TOWARD TRAFFIC FLOW MODELLING APPROACHES UPDATING

The paper describes an analysis of the traffic flow characteristics and individual vehicle characteristics used for design decisions. Traffic flow statistic obtained with the help of Weigh in Motion System is presented. The brief analysis of the main traffic flow characteristics is performed, the need for traffic flow modelling approaches updating is outlined.The paper describes an analysis of the traffic flow characteristics and individual vehicle characteristics used for design decisions. Traffic flow statistic obtained with the help of Weigh in Motion System is presented. The brief analysis of the main traffic flow characteristics is performed, the need for traffic flow modelling approaches updating is outlined

Enhancing Social Media Platforms for Educational and Humanitarian Knowledge Sharing:Analytics, Privacy, Discovery, and Delivery Aspects

Social media (SM) platforms have demonstrated their ability to facilitate knowledge sharing on the global scale. They are increasingly often employed in educational and humanitarian domains where, despite their general benefits, they expose challenges peculiar to these domains. Specifically, the research context of this thesis is directed by my participation in the Go-Lab European project and my collaboration with Médecins Sans Frontières (MSF) where SM platforms were used extensively. In this thesis, we address four challenges regarding analytics, privacy, discovery, and delivery, aiming to answer corresponding four research questions. How to provide user-oriented analytics in knowledge sharing systems to support awareness and reflection? What privacy management interfaces and mechanisms are suitable for knowledge analytics and learning analytics? How to enable discovery of knowledge relevant to user interests? How to facilitate knowledge delivery into settings where Internet connectivity is limited or absent? Henceforward, we provide an overview of our results. Analytics. To enable awareness and reflection for an SM platform users, we propose the embedded contextual analytics model where the analytics is embedded into the interaction context and presents information relevant to that particular context. Also, we propose two general architectures materializing this model respectfully based on real-time analytical applications and a scalable analytic back-end. Using these architectures, we provided analytics services to the SM platform users. We conducted an evaluation with the users demonstrating that embedded contextual analytics was useful to support their awareness and reflection. Privacy. To address the privacy concerns associated with the recording, storage, and analysis of user interaction traces, we propose a novel agent-based privacy management model. Our proposal uses a metaphor of physical presence of a tracking agent in an interaction context making the platform user aware of the tracking and allows to manage the tracking policy in a way similar to the physical world. We have implemented the proposed privacy interface in an SM platform and obtained positive evaluation results with the users. Discovery. Due to a large number of content items stored in SM platforms, it can be challenging for the users to find relevant knowledge. Addressing this challenge, we propose an interactive recommender system based on user interests enabling discovery of relevant content and people. We have implemented the proposed recommender in an SM platform and conducted two evaluations with platform users. The evaluations demonstrated the ability of the approach to identify relevant user interests and to recommend relevant content. Delivery. At the moment of writing in 2016, near half of the world's population still does not have reliable Internet access. Often, the places where humanitarian action is needed have limited Internet connection. We propose a novel knowledge delivery model that relies on a peer-to-peer middleware and uses low-cost computers for local knowledge replication. We have developed a system implementing the model and evaluated it during eight deployments in MSF missions. The evaluation demonstrated its knowledge delivery abilities and its usefulness for the field staff

Використання великих даних для актуалізації підходів до аналізу аварійності на автомобільних дорогах

