| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 10 / 114
First pagePrevious page12345678910Next pageLast page
1.
Raziskava možnosti prehoda iz ArcGIS na odprtokodni QGIS
Jožef Štih, 2021, master's thesis

Abstract: GIS orodja so v dobi informatike postala eno od osnovnih orodij, ki jih uporabljamo na Geološkem zavodu Slovenije. Najbolj znano med njimi je orodje ArcGIS. Zaradi visoke cene orodja pa razpolagamo z manjšim številom licenc od povpraševanja uporabnikov, zato smo že pred leti predlagali prehod na rabo prostega in odprtokodnega orodja QGIS. Ker se v tem času potrebe po licencah ArcGIS še naprej povečujejo, nadaljnji način licenciranja pa postaja nejasen, smo raziskali, kakšne so možnosti prehoda na QGIS. Raziskave smo se lotili z metodologijo študije primera. Podatke smo zbirali kot aktivni opazovalci, z anketo, intervjuji ter zunanjimi viri. Pri tem smo iskali odgovor na dve vprašanji: v kolikšni meri je QGIS primerno nadomestilo za orodje ArcGIS ter kako novo orodje vpeljati v uporabo. QGIS se je izkazal kot povsem uporabno orodje pri manj do srednje zahtevnih opravilih, ki pri delu Geološkega zavoda Slovenije predstavljajo večino; na podlagi tega bi bilo mogoče sklepati, da bi to orodje lahko v veliki meri nadomestilo ArcGIS. Pri zahtevnejših opravilih pa QGIS še ne dosega ArcGIS, a tudi na teh področjih razvojno napreduje. Prav zato bi bilo mogoče povzeti, da je za potrebe Geološkega zavoda najprimernejša sočasna uporaba obeh programov: ArcGIS za zahtevno uporabo in QGIS za preostala opravila. Pri prehodu na uporabo orodja QGIS smo se soočili z odporom do novega programa, zato smo nove uporabnike skušali motivirati s tečajem in dostopom do dodatnih informacij in pomoči. S tečajem QGIS smo zaposlenim približali prednosti orodja QGIS, jim predstavili njegove zmogljivosti ter razbili morebitne predsodke in nelagodje pred neznanim orodjem. Poleg tega smo z namenskim kanalom za uporabnike QGIS prek platforme Teams poskrbeli za pomoč ob morebitnih težavah in vprašanjih ter jim omogočili dodaten vir informacij. Tečaj je bil zelo dobro sprejet in prvi vtisi so spodbudni, seveda pa bo rezultate mogoče tehtno oceniti šele po daljšem časovnem obdobju. Kanal za uporabnike QGIS je trenutno še slabo obiskan, vendar pričakujemo, da se bo to ob pogostejši uporabi orodja QGIS spremenilo.
Keywords: GIS, QGIS, ArcGIS, FOSS, študija primera
Published: 19.08.2021; Views: 163; Downloads: 19
.pdf Full text (1,78 MB)

