Кафедра системного програмування і спеціалізованих комп'ютерних систем (СПСКС)

Постійне посилання на фонд

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/913

Переглянути

Зараз показуємо 1 - 20 з 22

Відкритий доступ
Багатомовна діалогова система з використанням засобів штучного інтелекту
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Осика, Іван Олексійович; Павловський, Володимир Ілліч
Актуальність теми: Зростаюча потреба у зручному, інтуїтивному і ефективному інтерфейсі для користувачів в умовах глобалізації обумовлює актуальність розробки багатомовних діалогових систем. Такі системи здатні підтримувати комунікацію різними мовами, що є ключовим для міжнародних компаній, освітніх установ, туристичних компаній та інших сфер, де клієнти можуть мати різні мовні пріоритети. Багатомовні діалогові системи забезпечують більш гнучку взаємодію, спрощують доступ до інформації, а також сприяють підвищенню рівня задоволеності клієнтів. Завдяки розвитку технологій обробки природної мови (NLP) та машинного перекладу, такі системи стали потужним інструментом для подолання мовних бар’єрів і підвищення ефективності комунікації. Актуальність дослідження обумовлена потребою забезпечення інклюзивного доступу до інформаційних ресурсів, автоматизації підтримки клієнтів та підвищення продуктивності за рахунок спрощення процесів спілкування. Застосування багатомовних діалогових систем є однією з найбільш перспективних технологій у галузі автоматизації підтримки клієнтів та інтеграції мовних інтерфейсів. Такі системи не тільки полегшують спілкування, але й дозволяють користувачам безперешкодно отримувати інформацію рідною мовою, що значно підвищує рівень задоволеності. Вони також сприяють зменшенню навантаження на працівників служби підтримки та оптимізують робочі процеси за рахунок автоматизації. В умовах глобалізації бізнесу багатомовні діалогові системи відкривають нові можливості для компаній, що прагнуть забезпечити зручний і доступний сервіс на глобальному рівні, адаптований до різних культурних і мовних середовищ. Це стає критичним фактором у таких сферах, як медицина, туризм, освіта та фінансові послуги, де клієнт очікує персоналізованого підходу на зрозумілій йому мові. Об’єктом дослідження є технології багатомовної обробки природної мови, які дозволяють діалоговим системам підтримувати багатомовне спілкування та адаптуватися до різних культурних контекстів. Предметом дослідження є створення багатомовної діалогової системи, що здатна обробляти запити різними мовами, забезпечуючи користувачам зручний і доступний інтерфейс для взаємодії з інформаційними системами, базами даних та іншими ресурсами. Метою даної наукової роботи є розробка багатомовної діалогової системи, здатної підтримувати комунікацію на кількох мовах, що забезпечує інклюзивний доступ до інформації, зручне обслуговування клієнтів різних мовних груп та підвищення ефективності роботи з інформаційними запитами. Така система покликана сприяти підвищенню задоволеності клієнтів, розширенню клієнтської бази та покращенню якості взаємодії з користувачами. Методи дослідження: У роботі використовувалися інструменти та методи обробки природної мови (NLP), машинного перекладу, а також технології розпізнавання мови. Для обробки природної мови й підтримки багатомовності використовувалися моделі на базі Hugging Face Transformers, які дозволяють адаптувати систему до різних мовних середовищ. Інтеграція з сервісом DeepL забезпечила можливість автоматичного перекладу, що робить комунікацію ефективною та доступною для користувачів з різних мовних регіонів. Наукова новизна полягає в розробці багатомовної діалогової системи з підтримкою машинного перекладу та адаптації до культурного контексту. Використання моделей на основі трансформерів у поєднанні з інструментами для автоматичного перекладу дозволяє створити систему, що адаптується до специфічних мовних особливостей, зберігаючи високу точність і гнучкість при обробці запитів. Практична цінність роботи полягає у створенні багатомовної діалогової системи, яку можна застосовувати в міжнародному бізнесі, освіті, медицині та туризмі для автоматизації підтримки клієнтів, оптимізації бізнес-процесів і підвищення задоволеності користувачів. Система дозволяє компаніям розширювати свою присутність на нових ринках, забезпечуючи зручне обслуговування клієнтів незалежно від мови. Апробація роботи: Результати були апробовані шляхом створення прототипу багатомовної діалогової системи, що пройшов тестування на кількох мовах. Прототип підтвердив ефективність запропонованих методів у лабораторних умовах і продемонстрував можливість упровадження в реальних бізнес-середовищах. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів та висновків. • У вступі обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету та завдання дослідження, описано наукову новизну і практичну значущість роботи, наведено дані про апробацію та впровадження результатів. • Перший розділ містить аналіз останніх досліджень у галузі багатомовних діалогових систем, методів NLP, обробки природної мови, застосування машинного перекладу та їхнього значення для забезпечення багатомовної підтримки. • Другий розділ охоплює огляд інструментів, необхідних для розпізнавання мовлення, обробки природної мови та перекладу, включаючи моделі на основі трансформерів від Hugging Face та DeepL. Описано архітектуру системи, яка підтримує її гнучкість і адаптацію до різних мовних середовищ. • Третій розділ містить опис функціональних можливостей системи, її здатність обробляти багатомовні запити, використовувати автоматичний переклад і забезпечувати адаптацію до культурних контекстів. • Четвертий розділ присвячений тестуванню системи, аналізу результатів і демонстрації її ефективності при обробці запитів на різних мовах. Оцінено потенційне впровадження системи в бізнес-середовище та різні галузі. У висновках проаналізовано результати роботи. Робота виконана на 96 аркуші, містить посилання на список літературних джерел з 21 найменування. У роботі наведено 27 рисунків. Ключові слова: багатомовна діалогова система, автоматизація, обробка природної мови, машинний переклад, розпізнавання мовлення, штучний інтелект, багатомовна підтримка, Hugging Face, DeepL
Відкритий доступ
Засоби комп’ютерного зору визначення стану злакових культур
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Кузьмич, Анна Альвіанівна; Тесленко, Олександр Кирилович
Актуальність теми. Сучасний розвиток агропромислового сектору тісно пов’язаний із впровадженням інноваційних технологій, зокрема автоматизацією та цифровізацією виробничих процесів, що забезпечує підвищення продуктивності та якості кінцевої продукції. В умовах глобальної конкуренції та високих вимог до якості зернових культур зростає потреба в автоматизованих рішеннях для контроля чистоти зерна. Одним із перспективних підходів для забезпечення якісного аналізу є застосування технологій комп’ютерного зору, що дозволяють автоматизувати процес ідентифікації та класифікації об'єктів у зразках зернових культур. Комп’ютерний зір, який використовує сучасні алгоритми глибокого навчання, відкриває нові можливості для виявлення та класифікації домішок у зернових зразках. Використання таких технологій дозволяє автоматизувати процес аналізу, що зменшує залежність від людського фактору, підвищує швидкість та точність перевірок. Це особливо актуально для України, як аграрної держави, де контроль якості зернових культур є важливою складовою для забезпечення конкурентоспроможності на світовому ринку. Розробка методів автоматизованого контролю чистоти зернових культур з використанням комп'ютерного зору є важливим науковим і практичним завданням, оскільки вона сприяє підвищенню ефективності та якості агропромислового виробництва. Об’єктом дослідження є методи аналізу зображень для визначення якості та чистоти зернових зразків, зокрема для виявлення засмічуючих частинок у злакових культурах Предметом дослідження є технології комп’ютерного зору, алгоритми глибокого навчання та нейронні мережі, що використовуються для класифікації об'єктів і визначення рівня засміченості в зразках зернових культур. Мета роботи: провести аналіз сучасних методів комп’ютерного зору, які застосовуються для автоматичного визначення рівня засміченості зернових культур, розробити ефективну методику обробки зображень зразків зерна, адаптовану до умов аграрного сектору. Передбачено створення програмного забезпечення, яке здатне автоматично визначати типи частинок та обчислювати рівень чистоти зразків. Наукова новизна полягає в наступному: - Розроблено метод адаптивної сегментації зображень зернових культур із використанням алгоритму локального вирівнювання гістограми (CLAHE) та адаптивного визначення параметрів для забезпечення точності сегментації за умов варіативного освітлення та щільності зразків. - Запропоновано новий підхід до класифікації зображень зернових культур на основі глибокої згорткової нейронної мережі з оптимізованою архітектурою, яка забезпечує високі показники точності та швидкості обробки. - Удосконалено методику оцінки рівня засміченості зернових зразків, яка включає автоматичне розрахування співвідношення площ зернин і домішок, що дозволяє оцінити якість матеріалу без втручання людини. - Реалізовано інтеграцію методів обробки зображень і нейронних мереж у вигляді програмного забезпечення, яке автоматизує процес аналізу зернових культур, підвищуючи продуктивність і зменшуючи вплив людського фактора. - Запропоновано адаптивний підхід до обробки складних зображень зернових культур, який враховує їх щільність, рівень освітленості та наявність домішок, забезпечуючи точність аналізу в реальних умовах агропромислового виробництва. Практична цінність полягає у можливості використання розроблених методів для швидкого та точного аналізу якості зернових культур. Застосування автоматизованої системи комп’ютерного зору знижує витрати часу на перевірку зразків і дозволяє значно зменшити залежність від суб’єктивного людського фактору, забезпечуючи об'єктивність і точність результатів аналізу. Розроблене програмне забезпечення може бути використане в агропідприємствах та лабораторіях для контролю якості зернових зразків. Апробація роботи. Тесленко О.К., Кузьмич А.А. Комп’ютерні технології для автоматизованого визначення якості та засміченості зерен пшениці. Прикладна математика та комп’ютинг. ПМК, 2024: сімнадцята наук. конф. магістрантів та аспірантів, 20–32 листопада 2024 р.: зб.тез доп./[редкол.: Дичка І.А. та ін.]. – К. : Просвіта, 2024. – с.. Степаненко С.П., Кузьмич А.Я., Волик Д.А., Кузьмич А.А. Перспективи застосування комп’ютерного зору для оцінки якості зерна. Сучасні технології агропромислового виробництва: матеріали міжнар. наук.-практ. конф., 14–15 листопада 2024 р., Центральноукраїнський національний технічний університет, Кропивницький, Україна. – Кропивницький: ЦНТУ, 2024. – с. . Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Загальний обсяг роботи становить 82 сторінки. Дисертація містить 4 таблиці, 26 рисунків та 2 додатки.
