Аннотації
07.02.2023
Запропоновано підхід використання інформаційних технологій, зокрема комп’ютерного геометричного моделювання, для підвищення ефективності процесів управління складними соціально-економічними системами на прикладі сучасного православ’я. Актуальність обраної теми обумовлена стрімким поверненням великої кількості людей нашої країни до вічних християнських цінностей після багатьох років примусового атеїзму. Зазначені факти суттєвим чином сприяють інтенсивній реставрації культових споруд, зведенню нових храмів, відродженню монастирів, благоустрою місць паломництва, вдосконаленню належних організаційно-територіальних церковних структур, здійсненню духовно-виховної, просвітницької та іншої богоугодної діяльності. Сьогодення характеризується глобальними суспільними змінами, такими як широке впровадження у всі сфери життя ринкових відносин, проведення земельної, медичної, освітньої реформ, децентралізації державної влади тощо. Наведені особливості розкривають високу динамічність у духовно-матеріальному плані нинішнього етапу розвитку України, який обтяжується наявною пандемією COVID-19, військовим конфліктом із Росією, іншими несприятливими факторами. Головна мета публікації полягає у висвітленні розробленого математичного апарату для автоматизованого відтворення організаційно-територіальних кластерних структур православ’я. Це забезпечує на базі запропонованих комплексних геометричних моделей удосконалення церковного управління, наприклад, стосовно дефініції раціональних територіальних меж парафій та єпархій, визначення необхідності їх об’єднання, ліквідації або формування нових, оптимізації розташування храмів, каплиць, навчальних закладів тощо. Розглянутий підхід дає змогу економити матеріальні, фінансові, людські та природні ресурси, зменшувати терміни, підвищувати якість прийняття різноманітних рішень. Останнє стосується великої кількості опрацьовуваних об’єктів і процесів та їх властивостей. У статті також окреслено перспективні напрями подальших наукових розвідок з обраної тематики.
This study is devoted to the proposed approach to the use of information technologies, in particular, computer geometric modeling, to improve the efficiency of management of complex socio-economic systems on the example of modern Orthodoxy. The urgency of the chosen topic is due to the rapid return of a large number of people in our country to eternal Christian values after many years of forced atheism. These facts significantly contribute to the current intensive restoration of religious buildings, the construction of new temples, the revival of monasteries, the improvement of places of pilgrimage, the optimization of proper organizational and territorial church structures, the implementation of spiritual-educational and other charitable activities. Our days are characterized by global social changes, such as the widespread introduction of market relations in all spheres of life, land, medical, educational reform, decentralization of state power and more. The above features reveal the high dynamism in the spiritual and material plan of the current stage of development of Ukraine, which is significantly burdened by the COVID-19 pandemic, the military conflict with Russia and other unfavourable factors. The main purpose of the publication is to highlight the developed mathematical apparatus for the automated reproduction of the organizational-territorial cluster structures of Orthodoxy. This ensures, on the basis of the proposed complex geometric models, the improvement of church governance, for example, regarding the definition of rational territorial boundaries of parishes and dioceses, the determining of the need for their unification, liquidation or the formation of new ones, optimization of the location of temples, chapels, educational institutions, etc. The considered approach allows to save material, financial, human and natural resources, to reduce terms and to improve the quality of acceptance of various decisions. The latter applies to a large number of objects and processes, their various properties. The article also outlines promising directions for further scientific research on the selected topic.
1. Григорків М. В. Економічна структура суспільства та її роль у процесах соціально-економічної та еколого-економічної взаємодії. Вісник Чернівецького торговельно-економічного інституту. Економічні науки. 2011. Вип.4. С. 42–49.
2. Методика формування спроможних територіальних громад: Постанова Кабінету Міністрів України від 8 квітня 2015 р. № 214. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/214-2015-%D0%BF#Text
3. Бойко А. М., Чевганова В. Я., Кулакова С. Ю. Інвестування інноваційного розвитку. Інвестиції: практика та досвід. 2021. Вип.21. С. 5–9. doi: 10.32702/2306-6814.2021.21.5
4. Omran M., Engelbrecht A., Salman A. An overview of clustering methods. Intelligent Data Analysis. 2007. № 11. P. 583–605. doi: 10.3233/IDA-2007-11602
5. Kaufman L., Rousseeuw P. Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. Wiley-Interscience, 2005. 342 p.
6. Xu D., Tian Y. A Comprehensive Survey of Clustering Algorithms. Annals of Data Science. Elsevier, 2015. Vol. 2. P. 165–193. doi: 10.1007/s40745-015-0040-1
7. Aggarwal C., Reddy C. Data Clustering: Algorithms and Applications. CRC Press, 2014. 622 p.
8. Jahirabadkar S., Kulkarni P. SCAF – an effective approach to classify subspace clustering algorithms. International Journal of Data Mining & Knowledge Management Process. 2013. Vol. 3. No. 2. P. 69–86. doi: 10.5121/ijdkp.2013.3205.
