Магістерські роботи (СП)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Перегляд Магістерські роботи (СП) за Дата публікації
Зараз показуємо 1 - 20 з 139
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Семантична хореографія REST-сервісів(2018) Піпіч, Артем Андрійович; Булах, Богдан ВікторовичРобота виконана на 82 сторінках, містить 5 ілюстрацій, 24 таблиці. При підготовці використовувалась література з 37 джерел. Актуальність теми На сьогоднішній день з’являється все більше систем, в яких використовується велика кількість веб-сервісів. Для організації їх ефективної взаємодії використовуються різні підходи, проте більшість з них мають свої переваги та недоліки, які часто стають критичними для певної ситуації. Саме тому дослідження семантичної хореографії REST-сервісів як одного з можливих підходів до такої організації є актуальним. Використання даного підходу може дати суттєві результати при застосуванні в системах, в складі яких значну роль відіграють веб-сервіси. Мета та задачі дослідження Метою даної роботи є дослідження семантичної хореографії REST-сервісів а також способів використання даного підходу в системах, в складі яких значну роль відіграють веб-сервіси. Рішення поставлених завдань та досягнуті результати В роботі розглянуто засоби, за допомогою яких семантична хореографія REST-сервісів може бути ефективно реалізована. Запропоновано реалізацію такого підходу на основі обміну сервісами метаданими про запит через брокер повідомлень. Було реалізовано описаний підхід, в реалізації застосовано патерн проектування Сага для ефективної обробки помилок, пов’язаних в тому числі і з комунікацією між сервісами. Реалізацію було протестовано на багатьох тестових сценаріях; зроблено висновки щодо особливостей даного підходу, його переваг та можливостей покращення запропонованої реалізації. 5 Об’єкт досліджень Системи з REST-сервісами. Предмет досліджень Взаємодія REST-сервісів із застосування хореографії, що реалізована за допомогою семантичних засобів. Методи досліджень Для розв’язання зазначеної проблеми в роботі застосовано методи синтезу та аналізу, системного порівняння та аналізу, композиції логічних структур даних та логічного узагальнення отриманих результатів. Наукова новизна Наукова новизна роботи полягає у реалізації нового підходу до семантичної хореографії REST-сервісів, який засновано на використанні брокеру повідомлень та патерні проектування Saga. Практичне значення одержаних результатів Отримані результати реалізації підходу можуть використовуватись в системах, в складі яких значну роль відіграють веб-сервіси. Представлений приклад реалізації демонструє, що отримані результати можуть бути використані для реалізації системи медичного обслуговування.Документ Відкритий доступ Сервіс автоматизованого перенесення існуючих рішень для Інтернету речей на Thingspeak(2018) Журавльов, Павло Володимирович; Кирюша, Богдан АнатолійовичЗагальний обсяг роботи: 76 сторінок, 19 ілюстрацій, 17 таблиць, перелік посилань із X найменувань. Актуальність теми. Область використання платформи Thingspeak обмежена необхідністю використання протоколу HTTP для взаємодії з клієнтськими пристроями. В останні роки набувають все більшої популярності альтернативні протоколи, спроектовані для інтернету речей і пристрої на їх базі, чим обумовлена необхідність розширення платформи Thingspeak для додавання підтримки даних протоколів і пристроїв. Мета та задачі дослідження Аналіз підходів до розширення області використання платформи Thingspeak з подальшим забезпеченням можливості використання існуючих рішень, які взаємодіють, використовуючи протокол який не підтримуються розглянутою платформою. Головним завданням є дослідження, що полягає у проектуванні проміжного додатку для забезпечення взаємодії пристроїв, які використовують протокол MQTT з платформою Thingspeak. Вирішення поставлених завдань та досягнуті результати В результаті виконання роботи була реалізована система, що здійснює трансляцію протоколів MQTT та HTTP з проміжною конвертацією даних у формат, що відповідає моделі даних платформи Thingspeak. Дана реалізація також включає можливість встановлення правил, за якими відбувається конвертація. Для керування параметрами конвертації даних було розроблено веб-додаток з графічним інтерфейсом адміністратора. Система проста у розгортанні та може бути використана як доповнення до розгорнутої платформи Thingspeak. Об’єкт дослідження. Інтернет речей. Предмет дослідження. Мережева взаємодія між додатками Інтернету речей. Підходи до створення додатків, які виконують функцію трансляції протоколів прикладного рівня. Методи дослідження. Для вирішення проблеми в даній роботі використовуються методи аналізу, синтезу, системного аналізу, порівняння та логічного узагальнення результатів. Наукова новизна. Наукова новизна роботи полягає у аналізі та реалізації методів, що дозволяють конвертувати не підтримуваний системою Thingspeak протокол MQTT у HTTP. Практичне значення одержаних результатів. Розроблений додаток може бути розгорнутий на кафедральній інфраструктурі. Він включає в собі зручний користувацький інтерфейс для встановлення конфігурацій та може бути використаний для інтеграції існуючих додатків з підтримкую протоколу MQTT та кафедральної платформи Thingspeak.Документ Відкритий доступ Мікросервіс парсингу і аналізу текстів, що отримуються з електронної медичної картки(2018) Сутула, Олександр Віталійович; Кисельов, Геннадій ДмитровичЗагальний обсяг роботи: 73 сторінки, 12 ілюстрацій, 19 таблиць, перелік посилань із 20 найменувань. Актуальність теми. Галузь аналізу великих даних, зокрема медичних, стрімко розвивається, і є великий попит на інструменти що дозволяють вилучати точкову інформацію з різного роду форматів даних. Медична інформація характеризується великим об’ємом різнорідних даних та, як і будь яка система обміну даними, певною мірою доповнюється мета інформацію, через збитковості даних часто виникають ситуації коли аналіз уповільнюється в рази, а інколи взагалі стає неможливим. Ці інструменти мають бути швидкими та гнучкими для забезпечення аналізу великих об’ємів даних. На разі, існує доволі мало рішень для парсингу повідомлень HL7 на платформі JVM, найпоширенішій платформі для розробки, а іcнуючі мають дуже низку швидкість парсингу точкової інформації. Мета та задачі дослідження. Метою даної роботи є удосконалення існуючих рішень для парсинга повідомлень медичного стандарту HL7. Задачею дослідження є реалізація парсера повідомлень стандарту HL7, що є більш ефективною для обробки великих масивів даних. Вирішення поставлених завдань та досягнуті результати. Було запропоновано розробку