CC BY
7УДК 621.396
Обоснование выбора отечественной программной платформы управления ресурсами: инновации и оценка эффективности
Фортинский А.Г., Билятдинов К.З., Петров А.Н.
Аннотация: Представленный в работе анализ показал, что эффективность любой сложной системы базируется на своевременном и обоснованном управленческом решении (действии), направленном на обеспечение (повышение) требуемой эффективности. Решение принимается по результатам оценки этой эффективности, как соотношение полученного результата и затраченных ресурсов, включая время достижения результата. Поэтому сегодня актуальной задачей является разработка и внедрение инновационного научно-методологического базиса оценки эффективности мероприятий (процедур) по обоснованию выбора отечественной программной платформы управления ресурсами. На данном базисе предлагаются инновационные основы научно-методологического подхода с применением модифицированного метода Data Envelopment Analysis для оценки эффективности процедур выбора отечественной программной платформы управления ресурсами. Инновации способствуют принятию управленческих решений по созданию условий для существенного снижения расхода ресурсов и времени на разработку и внедрение отечественной программной платформы. В статье приведено обоснование выбора отечественной программной платформы управления ресурсами. При этом анализ результатов научных исследований в предметной области выявил разнообразие мнений в этом вопросе и наличие ряда нерешенных задач в части рациональной организации оценки эффективности. В статье на основании научных работ М.Дж. Фаррелла в сфере развития методов непараметрического граничного анализа предлагается следующие направления применения модифицированного метода Data Envelopment Analysis: результативность (effectiveness) - определение степень достижения цели оцениваемой системой в заданный период времени; экономичность (efficiency) - это соотношение затрат ресурсов и результата, достигнутого оцениваемой системой в заданный период времени. Таким образом, в самом общем виде назначение модифицированного метода Data Envelopment Analysis в области оценки эффективности системы сводится к определению результативности и экономичности осуществляемого системой преобразования потребляемых ресурсов в получаемые результаты. Таким образом, в современных условиях всесторонний учет и сравнение результатов оценки эффективности различных процедур выбора позволит существенно расширить возможности создаваемой отечественной программной платформы.
Ключевые слова: модифицированный метод Data Envelopment Analysis, оценка эффективности, управление ресурсами, отечественная программная платформа.
Актуальность
В настоящее время геополитические вызовы предопределяют необходимость повышения эффективности государственного управления. Отсюда возникает достаточно сильно выраженный научно-практический интерес к расширению оперативных возможностей органов государственной власти с минимальными затратами ресурсов и времени. В этой предметной области достижение высокой эффективности систем управления невозможно без создания высококачественной и эффективной отечественной программной платформы управления ресурсами.
Как известно, эффективность любой сложной системы базируется на своевременном и обоснованном управленческом решении (действии), направленном на обеспечение (повышение) требуемой эффективности. Решение принимается по результатам оценки этой эффективности, как соотношение полученного результата и затраченных ресурсов, включая время достижения результата [1, 2].
Поэтому сегодня актуальной задачей является разработка и внедрение инновационного научно-методологического базиса оценки эффективности мероприятий (процедур) по обоснованию выбора отечественной программной платформы управления ресурсами в интересах Федеральных органов исполнительной власти (далее - ФОИВ) для
информатизации их деятельности и перехода на импортозамещающие технологии, на примере Министерства обороны Российской Федерации, позволяющих проводить выбор платформы и прогнозирование соответствия перспективных платформ для управления ресурсами ФОИВ на этапе разработки.
В перспективе предлагаемые инновации будут применимы при системном подходе к рассмотрению и учету обеспечения эффективности целого ряда взаимосвязанных процессов, а именно выбора, разработки и внедрения отечественных программных продуктов.
Таким образом, к оценке эффективности процедур целесообразно подходить комплексно как оценке эффективности действий (решений) в сфере обоснования выбора, разработки и внедрения отечественной программной платформы.
Обоснование выбора отечественной программной платформы управления ресурсами
Инновации в сфере оценки эффективности прежде всего имеют целью обеспечение требуемого уровня качества отечественной программной платформы управления ресурсами.
