Визуальное моделирование в информационных технологиях

_т

С. М. Шорыгин

Визуальное моделирование в информационных технологиях

Статья описывает визуальное моделирование как метод научного познания. Описана визуальная модель как знаковая система. Описанавизуальная модель как коммуникация при передаче знаний.

Выделены направления визуального моделирования: презентации, программные реализации, 2D, 2.5D, 3^-моделирование , виртуальный мир, обработка изображений, применение систем компьютерной графики,применение геоинформационных систем, компьютерные анимации,интернет-технологии,интеллектуальные технологии.

Раскрываются особенности применения визуальных моделей. Описано применение геоинформатики для визуального моделирования. Раскрыта особенность геоданных как ресурсавизуального моделирования. Подробно рассмотрено построение компьютерного изображения как формы представления визуальных моделей.

Описаны возможности и причины применения цветокоррекции изображения и повышения их резкости. Выделены наиболее часто используемые методы цветокоррекции: выставление баланса белого, изменение тона, светлоты, насыщенности изображения, задание графиков или формул функций преобразования.

Показано различие между RGB и CM-YK моделями изображения. Отмечены перспективы развития этого направления.

Ключевые слова: информация, моделирование, информационные модели, визуальные модели, визуальное моделирование,компьютерные изображения

S. M. Shorygin Visual modeling in information technology

This article describes visual modeling as a method of scientific knowledge. Described as a visual model of a system of signs. Described as a visual model of communication in the transmission of knowledge.

The selected areas are visual modeling: presentations, software implementation, 2D, 2.5 D, 3D modeling, virtual world, image processing, application of computer graphics, application of geographic information systems, computer animation, Internet technology, intelligent technology.

The peculiarities of the use of visual models. Describes the use of geoinformatics for visual simulation. The features of geodata as a resource of visual modeling. Details how to build an image of the computer as a form of visual representation models.

Describes the features and reasons for applying color correction of the image and increase their sharpness. The most commonly used methods of color correction: setting white balance, change the tone,lightness,saturation,image,graphs or formulas conversion functions.

Shows the difference between RGB and CM-YKimage models. Described the prospects development of this direction.

Keywords: information, modeling, information models, visual models, visual simulation, computer-generated images

Введение

1 современных условиях возрастания информационной нагрузки требуются новые методы по оперативному и ¡¡Эффективному усвоению больших объемов информации. Одним из решений этой проблемы ЯвЛяется визуальное моделирование. Этот вид моделирования использует в своей основе изо-

бражения. Изображение обычно обладает большей информативностью (на 2-3 порядка больше чем текст) и меньшей степенью абстрактности, то есть является более гибким каналом, чем текст или цифра. Поэтому в настоящее время возрастает роль изображения в современном коммуникативном процессе. Визуальное моделирование развивается, опираясь, прежде всего,

на иКоничббкйе^наки. ПЭЭтоМ^ири создании систем визуального моделирования необходимо ¡учитывать специфику этих процессов.

Визуальная форма представления информации, широко используется при получении пространственных знаний [1, 2]. визуальное моделирование применяется при построении пространственных моделей [3] и как составная часть информационного моделирования [4]. Визуальное моделирование применяется при анализе, при добыче данных. Визуальное моделирование применяется при построении моделей информационной ситуации [5]. Этот вид моделирования является обязательным при построении трехмерных моделей. При обработке данных дистанционного зондирования визуальное моделирование является обязательным [6]. Оно также широко применяется в образовании , в частности при мультимедийном образовании [7]. Важную роль визуальное моделирование играет в информационном управлении [8, 9], где используется свойство визуальных моделей инди-кативность и информационная оперативность. Все перечисленное говорить об актуальности исследования методов визуального моделирования в рамках информатики. Представляет интерес анализ методов визуального моделирования с информационных позиций.

Визуальная модель как знаковая система

Визуальная модель как знаковая система [10] первична по отношению к символическим знакам, в том числе и к печатному слову. Первоначально знак, обозначающий определенный предмет, представлял собой всего лишь изображение этого предмета и включал две функции: изображения и понятия (значения).

В процессе эволюции человечества и коммуникативных процессов понятие все более отделялось от изображения, что привело к письменным (символическим) знакам, которые с одной стороны абстрагировались от обозначаемых ими предметов, а затем преобразовались в специальные системы (алфавиты). В этих системах понятия объектов отображались словами, состоящими из знаков алфавита.

На этих принципах построено лингвистическое моделирование, цифровое моделирование, математическое моделирование, экономико-математическое моделирование, и другие виды, работающие с символическими знаками. Только картографическое моделирование сохранило в себе два первоначальных свойства: изображения и символа.

В современных условиях актуальна задача исследования комплексного взаимодействия различных знаковых систем в процессе визуального моделирования. Наиболее часто приходится сталкиваться с одномоментным использованием ико-нических знаков и вербальных элементов, при помощи которых и формируется визуальная модель.

Визуальные модели в отличие от статических изображений могут выполнять три основные функции, позиционную, индикационную, знаковую.

Знаковая функция заключается в указании значения того, что за объект отображается в данной визуальной модели. Знаковая функция является отражением "Герменевтического" принципа. Применительно к анализу или обучению, данный принцип направлен на то, чтобы исследователь понимал смысл изучаемой визуальной модели («герменевтика» — это «разъясняю», «истолковываю»). Позиционная функция заключается в указании места пространства, в котором проходит исследование или анализ. Индикационная функция заключается в указании наличия данного объекта (явления) или наличия его состояния (изменения). Особенностью визуальных моделей является возможность повторения изображений с целью показа динамики изменения процесса или выявления различий. При повторении визуальных моделей в сценарии получатся знаковая избыточность, которая с одной стороны повышает эффективность индикационной функции, с другой повышает достоверность информации и ее лучшую усвояемость.

Коммуникационная визуальная модель. Как коммуникация визуальная модель передает большее количество информации по сравнению с текстом и цифрой за короткие промежутки времени [11]. Это определяет их преимущества в оперативном анализе. В настоящее время можно выделить следующие направления визуального моделирования:

• презентации;

• программные реализации, включая 2D, 2.5D, 3D - моделирование;

• виртуальный мир;

• обработка изображений;

• применение систем компьютерной графики, включая деловую;

• применение геоинформационных систем;

• компьютерные аннимации;

• интернет-технологии;

• интеллектуальные технологии.

Все виды моделирования используют так называемый графический интерфейс пользователя. Концепция визуального моделирования достаточно проста, но реализация трудоемка. Примерная последовательность действий такова:

1. Определение цели моделирования.

2. Определение сценария полного цикла моделирования.

3. Выбор информационной среды, в которой будет реализовано визуальное моделирование.

4. Определение сценариев восприятия (циклов демонстрации) моделей.

5. Подготовка списка статических визуальных моделей.

pnojournal.wordpress.com 20

6. Задание палитры и системы видеопереда-

Ни

7. Задание параметров представления ракурсов, окон, масштабов и т.п.

8. Разработка механизмов изменения положения.

9. Разработка механизмов интерактивного взаимодействия пользователя с моделью.

10. Разработка механизмов информационной защиты.

Методы применения визуальных моделей Выделяют три направления методов применения визуальных моделей [12]. К первому относятся методы, позволяющие создавать исходные модели. Во второе направление входят методы, позволяющие объединять исходных графических моделей в системы, сценарии, включая, если надо текст, звук или анимацию. В третье направление входят методы, позволяющие показывать готовые сценарии визуального моделирования. Они в частности, позволяют осуществлять и межплатформенный обмен.

Рассматривая технологии визуального моделирования, следует отметить большое значение для них методов объектно-ориентированного подхода и дополняющего его визуального программирования. Это является примеров интеграции технологий, поскольку визуальное программирование допускает написание программ традиционным способом и позволяет оперативно создавать программные проекты с созданием необходимого графического интерфейса.

Применение ГИС для визуального моделирования. следует отметить применение ГИС для визуального моделирования. По сравнению с другими информационными системами ГИС обладает возможностью глобальной интеграции. Она позволяет устанавливать взаимосвязи между "большими", "средними", "малыми" — объектами окружающего мира в любой последовательности, например в соотношении: большой — большой большой — средний большой — малый средний — средний средний — малый малый — малый.

Это существенно повышает качество анализа и возможности визуального моделирования. Таким образом, визуальное моделирование является очередным шагом в индустрии информатизации и способствует развитию научных исследований и образовательных технологий.

Еще одной особенностью моделирования в ГИС является то, что геоданные являются си-¡схемным информационным ресурсом [13, 14]. Это означает, что геоданные представляют собой целостную систему, которая обладает большими возможностями по построению визуальных моделей в сравнении с разрозненными данными.

Изображение как форма представления визуальной модели. Изображение, как информационная модель, может быть статическим и динамическим (анимационным) [12]. Эта модель может быть первичной или вторичной. Способов получения первичных изображений множество. Изображение с цифрового фотоаппарата может быть скопировано напрямую в компьютер для редактирования. Негативные фотопленки и слайды после оцифровки с помощью сканера можно обрабатывать на компьютере. Преимуществом такого изображения является широкий динамический диапазон, отсутствие цифрового шума. Недостаток — зернистость пленки, обычно низкое качество сканирования. Получить изображение с пленки, сопоставимое по качеству с изображением с профессиональной цифровой камеры, можно только на дорогом профессиональном сканере.

С широкоформатных негативов и слайдов можно получить изображения очень большого размера и высокого качества. Печатные оригиналы, полиграфические оттиски, напечатанные фотографии после перевода в цифровой вид с помощью сканера, можно обрабатывать на компьютере. Однако результат оцифровки таких оригиналов имеет недостатки — малый динамический диапазон, у полиграфических оттисков — растр, который может приводить к образованию муара при повторном растрировании. Изображение, полученное любым из перечисленных способов, должно быть документировано, то есть оригинал должен быть сохранен на физическом носителе информации.

Вторичная визуальная модель [15] получается на основе компьютерной обработки или при интерактивном редактировании изображений. Основной целью процесса редактирования изображений является устранение недостатков изображения. Например, шум (случайные погрешности цвета в каждой точке изображения) недостаточная или избыточная яркость изображения, недостаточный или избыточный контраст, неправильный цветовой тон (цветовой баланс), нерезкость, пыль, царапины, дистор-сия и виньетирование объектива, и другие.

Другая цель преследуемая процессом редактирования изображение — структурное изменение оригиналов. Оно широко используется в виртуальных образовательных моделях [16].

Виды редактирования, такие как: кадрирование, создание панорам, устранение ненужных деталей изображения, фотомонтаж — создание из частей нескольких изображений нового изображения, дорисовка, включение в изображение надписей, символов, указателей, применение спецэффектов, фильтров, наложение теней, изменение фонов изображений, добавление текстур, изменение подсветки изображений — приводят к созданию оригинальных изображений, несущих в себе новую  инфоймавию

Редактирбваййе ^аяоговьж'й цифровых изо-рраЖений проводится в основном на компьютере растровыми редакторами в цифровом виде. Современные редакторы не лишены недостатков, ¡однако грамотное их использование позволяет решить большинство задач, возникающих при редактировании изображений. Они могут, в какой-то степени, исправлять технические дефекты, допущенные в процессе получения изображения.

Самым распространенным профессиональным редактором растровых изображений является программа Adobe PhotoShop. Средствами программы можно производить всевозможные преобразования растровых изображений. Отдельно хотелось бы остановиться на возможностях цветокоррекции изображения и возможностями повышения их резкости.

Цветокоррекция — внесение изменений в цвет оригинала. Многие относят к цветокоррекции те процедуры, которые не связаны с изменением сюжета изображения. В более узком смысле цветокоррекция — это такое преобразование изображения, объекта или фрагмента, когда новый цвет обрабатываемого пикселя зависит от старого значения этого пикселя и не зависит от соседних пикселей.

Основная причина, по которой приходится выполнять коррекцию цвета, следующая: человеческий глаз имеет способность адаптироваться к силе и спектральным характеристикам освещения таким образом, что сохраняется восприятие цвета предметов в большинстве случаев

веЭ'явискМо о+^сяеКтраЛеяого" состава освещения, камера же фиксирует световое излучеНИв без адаптации. Поэтому фотографии ино|Я| сильно отличаются от того, что мы видим, когДа фотографируем. Для устранения этой проблемы в цифровой фотографии, а также видео съемке, используются алгоритмы настройки белой точки (баланса белого цвета). Другие причины применения цветокоррекции: недостаточный или избыточный контраст изображения, вуаль, выцветание изображения. Существует цветокоррекция для внесения гармонии между фотоизображениями и дизайном публикации либо содержанием материалов, подобную процессу фотопечати в фотографическом искусстве.

Методы преобразования цвета могут быть самыми разными, однако наиболее часто используемыми методами цветокоррекции являются следующие:

• выставление баланса белого (учет освещения) при преобразовании электронного сигнала матрицы в файл изображения;

• преобразования, непосредственно задающие изменения тона, светлоты, насыщенности изображения или его частей;

• задание графиков или формул функций преобразования (в программах эти инструменты называются «кривые», «уровни», «гамма») входных значений в выходные.

Изображение должно быть представлено в какой-то цветовой модели Lab, RGB, CMYK или других.

ОгромнОе^коЯйчество различных цветов, ко-рТЬрые воспринимаются человеком, может быть представлено на экране монитора и на бумаге. Однако не все цвета, которые мы видим в природе, могут быть в точности воспроизведены монитором, на бумаге или другом носителе. Например, чистые голубой и желтый цвета плохо воспроизводятся монитором. Часть цветов, отображаемых монитором, можно напечатать, но при печати плохо передаются цвета, имеющие очень низкую плотность. Соответственно созданные цветовые модели имеют различный Цветовой диапазон.

Наибольшим цветовым охватом обладает модель Lab, в ней можно представить практически все цвета природы, которые способен воспри-

нят! человек" Меньшим Цветовым ^диапазоном обладает цветовая модель RGB. Соотношение! цветовых охватов различных цветовых моделей представлено на рис. 1 [4].

В цветовом пространстве Lab значение светлоты отделено от значения хроматической составляющей цвета (тон, насыщенность). Светлота задана координатой L (изменяется от 0 до 100, то есть от самого темного до самого светлого), хроматическая составляющая — двумя полярными координатами a и b (рис. 2). Первая обозначает положение цвета в диапазоне от зеленого до пурпурного, вторая — от синего до желтого.

В отличие от цветовых пространств RGB или CMYK, которые являются, по сути, набором

-¿7

'bf

^А

75%

L

Т0%

Рис. 2. Принцип построения цветовой модели Lab

аппаратных данных для воспроизведения цвета на экране монитора или на бумаге (цвет может зависеть от типа печатной машины, марки красок, влажности воздуха в цеху или производителя монитора и его настроек), Lab однозначно определяет цвет.

Механизм Lab нашел широкое применение в программном обеспечении для обработки изображений в качестве промежуточного цветового пространства, через которое происходит конвертирование данных между другими цветовыми пространствами (например, из RGB сканера или фотоаппарата в CMYK печатного процесса). При этом особые свойства Lab сделали редактирование в этом пространстве мощным инструментом цветокоррекции.

Благодаря характеру определения цвета в Lab появляется возможность отдельно воздей-

ствовать на яркость, контраст изображения и на его цвет. Во многих случаях это позволяет ускорить обработку изображений, например, при допечатной подготовке. Lab предоставляет возможность избирательного воздействия на отдельные цвета в изображении, усиления цветового контраста, незаменимой является и возможность, которую это цветовое пространство предоставляет для борьбы с цветовым шумом на цифровых фотографиях, а также повысить резкость снимка.

RGB (аббревиатура английских слов Red, Green, Blue — красный, зеленый, синий) — аддитивная цветовая модель, описывающая способ синтеза цвета. Выбор основных цветов обусловлен особенностями физиологии восприятия цвета сетчаткой человеческого глаза. Цветовая модель RGB нашла широкое применение в технике.

ИАддитивной" (аНтл."%ddmon) она называется" потому, что цвета получаются путем добавления к черному. Иначе говоря, если цвет экрана, освещенного цветным прожектором, обозначается в RGB как (r1, g1, b1), а цвет того же экрана, освещенного другим прожектором, — (r2, g2, b2), то при освещении двумя прожекторами цвет щкрана будет обозначаться как (r1+r2, g1+g2, b1+b2).

Изображение в данной цветовой модели со-¡стоит из трех каналов. При смешении основных цветов (основными цветами считаются красный, зеленый и синий) — например, синего (B) и красного (R), мы получаем пурпурный (M magenta), при смешении зеленого (G) и красного (R) — ¡¡желтый (Y yellow), при смешении зеленого (G) и синего (B) — голубой (С cyan). При смешении всех трех цветовых компонентов мы получаем белый цвет. В мониторах применяются три электронные пушки (светодиода, светофильтра) для красного, зеленого и синего каналов.

Цветовая модель RGB имеет по многим тонам цвета более широкий цветовой охват (может представить более насыщенные цвета), чем типичный охват цветов CMYK, поэтому иногда изображения, замечательно выглядящие в RGB, значительно тускнеют и гаснут в CMYK. Цветовая модель RGB была изначально разработана для описания цвета на цветном мониторе, но, поскольку, мониторы разных моделей и производителей различаются, были предложены несколько альтернативных цветовых пространств, соответствующих «усредненному» монитору. К таким относятся, например, sRGB и Adobe RGB. Варианты цветового пространства отличаются разными оттенками основных цветов, разной цветовой температурой, разным показателем гамма-коррекции.

CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key color -субтрактивная цветовая модель, используемая прежде всего в полиграфии для стандартной триадной печати. Схема CMYK, как правило, обладает сравнительно небольшим цветовым охватом, меньшим чем RGB.

ЦвеПв ^ЦветоВой' модели' CMYK нРйвиеяЩн!! только от спектральных характеристик красителей и от способа их нанесения, но и их количества, характеристик бумаги и других факторов. Фактически цифры CMYK являются лишь набором аппаратных данных для фотонаборного автомата или CTP (Computer to Plate — технология изготовления печатных форм в полиграфии) и не определяют цвет однозначно.

Так, исторически в разных странах сложилось несколько стандартизованных процессов офсетной печати. Сегодня это американский, европейский и японский стандарты для мелованной и немелованной бумаг. Именно для этих процессов разработаны стандартизованные бумаги и краски. Для них же созданы соответствующие цветовые модели CMYK, которые используются в процессах цветоделения. Однако, многие типографии, в которых работают специалисты с достаточной квалификацией (или способные на время пригласить такого специалиста) нередко создают профиль описывающий печатный процесс конкретной печатной машины с конкретной бумагой. Этот профиль они предоставляют своим заказчикам.

Заключение

Визуальное моделирование является сложным комплексным моделированием, требующим значительных вычислительных ресурсов. источником визуального моделирования являются данные получаемые в информационном поле [17]. Визуальное моделирование является инструментом, помогающим создавать научную картину мира [18]. Визуальное моделирование является одним из инструментов управления и глобального мониторинга. Визуальное моделирование группируется по двум направлениям: адекватное построение модели реального мира; техника визуального представления этой модели компьютерными средствами. Эта область знаний еще далеко не исследована и требует дальнейшего развития.

ЛИТЕРАТУРА

1. Цветков В. Я. Пространственные знания // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2013. № 7. С. 43-47.

2. Antony Galton. Spatial and temporal knowledge representation // Earth Science Informatics, September. 2009. Vol. 2, Issue 3, pp. 169-187.

3. V. Уа. Tsvetkov. Spatial Information Models // European Researcher, 2013, Vol.(60), № 10-1, p. 2386-2392.

4. Булгаков С. В. Информационное визуальное моделирование // Вестник МГТУ МИРЭА - «MSTU MIREA HERALD». 2014. № 1 (2). С. 58-73.

5. Соловьев И.В. Применение модели информационной ситуации в геоинформатике // Науки о Земле. 2012. № 01. С. 54-58.

6. Кашкин В. Б., Сухинин А. И. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений: Учебное пособие. М.: Логос, 2001. 264 с.

7. Цветков В. Я., Тюрин А. Г. Управление потоками мультимедиа в образовательном пространстве // Информатизация образования и науки. 2014. № 1. С. 170-178.

8. Цветков В. Я. Информационное управление. LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, Saarbrücken, Germany. 2012. 201 с.

В. Новиков Д. А., Чхартишвили А. Г. Прикладные модели информационного управления. М.: ИПУ РАН, 2004. 129 с.

10. Соломоник А., Соломоник А. Язык как знаковая система. М.: Наука, 1992. 223 с.

11. Кознов Д. В., Ольхович Л. Б. Визуальные языки проектов // Системное программирование. СПб. 2004. С. 148-168.

12. ВАЙИНЁ В. Л. К теории компьютерной визуализации // Вычислительные технолошшШйр. Т. 10. №. 4. С.:Д1-51.

pnojournal.wordpress.com 24

13'. даавийшх В. П., Цветков В. Я. изданные как системный инфОр'МацйШный ресурстгВесТник россиЙЬ.коЙажаяемйи'наук. ||pbl4. Т. 84. № 9. С. 826-829.

14. V. P. Savinykh and V. Ya. Tsvetkov. Geodata As a Systemic Information Resource // Herald of the Russian Academy of Sciences, 2014, Vol. 84, No. 5, pp. 365-368.

15. Орлов С. А. Базовые средства визуального моделирования сложных программных приложений // Computer Modelling & New Technologies. 2002. Т. 6. №. 2. С. 45-48.

16. Сморкалов А. Ю. Реализация образовательных инструментов в виртуальных 3Э-средах с использованием потоковых процессоров // Образовательные технологии и общество. 2011. Т. 14. №. 3. С. 409-425.

17. Tsvetkov V. Ya. Information field. Life Science Journal. 2014, 11(5). рр. 551-554.

18. Tsvetkov V. Yа. Worldview Model as the Result of Education // World Applied Sciences Journal. 2014. 31 (2). р. 211-215.

1. Tsvetkov V. Ia. Spatial knowledge. Mezhdunarodnyi zhurnal prikladnykh i fundamentalnykh issledovanii - International journal of applied and fundamental research, 2013, no. 7, pp. 43-47 (in Russian).

2. Antony Galton. Spatial and temporal knowledge representation. Earth Science Informatics, 2009, Vol. 2, Issue 3, pp. 169-187.

3. V. Ya. Tsvetkov. Spatial Information Models. European Researcher, 2013, Vol.(60), no. 10-1, pp. 2386-2392.

4. Bulgakov S. V. Information visual modeling. Vestnik MGTUMIREA - MSTUMIREA Herald, 2014. no. 1 (2), pp. 58-73.

5. Solov'ev I.V. Application of the model information of the situation in Geoinformatics. Nauki o Zemle - Earth Science, 2012, no. 1, pp. 54-58 (in Russian).

6. Kashkin V. B., Sukhinin A. I. Distantsionnoe zondirovanie Zemli iz kosmosa. Tsifrovaia obrabotka izobrazhenii: Uchebnoe posobie [Remote sensing of the Earth from space. Digital image processing: a tutorial]. Moscow, Logos, 2001, 264 p.

7. Tsvetkov V. Ia., Tiurin A. G. Managing streaming media in education. Informatizatsiia obrazovaniia i nauki - Informatization of education and science, 2014, no. 1, pp. 170-178 (in Russian).

8. Tsvetkov V. Ia. Informatsionnoe upravlenie [Information management]. LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, Saarbrücken, Germany, 2012. 201 p.

9. Novikov D. A., Chkhartishvili A. G. Prikladnye modeli informatsionnogo upravleniia [Applied model of information management]. Moscow, IPU RAN Publ., 2004. 129 p.

10. Solomonik A., Solomonik A. Iazyk kak znakovaia sistema [Language as a symbolic system]. Moscow, Nauka Publ., 1992. 223 p.

11. Koznov D. V., Ol'khovich L. B. Visual languages projects. Sistemnoe programmirovanie - System programming. Saint-Petersburg, 2004, pp. 148-168.

|,2. Averbukh V. L. To the theory of computer visualization. Vychislitelnye tekhnologii - Computational technologies, 2005, V. 10, no. 4, pp. 21-51 (in Russian).

13. Savinykh V. P., Tsvetkov V. Ia. Geodata As a Systemic Information Resource. Vestnik rossiiskoi akademii nauk - Herald of the Russian Academy of Sciences, 2014, V 84, no. 9, pp. 826-829 (in Russian).

14. V. P. Savinykh and V. Ya. Tsvetkov. Geodata As a Systemic Information Resource. Herald of the Russian Academy of Sciences, 2014, Vol. 84, no. 5, pp. 365-368.

15. Orlov S. A. Basic tools for visual modeling of complex software applications. Computer Modelling & New Technologies, 2002, V. 6, no. 2, pp. 45-48.

16. Smorkalov A. Iu. Implementation of educational tools in virtual 3D environments using stream processors. Obrazovatelnye tekhnologii i obshchestvo - Educational technology and society, 2011, V. 14, no. 3, pp. 409-425 (in Russian).

17. Tsvetkov V. Ya. Information field. Life Science Journal, 2014, no. 11(5), pp. 551-554.

18. Tsvetkov V. Ya. Worldview Model as the Result of Education. World Applied Sciences Journal, 2014, no. 31 (2), pp. 211-215.

REFERENCES

Информация об авторе

Шорыгин Сергей Михайлович

(Россия, Москва) Аспирант

Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики E-mail: cvj2@mail.ru

Information about the author

Shorygin Sergei Mikhailovich

(Russia, Moscow) Postgraduate student Moscow State Technical University of Radio Engineering, Electronics and Automation E-mail: cvj2@mail.ru