Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Elements of ICT ecosystem
Course of study:
2019/2020
Code:
ITEI-2-302-s
Faculty of:
Computer Science, Electronics and Telecommunications
Study level:
Second-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
ICT studies
Semester:
3
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polski i Angielski
Form and type of study:
Full-time studies
Course homepage:
Responsible teacher:
dr hab. inż. Leszczuk Mikołaj (leszczuk@agh.edu.pl)
Module summary

Ekosystem cyfrowy formuje się wraz z konsolidacją przemysłu informatyki, telekomunikacji, mediów i rozrywki; użytkownicy ewoluują od zwykłych konsumentów do aktywnych uczestników ekosystemu.

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence: is able to
M_K001 rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu — m.in. przy pomocy środków masowego przekazu — informacji i poglądów odnoszących się do ekosystemu teleinformatycznego; podejmuje starania, aby przekazać takie informacje i poglądy w sposób maksymalnie przystępny, prezentując różne punkty widzenia; TEI2A_K03 Project
Skills: he can
M_U001 umie przeprowadzić krytyczną analizę i ewaluować użyte systemy bezpieczeństwa elementu ekosystemu teleinformatycznego; TEI2A_U05 Project
M_U002 umie zrealizować projekt wybranego elementu ekosystemu teleinformatycznego biorąc pod uwagę potrzebę łączenia heterogenicznych technologii, aspekty bezpieczeństwa i poziomu Quality of Experience; TEI2A_U06 Project
M_U003 umie — przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań związanych z ekosystemem teleinformatycznym — konsolidować wiedzę pochodzącą z heterogenicznych źródeł, a w szczególności z obszaru teleinformatyki, użytkując podejście kompleksowe, z uwzględnieniem aspektów pozatechnicznych (w tym prawnych); TEI2A_U01 Project
Knowledge: he knows and understands
M_W001 rozumie rangę ekosystemu teleinformatycznego w ujęciu globalnym, problemy powiązań ekosystemu teleinformatycznego z zagadnieniami ochrony danych osobowych i wykluczenia cyfrowego, także względem social media; TEI2A_W04 Project
M_W002 rozumie kwestie odnoszące się do zapewnienia właściwego poziomu Quality of Experience w ekosystemie teleinformatycznym; TEI2A_W02 Project
M_W003 posiada wiedzę konieczną do rozumienia pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej, w tym prawa do prywatności użytkownika w świetle nowych technologii oraz ochrony danych osobowych i prywatności w badaniach i zastosowaniach technik informacyjnych dla bezpieczeństwa; TEI2A_W05 Project
Number of hours for each form of classes:
Sum (hours)
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
28 14 0 0 14 0 0 0 0 0 0 0
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Social competence
M_K001 rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu — m.in. przy pomocy środków masowego przekazu — informacji i poglądów odnoszących się do ekosystemu teleinformatycznego; podejmuje starania, aby przekazać takie informacje i poglądy w sposób maksymalnie przystępny, prezentując różne punkty widzenia; + - - + - - - - - - -
Skills
M_U001 umie przeprowadzić krytyczną analizę i ewaluować użyte systemy bezpieczeństwa elementu ekosystemu teleinformatycznego; + - - + - - - - - - -
M_U002 umie zrealizować projekt wybranego elementu ekosystemu teleinformatycznego biorąc pod uwagę potrzebę łączenia heterogenicznych technologii, aspekty bezpieczeństwa i poziomu Quality of Experience; + - - + - - - - - - -
M_U003 umie — przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań związanych z ekosystemem teleinformatycznym — konsolidować wiedzę pochodzącą z heterogenicznych źródeł, a w szczególności z obszaru teleinformatyki, użytkując podejście kompleksowe, z uwzględnieniem aspektów pozatechnicznych (w tym prawnych); + - - + - - - - - - -
Knowledge
M_W001 rozumie rangę ekosystemu teleinformatycznego w ujęciu globalnym, problemy powiązań ekosystemu teleinformatycznego z zagadnieniami ochrony danych osobowych i wykluczenia cyfrowego, także względem social media; + - - + - - - - - - -
M_W002 rozumie kwestie odnoszące się do zapewnienia właściwego poziomu Quality of Experience w ekosystemie teleinformatycznym; + - - + - - - - - - -
M_W003 posiada wiedzę konieczną do rozumienia pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej, w tym prawa do prywatności użytkownika w świetle nowych technologii oraz ochrony danych osobowych i prywatności w badaniach i zastosowaniach technik informacyjnych dla bezpieczeństwa; + - - + - - - - - - -
Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 50 h
Module ECTS credits 2 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 28 h
Realization of independently performed tasks 17 h
Contact hours 5 h
Module content
Lectures (14h):
  1. Wprowadzenie – człowiek, ósma warstwa modelu ISO/OSI, jako element ekosystemu teleinformatycznego
  2. Idee i technologie – kręte drogi innowacji
  3. Teleinformatyczne wsparcie działań ratowniczych
  4. Prawo do prywatności użytkownika w świetle nowych technologii
  5. Sprawca i ofiara przestępstwa w cyberświecie/w Internecie – nowe zachowania kryminalne a możliwości dowodowe i wykrywcze
  6. Ochrona danych i prywatności w badaniach i zastosowaniach technik informacyjnych dla bezpieczeństwa
  7. Ochrona danych osobowych
Project classes (14h):
  1. Aspekty prawne i techniczne wdrożenia mobilnej transmisji danych w technologii 5G niezbędnej do rozwoju Internetu rzeczy

