В настоящее время системы, разрабатываемые для интеграции реальных физических процессов и виртуальных вычислительных процессов — киберфизических систем (КФС), используются во многих областях промышленности и национальной инфраструктуры, таких как производство, медицина, управление транспортом и безопасность, автомобилестроение, управление промышленными процессами, энергосбережение, экологический менеджмент, промышленные роботы, управление технической инфраструктурой, распределенные роботизированные системы, целевые системы защиты, технологии нанотехнологий и биологических систем. При широком использовании подобных систем уровень ИТ-рисков и киберрисков резко возрастает, в результате чего атаки против КФС могут привести к неуправляемым и непредсказуемым последствиям. Таким образом, существует необходимость в хорошо продуманной системе оценки рисков КФС, что обеспечит общее представление о состоянии безопасности КФС, а также эффективное распределение защищаемых ресурсов. Характер КФС отличается от ИТ-систем главным образом потребностью в операциях реального времени, поэтому традиционный метод оценки рисков для ИТ-систем может быть адаптирован для условий работы КФС. Разработка языка моделирования доменов (“domain specific language”, DSL), основанного на унифицированном языке моделирования UML и описанного в данной статье, обеспечивает синергизм широко используемой в ИТ-индустрии методики с используемыми в конкретных областях подходами к управлению рисками. В отличие от традиционного использования UML для целей имитационного моделирования, описанный в статье язык моделирования DSL обогащен набором стохастических атрибутов моделируемых процессов. Подобные стохастические атрибуты можно использовать для дальнейшей реализации дискретно-событийных симуляторов.

Offshore wind energy development promises to be a significant domestic renewable energy source in Latvia. The reliable prediction of present and future wind resources at offshore sites is crucial for planning and selecting the location for wind farms. The overall goal of this paper is the assessment of offshore wind power potential in a target territory of the Baltic Sea near the Latvian coast as well as the identification of a trend in the future wind energy potential for the study territory. The regional climate model CLM and High Resolution Limited Area Model (Hirlam) simulations were used to obtain the wind climatology data for the study area. The results indicated that offshore wind energy is promising for expanding the national electricity generation and will continue to be a stable resource for electricity generation in the region over the 21st century.

As more users joining social networks possibility of threats is growing, as the information can be reached by expanding number of individuals that increases the possibility that the information “package” will find way to subjects with the appropriate degree of sensitivity to the information – vulnerability. Therefore, the risk management process and, in particular, the risk identification and analysis of key characteristics should be performed. Presented paper describes usage of CORAS methodology for modelling of social network risks

The purpose of this paper is to tackle semantic heterogeneity problem between land administration domain ontologies using name based ontology matching approach. The majority of ontology matching solutions use one or more string similarity measures to determine how similar two concepts are. Due to wide variety of available general purpose techniques it is not always clear which ones to use for a specific domain.The goal of this research is to evaluate several most applicable string similarity measures for use in land administration domain ontology matching. To support the research ontology matching tool prototype is developed, where the proposed algorithms are implemented. The practical results of ontology matching for State Land Service of Latvia are presented and analyzed. Matching of Land Administration Domain Model international standard, present Latvian Land Administration ontology is conducted

Optimization of color laser marking process mostly depends on effective identification of optimal values of laser marking parameters. This is a difficult combinatorial optimization problem, which is still essential for companies that use laser marking systems. The study proposes a new approach to the process optimization through the use of genetic algorithms, carrying out preliminary experimental investigation, analyzing the laser marking results, and presenting possible improvements to the current implementation of genetic algorithms. >