2.
Razvoj klasifikacijskega modela za računalniško opremo
Bojan Perko, 2021, master's thesis

Abstract: Zaključna naloga obravnava načrtovanje in razvoj celovite rešitve, ki vključuje razvoj več razrednega klasifikacijskega modela in razvoj modelov razvrščanja v skupine z uporabo strojnega učenja. Glavni namen rešitve je nadomestitev ročnega uvrščanja podatkov o računalniških izdelkih v vnaprej določene skupine izdelkov, in sicer z avtomatizirano celovito rešitvijo, katere namen je izboljšanje procesa izračuna indeksa cen življenjskih potrebščin. Izdelki, razvrščeni v skupine, so namreč osnova za zajem podatkov pri izračunu indeksa cen življenjskih potrebščin, ki se uporablja za merilo inflacije. Rešitev smo razvili po metodologiji CRISP-DM, z uporabo različnih tehnologij, in sicer relacijske podatkovne baze Microsoft SQL Server, ogrodja .NET Core, ogrodja ML.NET in programskega jezika C#. Rezultat zaključnega dela je celovita rešitev, ki omogoča samodejno izvajanje napovedi oziroma klasifikacije podatkov o računalniških izdelkih ter v nadaljevanju združevanje teh podatkov v homogene skupine, hkrati pa preko aplikacijskega vmesnika uporabnikom omogoča nadzor nad izvajanjem delovanja rešitve. Rešitev, ki smo jo razvili v zaključni nalogi, pripomore k bolj konsistentni, kakovostni in učinkoviti obdelavi podatkov ter s tem olajša delo pri naročniku. Možnosti nadaljnjega razvoja se kažejo v več segmentih, pri čemer je bistvenega pomena uporaba večje količine podatkov in s tem bolj natančna klasifikacija.
Keywords: strojno učenje, klasifikacija, gručenje, ML.NET, podatkovna baza
Published: 18.08.2021; Views: 146; Downloads: 15
.pdf Full text (2,09 MB)

3.
Implementacija sistema za klasifikacijo novic o vrednostnih papirjih
Jure Jakič, 2021, master's thesis

Abstract: Klasifikacija novic o podjetjih predstavlja časovno zelo dolgotrajen proces, saj je vsako novico potrebno prebrati in ji na podlagi vsebine določiti vsebinski pomen. Z razvojem metod za podatkovno rudarjenje lahko ta proces avtomatiziramo, s čimer novice razvrščamo v zanemarljivem času. V okviru magistrskega dela smo razvili sistem pridobivanja, prečiščevanja in klasifikacije novic. Novice smo pridobivali iz brezplačnih spletnih virov ter si ustvarili korpus besedil, ki smo jih najprej obdelali z orodjem Orange ter nato zgradili napovedne modele z uporabo različnih algoritmov. S pomočjo vizualizacij in matrike zamenjav smo prikazali kakovost napovednih modelov ter jih na podlagi njihove uspešnosti ovrednotili. S pomočjo ML.NET knjižnice smo na koncu razvili sistem avtomatske klasifikacije, ki novice glede na njihovo vsebino z 80 % natančnostjo klasificira v skupine.
Keywords: podatkovno rudarjenje, klasifikacija tekstov, trgovanje, novice, vrednostni papir
Published: 09.08.2021; Views: 57; Downloads: 12
.pdf Full text (1,84 MB)

4.
34th Bled eConference Digital Support from Crisis to Progressive Change
2021, proceedings

Abstract: Bled eConference, organized by University of Maribor, Faculty of Organizational Sciences, has been shaping electronic interaction since 1988. In 2021, Bled eConference was held online for the 2nd time due to the Covid-19 pandemic. The role of digital technologies has never been more important than during the pandemic, allowing people to interact, collaborate and find new opportunities and ways to overcome challenges. The theme of the 34th conference is "Digital Support from Crisis to Progressive Change". Society is beginning to envision what the post-crisis world will look like and is calling for different economic models for the well-being and sustainable development of society. Digital technologies play an important role in achieving these goals. We address the opportunities and challenges of digital transformation and provide guidance for organizations. Topics of the conference proceedings include Digital Transformation, Digital Business, Business Models, Data Science, Digital Health, Digital Wellness, Digital Ethics, Digital Education, Sustainable Cities and Digital Consumers.
Keywords: digital, support, crisis, progressive, change
Published: 23.06.2021; Views: 173; Downloads: 5
URL Link to file

5.
Razvoj metodologije za avtomatično klasifikacijo elektronskih publikacij v univerzalno decimalno klasifikacijo – udk24112018
Matjaž Kragelj, 2019, doctoral dissertation