9. Oyelade J., Isewon I., Oladipupo O. Data clustering: algorithms and its applications. 19th International Conference on Computational Science and Its Applications, 2019. P. 71–81. doi: 10.1109/ICCSA.2019.000-1.
10. Suguna M., Palaniammal S. Jose measure based high dimensional data clustering for real world conditions. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2014. Vol. 67. No. 2. P. 361–368.
11. Pełka M. Analysis of innovations in the European Union via ensemble symbolic density clustering. Econometrics. 2018. Vol. 22. No. 3. P. 84–98. doi: 10.15611/eada.2018.3.06.
12. Maione C., Nelson D., Barbosa R. Research on social data by means of cluster analysis. Applied Computing and Informatics. 2019. Vol. 15. P. 153–162. doi: 10.1016/j.aci.2018.02.003.
13. Mensah Y., Chen H. Global Clustering of Countries by Culture – An Extension of the GLOBE Study. International Journal of Cross Cultural Management. 2013. 51 p. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2189904 doi: 10.2139/ssrn.2189904.
14. Урсакій Ю. А. Роль інноваційних кластерів у промисловості країни. Вісник Чернівецького торговельно-економічного інституту. Економічні науки. 2021. Вип.1. С. 53–70. doi: 10.34025/2310-8185-2021-1.81.04.
15. Гоменюк М. О. Кластер як інноваційна форма територіального розвитку. Науковий вісник Мукачівського державного університету. Серія «Економіка». 2019. Вип. 1. С. 76–81. doi: 10.31339/2313-8114-2019-1(11)-76-81.
16. Філатов С. А., Коченко О. М. Розвиток інноваційних кластерів в Україні. Вчені записки університету «Крок». 2014. Вип. 38. С. 46–53.
17. Вдовічен А. А., Вдовічена О. Г., Боднараш І. І. Особливості інвестування в умовах пандемії. Вісник Чернівецького торговельно-економічного інституту. Економічні науки. 2020. Вип.4. С. 21–33. doi: 10.34025/2310-8185-2020-4.80.02.
18. Коломієць Г. М., Меленцова О. В., Гришина Т. М., Чередниченко А. П. Удосконалення позиціонування як антикризовий засіб організації. Інвестиції: практика та досвід. 2021. Вип.24. С. 9–13. doi: 10.32702/2306-6814.2021.24.9
19. Григорків В. С., Григорків М. В. Моделі еколого-економічних функцій як інструментарій підтримки прийняття рішень у ринковій економіці. Вісник Чернівецького торговельно-економічного інституту. Економічні науки. 2021. Вип.1. С. 102–114. doi: 10.34025/2310-8185-2021-1.81.07
20. Маланяк А. Христологічний аспект єдності православних церков. Православ’я в Україні: збірник за матеріалами ІХ Міжнародної наукової конференції до 1050-річчя упокоєння святої рівноапостольної Ольги, великої княгині Руси-України та 30-річчя з часу відродження Київської православної богословської академії. 2019. С. 37-45.
21. Грищук Р. Блогосфера як інноваційна соціальна платформа місіонерської діяльності: специфіка та можливості. Труди Київської Духовної Академії. 2020. Вип. 20. С. 12-24. doi: 10.35332/2411-4677.2020.20.1
22. Ванін В. В., Вірченко Г. А. Визначення та основні положення структурно-параметричного геометричного моделювання. Геометричне та комп’ютерне моделювання. 2009. Вип. 23. С. 42–48.
23. Якусевич А. Г., Терещук М. О. Геометричне моделювання організаційних кластерних структур як засіб підвищення ефективності використання різноманітних ресурсів. Енергоефективність в будівництві та архітектурі. 2020. Вип. 14. С. 12-19.
24. Якусевич А. Г., Терещук М. О. Спосіб представлення ієрархічних організаційних кластерних структур у задачах економії ресурсів. Енергоефективність в будівництві та архітектурі. 2020. Вип. 15. С. 7-14.
