Магістерські роботи (ІПІ)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено магістерські дисертації на здобуття ступеня магістра.
Переглянути
Перегляд Магістерські роботи (ІПІ) за Автор "Баклан, Ігор Всеволодович"
Зараз показуємо 1 - 9 з 9
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Архітектурне рішення для автоматичного пошуку технологічних рецептів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-12) Карпа, Маркіян Володимирович; Баклан, Ігор ВсеволодовичДокумент Відкритий доступ Архітектурне рішення для забезпечення аналізу і моделювання сигналів від епідермічних сенсорів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-12) Златокрилець, Микола Олександрович; Баклан, Ігор ВсеволодовичДокумент Відкритий доступ Архітектурне рішення кросплатформенного програмного забезпечення для аналізу та прогнозування рівня глюкози у крові лінгвістичним методом(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-12) Шаверський, Іван Олександрович; Баклан, Ігор ВсеволодовичДокумент Відкритий доступ Доменно-орієнтована мова програмування для фрактального аналізу та прогнозування часових рядів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Глушко, Богдан Сергійович; Баклан, Ігор ВсеволодовичРозмір пояснювальної записки – 102 аркуші, містить 15 ілюстрацій, 1 таблицю, 6 додатків, 17 посилань на джерела. Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему супроводження доменно-орієнтованих мов для аналізу та прогнозування часових рядів, показано основні особливості існуючих мов програмування та супровідних рішень, їх переваги та недоліки. Виявлено потребу в розробці удосконаленої мови програмування та інтегрованого середовища розробки. Мета дослідження. Основною метою є підвищення зручності аналізу та прогнозування часових рядів шляхом розробки удосконаленої мови програмування та її супровідних засобів, що забезпечують виконання задач аналізу та прогнозування. Об’єкт дослідження: програмне забезпечення для аналізу та прогнозування часових рядів. Предмет дослідження: методи і засоби розробки та супроводження доменно-орієнтованої мови програмування, призначеної для обробки часових рядів та їх візуалізації. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: − аналіз методів дослідження та прогнозування часових рядів; − аналіз засобів дослідження та програмування відповідної доменної області; − розробка архітектури програмного забезпечення та мови програмування; − розробка мови програмування та інтегрованого середовища програмування; − дослідження ефективності розробленого програмного забезпечення; − аналіз можливостей та напрямів подальшого розвитку. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в тому, що запропоновано доменно-орієнтовану мову програмування, що реалізовує набір модульних функцій для роботи з часовими рядами, і, на відміну від альтернативних рішень, зменшує затрати часу на виконання завдань, а також пропонує вищий рівень інтуїтивної зрозумілості та простоти входження для користувачів. Результат досягнутий шляхом створення нової мови програмування та інтегрованого середовища розробки, а також модулів візуалізації та інтерпретативного аналізу команд. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що створена мова обʼєднана з інструментами обробки часових рядів в межах єдиного продукту і надає максимально просту систему для користувацьких досліджень. Дана система може бути використана у дослідницьких роботах, фінансовому секторі, медицині при аналізу показників, та інших прикладних напрямках. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на IV науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2023) – м. Київ. Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1) Глушко Б.С., Баклан І.В. Доменно-орієнтована мова програмування для фрактального аналізу та прогнозування часових рядів. Матеріали IV міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2023)» присвяченої 125-й річниці КПІ ім. Ігоря Сікорського. 9–11 травня 2023 р., Київ. (відправлено до редакції). 2) Глушко Б.С., Баклан І.В. Доменно-орієнтована мова програмування для фрактального аналізу та прогнозування часових рядів. Матеріали Х всеукраїнської науково-практичної конференції здобувачів вищої освіти і молодих вчених з автоматичного управління, присвяченої дню ракетно-космічної галузі України. 12–15 квітня 2023 р., Херсон. (відправлено до редакції).