Abstract: Čeprav so znanstveni in strokovni članki večinoma bibliografsko obdelani in imajo zapis v knjižničnem katalogu COBIB, ter s tem definiranega enega ali več vrstilcev iz sistema Univerzalne decimalne klasifikacije (UDK), je večina člankov, dostopnih prek portala Digitalne knjižnice Slovenije, predvsem s področja kulture (starejši članki iz revij in časopisov), ki takšnega zapisa nimajo. Na spletnem mestu Digitalne knjižnice Slovenije je mogoče preiskovanje dokumentov zgolj po polnem besedilu. To je trenutno najboljše orodje za preiskovanje starejših besedil, a uporaba in preiskovanja publikacij na tak način, zaradi pomanjkljivosti (slabša kvaliteta razpoznave besedila v časopisih in revijah starejšega tipa, uporaba stare slovenščine, itd.) in prevelikega števila vrnjenih zadetkov pri iskanju, ne nudi sodobne uporabniške izkušnje in uporabniku otežuje delo. Osnovni problem, ki ga naslavljamo v disertaciji je pomoč pri bibliografski obdelavi besedil, ki je še vedno v rokah človeških ekspertov. Izhajamo iz teze, da je s pomočjo metod strojnega učenja možno avtomatsko klasificirati besedila v ustrezen UDK vrstilec in s tem podpreti človeka pri bibliografski obdelavi zapisov. V ta namen smo po pristopu načrtovanja in razvoja razvili klasifikacijski model, ki smo ga uporabili za klasificiranje starih besedil, ki so bila doslej klasificirana večinoma zgolj posredno, preko klasifikacije celotne revije oz. časopisa, kot na primer "Časopisi. Tisk. Novinarstvo". V disertaciji smo razvili klasifikacijski model s pomočjo metod strojnega učenja, s katerimi smo uspeli avtomatsko klasificirati kakršnokoli besedilo s pomočjo Univerzalne decimalne klasifikacije. Med tehnikami strojnega učenja smo se poslužili nenadzorovanega in nadzorovanega učenja. V prvem koraku smo nad manjšo množico podatkov (900 člankov) nenadzorovano učenje uporabili za preverjanje sorodnosti med dodeljenimi UDK vrstilci s strani bibliotekarjev in izgrajenimi gručami s strani algoritma. V drugem koraku smo nad celotnim korpusom znanstvenega časopisja Digitalne knjižnice Slovenije (več kot 70.000 znanstvenih besedil) razvili klasifikacijske modele, kjer je bilo razmerje učne in testne množice je bilo 80/20 odstotkov. Ko smo potrdili uspešnost klasifikacijskih modelov nad znanstvenimi besedili, smo jih uporabili za klasifikacijo več kot 200.000 starejših besedil. Uporabili smo Naivni Bayesov klasifikator, Metodo podpornih vektorjev, Večslojni perceptron, Logistično regresijo in algoritem k najbližjih sosedov. Ustreznost klasifikacije starih besedil smo preverili s človeškimi eksperti – bibliotekarji. Potrdili smo domnevo, da lahko s pomočjo znanstvenih in strokovnih člankov, klasificiranih v UDK, v vsaj 80% primerov ponudimo avtomatsko določene UDK vrstilce za starejše gradivo, ki ni bibliotekarsko obdelano. Poudariti velja, da gre pri tem delu za človeško odločitev, testiranje s človeškimi eksperti, za oceno in presojo, ki lahko variira od odločevalca do odločevalca. Poleg oplemenitenja starejših besedil iz osemnajstega, devetnajstega in prve polovice dvajsetega stoletja s vsebinskimi oznakami UDK vrstilcev, ima raziskava praktično moč v vsakodnevni rabi. Z gledišča podpore avtomatske klasifikacije publikacij pri vsakodnevnem delu bibliotekarjev, vidimo moč implementacije raziskave v informacijski sistem, ki je bibliotekarju sposoben v realnem času ponuditi izračunane predloge za določitev primernih klasifikatorjev publikacije, ki jo obdeluje. Bibliotekar lahko pridobi s strani stroja "drugo mnenje" pri procesu dodeljevanja UDK vrstilcev publikaciji, ki jo obdeluje. Hkrati je metodologija lahko uporabljena na različnih področjih in podatkovnih bazah ter klasifikacijskih sistemih, ne zgolj za dodeljevanje UDK vrstilcev.
Keywords: Umetna inteligenca, strojno učenje, podatkovno rudarjenje, Univerzalna decimalna klasifikacija, klasifikacija besedil
Published: 03.02.2021; Views: 218; Downloads: 31
.pdf Full text (4,35 MB)

