Search

This thesis proposes an optimisation strategy for scalable Big Data processing in a heterogeneous Cloud. The resource needs of A Large Ion Collider Experiment (ALICE) at the European Organization for Nuclear Research (CERN) are reviewed as a motivating example. The thesis examines how to efficiently process and optimise the processing of resourceintensive tasks on a heterogeneous Cloud infrastructure distributed in five data centres to meet the needs of the ALICE experiment at the Tier 2 level. The objective was to perform research on a much larger number of tasks and resources of a significantly larger capacity than prior studies, which focused on a smaller number of tasks and resources with a lower capacity. The proposed and developed processing model for ALICE Monte Carlo production is based on a centralised software-defined management approach for the use of heterogeneous resources. Algorithms for assigning tasks to heterogeneous virtual resources have been analysed and proposed. The proposed algorithms are based on the selected Evolution Strategies metaheuristic that has not yet been used in this domain, namely Evolution Strategies algorithm, Evolution Strategies algorithm with Longest Job First broker policy, and Evolution Strategies algorithm with Shortest Job First broker policy. The Cloud system model is implemented using the open-source CloudSim simulator. ALICE Monte Carlo production job requirements are imported into the simulation model as a workload created in Standard Workload Format (SWF) adapted for the Cloud simulator. The results of the simulation performance of the reference implementation under different loads were analysed and compared with the Genetic Algorithm from the same group of algorithms. The obtained results show multiple improvements. The proposed data processing model enables centralised software management of heterogeneous Cloud infrastructure, optimises measured metrics, improves resource usage, and achieves the system's scalability. Ova disertacija predlaže strategiju optimizacije za skalabilnu obradu velikih podataka u heterogenom oblaku (engl. Cloud). U radu se kao motivirajući primjer razmatraju potrebe za resursima Eksperimenta na velikom ionskom sudaraču (engl. A Large Ion Collider Experiment, ALICE) na Europskoj organizaciji za nuklearna istraživanja (engl. European Organization for Nuclear Research, CERN). Rad istražuje kako učinkovito obraditi i optimizirati obradu resursno-intenzivnih zadataka na heterogenoj infrastrukturi u oblaku raspoređenoj u pet podatkovnih centara kako bi se zadovoljile potrebe na Tier 2 razini ALICE eksperimenta. Cilj je bio provesti istraživanje za višestruko veći broj zadataka i resurse znatno većeg kapaciteta u odnosu na dosadašnja istraživanja koja su provođena na manjem broju zadataka i resursima manjih kapaciteta. Predloženi i razvijeni model obrade za ALICE Monte Carlo produkciju temelji se na centraliziranom softverski definiranom pristupu upravljanja korištenjem heterogenih resursa. Analizirani su i predloženi algoritmi za dodjelu zadataka heterogenim virtualnim resursima. Predloženi algoritmi temelje se na odabranoj metaheuristici evolucijskih strategija (engl. Evolution Strategies) koja dosad nije korištena u ovoj domeni, a to su algoritam evolucijskih strategija, algoritam evolucijskih strategija s broker politikom kod koje prioritet izvođenja imaju najdulji zadaci (engl. Longest Job First) i algoritam evolucijskih strategija s broker politikom koja prioritet izvođenja daje najkraćim zadacima (engl. Shortest Job First). Model računalnog oblaka implementiran je pomoću CloudSim simulatora otvorenog koda. Zahtjevi ALICE Monte Carlo produkcijskih poslova uneseni su u simulaciju modela u obliku kreiranog radnog opterećenja u standardnom formatu radnog opterećenja (engl. Standard Workload Format, SWF) prilagođenom za rad u odabranom simulatoru. Analizirani su rezultati izvedbe simulacije referentne implementacije pod različitim opterećenjima i uspoređeni su s genetskim algoritmom (engl. Genetic Algorithm) iz iste skupine algoritama. Dobiveni rezultati pokazuju višestruka poboljšanja. Ovdje predložen model obrade podataka omogućava centralizirano softversko upravljanje heterogenom infrastrukturom u oblaku, optimizira mjerene metrike, poboljšava korištenje resursa i postiže skalabilnost sustava.

Ovaj diplomski rad obuhvaća definiciju i opis geoinformacijskih sustava te izradu i komparaciju izrađenih tematskih karata biciklističke aktivnosti prije i za vrijeme pandemijskog lockdowna. Faze izrade obuhvaćaju obradu i provjeru valjanosti podataka, definiranje područja prikaza te oblikovanje tematskih karata sukladno temi diplomskog rada. Područja istraživanja za izradu tematskih karata su područje oko rekreacijsko sportskog centra Jarun, centar grada i podsljemensko područje u podnožju parka prirode Medvednica. Geovizualna komparacija izvedena je na temelju biciklističke aktivnosti u ožujku, travnju i svibnju 2019. i 2020. godine na temelju mnoštveno prikupljenih podataka aplikacije Strava.

Knjiga je rezultat rada troje autora koji se razlikuju svojim obrazovanjem i uopće znanstvenim habitusom, te osim što pokazuju tri različita pristupa u razumijevanju važnosti ulaska računala u humanističko područje znanosti, ukazuju i na jednu od temeljnih karakteristika suvremene znanosti uopće. Riječ je o interdisciplinarnosti i multidisciplinarnosti, odnosno o nužnoj znanstveno- istraživačkoj suradnji znanstvenika različitih područja znanosti koji jedino zajedničkim radom i suvislim dijalogom mogu doprinijeti kvaliteti znanstvenih projekata i rezultata istraživanja.

Rad se bavi problemom detekcije deformabilnih objekata u prostoru, te kako ih je moguće raspoznati i razlikovati od krutih objekata. U radu su opisani nužni dijelovi sustava kako bi se objekt mogao raspoznati. Definirani su pojmovi vezani za obradu 3D podataka te kako se mogu koristiti. Opisano je kako se isključivo iz slike dobivene iz kamere računaju mjere koje mogu pomoći za opisivanje deformacije objekta. The paper deals with the problem of detection of deformable objects in space, and how can they be recognized and distinguished from rigid objects. The paper describes necessary parts of the system so that object can be recognized. Terms related to 3D data processing and and how they can be used are defined. It is described how measures that can help describe the deformation of an object are calculated exclusively from the image obtained from camera.

Brzi tehnološki razvoj i globalizacija dovode do povećanja opsega prikupljanja i razmjene osobnih podataka. Slijedom toga, sustav sporta zahtijeva usklađeni okvir za zaštitu osobnih podataka u kojemu će pojedinci imati nadzor nad vlastitim osobnim podacima te pravnu i praktičnu sigurnost. Udruge su obvezne osigurati postojanu i homogenu primjenu pravila za zaštitu temeljnih prava i sloboda pojedinaca u vezi s obradom osobnih podataka. Nužna je djelotvorna zaštita osobnih podataka u udrugama na način kojim se jamči jačanje i detaljno određivanje prava ispitanika i obveza svih onih koji te podatke obrađuju i određuju njihovu obradu, kao i jednakost u ovlastima praćenja i osiguravanja poštovanja pravila za zaštitu osobnih podataka te sankcija za kršenje tih pravila.

