1. Upravljanje in regulacija podatkov v pravu EU: analiza Akta o podatkih : magistrsko deloGal Pastirk, 2024, master's thesis Abstract: Razvoj digitalnih tehnologij ima odločilen vpliv na razvoj družbe in prava. Pomen podatkov se je z uvedbo interneta stvari, velikih podatkov, umetne inteligence in drugih naprednih tehnologij, še znatno povečal. Vse boljši sistemi za upravljanje in analizo so podatkom dodali ogromno ekonomsko in družbeno vrednost. Internet stvari pri tem igra pomembno vlogo, saj omogoča povezljivost digitalnih naprav preko senzorjev, kar ustvarja spet nove količine podatkov.
Mnoge svetovne velesile so prepoznale potencial digitalnih tehnologij in podatkov ter ga s pridom izkoriščajo. Tega potenciala se zaveda tudi EU, ki pospešuje digitalizacijo, saj jo prepoznava kot odločilno pri ustvarjanju novih priložnosti za inovacije, gospodarsko rast in ohranjanje konkurenčnosti na svetovnem trgu.
Akt o podatkih je del širše regulativne ureditve, ki ga je EU zasnovala za doseganje ciljev, kot so krepitev podatkovnega gospodarstva, digitalizacije in sistemov umetne inteligence, z namenom vzpostavitve digitalne suverenosti.
Akt o podatkih je bil sprejet z namenom krepitve notranjega trga s podatki, saj želi spodbuditi več podatkov za inovacije in konkurenco. Vzpostavlja bolj pošten način delitve podatkov, ki nastajajo z uporabo naprav interneta stvari in določa nove pravice do dostopa in deljenja podatkov za uporabnike teh naprav. Hkrati vzpostavlja pravni okvir za sklepanje novih pogodb med imetniki podatkov in uporabniki, kar slednjim omogoča pravičen dostop do podatkov. Obseg Akta o podatkih ureja tako osebne kot neosebne podatke.
V magistrskem delu ugotavljam, da je bilo upravljanje podatkov zaradi pomanjkljive zakonodaje na določenih področjih oteženo. Zaradi številnih izzivov se evropsko pravo o podatkih nenehno širi in razvija. Akt o podatkih in drugi regulatorni predpisi predstavljajo pomemben prispevek k boljšemu upravljanju s podatki. Vzpostavljen je bil nov sistem, ki prispeva k bolj pošteni delitvi podatkov med deležniki. Kljub temu obstajajo pomisleki o tem, kako učinkovito bodo novi mehanizmi lahko pripomogli k uresničitvi vseh začrtanih ciljev.
Magistrsko delo obravnava vlogo podatkov in interneta stvari v sodobni družbi, razvoj upravljanja podatkov v EU ter se osredotoča na nekatere ključne vidike Akta o podatkih.
Keywords: upravljanje podatkov, internet stvari, povezani izdelki in storitve, neosebni podatki, Evropska strategija za podatke, deljenje podatkov, imetnik podatkov, uporabnik.
Published in DKUM: 20.12.2024; Views: 0; Downloads: 15
 Full text (1,13 MB) |
2. Analiza problematike varovanja osebnih podatkov v zdravstvenih organizacijahAnja Poličnik, 2024, master's thesis Abstract: Uvod: V magistrskem delu smo se osredotočili na zaščito osebnih podatkov, s katerimi se srečujejo zaposleni v zdravstvenih organizacijah, kjer lahko v dobi digitalizacije prihaja do povečanega tveganja za kršenje zasebnosti, saj posamezniki pogosto brez namere razkrivajo več podatkov, kot si mislijo.
Metode: Uporabili smo deskriptivno metodo dela, pri čemer smo s pomočjo analize in drugih metod pregledali domačo in tujo literaturo. Opravili smo tudi pregled 683 mnenj informacijskega pooblaščenca, ki so bila podana od sprejetja SUVP (25. maja 2018) in do sprejetja ZVOP-2 (26. januarja 2023), ki smo jih razvrstili v kategorije glede podane tematike.
Rezultati: Po pregledu mnenj IP smo ugotovili, da je v danem obdobju nastalo največ mnenj na temo covida-19. Največ mnenj je bilo podanih na podlagi pravne podlage SUVP in ZVOP-1.