    W ramach projektu, każdy zespół studencki przygotuje i prezentuje szczegółową analizę wybranego tematu związanego z tematyką przedmiotu.

  2. M2M, czyli warunki prawne przetwarzania w chmurze danych przez maszyny bez ingerencji człowieka

    W ramach projektu, każdy zespół studencki przygotuje i prezentuje szczegółową analizę wybranego tematu związanego z tematyką przedmiotu.

  3. Technologia BLE (beacony) w medycynie katastrof i zarządzaniu kryzysowym

    W ramach projektu, każdy zespół studencki przygotuje i prezentuje szczegółową analizę wybranego tematu związanego z tematyką przedmiotu.

  4. Smart home w praktyce, czyli czy co sprzedawcy inteligentnych rozwiązań o nich wiedzą?

    W ramach projektu, każdy zespół studencki przygotuje i prezentuje szczegółową analizę wybranego tematu związanego z tematyką przedmiotu.

  5. Smogathon

    W ramach projektu, każdy zespół studencki przygotuje i prezentuje szczegółową analizę wybranego tematu związanego z tematyką przedmiotu.

  6. Rynek GNSS w dobie Google Maps i smartfonów

    W ramach projektu, każdy zespół studencki przygotuje i prezentuje szczegółową analizę wybranego tematu związanego z tematyką przedmiotu.

  7. Rowery elektryczne, skutery elektryczne, segwaye i pokrewne

    W ramach projektu, każdy zespół studencki przygotuje i prezentuje szczegółową analizę wybranego tematu związanego z tematyką przedmiotu.

  8. System wspomagania dowodzenia dla straży pożarnej

    W ramach projektu, każdy zespół studencki przygotuje i prezentuje szczegółową analizę wybranego tematu związanego z tematyką przedmiotu.

  9. Wirtualna rzeczywistość jako element wspomagania szkolenia dla strażaków i ratowników medycznych

    W ramach projektu, każdy zespół studencki przygotuje i prezentuje szczegółową analizę wybranego tematu związanego z tematyką przedmiotu.

  10. Smart Home – w jaki sposób możemy się stać ofiarami tego, że podaliśmy pewne dane do przetwarzania

    W ramach projektu, każdy zespół studencki przygotuje i prezentuje szczegółową analizę wybranego tematu związanego z tematyką przedmiotu.

  11. Oprogramowanie dronowego systemu antykolizyjnego

    W ramach projektu, każdy zespół studencki przygotuje i prezentuje szczegółową analizę wybranego tematu związanego z tematyką przedmiotu.

  12. Środowisko symulacyjne do testowania oprogramowania systemu antykolizyjnego

    W ramach projektu, każdy zespół studencki przygotuje i prezentuje szczegółową analizę wybranego tematu związanego z tematyką przedmiotu.

Additional information
Teaching methods and techniques:
  • Lectures: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Project classes: Studenci wykonują zadany projekt samodzielnie, bez większej ingerencji prowadzącego. Ma to wykształcić poczucie odpowiedzialności za pracę w grupie oraz odpowiedzialności za podejmowane decyzje.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Student ma prawo do zaliczenia poprawkowego na zasadzie (ustnego) kolokwium poprawkowego.