6.
Uporaba metod strojnega učenja za izboljšanje spletnega vprašalnika
Duško Rodić, 2020, master's thesis

Abstract: Zbiranje podatkov preko spletnega vprašalnika je v današnjem času pravzaprav stalnica, saj gre za hiter in učinkovit način za zajemanje podatkov iz širše populacije. Pogosto pa so vprašalniki predolgi in tudi kompleksne, zato ne zajemamo ciljne populacije in ne dobimo prave slike o raziskovanem stanju. Poseben primer je zajemanje podatkov z namenom ocene primernosti uporabe zalo-zmogljivega računalništva v oblaku za mala in srednje velika podjetja. Ta vprašalnik je namenjen zajemu vhodnih podatkov za večkriterijski model, ki omogoča oceno potenciala, ki v praksi ni v celoti zaživel. Izhajamo iz predpostavke, da je tudi kompleksnost vprašalnika vplivala na šibek odziv respondentov. Iz tega smo razvili raziskovalno vprašanje: »Ali je mogoče vprašalnik skrajšati s pomočjo strojnega učenja?«. Cilj magistrske naloge je, da s pomočjo metod strojnega učenja skušamo ugotoviti katera vprašanja največ prispevajo k oceni potenciala ter na ta način skrajšati vprašalnik. Problem smo reševali z uporabo metod strojnega učenja. V ta name smo analizirali večkriterijski model, vprašalnik za zajemanje podatkov, odgovore respondentov ter v programu Orange , ki poleg metod strojnega učenja vsebuje tudi vizualizacijo podatkov, IV analizirali prispevek posameznega vprašanja h končni oceni. Rezultati kažejo, da imajo nekateri kriteriji večji vpliv na končno oceno potenciala uporabe zelo-zmogljivega računalništva v oblaku, vendar se ti kriteriji nanašajo na splošne atribute primerov (npr. država, vrsta organizacije). Ob izločitvi trivialnih kriterijev napoved modela še vedno ni dovolj natančna, zato je edini zaključek, ki ga lahko potegnemo, da na pričujočih podatkih ni bilo možno izbrati takega nabora kriterijev oziroma vprašanj, s katerimi bi lahko natančno ocenili potencial uporabe zelo-zmogljivega računalništva v oblaku.
Keywords: - zelo-zmogljivo računalništvo, - oblak, - strojno učenje, - podatkovno rudarjenje, - Orange (program).
Published: 23.12.2020; Views: 187; Downloads: 22
.pdf Full text (4,63 MB)

