Магістерські роботи
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Вебзастосунок для проєктування та аналізу систем масового обслуговування(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Федяй, Борислав Володимирович; Шульга, Максим ВолодимировичУ магістерській дисертації розглядається принцип роботи систем масового обслуговування, процес роботи якої базується на алгоритмах імітаційного дискретно-подійного моделювання. Як практична сторона реалізований програмний продукт, який моделює її роботу. Програма дозволяє створювати системи масового обслуговування за допомогою графічного інтерфейсу, моделювати їх та проводити завчасну оцінку потенційних вузьких місць. Програмний продукт було створено на мові Rust.Документ Відкритий доступ Розподілена меш мережа захищеного обміну даними для IoT пристроїв(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Яковлєв, Євген Андрійович; Селіванов, Віктор ЛевовичУ магістерській дисертації розглядається архітектура розподіленої меш-мережі для пристроїв Інтернету речей з криптографічним захистом даних. Як практична частина реалізовано програмно-апаратний комплекс, що забезпечує децентралізований обмін даними на великих відстанях. Система забезпечує багато стрибкову маршрутизацію, шифрування повідомлень з автентифікацією та координоване планування передачі для уникнення колізій у радіоканалі.Документ Відкритий доступ Система аналізу постави людини при роботі за комп'ютером(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Янишин, Віталій Володимирович; Шимкович, Володимир МиколайовичРобота присвячена розробці програмної системи аналізу постави людини під час роботи за комп’ютером із використанням методів комп’ютерного зору. Розглянуто проблему зростання порушень опорно-рухового апарату, спричинених тривалою сидячою роботою, та необхідність автоматизованого моніторингу постави в реальному часі. Проведено аналіз сучасних підходів до оцінювання пози користувача на основі відеоданих. Запропоновано архітектуру системи, що поєднує клієнтський вебінтерфейс, серверну частину та модуль аналізу зображень на базі MediaPipe Pose. Реалізовано алгоритми оцінювання параметрів постави та формування рекомендацій щодо її корекції без використання спеціалізованих сенсорів.Документ Відкритий доступ Спеціалізована JavaScript бібліотека для створення персональних асистентів у месенджері Signal(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Мошенська, Олеся Олегівна; Долголенко, Олександр МиколайовичВ магістерській дисертації розглядаються особливості програмної взаємодії з месенджером Signal, його політики безпеки, а також сучасні підходи до реалізації персональних асистентів. Практичну складову роботи присвячено розробленню бібліотеки, яка надає необхідний набір інструментів для створення персональних асистентів у месенджері Signal з інтуїтивно зрозумілим інтерфейсом, спроєктованим за аналогією до провідних рішень у галузі. Бібліотека дозволяє розробникам створювати діалогових помічників з підтримкою управління сценаріями діалогів та зручною маршрутизацією повідомлень, приховуючи складність протоколу Signal. Програмний продукт був створений мовою JavaScript для середовища Node.js.Документ Відкритий доступ Засоби автоматизованого створення та управління контентом в цифрових комунікаційних платформах із використанням генеративних моделей GPT(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Очеретенко, Сергій Сергійович; Клименко, Ірина АнатоліївнаВ магістерській дисертації розглядається розробка веб-орієнтованої системи автоматизованого створення, управління та публікації цифрового контенту з використанням генеративної моделі GPT. Система забезпечує генерацію текстів, структуризацію матеріалів, планування публікацій та інтеграцію з цифровими комунікаційними платформами. Розроблена система може бути використана для автоматизації процесів контент- маркетингу, адміністрування цифрових спільнот та управління комунікаціями у різних платформах—таких як Telegram та з можливістю подальшого масштабування системи для підтримки публікації в Facebook, Viber, LinkedIn тощо. Запропонований підхід дозволяє масштабувати рішення під специфіку конкретного середовища та слугує основою для побудови інтелектуальних систем контент-менеджменту.