Огляд методів і технологій сценарного аналізу каскадних ефектів

Автор(и)

  • В. Р. Сенченко Інститут проблем реєстрації інформації НАН України , Україна
  • А. В. Бойченко Інститут проблем реєстрації інформації НАН України , Україна
  • О. В. Коваль Інститут проблем реєстрації інформації НАН України, НТУУ «КПІ імені Ігоря Сікорського», Україна
  • Р. М. Бисько НТУУ «КПІ імені Ігоря Сікорського», Україна
  • О. М. Хоменко НТУУ «КПІ імені Ігоря Сікорського», Україна

DOI:

https://doi.org/10.35681/1560-9189.2024.26.1.308506

Ключові слова:

сценарний аналіз, каскадний ефект, критична інфраструктура, управлінська діяльність, методи моделювання

Анотація

Представлено систематичний аналіз існуючих методів і технологій сценарного аналізу каскадних ефектів з точки зору їхньої ефективності для використання при розробці моделі захисту критичної інфраструктури. Розглянуто найважливіші досягнення в даній сфері за останні десятиліття. Виділено десять перспективних підходів: метод аналізу перехресних впливів, інтерпретаційне структурне моделювання, їхнє поєднання, метод Delphi, динамічне моделювання, методи аналізу ризиків, метод мережевого аналізу, агентне моделювання, моделювання геоінформаційні системи, методи машинного навчання. За результатами сформовано підсумкову таблицю, в якій представлено стислий опис кожного із розглянутих підходів, технології та інструментальні засоби його реалізації, переваги порівняно з іншими підходами, недоліки і особливості застосування. Показано, що для розглянутих методів розроблено пакети комп’ютерного моделювання, які дозволяють досліджувати складні сценарії виникнення каскадних ефектів.

Посилання

EU Matrix PROTECT D3.1 Description of Best practices and Technologies.

Dodonov O.G., Horbachyk O.S., Kuznietsova M.H. Pidvyshchennia bezpeky krytychnykh infrastruktur zasobamy avtomatyzovanykh system orhanizatsiinoho upravlinnia. Reiestratsiia, zberihannia i obrob. danykh. 2022. V. 24, No. 1. pp. 74–81. https://doi.org/10.35681/1560-9189.2022.24.1.262817

Dodonov O.G., Senchenko V.R., Putiatin V.H., Boichenko A.V., Koval O.V. Metodolohichni ta tekhnolohichni aspekty kompiuternoho modeliuvannia stsenariiv pryiniattia rishen. Matematychni mashyny i systemy. 2023. No. 3. pp. 65–88.

Murasov R., Melnyk Ya., Marko V. Porivniannia isnuiuchykh metodyk otsiniuvannia zahroz i ryzykiv dlia potentsiino-nebezpechnykh obiektiv krytychnoi infrastruktury v zoni vedennia boiovykh dii. Suchasni informatsiini tekhnolohii u sferi bezpeky ta oborony. 2022. 45(3). pp. 32–36. https://doi.org/10.33099/2311-7249/2022-45-3-32-36

Argyroudis S.A., Mitouli S.A., Chatzi E., Baker J.W., Brilakis I., Gkoumas K., Linkov I. Digital technologies can enhance climate resilience of critical infrastructure. Climate Risk Management. 2022. 35. https://doi.org/10.1016/j.crm.2021.100387

Miguel Ramirez de la Huerga, Victor A. Bañuls Silvera, Murray Turoff. A CIA–ISM scenario approach for analyzing complex cascading effects in Operational Risk Management / Engineering Applications of Artificial Intelligence Volume 46, Part B, November 2015, pp. 289-302 https://doi.org/10.1016/j.engappai.2015.07.016

Henrik Hassel, Jonas Johansson, Alexander Cedergren, Linn Svegrup, Björn Arvidsson, Anders Lönnermark. Method to study cascading effects. 2014.

Linkov I., Trump B., Trump D., Pescaroli J., Hynes G., Mavrodieva W., Panda A. Resilience stress testing for critical infrastructure. International Journal of Disaster Risk Reduction. 2022. 103323. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2022.103323

Große C. Towards systemic governance of critical infrastructure protection: State and relevance of a Swedish case. 2020.

Renlong Wang, Endong Wang, Lingzhi Li, Wei Li. Evaluating the Effectiveness of the COVID-19 Emergency Outbreak Prevention and Control Based on CIA-ISM. https://doi.org/10.3390/ijerph19127146

Lee A.B. A Quantitative Research Study on Probability Risk Assessments in Critical Infrastructure and Homeland Security. 2022.