The death and injuries of road users is one of the biggest problems that negatively affect the development of society and socio-economic progress. The price of human life is too high to neglect the least opportunity to save it. Therefore, the object of research is the huge amounts of information that modern society generates and which are known under the general concept of Big data. Regarding highways and streets, Big Data means arrays of information about a network of highways and streets, design decisions applied to them, operational status, traffic conditions, interaction of pedestrian and traffic flows and the like.The study used Big Data from road owners, suppliers of cartographic and navigation systems, intelligent transportation systems and law enforcement. For each of the Big Data sources, the methods of collection and processing, the scope, degree of selectivity, and accuracy of the measurements are evaluated.The results confirm the fact that the main indicator characterizing the influence of road conditions, the technical condition of the car and psycho-physiological factors on the driver is the speed of both individual vehicles and traffic flows over a certain period of time and on a selected section of the road. The proposed approach is based on the fact that speeds with a high degree of reliability can be established using the Big Data in a form suitable for machine processing. Big data is not just a source of information, it allows to track trends, assess risks and make forecasts.The obtained results indicate that Big data can and should be used to describe traffic conditions and analyze the behavior of road users, including in order to better understand the interaction of factors in the occurrence of road traffic accidents (RTAs). And also, as far as possible, to prevent emergencies and/or reduce the severity of the consequences of the traffic accident. Thus, Big Data can be used to update the current approaches to determining the concentration of traffic accidents and the existing methods for assessing the impact of road conditions on road safety.Гибель и травмы участников дорожного движения является одной из самых больших проблем, которая негативно влияет на развитие общества и социально-экономический прогресс. Цена человеческой жизни слишком велика, чтобы пренебрегать наименьшей возможностью его сохранить. Поэтому объектом исследования выбраны огромные массивы информации, которые генерирует современное общество и которые известны под общим понятием Большие данные (Big data). Относительно автомобильных дорог и улиц, Большие данные означают массивы информации о сети автомобильных дорог и улиц, примененные на них проектные решения, эксплуатационное состояние, условия движения, взаимодействие пешеходных и транспортных потоков и тому подобное.В ходе исследования использовались Большие данные от владельцев автомобильных дорог, поставщиков картографических и навигационных систем, интеллектуальных транспортных систем и правоохранительных органов. Для каждого из источников Больших данных были оценены способы сбора и обработки, сфера охвата, степень избирательности и точности измерений.Полученные результаты подтверждают тот факт, что основным показателем, характеризующим влияние дорожных условий, технического состояния автомобиля и психо-физиологических факторов на водителя, является скорость движения как отдельных транспортных средств, так и транспортных потоков за определенный период времени и на выбранном участке автомобильной дороги. Предложенный подход основывается на том, что скорости движения с высокой степенью достоверности могут быть установлены с помощью Больших данных в виде, пригодном для машинной обработки. Большие данные не просто являются источником информации, они позволяют отслеживать тренды, оценивать риски и делать прогнозы.Полученные результаты свидетельствуют, что Большие данные могут и должны быть использованы для описания условий движения и анализа поведения участников дорожного движения, в том числе и для того, чтобы лучше понять взаимодействие факторов возникновения дорожно-транспортных происшествий (ДТП). А также, насколько это возможно, предупредить возникновение аварийных ситуаций и/или уменьшить тяжесть последствий ДТП. Таким образом, Большие данные могут быть использованы для актуализации действующих подходов к определению мест концентрации ДТП и действующих методов оценки влияния дорожных условий на безопасность дорожного движения.Загибель та травмування учасників дорожнього руху є однією з найбільших проблем, яка негативно впливає на розвиток суспільства та соціально-економічний прогрес. Ціна людського життя занадто велика, щоб нехтувати найменшою можливістю його зберегти. Тому об'єктом дослідження обрано величезні масиви інформації, які генерує сучасне суспільство та які відомі під загальним поняттям Великі дані (Big data). Стосовно автомобільних доріг та вулиць, Великі дані означають масиви інформації про мережу автомобільних доріг та вулиць, застосовані на них проектні рішення, експлуатаційний стан, умови руху, взаємодію пішохідних та транспортних потоків тощо.В ході дослідження використовувались Великі дані від власників автомобільних доріг, постачальників картографічних та навігаційних систем, інтелектуальних транспортних систем та правоохоронних органів. Для кожного з джерел Великих даних було оцінено способи збирання та обробляння, сферу охоплення, ступені вибірковості та точності вимірювань.Отримані результати підтверджують той факт, що основним показником, який характеризує вплив дорожніх умов, технічного стану автомобіля та психо-фізіологічних факторів на водія, є швидкість руху як окремих транспортних засобів, так і транспортних потоків за певний період часу та на вибраній ділянці автомобільної дороги. Запропонований підхід ґрунтується на тому, що швидкості руху з високим ступенем достовірності можуть бути встановлені за допомогою Великих даних у вигляді, придатному для машинної обробки. Великі дані не просто є джерелом інформації, вони дозволяють відслідковувати тренди, оцінювати ризики та робити прогнози.Отримані результати свідчать, що Великі дані можуть і повинні бути використані для опису умов руху та аналізу поведінки учасників дорожнього руху, в тому числі і для того, щоб краще зрозуміти взаємодію факторів виникнення дорожньо-транспортних пригод (ДТП). А також, наскільки це можливо, попередити виникнення аварійних ситуацій та/або зменшити тяжкість наслідків ДТП. Таким чином, Великі дані можуть бути використані для актуалізації чинних підходів до визначення місць концентрації ДТП та чинних методів оцінки впливу дорожніх умов на безпеку дорожнього руху