Документ Відкритий доступ Веб-додаток для краудсорсингу громадської думки з актуальних проблем(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Санін, Михайло Олександрович; Кулаков, Юрій ОлексійовичУ магістерській дисертації розроблено веб-додаток для краудсорсингу громадської думки щодо актуальних проблем, який забезпечує публікацію та колективне оцінювання ініціатив, автоматизовану модерацію і персоналізований відбір контенту, а також формування переліку «трендових» питань. Запропоновано вдосконалений підхід до організації веб-краудсорсингу, що підвищує якість зібраних даних, зменшує навантаження на модераторів і підсилює довіру користувачів до результатів відбору ініціатив. Практична реалізація виконана як сервісна платформа на ASP.NET Core із БД PostgreSQL 15 (pgvector/PostGIS), ML-сервісами на Python (FastAPI, Transformers, Sentence Transformers) та кешуванням у Redis.Документ Відкритий доступ Інтелектуальна система обробки гіперспектральних зображень з використанням покращеного механізму злиття ознак та блоків самоуваги(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Катькало, Денис Русланович; Синєглазов, Віктор МихайловичМагістерська дисертація: 206 с., 5 рис., 17 табл., 79 посилань, додаток. Об’єкт дослідження – процес класифікації гіперспектральних зображень методами глибинного навчання. Предмет дослідження – методи відбору інформативних спектральних каналів, міжпотокового злиття ознак та адаптивного інференсу в двопотокових нейронних архітектурах. Мета роботи – підвищення точності та практичної придатності класифікації гіперспектральних зображень шляхом модифікації архітектури DSSFN на основі відбору каналів E-FDPC, введення проміжної перехресної уваги та використання адаптивного інференсу. Методи дослідження: аналіз наукових джерел; методи глибокого навчання (згорткові нейронні мережі); кластеризація (E-FDPC) для зменшення розмірності даних; механізми самоуваги та перехресної уваги; адаптивні обчислення (Adaptive Computation Time) для динамічного керування глибиною мережі; багатокритеріальна оптимізація (NSGA-II). Результати роботи. Розроблено архітектуру Adaptive DSSFN. Інтегровано метод E-FDPC для автоматичного відбору каналів та модуль двонаправленої перехресної уваги (BCA) для покращення взаємодії потоків. Реалізовано механізм ACT для динамічного керування глибиною мережі. Експериментально досягнуто приріст точності (OA) на 17,6% в умовах дефіциту даних (Indian Pines, 5% навчання) та зниження обчислювальної складності (FLOPs) у 2,9 рази на простих сценах (Pavia University). Розроблено стартап-проєкт «SpectraSense» для систем БПЛА.Документ Відкритий доступ Автоматизація CI/CD для мікросервісного додатку з інтелектуальною системою контролю якості розгортання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Котюх, Катерина Іванівна; Шимкович, Володимир МиколайовичУ магістерській дисертації розглядається підхід до автоматизації процесів CI/CD для мікросервісного застосунку з використанням інтелектуальної системи контролю якості розгортання. Практичною частиною роботи є реалізований програмний комплекс, який інтегрується з CI/CD-пайплайном та середовищем виконання Kubernetes і забезпечує автоматизований аналіз метрик продуктивності та надійності сервісу. Розроблена система дозволяє оцінювати якість нових версій застосунку на основі реальних даних експлуатації та порівнювати їх з базовими версіями. Програмний продукт реалізовано з використанням сучасних DevOps-інструментів і мов програмування, зокрема Python.Документ Відкритий доступ Система підтримки волонтерської діяльності(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Баргамін, Максим Максимович; Порєв, Віктор МиколайовичРобота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Загальний обсяг основного тексту становить 117 аркушів, робота містить 16 ілюстрацій, 38 таблиць. При підготовці використано літературу з 32 джерел. Об’єкт дослідження – процес координації та взаємодії між учасниками волонтерської діяльності в Україні. Предмет дослідження – моделі, методи та інформаційні технології для розробки уніфікованої цифрової платформи для підтримки волонтерського руху. Мета роботи – підвищення ефективності волонтерської діяльності в Україні шляхом розробки та обґрунтування архітектури уніфікованої цифрової платформи, що забезпечує ефективну координацію між волонтерами, реципієнтами допомоги та профільними організаціями. Актуальність теми. Повномасштабне вторгнення 2022 року спричинило безпрецедентний сплеск волонтерського руху в Україні, до якого, за даними соціологічних досліджень, долучалося до 74 % населення. Однак стрімка позитивна динаміка виявила низку системних проблем: діяльність залишається переважно хаотичною та децентралізованою, бракує ефективної координації, що призводить до дублювання зусиль та нераціонального розподілу ресурсів. Учасники стикаються з інформаційним вакуумом, логістичними труднощами, юридичними перешкодами та високим ризиком емоційного вигорання. В цих умовах розробка централізованої цифрової платформи є актуальним та ефективним інструментом для систематизації та оптимізації волонтерської діяльності в країні. Наукова новизна одержаних результатів полягає у наступному: – запропоновано комплексну мікросервісну архітектуру для цифрової платформи координації волонтерської діяльності, яка, на відміну від існуючих монолітних рішень, забезпечує високу масштабованість, відмовостійкість та гнучкість у додаванні нового функціоналу; – розроблено унікальну модель взаємодії, що поєднує гнучку систему ролей (індивідуальний волонтер, організація, реципієнт), багатофакторну систему фільтрації запитів та пропозицій, а також інтегрований комунікаційний модуль, що дозволяє створити єдиний інформаційний простір для всіх учасників та закрити нішу універсальних волонтерських платформ в Україні. Практична цінність роботи полягає в розробці готового до впровадження програмного продукту — вебзастосунку, який дозволяє: – волонтерам – швидко знаходити актуальні запити на допомогу відповідно до своїх навичок та ресурсів; – реципієнтам – створювати верифіковані запити та оперативно отримувати необхідну допомогу; – волонтерським організаціям – ефективно керувати проєктами, координувати команди та залучати нових учасників волонтерського руху. Розроблена платформа має значну соціальну цінність, сприяючи підвищенню прозорості, ефективності та керованості волонтерського руху в Україні. Також в рамках роботи розроблено бізнес-модель стартап-проєкту, що обґрунтовує шляхи його сталого розвитку та монетизації.Документ Відкритий доступ Метод та програмні засоби прискорення механізмів криптографічного захисту в системах контролю на базі ІоТ(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Вербовська, Єва Владиславівна; Марковський, Олександр ПетровичУ магістерській роботі досліджено проблему низької швидкодії механізмів криптографії з відкритим ключем у системах дистанційного контролю та керування на базі технологій IoT. Запропоновано нові підходи до прискорення модулярних мультиплікативних операцій, що лежать в основі модульного експоненціювання, шляхом розпаралелювання процедур множення й піднесення до квадрату на багатоядерних обчислювальних платформах. Розроблено удосконалену методику групової редукції Монтгомері, а також модифіковані алгоритми секційного множення й секційного обчислення модульного квадрату, які забезпечують суттєве зниження обчислювальних витрат. Побудовано математичні моделі балансування навантаження між паралельними потоками виконання. Експериментальні результати підтвердили теоретичні оцінки та продемонстрували значне підвищення продуктивності криптографічних операцій, що робить запропоновані методи перспективними для впровадження в системах реального часу, мережевих протоколах та апаратно-обмежених IoT-пристроях.Документ Відкритий доступ Система виконання штучного інтелекту на мобільних пристроях(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Воловик, Олександр Андрійович; Гончаренко, Олександр ОлексійовичУ магістерській дисертації розглянуто проблему виконання моделей штучного інтелекту на мобільних пристроях та розроблено систему для автономного використання різнотипних AI-моделей з динамічним завантаженням та оновленням. Ключовим результатом є власний формат метаданих, який дозвлоляє автоматизувати попередню та постобробку даних для моделей класифікації, детекції об'єктів, сегментації, обробки тексту та аудіо. Практична реалізація включає серверну компоненту для управління каталогом моделей та мобільний застосунок. Система виконана з використанням мови програмування Kotlin, Jetpack Compose для користувацького інтерфейсу, Ktor для серверної частини та LiteRT для виконання моделей на Android пристроях.Документ Відкритий доступ Підсистема безпеки у мультиагентних інтелектуальних системах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Дідіков, Олександр Олександрович; Селіванов, Віктор ЛевовичУ магістерській роботі розглядаються принципи побудови підсистеми безпеки мультиагентних систем на основі великих мовних моделей. Як практичний результат розроблено програмний продукт, що моделює роботу агентів та забезпечує виявлення семантичних атак. Система дає змогу оцінювати стійкість мультиагентних систем до різних типів загроз; програмний продукт створено мовою Python.Документ Відкритий доступ Підсистема управління запасами CRM системи для розумного будинку(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Довгалюк, Андрій Ігорович; Селіванов, Віктор ЛевовичУ магістерській дисертації розглядаються принципи побудови та функціонування підсистеми управління запасами в складі CRM-системи для розумного будинку. Робота зосереджена на аналізі методів управління матеріальними ресурсами, а також на застосуванні алгоритмів прогнозування попиту на основі історичних даних. У практичній частині розроблено програмну підсистему, що забезпечує автоматизацію процесів обліку та поповнення запасів, прогнозування потреб у ресурсах і підтримку прийняття управлінських рішень. Запропоноване рішення дозволяє зменшити витрати на утримання запасів, уникнути дефіциту критичних компонентів та підвищити ефективність експлуатації систем розумного будинку. Програмний продукт було створено на мові Python та JS.Документ Відкритий доступ Персоналізований мобільний застосунок для адаптивного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Король, Данило Вячеславович; Шимкович, Володимир МиколайовичРобота складається із вступу та пʼяти розділів. Загальний обсяг роботи: 146 аркушів основного тексту, 34 ілюстрації, 26 таблиць. При підготовці використовувалася література з 19 різних джерел. Актуальність. Освіта є одним із ключових аспектів розвитку сучасного суспільства, проте традиційні методи навчання часто не враховують індивідуальні потреби учнів. Це призводить до зниження мотивації, неефективності засвоєння знань і відчуття розчарування у процесі навчання. Зі зростанням доступу до технологій зʼявляється можливість зробити освітній процес більш адаптивним і персоналізованим за допомогою мобільних застосунків. Основні виклики, які обґрунтовують актуальність теми: 1. Нестача персоналізації; 2. Зниження мотивації учнів; 3. Популярність мобільних пристроїв; 4. Розвиток технологій ШІ; 5. Попит на інноваційні методи навчання. Розробка персоналізованого мобільного застосунку з використанням технологій штучного інтелекту та гейміфікації відповідає цим викликам. Такий підхід дозволяє створити ефективну освітню платформу, яка: • забезпечує врахування індивідуальних потреб і рівня підготовки кожного учня; • використовує інтерактивні елементи для підтримання мотивації; • дозволяє масштабувати навчання та робить його доступним для широкої аудиторії, незалежно від географічного положення чи рівня доходів; • сприяє ефективному використанню сучасних технологій у сфері освіти. Мета і завдання дослідження. Метою магістерської дисертації є розробка персоналізованого мобільного застосунку для адаптивного навчання, який використовує алгоритми штучного інтелекту для підлаштування навчального контенту до індивідуальних потреб користувачів і елементи гейміфікації для підвищення мотивації та зацікавленості у навчальному процесі. Завдання дослідження Для досягнення поставленої мети необхідно виконати такі завдання: 1. Аналіз існуючих рішень; 2. Розробка концепції застосунку; 3. Інтеграція технологій штучного інтелекту; 4. Реалізація прототипу застосунку; 5. Тестування та оцінка ефективності; 6. Порівняльний аналіз. Обʼєкт дослідження. Програмні системи, що реалізують методи адаптивного навчання. Предмет дослідження. Методи використання штучного інтелекту та гейміфікації для персоналізації навчального процесу у мобільних застосунках. Наукова новизна. Запропоновано новий підхід до організації навчального процесу в мобільних застосунках через інтеграцію алгоритмів ШІ для персоналізації контенту та використання гейміфікаційних механізмів для підтримки мотивації користувачів. Розроблено систему, яка забезпечує динамічне підлаштування навчального матеріалу залежно від прогресу учня. Практична цінність. Розроблений застосунок може бути використаний у формальній та неформальній освіті для підвищення ефективності навчання. Він забезпечує зручний доступ до персоналізованого навчального контенту, що робить його корисним для широкого кола користувачів незалежно від їхнього місцезнаходження чи рівня знань.Документ Відкритий доступ Система аналізу медичних зображень для оцінки процесу загоєння ран з використанням методів штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Кириленко, Анастасія Олександрівна; Кулаков, Юрій ОлексійовичРобота присвячена розробці інтелектуальної системи аналізу медичних зображень для автоматичної оцінки стану післяопераційних та хронічних ран. Розглянуто проблему суб'єктивності клінічної оцінки та потребу в стандартизованому цифровому моніторингу. Проведено огляд сучасних підходів комп'ютерного зору й глибинного навчання та доступних датасетів. Запропоновано систему на основі модифікованої U-Net для сегментації зображень ран та визначення основних показників загоєння. Реалізовано алгоритм класифікації стану рани та розрахунок інтегрального індексу загоєння з урахуванням динаміки.Документ Відкритий доступ Мобільний застосунок для розпізнавання автомобільних номерів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Карпов, Владислав Олексійович; Долголенко, Олександр МиколайовичУ магістерській дисертації розглянуто принципи побудови та функціонування мобільного застосунку для розпізнавання автомобільних номерних знаків у реальному часі. У роботі досліджено особливості задач детекції та розпізнавання в умовах мобільного середовища та визначено підходи до побудови клієнт-серверних систем, що забезпечують обробку та зберігання даних користувачів. Як практичний результат розроблено програмний продукт, який поєднує автоматичне розпізнавання номерних знаків, отримання інформації про транспортний засіб та ведення історії пошуків. Мобільний застосунок протестовано в реальних умовах, що підтвердило його працездатність.Документ Відкритий доступ Оптимізація режиму роботи електричної мережі при підключенні нового споживача(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Козенко, Олександр Максимович; Чижевський, Володимир ВалерійовичМагістерська дисертація складається з пояснювальної записки та графічної частини. Пояснювальна записка виконана на 98 сторінках формату А4, яка включає в себе 25 рисунків, 18 таблиць, 21 джерел використаної літератури. Графічна частина містить 5 аркушів технічних креслень форматом А3. У дисертації розглянуто режими роботи розподільчої електричної мережі при підключенні нового споживача. Проаналізовано усталені нормальні та післяаварійні режими роботи мережі з урахуванням критерію надійності N-1. Проведено моделювання режимів мережі 10 кВ, визначено перевантажені елементи та відхилення напруги. Запропоновано заходи з оптимізації режиму роботи, що забезпечують можливість приєднання нового споживача та підвищення надійності електропостачання.Документ Відкритий доступ Методи та засоби оптимізації складних аналітичних запитів в реляційних базах даних(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Луценко, Владислав Вікторович; Шульга, Максим ВолодимировичВ магістерській дисертації роглядаються методи покращення продуктивності роботи складних аналітичних запитів. З практичного боку реалізоване програмне рішення по автоматизацію процесу оптимізації відповідних запитів. Програма дозволяє на основі структурного аналізу планів виконання створити набір рекомендацій по додаванню відповідних індексів. Програмний продукт створений на мові C#.Документ Відкритий доступ Застосування акумуляторних батарей для забезпечення безперервного електропостачання на підстанціях(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Кравченко, Дмитро Олексійович; Буслова, Наїна ВолодимирівнаМагістерська дисертація складається з пояснювальної записки та графічної частини. Пояснювальна записка виконана на 98 сторінках формату А4, яка включає в себе 23 рисунки, 17 таблиці, 22 джерела використаної літератури. Графічна частина містить 7 аркушів технічних креслень форматом А1. В дисертації розглянуто питання заміни акумуляторних батарей та зарядно-підзарядних пристроїв на підстанції 110 /10 кВ. Проаналізовано технічні вимоги до систем власних потреб, а також систем постійного оперативного струму підстанцій. Розглянуто можливі схеми виконання живлення власних потреб підстанцій при наявності змінного та постійного оперативного струму. Досліджено сучасні схеми виконання систем постійного оперативного струму підстанційДокумент Відкритий доступ Оптимізація режимів роботи електричних мереж з метою зниження втрат електроенергії та підвищення енергоефективності системи(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Красноносов, Денис Костянтинович; Богомолова, Оксана СергіївнаМагістерська дисертація містить пояснювальну записку і графічну частину. Пояснювальна записка розроблена на 99 аркушах формату А4, яка включає 27 рисунків, 18 таблиць та 22 джерел використаної літератури. Графічна частина представлена на 7 аркушах технічних креслень формату А1. У дисертації досліджено оптимізацію режимів роботи електричних мереж з метою зниження втрат електроенергії та підвищення енергоефективності. Проведено аналіз структури втрат, виконано моделювання режимів мережі та розроблено математичну модель оптимізації розподілу навантаження між трансформаторами на основі лінійного програмування і принципу Парето-ефективності, реалізовану в середовищі MATLAB.