The paper describes a model for transferring data from dictionary structure into games. The model is developed on the example of Croatian Web Dictionary – Mrežnik. Mrežnik has a complex structure with fields and subfields for entering data created in TLex. Dictionary data organized in a fixed structure can be selected from the dictionary, exported, and used for automatic or semi-automatic creation of educational games like spelling games, accentuation, splitting words into syllables, idioms, and word relations (e.g. synonyms, antonyms). Dictionary data can be processed by a game algorithm that creates game assignments and corrects answers based on data structure. Game types based on structured dictionary data are quizzes, fill-in-the-blank games, drag-and-drop games, typing games, and crossword puzzles. The development process will be analyzed based on these initial steps: understanding dictionary structure, conceptualizing games based on structured dictionary data, choosing game data, exporting data, processing data, and gamifying dictionary data. After explaining each of the steps, the authors propose modifications to the steps and analyze how they can be used for other e-lexicographic works., Ovaj rad prikazuje model prebacivanja strukturiranih podataka iz rječnika u igre. Model je osmišljen i oprimjeren na primjeru Hrvatskoga mrežnog rječnika – Mrežnika, u čijoj su izradi sudjelovali autori rada. Mrežnik ima razrađenu strukturu obrade natuknica unutar koje su određeni podatci koji se unose u određena polja. Ta polja sadržavaju podatke iz kojih se mogu napraviti igre poput definicija riječi, rastavljanja na slogove, naglašavanja riječi, sinonima, antonima, frazema, mocijskih parnjaka, vidskih parnjaka, tvorenica itd. Također riječi koje sadržavaju glasove ili skupove koji su povezani s pravopisnim problemima i za izvorne govornike hrvatskoga jezika (ije/je, č/ć, đ/dž) mogu se vježbati s pomoću pravopisnih igara. Podatci se iz tih polja u određenim natuknicama mogu izvesti iz rječničke baze te se ti podatci mogu iskoristiti za poluautomatsko stvaranje i ispravljanje zadataka. Primjerice, izvozom sinonima iz rječnika dobivaju se parovi riječi, pa se može računalno obraditi tekst kako bi se oblikovali zadatci i odredili točni odgovori. Na temelju izvezenih rječničkih podataka izrađeni su idući tipovi igara: igre popunjavanja praznina, kvizovi, igre dovlačenja, daktilografske igra i križaljka. Neke su igre trenutačno dostupne na portalu za igre https://rjecnik.hr/igre/. Prvotno izrađen model izrade obrazovnih igara na temelju strukturiranih rječničkih podataka objasnit će se iscrpno u koracima koji uključuju razumijevanje strukture rječnika, osmišljavanje igara, odabir podataka, izvoz podataka, računalnu obradu podataka te igrifikaciju podataka. Nakon što je svaki korak objašnjen, koraci modela malo su izmijenjeni na temelju novih zaključaka istraživanja te se analizira kako bi se novoosmišljeni model mogao upotrijebiti u drugim e-leksikografskim izdanjima.

U radu je objašnjen postupak analize i obrade podataka utakmica muških hrvatskih odbojkaških natjecanja. Motivacija za izradu ovog rada bila je potreba za nekakvi predvidanjem ishoda budućih utakmica. Napisane su stranice gdje se nalaze podaci i načini pomoću kojih su podaci dohvaćeni s tih stranica. Dohvat podataka je napravljen pomoću plugina za Chrome alat naziva Web Scraper. Dohvaćeni podaci o utakmicama su očišćeni koristeći programe napisane u Pythonu. Dodatni podaci su također izračunati korištenjem podataka dobivenih s internet stranica. Pripremljeni podaci su potom korišteni za algoritme strojnog učenja. Algoritam naivnog Bayesovog klasifikatora daje predikciju s točnošću od 71.8%. Algoritam KNN daje predikciju s točnošću od 78.8%

Postojeći sustav uvida u podatke o potrošnji na subvencioniranu prehranu prikazuje samo najosnovnije informacije o studentovim prikupljenim računima. U ovom radu je dokumentirano unaprjeđenje tog sustava u obliku računalne aplikacije. Aplikacija na osnovu podataka preuzetih sa službenih internetskih stranica Sveučilišnog računskog centra (SRCE) prikazuje razne statističke podatke o troškovima studentske prehrane. Opisane su metode preuzimanja podataka, njihova pohrana u lokalnoj bazi podataka, te obrada i vizualizacija korištenjem alata za prikaz podataka u JavaFX programskom okviru. Navedene su korištene prednosti Kotlin programskog jezika koji je izabran zbog svojih mogućnosti obrade podataka i sažimanja programskog koda. Ovaj rad uključuje opis instalacije i uporabe izrađene aplikacije, kao i cjelokupni opis korisničkog sučelja uz demonstraciju rezultata analize provedene nad primjerom skupa korisničkih podataka. The existing data service for subsidised student meals provides only the simplest form of data regarding the students’ collected receipts. This paper documents an improvement of the service in the form of a desktop application. The application shows a statistical summary of a student’s spending on subsidised meals by analysing data from the official SRCE database. The paper describes methods of data collection, local database storage, as well as data processing and visualisation with the JavaFX application framework. Also mentioned are the utilised advantages of the Kotlin programming language which is used for its data processing abilities and concise code style. The guide for installation and usage of the application is provided as the final part of the document, as is the presentation of the analysis results derived from an example dataset.

Razvijeni sustav kandidatima omogućava prijavu na oglase, a poslodavcima postavljanje oglasa, pregled prijava i slanje obavijesti kandidatima o oglasima. Sustav je izgrađen u skladu s Općom uredbom o zaštiti podataka. Kako bi obrada podataka bila u skladu s Uredbom, podaci se prikupljaju nakon pristanka kandidata na prikupljanje u određenu svrhu, a poslodavci imaju odredbe kako se služiti sustavom da bi osobni podaci kandidata ostali zaštićeni. Odredbe kojih se pridržavaju kandidati i poslodavci zapisane su u dokumentima politike zaštite podataka i uvjetima korištenja. Za izgradnju sustava korišteni su radni okviri ASP.Net Core, Angular, Entity Framework i baza podataka SQL Server. Developed software allows candidates to apply for job postings. Employers can publish job postings, review job applications and send notifications to candidates about job postings. Software is developed in compliance to General Data Protection Regulation (GDPR). In order for data processing to be compliant to GDPR, the data is collected only after candidate gave their consent for the purpose of collecting. Employers have instructions how to use software in order for personal data to be protected. Those instructions are written in documents Data privacy policy and Terms of use. Software is built using frameworks ASP.Net Core, Angular, Entity Framework and relational database SQL Server.

U današnjem se svijetu sve više ide prema povezivanju stvari na Internet. Između ostalog, radi se na tome da se što više automobila umreži. Najjednostavniji način za postizanje toga jest da se automobil na Internet spoji preko mobilnog uređaja. Upravo tako prikupljeni su podaci koji su središnji dio ovog završnog rada. Cilj rada bio je izrada web-aplikacije za vizualizaciju podataka o mobilnom signalu iz kontekstno obogaćenog skupa podataka iz vozila. Iz nekog broja ispitnih vozila, koji su na spomenuti način bili spojeni na Internet, prikupljani su razni podaci o mobilnom signalu, uključujući njegovu kvalitetu, snagu te mrežni standard. Aplikacija vizualizira te podatke tako što pokazuje njihovu promjenu u vremenu i prostoru te u ovisnosti o nekim drugim faktorima, kao što je brzina vožnje. In today's world, technology more and more is moving towards connecting everything to the Internet. One of today's goals is to connect cars, too. The simplest way to do that is to connect the car to the Internet via a mobile device. Exactly in this way the data, which are the central part of this final thesis, were collected. This research aimed to create a web application that will visualize mobile signal data from a contextually enriched set of data from vehicles. From several test vehicles, which were connected to the Internet in the mentioned way, various mobile signal data were collected, including its quality, power, and network class. The application visualizes this data by showing its change in time and space and depending on some other factors, such as driving speed.

