O czasopiśmie
O czasopiśmie
Kolegium Redakcyjne
Rada Naukowa
Kodeks etyczny
Terminy czasopisma
RODO - informacje o przetwarzaniu danych osobowych
Indeksacja
Licencje i dostęp
Archiwum
Dla autorów
Zasady publikacji
Techniczna instrukcja dla autorów
Kodeks etyczny dla autorów
Umowa o udzielenie nieodpłatnej licencji CC BY-SA
Oświadczenie autora o prawach autorskich
Procedura recenzowania
Procedura recenzowania
Kodeks etyczny dla recenzentów
Formularz recenzji
Lista recenzentów
Kontakt
O czasopiśmie
O czasopiśmie
Kolegium Redakcyjne
Rada Naukowa
Kodeks etyczny
Terminy czasopisma
RODO - informacje o przetwarzaniu danych osobowych
Indeksacja
Licencje i dostęp
Bezzałogowe statki powietrzne (BSP) w strukturach służby więziennej w Polsce
1
Wojskowa Akademia Techniczna
2
Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie
Data nadesłania: 31-01-2023
Data ostatniej rewizji: 09-10-2023
Data akceptacji: 11-10-2023
Data publikacji: 31-10-2023
JoMS 2023;52(3):210-229
SŁOWA KLUCZOWE
DZIEDZINY
STRESZCZENIE
Cel pracy:
Głównym celem badawczym było zbadanie przydatności systemu BSP do zapewnienia efektywnego wsparcia jednostek penitencjarnych w trakcie realizacji codziennych zadań służbowych. Główny problem badawczy sformułowano w postaci pytania: Jakie funkcjonalności systemu BSP są przydatne do realizacji zadań realizowanych przez SW? Główna hipoteza badawcza przyjęła formę założenia, że funkcjonalności posiadane przez BSP mogą stanowić istotne wsparcie w wykonywaniu zadań przez funkcjonariuszy SW i stanowią element ich rozwoju, który powinien być implementowany. Zebrany materiał badaczy posłużył do sformułowania wniosków świadczących o przydatności systemów bezzałogowych do zadań służbowych wykonywanych przez Służbę Więzienną.
Materiał i metody:
Kwetsionariusz wywiadu
Wyniki:
Zebrany materiał badaczy posłużył do sformułowania wniosków świadczących o przydatności systemów bezzałogowych do zadań służbowych wykonywanych przez Służbę Więzienną (SW).
Wnioski:
Technologie BSP w postaci monitoringu oraz obserwacji wydają się być najbardziej pożądanymi technologiami wśród badanych funkcjonariuszy SW.
Głównym celem badawczym było zbadanie przydatności systemu BSP do zapewnienia efektywnego wsparcia jednostek penitencjarnych w trakcie realizacji codziennych zadań służbowych. Główny problem badawczy sformułowano w postaci pytania: Jakie funkcjonalności systemu BSP są przydatne do realizacji zadań realizowanych przez SW? Główna hipoteza badawcza przyjęła formę założenia, że funkcjonalności posiadane przez BSP mogą stanowić istotne wsparcie w wykonywaniu zadań przez funkcjonariuszy SW i stanowią element ich rozwoju, który powinien być implementowany. Zebrany materiał badaczy posłużył do sformułowania wniosków świadczących o przydatności systemów bezzałogowych do zadań służbowych wykonywanych przez Służbę Więzienną.
Materiał i metody:
Kwetsionariusz wywiadu
Wyniki:
Zebrany materiał badaczy posłużył do sformułowania wniosków świadczących o przydatności systemów bezzałogowych do zadań służbowych wykonywanych przez Służbę Więzienną (SW).
Wnioski:
Technologie BSP w postaci monitoringu oraz obserwacji wydają się być najbardziej pożądanymi technologiami wśród badanych funkcjonariuszy SW.
REFERENCJE (46)
1.
Afridi, A., Minallah, N., Sami, I., Allah, M., Ali, Z., & Ullah, S. (2019). Flood rescue operations using artificially intelligent UAVs. In 2019 15th International Conference on Emerging Technologies (ICET) (pp. 1-5). IEEE.