Відкритий доступ
Засіб генерації таргетизованого веб-контенту у кластері
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Козій, Руслан Володимирович; Радченко, Костянтин Олександрович
Актуальність теми Актуальність розробки, яка генерує веб-контент грає дуже велику роль і розвивається великим темпами. Ця розробка відкриває широкі перспективи для оптимізації взаємодії користувачів з інформацією в онлайн-середовищі та пристосування веб-сайтів до індивідуальних потреб користувачів. З поглибленням діджиталізації суспільства і зростанням об'ємів інформації, що надходить до кожного користувача, стає важливим забезпечити персоналізований контент. Проте, створення та управління таким персоналізованим контентом може стати не простою задачею, особливо для тих, хто не має глибоких технічних знань чи великого бюджету. Тут виникає потреба у засобах, які дозволяють автоматизувати процес генерації сайтів та підтримувати гнучкість у налаштуванні. Об'єктом дослідження є знаходження інноваційного засобу для генерації таргетизованого веб-контенту та надання можливості користувачам створювати та налаштовувати свої особисті веб-сайти. Предметом дослідження є методи і алгоритми будування GL-моделей для складних систем, що використовуються для розрахунку параметрів надійності. Мета роботи. Модифікація алгоритму будування GL-моделей для складних відмовостійких реконфігуровних систем, де лише частина процесорів може брати на себе роботу інших під час їх відмови. Методи дослідження. В роботі використовуються теорія графів та алгоритм будування GL-моделей, математична логіка, теорія автоматів. Наукова новизна полягає в розробці та застосуванні інноваційного алгоритму генерації таргетизованого веб-контенту у кластерному середовищі, що базується на ретельному аналізі існуючих методів та використанні математичної моделі для оптимального визначення параметрів, сприяючи покращенню якості та ефективності персоналізації контенту. Практична цінність Забезпечення користувачам більш персоналізований та релевантний контент відповідно до їхніх індивідуальних потреб та інтересів. Зменшити навантаження на сервери та забезпечити ефективне розподілення ресурсів у кластері. Апробація роботи. Матеріали роботи були представленні на щорічній науково-технічній конференції магістрантів кафедри СКС ФПМ НТУУ "КПІ" ПМК-2023 і на X Міжнародна науково-технічна Internet-конференція «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами». Структура і обсяг роботи. У вступі пояснюється обґрунтування актуальності поточної теми, далі формулюється дослідження завдання і мета. У розділі 1 показано базову інформацію про сайти і велику кількість їхніх типів. . У розділі 2 було представлено більш детальне розуміння як саме створити генерацію веб-контенту У розділі 3 було проведено глибокий аналіз та порівняння віртуальних сервісів, вибору та опису алгоритму штучного інтелекту, процес створення засобу генерації веб-контенту. У розділі 4 виконано комплексний аналіз розробленого алгоритму з акцентом на ефективність та порівняння з існуючими методами. У висновках зроблено усі можливі загальні висновки, які були розроблені, проаналізовано роботу, яку було виконано. У додатку 1 наведено копії графічного матеріалу. Атестаційна магістерська робота представлена на 70 сторінках і складається з вступу, 4 розділів, висновку і містить 28 рисунків, 2 таблиці, список використаних джерел з 24 найменувань.
Відкритий доступ
Комбінований метод масштабування зображень з використанням бікубічної інтерполяції та фільтра Ланцоша
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Бодашевський, Даніла Романович; Потапова, Катерина Романівна
Актуальність теми. У сучасному світі цифрових технологій, де зображення відіграють ключову роль у медіа, рекламі, наукових дослідженнях та розвагах, важливість ефективного масштабування зображень є незаперечною. Зі зростанням розмірів дисплеїв та вимог до якості зображення, потреба у високоякісному масштабуванні стає все більш актуальною. Технології масштабування зображень використовуються не тільки для покращення візуального сприйняття, але й для оптимізації зберігання та передачі даних. Саме тому розробка та вдосконалення методів масштабування зображень є важливою задачею, яка має значний вплив на різні галузі індустрії. Об’єктом дослідження є процес масштабування цифрових зображень з використанням методів інтерполяціїї. Предметом дослідження є методика масштабування за допомогою комбінованого методу, який використовує бікубічну інтерполяцію та фільтр Ланцоша для підвищення якості зображення. Мета роботи: розробка комбінованого методу збільшення зображень, аналіз та оцінка його ефективності, порівняння його з класичними методами. Наукова новизна полягає у наступному: 1. Mетод, який поєднує бікубічну інтерполяцію та фільтр Ланцоша для масштабування зображень для досягнення кращої деталізації та зменшити візуальні артефакти. 2. Аналіз та порівняння ефективності комбінованого методу з традиційними методами масштабування, що включає оцінку якості зображення за допомогою об'єктивних метрик. Практична цінність отриманих результатів полягає у широкому спектрі застосування розробленого комбінованого методу масштабування зображень. Цей метод може бути інтегрований у різноманітні системи обробки зображень, від фотографічного софту до програмного забезпечення для медичної візуалізації. Особливо важливим є його використання у сферах, де необхідно зберегти високу якість зображень при зміні їх розмірів, наприклад, у цифровому кіно та графічному дизайні. Апробація роботи. Основні положення та результати дослідження представлені на ряді наукових конференцій, що спеціалізуються на іформаційних технологіях: • XVI наукова конференція магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2023 (Київ, 28-23 листопада 2023 р.) та опубліковані у збірнику тез доповідей «Метод збільшення розміру зображень на основі бікубічної інтерполяції та фільтра Ланцоша», 313 – 317с; • Міжнародний науковий журнал "Інтернаука", стаття «Аналіз принципів підвищення якості зображень через призму бікубічної інтерполяції та згорткових нейронних мереж» • Науковий журнал «Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки», стаття «Комбінований підхід до підвищення якості зображень з використанням бікубічної інтерполяції та фільтра Ланцоша» • IX Міжнародна науково-практична конференція “SCIENCE AND TECHNOLOGY: PROBLEMS, PROSPECTS AND INNOVATIONS”. Осака. 2023. C. 179-182. • IX Міжнародна науково-практична конференція “SCIENTIFIC RESEARCH IN THE MODERN WORLD”. Торонто. 2023. C. 79-81. Структура та обсяг роботи. Дипломна робота складається з вступу, трьох основних розділів, висновків та додатків. У вступі визначено актуальність теми, мету та завдання дослідження, обґрунтовано вибір методології та підходів. У першому розділі проаналізовані існуючії методи масштабування зображень, їхні переваги та недоліки. У другому розділі представлено теоретичні основи та принципи роботи бікубічної інтерполяції та фільтра Ланцоша, а також розглянуто принципи комбінування цих методів. У третьому розділі міститься опис розробленого комбінованого методу, його реалізацію та результати тестування. У висновках підведено підсумки дослідження, висвітлено досягнуті результати та можливості їх практичного застосування. Робота викладена на 92 аркуші, включає ілюстрації, таблиці, список використаних джерел.