Jiajia Song, Eduardo Cotilla Sanchez, Goodarz Ghanavati, Paul D.H. Hines. Dynamic Modeling of Cascading Failure in Power Systems. 2015. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2015.2439237

Daponte P., Paladi F. (Eds.). Monitoring and Protection of Critical Infrastructure by Unmanned Systems. 2023. Vol. 63. https://doi.org/10.3233/NICSP63

Yitian Dai, Matthias Noebels, Mathaios Panteli, Robin Preece. Evaluating the Effect of Dynamic and Static Modelling on Cascading Failure Analysis in Power Systems. 2021. https://doi.org/10.1109/PowerTech46648.2021.9495001

Maltezos E., Skitsas M., Charalambous E., Koutras N., Bliziotis D., Themistocleous K. Critical infrastructure monitoring using UAV imagery. 2016. https://doi.org/10.1117/12.2240478

Daniela Biondi, Graziella Emanuela Scarcella, Pasquale Versace. CERCA (Cascading Effects in Risk Consequences Assessment): An operational tool for geo-hydrological scenario risk assessment and cascading effects evaluation. https://doi.org/10.2166/nh.2023.088

Kootala A., Mousa A., Pong P.W. Drones are Endangering Energy Critical Infrastructure, and How We Can Deal with This. Energies. 2023. 16(14). 5521. https://doi.org/10.3390/en16145521

Di Pietro R., Raponi S., Caprolu M., Cresci S. Critical infrastructure. New Dimensions of Information Warfare. 2021. pp. 157–196. https://doi.org/10.1007/978-3-030-60618-3_5

Yitian Dai, Robin Preece, Mathaios Panteli. Benefits and Challenges of Dynamic Modelling of Cascading Failures in Power Systems / arXiv:2207.03389, 2022. URL: https://arxiv.org/pdf/2207.03389 https://doi.org/10.48550/arXiv.2207.03389

Giulio Zuccaro, Daniela De Gregorio, Mattia F. Leone. Theoretical model for cascading effects analyses / International Journal of Disaster Risk Reduction, Volume 30, Part B, September 2018, pp. 199-215. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2018.04.019

Noel A.B., Abdaoui A., Elfouly T., Ahmed M.H., Badawy A., Shehata M.S. Structural health monitoring using wireless sensor networks: A comprehensive survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2017. 19(3). pp. 1403–1423. https://doi.org/10.1109/COMST.2017.2691551

Cascade effect. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Cascade_effect

Víctor A. Bañuls, Murray Turoff. Scenario construction via Delphi and cross-impact analysis. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2011.03.014

Rajesh Attri, Nikhil Dev, Vivek Sharma. Interpretive Structural Modelling (ISM) approach. An Overview. Research Journal of Management Sciences. Feb. 2013. Vol. 2(2). pp. 3–8. URL: https://www.isca.me/IJMS/Archive/v2/i2/2.ISCA-RJMS-2012-054.pdf

Cross-Impact Analysis. . — European Foresight Platform — AIT. URL: http://foresight-platform.eu/community/forlearn/how-to-do-foresight/methods/analysis/cross-impact-analysis/

Ahmad N., Qahmash A. SmartISM: Implementation and Assessment of Interpretive Structural Modeling. Sustainability. 2021. 13. 8801. https://doi.org/10.3390/su13168801

Rajesh Attri, Nikhil Dev, Vivek Sharma Interpretive Structural Modelling (ISM) approach: An Overview. URL: https://www.isca.in/IJMS/Archive/v2/i2/2.ISCA-RJMS-2012-054.php

Harold A. Linstone and Murray Turoff. The Delphi Method Techniques and Applications. URL: https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/29694542/delphibook.pdf

Wetterwald Jeremy, Yaroslav Smirnov. (2018) Using Network Analysis to Evaluate the Cascading Impacts of Crises on Service and Market Systems. URL: https://www.preventionweb.net/files/65950_f45finalwetterwaldjeremyusingnetwor.pdf

Zakon Ukrayiny "Pro krytychnu infrastrukturu". URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/ show/1882-20#Text

Fan Yang, Ji Qiao, Mengjie Shi, Zixuan Zhao, Rui Liu. Cascading Event Analysis in Distribution Networks Based on High-Dimensional Factor Models. 2023 8th Asia Conference on Power and Electrical Engineering. https://doi.org/10.1109/ACPEE56931.2023.10135784

Cross-Impact Analysis — European Foresight Platform — AIT. URL: http://foresight-platform.eu/community/forlearn/how-to-do-foresight/methods/analysis/cross-impact-analysis/

Dodonov O.H., Kuzmychov A.I. Merezhevi orhanizatsiini struktury upravlinnia. Modeliuvannia ta vizualizatsiia zasobamy Excel. Kyiv: Vyd-vo "Lira-K", 2021. 264 p.