2.
Aggarwal, S., Kumar, N., Alhussein, M., & Muhammad, G. (2021). Blockchain-based UAV path planning for healthcare 4.0: Current challenges and the way ahead. IEEE Network, 35(1), 20-29.
3.
Aiello, G., Hopps, F., Santisi, D., & Venticinque, M. (2020). The employment of unmanned aerial vehicles for analyzing and mitigating disaster risks in industrial sites. IEEE transactions on engineering management, 67(3), 519-530.\.
4.
Alsamhi, S. H., Afghah, F., Sahal, R., Hawbani, A., Al-qaness, M. A., Lee, B., & Guizani, M. (2021). Green internet of things using UAVs in B5G networks: A review of applications and strategies. Ad Hoc Networks, 117, 102505.
5.
Buko, J., Bulsa, M., & Makowski, A. (2022). Spatial Premises and Key Conditions for the Use of UAVs for Delivery of Items on the Example of the Polish Courier and Postal Services Market. Energies, 15(4), 1403.
6.
Chiang, W. C., Li, Y., Shang, J., & Urban, T. L. (2019). Impact of drone delivery on sustainability and cost: Realizing the UAV potential through vehicle routing optimization. Applied energy, 242, 1164-1175.
7.
Cwojdziński, A. (2014). Bezzałogowe systemy walki, charakterystyka, wybrane problemy użycia i eksploatacji, Wydawnictwo Wojskowa Akademia Techniczna.
8.
Euchi, J. (2021). Do drones have a realistic place in a pandemic fight for delivering medical supplies in healthcare systems problems?. Chinese Journal of Aeronautics, 34(2), 182-190.
9.
Feraru, V. A., Andersen, R. E., & Boukas, E. (2020, November). Towards an autonomous UAV-based system to assist search and rescue operations in man overboard incidents. In 2020 IEEE international symposium on safety, security, and rescue robotics (SSRR) (pp. 57-64). IEEE.
10.
Grzybowski, J., Latos, K., & Czyba, R. (2020). Low-cost autonomous UAV-based solutions to package delivery logistics. In Advanced, Contemporary Control: Proceedings of KKA 2020—The 20th Polish Control Conference, Łódź, Poland, 2020 (pp. 500-507). Springer International Publishing.
11.
Haula, K., & Agbozo, E. (2020). A systematic review on unmanned aerial vehicles in Sub-Saharan Africa: A socio-technical perspective. Technology in Society, 63, 101357.
12.
Javed, H., Mantoro, T., & Aditiawarman, U. (2022, July). Optimizing the Performance of UAV-Based Searching Missing Persons Process Using Deep Learning. In 2022 IEEE 8th International Conference on Computing, Engineering and Design (ICCED) (pp. 1-6). IEEE.
13.
Jones, M. R., Djahel, S., & Welsh, K. (2022). Path-planning for unmanned aerial vehicles with environment complexity considerations: A survey. ACM Computing Surveys.
14.
Jurewicz, J. (2021). Prawo do bezpieczeństwa tymczasowo aresztowanych i skazanych w polskich jednostkach penitencjarnych, The Prison Systems Review, nr 112.
15.
Jurgilewicz, Oktawia, Paweł Hydzik, Norbert Malec, and Jolanta Itrich-Drabarek. (2020). Management of protective infrastructure in prisons as an element increasing safety of penitentiary employees. Journal of Security & Sustainability Issues 9, no. 3.
16.
Konert, A. (2020). Bezzałogowe statki powietrzne. Nowa era w prawie lotniczym. Zagadnienia cywilnoprawne, Wydawnictwo C.H.BECK.
17.
Kustra, M., Płaczek, J. (2019). Pszyszłość należy do filmmerów – wpół autonomicznych urządzeń działających zarówno w powietrzu, jak i pod wodą, w: R. Kamprowski, M. Skarżyński (red.), Wykorzystanie dronów i robotów w systemach bezpieczeństwa. Wybrane aspekty.