Rezultati kvantitativnih i bibliometrijskih istraživanja, kao i odluke koje na temelju tih rezultata mogu proizaći i utjecati na određene politike, uvelike ovise o kvaliteti ulaznih podataka preuzetih iz bibliografskih i citatnih baza. Ova je tvrdnja izravno povezana s velikim brojem bibliometrijskih i scientometrijskih istraživanja koja nekritički preuzimaju podatke iz bibliografskih i citatnih baza WoS – Web of Science ili Scopus. U ovome istraživanju, koje je rađeno u okviru hrvatskoga nacionalnog projekta Research activity, collaboration and orientation in social sciences in Croatia and other post-socialist European countries – RACOSS, voditeljice dr. sc. Maje Jokić, analizirana je uloga klasifikacijskoga sustava kod preuzimanja i obrade podataka, odnosno donošenja zaključaka. Preuzeti bibliografski zapisi, objavljeni u 4 896 časopisa, rezultat su strategije pretraživanja znanstvene produktivnosti i citiranosti znanstvenika iz društvenih znanosti u 15 europskih postsocijalističkih zemlja (Bugarska, Hrvatska, Češka, Estonija, Mađarska, Latvija, Litva, Poljska, Rumunjska, Slovačka, Slovenija, Bosna i Hercegovina, Sjeverna Makedonija, Crna Gora i Srbija) od 1996. do 2013. godine. Scopus svoju klasifikaciju znanosti temelji na predmetnoj i sadržajnoj orijentaciji indeksiranih časopisa. Različitost klasifikacijskoga sustava koji koristi Scopusovu klasifikaciju određene zemlje može dovesti do krive interpretacije na temelju prikupljenih podataka. U radu smo napravili analizu časopisa i radova, a usporedna analiza pripadnosti pojedinoga časopisa području društvenih znanosti rađena je na temelju Scopusa i hrvatske klasifikacije društvenih znanosti, koja se temelji na OECD Frascati fields of science. Nakon što su predmetni stručnjaci provjerili časopise i usporedili ih s klasifikacijskim sustavom koji se koristi u Hrvatskoj, početni uzorak za pouzdane bibliometrijske analize smanjio se na udio od 44 %. Pripadnost pojedinomu području rađena je na temelju predmetne i sadržajne orijentacije indeksiranih časopisa. Da bi se dobili radovi koji pripadaju samo društvenim znanostima, potrebno je, osim filtriranja pojedinih znanstvenih polja, i ručno provjeriti pripadnost časopisa određenomu području. Tako se, osim bitno manjega broja radova i časopisa, pojavila i bitna razlika i u citiranosti. Cilj je ovoga istraživanja upozoriti istraživače na moguće i stvarne nedostatke ulaznih podataka koji se koriste za vrjednovanje na primjeru uzorka baze Scopus, koja je relativno pouzdan izvor podataka za bibliometrijska istraživanja., Results of quantitative and bibliometric research, as well as decisions that might be made on the basis of those results and influence on certain policies, greatly depend on the quality of input data downloaded from bibliometric and citation databases. This assertion is directly connected to a high number of bibliometric and scientometric research that uncritically download data from bibliographic and citation databases, WoS – Web of Science or Scopus. This research, which has been conducted in the framework of the Croatian national project Research activity, collaboration and orientation in social sciences in Croatia and other post-socialist European countries – RACOSS, lead by Maja Jokic, PhD, analyzes the role of the classification system in downloading and processing data, i.e. making conclusions. Bibliographic records, downloaded in the period from 1996 to 2013, published in 4896 journals, represent the result of strategy on searching the scientific productivity and citation index of social scientists from 15 European post-socialist countries (Bulgaria, Croatia, Czech Republic, Estonia, Hungary, Latvia, Lithuania, Poland, Romania, Slovakia, Slovenia, Bosnia and Herzegovina, North Macedonia, Montenegro and Serbia). Classification of science by Scopus is based on the subject and content orientation of indexed journals. Diversity of classification system that uses the Scopus classification of a certain country can cause wrong interpretation on the basis of collected data. In this paper we made the analysis of journals and papers, and contrastive analysis of a certain journal affiliation to the field of social sciences was made on the basis of Scopus and Croatian classification of social sciences based on OECD Frascati fields of science. After the experts in this area had checked the journals and compared them to the classification system used in Croatia, the initial sample for reliable bibliometric analyses decreased to the portion of 44%. Affiliation to a certain field was made on the basis of the subject and content orientation of the indexed journals. Besides filtration of scientific fields, it is necessary to check the affiliation of a journal to the certain field by hand in order to get papers that belong only to social sciences. In this way there appeared a significant difference in the citation index additionally to lower number of papers and journals. The aim of this research is to warn researchers to possible and real deficiencies of input data used for evaluation on the example of the Scopus database, which is relatively reliable source of data for bibliometric research.

Tema ovog završnog rada je vizualizacija podataka i razvoj aplikacije koja ju implementira. U radu je pojašnjeno što su to podaci, opisuju se veze među podacima i prikazuju se različiti načini vizualizacije podataka u obliku grafikona, dijagrama i karti. Kao dio završnog rada, izrađena je i mrežna aplikacija koja prikazuje statističke podatke o širenju Korona virusa. Programski alati koji su korišteni za razvoj aplikacije su Django, Dash i Plotly., The main topic of this paper is data visualization and the development of an application that implements it. This paper explains what data is, describes the relationships between data and shows different ways of data visualization in the forms of graphs, charts and maps. The web application, which shows statistical data of the spreading of the Coronavirus, is developed as a part of this paper. Programming tools, used to develop this application, are Django, Dash and Plotly.

U ovom radu obrađena je implementacija web sustava za dubinsku analizu podatka temeljenog na dubokim neuronskim mrežama. Sustav omogućuje ukrcavanje datoteke sa skupom podataka, pripremu podataka, definiranje arhitekture duboke neuronske mreže i prikaz rezultata. Web sustav približava dubinsku analizu podataka temeljenu na dubokim neuronskim mrežama korisnicima koji žele eksperimentirati bez instalacije i učenja visokosloženih alata. The theme of this thesis was developing a web system for data mining based on deep neural networks. The system supports uploading a file with a data set, data preparation, defining the architecture of a deep neural network and displaying the results. The web system makes data mining based on deep neural networks more approachable to users who want to experiment without installing and learning highly sophisticated tools.

Ideja ovog završnog rada je izraditi dio nove softverske platforme za Peekator koji će se poglavito koristiti za prikaz izvještaja klijentima. Obrada podataka prikupljenih kroz istraživanja je iznimno bitna kako bi se klijentima omogućila kvalitetna analiza dobivenih podataka kroz izvještaje. Na osnovu tih izvještaja klijenti će donositi zaključke o navikama krajnjih kupaca te planirati sljedeće poslovne kampanje za ostvarivanje lojalnosti trenutnih korisnika i privlačenje novih. Kako bi se podaci istraživanja mogli kvalitetno obraditi potreban je adekvatan alat te se ovim radom nastoji kreirati potrebno rješenje. The idea of this final paper is to build a part of the new software platform for Peekator which will primarily be used to display market research reports. The processing of data collected through research is extremely important in order to provide clients with a quality analysis of the given dana through reports. Based on these reports clients will draw conclusions about the habits of their customers and plan their future business campaigns to achieve loyalty from their current customers and bring in new ones. In order for the research data to be properly processed an adequate tool is required and so the goal of this paper is to create the necessary solution.

Informacijski sustav je integrirana i koordinira mreža komponenti koje se kombiniraju kako bi pretvorile podatke u informacije. Informacijski sustav u osnovi se sastoji od pet komponenata: hardvera, softvera, baze podataka, mreže i ljudi. Podaci su skup činjenica, poput imena i adresa učenika, ocjena iz pojedinih predmeta, rezultata testa ili vremenskih izvještaja. Obrada podataka jest manipuliranje podacima radi dobivanja uporabljivih oblika. Obrada podataka obuhvada ne samo brojčana izračunavanja ved i postupke kao što su klasifikacija podataka ili njihovo premještanje s jednog mjesta na drugo. Operacije obrade su: zapisivanje, kopiranje, provjera, klasificiranje, uređivanje (sortiranje), spajanje, izračunavanje, pretraživanje i sažimanje te prikaz rezultata. Sigurnost informacijskih sustava može biti ugrožena na više načina. Prijetnje se mogu podijeliti prema izvoru ljudi: namjerne i nenamjerne prijetnje, oprema, prirodne nepogode.

Nakon više od sedam godina od početne inicijative i četiri godine pregovora, novi europski okvir za zaštitu osobnih podataka konačno je usvojen u travnju 2016. godine. Opća EU uredba o zaštiti osobnih podataka 2016/679 ili GDPR (General Data Protection Regulation) zamjenjuje trenutnu EU direktivu i izravno se primjenjuje u svim državama članicama Europske unije. Mogućnost prilagodbe određenih dijelova ipak je ostavljena u nacionalnom zakonodavstvu zaključno s 25. svibnja 2018. kada se GDPR počinje primjenjivati! Ključna pretpostavka razvoja suvremene digitalne ekonomije temelji se na ubrzanom razvoju informacijskih i komunikacijskih tehnologija, istodobno stvarajući nove izazove i ugroze privatnosti i zaštite osobnih podataka. Obrada podataka, osobito obrada osobnih podataka, novi IT alati i digitalno tržište, razvilo je potrebu za povećanjem zaštite privatnosti novih digitalnih proizvoda i usluga. Rješenje je navedeno u novoj reformi EU okviru zaštite osobnih podataka koja unosi velike promjene u načine upravljanja osobnim podacima i izravno se primjenjuje na sve organizacije koje raspolažu osobnim podacima građana Europske unije. Također, GDPR sa sobom donosi bitne promjene u pravilima koja definiraju osobne podatke te uvoodi nove pojmove kao i usklađenost, planiranje, implementaciju, održavanje usklađenosti te procjenu učinka. U nekim slučajevima organizacije će trebati imenovati i kvalificiranog službenika za zaštitu osobnih podataka (DPO – Data Protection Officer) koji će odgovarati izravno Upravi. Ustanove i tvrtke dužne su usklađivanje završiti do 25. svibnja 2018., kada se GDPR počinje primjenjivati u cijeloj Europskoj uniji. U ovom radu autori će predstaviti odredbe i primjenu nove EU Uredbe o zaštiti podataka i odredbama javnog i privatnog sektora u provedbi GDPR-a, s posebnim naglaskom na procjenu učinka koja će osigurati modernizirani okvir za zaštitu podataka u Europi. Nova će pravila uspostaviti europski zakon o zaštiti podataka, uvodeći novu definiciju osobnih podataka i zamjenjujući trenutne nedosljedne nacionalne zakone u svrhu u povećanja razine zašite podataka kao i povećanja pravne sigurnosti u rastućoj digitalnoj ekonomiji., After more than seven years from the initial initiative and four years of negotiations, the new EU General Protection Regulation was finally adopted in April 2016. In full name Regulation (EU) 2016/679 of the European parliament and of the Council of 27 April 2016 on the protection of natural persons with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data, and repealing Directive 95/46/EC (here and after GDPR) replaces the current EU Directive 95/46/ EZ and comes into force on the date of adoption and is directly applicable in all EU Member States. The ability to adapt certain parts is still left in national legislation as of May 25, 2018, when GDPR starts to apply!The key assumption of the development of the contemporary digital economy is based on the accelerated development of information and communication technologies, at the same time creating new challenges and threats to privacy and the protection of personal data. Data processing, especially personal data processing, new information and communication tools and the digital market, have developed the need to increase privacy protection of new digital products and services. The solution is mentioned in the new EU data protection framework called GDPR. The Regulation introduces major changes in personal data management and applies directly to all organizations that have personal data of EU citizens. Also, GDPR brings significant changes to the rules that define personal information and defines new concepts as well as compliance, planning, implementation and compliance compliance, as well as performance appraisal. In some cases the organization will also need to appoint a qualified Data Protection Officer who will be directly responsible to the Administration. Institutions and companies are required to complete alignment by May 25, 2018 - then the GDPR will come into force throughout the European Union. In this paper, authors will present the impact assessment of the new EU Data Protection Regulation and the legal remedies obligatory to the public and private sector in the implementation of GDPR, which will provide the modernized data protection framework in Europe. The new rules will establish the new European Data Protection framework introducing a new definition of personal data and replacing current inconsistent national laws with a view to increasing the level of data protection and increasing legal certainty in the growing digital economy., Nach mehr als sieben Jahren seit der Initiative dazu und nach vier Jahren von Verhandlungen wurde im April 2016 endlich der neue europäische Datenschutzrahmen verabschiedet. Die allgemeine Verordnung (EU) 2016/679 zum Schutz personenbezogener Daten oder GDPR (General Data Protection Regulation) hebt die Richtlinie 95/46/EG auf und wird direkt in alllen EU-Mitgliedstaaten angewandt. EUMitgliedstaaten andererseits dürfen Änderungen mancher Vorschriften vorschlagen und sie bis zum 25. Mai 2018 (Inkrafttreten der GDPR) der Kommission mitteilen. Die Entwicklung moderner digitaler Ökonomie beruht auf schneller Entwicklung der Informations- und Kommunikationstechnologie, aber gleichzeitig schafft sie neue Herausforderungen und Gefahren für den Schutz personenbezogener Daten. Die Datenverarbeitung, insbesondere die Verarbeitung personenbezogener Daten, neue IT-Tools und digitale Märkte haben das Bedürfnis nach Erhöhung des Schutzes personenbezogener Daten bei neuen digitalen Produkten und Diensten geweckt. Die Lösung dazu wurde in der neuen Reform des europäischen Datenschutzrahmens angeboten, welcher groβe Änderungen im Bereich der Verarbeitung personenbezogener Daten einführt und wird direkt an alle mit personenbezogenen Daten der EU-Bürger verfügenden Vereinigungen angewandt. Ebenfalls führt die GDPR wesentliche Änderungen in den Regeln zur Definierung personenbezogener Daten ein und definiert sowohl neue Begriffe als auch die schon bekannten Begriffe der Angleichung, Planung, Umsetzung, Aufrechterhaltung der Angleichung und Auswirkungsbewertung. In manchen Fällen sollten die Vereinigungen den Datenschutzbeauftragten (DPO – Data Protection Officer) ernennen, der direkt den höchsten Managementebene berichtet. Stiftungen und Unternehmen müssen die Angleichung bis zum 25. Mai 2018 beenden, wenn die GDPR in allen EU-Mitgliedstaaten in Kraft tritt. Diese Arbeit stellt die Bestimmungen und die Anwendung der neuen Verordnung (EU) zum Schutz personenbezogener Daten sowie auch die Bestimmungen des öffentlichen und privaten Sektors zur GDPR-Umsetzung unter besonderer Berücksichtigung der Bewertung ihrer Auswirkung dar. Neue Regeln werden zum europäischen Datenschutzrahmen beitragen, indem sie die neue Definition personenbezogener Daten einführen und uneinheitliche nationale Gesetze ersetzen, alles mit dem Ziel den Datenschutz und die Rechtssicherheit in der Zeit der ständig fortschreitenden Entwicklung digitaler Ökonomie zu erhöhen., Dopo più di sette anni dalla proposta iniziale e dopo quattro anni di trattative, finalmente nell’aprile del 2016 è stato emanato il nuovo quadro normativo in materia di protezione dei dati personali. Il Regolamento UE sulla protezione dei dati personali 2016/679 o anche noto come GDPR (General Data Protection Regulation) sostituisce l’attuale direttiva UE e si applica direttamente in tutti gli Stati Membri dell’UE. Tuttavia, viene lasciata ai singoli legislatori nazionali la possibilità di adeguamento di alcune parti fino al 25 maggio 2018, data in cui il GDPR entrerà in vigore! Il presupposto fondamentale dello sviluppo dell’economia digitale contemporanea si basa sullo sviluppo delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione; al tempo stesso, ciò crea nuove sfide e nuove insidie per la privacy e per la protezione dei dati personali. Il trattamento dei dati, in particolare dei dati personali, come i nuovi strumenti IT ed il mercato digitale, impongono la necessità di un innalzamento della protezione della privacy nell’ambito dei nuovi prodotti e dei servizi digitali. La soluzione è indicata nella nuova riforma UE nell’ambito della protezione dei dati personali, la quale introduce grandi cambiamenti nel modo di amministrare i dati personali, applicandosi direttamente a tutte le organizzazioni che dispongono di dati personali dei cittadini dell’Unione europea. Altresì, il GDPR porta con sé significativi cambiamenti nelle regole che determinano i dati personali e definisce le nuove nozioni, come pure l’adeguamento ed il suo mantenimento, la pianificazione, l’attuazione e la valutazione degli effetti. In alcuni casi le organizzazioni dovranno nominare un responsabile qualificato per la protezione dei dati personali (DPO – Data Protection Officer) il quale risponderà direttamente all’amministrazione. Gli enti e le società hanno l’obbligo di concludere l’adeguamento entro il 25 maggio 2018, quando il GDPR entra in vigore nell’intera Unione europea. In questo lavoro gli autori presenteranno le disposizioni e l’applicazione del nuovo Regolamento UE sulla protezione dei dati personali ed illustreranno le disposizioni rilevanti tanto nel settore pubblico, che in quello privato in occasione dell’applicazione del GDPR, prestando attenzione alla valutazione dell’efficacia che garantirà un quadro moderno per la protezione dei dati in Europa. Le nuove regole porranno il fondamento per la legislazione europea sulla protezione dei dati personali, sostituendo le attuali contradditorie legislazioni nazionali al fine di innalzare la soglia della protezione dei dati personali, come anche di aumentare la certezza del diritto nella crescente economia digitale.

U ovom diplomskom radu analizira se utjecaj Opće uredbe o zaštiti podataka na arhive i arhivsku djelatnost. Na početku rada dan je kratak povijesni pregled razvoja prava na zaštitu podataka koji završava stupanjem na snagu Opće uredbe o zaštiti podataka. Zatim slijede općenite informacije o Uredbi s definicijama najvažnijih pojmova i opisom svih prava iz Uredbe koja ispitanicima pružaju veću kontrolu nad svojim osobnim podacima. Budući da Uredba dopušta da se neki njezini dijelovi pobliže definiraju u nacionalnom zakonodavstvu, jedno se poglavlje bavi hrvatskim zakonima i pravilnicima koji se u potpunosti ili barem djelomično odnose na zaštitu osobnih podataka. Nakon toga slijedi analiza utjecaja Uredbe na arhive i njihovu djelatnost u kojoj se između ostalog razmatraju različiti aspekti Uredbe, kao što su načela obrade, odstupanja od prava ispitanika i zaštitne mjere u njihovom međuodnosu s arhivistikom. Na kraju rada prikazani su utjecaji i primjena Opće uredbe o zaštiti podataka na primjerima službenih internetskih stranica arhiva u Hrvatskoj. This thesis analyses the impact of the General Data Protection Regulation (GDPR) on archives and archival services. A brief historical overview of the development of the data protection laws is given at the beginning of the thesis, ending with the entry into force of the General Data Protection Regulation. This is followed by general information about GDPR with definitions of the most important terms and a description of all the rights under GDPR that give data subjects more control over their personal data. Since GDPR allows some of its parts to be more fully defined in the national legislation, one chapter deals with Croatian laws and bylaws that completely or at least partially relate to the protection of personal data. This is followed by an analysis of the impact of GDPR on archives and their activity, which, among other things, discusses various aspects of GDPR, such as processing principles, derogations from data subject’s rights and safeguards in their interrelation with archival science. At the end of the thesis, the impacts and application of the General Data Protection Regulation on the examples of official websites of archives in Croatia are presented.

U ovom radu su opisani problemi koji mogu nastati prilikom implementacije aplikacija za sustav Android korištenjem programskog jezika Java 8. Kao rješenje za taj problem, detaljno je opisan radni okvir RxJava koji predstavlja implementaciju radnog okvira Reactive Extensions u programskom jeziku Java. Navedene su neke od glavnih prednosti te mogućnosti koje pruža. Za demonstraciju korištenja radnog okvira RxJava, izrađena je i dokumentirana mobilna aplikacija MovieApp za sustav Android koja u svojoj pozadini intenzivno koristi taj radni okvir. Aplikacija pruža detaljne informacije o filmovima te pravodobno obavještava korisnika o novim filmovima koji pripadaju u njegove preferirane žanrove. This thesis describes the problems that can occur during the implementation of application for Android system using Java 8 programming language. As solution for pre-mentioned problems, RxJava - that represents the implementation of Reactive Extentions framework in Java programming language - is described in details. The thesis contains description of some of the most important adventages and opportunities which it provides. For usage demonstration of the RxJava framework, it is developed and documented mobile application MovieApp for Android platform that is intensively using that framework in background. Application provides detailed informations about movies and notifies user on time about new films belonging to his preferred genres.

Aplikacija bitsmth je mobilna aplikacija za vizualno programiranje. Ona služi kao potpora servisu za automatizaciju obrade podataka. Cilj bitsmtha je da korisniku omogući izradu kompleksnih tijekova rada (engl. workflows) koji u više koraka i iz više izvora procesiraju podatke, a bez potrebe za eksplicitnim naredbama za izvršavanje.

Porastom kompleksnosti programskih rješenja funkcijska paradigma postaje sve značajnija u razvoju softvera jer obećava veću modularnost, stabilnost i razumljivost programskog koda. Ovaj rad istražuje funkcijski pristup izradi softvera kroz izradu fiktivne pametne kuharice i primjenu algoritma strojnog učenja.

S obzirom na trenutno stanje u autoindustriji koje podrazumijeva okrenutost prema povezanosti vozila, bitno je razvijati sustave namijenjene okruženju u kojem vozila generiraju veliku količinu podataka. Iz tog razloga razvija se poslužiteljski sustav za prikupljanje, pohranu i obradu podataka s umreženih vozila opisan u ovom radu. Funkcionalnosti sustava su mnoge i međusobno različite, od praćenja lokacijskih koordinata i brzine vozila, navigacije i obrade podataka u stvarnom vremenu, do analize i statistike velikih skupova povijesnih podataka. Zbog toga je stavljen naglasak na fleksibilnost, skalabilnost i nadogradivost sustava, što se ovdje ostvaruje korištenjem modernih tehnologijama otvorenog koda kao što su Apache Kafka, Apache Flume, MongoDB, uz pridržavanje načela arhitekture Lambda. Given the current state of the automotive industry, which implies orientation towards vehicle connectivity, it is essential to develop systems for such environment in which vehicles produce large quantities of data. For this reason, a server based system for collecting, storing and processing data from connected vehicles is being developed. The functionalities of the systems are many and mutually different, from tracking location and vehicle speed, navigation and data processing in real time to analysis of large sets of historical data. Therefore, the emphasis has been put on flexibility, scalability and system upgradability, which are here achieved using modern open source technologies such as Apache Kafka, Apache Flume, MongoDB and others, in compliance with the principles of Lambda architectural style.

Opća uredba o zaštiti podataka (eng. General Data Protection Regulation - GDPR) 2016/679 uredba je Europske unije (EU) kojom se regulira zaštita podataka i privatnost osoba unutar EU, a donosi i propise vezane za iznošenje podataka u treće zemlje. Glavni su ciljevi GDPR-a vratiti građanima nadzor nad svojim osobnim podacima i pojednostaviti regulatorno okruženje za međunarodne korporacije ujednačavanjem propisa u cijeloj EU. U radu je opisano kako se pojedini članci Uredbe trebaju primijeniti na zaposlenike, ali i studente Veleučilišta Hrvatsko zagorje Krapina (VHZK), što se mijenja, što treba obuhvatiti Pravilnik, načela, svrha i važnost obrade osobnih

Količina informacija kojima smo okruženi eksponencijalno raste i s njom javlja se potreba za novim rješenjima na području znanosti o podacima. Kao jedno od rješenja, pojavio se Apache Spark, sa svojom izuzetno brzom jezgrom namijenjenoj za obradu velikih skupova podataka. Spark ujedinjuje nekoliko ugrađenih biblioteka koje je moguće međusobno kombinirati unutar jedne aplikacije. Ovaj rad fokusira se na korištenje MLliba, knjižice za strojno učenje, u procesu izvlačenja korisnih informacija iz velike količine podataka. Taj proces objašnjen je detaljno, počevši s uputama za instalaciju Apache Sparka, kratkim osvrtom na osnovne koncepte i naposljetku praktičnim primjerom izgradnje cjevovoda za strojno učenje te vrednovanjem rezultata koristeći MLlib. The amount of digital data that exists is growing at a rapid rate and with it the need for new solutions in the field of data science. As one of the solutions Apache Spark emerged with its lightening fast unified analytics engine for large-scale data processing. It provides several built-in libraries that you can easily combine in the same application. This thesis focuses on the use of MLlib, a machine learning library, in the process of extracting useful knowledge from volumes of data. The process is explained in details, starting with Apache Spark installation guide, an overview of the main concepts and culminating with a practical example of creating a machine learning pipeline and model evaluation via MLlib library.

Tema ovog rada biti će neuronske mreže. Prije svega, navest ću pod kojim su utjecajem i kako one nastale, koja im je bila svrha u doba njihova nastanka, a u koju su pak svrhu one korištene danas. Potom ću opisati postupak izrade vlastite neuronske mreže u programskom jeziku C#. Cilj ovog rada je izraditi vlastitu neuronsku mrežu koja će biti korištena u desktop aplikaciji kako bi napravila izračun aerodinamičkih profila. The topic of this thesis will be neural networks. First off, I plan to mention how were they invented, and what were the ideas that influenced their discovery, what was their purpose at the time of their invention, and what their purpose is today. After that, I will describe the process of creating my own neural network by using C# programming language. The goal of this thesis is to create a neural network which will be used in desktop application to calculate aerodynamic profiles.

Karakteristike vodne bilance krškog vodonosnika čine različiti oblici tečenja vode na koju osim količine padalina utječu kompleksni heterogeni hidrogeološki procesi koji su najčešće direktno ne mjerljivi. Osim problema mjerenja, identifikacija hidroloških režima postaje teža ukoliko su i postojeća mjerenja oskudna i ne kontinuirana. Unatoč konstantnoj nesigurnosti u predviđanju prirodnih pojava, matematički je moguće modelirati procjenitelje koji analiziraju postojeće stanje sustava te dati naznaku trenda njihovih glavnih obilježja. Studije odnosa padalina i oborina tzv. rainfall-runoff (RR) modeli dolaze sve više do značaja zbog boljih mogućnosti implementacije postojećih podataka. RR modeli čine skup različitih matematičkih principa koji u sumi pokušavaju opisati karakteristike riječnog bazena sa određenim pretpostavkama temeljenima na procesnim parametrima kao što su oblik krivulje recesije, površina otjecanja, odnos brzog i sporog otjecanja, količina vode u tlu i slično. Ukoliko se parametri uspješno kalibriraju i testiraju mogu dobiti traženi smisao u vidu opisivanja regionalnih karakteristika područja. Kalibrirani model predstavlja ponašanje hidrološkog sistema pod uvjetima koji su utvrđeni u bazi podataka. Uzimajući ove pretpostavke u obzir, modeliranje kompleksnih krških vodonosnika zahtjeva konceptualni pristup i pristup računalnog učenja. Trenutno dostupna računalna tehnologija postaje sve korisniji alat u analizi procesa za koje je znanje relativno ograničeno jer prije svega značajno smanjuje procesorsko vrijeme računanja te je fleksibilnija i razumljivija krajnjem korisniku. Cilj korištenih modela u ovom radu je pronalaženje ključnih parametara koje određeni model koristiti za uspješno opisivanje promatranih pojava. Iskorištena je mogućnost konceptualnog modela da se jednostavnim transfer funkcijama simuliraju različiti režimi otjecanja u koje je ugrađena informacija o načinu formiranja krivulje recesije kao i stanje količine vode u tlu. S druge strane parametarski model ne daje uvid u načina transformacije podataka, traži sustavan pristup određivanju njegove strukture ali daje veću točnost u usporedbi sa konceptualnim modelima. Implementacija korisnih saznanja o dinamici kretanja vode pomoću oba modela stvorila je bolju sliku dosad hidrološki neistraženog područja u kršu., Water balance characteristic of karst aquifer consist of different water regime flows influenced not only with amount of precipitation but especially with heterogenic and hydrogeological processes which can’t be directly measured. Aside from measurement problems, identification of hydrological regime becomes more difficult if the available data is scarce and discontinuous. Although constant uncertainty is always present in predicting natural phenomena, it is possible to model estimators which can be used to analyse current state of the system and give indication trends of their main features. Relations between rainfall and runoff, the RR model, are becoming more prominent because of their capabilities to implement noisy data. RR model represents an assembly of different mathematical principles trying to describe functioning of river catchment. RR models use certain assumptions about shapes of recession curve, catchment area, base flow-quick flow ratio, soilmoisture content and so on, to determine key parameters of the water circulation process. If the parameters are successfully calibrated and tested, they can be used as new insight to the properties of regional karst. Then, calibrated model represents hydrological behaviour under conditions determined in available database. Simulation of complex karst aquifer requires conceptual and computational learning approach. Current state of computer technology is becoming ever more useful in analysing processes of limited knowledge especially for the fact that computational time is becoming shorter and available software is more flexible and understandable to end user. Aim of proposed models is defining key factors for successful representation of observed runoff. Conceptual model combines transfer function and imbeds these key factors. Parametric model uses transformation which is not transparent but gives better approximation of cost function. Systematic approach to architectural design of parametric model overcomes these problems. Implementation of new findings from both models gives better hydrological understanding of investigated case study in karst.

U današnjem digitalnom svijetu poduzeća sve više koriste osobne podatke s ciljem maksimiziranja profita i prilagodbe poslovanja prema željama na tržištu, donesena je odluka o GDPR-u koja se odnosi na sve organizacije koje obrađuju osobne podatke građana Europske unije. Riječ je o jedinstvenoj regulativi na području Europske unije koja zamjenjuje 28 nacionalnih zakona. Europska unija odlučila je GDPR-om zaštiti privatnost svojih građana i povećati kontrolu nad obradom osobnih podataka. Poduzeća i institucije moraju se prilagoditi zahtjevima GDPR-a, a za nepridržavanje određene su visoke kazne. Kao jedna od država članica Hrvatska je obvezna uskladiti svoje zakonodavstvo s novodonesenom regulativom koja se primjenjuju od 25. svibnja 2018. GDPR utječe na odnose s korisnicima i potrošačima, a isto tako i na odnose unutar poduzeća kada je riječ o podatcima zaposlenih. Dakle, odnosi sa fizičkim osobama zahtijevaju dobivanje privole i takve podatke koristimo samo uz pristanak. GDPR za informatička poduzeća znači otvaranje novih poslovnih prilika te poticanje na inovacije. Poduzeća mogu iskoristiti prednosti snažnijeg povjerenja potrošača u svoju korist i postati konkurentniji u odnosu na ostale na tržištu. Informatička uloga u uvođenju GDPR-a je da u skladu sa pravnim propisima osigura zaštitu osobnih podataka te olakša samu implementaciju u sustave.

Obrada podataka se razvijala paralelno sa razvojem društva. Razvojem novih hardverskih komponenti, računalna obrada podataka postaje svakodnevno korištena u svim ljudskim djelatnostima. Veliki podaci su sad već dobro poznat pojam u svijetu tehnologije i odlikuju se glavnim karakteristikama poput volumena, raznolikosti i brzine. Za obradu takvih podataka u stvarnom vremenu postoji nekoliko open source platforma Ovaj rad bavi se funkcionalnostima platforme Apache Flink s posebnim osvrtom na njegov DataStreamAPI za stream processing. Data processing developed parallel to the development of society. With the development of new hardware components, computer data processing is in everyday use in all human activities. Big data is now a well-known term in the world of technology and is distinguished by the main features such as volume, diversity and velocity. There are several open source platforms for real-time data processing. This paper deals with Apache Flink platform functionality with a special focus on its DataStreamAPI for processing streams.

