–79.
8. Suji Pramila R., Shajin Nargunam A. (2012). A Study On Data Confidentiality In early Detection Of Alzheimer’s Disease. Access mode: https://ieeexplore.ieee.org/document/6203917
9. Pantelopoulos A., Bourbakis N. G. (2010). A Survey on Wearable Sensor-Based Systems for Health Monitoring and Prognosis, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Vol. 40, No. 1, 1–12.
10. Yifeng He, Wenwu Zhu, Ling Guan (2011). Optimal Resource Allocation for Pervasive Health Monitoring Systems with Body Sensor Networks. IEEE Transactions on Mobile Computing, Vol. 10, No. 11, 1558–1575.
11. Dhawan W., Heetderks M., Pavel S., Acharya M., Akay A., Gerber M. (2015). Current and future challenges in point-of-care technologies: A paradigm-shift in affordable global healthcare with personalized and preventive medicine. IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine, Vol. 3, pp. 1–10.
12. Goetghebeur M., Wagner M., Samaha D., O'Neil W., Badgley D., Jaramillo H., Tringali M. (2017). Exploring values of health technology assessment agencies using reflective multicriteria and rare disease case. International Journal of Technology Assessment in Health Care, Vol. 33, Iss., 4, 504–520. 70 O. Duda, L. Dzhydzhora, O.Matsiuk, A. Stanko, N. Kunanets, V. Pasichnyk, O. Kunanets
13. Aziz K., Tarapiah S., Ismail S., Atalla S. (2016). Smart real-time healthcare monitoring and tracking system using GSM/GPS technologies. Access mode: https://ieeexplore.ieee.org/document/7460394
14. Farahat I., Tolba A., Elhoseny M., Eladrosy W. (2019). Data security and challenges in smart cities. Security in Smart Cities: Models, Applications, and Challenges, 117–142.
15. Reis S., Seto E., Northcross A., Quinn N., Convertino M., Jones R., Wimberly M., (2015). Integrating modelling and smartsensorsfor environmental and human health. Environmental Modelling and Software, Vol. 74, 238–246.
16. Sivanathan D., Sherratt H., Gharakheili A., Radford C., Wijenayake A., Vishwanath V., Sivaraman V. (2017). Characterizing and classifying IoT traffic in smart cities and campuses. Access mode: https://ieeexplore.ieee.org/document/8116438
17.Clim A. (2019). Cyber security beyond the Industry 4.0 era. A short review on a few technological promises. Informatica Economica, Vol. 23(2), 34–44.
18. Hossain M. (2016). Patient status monitoring for smart home healthcare: IEEE International Conference on Multimedia & Expo Workshops (ICMEW), 1–6.
19.Clim R., Zota R., Constantinescu R., Nemedi I. (2019). Health Services in Smart Cities: Choosing the Big Data Mining Based Decision Support. International Journal of Healthcare Management, Vol. 13, Iss. 1, 79–87.
20. Patsakis C., Venanzio R., Bellavista P., Solanas A., Bouroche M. (2014). Personalized medical services using smart cities' infrastructures: IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications. Available at: https://ieeexplore.ieee.org/document/6860145
21. TraceTogether,safer together. (2020). Available at: https://www.tracetogether.gov.sg/
22. Mobilisation générale pour développer l’application StopCovid. (2020). Available at: https://www.lefigaro.fr/secteur/hightech/mobilisation-generale-pour-developper-l-application-stopcovid-20200426
23. Ventola C. L. (2014). Mobile devices and appsfor health care professionals: uses and benefits. P T, Vol. 39(5), 356–36
Content type: Article
Appears in Collections:Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі. – 2020. – Випуск 8

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2020n8_Duda_O-Mobile_information_system_for_65-70.pdf196.61 kBAdobe PDFView/Open
2020n8_Duda_O-Mobile_information_system_for_65-70__COVER.png402.23 kBimage/pngView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.