Широкий спектр применения отечественной программной платформы управления ресурсами в ФОИВ, на предприятиях и в организациях, обосновывает введение допущения, что далее в настоящей статье мы будем использовать термин «система», понимая под ним в зависимости от условий постановки задачи оценивания как программный продукт, так и программную систему. Здесь важно заметить, что в соответствии с ГОСТ Р 51904-2002 «Программное обеспечение встроенных систем. Общие требования к разработке и документированию» программная система - это система, состоящая из программного обеспечения и компьютерного оборудования для его выполнения.
Итак, анализ результатов научных исследований в нашей предметной области выявил разнообразие мнений в этом вопросе и наличие ряда нерешенных задач в части рациональной организации оценки эффективности.
Результаты исследования, изложенные в работе [3], позволяют утверждать, что параллельный мониторинг неисправностей (отказов) элементов (изделий) в составе системы существенно повышает эффективность контроля эксплуатации.
В статье [4] отмечено, что учет специфики эксплуатации системы обеспечивает более рациональные эффективные подходы к планированию и обеспечению безопасности персонала.
Одновременно в научных работах [5-8] делается акцент на важность моделирования при принятии управленческих решений по результатам оценки эффективности [5] и для осуществления прогнозов на основе статистической информации об эксплуатации систем за прошедшие периоды времени [6] в интересах более эффективного использования инновационных возможностей информационных подсистем [7], а также по предупреждению и устранению неисправностей элементов в системе на этапе эксплуатации [8]. При этом в работах [9-12] обосновывается актуальность цели исследования для разработки новых подходов в области обеспечения эффективного и устойчивого функционированию систем [9], снижения риска системы при принятии управленческих решений [10].
В особенности это касается АСУ, а также важно и при решении задач их интеграции [8] в целях повышения эффективности управления.
Дополнительный дискурсивный анализ современных зарубежных научных исследований в сфере обеспечения безопасности, эффективности и устойчивости систем показывает ярко выраженную тенденцию расширения взглядов на применение результатов оценки эффективности систем при решении различных слабоструктурированных проблем управления:
в сфере идентификации отказов в автоматизированных системах;
при использовании в управлении информационных систем на основе математических моделей [13];
при оценке устойчивого развития и безопасности, включая оценку киберугроз для эксплуатируемых и разрабатываемых АСУ [14];
при применении систем искусственного интеллекта, больших данных и совершенствования систем управления с учетом современных направлений развития киберфизических систем [12-16].
Таким образом, результаты анализа научных исследований актуализуют и детализируют задачу нашего исследования в интересах повышения эффективности отечественной программной платформы управления ресурсами.
Дальнейший анализ в части касающейся оценки эффективности систем предполагает рассмотрение основ понятийного аппарата близкого к предметной области, предложенного О.Н. Моргуновой в научных работах [17, 18]. Качество сложной системы проявляется в полной мере только в процессе ее функционирования, т. е. при использовании по назначению. Поэтому наиболее объективная оценка качества системы может быть получена по эффективности ее целевого применения [17, 18].
По мнению Б.С. Флейшмана, «эффективность операции есть степень соответствия реального (фактического или ожидаемого) результата операции требуемому (желаемому) или, иными словами, степень достижения цели операции» [19].
Для выбранной предметной области исследования наиболее подходит следующее определение: «Эффективность - это наиболее общее, определяющее свойство любой целенаправленной деятельности, которое с познавательной (гносеологической) точки зрения раскрывается через категорию цели и объективно выражается степенью достижения цели с учетом затрат ресурсов и времени» [19].
При этом оценка эффективности систем будет неразрывно связана с понятием операции. Под операцией понимается упорядоченная совокупность взаимосвязанных действий, направленных на достижение определенной цели [20].
На основании данных работ в разрабатываемых методах и способах приоритетом оценки эффективности систем целесообразно считать оценку результативности и экономичности в процессе их эксплуатации по предназначению. Однако, рассмотренные результаты научных трудов, как и традиционные методы оценки качества напрямую не применимы для научно-методологического обеспечения разработки и внедрения комплекса новых научно обоснованных решений актуальной задачи исследования, вследствие особой специфики требований к отечественной программной платформе.
На практике оценка эффективности и качества систем может включать в себя следующие операции:
1) Сравнение показателей оцениваемой системы с показателями аналогичной системы, которая считается лучшей или, как вариант, с аналогичным системами.