7.
Razvoj odločitvenega modela za podporo izbire strategije vstopa na nove trge
Anita Jurkić, 2020, master's thesis

Abstract: Podjetje X se trenutno odloča o tem, na kateri tuji trg bi bilo najbolj smiselno vstopiti in katera strategija vstopa bi bila najbolj primerna. V prvem delu magistrske naloge smo preučili teorijo mednarodnega poslovanja, strateškega načrtovanja, raziskav tujih trgov in odločanja. V drugem delu naloge smo predstavili tehnološko podjetje X in naredili podrobno analizo širšega zunanjega okolja Madžarske in Poljske na področju širokopasovnega dostopa. Podjetje si želi neposredno poslovati z večjimi operaterji ter preko poslovnih partnerjev z manjšimi. Ker podjetje X še ni naredilo konkretne analize zunanjega okolja, analize stroškov in časovnega okvira vstopa na tuji trg ter definiralo jasnih prodajnih ciljev in aktivnosti za izbrani trg, smo v magistrski nalogi na podlagi večparametrskega odločitvenega modela v programu DEXi in PEST analize predlagali, kaj bi bilo za podjetje najbolj smiselno in na katera tveganja mora biti pripravljeno. Namen magistrskega dela je preučiti trg Madžarske in Poljske ter definirati odločitvene kriterije za izbiro ustreznega trga. V ta namen smo razvili večparametrski odločitveni model, v katerem smo ovrednotili kriterije na podlagi analize trga. Kot rezultat smo dobili najbolj potencialni trg, na podlagi stroškovne analize in časovnega okvirja pa najbolj primeren način oziroma strategijo vstopa na tuji trg. Ustrezne podatke za analizo zunanjega okolja smo poskusili pridobiti iz različnih preverjenih spletnih virov, nekaj pa tudi iz intervjuja skrbnika ključnih kupcev ter direktorice prodaje poslovne enote Dostop. Na podlagi pridobljenih podatkov smo po metodi PEST analizirali štiri ključna okolja, in sicer politično, ekonomsko, družbeno in tehnološko. Vprašanje in dileme so se pojavile predvsem zaradi pravilnosti umestitve kriterijev v posamezno okolje in ali pomembno vplivajo na odločitev o vstopu na tuji trg. Širša analiza zunanjega okolja podjetju poda grobo sliko, ali je trg primeren za nadaljnje raziskovanje ali ne. Trg naj ne bi bil zasičen, sicer je tržni potencial majhen, smiselno pa je tudi izbrati tisti trg, ki je geografsko bližji, kulturno bolj domač in nekompleksen. Če je trg dovolj perspektiven, je potrebno narediti tudi druge analize, ki so prav tako pomembne pri odločanju o mednarodnem poslovanju. To so analiza konkurence, kupcev, lastnega potenciala idr.
Keywords: Strategija, večparametrsko odločanje, telekomunikacije, Dexi, analiza trga
Published: 09.11.2020; Views: 220; Downloads: 38
.pdf Full text (2,93 MB)

8.
Vpeljava ključnih dejavnikov uspešnosti na primeru malega podjetja
Jure Šuligoj, 2020, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu obravnavamo problem razvoja ključnih dejavnikov uspešnosti v malem podjetju. V ta namen smo raziskali uravnotežen sistem kazalnikov (BCS) in ključne kazalnike uspeha (KPI). Podrobneje smo predstavili priložnosti uporabe le-teh za mala podjetja, pri čemer se osredotočimo na implementacijo sistema v malo podjetje. Cilj magistrskega dela je analiza obstoječega stanja podjetja x, na podlagi tega razviti nov nabor ključnih kazalnikov podjetja, ter urediti zajem vhodnih podatkov in konsolidacije informacijskega sistema. Podjetje x bo v končni fazi implementiralo tudi spremljanje izbranih KPI v izbrani programski opremi. V začetnem delu so najprej predstavljena teoretična izhodišča za dobro zastavljen sistem ključnih dejavnikov uspešnosti. Podrobneje je opisano, kako dobro zapisati vizijo podjetja, kako na novo določiti strateške cilje ter izbrati merljive kazalnike uspeha. Vsa vsebina je prilagojena mikro in malim podjetjem, ki si želijo vpeljati tovrstni sistem. Jedro magistrske naloge je redefinicija vizije, določitev strateških ciljev in ključnih kazalnikov uspeha za malo podjetje x. Ključni kazalniki zajemajo tako določitev kazalnikov za uravnotežen sistem, kot tudi za nekatere operativne kazalnike, ki si jih podjetje želi spremljati. Na koncu je opisan postopek reorganizacije informacijskega sistema in tudi implementacija prej omenjenega sistema v preučevano podjetje. V zaključku podamo oceno in ugotovitve, do katerih smo prišli skozi izdelavo tega magistrskega dela, ter podamo predloge za nadaljnje delo in izboljšave.
Keywords: ključni dejavniki uspešnosti, uravnoteženi kazalniki uspeha, mala in srednja velika podjetja.
Published: 09.11.2020; Views: 282; Downloads: 81
.pdf Full text (2,14 MB)