Participation rules in classes:
  • Lectures:
    – Attendance is mandatory: No
    – Participation rules in classes: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
  • Project classes:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – Participation rules in classes: Studenci wykonują prace praktyczne mające na celu uzyskanie kompetencji zakładanych przez syllabus. Ocenie podlega sposób wykonania projektu oraz efekt końcowy.
Method of calculating the final grade:
  1. Do końcowego zaliczenia przedmiotu konieczne jest otrzymanie, co najmniej oceny dostatecznej (3,0) z projektu.
  2. Ocena z projektu jest wystawiana na podstawie opracowania pisemnego oraz publicznej prezentacji wyników.
  3. Ocena końcowa jest obliczana, jako ocena z projektu (waga 100%).
    Wyznacza się ją na podstawie zależności (oc -> ocena, OK ⎯> ocena końcowa):
    if oc>4.75 then OK:=5.0 else
    if oc>4.25 then OK:=4.5 else
    if oc>3.75 then OK:=4.0 else
    if oc>3.25 then OK:=3.5 else OK:=3.
Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Udział w zajęciach wykładowych: zgodnie z regulaminem studiów obecność na wykładzie jest dobrowolna (zaleca się ją jednak).
Przygotowanie projektu: za organizację spotkań projektowych posiedzeń odpowiada Prowadzący przedmiot; Prowadzący może kontaktować się ze studentami drogą elektroniczną.

Prerequisites and additional requirements:

Wiedza z przedmiotu IEiT/(Advanced) Multimedia Information Processing and Communications.

Recommended literature and teaching resources:
  1. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów w telekomunikacji. Podstawy. Multimedia. Transmisja. Redakcja naukowa: Tomasz P. Zieliński, Przemysław Korohoda, Roman Rumian. Wydawnictwo Naukowe PWN. Warszawa 2014. Rozdział: “Obiektywne pomiary jakości sekwencji wizyjnych”. Z. Papir, M. Leszczuk, L. Janowski, M. Grega.
  2. Qualinet White Paper on Definitions of Quality of Experience (2012). European Network on Quality of Experience in Multimedia Systems and Services (COST Action IC 1003), Patrick Le Callet, Sebastian Möller and Andrew Perkis, eds., Lausanne, Switzerland, Version 1.2, March 2013.
  3. INDECT Deliverable D0.6 (2009), D0.7 (2010), D0.8 (2011), D0.9 (2012),.10 (2013 D0), D0.11 (2014) –“Ethical Issues”. http://www.indect-project.eu/public-deliverables
Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:
  1. Mikołaj Leszczuk, Lucjan Janowski, Piotr Romaniak, Zdzisław Papir, September 2013, „Assessing quality of experience for high definition video streaming under diverse packet loss patterns”, Elsevier Signal Processing: Image Communication (SPIC) – IF=1.153, Volume 28, Issue 8, Pages 903-916.
  2. Mikołaj Leszczuk, Lucjan Janowski, 8 February 2015, „Advanced mechanisms for delivering high-quality digital content”, Proceedings of IS&T/SPIE Electronic Imaging (EI) – WoS, Volume 9396, 6 Pages.
  3. Mikołaj Leszczuk, Mateusz Hanusiak, Mylène C. Q. Farias, Emmanuel Wyckens, George Heston, 6 September 2014, „Recent Developments in Visual Quality Monitoring by Key Performance Indicators”, Springer Multimedia Tools and Applications (MTAP) – IF=1.346, Pages 1-23.
  4. Mikołaj Leszczuk, Krzysztof Kowalczyk, Lucjan Janowski, Zdzisław Papir, November 2015, „Lightweight Implementation of No-Reference (NR) Perceptual Quality Assessment of H.264/AVC Compression”, Elsevier Signal Processing: Image Communication (SPIC) – IF=1.462, Volume 39, Part B, Pages 457-465.
  5. Mariusz Duplaga, Mikołaj Leszczuk, Zdzisław Papir, Artur Przelaskowski, 11-12 September 2008, „Evaluation of Quality Retaining Diagnostic Credibility for Surgery Video Recordings”, Proceedings of Microsoft Visual Information Systems (VISUAL) – WoS, Volume 5188, Pages 227-230.
  6. Mariusz Duplaga, Mikołaj Leszczuk, Zdzisław Papir, Artur Przelaskowski, December 2008, „Compression evaluation of surgery video recordings retaining diagnostic credibility (compression evaluation of surgery video)”, Springer Optoelectronics Review (OER) – IF=1.135, Volume 16, Issue 4, Pages 428-438.
  7. Mikołaj Leszczuk, Mariusz Duplaga, 20 December 2011, „Algorithm for Video Summarization of Bronchoscopy Procedures”, Bio-Medical Engineering On-Line (BEO) – IF=1.405, Volume 10.
  8. Mikołaj Leszczuk, Łukasz Skoczylas, Andrzej Dziech, 26-28 September 2013, „Simple Solution for Public Transport Route Number Recognition Based on Visual Information”, Proceedings of Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications (SPA) – WoS, Pages 32-38.
  9. Mikołaj Leszczuk, Łukasz Dudek, Marcin Witkowski, June 2015, „Classification of video sequences into chosen generalized use classes of target size and lighting level”, Springer Multimedia Tools and Applications (MTAP) – IF=1.346, Volume 74, Issue 12, Pages 4381-4395.
  10. Mikołaj Leszczuk, Lucjan Janowski, Piotr Romaniak, Andrzej Głowacz, Ryszard Mirek, 2-3 June 2011, „Quality Assessment for a Licence Plate Recognition Task Based on a Video Streamed in Limited Networking Conditions”, Proceedings of Multimedia Communications Services and Security (MCSS) – WoS, Volume 149, Pages 10-18.
  11. Mikołaj Leszczuk, Lucjan Janowski, 26-28 September 2013, „Database for Video Quality Assessment in License Plate Recognition”, Proceedings of Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications (SPA) – WoS, Pages 51-55.
  12. Mikołaj Leszczuk, 2-3 June 2011, „Assessing Task-Based Video Quality – A Journey from Subjective Psycho-Physical Experiments to Objective Quality Models”, Proceedings of Multimedia Communications Services and Security (MCSS) – WoS, Volume 149, Pages 91-99.
  13. Mikołaj Leszczuk, January 2014, „Optimising Task-Based Video Quality”, Multimedia Tools and Applications (MTAP) – IF=1.346, Volume 68, Issue 1, Pages: 41-58.
  14. Mikołaj Leszczuk, Joel Dumke, 6-7 June 2013, „Survey of Recent Developments in Quality Assessment for Target Recognition Video”, Proceedings of Multimedia Communications, Services and Security (MCSS) – WoS, Volume 368, Pages 59-70.
  15. Mikołaj Leszczuk, Artur Koń, Joel Dumke, Lucjan Janowski, 31 May-1 June 2012, „Redefining ITU-T P.912 Recommendation Requirements for Subjects of Quality Assessments in Recognition Tasks”, Proceedings of Multimedia Communications Services and Security (MCSS) – WoS, Volume 287, Pages 188-199.
  16. Mikołaj Leszczuk, January 2015, „Revising and improving the ITU-T Recommendation P.912”, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2015 nr 1, Pages 10–14.
  17. Carolyn Ford, Lucjan Janowski, Mikołaj Leszczuk, March 2016, „Subjective video quality assessment methods for recognition tasks”, ITU-T Recommendation P.912.
Additional information:

Rozpowszechnienie się dostępu szerokopasmowego, postęp technologiczny i zmniejszenie kosztów operacyjnych popchnęły przemysł IT, telekomunikacji, mediów i rozrywkowi w fazę wielkich i ciągłych zmian. Ponieważ branże te zbiegają się, tworzą też one przestrzeń, w której siedem warstw technologicznych modelu ISO/OSI, spotyka “warstwę ósmą”: człowieka, dla którego w rzeczywistości wszystkie te technologie zostały stworzone. Możemy nazwać to miejsce: Ekosystemem cyfrowym. Ten wschodzący cyfrowy ekosystem generuje wiele możliwości tworzenia wartości społecznej i gospodarczej, jak również staje się zagrożeniem i wyzwaniem dla użytkowników i polityki rządów. Tak, jak każdy zdrowy ekosystem pozwala jej podmiotom na współpracę z korzyścią dla wszystkich, tak zdrowy cyfrowy ekosystem będzie umożliwiał jego uczestnikom tworzenie i dostarczanie wartości ekonomicznych dla dobrobytu społeczeństwa. W przedmiocie tym skupiamy się na wciąż niepewnych wartościach, takich jak wzmocnienie pozycji użytkownika, struktura rynku, regulacje rynku, prawa własności intelektualnej, bezpieczeństwo i prywatność.
Ekosystem cyfrowy formuje się wraz z konsolidacją przemysłu informatyki, telekomunikacji, mediów i rozrywki; użytkownicy ewoluują od zwykłych konsumentów do aktywnych uczestników ekosystemu, a rządy ścierają się z problematyką polityki nadzoru. Uczestnicy cyfrowego ekosystemu kwestionują jego kształt i rozmiar. Są świadomi swoich wzajemnych zależności niezbędnych do umożliwienia ekosystemowi cyfrowemu rozwoju w zdrowym środowisku, zarazem tworząc dodatnią wartość ekonomiczną i dobrobyt społeczeństwa.
Zajęcia przedmiotu mogą być prowadzone w języku angielskim ilekroć zajdzie jeden z poniższych przypadków:

  • studenci wyrażą zgodę na prowadzenie zajęć w języku angielskim,
  • na studia zostaną zapisani studenci z zagranicy,
  • całość lub część zajęć zostanie powierzona ekspertowi z zagranicy.
    Materiały do zajęć(slajdy, instrukcje, zadania/problemy do rozwiązania) mogą być przygotowane w języku angielskim. Egzaminy i zaliczenia mogą być prowadzone w języku angielskim.