2) Сравнение улучшения или ухудшения значений выбранных показателей одной системы за разные равные периоды времени, например, сравнение показателей за 2 квартал прошлого года и за 2 квартал текущего года и т. п.
3) Сравнение достигнутых значений выбранных показателей оценки с требуемыми значениями показателей, которые могут быть определены в различных нормативно-правовых актах, приказах (распоряжениях) руководствах, планах работы и т. д. [1, 2].
В исследуемой сфере объективная оценка эффективности систем требует подробной детализации и наиболее полного учета множества факторов и условий, которые сопровождают функционирование систем, а также их сравнение с аналогичными системами и (или) с различными периодами функционирования оцениваемых систем. Поэтому одним из перспективных направлений обеспечения достижения цели исследования является использование модифицированного метода Data Envelopment Analysis (DEA) [1, 2].
Для оценки качества системы любой природы важнейшей характеристикой является эффективность её функционирования. Однако очевидно, что никакой отдельный частный
показатель не может быть использован для универсального применения при оценке эффективности различных систем. Поэтому А. Чарнесом, В. Купером и Е. Родесом (А. Charnes, W. Cooper, E. Rhodes) был разработан метод «Data Envelopment Analysis» (DEA) или «Анализ среды функционирования» (АСФ), изложенный во многих научных работах [1, 2, 13].
В то же время применение метода DEA не дает объяснений причинам состояния системы и, соответственно, не дает дополнительной обоснованной информации для принятия наиболее рационального управленческого решения.
В предлагаемом модифицированном методе DEA устранены эти недостатки с помощью апробированных математических инструментов. Кроме того, предлагаемый метод в большей мере пригоден для программной реализации в силу использования систематизированных расчетных табличных форм.
Представляемый модифицированный метод DEA представляет собой симбиоз метода DEA («Анализа среды функционирования») и расчета корреляции зависимости [1, 2, 13].
На основании научных работ М.Дж. Фаррелла (M.J. Farrell) в сфере развития методов непараметрического граничного анализа можно сформулировать следующие направления применения модифицированного метода DEA:
1) Результативность (effectiveness) - определение степень достижения цели оцениваемой системой в заданный период времени.
2) Экономичность (efficiency) - соотношение затрат ресурсов и результата, достигнутого оцениваемой системой в заданный период времени.
Таким образом, в самом общем виде назначение модифицированного метода DEA в области оценки эффективности системы сводится к определению результативности и экономичности осуществляемого системой преобразования потребляемых ресурсов в получаемые результаты [1, 2].
При современном многообразии различных оцениваемых систем, выполняющих одинаковые функции, наиболее перспективным направлением применения модифицированного метода DEA будет являться первое направление, то есть оценка (сравнение) достигнутого результата с требуемым (базовым) значением этого результата за заданный период времени при условии одинаковых затрат ресурсов оцениваемыми системами.
Для этой цели в модифицированном методе DEA применяется парное сравнений количественных значений всех затраченных ресурсов и количественных значений достигнутого результата. Или сравнение достигнутого результата с его установленными базовыми (требуемыми) значениями. Проводятся сравнения всех оцениваемых систем и (или) оцениваемых периодов времени функционирования одной системы.
Ключевым моментом в модифицированном методе DEA является рекомендация по установлению базовых количественных значений для результата и затраченных ресурсов.
Систематизированная информация, полученная в результате расчетов, позволит лицу, принимающему решение, более детально провести анализ зависимостей ухудшения или улучшения значений корреляционной зависимости. Применение метода на практике может быть использовано для совершенствования управляющих воздействий, направленных на достижение цели функционирования системы.
По сути, разработанный модифицированный метод DEA - это инструмент бенчмаркинга. Бенчмаркинг позволяет определить наиболее эффективные подсистемы (элементы, изделия) в составе оцениваемой системы [1, 2, 13].
В идеале, при применении модифицированного метода DEA анализ зависимостей ухудшения или улучшения согласованности по различным оцениваемым событиям (вариантам решений), поможет выявить проблемы в процессе обоснования выбора отечественной аппаратной платформы и принять обоснованные решения по их исправлению.