Implementation of UN and EU recommendations on criminalization of organized crimes

Article presents comparative analysis of features and characteristics of organized criminal associations recommended for further criminalization by provisions of Palermo Convention and Framework Decision 2008/841/JHA. Certain peculiarities of the abovementioned provisions implementation in more than 50 states (Asia, America and Europe) have been outlined. We expressed and proved the hypothesis stating that criminalization of actions performed by the members of organized groups and criminal organizations by different states separately is partly explained with consideration of different international legal acts by national legislators: Palermo Convention and Framework Decision 2008/841/JHA.   On the basis of analysis of key global models used to criminalize the socially dangerous actions with aim to counteract the organized crimes (collusion, participation, entrepreneurship, marking/registration) we justified the following opinion: 1) within the limits of criminal associations countering collusion and participation models are considered to be the most efficient; 2) use of entrepreneurship model allows to justify the need for establishment of responsibility for legal entities involved in criminal associations functioning or utilization of relevant criminal measures; 3) registration/marking model may be efficient for counteracting the extended terrorist organizations

Використання великих даних для актуалізації підходів до аналізу аварійності на автомобільних дорогах

The death and injuries of road users is one of the biggest problems that negatively affect the development of society and socio-economic progress. The price of human life is too high to neglect the least opportunity to save it. Therefore, the object of research is the huge amounts of information that modern society generates and which are known under the general concept of Big data. Regarding highways and streets, Big Data means arrays of information about a network of highways and streets, design decisions applied to them, operational status, traffic conditions, interaction of pedestrian and traffic flows and the like.The study used Big Data from road owners, suppliers of cartographic and navigation systems, intelligent transportation systems and law enforcement. For each of the Big Data sources, the methods of collection and processing, the scope, degree of selectivity, and accuracy of the measurements are evaluated.The results confirm the fact that the main indicator characterizing the influence of road conditions, the technical condition of the car and psycho-physiological factors on the driver is the speed of both individual vehicles and traffic flows over a certain period of time and on a selected section of the road. The proposed approach is based on the fact that speeds with a high degree of reliability can be established using the Big Data in a form suitable for machine processing. Big data is not just a source of information, it allows to track trends, assess risks and make forecasts.The obtained results indicate that Big data can and should be used to describe traffic conditions and analyze the behavior of road users, including in order to better understand the interaction of factors in the occurrence of road traffic accidents (RTAs). And also, as far as possible, to prevent emergencies and/or reduce the severity of the consequences of the traffic accident. Thus, Big Data can be used to update the current approaches to determining the concentration of traffic accidents and the existing methods for assessing the impact of road conditions on road safety.Гибель и травмы участников дорожного движения является одной из самых больших проблем, которая негативно влияет на развитие общества и социально-экономический прогресс. Цена человеческой жизни слишком велика, чтобы пренебрегать наименьшей возможностью его сохранить. Поэтому объектом исследования выбраны огромные массивы информации, которые генерирует современное общество и которые известны под общим понятием Большие данные (Big data). Относительно автомобильных дорог и улиц, Большие данные означают массивы информации о сети автомобильных дорог и улиц, примененные на них проектные решения, эксплуатационное состояние, условия движения, взаимодействие пешеходных и транспортных потоков и тому подобное.В ходе исследования использовались Большие данные от владельцев автомобильных дорог, поставщиков картографических и навигационных систем, интеллектуальных транспортных систем и правоохранительных органов. Для каждого из источников Больших данных были оценены способы сбора и обработки, сфера охвата, степень избирательности и точности измерений.Полученные результаты подтверждают тот факт, что основным показателем, характеризующим влияние дорожных условий, технического состояния автомобиля и психо-физиологических факторов на водителя, является скорость движения как отдельных транспортных средств, так и транспортных потоков за определенный период времени и на выбранном участке автомобильной дороги. Предложенный подход основывается на том, что скорости движения с высокой степенью достоверности могут быть установлены с помощью Больших данных в виде, пригодном для машинной обработки. Большие данные не просто являются источником информации, они позволяют отслеживать тренды, оценивать риски и делать прогнозы.Полученные результаты свидетельствуют, что Большие данные могут и должны быть использованы для описания условий движения и анализа поведения участников дорожного движения, в том числе и для того, чтобы лучше понять взаимодействие факторов возникновения дорожно-транспортных происшествий (ДТП). А также, насколько это возможно, предупредить возникновение аварийных ситуаций и/или уменьшить тяжесть последствий ДТП. Таким образом, Большие данные могут быть использованы для актуализации действующих подходов к определению мест концентрации ДТП и действующих методов оценки влияния дорожных условий на безопасность дорожного движения.Загибель та травмування учасників дорожнього руху є однією з найбільших проблем, яка негативно впливає на розвиток суспільства та соціально-економічний прогрес. Ціна людського життя занадто велика, щоб нехтувати найменшою можливістю його зберегти. Тому об'єктом дослідження обрано величезні масиви інформації, які генерує сучасне суспільство та які відомі під загальним поняттям Великі дані (Big data). Стосовно автомобільних доріг та вулиць, Великі дані означають масиви інформації про мережу автомобільних доріг та вулиць, застосовані на них проектні рішення, експлуатаційний стан, умови руху, взаємодію пішохідних та транспортних потоків тощо.В ході дослідження використовувались Великі дані від власників автомобільних доріг, постачальників картографічних та навігаційних систем, інтелектуальних транспортних систем та правоохоронних органів. Для кожного з джерел Великих даних було оцінено способи збирання та обробляння, сферу охоплення, ступені вибірковості та точності вимірювань.Отримані результати підтверджують той факт, що основним показником, який характеризує вплив дорожніх умов, технічного стану автомобіля та психо-фізіологічних факторів на водія, є швидкість руху як окремих транспортних засобів, так і транспортних потоків за певний період часу та на вибраній ділянці автомобільної дороги. Запропонований підхід ґрунтується на тому, що швидкості руху з високим ступенем достовірності можуть бути встановлені за допомогою Великих даних у вигляді, придатному для машинної обробки. Великі дані не просто є джерелом інформації, вони дозволяють відслідковувати тренди, оцінювати ризики та робити прогнози.Отримані результати свідчать, що Великі дані можуть і повинні бути використані для опису умов руху та аналізу поведінки учасників дорожнього руху, в тому числі і для того, щоб краще зрозуміти взаємодію факторів виникнення дорожньо-транспортних пригод (ДТП). А також, наскільки це можливо, попередити виникнення аварійних ситуацій та/або зменшити тяжкість наслідків ДТП. Таким чином, Великі дані можуть бути використані для актуалізації чинних підходів до визначення місць концентрації ДТП та чинних методів оцінки впливу дорожніх умов на безпеку дорожнього руху