Autori u članku istražuju razvoj prikupljanja podataka o putnicima u zračnom prometu (engl. Passenger Name Record – PNR) te probleme kod njihove uporabe i razmjene za sigurnosne i kriminalističke potrebe. Analiziraju sporna pitanja koja su se javljala u pravnim okvirima Europske unije te istražuju međuodnos temeljnih prava građana, učinkovitosti uporabe prikupljanih podataka i perspektive razvoja. Američko poticanje razmjene podataka rezultiralo je donošenjem sporazuma o PNR-u između SAD-a i EU-a nakon čega je uslijedila dugogodišnja bitka subjekata EU-a oko potrebe donošenja pravnog akta koji bi uspostavio i regulirao sustav PNR za države članice. Nakon iscrpnih analiza i prijedloga, a kao ubrzana reakcija i politički odgovor na terorističke napade u Parizu, godine 2016. na snagu je stupila Direktiva 2016/681 o uporabi podataka radi sprečavanja, otkrivanja, istrage i kaznenog progona kaznenih djela terorizma i teških kaznenih djela. Nakon implementacije, države članice osnovale su svoje odjele za informacije o putnicima. Uz osvrt na suprotstavljena stajališta o uvođenju jednoga opsežnog informacijskog sustava za prikupljanje osobnih podataka, na kraju članka prikazano je i trenutačno stanje u Hrvatskoj., The authors conducted the research on the development of data collection on passenger name record (PNR) data and problems regarding their use and exchange for security and criminal investigation purposes. They analyzed the controversial issues that have occurred within the legal framework of the European Union and conducted the research on the interrelation of citizens' fundamental rights and data collection efficiency. The US instigation for the exchange of information has resulted in the adoption of a PNR agreement between the US and the EU, followed by the EU's longstanding battle over the need for a legal act to establish and regulate the PNR system for Member States. After thorough analysis, proposals and unsuccessful attempts by science and profession, and as a rapid reaction and political response to terrorist attacks in Paris, Directive 2016/681 on the use of passenger name record (PNR) data for the prevention, detection, investigation and prosecution of terrorist offences and serious crime came into force on 27 April 2016. After implementation, Member States have established their passenger information units (PIUs). With a review on the opposing views of the establishment of a large-scale information system for collection and processing of personal data, at the end of the article the current situation in Croatia is also presented.

Ovaj diplomski rad započinje pregledom razvoja, ideja i nekih ostvarenih inteligentnih tutorskih sustava, nakon čega je detaljno opisana njihova danas široko prihvaćena arhitektura u vidu četiri modula. Nastavlja se pogledom na analitiku učenja iz perspektive vodećih istraživača tog područja, danas neizostavne pedagoške znanstvene discipline te se zaključuje o njenoj primjeni u inteligentnim tutorskim sustavima, ističući povezanost ova dva područja istraživanja. Predstavljene su osnovne zamisli inteligentnog tutorskog sustava AC-ware Tutor, koji posebnu pažnju pridaje modulu učenika i koristi se na splitskom PMF-u od 2012. g. Podaci o radu studenata iskorišteni su za prikaz podataka o napretku za vrijeme njihovog učenja. Za obradu se koristi programskom paketu RStudio, integriranom programskom okruženju za jezik R, najpopularnijeg alata u analitici učenja, čije su osnove također metodički objašnjene kroz konkretne primjere, a dane su i idejne smjernice za buduća istraživanja u analitici učenja., This thesis starts with the overview of development, ideas and evaluation of intelligent tutoring systems, after which widely accepted architecture of its four modules is described in detail. Paper is continued with a synthesis of learning analytics from its prominent researcher's point of view, concluding with application in intelligent tutoring systems while highlighting synergy of these two academic disciplines. Basic ideas of intelligent tutoring system AC-ware Tutor are presented. This system is focused on student module and came into use in 2012 on Faculty of science, University of Split. Student data from this system were logged and now used for representation of their learning progress. Data was processed in RStudio, an integrated development environment for R language, the most popular tool in learning analytics. Its basics are also methodically explained through the examples. Some ideas for direction of future research on this system in learning analytics are also given.

Ideja za ovaj sustav je nastala iz potrebe za automatiziranjem ispravljanja rezultata ispita, kvizova i anketa. Umjesto trenutnog klasičnog ispravljanja ovaj sustav bi omogućio automatsko ispravljanje i kasnije pregledavanje tih podataka. Tema ovog rada je dio koji se odnosi na obradu i prikaz podataka nakon što je korisnik riješio ispit. Sustav je implementiran kao web aplikacija, pomoću radnog okvira Ruby on Rails. Aplikacija je vrlo orijentirana na bazu podataka, stoga je njoj posvećeno dosta pažnje, a korištena je besplatna, otvorena baza podataka PostgreSQL. Korisnik može vidjeti sve svoje ispite, ankete i kvizove na jednom mjestu te pratiti svoje rezultate. Svoje rezultate može usporediti s drugim korisnicima te vidjeti općenitu statistiku ispita. Sustav je vrlo široko primjenjiv te bi mogao biti koristan u mnogim aspektima ljudskih djelatnosti. Idea for this system has come from a need to have automated result grading of exams, quizzes and polls. Instead of classic exam grading, this system would enable automatic grading of exam results and displaying the data afterwards. Theme of this thesis is the part of a grading system which is used to process and display the data after the user solved quiz, exam or poll. System is implemented as a web application using Ruby on Rails framework. Application is database oriented, which means a lot od dedication is given to it. As a datebase I used free, open source PostgreSQL. System enables user to see his exams, quizzes and polls in one place so he can track his progress. He can later compare his results to other user's results and also see overall exam statistics. System has wide variety of applications and could be useful in many aspects.

Brojači cestovnog prometa pomoću različitih senzora za mjerenje prometnih parametara snimaju podatke o stanju cestovnog prometa koji se zatim statistički obrađuju. Dobiveni statistički podatci omogućuju uvid u trenutno i prošlo stanje prometa te se dobivaju potrebni podatci koji upućuju na potrebne rekonstrukcije, izgradnju novih prometnih pravaca te na ostale mjere poboljšanja postojećeg i budućeg prometa. U radu su opisani prometni parametri cestovnih prometnica. Predstavljen je pregled vrsta senzora za mjerenje prometnih parametara, napravljen je pregled obrađenih prometnih podataka te su prikazane i objašnjene funkcije implementirane u programskom sustavu MatLAB prilagođene za učitavanje, statističku obradu i grafički prikaz podataka s brojača cestovnog prometa s pojedinog mjernog mjesta u Republici Sloveniji.

Predmet istraživanja ovoga rada je primjena GIS softvera u razvoju speleološke geoprostorne baze podataka koja obuhvaća speleološke objekte i njihova obilježja. Rad je pisan s ciljem stvaranja geoprostorne baze podataka koja može doprinijeti efikasnijim i bolje organiziranim speleološkim istraživanjima, budući da su unos i pohrana podataka imperativ za uspješno istraživanje. Proces stvaranja geoprostorne baze podataka tekao je kroz tri temeljne faze: konceptualnu, logičku i fizičku fazu razvoja. Podatci koji su se unosili bili su s područja Samoborskog gorja. Definirali su se GIS alati, geoinformacijski sustavi i vrste baze podataka, a geoprostorna je baza za potrebe speleologije rađena u ESRI ArcCatalog-u. The thesis is based on developing a database using GIS software.It is based on special needs of certain informations for speleology purposes. The aim of the thesis is to increase effectiveness of speleology research and to contribute to the organization of fieldwork. The building of the geodatabase went through three core developing stages: conceptual, logical and physical. The structure data defined the organization of Feature Datasets. The inserted data was from the region Samoborsko gorje. FInally, the geodatabase was developed in ArcCatalog.

Obrada podataka se paralelno razvijala sa razvojem društva. Od najranijih vremena do dolaska novih tehnologija elektroničke obrade podataka. Razvojem novih hardverskih komponenti, računalna obrada podataka postaje svakodnevno korištena u svim ljudskim djelatnostima. Postoji sedam metoda obrada podataka: serijska obrada, obrada u stvarnom vremenu, obrada s podjelom vremena, višezadaćna obrada, višeprogramska obrada, simultana obrada i daljinska obrada od kojih je svaka pronašla implementaciju u današnjem svijetu. Sukladno obradi velikih količina podataka, razvijale su se metode pohrane podataka od kojih danas najkorištenija i najpristupačnija „Cloud Data Storage“ pohrana podataka. Stoga, glavni cilj ovoga rada je analizirati metode obrade podataka i dobiti percepciju razvoja informacijskog sustava. Računalstvo u oblaku zahtjeva stalnu „on line“ uslugu, stoga se javlja pitanje sigurnosti podataka. Postoje nekoliko područja na koja treba obratiti pozornost kako bi sustav bio siguran. To su upravljanje identitetima, fizička sigurnost, sigurnost osoblja, dostupnost i neprekidnost poslovanja, sigurnost aplikacija, privatnost i pravna pitanja.