Выводы
В заключении важно отметить, что в современных условиях всесторонний учет и сравнение результатов оценки эффективности различных процедур выбора позволит существенно расширить возможности создаваемой отечественной программной платформы, как важнейшей части системы импортозамещения в сфере высоких технологий, для наиболее рационального достижения целей повышения обороноспособности и безопасности Российской Федерации. Системное внедрение апробированных результатов современных научных исследований в сфере оценки эффективности сложных систем [1, 2] позволит усилить содержательный аспект процедур обоснования выбора отечественной программной платформы, что в итоге создаст условия для обеспечения требуемого уровня качества отечественных программных продуктов.
Литература
1. Билятдинов К.З., Меняйло В.В. Методика оценки эффективности систем на основе модифицированного метода DEA // Вестник воздушно-космической обороны, вып. 3, 2020. С. 66-74.
2. Билятдинов К.З., Меняйло В.В. Модифицированный метод DEA и методика оценки эффективности технических систем // Информационные технологии, вып. 11, 2020. С. 611-617.
3. Putz M., Wiene T., Pierer A. A multi-sensor approach for failure identification during production enabled by parallel datamonitoring. CIRP annals-manufacturing technology. 2018. Vol. 67. № 1. Pp. 491-494.
4. Golabchi A., Han S., AbouRizk S. A simulation and visualization-based framework of labor efficiency and safety analysis for prevention through design and planning. Automation in Construction. 2018. Vol. 96. Pp. 310-323.
5. Filz M., Herrmann C., Thiede S. Simulation-based Assessment of Quality Inspection Strategies on Manufacturing Systems. Procedia CIRP. 2020. Vol. 93. Pp. 777-782.
6. Hund L., Schroeder B., Rumsey K., Huerta G. Distinguishing between model- and data-driven inferences for high reliability statistical predictions. Reliability Engineering and System Safety. 2018. Vol. 180. Pp. 201-210.
7. Lumpkin D.R., Horton W.T., Sinfield J.V. Holistic synergy analysis for building subsystem performance and innovation opportunities. Building and Environment. 2020. Vol. 178. Article 106908.
8. Wang T., Qiao M., Zhang M. Data-driven prognostic method based on self-supervised learning approaches for fault detection. Journal of intelligent manufacturing. 2020. № 31(7). Pp. 1611-1619.
9. Calabrese R., Osmetti S.A. A new approach to measure systemic risk: A bivariate copula model for dependent censored data. European Journal of Operational Research. 2019. Vol. 279(3). Pp. 1053-1064.
10. Pacaiova H., Sinay J., Nagyova A. Development of GRAM - A risk measurement tool using risk based thinking principles. Measurement: Journal of the International Measurement Confederation. 2017. No. 100. Pp. 288-296.
11. Shafik M.B., Chen H., Rashed G. Planning and reliability assessment to integrate distributed automation system into distribution networks utilizing binary hybrid PSO and GSA algorithms considering uncertainties. International Transactions on Electrical Energy Systems. 2020. Article e12594.
12. Price M., Walker S., Wiley W. The Machine Beneath: Implications of Artificial Intelligence in Strategic Decision making. PRISM. 2018. Vol. 7. No. 4. Pp. 92-105.
13. Gerami J. An interactive procedure to improve estimate of value efficiency in DEA. Expert Systems with Applications. 2019. No. 137. Pp. 29-45.
14. Downes C. Strategic Blind-Spots on Cyber Threats, Vectors and Campaigns. The Cyber Defense Review. 2018. Vol. 3. No. 1. Pp. 79-104.
15. Baker J., Henderson S. The Cyber Data Science Process. The Cyber Defense Review. 2017. Vol. 2. No. 2. Pp. 47-68.
16. Trevino M. Cyber Physical Systems: The Coming Singularity. PRISM. 2019. Vol. 8. No. 3. Pp. 2-13.
17. Моргунова О. Н. Информационная система как источник данных для оценки уровня эффективности объектов и процессов в сфере высшего образования // VI Всероссийская научно-техническая конференция «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий», 25-31 июля 2005 г. (г. Улан-Удэ). Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2005. Ч. 2. - С. 286-289.
18. Моргунова О. Н. Теория эффективности систем: некоторые вопросы и предложения // X Международная научно-практическая конференция «Системный анализ в проектировании и управлении». Санкт-Петербург. 2006. Ч. 1. - С. 119-122.
19. Флейшман Б.С. Основы системологии. - М.: Радио и связь, 1982. - 368 с.