парсера на базі Scala та бібліотеки для побудови синтаксичного аналізатора Parboiled2, що мають достатньо можливостей для покращення роботи уже існуючого інструмента HAPI HL7 Terser для JVM платформи та Akka http для забезпення REST API та можливості впровадження як міні сервісу. Створений парсер було порівняно з HAPI HL7 Terser на наборі даних, що моделює отримання різної інформації з повідомлення. Об’єкт дослідження. Парсери повідомлень медичного стандарту HL7 Предмет дослідження. Граматика та структура медичного стандарту HL7 Методи дослідження. Досліджується структура повідомлення медичного стандарту HL7, його формат, особливості. Аналізуються інструменти, необхідні для створення парсера для таких повідомлень, а саме інструментарій створення синтаксичного аналізатора на основі граматик, інструменти для побудови DSL для запитів інформації. Наукова новизна Рішення що використовує Scala та Parboiled2 для покращення виконання задач парсингу інформаціїз медичного формату HL7. На разі, існує єдиний аналог для JVM, що дозволяє отримати будь-яку інформацію з повідомлення, це – HAPI HL7 Terser. За допомогою рішень, описаних в цій роботі, швидкість парсингу повідомлень збільшилась в середньому у 8 разів. Практичне значення одержаних результатів Розроблене рішення дозволяє отримати різнородну інформацію з повідомлення медичного стандрата HL7 на порядок швидше за існуючі аналоги на платформі JVM.Документ Відкритий доступ Реалізація швидкого парсеру повідомлень з різних гетерогенних джерел(2018) Сергеєв, Єгор Ігорович; Кисельов, Геннадій ДмитровичРобота виконана на 99 сторінках, містить 17 іллюстрацій, 27 таблиць. При підготовці використовувалась література з 17 джерел. Актуальність теми. На сьогоднішній день обсяг даних стає занадто великим для того, щоб була можлива їх обробка традиційними методами та алгоритмами. Таку проблему з великою кількістю даних ще називають великими даними (big data), а прикладом джерела такої кількості даних можуть бути гетерогенні джерела, такі як соціальні мережі. Тому розробка програмного забезпечення, що може якісно і швидко завантажувати та обробляти дані з таких джерел є дуже актуальним напрямком дослідження, у час, коли кількість даних в гетерогенних джерелах зростає з небувалою швидкістю, а єдиного підходу для інтелектуального аналізу не існує. Мета та задачі дослідження. Метою даної роботи є дослідження методів та технологій аналізу даних з гетерогенних джерел, з використанням різних засобів обробки великих даних. Результатом приведених досліджень є практична частина роботи, що становить собою реалізацію парсеру даних, що оброблює великі масиви даних та апробація з використанням сучасних програмних засобів. Рішення поставленних задач та досягнуті результати. У даній роботі було запропоновано реалізацію парсера даних з таких соціальних мереж як LinkedIn, Jooble, Dou. Апробацію такого парсеру було виконано на локальному комп’ютері, а також в хмарному середовищі Google App Engine. З отриманих результатів можна зробити висновок, що розроблена програма-парсер вдало виконує свої функції, проте можливі її покращення, детально описані в роботі. Об’єкт досліджень. Гетерогенні джерела, великі масиви даних. Предмет досліджень Моделі, алгоритми та способи вирішення задачі обробки даних з гетерогенних джерел. Методи досліджень. Для вирішення проблеми в даній роботі використовуються методи аналізу і синтезу, системного аналізу, порівняння, логічного узагальнення результатів, проектування логічних структур даних. Наукова новизна. Наукова новизна роботи полягає у апробації сучасних моделей роботи з великими даними для вирішення задачі обробки даних з гетерогенних джерел, а саме соціальних мереж на прикладі LinkedIn, Dou та інших. Практичне значення одержаних результатів. Отримані результати можуть використовуватись в майбутніх дослідженнях за напрямом створення моделей обробки даних з гетерогенних джерел, враховуючи переваги та недоліки, а також способи та методи продемонстровані в даній роботі. Завдяки науковій публікації, яку розміщено в мережі інтернет, результати роботи будуть доступні за межами України.Документ Відкритий доступ Комп’ютерні ігри як засіб навчання і тестування(2018) Марков, Дмитро Костянтинович; Петренко, Анатолій ІвановичРобота виконана на 167 сторінках, містить 88 ілюстрацій, 22 таблиці. При підготовці використовувалась література з 31 джерела. Актуальність теми. Прогрес не зупиняється ні на хвилину, і кожен день старі технології змінюються новими. Саме тому в сучасному світі важко переоцінити важливість навчання і особливо здібності навчатися. За останні декілька десятиліть технології змінилися докорінно, і це вже відобразилось на багатьох аспектах навчання в університеті. Проте, для того, щоб продовжувати створювати актуальні та висококваліфіковані кадри, покращуватись потрібно постійно. З огляду на кількість провідних шкіл для розробки відеоігор, не дивно, що рішення про продовження навчання в цій дуже перспективній галузі виявилося настільки популярним серед студентів. Вражаюча кількість добре профінансованих і високоповажних шкіл розробки відеоігор у США надає дивовижний набір можливостей та кар'єрного потенціалу для іноземних студентів, які прагнуть зробити їхню любов до ігор своєю професійною діяльністю. Мета та задачі дослідження. Метою даної роботи є дослідження можливостей використання ігор для навчання і розроблення навчальної програми створення ігор для студентів старших курсів. Рішення поставлених завдань та досягнуті результати. У даній роботі було запропоновано навчальну програму створення ігор на C++ за допомогою ігрового двигуна Unreal Engine 4 для студентів старших курсів. Дана програма курсу дозволить навчати висококваліфіковані кадри для ігрових компаній по всьому світу, але навіть якщо програмування ігор не буду основною спеціальністю студента після випуску, все одно буде здобуто навички в побудові логіки, роботі зі штучним інтелектом, нетворк програмуванні, програмуванні рендеру, а також використанні високоефективних оптимізацій коду, що дозволить студенту бути бажаним працівником в багатьох організаціях. Об’єкт досліджень. Комп’ютерні ігри. Предмет досліджень. Методи використання комп’ютерних ігор в навчальних цілях. Методи досліджень. Для вирішення проблеми в даній роботі використовуються методи аналізу і синтезу, системного аналізу, порівняння, логічного узагальнення результатів. Наукова новизна. Наукова новизна роботи полягає у створенні першого в своєму роді в Україні курсу розробки комп’ютерних ігор та впровадженні його в кращому технічному університеті країни. Практичне значення одержаних результатів. Отримані результати дозволяють вже з наступного семестру розпочати роботу в підготовці студентів з напрямку “Розробка комп’ютерних ігор”. В кінці курсу кожен студент отримає в своє портфоліо працю, що буде гідним показником навичок при прийомі на роботу. Також будуть отримані навички в побудові логіки, роботі зі штучним інтелектом, нетворк програмуванні, програмуванні рендеру, а також використанні високоефективних оптимізацій коду на реальному робочому прикладі.Документ Відкритий доступ Семантичне оркестрування REST-сервісів(2018) Магас, Валентин Васильович; Булах, Богдан ВікторовичРобота виконана на 99 сторінках, містить 29 ілюстрацій, 27 таблиць. При підготовці використовувалась література з 21 джерела. Актуальність теми. На відміну від сервісів на основі WSDL / SOAP, REST-сервіси не мають загальноприйнятого і використовуваного опису сервісів, оскільки він нарощує зв’язок між клієнтами і серверами, що ускладнює еволюцію сервісу. На практиці REST сервіси описуються через неофіційні, ad-hoc і напівструктуровані описи, часто написані природною мовою, що погіршує взаємодію. Основні підходи з опису REST сервісів в даний час пропонують слідувати операційно орієнтованому підходу з незрозумілими перевагами як для розробників так і споживачів. Як результат, тема набуває значної актуальності в контексті оркестрування REST-сервісів на основі відповідних описів. Мета та задачі дослідження. Метою даної роботи є дослідження існуючих підходів до опису та компонування REST-сервісів та розробка власного рішення, яке б більшою мірою підходило для архітектурного стилю REST та надавало можливість автоматизованого компонування серівсів, грунтуючись на семантичних описах зрозумілих для машинних клієнтів. Рішення поставлених завдань та досягнуті результати. Для вирішення поставлених завдань, у роботі пропонується метамодель, що передбачає два рівні взаємодії - семантичний та рівень активності. Семантику до сервісів було додано шляхом розширення словника Schema.org та використання нових елементів у JSON. За результатами згенерованих описів було побудовано граф, який в свою чергу використовується для знаходження шляхів компонування сервісів. Запропоноване рішення було протестовано на таких веб-сервісах, як Spotify , Songkick і Uber. Результати роботи представлені цілою низкою діаграм, таблиць, блок-схем з детальним описом, та поясненнями. Об’єкт досліджень. Семантичне оркестрування сервісів. Предмет досліджень. Підходи до створення семантичних описів та шляхи оркестрування сервісів на їх основі. Методи досліджень. Для вирішення проблеми в даній роботі використовуються методи аналізу і синтезу, системного аналізу, порівняння, логічного узагальнення результатів. Наукова новизна. Наукова новизна роботи полягає у створенні нової моделі для вирішення задач опису та компонування REST-сервісів. З подальшою реалізацію пропонованих ідей та аналізом результатів. Практичне значення одержаних результатів. Отримані результати являються новим кроком на шляху впровадження семантики в REST-сервіси. Продемонстрували можливість використання графових баз даних для цих цілей. Відкрили широке поле для подальших досліджень та вдосконалень.Документ Відкритий доступ Узгодження протоколів керування мережею "розумних" речей для хмарного Thing Speak та CAN internet of things(2018) Аззуз, Іскандар Джабра; Кірюша, Богдан АнатолійовичРобота виконана на 84 сторінках, містить 21 ілюстрацій, 27 таблиці. При підготовці використовувалась література з 21 джерела. Актуальність теми. З розвитком IoT індустрії з’явилось безліч технологій, протоколів та засобів для керування мережею «розумних» речей. У зв’язку з цим все більш необхідні механізми узгодження різних стандартів, пристроїв, способу їх зв’язку. Таким чином дослідження даних технологій, протоколів та засобів узгодження керування мережами «розумних речей» є актуальним напрямком дослідження, саме на сьогоднішній день, коли індустрія швидко змінюється, а єдиного підходу до управління IoT пристроїв немає. Мета та задачі дослідження. Метою дослідження є проведення аналізу, систематизації, порівняння протоколів передачі даних в IoT системах, огляд засобів керування «розумними речами» в мережах CAN та в цілому. Результатом проведених досліджень є практична частина роботи, що становить собою побудову моделі узгодження протоколів мережі CAN та хмарного ThingSpeak. Рішення поставлених завдань та досягнуті результати У даній роботі було розглянуто основні структурні шари, на які поділяють архітектуру IoT систем. У роботі проведено аналіз протоколів, що застосовуються для побудови IoT мереж, таких як WiFi, Zigbee, 6LOWPAN, CAN, на прикладному рівні розглянуто MQTT, COAP, HTTP REST. Також проведено огляд хмарних платформ Google Cloud Platform IoT, Azure IoT, AWS, ThingSpeak. Надалі розглянуто засоби керування IoT пристроями в цілому, та «розумними» речами в мережах CAN. В рамках практичної частини було побудовано модель узгодження протоколів керування в мережі CAN IoT та платформи ThingSpeak. В якості IoT шлюзу було обрано Raspberry PI 3, який був об’єднаний в CAN мережу з датчиком, побудованим на апаратній платформі Arduino Uno з сенсором температури та вологості. Реалізовано програму для узгодження протоколу CANOpen, який використовується між датчиком та шлюзом, та HTTP Rest, що застосовується для передачі даних на хмарний ThingSpeak через WiFi або Ethernet. Результати роботи демонструють, що дане рішення може використовуватись в мережах IoT, особливо, коли є вимоги до надійного зв’язку між пристроями. Об’єкт досліджень. Протоколи, що використовуються для побудови мереж розумних речей IoT систем. Предмет досліджень. Засоби та методи узгодження керування мережею IoT пристроїв. Методи досліджень. Для вирішення проблеми в даній роботі використовуються методи аналізу і синтезу, системного аналізу, порівняння, логічного узагальнення результатів. Наукова новизна. Наукова новизна роботи полягає у створенні нового підходу в керуванні мережею «розумних» речей.Документ Відкритий доступ Методи аналізу та фільтрації потоків даних надвеликих обсягів(2018) Прасолов, Андрій Павлович; Рогоза, Валерій СтаніславовичРобота виконана на 78 сторінках, містить 22 ілюстрації, 21 таблиця. При підготовці використовувалась література з 20 джерел. Актуальність теми. Людство не стоїть на місці. Постійно створюються нові продукти, знімаються нові фільми та створюється нова музика. Конкуренція тільки зростає і кожен намагається потрапити на ринок продемонструвавши свій продукт, його переваги та можливості. Це призводить до того, що на сьогодні ми маємо величезний вибір альтернатив. Йдучи на роботу слухаємо декілька з сотень тисяч пісень, ввечері дивимось один з великої кількості фільмів та купуємо певний товар з поміж безлічі інших. Чим далі, тим важче людині робити вибір, тож програми допомагають скоротити кількість альтернатив, обравши для нас лише ті товари, що підходять саме для нас. Алгоритми колаборативної фільтрації широко використовуються різними сайтами та інтернет-сервісами для різноманітних завдань, таких як рекомендації фільмів та музики, рекомендації нових друзів в соціальних мережах та навіть простий пошук інформації. Мета та задачі дослідження. Метою роботи є дослідження та реалізація алгоритмів колаборативної фільтрації, їх аналіз та порівняння. Пошук ситуацій, у яких той чи інший алгоритм працює найкраще. Розгляд можливості комбінації декількох алгоритмів. Рішення поставлених завдань та досягнуті результати В ході виконання магістерської роботи було досліджено алгоритми колаборативної фільтрації, а саме Item-Based, User-Based, NMF, PMF, BPMF, Reg SVD та Slope One. Було створено програму, в якій було реалізовано перераховані алгоритми. За допомогою створеної програми було проведено аналіз та порівняння алгоритмів. Було проведено аналіз точності алгоритмів, досліджено як алгоритми працюють з даними різного рівня розрідженості. Проведено дослідження швидкості роботи алгоритмів. Об’єкт досліджень. Рекоментадійні системи. Предмет досліджень. Алгоритми колаборативної фільтрації, які можна застосовувати в рекомендаційних системах. Методи досліджень. Для вирішення проблеми в даній роботі використовуються методи аналізу і синтезу, системного аналізу, порівняння, логічного узагальнення результатів. Наукова новизна. Наукова новизна роботи полягає у порівнянні великої кількості алгоритмів колаборативної фільтрації, які раніше не порівнювалися та у пошуці ситуацій, у яких той чи інший алгоритм проявляє себе найкращим чином. Практичне значення одержаних результатів. Отримані результати можуть використовуватись у майбутніх дослідженнях за напрямком дослідження алгоритмів колаборативної фільтрації. Також, за допомогою результатів даної роботи можна обрати вдалий підхід до побудови оптимальної рекомендаційної системи.Документ Відкритий доступ Автоматизація планування розумного будинку(2018) Яременко, Костянтин Миколайович; Кирюша, Богдан АнатолійовичРобота виконана на 81 сторінках, містить 14 ілюстрацій, 23 таблиць. При підготовці використовувалась література з 14 джерел. Актуальність теми. В роботі розглядається одна з найактуальніших тенденцій розвитку інформаційних технологій Internet of Things (IoT). Проводиться огляд і аналіз рішень, розроблених відповідно до концепції Інтернету речей. Дана технологія набуває все більшої популярності, оскільки дозволяє об’єднати в єдину мережу прилади для моніторингу та керування елементами оточуючого простору, що в свою чергу надає безліч можливостей для автоматизації як виробничих процесів так і буденних справ кожної людини. Тому дослідження даної технології, а також створення програмного засобу для планування розумного будинку, є актуальним напрямком досліджень саме на сьогоднішній день. Мета та задачі дослідження Метою даної роботи є дослідження існуючих засобів для розгортання IoT, а також аналіз комерційних і некомерційних хмарних платформ Інтернету речей. Результатом проведених досліджень є практична частина роботи, що являє собою програмний засіб для автоматизації проектування розумного дому. Рішення поставлених завдань та досягнуті результати У даній роботі було проведено аналіз хмарних платформ. Були знайдені відмінності між розглянутими сервісами та виділені сильні та слабкі сторони кожного з них. Було створено онлайн калькулятор для проектування розумного будинку, що дозволяє користувачеві обрати необхідний набір пристроїв та розгорнути їх в декілька нескладних кроків на базі одноплатового комп’ютера Raspberry Pi та відкритої хмарної платформи ThingSpeak. Даний програмний засіб можна також визначити, як стартовий комплект для початківців в сфері IoT, адже дозволяє користувачеві власноруч налаштувати зв’язки між пристроями мережі, крім того не обов’язково використовувати дорогі прилади таких відомих компаній як Nest, SmartThings, Ecobee, а й звичані сенсори та прилади, що можна підключити через GPIO інтерфейс Raspbery Pi. Також в ході виконання дипломної роботи була побудований робочий прототип розумного будинку з датчиками температури, вологості та освітленості. Об’єкт досліджень. Інтернет речей. Предмет досліджень. Способи та засоби автоматизації проектування розумного дому на базі хмарних платформ Інтернет речей. Методи досліджень. Для вирішення задач в даній роботі використовуються методи аналізу, системного аналізу, порівняння, проектування логічних структур даних, логічного узагальнення результатів. Наукова новизна Наукова новизна роботи полягає у створенні нової системи для вирішення задачі автоматизації планування розумного дому на базі хмарних платформ. Практичне значення одержаних результатів Отримані результати можуть використовуватись у майбутніх дослідженнях за даним напрямком, враховуючи переваги та недоліки результатів проведеної роботи. Також розроблена програма може бути використана як основа для створення лабораторного практикуму на кафедрі Системного проектування.Документ Відкритий доступ Вирішення задачі автоматизованого формування розкладу навчального закладу за допомогою генетичних алгоритмів(2018) Мулява, Ігор Ярославович; Безносик, Олександр ЮрійовичРобота виконана на 91 сторінці, включає в собі 35 рисунків, 23 таблиці, 15 посилань, 1 додаток на 15 сторінок. Актуальність теми. Самоосвіта з кожним роком перетворюється у необхідність завдяки розвитку інтернету та вільному доступу до інформації. Всюди з’являються онлайн курси, онлайн університети та школи при компаніях, які виховують собі співробітників. Щоб організувати процес треба мати план, який допоможе ефективно оптимізувати час та можливості всіх учасників процесу. Дана робота присвячена автоматизованому знаходженню розкладу навчального закладу, яка допоможе розумним чином розрахувати навчальний процес. Мета та задачі дослідження. Метою роботи є розробка алгоритму, який буде знаходити та оптимізувати розклад. Розглянути існуючі рішення та підібрати метод оптимізації. Рішення поставлених завдань та досягнуті результати В ході дослідження було вибрано генетичний алгоритм, як метод формування та оптимізації цільової функції розкладу. Запропоновано використанні фіт-функції на основі наперед заданих вимог до розкладу. Розроблено метод генерації потенційних розкладів на основі використання генетичного алгоритму. Визначено основні особливості та метод задання фіт- функції. Об’єкт досліджень. Розклад навчального процесу. Предмет досліджень. Алгоритми оптимізації, які можуть бути застосовані для вирішення задачі формування розкладу. Методи досліджень. Для вирішення проблеми в даній роботі використовуються методи аналізу і синтезу, системного аналізу, порівняння, логічного узагальнення результатів. Наукова новизна. Наукова новизна полягає у суміщення нечіткої логіки у вигляді цільової функції на основі суб’єктивних переваг разом з генетичним алгоритмом. Практичне значення одержаних результатів. Отримані результати можуть використовуватись у майбутніх дослідженнях за напрямком дослідження формування розкладу. Реалізацію даного алгоритму можна використовувати при формуванні розкладу навчального процесу.Документ Відкритий доступ Методи та моделі прийняття колективних рішень в мультиагентних системах(2018) Севідов, Павло Миколайович; Рогоза, Валерій СтаніславовичРобота виконана на 82 сторінках, містить 13 ілюстрацій, 25 таблиць. При підготовці використовувалась література з 68 джерел. Актуальність теми. Фундаментальним завданням багатьох системних мультиагентних мереж є успішне прийняття колективних рішень серед альтернатив за допомогою інформації, що поширюється по всій мережі. Групи окремих агентів, у програмах, включаючи транспортні та мобільні системи зондування, енерго та синтетичні біологічні мережі, часто вимагають єдиного вибору серед альтернатив, вибір істинного варіанта, як вчиняти та обрати необхідний керунок, або у випадку змін в середовищі та системі. Тому дослідження даної технології, а також побудова нових моделей, що базуються на ній, є актуальним напрямком досліджень саме на сьогоднішній день, у час, коли все швидко змінюється, а єдиного підходу до прийняття колективних рішень в мультиагентних системах не існує. Мета та задачі дослідження Метою даної роботи є дослідження мультиагентних систем, а саме прийняття колективних рішень агентами в мультиагентних системах. Результатом проведених досліджень є практична частина роботи, що становить собою створення моделі для успішного прийняття рішення серед двох альтернатив та її апробація з використанням сучасних програмних засобів. Рішення поставлених завдань та досягнуті результати У даній роботі було представлено загальну агентну модель для біодинаміки колективного прийняття рішень, а також редукцію моделі та асимптотичне розширення, і показано, як модель фіксує адаптивні та стійкі ознаки динаміки у прийнятті рішень серед медоносних бджіл. Так як медоносні бджоли надійно вибирають у користь найбільшого гнізда, а в разі альтернатив рівної цінності вони швидко роблять довільний вибір, якщо значення є досить високим. Агентно-орієнтована модель прийняття рішень, про яку йдеться у даній роботі, пов'язує динаміку груп тварин та мультиагентних мереж. Вона утворює загальну структуру, що забезпечує досягнення характерних якостей прийняття рішень в колективі тварин (надійність, адаптивність) в інженерно-технічних мережевих системах. У найпростішому випадку "загальна комунікація" фіксує чутливість до прийняття рішень у перелітних птахів та медоносних бджіл. Попередні результати свідчать, що можливо зафіксувати демократичну динаміку консенсусу в зграях риб. Об’єкт досліджень. Мультиагентні системи. Предмет досліджень. Методи та моделі прийняття колективних рішень, які можливо використати в мультиагентних системах. Методи досліджень. Для вирішення проблеми в даній роботі використовуються методи аналізу і синтезу, системного аналізу, порівняння, логічного узагальнення результатів. Наукова новизна. Наукова новизна роботи полягає у створенні нових моделей для вирішення задач прийняття колективних рішень на прикладі як це роблять бджоли, застосовуючи мультиагентні системи як основний інструментарій для роботи в постійно змінюваному середовищі. Практичне значення одержаних результатів. Отримані результати можуть використовуватись у майбутніх дослідженнях за напрямком покращення запропонованої моделі, враховуючи переваги та недоліки даних результатів. Також дану модель можуть бети використані для покращення результатів роботи існуючих мультиагентних систем.Документ Відкритий доступ Класифікація зображень на GPU за допомогою нейронних мереж(2018) Галушко, Марія Олегівна; Харченко, Костянтин ВасильовичУ магістерській дисертації досліджується класифікація зображень на GPU за допомогою нейронних мереж, а саме на прикладі категоризації товарів побуту. Дана тема є актуальною, так як у повсякденному життя нас оточують зображення і людині їх легко інтерпретувати, а комп’ютеру набагто складніше, тим більше класифікувати чи сегментувати зображення. Метою роботи є виявлення ефективних способів та засобів класифікації зображень у прикладних системах, таких як категоризація товарів на сайті. Об’єктом дослідження є аналіз способів і засобів використання нейронних мереж у прикладних системах та процес такої мережі, яка б відповідала поставленим цілям роботи. Було виконано огляд існуючих аналогів готового продукту дипломної роботи – автоматичних систем категоризації товарів та зроблено висновки щодо їх недоліків та переваг при виконанні роботи. Створено систему, яка автоматично класифікує товари, модифікуючи існуючі підходи, отримано власний, який для даної задачі працює краще. Вдосконаливши продукт можна використовувати його для будь-яких організацій, де зручно було б автоматично класифікувати продукти. Отже, науковою новизною є модифікований підхід використання архітектур нейронних мереж, підібрано параметри моделей та процес оцінки моделей.Документ Відкритий доступ CRM як сервіс(2018) Остапчук, Ян Михайлович; Петренко, Анатолій ІвановичРобота виконана на 87 сторінках, містить 33 ілюстрацій, 23 таблиць. При підготовці використовувалась література з 20 джерел. Актуальність теми. В наш час кокуренція на ринку досить висока та при ситуації взаємодії з клієнтами кожна компанія замислюється про впровадження CRM систем, а саме використання хмарних CRM, які доступні не тільки великим компаніям та й малим підприємцям. Теперешні хмарні CRM рішення займають вже третину ринку та ростуть з великою швидкістю та до кінця 2020 року, хмарні рішення будуть займати половину ринку. Перенесення CRM у хмари дозволяє зробити систему досить мобільною та ефективною. Особливість хмарного забезпечення в тому, що він з'являється, як альтернатива корпоративного ПО в середовищі працівників компанії, а не насаджується «зверху» як раніше. Особливий інтерес представляє дослідження нових іноваційних технологій , які застосовуються у діячих CRM рішенях. Мета та задачі дослідження. Метою даної роботи є аналіз діючих CRM рішень у хмарі,які дозволяють підвищити рівень маркетингу, продажів, комерції, обслуговування клієнтів і соціальної взаємодії між співробітниками компаній і клієнтами. Рішення поставлених завдань та досягнуті результати У даній роботі було представлено прототип CRM системи для показу можливостей, які надаються хмарним провайдером, реалізація базових сервісів та їх впровадження. Розглянуто методи збереження даних у хмарі та показано практичні приклади роботи з ними.Були застосовані та протестовані сервісі, які надаються FiWare завдяки, яким стало можливом перехід від монолітної архітектури до мікросервісної. Було протестовано робочий стенд, та сервісі, які взаємодіють з ними та розгорнуто його у хмарі на декількох віртуальних машинах із застосування Load Balancer. Об’єкт досліджень. CRM система як сервіс. Предмет досліджень. Розляд сучасних CRM рішень зокрема їх окремих сервісів та можливостей у цілому Методи досліджень. Для вирішення проблеми в даній роботі використовуються нові методи збереження даних та їх реалізація,методи аналізу і синтезу. Наукова новизна. Наукова новизна роботи полягає у розгляди сучасних CRM рішень, аналіз іх сервісів та іннваційних технологій, які вони застосовують для вирішення задачі підвищення рівнів маркетенгу та продажів, а також аналіз впровадження нових інноваційних рішень в галузі CRM на базі сучасних технологій. Практичне значення одержаних результатів. Отримані результати можуть використовуватись торговими компаніями за напрямком покращення діючих CRM систем та впровадження в них кращих технологій збереження даних та взаємодії з ними.Документ Відкритий доступ Управління потоками подій в режимі реального часу за допомогою Інтернету речей(2018) Петрішенко, Сергій Олександрович; Безносик, Олександр ЮрійовичРобота виконана на 120 сторінках, містить 21 ілюстрацію, 26 таблиць. При підготовці використовувалась література з 22 джерел. Актуальність. Багато технологій кардинально змінили стиль життя протягом XX ст.: радіозв’язок, телебачення, комп’ютери, мобільні телефони та інтернет є незамінними в сучасному світі. Особливого поширення набули технології Інтернету речей, основною концепцією яких є можливість підключати усілякі об’єкти (речі) до мережі, обробляти інформацію, що надходить з навколишнього середовища, обмінюватися нею і виконувати різні дії залежно від отриманої інформації. На сьогоднішній день технології управління даними і подіями за допомогою Інтернету речей стають найбільш актуальними, адже вони дають можливість на основі зібраної інформації приймати відповідні рішення, зменшувати ризики виникнення проблемних ситуацій. Мета. Метою даної роботи є дослідження сучасної концепції розгортання та управління подіями в контексті Інтернету речей: об’єкти даних, управління ними, ієрархії управління, основні технології впровадження Інтернету речей, такі як iBeacon, RFID, які допомагають відстежувати та збирати потрібні дані, скорочують час очікування та трудові затрати для управління подіями. Завдання. Для досягнення поставленої мети необхідно розв’язати наступні завдання: • проаналізувати основну концепцію Інтернету речей, її перспективи розгортання в сучасному світі; • розглянути основні технології впровадження та управління подіями в контексті Інтернету речей; • навести приклади використання розглянутих технологій; • розробити програмний продукт як приклад використання; • розробити стратегію стартап-проекту, яка дозволить реалізувати описану технологію в якості конкурентноспроможного продукту. Об’єкт дослідження. Об’єктом дослідження є Інтернет речей. Предмет дослідження. Предметом дослідження є технології, які використовуються для управління подіями в Інтернеті речей. Наукова новизна. Наукова новизна роботи полягає в дослідженні технологій управління подіями в режимі реального часу в Інтернеті речей. Практична цінність. Практична цінність роботи полягає у аналізі методів та засобів для управління подіями в режимі реального часу за допомогою Інтернету речей, розробленні мобільного додатку як прикладу їх використання.Документ Відкритий доступ Шлюз в архітектурі Інтернету речей(2018) Шеренковський, Артем Олегович; Гіоргізова-Гай, Вікторія ШалвівнаАктуальність тими. Ринок Інтернету речей зараз дуже швидко, однак хаотично розвивається, а його прибуток вимірюється трильйонами доларів. Неконтрольоване зростання популярності технології привів до геометричного зростання кількості пристроїв, що використовують мережу, накладає обмеження на використання хмарних сервісів в ІоТ.Виробники винайшли рішення в розміщенні потужного пристрою на краю Інтернету - шлюзі. Однак, незважаючи на велику кількість публікацій на теми ІоТ, в них немає ні чітко виділених функції, які повинен виконувати шлюз, ні критеріїв, які б допомогли у виборі рішень від великої кількості виробників.Тому дослідження даної технології, а також виділення основних характеристик і функції шлюзу для Інтернету речей, є актуальним напрямком досліджень саме на сьогоднішній день, в той час, коли всі швидко змінюється, а єдиного підходу до використання шлюзу не існує.Мета і завдання дослідження Метою даної роботи є аналіз архітектур ІоТ і місце в них шлюзу і його функціональності. Результатом проведених досліджень є виділення критеріїв класифікації і порівняння, які допоможуть у виборі шлюзу для ІоТ рішення.Документ Відкритий доступ Адаптивна індексна структура бази даних для точкового пошуку за допомогою підходів машинного навчання(2018) Михалько, Віталій Геннадійович; Петренко, Анатолій ІвановичЗагальний обсяг роботи: 82 сторінки, 16 ілюстрацій, 30 таблиць, перелік посилань із 31 найменування. Актуальність теми. Внаслідок стрімкого зростання обсягів даних, використання традиційних підходів для пошуку інформації у цих даних стає неефективним. Більшість індексних структур, які використовуються для пошуку, були розроблені доволі давно та не враховують реальні розподіли даних. Темою дослідження є застосування методів машинного навчання для побудови нового класу індексних структур для точкового пошуку, що будуть враховувати особливості даних. Зважаючи на те, що такі структури є адаптивними, вони можуть бути значно ефективнішими з точки зору використання пам’яті. Мета та задачі дослідження. Метою даної роботи є пошук шляхів побудови більш ефективних індексних структур за допомогою підходів машинного навчання. Задачею дослідження є реалізація адаптивної індексної структури для точкового пошуку, що враховує розподіл даних та показує кращі результати по використанню пам’яті в порівнянні з класичними індексними структурами. Вирішення поставлених завдань та досягнуті результати Було запропоновано два типи адаптивних індексних структур для