Відкритий доступ
Комп'ютерна система для віддаленого моніторингу руху об’єктів
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Цимбал, Владислав Юрійович; Дробязко, Ірина Павлівна
Актуальність теми. Системи віддаленого моніторингу руху об’єктів є важливою складовою багатьох сучасних технологічних рішень, що спрямовані на підвищення рівня безпеки, автоматизацію процесів і контроль за динамічними об’єктами. Універсальність відеосистем виявлення руху робить їх незамінними у важкодоступних місцях, при моніторингу великих територій чи у випадках, коли використання традиційних сенсорів є обмеженим. Зважаючи на стрімкий розвиток технологій відеоспостереження та алгоритмів обробки відеопотоків, актуальним є дослідження і створення масштабованих, адаптивних систем виявлення руху. Особливий інтерес викликає об’єктно-орієнтований підхід, що забезпечує гнучкість у налаштуванні та адаптацію до змін середовища. Мета роботи. Створення ефективної масштабованої та адаптивної системи для дистанційного моніторингу руху об’єктів на основі камер із використанням сучасних засобів обробки відеопотоків. Об’єкт дослідження. Процеси виявлення та відстеження руху об’єктів за допомогою систем відеоспостереження Предмет дослідження. Методи, алгоритми та засоби дистанційного виявлення руху об’єктів в умовах зі змінними характеристиками середовища. Методи дослідження. В роботі застосовуються методи аналізу відеопотоків, алгоритми сегментації й відстеження об’єктів, а також принципи об’єктно-орієнтованого програмування. Наукова новизна: – Запропоновано використання алгоритму OpenCV для поділу кадрів відеопотоку на області спостереження з подальшим застосуванням алгоритмів виявлення руху, що дозволяє підвищити точність виявлення руху та класифікації об’єктів, а також збільшити кількість зон спостереження. – Розроблено модель з адаптацією до змінюваних умов середовища завдяки інтеграції в систему засобів стереоскопічного зору та згорткових мереж. – Запропоновано підхід до створення системи відеовиявлення руху з використанням об’єктно-орієнтованого моделювання, що підвищує гнучкість і масштабованість системи. Практична цінність: Розроблена система дистанційного виявлення руху об’єктів забезпечує виявлення, розпізнавання та класифікацію рухомих об’єктів за змінюваних умов в середовищі спостереження. Система має практичну цінність завдяки своїй здатності працювати у важкодоступних місцях та умовах, де традиційні датчики не можуть застосовані чи не забезпечують необхідний результат. Система може бути легко адаптована під особливості задач систем спостереження в різних галузях: – безпека та контроль за громадським простором; – моніторинг об’єктів у транспортній інфраструктурі; – розумні будинки та промислові об’єкти; – військові та наукові застосування. Апробація результатів дисертації: основні положення і результати роботи представлені та обговорювались на конференціях: – Прикладна математика та комп’ютинг. XVІІ науково-практична конференція магістрантів та аспірантів ПМК-2024 факультету прикладної математики 20 – 22 листопада 2024 р., Київ, Україна. – К.:КПІ, 2024. – XI Міжнародна науково-технічна Internet-конференція. Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами. Київ, 27 листопада 2024 р. – К.:НУХТ, 2024. Структура та обсяг роботи. Робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. У першому розділі представлено аналіз існуючих систем виявлення руху та алгоритмів обробки відеопотоків. У другому розділі описано методи дистанційного виявлення руху об’єктів за допомогою комп’ютерного зору, камер спостереження та об’єктно-орієнтованого підходу до їх розробки. Третій розділ описує розроблену систему моніторингу руху, її алгоритми, програмні засоби та способи збереження результатів для прийняття рішень. Четвертий розділ містить результати тестування та рекомендації щодо вдосконалення системи. Ключові слова: моніторинг руху, відеовиявлення, об’єктно-орієнтоване програмування, сегментація зображень, машинне навчання, адаптивна фільтрація.
Відкритий доступ
Комплекс програмних засобів для розрахунку складності каскадних GL-моделей відмовостійких багатопроцесорних систем
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Нікішин, Єгор Олексійович; Романкевич, Віталій Олексій
Актуальність теми. У сучасному світі автоматизація й використання високонадійних систем є ключовим аспектом в багатьох галузях, включно з авіакосмічною, військовою та промисловою. Для керування складними процесами застосовуються багатопроцесорні системи з високим рівнем відмовостійкості, що забезпечують стабільну роботу навіть за умов часткових відмов компонентів. Створення та проєктування таких систем є нетривіальною задачею, що вимагає комплексного підходу до оцінки їх надійності та продуктивності на стадії проєктування. Одним із основних аспектів є визначення складності системи, що напряму впливає на її поведінку в реальних умовах. Каскадні GL-моделі, що використовуються для моделювання відмовостійкості багатопроцесорних систем, дозволяють проводити статистичний аналіз у потоці відмов. Проте, на даний момент відсутні програмні інструменти, які могли б автоматично визначати обчислювальну складність таких моделей на основі конфігурацій та вхідних даних. Наявність такого інструментарію є критично важливою для підвищення ефективності розрахунку надійності відмовостійких багатопроцесорних систем. Таким чином, дослідження, спрямоване на розробку комплексу програмних засобів для оцінки складності каскадних GL-моделей, є актуальним напрямком розробки. Об’єктом дослідження є каскадні GL-моделі поведінки відмовостійких багатопроцесорних систем у потоці відмов, методи їх побудови та використання для розрахунку складності таких систем. Предметом дослідження є обчислювальна складність каскадних GL-моделей, що використовуються для моделювання поведінки відмовостійких багатопроцесорних систем, а також засоби, які дозволяють автоматизовано розраховувати складність систем за різних конфігурацій і параметрів. Метою даної наукової роботи є побудова комплексу програмних засобів для автоматизованого розрахунку обчислювальної складності каскадних GL-моделей відмовостійких багатопроцесорних систем, що дозволить аналізувати їхні характеристики в умовах різних конфігурацій та потоків відмов. Методи дослідження: методи булевої алгебри, теорія графів, експериментальні дослідження, статистичний аналіз. Наукова новизна полягає у встановленні залежностей між обчислювальною складністю каскадної GL-моделі та кількістю каскадів, а також їх параметрами. Практична цінність даної магістерської дисертації полягає в поглибленому дослідженні структурних особливостей каскадних GL-моделей, що відкриває можливості для оптимізації їх продуктивності та ефективності в практичних застосуваннях. Апробація роботи 1. Романкевич В.О., Нікішин Є.О., Поліщук О.П. Алгоритм та програма визначення складності каскадних GL-моделей. Прикладна математика та комп’ютинг. ПМК, 2024: сімнадцята наук. конф. магістрантів та аспірантів, 20-22 листопада 2024 р.: зб.тез доп./[редкол.: Дичка І.А. та ін.]. - К.:Просвіта, 2024. – с. 671-676. 2. Нікішин Є.О., Романкевич В.О., Поліщук О.П. Алгоритм та програмний засіб для оцінки складності каскадних графо-логічних моделей відмовостійких багатопроцесорних систем. ХІ міжнародна науково-технічна Internet-конференція “Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами”. 27 листопада 2024. - К: НУХТ, 2024 Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається із вступу та чотирьох розділів, висновків по кожному розділу та загальних висновків по роботі в цілому, списку використаних літературних джерел (24 найменувань). Загальний обсяг дисертації – 89 сторінок основного тексту, 37 ілюстрацій та 2 таблиць. Ключові слова: багатопроцесорні відмовостійкі системи, GL-моделі, каскад, глибина каскаду, комплекс програмних засобів, аналіз обчислювальної складності, складність каскадних моделей.
Відкритий доступ
Метод нейромережевого розпізнавання особи користувачів комп'ютерних систем за сітківкою ока
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Бойко, Олексій Олегович; Терейковський, Ігор Анатолійович
Актуальність теми. З розвитком сучасних технологій та автоматизацією виробничих процесів стає важливою задачею забезпечення високого рівня безпеки та аутентифікації користувачів комп'ютерних систем. Зростання кількості цифрових атак і порушень безпеки ставить під загрозу конфіденційність та цілісність інформації. Застосування біометричних методів ідентифікації, таких як розпізнавання за сітківкою ока, може забезпечити вищий рівень безпеки порівняно з традиційними методами, такими як паролі чи PIN-коди, які в легкість можуть бути скомпрометовані. Одним із перспективних напрямків є метод розпізнавання користувачів за сітківкою ока, оскільки кожен індивідуум має унікальні біометричні характеристики, що дозволяють впевнено відрізняти його від інших. Цей метод може бути використаний в різних галузях, таких як інформаційна безпека, медицина, фінанси та інші. Об’єктом дослідження є процес розпізнавання користувачів комп'ютерних систем за сітківкою ока з використанням вейвлет перетворень. Предметом дослідження є нейромережеві моделі та методи розпізнавання користувачів комп'ютерних систем за сітківкою ока з використанням вейвлет перетворень. Метою роботи є забезпечення ефективного розпізнавання користувачів комп'ютерних систем за допомогою методу нейромережевого розпізнавання користувачів комп'ютерних систем з використанням обробки зображення сітківки ока, що за рахунок використання апарату вейвлет-перетворень дозволяє підвищити точність розпізнавання зашумлених зображень. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Запропоновано нову модель нейромережевого розпізнавання користувачів комп'ютерних систем з використанням попередньої обробки зображення сітківки ока, що за рахунок використання апарату вейвлет-перетворень дозволяє підвищити точність розпізнавання зашумлених зображень 2. Розроблено метод нейромережевого розпізнавання користувачів комп'ютерних систем з використанням обробки біометричних даних для ефективного використання в комп'ютерних системах. Практична цінність отриманих результатів полягає в можливості використання запропонованого методу для забезпечення високого рівня безпеки в комп'ютерних системах. Це може знайти застосування в урядових установах, фінансових установах, медичних закладах та інших областях, де важлива конфіденційність та аутентифікація користувачів. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на CXXXV Міжнародній науково-практичній конференції «НАУКОВІ ПІДСУМКИ 2023 РОКУ» Запоріжжя, 8 грудня 2023 року. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напряму досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів і їхнє впровадження. У першому розділі проведено аналіз існуючих методів біометричної ідентифікації та визначено переваги методу розпізнавання за сітківкою ока. У другому розділі наведено опис моделей розпізнавання користувачів комп'ютерних систем за сітківкою ока. У третьому розділі наведено опис методів розпізнавання користувачів комп'ютерних систем за сітківкою ока. У четвертому розділі проведено тестування та проведено аналіз на основі отриманих результатів та наведено рекомендації для подальших досліджень. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 92 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.