20. Флейшман Б.С. Элементы теории потенциальной эффективности систем. - М.: Сов. радио, 1971. - 224 с.
References
1. Bilyatdinov K.Z., Menyaylo V.V. Methodology for assessing the effectiveness of systems based on the modified method DEA. Bulletin of Aerospace Defense, "Issue 3 (27), 2020. P. 66-74 (in Russian).
2. Bilyatdinov K.Z., Menyaylo V.V. Modified DEA method and methodology for evaluating the efficiency of technical systems. Information technologies, issue 11, 2020. P. 611-617 (in Russian).
3. Putz M., Wiene T., Pierer A. A multi-sensor approach for failure identification during production enabled by parallel datamonitoring. CIRP annals-manufacturing technology. 2018. Vol. 67. № 1. P. 491-494.
4. Golabchi A., Han S., AbouRizk S. A simulation and visualization-based framework of labor efficiency and safety analysis for prevention through design and planning. Automation in Construction. 2018. Vol. 96. Р. 310-323.
5. Filz M., Herrmann C., Thiede S. Simulation-based Assessment of Quality Inspection Strategies on Manufacturing Systems. Procedia CIRP. 2020. Vol. 93. P. 777-782.
6. Hund L., Schroeder B., Rumsey K., Huerta G. Distinguishing between model- and data-driven inferences for high reliability statistical predictions. Reliability Engineering and System Safety. 2018. Vol. 180. Р. 201-210.
7. Lumpkin D.R., Horton W.T., Sinfield J.V. Holistic synergy analysis for building subsystem performance and innovation opportunities. Building and Environment. 2020. Vol. 178. Article 106908.
8. Wang T., Qiao M., Zhang M. Data-driven prognostic method based on self -supervised learning approaches for fault detection. Journal of intelligent manufacturing. 2020. № 31(7). P. 1611-1619.
9. Calabrese R., Osmetti S.A. A new approach to measure systemic risk: A bivariate copula model for dependent censored data. European Journal of Operational Research. 2019. Vol. 279(3). Р. 1053-1064.
10. Pacaiova H., Sinay J., Nagyova A. Development of GRAM - A risk measurement tool using risk based thinking principles. Measurement: Journal of the International Measurement Confederation. 2017. № 100. P. 288-296.
11. Shafik M.B., Chen H., Rashed G. Planning and reliability assessment to integrate distributed automation system into distribution networks utilizing binary hybrid PSO and GSA algorithms considering uncertainties. International Transactions on Electrical Energy Systems. 2020. Article e12594.
12. Price M., Walker S., Wiley W. The Machine Beneath: Implications of Artificial Intelligence in Strategic Decision making. PRISM. 2018. Vol. 7. No. 4. Pp. 92-105.
13. Gerami J. An interactive procedure to improve estimate of value efficiency in DEA. Expert Systems with Applications. 2019. № 137. Р. 29-45.
14. Downes C. Strategic Blind-Spots on Cyber Threats, Vectors and Campaigns. The Cyber Defense Review. 2018. Vol. 3. No. 1. Pp. 79-104.
15. Baker J., Henderson S. The Cyber Data Science Process. The Cyber Defense Review. 2017. Vol. 2. No. 2. Pp. 47-68.
16. Trevino M. Cyber Physical Systems: The Coming Singularity. PRISM. 2019. Vol. 8. No. 3. Pp. 2-13.
17. Morgunova O.N. Information System as a data source for assessing the level of efficiency of objects and processes in the field of higher education.VI All-Russian Scientific and Technical Conference "Theoretical and Applied Issues of Modern Information Technologies," July 25-31, 2005 (Ulan-Ude). Ulan-Ude: Publishing House of VSSTU, 2005. Part 2. P. 286-289 (in Russian).
18. Morgunova O.N. Theory of System Efficiency: Some Questions and Suggestions//X International Scientific and Practical Conference "System Analysis in Design and Management." St. Petersburg. 2006. Part 1. P. 119-122 (in Russian).
19. Fleischmann B.S. Fundamentals of Systemology. Moscow. Radio and communications, 1982. 368 p. (in Russian).
20. Fleischmann B.S. Elements of the theory of potential efficiency of systems. Moscow. Sov. radio, 1971. 224 p. (in Russian).