Razprava in sklep: Za ustrezno varstvo osebnih podatkih je treba vzpostaviti določena pravila, ki jih morajo zaposleni v zdravstvu pri svojem delu upoštevati, saj prihajajo v stik z občutljivimi podatki pacientov za preprečitev morebitnih zlorab in kršitev.
Keywords: osebni podatki, informacijski pooblaščenec, zdravstvo
Published in DKUM: 11.12.2024; Views: 0; Downloads: 4
Full text (2,84 MB) |
3. Proceedings of the 10th Student Computing Research Symposium : (SCORES'24)2024, proceedings Abstract: The 2024 Student Computing Research Symposium (SCORES 2024), organized by the Faculty of Electrical Engineering and Computer Science at the University of Maribor (UM FERI) in collabora-tion with the University of Ljubljana and the University of Primorska, showcases innovative student research in computer science. This year’s symposium highlights advancements in fields such as ar-tificial intelligence, data science, machine learning algorithms, computational problem-solving, and healthcare data analysis. The primary goal of SCORES 2024 is to provide a platform for students to present their research, fostering early engagement in academic inquiry. Beyond research presen-tations, the symposium seeks to create an environment where students from different institutions can meet, exchange ideas, and build lasting connections. It aims to cultivate friendships and future research collaborations among emerging scholars. Additionally, the conference offers an opportu-nity for students to interact with senior researchers from institutions beyond their own, promoting mentorship and broader academic networking.
Keywords: evaluacija, optimizacija, strojno učenje, podatki, zborniki
Published in DKUM: 26.11.2024; Views: 0; Downloads: 60
Full text (35,41 MB)
This document has many files! More... |
4. Ocenjevanje modelov preživetja in stohastično modeliranje dolgoživosti : na študijskem programu 2. stopnje MatematikaNika Flakus, 2024, master's thesis Abstract: V magistrski nalogi predstavimo ocenjevanje modelov preživetja in stohastično modeliranje dolgoživosti, kar uporabljamo za analizo in razumevanje življenjske dobe.
V teoretičnem delu predstavimo osnovne definicije iz verjetnosti in statistike. Sledi opis aktuarskih podatkov o življenjski dobi in neparametrično ocenjevanje funkcije preživetja. Nato obravnavamo modele za ocenjevanje preživetja, kjer se poglobimo v Kaplan-Meierjev, Nelson-Aalenov in Coxov model.
V naslednjem poglavju se osredotočimo na stohastične modele dolgoživosti. Prvo predstavimo definicijo stohastičnega modela dolgoživosti, nato se osredotočimo na Lee-Carterjev model ter izvirni in M7 Cairns-Blake-Dowdov model.
V praktičnem delu je prikazana uporaba vseh modelov, ki so predstavljeni v magistrskem delu, na konkretnih podatkih. Uporaba modelov ocenjevanja preživetja je predstavljena s pomočjo SPSS-a in Excela, medtem, ko so stohastični modeli dolgoživosti predstavljeni v programski kodi jezika $R$.
Keywords: analiza preživetja, krnjeni podatki, krivulja preživetja, stohastični procesi, Kaplan-Meier, Nelson-Aalen, Cox, Lee-Carter, CBD.
Published in DKUM: 14.11.2024; Views: 0; Downloads: 7
Full text (2,80 MB) |
5. Analiza dejavnikov gospodarske rasti in vloga izvoznih tokov v državah EU-15Špela Klara Mauhler, 2024, master's thesis Abstract: V magistrskem delu obravnavamo vpliv različnih dejavnikov na gospodarsko rast držav članic EU-15 ter naravo povezave med gospodarsko rastjo in rastjo izvoza. V teoretičnem okvirju obravnavamo ključne dejavnike gospodarske rasti skozi različne modele mednarodne trgovine, torej Ricardov, Heckscher-Ohlinov, Krugmanov model in model proizvodnega cikla. S pregledom relevantne empirične literature določimo makroekonomske spremenljivke, ki jih uporabimo v naši analizi. Za analizo dejavnikov gospodarske rasti uporabimo ekonometrični model panelnih podatkov, podrobneje model združenih podatkov, slučajnih in fiksnih učinkov. Statistično relevantnost za odločanje med modelom fiksnih in slučajnih učinkov preverimo s Hausmanovim testom. V pričujočem delu na podlagi rezultatov modelov z robustnimi standardnimi napakami ugotavljamo, da imajo pozitiven statistično značilen vpliv na gospodarsko rast neposredne tuje naložbe (v % BDP), ekonomska svoboda, bruto varčevanje (v % BDP) ter trgovinska odprtost v kombinaciji z neposrednimi tujimi investicijami. Statistično značilen negativen vpliv na gospodarsko rast držav Unije pa je razviden pri stopnji brezposelnosti, obsegu kreditov privatnemu nefinančnemu sektorju (kot % BDP), javnofinančnih izdatkih (kot % BDP) ter inflaciji. V drugem delu ekonometrične analize posebno pozornost namenimo vzročno-posledični povezavi med rastjo izvoza in gospodarsko rastjo, ki jo preučimo s pomočjo razširjenega Dickey-Fullerjevega (ADF) testa stacionarnosti ter Grangerjevega testa. Število odlogov za testiranje Grangerjeve vzročnosti pri posameznih državah je izbrano s pomočjo informacijskih kriterijev Akaike in Schwarz. Rezultati Grangerjevega testa kažejo, da se pri gospodarstvih EU-15 glede na specifične značilnosti posameznih držav pojavljajo tako enosmerne kot dvosmerne vzročne povezave. Gospodarska rast statistično značilno spodbuja rast izvoza v Avstriji, Franciji, in Španiji. Dvosmerno vzročno povezavo med opazovanima spremenljivkama pa potrdimo za Portugalsko in Švedsko. Za panel držav EU-15 smo testirali Grangerjevo vzročnost v rangu odlogov. Evidentirana je bila enosmerna vzročnost, ki teče od rasti realnega izvoza blaga in storitev do rasti realnega BDP per capita za panel EU-15, pri višjih odlogih pa je potrjena tudi obojestranska vzročno-posledična povezava med izvozom in gospodarsko rastjo.
Keywords: Gospodarska rast, mednarodna trgovina, izvoz, EU-15, panelni podatki, Grangerjeva vzročnost.
Published in DKUM: 17.10.2024; Views: 0; Downloads: 24
Full text (2,52 MB) |
6. Analiza fiskalne vzdržnosti gospodarstev skupine G20Dorotea Pittner, 2024, master's thesis Abstract: Zagotavljanje zdravih javnih financ postaja v okolju naraščajočih obrestnih mer in javnih dolgov vse pomembnejše za nosilce fiskalne politike, ki s svojim delovanjem opravljajo pomembne funkcije alokacije resursov, redistribucije dohodkov in stabilizacije gospodarstva. Vsled naraščajočih demografskih izzivov, potrebe po financiranju zelene in digitalne transformacije in ob prisotnosti geopolitičnih trenj je zagotavljanje fiskalne vzdržnosti in oblikovanje zadostnih fiskalnih rezerv v nekriznih časih ključnega pomena za učinkovito spopadanje z izzivi in stabilizacijo gospodarstva v času gospodarskih kriz. Zato v magistrskem delu s panelnimi testi stacionarnosti in kointegracije empirično testiramo fiskalno vzdržnost gospodarstev skupine G7 in gospodarstev G20 brez držav skupine G7, pri čemer prvi panel vključuje analizo za obdobje med leti 1950 in 2022, drugi panel pa za obdobje med leti 1998 in 2022. Članice G7 in G20 obravnavamo zaradi njihove vloge pri sooblikovanju globalnega gospodarskega okolja in spodbujanju mednarodnega gospodarskega sodelovanja ter usklajevanja med geografsko, kulturno in politično različnimi državami. Analizo pričnemo s pregledom teoretičnih izhodišč s področja javnih financ, primerjave pogledov različnih ekonomskih šol, opredelitve medčasovne proračunske omejitve in pomena zagotavljanja fiskalne vzdržnosti. Teoretična izhodišča dopolnjujemo z empirično evidenco, ki izkazuje mešane rezultate. Medtem ko konvencionalne metode ne beležijo toliko rezultatov za potrditev vzdržnosti javnih financ, panelne študije ponujajo več dokazov v prid fiskalne vzdržnosti, ki je potrjena tudi za gospodarstva G7. Nadaljujemo s pregledom javnofinančnih agregatov članic G20, ki jih nato uporabljamo v empirični analizi. V empiričnem delu testiramo stacionarnost državnih prihodkov, državnih izdatkov, primarnega salda in javnega dolga, pri čemer stacionarnost javnega dolga testiramo le v prvi diferenci. Kointegracijo testiramo v treh parih, in sicer (1) med državnimi prihodki in državnimi izdatki, (2) med primarnim saldom in odloženim javnim dolgom in (3) med javnim dolgom in odloženim primarnim saldom. Stacionarnost smo izvajali s testi prve in druge generacije, natančneje z LLC testom, IPS testom, Breitungovim testom, Fisherjevim-ADF in Fisherjevim-PP testom ter s Pesaran CIPS testom. Kointegracijo smo izvedli s Pedronijevim testom. Empirična analiza ponuja dokaze v prid fiskalne vzdržnosti gospodarstev v skupini G20.
Keywords: fiskalna vzdržnost, G20, G7, panelni podatki, stacionarnost, kointegracija
Published in DKUM: 17.10.2024; Views: 0; Downloads: 12
Full text (2,42 MB) |
7. Upravljanje in arhiviranje podatkov sistema SUMO : diplomsko deloAleš Lenko, 2024, undergraduate thesis Abstract: V sodelovanju s podjetjem Operato, d. o. o., smo izdelali programsko opremo, ki bere podatke s produkcijske podatkovne baze ter jih shranjuje v podatkovno bazo za arhiviranje.
Cilj diplomskega dela je bila izdelava programa, ki bo služil kot vmesnik med produkcijsko in arhivsko podatkovno bazo. Zahtevana je bila arhitektura po načelu inverzije odvisnosti, ki pravi, da moduli visoke ravni ne smejo biti odvisni od modulov nizke ravni, temveč morajo biti oboji odvisni od abstrakcij. Rešitev je rešila problem, ki bi z nadaljevanjem obratovanja naraščal, saj bi bile poizvedbe zmeraj zahtevnejše, ker se količina podatkov v bazi konstantno povečuje.
Keywords: podatkovna baza PostgreSQL, masivni podatki, načelo inverzije odvisnosti
Published in DKUM: 14.10.2024; Views: 0; Downloads: 9
Full text (1,23 MB) |
8. Razvoj programske rešitve za napredni prikaz in obdelavo tabelaričnih podatkov : diplomsko deloTjaša Repič, 2024, undergraduate thesis Abstract: Diplomsko delo se osredotoča na opis in analizo funkcionalnosti vtičnika Spreadsheet implementiranega v programskem jeziku C++ v okviru programske opreme DewesoftX, ki je eno izmed bolj razširjenih orodij v meritveni industriji. V delu podrobno predstavimo implementacije ključnih funkcij vtičnika, vključno z upravljanjem in prilagajanjem tabel, kot so razveljavljanje in ponovno uveljavljanje dejanj ter napredne možnosti za oblikovanje. Poudarek je na izboljšanju uporabniške izkušnje in integraciji s platformo. Diplomsko delo je zaključeno z analizo časa izvajanja in pomnilniške zahtevnosti različnih funkcionalnosti, preizkušenih na različnih velikostih selekcij, ki omogoča natančno oceno obremenitev, ki jih te funkcije predstavljajo za sistem.
Keywords: preglednica, tabelarični podatki, uporabniška izkušnja, vizualizacija podatkov
Published in DKUM: 07.10.2024; Views: 0; Downloads: 25
Full text (2,81 MB) |
9. Odnos do uporabe OSINT tehnik v kibernetski varnosti : magistrsko deloPrimož Novak, 2024, master's thesis Abstract: OSINT ali »open-source intelligence« je združen koncept vrst podatkov, načinov njihovega zbiranja in tehnologij za zbiranje. Pravzaprav gre za zbiranje in analizo javno dostopnih podatkov. Z vse večjim pomenom spleta in prenosom informacij nanj se za OSINT odpira ogromno možnosti za zbiranje podatkov in analize, tako dobronamernih kot zlonamernih. Kibernetsko varnostne agencije zaznavajo porast kibernetskih napadov. OSINT predstavlja zelo primeren način za storilce, da zberejo podatke o tarčah, saj so pogosto podatki nezavedno podani oziroma javno objavljeni s strani žrtev samih. Kljub izboljšanju digitalne pismenosti in izražanju potrebe po zasebnosti, pa je med ljudmi še zmeraj zaznano slabše samozaščitno obnašanje ali bolje rečeno pomanjkanje »kibernetske higiene« za zmanjšanje lastne ogroženosti. Naše magistrsko delo se osredotoča na to, kako so določeni dejavniki, kot so skrb pred zlorabo osebnih podatkov, skrb pred zlorabo nadzora s strani države, spoštovanje posameznikove zasebnosti s strani države, postopki za zagotavljanje zasebnosti, zaznavanje kibernetske ogroženosti, vedenje za zagotavljanje zasebnosti v kibernetskem prostoru, zavedanje o OSINT tehnikah in potreba po uveljavitvi OSINT tehnik, povezani s sprejetjem OSINT tehnik. Prav tako smo preverili povezavo med sprejetjem OSINT tehnik in njihovo uporabo za namene kibernetske varnosti. Raziskovalni model je bil testiran z anketo (N = 231) med člani različnih interesnih Facebook skupin. Rezultati so pokazali, da z napovednimi spremenljivkami pojasnimo 23,3 odstotka skupne variabilnosti sprejetja OSINT tehnik in z eno napovedno spremenljivko (sprejetje OSINT tehnik) 50 odstotkov skupne variabilnosti strinjanja z uporabo OSINT tehnik za namene kibernetske varnosti. Torej smo potrdili strinjanje javnosti z uporabo OSINT za namen izboljšanja kibernetske varnosti v Sloveniji.
Keywords: javno dostopni podatki, zbiranje podatkov, OSINT, magistrska dela
Published in DKUM: 26.09.2024; Views: 0; Downloads: 5
Full text (1,10 MB) |
10. Podatkovne baze v poslovanjuMarsel Graber, 2024, undergraduate thesis Abstract: S podatki se ljudje srečujemo na vsakem koraku že tisoče let, zato jih je zaradi ogromne količine smiselno urediti in postaviti na ustrezna mesta. Za shranjevanje in delo s podatki uporabljamo podatkovne baze, ki pa so si med seboj različne. Prav tako imamo različne vrste podatkov, ki jih lahko na grobo delimo na strukturirane, nestrukturirane in delno strukturirane podatke. Vsi imajo nekaj skupnih a tudi veliko različnih lastnosti, ki jih delajo drugačne in bolj specifične. Delo s podatki ustvarja veliko število delovnih mest, ker pa je podatkov iz dneva v dan več je vseskozi potreba po novi delovni sili, nastajajo nova delovna mesta in nenehno si je potrebno pridobivati nova strokovna znanja, da lahko izpolnjujemo pričakovanja podjetij na tem področju. S podatkovnimi bazami in podatki lahko delajo tudi osnovni poslovni uporabniki, vendar zgolj v omejeni količini, saj nimajo naprednega znanja s tega področja. V kolikor želimo z našimi podatki doseči dodano vrednost za podjetja moramo te pravilno shranjevati in kasneje za njih uporabljati določena orodja, ki so si glede na tip podatkov lahko zelo raznolika. Podatke modeliramo, da jih spravimo v ustrezno obliko in da lahko iz njih iztisnemo kar se da veliko. Pri tem nam prav pridejo tudi sistemi za upravljanje s podatkovnimi bazami, ki so za doseganje dobrih rezultatov v podjetjih dandanes skoraj nuja. Sistemi za upravljanje s podatkovnimi bazami nam omogočajo, da iz že pridobljenih podatkov z različnimi pristopi analiziramo in pridobimo odgovore na vprašanja, ki smo si jih zastavili in izboljšamo poslovanje podjetja. Za različne tipe podatkov imamo različne strukture baz, ki se skozi čas nenehno spreminjajo in izboljšujejo. Vsekakor pa v zadnjem času v ospredje prihaja umetna inteligenca, ki je v veliki meri že prisotna v podatkovnih bazah in obratno, enako velja tudi za orodja, ki se uporabljajo pri analizi podatkov. Trendi na področju podatkovnih baz pa v zadnjih letih temeljijo tudi na čim večjem vključevanju strojnega učenja, razširjanju sistemov za upravljanje s podatki in širitev teh v oblačne rešitve.
Keywords: podatkovne baze, strukturirani podatki, nestrukturirani podatki, sistemi za upravljanje s podatkovnimi bazami (SUPB), modeliranje podatkov, orodja za strukturirane in nestrukturirane podatke
Published in DKUM: 26.09.2024; Views: 0; Downloads: 21
Full text (1,62 MB) |