Документ Відкритий доступ Метод та засіб супроводження еволюціонуючих гібридних інтелектуальних систем(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Похиленко, Олександр Андрійович; Баклан, Ігор ВсеволодовичРозмір пояснювальної записки – 115 аркушів, містить 21 ілюстрацію, 15 таблиць, 6 додатків, 71 посилання на джерела. Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему супроводження еволюціонуючих гібридних інтелектуальних систем (ЕГІС), показано основні особливості існуючих методів та засобів. Виявлено перспективність використання методів прогностичного супроводження на основі виявлення аномалій щодо супроводження ЕГІС. Виявлено потребу в розробці удосконаленого методу супроводження та засобу, що реалізує цей метод. Мета дослідження. Основною метою є підвищення супроводжуваності еволюціонуючих гібридних інтелектуальних систем за рахунок удосконалення методу супроводження та розробки засобу супроводження, що реалізує цей метод. Об’єкт дослідження: програмне забезпечення гібридних інтелектуальних систем. Предмет дослідження: методи і засоби щодо супроводження програмного забезпечення еволюціонуючих гібридних інтелектуальних систем. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: − аналіз методів та засобів супроводження ЕГІС; − розробка удосконаленого методу супроводження ЕГІС; − створення, налагодження та тестування прототипу засобу супроводження ЕГІС, що реалізує розроблений метод; − дослідження ефективності розробленого методу; − оцінювання можливих напрямків подальшого розвитку. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в удосконаленні методу супроводження ЕГІС та моделі виявлення аномалій, що використовується в цьому методі. Метод було удосконалено за рахунок додавання трьох нових етапів: етапу збереження даних та сповіщення про аномалії; етапу отримання зворотного зв’язку; етапу перенавчання моделей. Модель була удосконалена за рахунок введення ансамблю детекторів та застосування лінійної регресії для оновлення ваг детекторів під час навчання моделі. Отримана модель може працювати без початкового навчання, але може підвищувати точність при навчанні. В результаті експериментів виявлено, що удосконалена модель помітно краще виявляє колективні аномалії за початкову модель, а влучність удосконаленої моделі після навчання може в декілька разів перевищувати влучність початкової моделі. Практичне значення отриманих результатів полягає у розробці засобу супроводження ЕГІС у вигляді двох модулів: бібліотеки, яка може бути встановлена з репозиторію пакетів PyPI, та Django веб-застосунку, що надає інтерфейс для зручного налаштування та керування моделями, які використовуються для супроводження ЕГІС. Розроблений засіб може бути використано для прогностичного супроводження ЕГІС. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського». Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на IV науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2023) – м. Київ. Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1) Похиленко О.А., Баклан І.В. Супроводження Гібридних Інтелектуальних Систем, які Еволюціонують. Вчені записки Таврійського національного університету імені В.І. Вернадського. Серія: Технічні науки. 2022. Т. 33 (72), № 1. С. 175-181. 2) Похиленко О.А., Баклан І.В. Метод та Засіб Супроводження Еволюціонуючих Гібридних Інтелектуальних Систем. Матеріали IV міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2023)» присвяченої 125-й річниці КПІ ім. Ігоря Сікорського. 9–11 травня 2023 р., Київ. (відправлено до редакції).Документ Відкритий доступ Методи та програмні засоби для управління кластером сонячних електростанцій(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Мокрий, Андрій Вікторович; Баклан, Ігор ВсеволодовичДокумент Відкритий доступ Мультиагентна система безперебійного моніторингу комп'ютерних мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Пархоменко, Валентин Романович; Баклан, Ігор ВсеволодовичРозмір пояснювальної записки – 92 аркуші, містить 14 ілюстрацій, 32 таблиці, 3 додатки, 26 посилань на джерела. Актуальність теми. Локальні комп’ютерні мережі широко розповсюджені, їх рівень безпеки у більшості випадків достатньо низький, частіше за все вони мають недосконалі системи захисту або не мають таких зовсім. Зростаюча розповсюдженість локальних мереж вимагає створення легких у встановленні та використанні систем моніторингу. Наявні