Відкритий доступ
Метод побудови комп'ютерних засобів для виявлення розладів здоров'я за райдужкою ока
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Заварін, Валентин Олександрович; Терейковський, Ігор Анатолійович
Актуальність теми. У сучасній медицині зростає потреба в автоматизованих системах діагностики, які забезпечують швидке, точне та доступне виявлення розладів здоров’я. Райдужка ока, як унікальна біометрична структура, може містити інформацію про стан організму, що робить її перспективним об’єктом для неінвазивної діагностики. Традиційні методи аналізу райдужки, такі як іридологія, є суб’єктивними та трудомісткими, тоді як існуючі автоматизовані підходи часто недостатньо враховують складність патологічних змін, чутливі до якості зображень та не забезпечують належної інтерпретованості результатів. Розробка комп’ютерних засобів та методів для автоматичного аналізу зображень райдужки з використанням сучасних технологій комп’ютерного зору, машинного та глибокого навчання є актуальною науково-практичною задачею, що має як наукове, так і практичне значення, сприяючи розвитку неінвазивних діагностичних підходів та потенційно телемедицини. Об’єктом дослідження є процес автоматизованого аналізу зображень райдужної оболонки ока для діагностики стану здоров'я. Предметом дослідження є методи та алгоритми попередньої обробки зображень райдужки, сегментації, гібридного виділення діагностичних ознак, класифікації та інтерпретації результатів в системах комп'ютерної іридодіагностики. Мета роботи: запропонувати інтегрований багатокомпонентний метод аналізу зображень райдужної оболонки ока для діагностики стану здоров'я, що характеризується підвищеною точністю, робастністю до умов отримання зображень та високим рівнем інтерпретованості діагностичних висновків, а також оцінити його потенційну ефективність. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Запропоновано комплексну інтегровану архітектуру методу комп'ютерної іридодіагностики (ІБМАР-ПІР), що синергетично поєднує робастну попередню обробку зображень з контролем якості, ансамблеву глибоку сегментацію, гібридне виділення та злиття різнорідних діагностичних ознак, та модуль класифікації з інтеграцією методів пояснювального штучного інтелекту (XAI). 2. Запропоновано новий підхід до гібридного виділення ознак, де ознаки, автоматично вивчені згортковою нейронною мережею (CNN) з механізмами уваги, доповнюються цілеспрямовано виділеними класичними іридологічними (топологічними та кольоровими) ознаками, з подальшим їх інтелектуальним об'єднанням. 3. Обґрунтовано систематичне використання ансамблю моделей сегментації та методів оцінки невизначеності діагностичного прогнозу як невід'ємних частин діагностичного конвеєра для підвищення надійності та достовірності результатів. 4. Адаптовано методи XAI (зокрема, SHAP, LIME, Grad-CAM) для одночасного пояснення внеску як глибоких, так і явних іридологічних ознак у кінцевий діагностичний висновок, забезпечуючи підвищений рівень прозорості. 5. Запропонований спеціалізований модуль контролю якості вхідних зображень та адаптивної попередньої обробки, інтегрований в загальний діагностичний конвеєр. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що: 1. Запропонований метод ІБМАР-ПІР створює науково-методологічне підґрунтя для розробки комп'ютерних систем, здатних забезпечувати більш точне та надійне виявлення ознак розладів здоров’я за райдужкою ока, що може бути використано в медичних закладах та потенційно в телемедичних системах як допоміжний діагностичний інструмент. 2. Запропонований підхід, завдяки підвищеній робастності та інтерпретованості, дозволяє оптимізувати процес діагностики, зменшуючи залежність від суб’єктивних оцінок та підвищуючи довіру до автоматизованих систем. 3. Результати роботи можуть бути застосовані для подальших наукових досліджень у галузі комп'ютерної діагностики, навчання медичного персоналу новітнім методам аналізу медичних зображень та для вдосконалення існуючих комп’ютеризованих діагностичних систем. Апробація роботи. Основні положення та результати дослідження представлено на наукових семінарах кафедри системного програмування і спеціалізованих комп’ютерних систем, а також підготовлено до публікації у фахових виданнях. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, п'яти розділів, загальних висновків та списку використаних джерел. У вступі обґрунтовано актуальність теми, визначено мету, задачі, об’єкт і предмет дослідження, а також висвітлено наукову новизну та практичну цінність роботи. У першому розділі проаналізовано сучасний стан проблеми комп'ютерної іридодіагностики, розглянуто існуючі методи та системи, виявлено їхні переваги, недоліки та напрямки для вдосконалення. У другому розділі досліджено теоретичні основи побудови комп'ютерних засобів для іридодіагностики, включаючи анатомо-фізіологічні особливості райдужки, методи обробки зображень та алгоритми машинного навчання, що застосовуються в даній галузі. У третьому розділі детально розроблено новий інтегрований багатокомпонентний метод аналізу зображень райдужки ока (ІБМАР-ПІР) з підвищеною інтерпретованістю та робастністю, описано його архітектуру та функціональність кожного модуля. У четвертому розділі представлено методологію експериментальної перевірки запропонованого методу ІБМАР-ПІР, включаючи опис наборів даних, метрик оцінки, базових методів для порівняння та очікуваних результатів. У п'ятому розділі розглянуто аспекти потенційної практичної реалізації розробленого методу, надано рекомендації щодо його впровадження в клінічну практику, обговорено обмеження та напрямки подальших досліджень. У загальних висновках підсумовано результати дослідження, сформульовано основні наукові та практичні результати, підтверджено досягнення поставленої мети та виконання завдань дисертації. Робота охоплює (кількість) сторінок, містить (кількість) рисунків, (кількість) таблиць і (кількість) джерел у списку використаної літератури. .
Відкритий доступ
Метод розпізнавання дефективної мови за коротким словником із використанням Mel-кепстральних коефіцієнтів
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Климчук, Ірина Олегівна; Потапова, Катерина Романівна
Актуальність теми. Задача розпізнавання мови є однією із найскладніших і досі до кінця не вивченою. Складність завдання розпізнавання мови полягає в тому, що потрібно вивчати і опановувати досить багато областей науки, щоб мати змогу розробляти та реалізовувати алгоритми для вирішення поставленої цілі. Мета роботи. Запропонувати покращення методу розпізнавання мови людей з порушенням мовного апарату по короткому словнику з використанням Mel-кепстральних коефіцієнтів. Об'єктом дослідження є процес тестування методу для розпізнавання мови. Предметом дослідження є методи та алгоритми розпізнавання мови та пошук їх реалізації. Методи дослідження. При виконанні роботи проаналізовано існуючі методи: метод MFCC, коефіцієнт лінійного передбачення, метод динамічного вирівнювання часу, приховані моделі Маркова, Mel-кепстральні коефіцієнти та метод математичного моделювання. Наукова новизна роботи полягає в наступному: Запропоновано модифікований метод розпізнавання мови та виділення ознак мовного сигналу, заснований на знаходженні Mel-кепстральних коефіцієнтів. Теоретична значимість дослідження полягає у виявленні теоретичних аспектів особливостей розпізнавання мови людей з порушеннями мовного апарату та можливість їх використання для створення програмного додатку. Практична цінність дослідження полягає в тому, що створений програмний додаток може сприяти розпізнаванню мови людей з порушенням мовного апарату. Апробація результатів дисертації. Основні положення та результати роботи були представлені на наукових конференціях: 1. VII Міжнародна науково-практична конференція “RESULTS OF MODERN SCIENTIFIC RESEARCH AND DEVELOPMENT”, тези «SPEECH RECOGNITION METHOD ON A SHORT DICTIONARY USING MEL-CEPSTRAL COEFFICIENTS»; 2. XI Міжнародна науково-практична конференція “EUROPEAN SCIENTIFIC DISCUSSIONS”, тези «SPEECH RECOGNITION METHOD IMPAIRED PEOPLE WITH LANGUAGE DISORDERS ON A SHORT DICTIONARY USING MEL-CEPSTRAL COEFFICIENTS»; 3. «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2021 та опубліковані у збірнику тез доповідей «Особливості організації звукового інтерфейсу для людей з дефектами мовлення»; 4. Науковий журнал «Вчені записки ТНУ імені В.І. Вернадського. Серія: Технічні науки», стаття «Про особливості організації звукового інтерфейсу для людей з порушеннями мовного апарату»; 5. Міжнародний науковий журнал «Інтернаука», стаття «Особливості використання Mel-кепстральних коефіцієнтів при розпізнаванні мовлення»; 6. XI Міжнародна науково-практична конференція "SCIENCE, INNOVATIONS AND EDUCATION: PROBLEMS AND PROSPECTS", стаття «Аналіз ефективності методу розпізнавання дефективного мовлення людей»; 7. Журнал «Комп’ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво», стаття «Метод розпізнавання дефектного мовлення на базі технології Mel-cepstral»; 8. Свідоцтво авторського права програмний продукт «Розпізнавання мови MEL». Структура та обсяг роботи. Мета і поставлене завдання зумовили структуру даної магістерської дисертації, яка включає в себе: вступ, три розділи, висновок, список використаних джерел, додатки. В першому розділі розглянуті теоретичні засади розпізнавання мови людей з порушенням мовного апарату. В другому розділі викладення модифікованого методу розпізнавання мови людей з порушенням мовного апарату. В третьому розділі показана реалізація та тестування додатку розпізнавання мови людей з порушенням мовного апарату. У додатках наведено результати роботи модифікованого методу та лістинг коду розробленого програмного забезпечення.