The principles of criminal law in the aspect of protection of constitutional rights of citizens

Description. The purpose of the article is to identify the subject of crimes related to the violation of confidentiality of telephone conversations transmitted by means of communication or through a computer, to qualify the criminal activity properly and to distinguish them from other crimes and misdemeanors. The purpose of the article also covers the issues of the principles of criminal law, which can solve the problems of formulating certain rules of the law on criminal liability, designed to protect the constitutional rights and freedoms of an individual. Methodology. In the course of the study general and special methods of the legal science were used: comparative and legal method; formal and dogmatic method; dialectical method; statistical method. The results of the study made it possible to identify the areas for improving the principles of criminal law for breach of confidentiality of correspondence, telephone, telegraph or other kinds of correspondence transmitted by means of communication or through the computer, and the areas of international cooperation in this area. Practical implications. According to the results of the research, some proposals were made for a more precise formulation of the characteristics of the object as well as the elements of the objective element of the crime under consideration. Value / originality. Based on the authors’ approach to identifying the subject matter of a crime, which involves liability for violation of confidentiality of correspondence, telephone conversations, telegraph or other correspondence transmitted by means of communication or through a computer, it was determined what features of the subject matter of the crime in question should be recorded in laws and what principles of criminal law can solve the task set by the study

Combating commodity smuggling in Ukraine: in search of the optimal legislative model