18.
Leśnikowski, W. (2016). Drony. Bezzałogowe aparaty latające od starożytności do współczesności, Wydawnictwo Adam Marszałek.
19.
Li, X., Li, Z., Wang, H., & Li, W. (2021). Unmanned aerial vehicle for transmission line inspection: status, standardization, and perspectives. Frontiers in Energy Research, 9, 713634.
20.
Lin, Y., & Lee, R. (2019, October). Application of multi-band networking and UAV in natural environment protection and disaster prevention. In 2019 IEEE Eurasia Conference on IOT, Communication and Engineering (ECICE) (pp. 176-178). IEEE.
21.
Martinez-Alpiste, I., Golcarenarenji, G., Wang, Q., & Alcaraz-Calero, J. M. (2021). Search and rescue operation using UAVs: A case study. Expert Systems with Applications, 178, 114937.
22.
Michalska, A., Michalski, D. (2020). Zachowania niepożądane w zakładach karnych. Wybrane zagadnienia. Wydawnictwo AEH.
23.
Mukhamediev, R. I., Symagulov, A., Kuchin, Y., Zaitseva, E., Bekbotayeva, A., Yakunin, K., … & Tabynbaeva, L. (2021). Review of some applications of unmanned aerial vehicles technology in the resource-rich country. Applied Sciences, 11(21), 10171.
24.
Nowacki, R. (2022). Dowódca zmiany w Służbie Więziennej – aspekty prawne i wykonawcze. The Prison Systems Review, nr 115.
25.
Ostrihansky, M.., Szmigiero, M. (2020). Prawo dronów. Bezzałogowe statki powietrzne w prawie Unii Europejskiej. Wydawnictwo Wolters Kluwer.
26.
Ozkan, O. (2023). Multi‐objective optimization of transporting blood products by routing UAVs: the case of Istanbul. International Transactions in Operational Research, 30(1), 302-327.
27.
Parczewski, R., Borucka, A. (2022) Wykorzystanie bezzałogowych statków powietrznych w systemie bezpieczeństwa zakładów karnych – badania pilotażowe. Przegląd Więziennictwa Polskiego, vol. 117, no. IV, 2022, pp. 221 – 239, DOI:10.52694/thpsr.117.10.
28.
Poklek, R.. (2013). Służba Więzienna w systemie bezpieczeństwa państwa. Securitologia/Securitology/Секюритология 2013, nr 1(17).
29.
Prabhakaran, A., Sharma, R. (2021). The Indian Police Journal @BPRD, MHA BPRD Publication, www.bprd.gov.in, Volume 68, Number 1, ISSN 0537-2428, 2021.
30.
Prisznyák, Sz. (2018). Drones and Jails Scientific Bulletin, vol.23, no.1 pp.43-52. https://doi.org/10.2478/bsaft-....
31.
PS, R., Jeyan, M. L. (2020). Mini Unmanned Aerial Systems (UAV)-A Review of the Parameters for Classification of a Mini UAV. International Journal of Aviation, Aeronautics, and Aerospace, 7(3), 5.
32.
Ren, H., Zhao, Y., Xiao, W., & Hu, Z. (2019). A review of UAV monitoring in mining areas: Current status and future perspectives. International Journal of Coal Science & Technology, 6, 320-333.
33.
Rovira-Sugranes, A., Razi, A., Afghah, F., & Chakareski, J. (2022). A review of AI-enabled routing protocols for UAV networks: Trends, challenges, and future outlook. Ad Hoc Networks, 130, 102790.
34.
Stewart, M. P., Martin, S.T. (2021). Unmanned Aerial Vehicles: fundamentals, components, mechanics, and regulations, In: Unmanned Aerial Vehicles. Editor: Nicholas Barrera.
35.
Tsouros, D. C., Bibi, S., Sarigiannidis, P. G. (2019). A review on UAV-based applications for precision agriculture. Information, 10(11), 349.
36.