Відкритий доступ
Метод розпізнавання меж об'єктів за допомогою модифікованого алгоритму Канні
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Празднікова, Маргарита Олександрівна; Потапова, Катерина Романівна
Актуальність теми. Пошук меж об’єктів в потоку чи на окремому зображенні використовується в багатьох галузях діяльності та буденних справах людини. Наприклад, в медицині за допомогою такої обробки можна визначити пухлину чи тріщину на рентгенівському знімку, визначити межі та сфокусувати прилад, що веде зйомку, на потрібній ділянці. Камери відеоспостереження за транспортом за допомогою таких технологій можуть визначити ділянку, на якій знаходиться номер машини, що порушила правила, для подальшої ідентифікації. Так як машина рухається, то в моменті стоп-кадру номер автівки і обличчя людини нечіткі. Отже, необхідно спершу визначити ту частину зображення, яку слід обробити щільніше, пом’якшити тон та покращити якість картинки. Також, покращення визначення границь зображення може використовуватися для ідентифікації конкретних написів на стінах або плакатах, що необхідно для комерційних цілей маркетингових фірм. Об’єктом дослідження є метод розпізнавання меж об'єктів за алгоритму Канні. Предметом дослідження є метод розпізнавання меж об'єктів за допомогою алгоритму Канні. Мета роботи: модифікація алгоритму Канні для знаходження меж об’єкту. Наукова новизна полягає в наступному: запропоновано модифікацію алгоритму Канні. Особливості: - Використано розглядання сусідніх пікселі на зображенні; - Використано предикат для визначення неявних меж об’єктів; - Використано багатопоточність для пришвидшення виконання операцій обчислення. Практична цінність пришвидшене визначення меж об’єктів на зображенні. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на 2 конференціях, а саме: XІV науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2021 (Київ, 17-19 листопада 2021 р.) та V Міжнародна науково-практична конференція “MODERN SCIENTIFIC RESEARCH: ACHIEVEMENTS, INNOVATIONS AND DEVELOPMENT PROSPECTS”, 24-26 жовтня 2021 Берлін, Німеччина.. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотрьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику. Обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів і їхнє впровадження. У першому розділі йде мова про теоретичні відомості, котрі необхідні для роботи та розглядається необхідність в данній сфері. У другому розділі проаналізовано існуючі методи та алгоритми для обробки зображень. А також проведений аналіз, який дає змогу визначити основні їх переваги та недоліки. Наведено практичне застосування цих методів та алгоритмів. У третьому розділі описується модифікації алгоритму Канні для покращення та прискорення його роботи. У третьому розділі проводиться якісний аналіз та порівняння модифікованого алгоритму Канні та існуючими. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 93 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.
Відкритий доступ
Метод розпізнавання обличчя на базі модифікованого алгоритму HAAR
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-12) Дадиверін, Віталій Валерійович; Потапова, Катерина Романівна
Системи розпізнавання обличчя все більше захоплюють різні області нашого життя, допомагаючи його зробити більш комфортним та достатньо захищеним. В цьому році ситуація з віддаленою роботою змінилась і стала майже неможливою через постійні термінові відключення електроенергії та інших систем, що щільно пов’язані з нею. Саме тому збільшується кількість компаній приватного та державного фінансування, що цікавляться різними системами безпеки, які можна використати для захисту внутрішньо інформації та продуктів розробки. Такий запит ринку створює попит на різні системи ідентифікації і збільшує конкуренцію між виробниками такого роду продукції, тому існує потреба у модифікаціях та покращеннях подібних систем. Саме тому було обрано тематику покращення ефективності систем ідентифікації. Об’єктом дослідження є процес ідентифікації людини за рисами обличчя. Предметом дослідження є методика ідентифікації людини за біометричними рисами, використовуючи засоби комп’ютерного зору. Мета роботи: покращення якості розпізнавання алгоритму Haar за двома кількісними критеріями (КВР та F-міра), розробка власної системи ідентифікації з використанням даного алгоритму, ґрунтовне тестування готового програмного продукту для демонстрації переваг у порівнянні з іншими алгоритмами. Наукова новизна роботи полягає в наступному: 1. Запропоновано модернізований алгоритм Haar, який покладається на аналіз за трьома кольоровими моделями, використання алгоритму класифікації SVM зі зміненою стратегією вибірок для навчання та застосування методу генерації негативних фотозображень з наявних позитивних; 2. Використання алгоритму розпізнавання обличчя для підвищення якості ідентифікації. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що запропоновані методи можуть бути використані у різних сферах застосування з обмеженими обчислюваними можливостями, такими як: ідентифікація у офісних приміщеннях, ідентифікація у системах розумного будинку або «домофонах», програми з пошуку відповідних людей на фото- та відеозображеннях для великого розмаїття питань, зокрема і військового напрямку. Наведений модифікований алгоритм підвищує якість розпізнавання на значення з даного інтервалу 3,2-5,1 за критерієм F-міри. в залежності від кількості проаналізованих зображень. Апробація роботи. Більшість положень щодо досліджень викладені на таких наукових конференціях: 1. XV наукова конференція магістрантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2022 тези «ВИКОРИСТАННЯ ТА МОДИФІКУВАННЯ HAAR CASCADE FACE DETECTOR» (Київ, 16-18 листопада 2022 р., 314-318 с.); 2. VI Міжнародна наукова конференція під назвою «MODERN RESEARCH IN WORLD SCIENCE» тези «ПРО ОРГАНІЗАЦІЮ ТА ВИКОРИСТАННЯ ДЕТЕКТОРА ОБЛИЧЧЯ» (Львів, 4-6 вересня 2022 р., 226-232 с.); 3. Науковий журнал «Вчені записки ТНУ імені В.І. Вернадського. Серія: Технічні науки» стаття «СИСТЕМА РОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛИЧЧЯ З ВИКОРИСТАННЯМ ПОЄДНАННЯ МЕТОДІВ HAAR TA SVM» (Херсон, 2022 р.); 4. Свідоцтво про реєстрацію авторського права №114734 у Державному підприємстві «Український інститут інтелектуальної власності» – комп’ютерна програма «GrubCut module» (Київ, 7 вересня 2022 р.). Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, трьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів розробки. У першому розділі розглянуто існуючі алгоритми та системи ідентифікації обличчя, проаналізовано їх та визначено недоліки та переваги, що впливають на розвиток технологій, приналежних до цієї царини. У другому розділі визначено інструменти розробки, обрані технології та алгоритми, представлено модифікацію наявного підходу до розпізнавання. У третьому розділі представлено структуру розробленого програмного доробку та розписано наповнення кожного модуля. У четвертому розділі продемонстровано тестування модифікованого алгоритму за визначеними критеріями оцінки та якості роботи всього програмного доробку. У висновку описані результати проведеної роботи та покращення, що стосуються алгоритму розпізнавання. Робота представлена на 97 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.