Miguel Ramirez de la Huerga, Víctor A. Bañuls, Murray Turoff. A Scenario-based approach for analyzing complex cascading effects in Operational Risk Management. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2015.07.016

Cross-Impact Analysis. URL: http://foresight-platform.eu/community/forlearn/how-to-do-foresight/methods/analysis/cross-impact-analysis/

Michael John North, Eric Tatara, Nicholson Collier, J. Ozik. Visual agent-based model development with repast symphony.

Repast Simphony. URL: https://repast.github.io/repast_simphony.html

NetLogo. URL: https://github.com/NetLogo/NetLogo

Graphics with ggplot2. URL: https://www.statmethods.net/advgraphs/ggplot2.html

Scenario Wizard 6.0. URL: https://scenario-wizard.software.informer.com/

Cross Impact Matrix. URL: https://discoveryoursolutions.com/toolkit/cross_impact_matrix.html

CIASS Software. URL: https://www.researchgate.net/figure/CIASS-wwwciassorg_fig5_ 307476122

NLTK (Natural Language Toolkit). URL: https://github.com/nltk/nltk

Mesydel https://github.com/mesydel

Web-Based Statistics Software for Delphi Method. URL: https://www.stat59.com/about/delphi-method-software

micmacIGN/micmacPublic. URL: https://github.com/micmacIGN/micmac

Interpretative Structural Modeling. URL: https://exsimpro.com/software/

Powerful modeling and diagramming capabilities on any web browser. URL: https://www.iseesystems.com/store/products/stella-online.aspx

Powersim Software. URL: https://powersim.com/

Nukavarapu N., Durbha S. Interdependent healthcare critical infrastructure analysis in a spatiotemporal environment: A case study. ISPRS International Journal of Geo-Information. 2020. 9(6). 387. https://doi.org/10.3390/ijgi9060387

Rajarajan S.R. Risk assessment dashboard to visualize the cascading effects of critical infrastructure service failure due to natural hazards. 2021.

NetworkX Software for Complex Networks https://github.com/networkx

Igraph. URL: https://github.com/search?q=igraph&type=repositories

python-agentspeak https://github.com/niklasf/python-agentspeak/blob/master/setup.py

Top 10 Natural Language Processing tools and platforms. URL: https://aimagazine.com/top10/top-10-natural-language-processing-tools-and-platforms

Maryna Zharikova, Volodymyr Sherstjuk, Oleg Boskin, Irina Dorovska. Event-Based Approach to Multi-Hazard Risk Assessment. URL: https://ceur-ws.org/Vol-2805/paper19.pdf

Naeem Md Sami, Mia Naeini. Machine Learning Applications in Cascading Failure Analysis in Power Systems: A Review https://arxiv.org/pdf/2305.19390.pdf

The Open Graph Viz Platform. URL: https://gephi.org/

aspy2. URL: https://github.com/jaspy2/jaspy

Miguel Ramirez de la Huerga, Víctor A. Bañuls, Murray Turoff. A Scenario-based approach for analyzing complex cascading effects in Operational Risk Management // Proceedings of the ISCRAM 2015 Conference - Kristiansand, May 24-27. Palen, Büscher, Comes & Hughes, eds.

Sentinel. URL: https://www.sentinel-hub.com/pricing/

MODIS Web. URL: https://modis.gsfc.nasa.gov/

LiDAR-skanuvannya. URL: https://mirnychyj.com.ua/lidar/

A Free and Open Source Geographic Information System. URL: https://qgis.org/en/site/

GeoPandas. URL: https://geopandas.org/en/stable/

Storm Water Management Model (SWMM). URL: https://www.epa.gov/water-research/storm-water-management-model-swmm

TensorFlow. URL: https://www.tensorflow.org/

Pytorch. URL: https://pytorch.org/

Boichenko A.V., Senchenko V.R. Pidkhid do modeliuvannia heoprostorovykh kaskadnykh efektiv krytychnykh infrastruktur // Informatsiyni tekhnolohiyi ta bezpeka. Materialy XХIII Mizhnarodnoyi naukovo-praktychnoyi konferentsiyi ITB-2023. – Kyiv, Ukraine: Engineering, 2023 pp. 35–40. URL: https://www.ipri.kiev.ua/conferences/zbirnik-materialiv-konferenciyi-itb-2023

Joongyeub Yeo and George Papanicolaou. Random matrix approach to estimation of high-dimensional factor models. URL: https://arxiv.org/abs/1611.05571

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-05-21

Номер

Розділ

Інформаційно-аналітичні системи обробки даних