1. Hryhorkiv, M. V. (2011). Economical structure of society and its role in the processes of social-economical and ecologu-economical interconnection. Bull. Chernihiv trade-economical institute. Economical sciences, 4, 42–49. [In Ukrainian]
2. Methodics of formulation of actual territorial communuties: Order of the Cabinet of Minister of Ukraine from April 8 2015. № 214. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/214-2015-%D0%BF#Text [In Ukrainian]
3. Boiko, A. M., Chevhanova, V. Ia., Kulakova, S. Iu. (2021). Investing of innovation development. Investitions: practice and and experience, 21, 5–9. doi: 10.32702/2306-6814.2021.21.5 [In Ukrainian]
4. Omran, M., Engelbrecht, A., Salman, A. (2007). An overview of clustering methods. Intelligent Data Analysis, 11, 583–605. doi: 10.3233/IDA-2007-11602
5. Kaufman, L., Rousseeuw, P. (2005). Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. Wiley-Interscience. 342.
6. Xu, D., Tian, Y. (2015). A Comprehensive Survey of Clustering Algorithms. Annals of Data Science, 2, 165–193. doi: 10.1007/s40745-015-0040-1
7. Aggarwal, C., Reddy, C. (2014). Data Clustering: Algorithms and Applications. CRC Press. 622.
8. Jahirabadkar, S., Kulkarni, P. (2013). SCAF – an effective approach to classify subspace clustering algorithms. International Journal of Data Mining & Knowledge Management Process, 3/2, 69–86. doi: 10.5121/ijdkp.2013.3205
9. Oyelade, J., Isewon, I., Oladipupo, O. (2019). Data clustering: algorithms and its applications. 19th International Conference on Computational Science and Its Applications, 71–81. doi: 10.1109/ICCSA.2019.000-1
10. Suguna, M., Palaniammal, S. (2014). Jose measure based high dimensional data clustering for real world conditions. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 67/2, 361–368.
11. Pełka, M. (2018). Analysis of innovations in the European Union via ensemble symbolic density clustering. Econometrics, 22/3, 84–98. doi: 10.15611/eada.2018.3.06
12. Maione, C., Nelson, D., Barbosa, R. (2019). Research on social data by means of cluster analysis. Applied Computing and Informatics, 15, 153–162. doi: 10.1016/j.aci.2018.02.003
13. Mensah, Y., Chen, H. (2013). Global Clustering of Countries by Culture – An Extension of the GLOBE Study. International Journal of Cross Cultural Management, 51. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2189904 doi: 10.2139/ssrn.2189904
14. Ursakii, Yu. A. (2021). Role of innovative clasters in the industry of the country. Bull. Of Chernihiv trade-economical institute. Economical sciences, 1, 53–70. doi: 10.34025/2310-8185-2021-1.81.04 [In Ukrainian]
15. Homeniuk, M. O. (2019). Claster as innovative form of territorial development. Scient. Bull. Of Mukachevo state university. Seria «Economic», 1, 76–81. doi: 10.31339/2313-8114-2019-1(11)-76-81 [In Ukrainian]
16. Filatov, S. A., Kochenko, O. M. (2014). Development of innovative clasters in Ukraine. Scientific notes of „Crock” university, 38, 46–53. [In Ukrainian]
17. Vdovichen, A. A., Vdovichena, O. H., Bodnarash, I. I. (2020). Peculiarities of investing in pandemia conditions. Bull. Of Chernihiv trade-economical institute. Economical sciences, 4, 21–33. doi: 10.34025/2310-8185-2020-4.80.02 [In Ukrainian]
18. Kolomiiets, H. M., Melentsova, O. V., Hryshyna, T. M., Cherednychenko, A. P. (2021). Improovement of positioning as anti-crises tool of organization. Investitions: practic and experience, 24, 9–13. doi: 10.32702/2306-6814.2021.24.9 [In Ukrainian]
19. Hryhorkiv, V. S., Hryhorkiv, M. V. (2021). Models of ecology-economic functions as an instrumrnts of supporting of decision making in the circular economic. Bull. Of Chernihiv trade-economical institute. Economical sciences, 1, 102–114. doi: 10.34025/2310-8185-2021-1.81.07 [In Ukrainian]
20. Malaniak, A. (2019). Christological aspects of unity in the ortodox cherchies. Procc. IX int. Scient. Conf. For 1050 years of memorial of st. Olha, the great lord of Rus-Ukraine and 30 years of restart of Kyiv orthodox bohoslov academy, 37–45. [In Ukrainian]
21. Hryshchuk, R. (2021). Blohosphera as an innovative social platform of missioner activity: specifics and possibilities. Papers of Kyiv Spiritual Academy, 20, 12–24. doi: 10.35332/2411-4677.2020.20.1 [In Ukrainian]
22. Vanin, V. V., Virchenko, G. A. (2009). Definition and main provisions of structural-parametric geometric modeling. Geometric and computer modeling, 23, 42–48. [In Ukrainian]
23. Yakusevych, A. H., Tereshchuk, M. O. (2020). Geometric modelling of organization claster structures as a tool of increasing of effectiveness of various sources use. Energy safety in construction and architecture, 14, 12–19. [In Ukrainian]
24. Yakusevych, A. H., Tereshchuk, M. O. (2020). Method of representation of ierarhial organization clasters in the tasks of sources safe. Energy safety in construction and architecture, 15, 7–14. [In Ukrainian]