9.
Razvoj odločitvenega modela za izbiro mikro sončne elektrarne v gospodinjstvih
Boris Čižman, 2020, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu raziskujemo aktualno področje obnovljivih virov energije (OVE) za pridobivanje električne energije, to je sončno sevanje. Glavni problem pri namestitvi sončne elektrarne je optimalna izbira in načrtovanje mikro sončne elektrarne (MSE) glede na različno porabo električne energije v posameznem gospodinjstvu v povezavi z geografsko lokacijo, lego objekta v prostoru in konstrukcijo stavbe. Poleg običajnih porabnikov električne energije imamo lahko v gospodinjstvu tudi druge porabnike, kot so električna vozila (EV) in toplotne črpalke (TČ) ali kaj tretjega. V magistrskem delu smo se osredotočili na poglobljeno analizo samega koncepta sončne elektrarne in predstavili pripadajočo programsko opremo in ustrezne podatke, ki so bili potem podlaga za ekonomsko-tehnični model. V nadaljevanju smo predstavili razvoj ekonomsko-tehničnega odločitvenega modela. Rezultati temeljijo na konkretnih izračunih upravičenosti nabave MSE v gospodinjstvu glede na vračilo investicije v okviru omejitev (največja dovoljena moč elektrarne, mikro lokacija, pozicija sončne elektrarne na objektu). Posplošen ekonomsko-tehnični odločitveni model omogoča bodočim uporabnikom – investitorjem optimalno izbiro MSE in vključuje tudi možnost investicije v EV in TČ. Predstavljene pa so tudi nadaljnje možnosti razvoja in ustrezna priporočila.
Keywords: obnovljivi viri energije, mikro sončna elektrarna, fotovoltaika, odločitveni model, neto meritev, informacijski sistemi
Published: 27.10.2020; Views: 245; Downloads: 56
.pdf Full text (3,42 MB)

10.
Razvoj večkriterijskega modela za ocenjevanje programske opreme za vodenje projektov
Uroš Erazem, 2020, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi obravnavamo problem izbire programa za projektno vodenje. Problem ni trivialen, saj je na trgu zelo veliko tovrstnih programskih rešitev, izmed katerih je potrebno najti tako, ki bo zadostila našim potrebam (funkcionalnost, obseg, cena). Podjetja se zaradi tega pogosto odločijo za napačno programsko opremo in kasneje obžalujejo izbiro ali pa se dolgo časa prilagajajo programski opremi in ne programska oprema njim. Zaradi tega je potrebno pred izbiro programske opreme detajlno raziskati vsako programsko rešitev, po možnosti pridobiti testno okolje, kjer lahko ključni uporabniki preizkusijo program na lastni koži. Rešitev za ta problem bomo odpravili z razvojem modela za pomoč pri izbiri programske opreme za vodenje projektov, ki bo podjetjem olajšal izbiro programa ter jim omogočil, da bodo kupljeno programsko opremo izkoristili, po možnosti brez dodelav in preobsežnih posegov v kodo. Večkriterijski model za ocenjevanje programske opreme za vodenje projektov smo razvili s pomočjo slovenskega programa DEXi, kamor smo predhodno vnesli kriterije, zaloge vrednosti in funkcije koristnosti. Model smo ovrednotili na treh programskih opremah za vodenje projektov – Zoho, Microsoft Project in 4PM. Na podlagi izvedene analize smo ugotovili, da je najbolje ocenjena programska oprema Zoho, na podlagi ekonomskih parametrov, tehničnih parametrov in specifičnih parametrov. Enako je pokazala primerjalna analiza po specifičnih kriterijih. Na podlagi pridobljenih rezultatov in pregledu literature sekundarnih virov menimo, da je model podal pravo oceno in je primeren za uporabo v praksi.
Keywords: projektno vodenje, programska oprema, razvoj večkriterijskega modela, DEXi, izbira programske opreme
Published: 26.08.2020; Views: 235; Downloads: 56
.pdf Full text (1,71 MB)

Search done in 0.2 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica