A gas sensor based on zinc oxide obtained by magnetron spraying at direct current was investigated. There are methods of deposition of zinc oxide nanostructures such as thermal evaporation, chemical vapor deposition, organometallic chemical vapor deposition, magnetron sputtering, pulsed laser deposition, and hydrothermal process. The least investigated is magnetron sputtering. To obtain films, a vacuum unit VUP-5M with an original material-saving magnetron was used. Studies into the sensitivity and speed of the gas sensor based on ZnO with respect to the target gas – ethanol of different concentrations – were carried out. The resulting experimental dependences of the sensitivity of the gas sensor on the concentration of the target gas demonstrate that with increasing concentration of the target gas, the resistance decreased while the sensitivity of the sample increased. It was established that the change in the resistance of the test sample is proportional to the change in the concentration of the target gas. After the sensor surface becomes saturated with adsorbed molecules, the resistance no longer decreases, even if the gas concentration continues to increase. The reaction of the gas sensor to the target gas – ethanol – at concentrations above 150 ppm was almost absent. The time required to achieve the maximum response value should be lower at higher target gas concentrations. Sensitivity reaction repeatability studies were conducted to measure the resistance of a gas sensor based on ZnO in a target gas atmosphere with a concentration of 150 ppm. It was found that the gas sensor demonstrates excellent stability and consistent sensitivity reaction when re-exposed to the target gas – ethanol. It was established that the reaction time of a gas sensor based on ZnO to the target gas at each repeated exposure does not exceed 10 s. This repeatability index allows us to assert the stability of the ZnO-based gas sensor in an ethanol atmosphere under standard conditions

Надається опис потоків автомобільних транспортних засобів у контрольованих зонах біля об’єктів критичної інфраструктури з використанням математичного апарату Марківських процесів. Показано, що для будь-якого фрагменту ситуаційного фону автомобільних засобів, що функціонують у зонах, що контролюються біля об’єктів критичної інфраструктури існує функціональна залежність, що пов’язує середньостатистичну інтенсивність руху автомобільних транспортних засобів, яка визначається діючим фрагментом транспортного фону, інтенсивністю руху транспортних засобів, що реєструються за проміжок часу оператором системи та кількістю порушників, зафіксованих за цей же час.

Представлено математичний опис ситуаційного фону автомобільних транспортних засобів в контрольованих зонах біля об’єктів критичної інфраструктури з використанням математичного апарату Марківських процесів. Показано, що одним з варіантів цього опису може бути функціональна залежність фінального розподілу моментів появи порушників. Вона показує, що число порушників або нештатних ситуацій, що виявляються, з автомобільними транспортними засобами, що функціонують біля об’єкту критичної інфраструктури, що охороняється, залежить від числа фрагментів транспортного фону, кількості працюючих відеосистем в контрольованій зоні і режимів їх роботи.

У роботі надається визначення основних закономірностей формування ситуаційного фону автомобільних транспортних засобів в контрольованих зонах біля об’єкту критичної інфраструктури. Спочатку проаналізована структура даних і знань, яка формує ситуаційний фон. Потім розглянуті просторово-часові фрагменти ситуаційного фону. Після чого надано опис математичної залежності формування ситуаційного фону в контрольованих зонах.

У роботі надається опис базових і специфічних характеристик автомобільних транспортних засобів, що збираються і оброблюються в базі даних і знань головного сервера об’єкту критичної інфраструктури. Спочатку розглянуто ідентифікаційні характеристики транспортного засобу. Потім дано поняття про статичні та динамічні характеристики та їх використання. Після чого розглянуто алгоритм збору та систематизації даних і знань про транспортні засоби у контрольованих зонах.