Відкритий доступ
Метод розпізнавання слів у комп'ютерних системах
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Зіменков, Дмитро Андрійович; Терейковський, Ігор Анатолійович
Актуальність теми. Сучасний розвиток інформаційних технологій тісно пов’язаний із впровадженням інноваційних рішень у сфері обробки природної мови, зокрема автоматизацією розпізнавання мовлення в комп’ютерних системах. Це забезпечує підвищення ефективності взаємодії людини з комп’ютером, автоматизацію обробки аудіоданих і створення інтелектуальних систем, таких як голосові помічники, системи транскрипції та автоматичного перекладу. В умовах глобального зростання попиту на багатомовні та адаптивні системи зростає потреба в автоматизованих рішеннях для розпізнавання слів у реальному часі, які можуть працювати в різних умовах, включаючи шумні середовища та змішані мовні сценарії. Одним із перспективних підходів є застосування гібридних методів, що поєднують статистичні моделі, машинне навчання та глибоке навчання, для забезпечення високої точності й швидкості обробки аудіоданих. Гібридні методи розпізнавання мовлення, які використовують сучасні алгоритми, відкривають нові можливості для універсального розпізнавання всіх мов, включаючи рідкісні, а також для обробки акцентів і діалектів у шумних умовах. Використання таких технологій дозволяє автоматизувати процес аналізу аудіо, зменшуючи залежність від людського фактору, підвищуючи швидкість і точність розпізнавання. Це особливо актуально для України, де розвиток інтелектуальних систем може сприяти підвищенню конкурентоспроможності на міжнародному ринку інформаційних технологій. Розробка методів автоматизованого розпізнавання слів у комп’ютерних системах є важливим науковим і практичним завданням, оскільки вона сприяє вдосконаленню інтерфейсів користувача та підвищенню ефективності обробки аудіоданих. Об’єкт дослідження: процес розпізнавання слів у комп’ютерних системах. Предмет дослідження: гібридні методи розпізнавання слів, що поєднують статистичні моделі, алгоритми машинного навчання та глибокі нейронні мережі, для обробки аудіоданих у комп’ютерних системах. Мета роботи: Запропонувати ефективний гібридний метод обробки аудіоданих, адаптований до універсального розпізнавання всіх мов у реальному часі, включаючи шумні та багатомовні умови. Передбачено створення концепції програмного забезпечення, яке здатне автоматично розпізнавати слова, класифікувати мовні одиниці та оцінювати точність результатів. Наукова новизна полягає в наступному: ● Розроблено гібридний метод розпізнавання слів, який інтегрує приховані марковські моделі (HMM), Support Vector Machines (SVM) і трансформери для забезпечення високої точності сегментації та класифікації аудіоданих за умов варіативного шуму та багатомовності. ● Запропоновано новий підхід до інтеграції компонентів гібридної моделі, що оптимізує конвеєр обробки аудіо, забезпечуючи низьку затримку (менше 100 мс) і високу точність (WER нижче 10%). ● Удосконалено методику попередньої обробки аудіоданих, яка включає адаптивне видалення шуму та витягнення ознак (MFCC і багатомовні embeddings), що підвищує стійкість моделі до шумних умов. ● Реалізовано концепцію програмного забезпечення, яке автоматизує процес розпізнавання слів, підтримуючи всі мови та адаптуючись до різних апаратних платформ, включаючи IoT-пристрої з обмеженими ресурсами. ● Запропоновано адаптивний підхід до тонкого налаштування моделі для рідкісних мов, який враховує обмеженість даних і забезпечує точність розпізнавання в реальних умовах. Практична цінність полягає у можливості використання запропонованого гібридного методу для швидкого та точного розпізнавання слів у комп’ютерних системах. Застосування автоматизованої системи розпізнавання мовлення знижує витрати часу на обробку аудіоданих і зменшує залежність від суб’єктивного людського фактору, забезпечуючи об’єктивність і точність результатів. Запропонована концепція програмного забезпечення може бути використана в голосових помічниках, системах транскрипції, автоматичного перекладу та IoT-пристроях для обробки мовлення в реальному часі. На відміну від існуючих методів, таких як традиційні приховані марковські моделі (HMM), глибокі нейронні мережі (DNN) чи сучасні трансформери (наприклад, Whisper від OpenAI), запропонований гібридний метод поєднує переваги трьох підходів – HMM, SVM і трансформерів – для досягнення вищої універсальності та ефективності. По-перше, інтеграція HMM забезпечує швидку сегментацію аудіосигналу (затримка <100 мс), що перевершує DNN і трансформери за швидкістю обробки на слабких платформах, де останні потребують >150–200 мс. По-друге, використання SVM із нелінійним ядром (RBF) підвищує стійкість до шуму (очікуваний WER <10% при SNR 0–10 дБ), тоді як окремі HMM чи DNN демонструють WER >15–20% у подібних умовах. По-третє, трансформери забезпечують точний контекстний аналіз, що дозволяє обробляти омоніми та рідкісні мови (наприклад, кримськотатарську, суахілі) ефективніше, ніж більшість комерційних систем, які обмежені поширеними мовами (WER >30% для рідкісних мов). Крім того, оптимізаційні техніки, такі як дистилювання (зменшення моделі на 40%) і квантування (8-бітне представлення), знижують споживання пам’яті до <500 МБ, роблячи метод придатним для IoT-пристроїв (наприклад, Raspberry Pi), на відміну від ресурсоємних трансформерів, що потребують >2 ГБ. Це забезпечує енергоефективність і знижує витрати на апаратне забезпечення. Таким чином, запропонований метод перевершує існуючі рішення за комбінацією швидкості, точності, стійкості до шуму, підтримки всіх мов і адаптивності до різних платформ, сприяючи створенню конкурентоспроможних ІТ-рішень для автоматизації обробки аудіоданих. Апробація роботи. ● ПРОБЛЕМАТИКА РОЗПІЗНАВАННЯ СЛІВ У КОМП'ЮТЕРНИХ СИСТЕМАХ Дмитро Зіменков, Ігор Терейковський. Матеріали 2-ї Міжнародної науково-практичної конференції «Інформаційні системи та технології: результати і перспективи» (IST 2025), 5 березня 2025 р. (Київ, Україна). К. : ФІТ КНУТШ, 2025 р. 425 с матеріали магістерської дисертації використані при виконанні науково технічної роботи кафедри СПСКС Факультету Прикладної Математики Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського "Методи, моделі та засоби моніторингу закликів до тероризму у онлайн соціальних мережах" (Державний реєстраційний номер: 0124U003866, дата реєстрації: 05-09-2024) Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Загальний обсяг роботи становить 100 сторінок.
Відкритий доступ
Метод скорочення часу самодіагностування у багатопроцесорних системах
(2018-12) Довганюк, Анна Олегівна; Романкевич, Віталій Олексійович
Актуальність теми. Необхідність у високопродуктивних засобах обробки інформації призвела до створення розподілених обчислювальних систем (ОС). Проте технологічні системи уразливі до несправностей, і неправильна робота елементів системи знижують її продуктивність та можуть призвести до виходу системи з ладу. Як наслідок, виявлення та обробка несправностей відіграють все більшу роль у сучасних технологіях, оскільки при взаємодії великої кількості компонентів, несправність в одному із них може призвести до несправності всієї системи. Вирішення цієї проблеми включає в себе розробку програм, що моделюють виникнення несправностей, генерацію оптимальних наборів діагностичних тестів, а також створення самодіагностованих інформаційно-обчислювальних систем (СІОС). Організація самодіагностування у багатопроцесорних системах, а також здатність знаходження та локалізації несправного процесора, суттєво знижують час, який система витрачає на відновлення. Надійність таких систем визначається не тільки відсутністю збоїв у їх роботі, але й здатністю швидкого відновлення роботи при виникненні відмов компонентів. У процесі розробки самодіагностованої системи необхідно враховувати можливість виникнення часової та/або алгоритмічної надлишковості в результаті забезпечення високої надійності. Об’єктом дослідження є багатопроцесорні системи, зокрема відмовостійкі. Предметом дослідження є процеси самодіагностування багатопроцесорних систем. Мета роботи: скорочення часу самодіагностування у багатопроцесорних системах. Методи дослідження. В роботі використовуються методи дискретної математики, методи самодіагностування багатопроцесорних систем. Наукова новизна полягає в наступному: Запропоновано метод організації самодіагностування багатопроцесорних систем та виконано оцінку кількості взаємоперевірок, дано верхня та нижня границі. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що запропонований метод дозволяє зменшити час самодіагностування багатопроцесорних систем шляхом зменшення кількості тестових перевірок і тим самим підвищує продуктивність системи. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XI науковій конференції молодих вчених «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2018-2 (Київ, 14-16 листопада 2018 р.) та 20-й Мiжнародній науково-технiчної конференцiї SAIT 2018, Київ, 21 – 24 травня 2018 р. Структура та обсяг роботи. У вступі надано загальну характеристику роботи, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи. У першому розділі розглянуто задачу самодіагностування, розглянуто теоретичні засади, які були взяті за основу дослідження. У другому розділі обрано модель несправностей, надано характеристику та порівняння існуючих методів самодіагностування багатопроцесорних систем. У третьому розділі сформульовано основні положення методу зменшення часу самодіагностування у багатопроцесорних системах, обґрунтовано вибір технічних засобів для створення програмної реалізації запропонованого методу, надано опис структури програмної моделі та принцип її роботи. У четвертому розділі надано ґрунтовний аналіз роботи методу скорочення часу самодіагностування у багатопроцесорних системах. У висновках узагальнені результати дослідження. Магістерська дисертація виконана на 84 аркушах, містить 4 додатки та посилання на список використаних літературних джерел з 13 найменувань. У роботі наведено 23 рисунка та 3 таблиці.