точкового пошуку з використанням підходів машинного навчання. Одна з них працює на основі лінійної регресії, а інша на основі нейронної мережі з одним прихованим шаром. Роботу зазначених адаптивних індексних структур було апробовано на двох наборах даних. На одному з них вони показали значно кращі результати по ефективності використання пам’яті в порівнянні з класичними альтернативами, а другому наборі результати виявились дещо гіршими. Об’єкт дослідження. Індексні структури в базах даних. Предмет дослідження. Методи машинного навчання для побудови адаптивних індексних структур для точкового пошуку. Методи дослідження. Досліджується використання лінійної регресії та нейронних мереж для вирішення задачі вивчення розподілу даних. Розроблене рішення використовує сучасні підходи машинного навчання, методи покращення точності, а також бібліотеки для тренування і застосування моделей. Наукова новизна. В даній роботі, на відміну від попередніх, для побудови адаптивних індексних структур були використані інші моделі машинного навчання, які є більш простими та ефективними в плані обчислень. Зокрема, були використані лінійна регресія та нейронна мережа з одним прихованим шаром. В цілому, адаптивні індексні структури, побудовані на базі цих моделей моделей, є більш ефективними внаслідок меншого ступеня складності. Але, з іншого боку, вони гарно працюють не на всіх розподілах даних. Практичне значення одержаних результатів. Розроблені індексні структури показують більш ефективне використання пам’яті на деяких наборах даних, тому, за умови подальшого вдосконалення, вони можуть бути інтегровані у сучасні бази даних. Крім цього, отримані результати підтверджують загальну ідею доцільності використання машинного навчання для заміни класичних індексних структур.Документ Відкритий доступ Самоналагоджувальна індексна структура бази для діапазонного пошуку за допомогою підходів машинного навчання(2018) Круш, Ігор Володимирович; Петренко, Анатолій ІвановичЗагальний обсяг роботи: 103 сторінки, 30 ілюстрацій, 31 таблиця, 1 перелік посилань із 30 найменувань. Актуальність теми. У зв’язку зі стрімким зростанням кількості даних у мережі Інтернет традиційні підходи до пошуку інформації стають дедалі більш неефективними. Основною їх проблемою лишається те, що вони не враховують реальний розподіл даних та діють з точки зору найгіршого ймовірно розподілу, а їх ефективність вимірюється асимптотичною оцінкою. Темою дослідження є застосування підходів машинного навчання для побудови нового класу індексних структур для діапазонного пошуку, що будуть враховувати специфіку конкретних даних, на яких будується індекс. Такий підхід дозволяє зменшити використання пам’яті, а також звести час пошуку інформації до константного в незалежності від кількості даних. Мета та задачі дослідження Метою даної роботи є пошук шляхів побудови більш ефективних індексних структур за допомогою підходів машинного навчання. Задачею дослідження є реалізація самоналагоджувальної індексної структури для діапазонного пошуку, що враховує розподіл даних та працює за константний час в незалежності від кількості даних та їх природи зростання. Вирішення поставлених завдань та досягнуті результати Було перевірено підхід побудови самоналагоджувальних індексних структур за допомогою методів машинного навчання з використанням повновз’язних нейронних мереж та методу опорних векторів з використаням техніки гурту експертів. Роботу зазначених навчених індексних структур було апробовано на двох типах наборів даних – числових та строкових. Експерименти показали, що цей підхід має право на життя, і структури доволі успішно вивчили розподіл даних будь-якого типу, однак зі строковими даними результати були кращими. Об’єкт дослідження. Індексні структури в базах даних. Предмет дослідження. Методи машинного навчання для побудови самоналагоджувальних індексних структур для діапазонного пошуку Методи дослідження. Досліджується використання нейронних мереж та методу опорних векторів для вирішення задачі вивчення розподілу чисельних та строкових даних. Розроблене рішення використовує сучасні підходи машинного навчання, методи покращення точності у вигляді гурту експертів, а також бібліотеки для тренування і застосування моделей. Наукова новизна. На відміну від попередніх робіт, які фактично стосувались статичного вибору архітектури, у даному дослідженні було зміщено акцент на побудову спрощених ієрархічних та плоских моделей - використання неглибоких нейронних мереж та методу опорних векторів, а також на використання методів Баєсівської оптимізації для підбору оптимальної по пам’яті та швидкості роботи архітектури моделі в залежності від розподілу реальних даних, що може бути корисним застосуванням для моделей у реальних базах даних. Практичне значення одержаних результатів. Розроблені індексні структури показують більш ефективне використання пам’яті та приведення часу виконання пошуку до константного, тому, за умови подальшого вдосконалення, вони можуть бути інтегровані у сучасні бази даних. Крім цього, отримані результати підтверджують загальну ідею доцільності використання машинного навчання для заміни класичних індексних структур.Документ Відкритий доступ Реєстр веб-сервісів з семантичними анотаціями для мобільної медичної платформи(2018) Івченко, Дмитро Анатолійович; Петренко, Анатолій ІвановичРобота виконана на 95 сторінках, містить 42 ілюстрацій, 22 таблиць. При підготовці використовувалась література з 28 джерел. Актуальність теми. Розробки систем у сфері медицини останнім часом набула високої популярності, тому наразі є дуже важливим робити апаратне забезпечення таким або воно було конкуренто спроможним на ринку. Мікро сервіси на базі графових баз даних уже давно мають місце в таких компаніях як Amazon, IBM чи Microsoft. Мета та задачі дослідження. Провести огляд існуючих існуючих технологій для створення семантичних веб-сервісів, розробити веб сервіс для зберігання даних про результати аналізів пацієнтів клініки, що буде відповідати вимогам, оформити роботу на основі отриманих результатів. Рішення поставлених завдань та досягнуті результати. У даній роботі було представлено інноваційний метод створення веб- сервісів для мобільних додатків на базі використання Neo4j i GraphQL, що обслуговує графову базу даних GraphDB. Кожен вузол (суб'єкт або атрибут) в моделі графових баз даних безпосередньо і фізично містить список взаємопов'язаних записів, які представляють його зв'язок з іншими вузлами. Всякий раз, коли запускається еквівалент операції JOIN, база даних просто використовує цей список і має безпосередній доступ до пов'язаних вузлів, що усуває необхідність в дорогому обчисленні пошуку / зіставлення. Розроблено сайт для наповнення даної бази знань на базі Grand Stack (React, Neo4j, Apollo, GraphQL). Об’єкт досліджень. Семантичні веб сервіси. Предмет досліджень. Методи та варіанти створення семантичних веб сервісів. Методи досліджень. Для вирішення проблеми в даній роботі використовуються методи аналізу і синтезу, системного аналізу, порівняння, логічного узагальнення результатів. Наукова новизна. Наукова новизна роботи полягає у використанні інноваційного підходу до створення семантичного веб сервісу на базі Neo4j, GraphQL та GraphDB. Практичне значення одержаних результатів. Отриманий веб сервіс може бути використано як частину великої екосистеми мікро сервісів. Також сам приклад створення є достатньо детально описаним, щоб створювати інші мікро сервіси на базі нього.