Магістерські роботи (ПЗКС)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Метод та програмне забезпечення для передбачення успішності волонтерських зборів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Лавріненко, Вадим Володимирович; Олещенко, Любов МихайлівнаОстаннім часом в Україні набув поширення волонтерський рух, важливим інструментом якого є програмне забезпечення для зборів на нагальні потреби всіх прошарків населення в умовах війни. Постає проблема у формуванні очікувань до результатів зборів і ризик їх недофінансування. Враховуючи те, що індивідуальна консультація про можливість повного фінансування збору доступна не кожному, виникає потреба у програмній системі, що зможе автоматизовано надати цю послугу одночасно великій кількості користувачів. У магістерській дисертації представлено модифікований програмний метод передбачення успішності волонтерських зборів, що спирається на градієнтний бустинг та архітектуру з використанням асинхронної обробки повідомлень. Наведено показники точності передбачень запропонованого методу, а також порівняння швидкодії навчання та передбачень програмного забезпечення, що використовує запропоновану архітектуру та базову. Для програмної реалізації методу було використано мову програмування “Python” та брокер повідомлень “Amazon Simple Queue Service”. Згідно з проведеним тестуванням, використання програмного забезпечення з запропонованою архітектурою дозволяє зменшити час обробки даних про збори кількістю понад 30, на 55-81%, порівняно з використанням архітектури, що передбачає послідовну обробку.Документ Відкритий доступ Спосіб та інтегроване середовище розроблення для візуального програмуваннямовою ASAMPL(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Лазуткін, Олег Олександрович; Сулема, Євгенія СтаніславівнаАктуальність теми. Сучасний світ програмування стикається з рядом викликів, зумовлених стрімким розвитком технологій та зростанням складності проєктів у різних сферах, від комерційної діяльності до волонтерських ініціатив. В таких умовах, питання оптимізації процесів розробки програмного забезпечення набуває особливої актуальності. Знаходження ефективних методів програмування, які б могли підвищити продуктивність розробників та якість фінальних продуктів, стає ключовим фактором, що може вплинути на успішність різноманітних проєктів від великих комерційних додатків до програм для підтримки соціально значущих ініціатив. В цьому контексті, особливу увагу заслуговує розвиток і впровадження нових підходів у сфері програмування, таких як візуальне програмування мовою ASAMPL, що може стати важливим інструментом у вирішенні актуальних завдань. Об’єктом дослідження є процес розроблення програмного забезпечення мовою ASAMPL. Предметом дослідження є методи, способи, алгоритми візуального програмування. Мета роботи: підвищення ефективності процесу розроблення програмного забезпечення мовою ASAMPL. Наукова новизна: уперше запропоновано шаблон проєктування "Integrated MVVM-Tier Pattern", характерною рисою якого є застосування принципів оптимізованої зв'язності та інтеграції між різними рівнями архітектури - Presentation, Business Logic та Data Layer, що дає змогу знизити взаємну залежність між компонентами системи, та тим самим підвищити гнучкість, модульність і масштабованість архітектури програмної системи.Документ Відкритий доступ Спосіб та програмне забезпечення для прогнозування індексу споживчих цін з урахуванням впливу факторів нестабільності в економіці(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Клапатюк, Олександр Петрович; Люшенко, Леся АнатоліївнаУ сучасних умовах важливо розробляти ефективні методи прогнозування ключових економічних індикаторів, зокрема Індексу споживчих цін (ІСЦ). Цей індикатор відображає загальні тенденції змін рівня цін та впливає на фінансове становище споживачів. У дисертації розглядаються методи та алгоритми для прогнозування ІСЦ з використанням статистичних моделей й техніки машинного навчання. В умовах економічної нестабільності прогнозування ІСЦ набуває особливої актуальності. Запропонований у дисертації підхід, що комбінує моделі ARIMAX/SARIMAX з алгоритмом Gradient Boosting, дозволяє підвищити точність прогнозів ІСЦ, зменшивши середню абсолютну похибку до 60%. відносно класичного методу. Перевагою цього підходу є можливість враховувати як лінійні, так і нелінійні залежності та аномалії в даних. Дослідження пропонує інноваційний спосіб та програмне забезпечення для прогнозування ІСЦ, поєднуючи статистичні методи з машинним навчанням. Застосування цього підходу забезпечує краще розуміння динаміки ринку для прийняття ефективних економічних рішень.Документ Відкритий доступ Метод та програмне забезпечення для кольоризації зображень у відтінках сірого(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Каснер, Максим Юрійович; Шкурат, Оксана СергіївнаСучасні нейромережеві технології перетворення зображень ґрунтуються на застосуванні моделей згорткових нейронних мереж. Такий підхід є ефективним для автоматизації процесів, але має свої обмеження щодо точності колоризації та процесу навчання. Тому створення ефективного методу та відповідного програмного забезпечення колоризації растрових зображень у відтінках сірого залишається актуальною задачею. У магістерській дисертації представлене дослідження використання моделей згорткових нейронних мереж для колоризації зображень у відтінках сірого. Запропоновано метод колоризації на основі моделі U-Net, що містить етап передоброблення зображення – квантування рівнів сірого для навчання та роботи нейронної мережі, та етап постоброблення – застосування функції нормалізації та сигмоїдної функції активації до результатів згорткових шарів мережі. Для розроблення програмного забезпечення, що реалізує запропонований метод колоризації зображень у відтінках сірого, було використано мову програмування Python, бібліотеки TensorFlow, NumPy, Flask. Використання запропонованого методу, згідно з дослідженнями, дозволяє збільшити ефективність навчання моделі та точність колоризації зображень на понад 3%. Тому впровадження запропонованого методу колоризації зображень здатне покращити якість колоризованих зображень і може використовуватися в системах комп’ютерного зору як модуль попереднього оброблення зображень.Документ Відкритий доступ Метод і програмне забезпечення для виявлення схожості зображень(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Виноградова, Анастасія Сергіївна; Саяпіна, Інна ОлександрівнаАктуальність дослідження полягає в необхідності розвитку технологій для виявлення схожості зображень, які мають широке застосування від цифрової обробки медіа до систем безпеки та інтелектуального аналізу даних. Сучасний ринок вимагає більш вдосконалених рішень для точного та ефективного порівняння та аналізу візуальних даних. Мета і задачі дослідження. Розробити метод і програмне забезпечення для виявлення схожості зображень, яке забезпечує високу точність та ефективність у виявленні та порівнянні візуальних даних. Об’єктом дослідження є процес виявлення схожості між зображеннями. Предметом дослідження є методи та алгоритми для порівняння та аналізу візуальних даних. Новизна одержаних результатів. У даній роботі представлений новий метод виявлення схожості зображень, який інтегрує передові алгоритми виявлення ключових точок, техніки глибокого навчання та інноваційні підходи до кластеризації даних для підвищення точності та швидкості обробки зображень.Документ Відкритий доступ Спосіб та програмне забезпечення для автоматизованого аналізу та прогнозування ризиків операцій з криптовалютами(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Кондрацький, Владислав Вадимович; Люшенко, Леся АнатоліївнаЗа останні роки попит до альтернативної форми цифрових активів та загалом такого способу електронного платежу зростає. Криптовалюти мають досить високу волатильність. Це може призводити до втрати частини можливого прибутку для тих хто інвестує. Як наслідок зростаючої популярності та нестабільності крипторинку він потребує розробку нових та вдосконалення існуючих способів та програмного забезпечення для автоматизованого аналізу та прогнозування ризиків в операціях з ними. У магістерській дисертації досліджено методи ARIMA, LSTM, CNN, Random Forest, Gradient Boosting, Var, ES та стекінг технологію. Описано розроблений комбінований спосіб та програмне забезпечення, що на основі експертного аналізу та стекінгу, комбінує статистичні методи, алгоритми машинного навчання та методи штучного інтелекту, забезпечуючи більшу точність та адаптивність прогнозування в реальному часі.Документ Відкритий доступ Спосіб та програмне забезпечення для розпізнавання тексту на зображеннях(КПІ ім.Ігоря Сікорського, 2024) Снітко, Маріанна Дмитрівна; Хіцко, Яна ВолодимирівнаНа сьогодні, технології розпізнавання тексту на зображеннях є невід'ємною частиною багатьох областей, від автоматизації офісних процесів до розширених систем безпеки. Проблема полягає в тому, що існуючі системи часто не забезпечують достатньої точності або швидкості обробки, особливо при розпізнаванні рукописного тексту. Така ситуація створює потребу в більш ефективних рішеннях. Наявні програмні рішення для розпізнавання тексту на зображеннях зазвичай опираються на традиційні методи оптичного розпізнавання символів. Однак, ці методи часто стикаються з проблемою, такою як низька точність при роботі з рукописним текстом, що призводить до збільшення часу на обробку даних та зниження загальної продуктивності системи. Запропонований спосіб полягає у створенні унікальної моделі конволюційної нейронної мережі для розпізнавання рукописного тексту, яка ефективно поєднує інноваційні архітектурні рішення та оптимізовані гіперпараметри. Запропонований спосіб дозволяє досягти високої точності розпізнавання – 94,68%, одночасно маючи середній час обробки даних до 22.79 мілісекунд. Для реалізації запропонованого у магістерській дисертації способу реалізовано програмне забезпечення з використанням технологій Python, Tensorflow, Scikit, OpenCV, Tkinter.Документ Відкритий доступ Спосіб і програмне забезпечення для автоматичної генерації тестів для вебдодатків(КПІ ім.Ігоря Сікорського, 2024) Линь, Дмитро Іванович; Юрчишин, Василь ЯковичЩодня кількість розроблюваних вебдодатків, як і галузей їх застосування, збільшується. Чи не найважливішу роль у забезпеченні їх високої якості та задоволення ними користувачів відіграє процес тестування. Хоча у відкритому доступі є досить велика кількість популярних бібліотек, що допомагають автоматизовувати тестування, вони не здатні повністю перебрати на себе цей процес. Тому розробка способу підвищення рівня автоматизації тестування вебзастосунків є актуальною задачею. У магістерській дисертації представлене дослідження використання моделей машинного навчання для вивчення послідовностей даних, що репрезентують кроки тестування вебдодатків. Запропонований спосіб для генерації виконуваних тестових сценаріїв, що базується на машинній моделі для розпізнавання елементів на веб-сторінках за їх зовнішніми властивостями та LSTM-моделі для обробки й генерації послідовностей слів, що описують правильні послідовності кроків тестування, перевірені за допомогою спеціально створеної мови для їх опису. Для розроблення програмного забезпечення, що реалізує цей спосіб використано мову програмування Python та наступні її бібліотеки: Scikit-learn, Keras, Lark, Pandas. Застосування способу для виявлення дефектів у інтерфейсах веб-сторінок, згідно з результатами дослідженнями, дозволяє підвищити швидкість виконання цього процесу у 3 рази в порівнянні з людиною. Тому подальше навчання розробленої програмної системи здатне значно покращити якість і швидкість тестування вебдодатків.Документ Відкритий доступ Спосіб та програмне забезпечення для організації та мінімізації часу виконання задач(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Коваль, Андрій Олександрович; Хіцко, Яна ВолодимирівнаАктуальність теми. Актуальність даної теми полягає в зростаючій потребі в ефективному управлінні задачами в умовах стрімкого розвитку інформаційних технологій та збільшення обсягу даних. Розвиток методів для ефективного розподілу робіт між виконавцями є ключовим для підвищення продуктивності та конкурентоспроможності організацій. Пропонований у цій роботі алгоритм, що інтегрує методи повного перебору та апроксимації Фогеля, разом з алгоритмом балансування навантаження, відкриває нові можливості для розв’язання цієї проблеми. Об’єкт дослідження: процес планування порядку виконання задач та їх розподілення між працівниками з мінімізацією часу простою. Предмет дослідження: методи, алгоритми та програмні засоби для оптимізації процесу планування та розподілу задач. Мета роботи: розробка та валідація алгоритму, який зможе динамічно обирати підхід для оптимізації порядку виконання задач залежно від розміру набору даних. Методи досліджень: Теоретичний та емпіричний аналіз існуючих методів і сервісів для розподілення задач. Наукова новизна полягає у впровадженні алгоритму для розподілу задач, що складається з декількох різних за своєю сутністю етапів таких як балансування, алгоритм Фогеля та повного перебору. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає у значному поліпшенні процесу розподілу задач. Розроблений алгоритм дозволяє оптимально розподіляти задачі між виконавцями, забезпечуючи ефективне використання ресурсів і мінімізацію часу виконання. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи представлені та обговорені на XVI науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2023 (м. Київ, 28- 30 листопада 2023 р.) Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, п’яти основних розділів, висновків та додатків. У вступі надано огляд дослідження, обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету і задачі, підкреслено наукову новизну та практичну значущість отриманих результатів, а також наведено інформацію про апробацію та впровадження результатів дослідження. Перший розділ присвячено огляду існуючих методів та підходів у сфері розподілення завдань. Аналізується сильні та слабкі сторони цих методів і висвітлюється потреба у новому рішенні. У другому розділі представлено розроблений алгоритм, який є модифікацією алгоритму для вирішення транспортної задачі. Третій розділ охоплює технічні аспекти розробки алгоритму, включаючи вибір технологій та інструментів. Також тут описано процес програмної реалізації алгоритму та його практичне застосування. Четвертий розділ містить детальний аналіз результатів, отриманих від реалізації алгоритму, із проведенням випробувань на різних наборах даних. П’ятий розділ зосереджується на розробці бізнес-моделі для стартапу, включаючи аналіз ринку, виявлення зацікавлених сторін, формулювання унікальної ціннісної пропозиції, а також розрахунок та систематизацію доходів і витрат. У висновках підбито підсумки проведеної роботи, висвітлено ключові здобутки та перспективи подальшого розвитку проекту. Робота виконана на 75 аркушах, містить 3 додатки та посилання на список використаних літературних джерел з 17 найменувань. У роботі наведено 22 рисунки та 6 таблиць. Ключові слова. Розподілення задач. Алгоритм апроксимації Фогеля. Алгоритми оптимізаціїДокумент Відкритий доступ Метод та програмне забезпечення для розпізнавання англомовних акцентів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Манохін, Андрій Віталійович; Рибачок, Наталія АнтонівнаДана магістерська дисертація присвячена розробленню та реалізації комбінованого методу для отримання ознак із аудіофайлів. В ході даної магістерської дисертації було проаналізовано ряд існуючих методів аналізу аудіофайлів та запропоновано комбінований метод отримання ознак із аудіофайлів, який відрізняється від існуючих унікальним порядком виконання процедур оброблення мовленнєвого сигналу, а саме, застосуванням алгоритму LPC після оброблення сигналу методом DWT, що дозволяє підвищити точність передбачень англомовних акцентів у середньому на 5%. У даній магістерській дисертації розроблено програмне забезпечення що реалізує розроблений метод отримання ознак із аудіофайлів.Документ Відкритий доступ Комбінований програмний метод розпізнавання ReDoS вразливостей(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Труш, Артем Олександрович; Погорелов, Володимир ВолодимировичДана магістерська дисертація присвячена розробленню та реалізації комбінованого програмного методу для розпізнавання ReDoS вразливостей. В ході даної магістерської дисертації було проаналізовано ряд існуючих методів та способів розпізнавання ReDoS вразливостей та запропоновано комбінований програмний метод, який відрізняється від існуючих методів реалізацією на основі мікросервісної архітектури з інтеграцією Телеграм-бота, поєднанням декількох статичних методів аналізу регулярних виразів на предмет вмісту ReDoS вразливостей та наявністю попередньої стандартизації, що дозволяє пришвидшити розпізнавання ReDoS вразливостей у середньому на 6%, а також забезпечити розпізнавання на 8-9% більше регулярних виразів. У даній магістерській дисертації розроблено програмне забезпечення для перевірки регулярних виразів на вміст потенційних вразливостей ReDoS.Документ Відкритий доступ Алгоритмічно-програмний метод для виявлення фейкових новин на основі алгоритмів машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Санжаровський, Анатолій Ігорович; Юрчишин, Василь ЯковичДана магістерська дисертація присвячена розробленню та реалізації алгоритмічно-програмного методу для виявлення фейкових новин на основі алгоритмів машинного навчання. В ході даної магістерської дисертації було проаналізовано ряд існуючих алгоритмів та методів виявлення фейкових новин та запропоновано алгоритмічно-програмний метод для виявлення фейкових новин на основі алгоритмів машинного навчанння, який відрізняється від наявних методів використанням ансамблю з трьох алгоритмів, результати кожного з яких використовуються для вибору компактніших спеціалізованих моделей для наступних алгоритмів, що в підсумку дозволяє пришвидшити процес виявлення фейкових новин в тексті на 30% у порівнянні з аналогами, а також зменшити середню хибність на 25%. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що розроблене програмне забезпечення алгоритмічно-програмного методу для виявлення фейкових новин сприятиме зменшенню поширенню фейків та допомогатиме їх виявленню.. У даній магістерській дисертації розроблено програмне забезпечення для виявлення фейкових новин на основі алгоритмів машинного навчання.Документ Відкритий доступ Метод та програмне забезпечення для моделювання двигунів внутрішнього згоряння за технологією цифрових двійників(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Песчанський, Даниїл Юрійович; Сулема, Євгенія СтаніславівнаДана магістерська дисертація присвячена розробленню та реалізації універсального програмного методу моделювання цифрових двійників двигунів внутрішнього згоряння, що значно пришвидшать процес моделювання. В ході даної магістерської дисертації було проаналізовано ряд існуючих підходів та методів створення цифрових двійників та запропоновано універсальний програмний метод програмного створення цифрового двійника поршневого двигуна внутрішнього згоряння, який на відміну від існуючих використовує інформаційний файл поведінкової моделі та надає можливість моделювання двигуна внутрішнього згоряння довільної конфігурації, що дозволяє скоротити час розроблення програмного забезпечення цифрового двійника на 20-30% за рахунок універсального механізму моделювання. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що запропонований метод дозволяє спростити процес розроблення прикладного програмного забезпечення на основі технології цифрових двійників для автомобільної промисловості. У даній магістерській дисертації розроблено програмний метод моделювання двигунів внутрішнього згоряння за технологією цифрових двійників.Документ Відкритий доступ Метод та програмне забезпечення для пошуку оптимального варіанту тріангуляції(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Кривда, Павло Сергійович; Сулема, Євгенія СтаніславівнаДана магістерська дисертація присвячена розробленню та реалізації алгоритму тріангуляції у вигляді програмного забезпечення, завдяки якому рендеринг здійснювався б на 10% швидше. В ході даної магістерської дисертації було проаналізовано ряд існуючих алгоритмів та методів тріангуляції та запропоновано метод та програмне забезпечення пошуку оптимального варіанту тріангуляції, який відрізняється від існуючих виконанням процесу тріангуляції, який передує процесам рендерингу та пререндерингу, що дозволяє зменшити час виконання процесів 3D-візуалізації у середньому на 10%. У даній магістерській дисертації розроблено метод та програмне забезпечення пошуку оптимального варіанту тріангуляції.Документ Відкритий доступ Метод та програмне забезпечення виявлення DDoS-атак прикладного рівня на ресурси вебсерверів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Кравчук, Аркадій Андрійович; Погорелов, Володимир ВолодимировичДана магістерська дисертація присвячена розробленню та реалізації модифікованого методу для виявлення DDoS-атак прикладного рівня на ресурси вебсерверів. Під час виконання даної магістерської дисертації було проаналізовано наявні дослідження щодо розпізнавання розподілених атак на відмову в обслуговуванні та запропоновано модифікований метод виявлення DDoS-атак прикладного рівня на ресурси вебсерверів, який відрізняється від наявних методів реалізацією складових компонентів і їх взаємодій у контексті мікросервісної архітектури та, крім того, способом зчитування значень атрибутів із вебзапитів за допомогою middleware для вебфреймворку, що в підсумку дозволяє в 2 рази пришвидшити процес виявлення даних кібератак у порівнянні з аналогами, а також дозволяє отримати необхідні параметри на рівні захищеної версії протоколу HTTPS відповідно. Класифікація DDoS-атак в даному методі ґрунтується на обчисленні інформаційної ентропії значень атрибутів вебзапитів, які були вперше запропоновані саме для ідентифікації низькошвидкісних атак на вебсайти. Це дозволило досягти задовільного рівня точності класифікації, а висока швидкодія стала можливою завдяки малій обчислювальній складності даного підходу. У даній магістерській дисертації розроблено програмне забезпечення для виявлення DDoS-атак на рівні гіпертекстових протоколів.Документ Відкритий доступ Модифікований метод автоматичного генерування коду програмних компонентів для фреймворку Angular(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Гулько, Данило Тарасович; Заболотня, Тетяна МиколаївнаДана магістерська дисертація присвячена розробленню та реалізації модифікованого методу автоматичного генерування коду програмних компонентів для фреймворку Angular. В ході даної магістерської дисертації було проаналізовано ряд існуючих алгоритмів та методів генерування коду та запропоновано метод автоматичного генерування коду програмних компонентів для фреймворку Angular мовою TypeScript, який, на відміну від існуючих, характеризується формалізацією вхідних даних та збереженням синтаксичних зв’язків при перекладі, що дозволяє підвищити швидкість написання коду для невеликих програмних задач у 10-15 разів за рахунок зменшення кількості введених символів та покращити точність перекладу на 3-10%.. У даній магістерській дисертації розроблено програмне забезпечення для автоматичного генерування коду компонентів фреймворку Angular.Документ Відкритий доступ Метод та програмне забезпечення для моделювання віброзахисного процесу за технологією цифрових двійників(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Атаманюк, Олексій Віталійович; Легеза, Віктор ПетровичДана магістерська дисертація присвячена розробленню та реалізації універсального програмного методу створення поведінкової моделі цифрових двійників віброзахисного процесу для широкого спектру споруд. В ході даної магістерської дисертації було проаналізовано ряд існуючих підходів та методів створення цифрових двійників та запропоновано універсальний програмний метод створення поведінкової моделі цифрових двійників віброзахисного процесу для широкого спектру споруд, що використовує кульовий гасник і дозволяє зменшити час побудови та інтеграції поведінкової моделі на 5–10% порівняно з існуючими підходами. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що запропонований програмний метод дозволяє підбирати оптимальні значення для зменшення руйнування від вимушених коливань у 3–4 рази. У даній магістерській дисертації розроблено програмне забезпечення для створення поведінкової моделі цифрового двійника віброзахисного процесу для висотних гнучких споруд.Документ Відкритий доступ Метод та програмне забезпечення для розпізнавання зображень рентгенологічних досліджень(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Антушева, Марія Ярославівна; Шкурат, Оксана СергіївнаДана магістерська дисертація присвячена розробленню та реалізації алгоритмічно-програмного методу та програмного забезпечення для розпізнавання зображень рентгенологічних досліджень. В ході даної магістерської дисертації було проаналізовано ряд існуючих алгоритмів та методів розпізнавання зображень, побудови і навчання штучних нейронних мереж та запропоновано новий метод навчання нейронної мережі, що ґрунтується на комплексному використанні методів Adam та SGD, програмна реалізація якого дозволила підвищити точність розпізнавання зображень до 95-97% при збільшенні часу на навчання на 1-2%. У даній магістерській дисертації розроблено програмне забезпечення для розпізнавання злоякісних новоутворень на рентгенологічних зображеннях.Документ Відкритий доступ Модифікований Term Frequency метод виявлення нечітких дублікатів в електронних текстових документах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Чумак, Михайло Сергійович; Заболотня, Тетяна МиколаївнаДокумент Відкритий доступ Програмний метод ідентифікації ризиків та затримок у Agile-проєктах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Тютюнник, Петро Богданович; Рибачок, Наталія Антонівна