системи моніторингу локальних комп’ютерних мереж є надмірно складними, ненадійними та складними в налаштуванні, інтеграції. Мета дослідження. Розробити та дослідити програмне забезпечення мультиагентної системи безперебійного моніторингу комп’ютерних мереж з метою забезпечення надійності виявлення активних пристроїв, запобігання несанкціонованим втручанням в локальних комп’ютерних мережах, покращення можливостей інтеграції і адаптації. Об'єкт дослідження: програмне забезпечення мультиагентних систем моніторингу комп’ютерних мереж. Предмет дослідження: технології і методи виявлення активних вузлів у комп’ютерній мережі з використанням мультиагентної системи. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: - виконати огляд наявних методів та інструментів для виявлення і моніторингу активних вузлів у комп'ютерних мережах; - створити програмне забезпечення мульти-агентного моніторингу комп'ютерних мереж; - забезпечити створений програмний продукт низькими системними вимогами, високою швидкодією, простотою у використанні та встановленні, ефективним методом виявлення активних мережевих вузлів; - надати створеному програмному забезпеченню необхідні методи і умови для ефективної та простої інтеграції як ефективний інструмент виявлення активних вузлів мережі в існуючі системи моніторингу мереж для підвищення точності, швидкості, інформативності та ефективності їх роботи; - забезпечити створене програмне забезпечення мультиагентного моніторингу мереж такими методами комунікації між агентами, що не будуть видавати мережеве місцезнаходження чи іншу інформацію про агентів стороннім учасникам мережі. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в тому, що вперше презентовано удосконалений метод виявлення активних мережевих вузлів для систем мультиагентного моніторингу комп’ютерних мереж шляхом перехоплення з подальшим поглибленим аналізом мережевих пакетів, що відрізняє метод від існуючих своїм принципом дії та відсутністю активних мережевих дій з боку агентів для пошуку пристроїв у мережі, що в свою чергу дозволяє забезпечити надійне виявлення активних мережевих пристроїв, а також приховати факт наявності працюючої системи мережевого моніторингу від учасників мережі. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що запропонований метод виявлення активних мережевих вузлів для систем мультиагентного моніторингу комп’ютерних мереж у поєднанні з прихованим протоколом обміну даними між агентами, спрощеним встановленням, низькими системними вимогами розробленого програмного забезпечення надають простий у використанні та ефективний у роботі інструмент для користувача. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського». Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на V міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2023), присвяченій 125-й річниці КПІ ім. Ігоря Сікорського – м. Київ. Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1) Пархоменко В.Р., Баклан І.В. Мультиагентна система безперебійного моніторингу комп'ютерних мереж // Матеріали V Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2023)» - м. Київ, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», ФІОТ, 2023р, 399 с; 2) Пархоменко В.Р., Баклан І.В. Мультиагентна система безперебійного моніторингу комп’ютерних мереж // Матеріали V міжнародної науково-практичної конференції «MODERN RESEARCH IN SCIENCE AND EDUCATION» - BoScience, Чикаго, США, 2024р, 1059 с.Документ Відкритий доступ Програмне забезпечення для налаштування та виконання голосових команд в операційній системі Windows(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Соболевський, Владислав Олександрович; Баклан, Ігор ВсеволодовичРозмір пояснювальної записки – 131 аркушів, містить 10 ілюстрацій, 66 таблиць, 4 додатки, 16 посилання на джерела. Актуальність теми. Використання голосового управління операційною системою значно розширює можливості користувачів до зручного використання персональних комп’ютерів, але потребує подальших досліджень для підвищення ефективності підходів їх реалізації. У роботі розглянуто проблему необхідності розробки та вдосконалення програмного забезпечення з метою підвищення варіативності його використання. Мета дослідження. Основною метою є підвищення варіативності використання програмного забезпечення для виконання голосових команд в операційній системі Windows з можливістю гнучкого налаштування користувацьких команд. Об’єкт дослідження: програмні рішення для налаштування та виконання голосових команд в операційній системі Windows. Предмет дослідження: методи, моделі, інструменти для представлення і перетворення знань щодо програмного забезпечення для налаштування та виконання голосових команд в операційній системі Windows. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: − аналіз існуючих рішень; − визначення недоліків аналогів та можливостей для покращення; − визначення архітектурного дизайну; − реалізація та прототипування програмного рішення; − тестування запропонованого програмного рішення. Наукова новизна: результатом роботи є вдосконалення існуючих підходів до створення голосових асистентів та розробка відповідного програмного забезпечення, що надасть можливість гнучкого налаштування голосових команд та може бути використано на практиці. Практичним значенням цієї роботи є програмне забезпечення для налаштування та виконання голосових команд в операційній системі Windows на основі розпізнавання мовлення, яке може бути використане пересічними користувачами операційних систем для зручної експлуатації під час роботи з персональним комп’ютером. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на V науково-практичній конференції «SoftTech-2023» та опубліковані у матеріалах конференції.Документ Відкритий доступ Програмне забезпечення створення лінгвістичних моделей часових рядів на основі нечітких множин(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-12) Хільченко, Єгор Андрійович; Баклан, Ігор ВсеволодовичРозмір пояснювальної записки – 90 аркушів, містить 26 ілюстрацій, 23 таблиць, 3 додатка, 21 посилань на джерела. Актуальність теми. Математична статистика та теорія ймовірності активно використовуються у різних сферах людства: фізика, наука про дані, медицина, підприємства або сільське господарство. Для процесів аналіза і прогнозування часових рядів на основі нечітких моделей з невизначеною (стохастичною) функцією приналежності, які також відносяться до теорії ймовірності. Але на сьогоднішній день не розроблено жодного інструменту у вигляді мови програмування для автоматизації розрахунків та знаходження відповіді. Тут збігається три фактори: лінгвістичне моделювання, теорія нечітких моделей та теорія ймовірності. Мета дослідження. Створити мову програмування для описання процессів аналіза і прогнозування числових рядів на основі нечітких моделей з невизначеною функцією приналежності. Об’єкт дослідження: Лінгвістичні моделі часових рядів. Предмет дослідження: Мова програмування. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: — аналіз теорії та існуючих рішень; — розробка програмного забезпечення; — дослідження ефективності розробленого програмного забезпечення. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає у практичних областях застосування лінгвістичного моделювання. Так званого прямого лінгвістичного перетворення. При цьому виникла задача зворотнього лінгвістичного перетворення – перехід від лінгвістичних ланцюжків до оригінального часового ряду. Задача не вирішена на цей момент. Саме для цього потрібне програмне забезпечення з гібридом ймовірнісних і нечітких множин. Результат досягнутий шляхом розробки програмного забезпечення створення програмного забезпечення на основі нечітких множин та ймовірності функцій приналежностей. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що програмне забезпечення можна використовувати у етапах розробки усіх сфер, які потребують обрахування лінгвістичних моделей часових рядів. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на Третій Всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «ІНЖЕНЕРІЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ І ПЕРЕДОВІ ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ» (SoftTech-2022 осінь) – м. Київ. Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1. ХІЛЬЧЕНКО Є.А. РОЗРОБКА ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ СТВОРЕННЯ ЛІНГВІСТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ / Є.А. Хільченко, І.В. Баклан // Матеріали Третьої Всеукраїнської науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «ІНЖЕНЕРІЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ І ПЕРЕДОВІ ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ» (SoftTech-2022 осінь) – м. Київ: НТУУ «КПІ ім. Ігоря Сікорського», 23-25 листопада 2022 р.