Statistika istražuje pojave koje su po svojoj prirodi varijabilne i čije je uzročno- posljedične zakonitosti teško unaprijed predvidjeti. Analiziranjem pojava statistika donosi određene zaključke o masovnom ponašanju tih pojava. U ovom radu analizirano je ponašanje potrošača koji kupuju preko kataloške prodaje i to primjenom metoda relativnih mjera disperzije, korelacijske i regresijske analize. Na Avonovoj kataloškoj prodaji proizvoda prikazano je ponašanje kupaca i za očekivati je da se može poopćiti na sve kupce koji na taj način kupuju proizvode. Osim analize ponašanja kupaca prikazano je da se primjenom programa MS Excel® može predvidjeti ukupnu godišnju prodaju za dvije godine unaprijed.

Cilj ove aplikacije je bio izraditi hemeroteku s funkcionalnim korisničkim sučeljem koje će omogućiti normaliziranu pohranu podataka o događajima, osobama, te izvorima na koje se članci odnose, kao i pretraživanje i referenciranje na članke. Pristupio sam problemu prvo konceptualno, odabirući programski jezik, pa onda tehnologiju realizacije. Odlučio sam se za programski jezik C#. Slijedno sam se odlučio za rad u Microsoft .NET Frameworku. Zbog lakoće korištenja, a opet bogate funkcionalnosti sam se odlučio za Visual Studio kao programsko okruženje. Nakon toga sam odabrao Windows Forms kao tehnologiju ostvarenja aplikacije. Pristup kodiranju mi je bio database-first, te sam bazu napravio koristeći SQL Server Management Studio 2014. Nakon toga je valjalo povezati podatke iz baze s formama, pri čemu sam se odlučio za Entity Framework kao logičan izbor. Aplikacija implementira cjelokupno znanje naučeno tijekom tri godine Preddiplomskog studija na FER-u, posebice gradivo naučeno na predmetu Razvoj primijenjene programske potpore. The goal of this application was to build a Hemeroteca with functional user interface that will allow for normalized data storage regarding people, event and source that articles refer to, as well as searching and referencing those articles. My approach to problem was firstly conceptual, choosing programming language and then the technology of realization.I have decided for the programming language C#. Following that, I have decided to work in Microsoft .NET Framework. Because of ease of use, but still a wealthy functionality I have decided on Visual Studio as my IDE. After that I have chosen Windows Forms as technology to accomplish my application in. My access to coding was database-first, having built a database in SQL Server Management Studio 2014. After that data had to be bound to said forms, for which I have decided to use Entity Framework as a logical choice. Application implements wholesome knowledge learned over the three years of studying for my Bachelor's degree in Program Engineering, especially the lessons learned on Development of Applied Programming Support subject.

U ovom radu izrađen je program koji detektira i ispisuje odigrane poteze na temelju video snimke odigrane šahovske partije. Cjelokupni sustav se može podijeliti u četiri glavne cjeline: priprema i učitavanje video snimke šahovske partije, priprema slike za obradu, obrada slike i obrada podataka te detekcija i ispis odigranih šahovskih poteza. Kroz rad razmotrene su brojne metode obrade slike, mogućnosti primjene pojedinih metoda, njihove prednosti i nedostaci kao i razlozi korištenja navedenih metoda. Nakon opisa problema i korištenih alata, detaljno je opisana realizacija programa te su navedene alternativne metode realizacije problemskog zadatka koje pružaju slične ili jednake rezultate In this thesis chess move recognition and printing program was developed. It consists of four main subsystems: preparation and loading of a video of a chess game, video preparation for image processing, image processing and data processing, chess move detection and printing. First, various methods of image processing, their application possibilites and their advantages and disadvantages are described along with task explanation and used tools. After that, system implementation is explained in great detail along with the results. At the end of thesis, alternative methods for solving the problem are given and explained.

U ovom radu prikazani su principi dohvaćanja, čišćenja, transformiranja, normalizacije i filtriranja podataka u svrhu pripreme za prediktivnu analizu. Prilikom čišćenja podataka nad istima se provodi analiza te se prikuplja znanje o njima kako bi se prediktivnom dijelu projekta moglo pristupiti što bolje i preciznije. Sljedeći korak u izgradnji prediktivnog modela su odabir i implementacija algoritma. Postoji nekoliko pristupa izgradnji prediktivnog modela, a u ovom radu fokus je stavljen na algoritme za nadzirano učenje jer u setu podataka postoji varijabla čiju je vrijednost potrebno predvidjeti. In this document there have been shown principles of data fetching, cleansing, transformation, normalization and filtering in order to prepare it for predictive analysis. This processes give the chance for data analysis in order to collect knowledge about it and enable developers to prepare best algorithm for this data to get most efficient and solution. Next step in this process is implementation of predictive analysis algorithm and it is necessary to choose best fit and build right algorithm. This document is based on algorithms for supervised learning because in data there is one dependant variable which value needs to be guessed.

Biostatistika je neizostavan alat u biologiji koja ispravnim korištenjem omogućuje vidjeti veze između različitih fenomena te predvidjeti buduće trendove. Gotovo svako istraživanje zahtijeva prikupljanje, obradu te interpretaciju podataka kako bi se došlo do novih spoznaja. Kako bi spoznaje bile ispravne, potrebno je koristiti statistiku na ispravan način. Dostupnost velikih broja metoda znanstvenike navodi na pogreške, a u nekim slučajevima pogrešne se metode namjerno koriste kako bi došlo do dobivanja krivih, ali željenih rezultata. U ovom radu navedene su i opisane neke od najčešćih grešaka u prikupljanju, obradi te interpretaciji bioloških podataka kako bi se ukazalo na problem neispravne manipulacije uzorkom i podacima od samog početka do kraja analize podataka u biološkim istraživanjima. Također je sugerirano kako unaprijediti analizu te na koje je stvari potrebno obratiti pažnju kako bi došlo do minimiziranja grešaka u istraživanjima i kvalitetnog razvoja znanosti. Biostatistics is a fundamental tool in biology that allows to visualize the data and observe connections between different phenomena. Also, in some cases it makes possible to predict future trends of our subject of interest. Every research requires collecting, processing and interpretation of data. Only proper use of statistics can guarantee accurate results and lead to reliable conclusions. This paper describes the most common mistakes and errors made during data collection, processing and interpretation. The paper also suggest how to improve data analysis in order to improve the development of biological sciences.

U ovome radu pokazao sam jedan od primjera implementacije MapReduce programa u Hadoop okolini, koji služi za obradu velikih skupova podataka. MapReduce programi obrađuju podatke iz područja prometa, konkretno podatke taksi vozila sa područja New Yorka. Glavne funkcije u programima su funkcije Map i Reduce. Funkcija Map se poziva nad svakim dijelom ulaznih podataka i proizvodi međurezultat u obliku ključ/vrijednost. Funkcija Reduce obrađuje sve vrijednosti povezane s istim ključem kako bi se dobio konačan rezultat obrade. Algoritmi su pokretani i obrađeni unutar razvojne okoline Hadoop. Algoritmi su implementirali u programskom jeziku Java te je analizirano njihovo vrijeme izvođenja. In this thesis I have shown one of the examples of the MapReduce program implementation in the Hadoop environment that is used for Big Data analysis. My MapReduce programs analyze traffic data, specifically, data gathered from taxis from the area of New York City. Main functions in programs are functions Map and Reduce. Function Map is invoked on every part of input data and gives result in the form of key/value. Function Reduce analyses all values associated with the same key in order to get the final result. Algorithms are run and processed within the Hadoop development environment. Algorithms are implemented in the Java programming language and their processing time is analyzed.