Відкритий доступ
Методи і засоби побудови моделей поведінки небазових відмовостійких багатопроцесорних систем
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Морозов, Костянтин В’ячеславович
Відкритий доступ
Методи і засоби побудови моделей поведінки небазових відмовостійких багатопроцесорних систем
(2021) Морозов, Костянтин В’ячеславович; Романкевич, Віталій Олексійович
Відкритий доступ
Модифікований алгоритм Дейкстри для керування аварійною евакуацією в приміщенні в режимі реального часу
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-12) Станкевич, Владислав Володимирович; Потапова, Катерина Романівна
Актуальність теми. З прискоренням темпів розвитку урбаністичних схем та будівельних технологій, а також їх розмірів, росте й комплексність внутрішньої структури будівель, яка в свою чергу ускладнює евакуацію людей при аварії або катастрофі, і призводить до частих трагедій. Для рятівників та людей, що евакуюються, критичним є планування ефективного аварійного плану евакуації. Метою такого плану в першу чергу є надання обґрунтованого плану порятунку, але він також може враховувати участь у евакуації рятівників. Сучасні будівлі, особливо багатоповерхівки, є суб’єктами спеціальних вимог з забезпечення пожежної безпеки, особливо в контексті контролю за якістю будівельних матеріалів та організації ефективних евакуаційних заходів. Особливу увагу також приділяють плануванню внутрішньо-просторових рішень, впливу полум’я на функціонування структур та важливості додаткового пожежного захисту. Коли щільність людей у будівлі під час евакуації є достатньо великою, вони схильні до заторів, які призводять до збільшення загального часу евакуації. Евакуація людей є результатом прийняття ними рішень у загрозливих умовах, що часто спонукають людей до необміркованих вчинків, тому іноді такі затори, а конкретніше давка, яку вони провокують, самі по собі стають причиною загибелі людей. Більшість існуючих алгоритмів, що використовуються у процесі евакуації, такі як SA (simulated annealing), DSA (depth-first search), або збалансований BEME (balanced evacuation for multiple-exit facilities), базуються на стратегії поетапної евакуації, що конвертує час стагнації у час очікування людей, і тим самим вирішує проблему заторів, але якій не вистачає оптимізації вибору безпечного шляху. Остання проблема негативно впливає на загальний час евакуації, що є основним показником ефективності евакуації в цілому, а в умовах, коли під загрозою знаходяться людські життя, це є дуже вагомим недоліком. Мета дослідження. Запропонувати алгоритм евакуації, який обчислює безпечні евакуаційні шляхи та розподіляє людей, що евакуюються, по виходах у режимі реального часу, враховуючи потенційні конфлікти на шляхах таким чином, аби алгоритм міг бути застосований для будь якого поточного рівня щільності та рівномірності просторового розподілу людей у будівлі. Об’єктом дослідження є процес евакуації з приміщення. Предметом дослідження є алгоритм розрахунку безпечних евакуаційних шляхів та розподілу людей по виходах під час евакуації в режимі реального часу. Методи дослідження: емпіричний метод дослідження ефективності алгоритмів за різних умов симуляції, теоретичний метод дослідження взаємозв’язків між окремими параметрами симуляції та ефективністю алгоритмів евакуації, метод евристичного прогнозування критеріїв оцінки ефективності алгоритмів евакуації, методи теорії алгоритмів та програмування. Наукова новизна. Запропоновано модифікований алгоритм евакуації людей з приміщення з урахуванням їх розташування, щільності та ємності коридорів та виходів приміщення в режимі реального часу. В роботі проведений порівняльний аналіз запропонованого алгоритму з широко використовуваними в рамках проведених експериментів. Практична цінність полягає в тому, що використання даного алгоритму може покращити ефективність евакуаційного процесу в цілому, та зменшити матеріальні збитки та людські жертви за критичних умов. Апробація результатів дисертації. Основні положення й результати роботи були представлені та обговорювались на 2 наукових конференціях, а саме: «XV науково-практична конференція магістрантів та аспірантів ПМК-2022 факультету прикладної математики» та «III Міжнародна науково-практична конференція “SCIENCE AND INNOVATION OF MODERN WORLD”». Публікації. Результати дисертації викладено в наукових працях, у тому числі: - XV науково-практична конференція магістрантів та аспірантів ПМК-2022 факультету прикладної математики; - III Міжнародна науково-практична конференція “SCIENCE AND INNOVATION OF MODERN WORLD”, 24-26.11.2022 Лондон, Великобританія. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація виконана на 80 аркушах, вона містить перелік посилань на використані джерела з 20 найменувань. У роботі наведено 5 рисунків, 2 таблиці. Робота складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі представлена загальна характеристика роботи, передумови до її виконання, її актуальність та завдання. У першому розділі даються основні поняття предметної області, аналіз існуючих рішень та постановка задачі. У другому розділі надається обґрунтування вибору тематики дослідження, алгоритмів та засобів дослідження, описані суть, переваги та недоліки алгоритму та технології, що використовуватимуться задля покращення показників ефективності евакуації, та наведений сам алгоритм. В третьому розділі описано основні модулі та функції розробленого ПЗ, суть та алгоритм процесу симуляції та пояснення щодо метрик, які є результатом роботи симуляції та того, як вони характеризують конкретний алгоритм евакуації. В четвертому розділі пояснювальної записки проведено тестування розробленого програмного засобу на основі алгоритмів, що широко використовуються під час евакуацій, та запропонованого алгоритму, оцінка ефективності кожного з них на основі результатів тестування та порівняння цих результатів між собою.
Відкритий доступ
Оптимізація продуктивності рендерингу методом трасування променів у реальному часі
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-12) Фещенко, Іван Олександрович
Актуальність теми. У наш час використання комп'ютерної графіки є повсюдним: від комп’ютерних ігор до презентацій концептів нових технологій. Розвиток даної галузі інфомаційних технологій стрімко набирає оберти і кожного року компанії представляють все більше новинок: апаратне забезпечення, програмне забезпечення, нові методи рендерингу, постобробки, тощо. При всьому важливою проблемою є також задача покращення і оптимізації будь-яких з представлених рішень Саме тому дослідження та пошук нових підходів у сфері вдосконалення технологій комп’ютерної графіки є актуальною і важливою задачею, як з наукової, так і з практичної точки зору. Об’єктом дослідження є процес отримання зображення тривимірної сцени на дисплеї. Предметом дослідження є методика оптимізації продуктивності рендерингу, який використовує метод трасування променів. Мета роботи: підвищення продуктивності методу трасування променів; розробка власного модифікованого алгоритму рендерингу на основі здобутої інформації; оцінка та грунтовне тестування ефективності модифікованої алгоритму, порівняння з оригінальним для демонстрації переваг. Наукова новизна полягає у наступному: 1. Використання адаптованої технології суперсемплінгу для оптимізації продуктивності рендерингу. 2. Запропоновано метод, який базується на використанні трикутної піксельної сітки і пристосований до використання його алгоритмом рендерингу, та використовує шейдери у якості доступного апаратного прискорення. Практична цінність отриманих результатів в роботі полягає у можливості використання розробленого та оптимізованого алгоритму у будь-які системи рендерингу, які підтримують метод трасування променів, так як питання продуктивності для настільки ресурсозатратного методу є критичним. Інтеграція може потенціально підвищити швидкодію системи на 10%, як показало тестування. Апробація роботи. Основні положення та результати роботи були представлені на наукових конференціях: 1. XV науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2022 (Київ, 16-18 листопада 2022 р.) та опубліковані у збірнику тез доповідей «Особливості апаратно-прискореного алгоритму рендерингу на основі трасування променів», 324 – 329с; 2. VI Міжнародна науково-практична конференція “MODERN RESEARCH IN WORLD SCIENCE”, 4-6.09.2022 Львів, Україна, 264-269с; 3. Науковий журнал «Комп'ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво» стаття «Адаптування технології суперсемплінгу для збільшення продуктивності рендерингу зображення методом трасування променів у реальному часі»; 4. Свідоцтво №114324 авторського права програмний продукт «Raytracer module» (Київ, 19 серпня 2022 р.). Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, трьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів і їхнє впровадження. У першому розділі розглянуто існуючі методи покращення продуктивності рендерингу методом трасування променів у реальному часі, а також проведений аналіз, який дає змогу визначити основні переваги та недоліки вже існуючих технологій та методів. У другому розділі наведено результати дослідження потенціальних підходів та методів, які можна використати для оптимізації. У третьому розділі вказано підходи при створенні покращеного алгоритму рендерингу на основі здобутої інформації, а також надається оцінка та результати тестування ефективності створеної програми, порівняння з оригінальним алгоритмом. У висновках представлені результати проведеної роботи, виділено основні результати, які були досягнуті у роботі. Робота представлена на 85 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.
Відкритий доступ
Способи автоматизації застосунків та покращення бізнес-рішень засобами штучного інтелекту
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Гришко, Валерій Валерійович; Тарасенко-Клятченко, Оксана Володимирівна
Актуальність теми. Актуальність теми постійно зростає у сучасному бізнес-середовищі. Впровадження штучного інтелекту дозволяє компаніям значно знизити витрати, оптимізувавши роботу персоналу та підвищивши продуктивність за рахунок автоматизації рутинних задач. Також ШІ грає ключову роль у дослідженні та обробці великих обсягів даних, надаючи можливість компаніям виявляти нові шляхи оптимізації своєї діяльності та розробляти ефективніші стратегії. Таким чином, впровадження штучного інтелекту стає важливою складовою успішного бізнесу, дозволяючи підприємствам адаптуватися до швидко змінюваних ринкових умов і випереджати потреби своїх клієнтів. Об’єктом дослідження є способи впровадження існуючих моделей штучного інтелекту для покращення роботи бізнес-сервісів. Предметом дослідження є механізми та методи автоматизації застосунків, а також стратегії впровадження штучного інтелекту в бізнес-процеси з метою підвищення їх ефективності. Мета роботи: дослідити та систематизувати основні способи автоматизації застосунків і методи впровадження штучного інтелекту в бізнес-процеси, щоб виявити найбільш ефективні підходи до покращення бізнес-рішень та підвищення конкурентоспроможності підприємств у сучасних ринкових умовах. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Вивченні та адаптації новітніх технологій штучного інтелекту для специфіки різних видів бізнесу, що дозволило розробити унікальні методики їх впровадження. 2. Виявленні нових можливостей використання штучного інтелекту у прийнятті стратегічних бізнес-рішень, що раніше не були відомі чи не були в повному обсязі розглянуті. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що вони можуть бути безпосередньо впроваджені в діяльність різних підприємств і організацій. Розроблені методики автоматизації застосунків та впровадження штучного інтелекту відкривають можливості для підвищення продуктивності праці, оптимізації ресурсів та зниження витрат. Отримані рекомендації дозволять підприємствам формувати ефективні стратегії використання сучасних технологій, адаптуючи їх до своїх конкретних потреб. Аналіз впливу штучного інтелекту на прийняття бізнес-рішень може стати основою для розробки корпоративних навчальних програм і тренінгів для співробітників. Крім того, розглянуті в роботі практичні кейси нададуть цінну інформацію для інших компаній, що прагнуть модернізувати свої бізнес-процеси за допомогою новітніх технологій. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XVI науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2023 (Київ) Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, трьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів і їхнє впровадження. У першому розділі розглянуто історію розвитку штучного інтелекту, сучасне використання в різних галузях та основні виклики та недоліки впровадження. У другому розділі наведені існуючі методи впровадження штучного інтелекту для покращення бізнес-рішень. У третьому розділі розглянуто програму з використанням існуючих моделей штучного інтелекту, проведено дослідження для виявлення кращої моделі та кращого способу застосування. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 93 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.