Uchroński, P. (2019). Korzyści i zagrożenia związane z wykorzystaniem BSP na lotnisku, w: M. Feltynowski (red.), Wykorzystanie bezzałogowych platform powietrznych w operacjach na rzecz bezpieczeństwa publicznego. Wydawnictwo CNBOP-BIS.
37.
Ullah, S., Kim, K. I., Kim, K. H., Imran, M., Khan, P., Tovar, E., & Ali, F. (2019). UAV-enabled healthcare architecture: Issues and challenges. Future Generation Computer Systems, 97, 425-432.
38.
Vanderhorst, H. R. (2022). Method of applying Unmanned Aerial Vehicle (UAV) for landslides identification in the Dominican Republic.
39.
Wan, Y., Hu, X., Zhong, Y., Ma, A., Wei, L., & Zhang, L. (2019, July). Tailings reservoir disaster and environmental monitoring using the UAV-ground hyperspectral joint observation and processing: a case of study in Xinjiang, the belt and road. In IGARSS 2019-2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (pp. 9713-9716). IEEE.
40.
Witkowska-Grabias, E., Wierzbicki, K. (2021). Bezpieczeństwo personelu jednostek penitencjarnych – napaści na funkcjonariuszy Służby Więziennej w latach 2009-2020. The Prison Systems Review, nr 111.
41.
Xia, W., Polese, M., Mezzavilla, M., Loianno, G., Rangan, S., Zorzi, M. (2019, June). Millimeter wave remote UAV control and communications for public safety scenarios. In 2019 16th Annual IEEE International Conference on Sensing, Communication, and Networking (SECON) (pp. 1-7). IEEE.
42.
Yakushiji, F., Yakushiji, K., Murata, M., Hiroi, N., Takeda, K., & Fujita, H. (2020). The quality of blood is not affected by drone transport: an evidential study of the unmanned aerial vehicle conveyance of transfusion material in Japan. Drones, 4(1), 4.
43.
Yang, Z., Yu, X., Dedman, S., Rosso, M., Zhu, J., Yang, J., … & Wang, J. (2022). UAV remote sensing applications in marine monitoring: Knowledge visualization and review. Science of The Total Environment, 155939.
44.
Zeynep, T., Merve, K. A. (2018). New Era for Drug Trafficking: Drones. Forensic Sci Add Res. 2(2). FSAR.000539.2018.
45.
Zhang, Y., Feng, W., Shi, G., Jiang, F., Chowdhury, M., & Ling, S. H. (2020). UAV swarm mission planning in dynamic environment using consensus-based bundle algorithm. Sensors, 20(8), 2307.
46.
Zuo, L., Gao, S., Li, Y., Li, L., Li, M., & Lu, X. (2022). A fast and robust algorithm with reinforcement learning for large UAV cluster mission planning. Remote Sensing, 14(6), 1304.
Udostępnij
ARTYKUŁ POWIĄZANY
| eISSN: | 2391-789X |
| ISSN: | 1734-2031 |
Przetwarzamy dane osobowe zbierane podczas odwiedzania serwisu. Realizacja funkcji pozyskiwania informacji o użytkownikach i ich zachowaniu odbywa się poprzez dobrowolnie wprowadzone w formularzach informacje oraz zapisywanie w urządzeniach końcowych plików cookies (tzw. ciasteczka). Dane, w tym pliki cookies, wykorzystywane są w celu realizacji usług, zapewnienia wygodnego korzystania ze strony oraz w celu monitorowania ruchu zgodnie z Polityką prywatności. Dane są także zbierane i przetwarzane przez narzędzie Google Analytics (więcej).
Możesz zmienić ustawienia cookies w swojej przeglądarce. Ograniczenie stosowania plików cookies w konfiguracji przeglądarki może wpłynąć na niektóre funkcjonalności dostępne na stronie.
Możesz zmienić ustawienia cookies w swojej przeglądarce. Ograniczenie stosowania plików cookies w konfiguracji przeglądarki może wpłynąć na niektóre funkcjonalności dostępne na stronie.