The purpose of the paper is to identify optimal legislative model of criminal law counteraction to commodity smuggling in Ukraine, taking into account experience of foreign countries, primarily the European Union. The following research methods have been used to study criminal legislation, prove hypotheses, formulate conclusions: comparative law, system analysis, formal logic and modeling methods. Taking into account the achievements of criminal law science, materials of law enforcement practice, he results of sociological surveys and based on the analysis of accompanying documents to the relevant bills, social conditionality of criminalization of smuggling of goods have been clarified. Foreign experience of criminalization of commodity smuggling in the legislation of the European Union has been investigated. Legislative initiatives in this area have been critically considered. Major attention in this aspect has been paid to the shortcomings and debatable provisions of the draft law “On Amendments to the Criminal Code of Ukraine and the Criminal Procedure Code of Ukraine on the Criminalization of Smuggling of Goods and Excisable Goods and Inaccurate Declaration of Goods” (Registration # 5420 of April 23, 2021). Author’s proposals on the relevant improvements of criminal legislation have been put forward and substantiated

The Associative Field of the Concepts “Japan” and “ウクライナ” (Ukraine) based on the Results of an Associative Experiment among Japanese and Ukrainians as the Cultural Stereotypes Evidence

The paper attempts to identify and describe the typical cultural stereotypes of Japanese about Ukraine and0000000000000000 of Ukrainians about Japan on the basis of data gained from a free associative experiment based on stimulus words Japan and ウクライナ (Ukraine). The results of the free associative experiment revealed the associative field of the proper name concept Ukraine among Japanese (Russia, Africa, Europe, Uruguay, Uganda, cold, beautiful women, war, dangerous, black soil, Chornobyl), whereas the associative field of the proper name concept Japan contains lexemes samurai, geisha, sakura, Fujiyama, Fukushima, sushi, Sony, Toyota, anime. According to the qualitative classification of associations, the following are syntagmatic (Ukraine – cold, dangerous; Japan – distant, exotic) and paradigmatic (Ukraine – Russia, Africa, Europe, Uganda, Chornobyl, black soil, war, beautiful women; Japan – Fujiyama, Hiroshima, samurai, geisha, sakura, sake, sushi, Toyota, hentai), with paradigmatic associations being more widely spread. The peculiarity of the Japanese reactions to the word-stimulus Ukraine is the lack of individual reactions, but the presence of phonetic ones, which is explained by the shallow level of awareness of Ukraine in Japan. The prevalence of qualitative reactions with a negative assessment can be noted. A feature of the reactions of Ukrainians to the word-stimulus Japan is the lack of hyperonymic and phonetic reactions. Also, due to the great interest in Japan among Ukrainians, some individual associations can be found. In both cases, no synonymous and causative reactions can be explained by the characteristics of the stimulus words themselves. Many meronymic and qualitative reactions can be explained by those cognitive mechanisms being more accessible. As for the general image of Japan among Ukrainians, the image of exoticism and technology can be observed. The associative experiment proved that both nations are influenced by stereotypes about each other, which can be overcome through educational campaigns

Criminal and legal protection of land resources in Ukraine and Latin America: comparative legal analysis

The purpose of the article is to conduct a comparative study of criminal law protection of land resources under the law of Ukraine and Latin America states. Based on the results of such study, positive experience will be identified, which should be taken into account in the process of further improvement of domestic criminal law, as well as negative practices aimed at avoiding its implementation in Ukraine. During the course of covering legal framework in selected countries, proving the hypotheses, substantiating conclusions a wide range of scientific methods has been used. Among them are the following: comparative law, formal logic, philosophical (dialectical) nethods, methods of systems analysis and modeling. Based on the analysis, it has been concluded that when improving the current Criminal Code of Ukraine primarily those provisions of criminal law of Latin American countries can be taken into account, according to which possession of not only a whole all but also a part of land (real estate) constitutes a crime. At the same time, it has been proved that applying approaches of some states is inexpedient, where parliamentarians: 1) refuse to use aggravating elements, when constructing the relevant corpus delicti, which does not allow to ensure the implementation of the principle of differentiation of criminal liability; 2) provide for criminal liability for land crimes of “environmental” nature in the provisions of special laws on the regulation of liability for environmental crimes

Towards portable learning analytics dashboards

This paper proposes a novel approach to build and deploy learning analytics dashboards in multiple learning environments. Existing learning dashboards are barely portable: once deployed on a learning platform, it requires considerable effort to deploy the dashboard elsewhere. We suggest constructing dashboards from lightweight web applications, namely widgets. Our approach allows to port dashboards with no additional cost between learning environments that implement open specifications (OpenSocial and ActivityStreams) for data access and use widget APIs. We propose to facilitate reuse by sharing the dashboards and widgets via a centralized analytics repository