Відкритий доступ
Спосіб виявлення невизначеностей при самотестуванні багатопроцесорних систем
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Романкевич, Олексій Віталійович; Морозов, Костянтин Вячеславович
Актуальність теми. Однією з важливіших задач побудови засобів комп’ютерної інженерії є потреби високої надійності. Серед таких засобів особливої уваги вимагають багатопроцесорні системи управління складними об’єктами, наприклад, літаками. Багатопроцесорні системи дозволяють одночасно вирішувати задачі забезпечення як високої швидкодії, так і потрібного рівня надійності. Щодо надійності, то необхідний рівень у сучасних багатопроцесорних системах досягається шляхом побудови їх їх відмовостійкими. Серед задач, які при цьому потрібно вирішувати особливе місце займає задача організації взаємотестування процесорів, оскільки саме самотестувння процесорів впливає як на надійність, так і на швидкодію системи. Отже задачі організації взаємотестування процесорів у багатопроцесорних системах є і надалі будуть актуальними. Об’єктом дослідження є процес взаємотестування процесорів у відмовостійких багатопроцесорних системах. Предметом дослідження є методи та засоби визначення стану як окремих процесорів, так і системи в цілому для відмовостійких багатопроцесорних систем з архітектурою циркулянтів. Мета роботи полягає в наступному: на основі порівняльного аналізу відомих методів організації взаємотестування процесорів у відмовостійких багатопрцесорних системах розробити вдосконалення методу зменшення кількості взаємоперевірок процесорів та дослідити можливість виникнення невизначеностей при встановленні стану окремих процесорів. Методи дослідження. В роботі використовуються методи аналізу результатів взаємотестування процесорів та оцінки кількості взаємоперевірок, методи математичної логіки, теорії графів, теорії ймовірностей. Наукова новизна роботи полягає у наступному. Вдосконалено метод зменшення кількості взаємоперевірок процесорів у відмовостійкій багатопроцесорній системі з архітектурою циркулянта з двома вхідними та двома вихідними зв’язками за рахунок аналізу поведінки системи при різних скачках та різному розташуванні справних та несправних процесорах. Доведено, що існують ситуації, коли кількість процесорів, стан яких невизначено, перевищує відому оцінку та виявлено умови, при яких це можливо. Практична цінність результатів роботи. Підхід до організації взаємотестування процесорів у відмовостійкій багатопроцесорній системі, що розглядається в роботі дозволяє зменшити кількість взаємотестувань до 2n при можливому ризику виникнення невизначеностей. В результаті виконаних досліджень пропонується алгоритм встановлення всіх можливих невизначеностей і даються рекомендації щодо їх ліквідації. Взагалі це дає розробнику системи зменшити час самотестування системи. Враховуючи той факт, що таке самотестування виконується постійно, можна стверджувати, що збільшується продуктивність системи. Апробація роботи. Результати роботи були представлені на конференціях для магістрантів та аспірантів ПМК-23 та ПМК-24, а також у статті «Метод зменшенні кількості взаємоперевірок при самотестуванні багатопроцесорних систем» у науково-технічному журналі «РАДІОЕЛЕКТРОННІ І КОМП'ЮТЕРНІ СИСТЕМИ» № 4(88), Харків. Структура та обсяг роботи. Робота складається з вступу, 3-х розділів та висновків. У вступі дається загальна характеристика роботи, формулюється мета, визначається наукова новизна та практична цінність одержаних результатів. У першому розділі проводиться оцінка сучасного стану проблеми підвищення надійності багатопроцесорних систем управління складними об’єктами, обгрунтовано актуальність теми та вибір напрямку досліджень, описуються обмеження сучасних методів досліджень, зокрема з використанням різних моделей несправностей. У другому розділі наводяться відомі результати в області організації взаємотестування процесорів у відмовостійких багатопроцесорних системах, аналізуються можливості відповідних методів при застосуванні до архітектури циркулянтів, визначаються недоліки організації самотестування таких систем, обґрунтовується вибір методу мінімізації числа взаємоперевірок і пропонується його модифікація. Третій розділ присвячується опису алгоритму та програмного продукту, який дозволяє виконувати моделювання проведення тестових експериментів з системами з архітектурою циркулянтів з різним розташуванням справних і несправних процесорів, що дозволяє виявляти невизначенності. У висновках наводяться основні досгнення проведених досліджень. Робота виконана на 94 аркушах, містить 3 додатки та список використаних джерел з 12 найменувань. У роботі наведено 40 рисунків.
Відкритий доступ
Спосіб організації тестування у багатошинних системах
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-12) Коваленко, Олена Павлівна; Романкевич, Олексій Михайлович
Дисертація виконана на 80 аркушах, вона містить перелік посилань на використані джерела з 29 найменувань. У роботі наведено 35 рисунків, 7 таблиць. Актуальність теми. На сьогодні сфера використання багатошинних багатопроцесорних систем безперервно розвивається в різноманітних областях науки, бізнеса й виробництва. А також багатошинні системи є складовими електростанцій та літаків, де помилки є критичними, тому покращення параметрів даних систем буде актуальним і в майбутньому. Організація тестування з високою точністю у даних системах забезпечить вчасне виявлення несправних елементів і їх заміну. Зі збільшенням попиту на подібні системи зростає потреба і в забезпеченні оцінки основних параметрів. Відмовостійкість дозволяє системі продовжувати функціонувати в разі виходу з ладу одного або декількох її компонентів. Відмовостійкі комп'ютерні системи існують вже багато років, але на сьогодні для того, щоб передбачити поведінку такої системи в потоці відмов найчастіше використовуються GL-моделі. Оскільки в GL-моделях існує можливість об’єднання базових моделей в одну і на сьогодні з’являються все складніші системи з більшою кількістю процесорів, то GL-моделі будуть і в майбутньому мати попит. Якщо система будується як відмовостійка, то існує необхідність у введені надлишкового апаратного й програмного забезпечення. Тому важливою задачею є створити такі початкові умови, щоб забезпечити відмовостійкість при мінімально необхідній надлишковості задля економії затрат на виробництво такої системи. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконувалась згідно з планом науково-дослідних робіт кафедри системного програмування і спеціалізованих комп’ютерних систем Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського». Мета і задачі дослідження. Метою дисертаційної роботи є організація тестування багатошинних багатопроцесорних систем. Для досягнення вказаної мети було розв’язано такі задачі: - досліджено уже існуючі методи тестування та діагностування; - розроблено алгоритм пошуку 0-ланцюжків у діагностих графах; - досліджено багатошинні багатопроцесорні системи, їх класифікацію та специфіку; - знайдено залежності, що надають інформацію, як обрати певні параметри багатошинних багатопроцесорних систем при певних вхідних даних; - побудовано GL-модель багатошинної системи; - розроблено програму, що виконує роботу згідно з розробленим алгоритмом. Об’єктом дослідження є багатошинні багатопроцесорні системи. Предметом дослідження є організація тестування багатошинних багатопроцесорних систем та побудова їх GL-моделей. Методи дослідження. Для розв’язання поставленої задачі використовувалися методи теорії алгоритмів та програмування; методи теорії ймовірності та математичної статистики, методи теорії автоматів та організації самотестування. Наукова новизна одержаних результатів складається з таких положень: уперше поставлено задачу знаходження залежностей у багатошинних системах, що дозволяють обирати кількість міжшинних процесорів, а також число процесорів на кожній шині згідно до початкових даних; удосконалено алгоритм пошуку «0-ланцюжків» у діагностичних графах багатопроцесорних систем; побудовано GL-модель для системи, що складається з трьох шин, яка відображає поведінку у потоці відмов. Практичне значення одержаних результатів. Запропоновані методи можуть бути використані при розробці багатошинних багатопроцесорних систем, а також для забезпечення їх тестування. Алгоритм пошуку «0-ланцюжків» в результаті вказує справний процесор, таким чином відбується пошук інших справних процесорів, які і беруть участь у взаємному тестуванні системи. На практиці алгоритм має переваги, адже працює швидко і коректно для великої кількості процесорів. Побудована GL-модель показує поведінку багатошинної системи в потоці відмов, тому дає можливість системі розрахунку надійності виявляти, як поведе себе система при заданому наборі несправних процесорів. Модель заданої системи легко будується на основі базових моделей при розбитті відповідно на підсистеми. Базова модель є неорієнтовним графом, де кожне ребро є булевою функцією, значення якої дорівнює нулю або одиниці. Всі ребра зі значенням нуля відкидаються, після чого зв’язність графа відповідає роботоздатності системи, а незв’язний граф свідчить про протилежне. Таким чином побудова GL-моделі надає відомості про поведінку системи. Більше того у подальшому за допомогою побудованої моделі можна оцінювати параметри надійності.

Переглянути

Перегляд Кафедра системного програмування і спеціалізованих комп'ютерних систем (СПСКС) за Ключові слова "004.05"

Результатів на сторінці

Налаштування сортування