Документ Відкритий доступ Оптимізація позиціонування сенсорів в системі Smart Parking(2018) Куц, Михайло Сергійович; Чкалов, Олексій ВалерійовичРобота виконана на 91 сторінці, містить 11 ілюстрації, 24 таблиця. При підготовці використовувалась література з 34 джерел. Актуальність теми. На сучасних автостоянках відсутня єдина система для моніторингу місць для паркування. Основною складністю створення єдиної глобальної системи Smart Parking є відсутність стандартизації в програмних та мережевих засобах при побудові систем IoT. Така система дозволить суттєво знизити витрати часу та пального при пошуку місця для парковки, адже вона надає можливість проводити моніторинг в реальному часі та бронювати потрібне місце на зазначений час. Розгортання системи Smart Parking може видатися невигідним для власників парковок чи для державних підприємств, адже для цього необхідні кваліфіковані мережеві інженери та дороге обладнання. Алгоритм для вирішення задачі оптимального розташування сенсорів зможе суттєво автоматизувати цей процес, дозволивши витратити менше часу при проектуванні мережі для інженерів, що може суттєво скоротити витрати на розгортання системи Smart Parking. Мета та задачі дослідження. Метою роботи є дослідження та розробка алгоритму для вирішення задачі оптимального позиціонування сенсорів в системи Smart Parking. Тестування алгоритму на різних схемах парковок з перешкодами для поширення сигналу. Рішення поставлених завдань та досягнуті результати В ході виконання магістерської роботи було досліджено існуючий прототип системи Smart Parking в Алжирі. Було створено програму, в якій було реалізовано алгоритм для оптимального розташування сенсорів на парковках з довільним ландшафтом. За допомогою створеної програми було проведено тестування на довільних схемах паркувальних майданчиків. Було проведено аналіз рішень, що пропонує програма та створено тестові ситуації з різною щільністю місць для парковки. Об’єкт досліджень Система Smart Parking. Предмет досліджень. Алгоритми оптимального позиціонування сенсорів в системі Smart Parking. Методи досліджень. Для вирішення проблеми в даній роботі використовуються методи аналізу і синтезу, системного аналізу, порівняння, логічного узагальнення результатів. Наукова новизна Наукова новизна роботи полягає у розробці алгоритму та програми на його основі для вирішення задачі оптимізації позиціонування сенсорів на паркувальних майданчиках з довільним ландшафтом. Практичне значення одержаних результатів. Отримані результати можуть використовуватись у майбутніх дослідженнях за напрямком дослідження алгоритмів оптимізації розташування сенсорів на певній території з урахуванням її перешкод для обмеження розповсюдження сигналів.Документ Відкритий доступ База знань як сервісa(2018) Слухай, Яна Олександрівна; Булах, Богдан ВікторовичРобота виконана на 102 сторінках, містить 29 ілюстрацій, 25 таблиць. При підготовці використовувалась література з 35 джерел. Актуальність теми Аналіз сильно пов’язаних даних часто являється невід’ємною частиною систем для обробки даних. Побудова ефективних рішень, які б легко інтегрувались в уже існуючі системи, є однією з задач розробників сьогодення. Оскільки системи типу SaaS є простими в користуванні та не потребують підтримки від кінцевих користувачів, було би ефективно застосувати хмарне розгортання для системи обробки бази знань. Надання доступу до системи обробки знань дасть користувачам можливість інтегрувати її у свої вже існуючі додатки. Знаходження ефективних засобів для побудови веб-сервісу на основі системи обробки бази знань є актуальним як для обробки даних науковцями, так і для подальшого впровадження у існуючі бізнес-системи. Мета та задачі дослідження Метою даної роботи є аналіз можливості надання доступу до бази знань як до сервісу, вибір найефективніших концепцій, інструментів та фреймворків для імплементації такої системи. Для надання системі легкості розширення, необхідно проаналізувати задачі, які повинні вирішуватись, та сформулювати конкретні вимоги; після чого можна обрати підхід до проектування та існуючі шаблони проектування. Задачею дипломної роботи є створення системи, що зможе бути розгорнутою у хмарному середовищі, яка буде надавати основні можливості роботи з семантичними даними та матиме універсальний інтерфейс для подальшого використання у інших системах. Рішення поставлених завдань та досягнуті результати Було розроблено RESTful API, що надає можливість взаємодії зі сховищем триплетів. Даний веб-сервіс було розгорнуто у хмарному середовищі Heroku та протестовано за допомогою середовища для розробників API Postman. Основний функціонал додатку дозволяє завантажувати у базу знань цілі онтології, виконувати SPARQL запити на читання та оновлення, отримувати список класів онтологій та їх підкласів, перелік транзитивних відношень та список RDF суб’єктів та їх властивостей. Об’єкт досліджень Бази знань Предмет досліджень Ефективні конфігурації розробки та хмарного розгортання веб-сервісу, що може взаємодіяти з базами знань у вигляді сховищ триплетів. Методи досліджень Для вирішення проблеми в даній роботі використовуються методи аналізу і синтезу, системного аналізу, порівняння, логічного узагальнення результатів, проектування логічних структур даних. Наукова новизна Наукова новизна роботи полягає у створенні нових ефективних конфігурацій розробки та розгортання веб-сервісу, що може взаємодіяти з базами знань у вигляді сховищ триплетів та є зручним для подальшої підтримки та розширення. Практичне значення одержаних результатів Одержаний додаток може бути використаним як частина бізнес-систем, що працюють з даними у вигляді триплетів та потребують прошарок для роботи зі сховищами даних. Також такий веб-сервіс може бути використаним для аналізу даних у вигляді онтологій науковцями.