Статья поступила 12 мая 2021 г.
Информация об авторах
Фортинский А.Г. - Кандидат технических наук, заместитель генерального директора АО «ЦНИИ ЭИСУ». E-mail: cniieisu@cniieisu.ru. Тел.: +7 (495) 539-22-49. Адрес: Россия, г. Москва, ул. Малая Бронная, д. 2/7, стр.1.
Билятдинов К.З. - Кандидат военных наук, доцент, доцент факультета инфокоммуникационных технологий Национальный исследовательский университет ИТМО. E-mail: od@mail.ifmo.ru. Тел.: +7 (812) 232-97-04. Адрес: Россия, г. Санкт-Петербург, Кронверкский пр-кт, д.49.
Петров А.Н. - Начальник отдела ПАО «Интелтех». E-mail: intelteh@inteltech.ru. Тел.: +7 (812) 313-12-51. Адрес: 197342, Россия, г. Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 8.
Substantiation of domestic software platform selection resource management: innovation and performance assessment
A.G. Fortinsky, K.Z. Bilyatdinov, A.N. Petrov
Abstract. The analysis presented in the paper showed that the effectiveness of any complex system is based on a timely and reasonable management decision (action) aimed at ensuring (improving) the required efficiency. The decision is made based on the results of the evaluation of this efficiency, as the ratio of the result obtained and the resources spent, including the time to achieve the result. Therefore, today an urgent task is to develop and implement an innovative scientific and methodological basis for evaluating the effectiveness of measures (procedures) to justify the choice of a domestic resource management software platform. On this basis, we propose innovative foundations of a scientific and methodological approach using a modified Data Envelope Analysis method to assess the effectiveness of procedures for selecting a domestic resource management software platform. Innovations contribute to the adoption of management decisions to create conditions for a significant reduction in the consumption of resources and time for the development and implementation of a domestic software platform. The article provides a justification for the choice of a domestic software platform for resource management. At the same time, the analysis of the results of scientific research in the subject area revealed a variety of opinions on this issue and the presence of a number of unsolved problems in terms of the rational organization of efficiency assessment. In the article, based on the scientific works of M. J. In the field of development of methods of nonparametric boundary analysis, the following directions of application of the modified Data Envelope Analysis method are proposed: effectiveness-determining the degree of achievement of the goal by the evaluated system in a given period of time; efficiency is the ratio of resource costs and the result achieved by the evaluated system in a given period of time. Thus, in the most general form, the purpose of the modified Data Envelope Analysis method in the field of evaluating the effectiveness of the system is to determine the effectiveness and efficiency of the conversion of consumed resources into the results obtained by the system. Thus, in modern conditions, a comprehensive accounting and comparison of the results of evaluating the effectiveness of various selection procedures will significantly expand the capabilities of the domestic software platform being created.
Keywords: modified Data Envelope Analysis method, efficiency assessment, resource management, domestic software platform.
Information about Autor
Fortinsky A.G. - Candidate of Technical Sciences, Deputy General Director of JSC TsNII EISU. E-mail: cniieisu@cniieisu.ru. Тел.: +7 (495) 539-22-49. Address: Russia, Moscow, ul. Malaya Bronnaya, d. 2/7, p. 1.
Bilyatdinov K. Z. - Candidate of Military Sciences, Associate Professor, Associate Professor, Faculty of Infocommunication Technologies, ITMO National Research University. E-mail: od@mail.ifmo.ru. Тел.: +7 (812) 232-97-04. Address: Russia, St. Petersburg, Kronverksky Prospekt, 49.
Petrov A.N. - Head of Department of PJSC «^telte^». E-mail: intelteh@inteltech.ru. Тел.: +7 (812) 313-12-51. Address: 197342, Russia, St. Petersburg, 8 Kantemirovskaya St.
Для цитирования: Фортинский А.Г., Билятдинов К.З., Петров А.Н. Обоснование выбора отечественной программной платформы управления ресурсами: инновации и оценка эффективности // Техника средств связи. 2021. № 2 (154). С. 86-92.
For citation: Fortinsky A.G., Bilyatdinov K.Z., Petrov A.N. Substantiation of domestic software platform selection resource management: innovation and performance assessment. Means of Communication Equipment. 2021. No. 2 (154). Pp. 86-92 (in Russian).
