Дисертації (СПСКС)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено дисертації, які захищені працівниками кафедри.
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Моделі та метод розпізнавання емоційної тональності фрагментів тексту в універсальних комп’ютерних системах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Коровій, Олександр Сергійович; Терейковський, Ігор АнатолійовичКоровій О.С. Моделі та метод розпізнавання емоційної тональності фрагментів тексту в універсальних комп’ютерних системах. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії з галузі знань 12 Інформаційні технології за спеціальністю 123 Компʼютерна інженерія. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2026. Дисертаційна робота присвячена вирішенню наукового завдання яке полягає у розробці нейромережевих моделей та методу, що забезпечують підвищення ефективності розпізнавання емоційної тональності фрагментів тексту в універсальних комп’ютерних системах в умовах обмежених обчислювальних ресурсів з урахуванням лінгвістичної специфіки української мови. Актуальність цього наукового завдання зумовлена безпрецедентним зростанням обсягів неструктурованих текстових даних у соціальних мережах, медіа та на онлайн-платформах, що формує високий попит на технології автоматичного розпізнавання емоційної тональності з боку державних органів та бізнес-структур. Для українського інформаційного простору ця проблематика набуває стратегічного значення в умовах повномасштабного збройного вторгнення, коли інформаційно-психологічні операції противника цілеспрямовано використовують емоційну маніпуляцію через соціальні мережі для дестабілізації суспільних настроїв і підриву стійкості держави. Разом із тим більшість існуючих засобів розпізнавання емоційної тональності потребує суттєвої адаптації до лінгвістичної специфіки української мови, характеризується високими вимогами до обчислювальних ресурсів і залежністю від закордонної інфраструктури, що обмежує їх надійність та достовірність результатів. Це визначає доцільність розробки нейромережевих моделей і методу, орієнтованих на ефективне розгортання у вітчизняних інформаційних системах за умов обмежених обчислювальних ресурсів. Об’єктом дослідження дисертаційної роботи є процеси розпізнавання емоційної тональності текстових фрагментів в універсальних комп’ютерних системах. Предметом дослідження є моделі та метод розпізнавання емоційної тональності текстових фрагментів. Метою дисертаційного дослідження є підвищення ефективності засобів для розпізнавання емоційної тональності фрагментів тексту в універсальних комп'ютерних системах за рахунок підвищення якості розпізнавання з урахуванням обмежень щодо обчислювальної ресурсоємності, а також лінгвістичних особливостей української мови. Відповідно до мети дослідження сформульовано такі наукові завдання: 1. Провести аналіз сучасних методів і засобів розпізнавання емоційної тональності тексту та визначити перспективні шляхи підвищення їх ефективності. 2. Провести розвиток методологічної бази розпізнавання емоційної тональності текстових фрагментів з використанням нейромережевих засобів в універсальних комп'ютерних системах. 3. Розробити метод розпізнавання емоційної тональності текстових фрагментів з використанням нейромережевих засобів в універсальних комп’ютерних системах. 4. Розробити та дослідити систему розпізнавання емоційної тональності фрагментів тексту в універсальних комп’ютерних системах. Основні наукові результати дисертаційного дослідження: - Вперше розроблено модель побудови нейромережевих засобів розпізнавання емоційної тональності фрагментів тексту, що за рахунок модульної інтеграції процедур токенізації на основі підслівних одиниць та визначення формалізованої множини конструктивних параметрів нейромережевої моделі, забезпечує адаптацію нейромережевих засобів до лінгвістичної специфіки та ресурсних обмежень умов застосування. - Вперше розроблено концептуальну модель розпізнавання емоційної тональності фрагментів тексту, що за рахунок системного узгодження параметрів нейромережевої архітектури з обмеженнями обчислювальних ресурсів та лінгвістичною специфікою навчальних даних, забезпечила формалізований опис напрямків досліджень з розробки відповідних засобів розпізнавання. - Отримав подальший розвиток метод розпізнавання емоційної тональності фрагментів тексту, що за рахунок комплексного використання моделі побудови нейромережевих засобів, удосконаленої системи критеріїв оцінювання та розробленого анотованого корпусу україномовних текстів, забезпечує можливість адаптації архітектури засобу розпізнавання до умов застосування та розширення лексичного покриття предметної області, що дозволяє підвищити якість розпізнавання з урахуванням обмежень щодо обчислювальної ресурсоємності, а також лінгвістичних особливостей української мови. - Отримала подальший розвиток система критеріїв оцінювання ефективності засобів розпізнавання емоційної тональності фрагментів тексту, що за рахунок використання розширеної множини метрик якості, інтерпретованості та ресурсоємності, дозволила розрахувати критерії якості класифікації, обчислювальної складності, а на їх основі і критерій сумарної ефективності, що забезпечує можливість комплексного оцінювання засобів розпізнавання з позицій точності, інтерпретованості та обчислювальних витрат. Практичне значення одержаних результатів полягає у розробці архітектури системи розпізнавання емоційної тональності фрагментів тексту, що дозволяє підвищити якість розпізнавання, адаптована для інтеграції в універсальні комп’ютерні системи моніторингу інформаційного простору, а також може бути використана для створення спеціалізованих інструментальних засобів відповідного призначення. Практичне цінність одержаних результатів полягає у наступному: - Застосування розробленого методу розпізнавання емоційної тональності фрагментів тексту дозволяє приблизно на 26% підвищити якість розпізнавання емоційної тональності при розгортанні засобів розпізнавання на високопродуктивних системах або забезпечити функціонування з латентністю менше 100 мкс при розгортанні засобів розпізнавання на мобільних пристроях. - Створений анотований україномовний корпус даних може бути використаний науковою спільнотою для подальших досліджень у галузі обробки природної мови. - Розроблені програмні застосунки, що реалізують запропонований метод, впроваджені в навчальний процес на кафедрі системного програмування і спеціалізованих комп’ютерних систем Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського" (акт впровадження від 30.04.2026). У вступі показано актуальність теми дисертації, обґрунтовано мету і завдання дослідження, визначено наукову та практичну цінність отриманих результатів і особистий внесок автора у спільних публікаціях. У першому розділі проведено комплексний аналіз предметної області, розглянуто постановку задачі розпізнавання емоційної тональності в контексті універсальних комп'ютерних систем, проаналізовано відомі засоби та виявлено ключові проблеми, зокрема, дефіцит даних для української мови та відсутність системних підходів до проєктування обчислювально ефективних моделей. Визначено, що важливим напрямком підвищення ефективності є вдосконалення нейромережевих засобів розпізнавання. У другому розділі вдосконалено методологічну базу розпізнавання емоційної тональності текстових фрагментів з використанням нейромережевих засобів в універсальних комп'ютерних системах. Розроблено концептуальну модель розпізнавання емоційної тональності фрагментів тексту. Удосконалено систему критеріїв оцінювання ефективності засобів розпізнавання. Розроблено модель побудови нейромережевих засобів розпізнавання емоційної тональності. У третьому розділі запропоновано метод розпізнавання емоційної тональності текстових фрагментів з використанням нейромережевих засобів в універсальних комп’ютерних системах. В рамках розробки методу обґрунтовано процедуру підготовки вхідних даних. Розроблено математичну модель, яка формалізує процес розпізнавання як композицію функцій представлення, вилучення контекстуальних ознак та класифікації. Розроблено механізм вибору архітектури нейромережевої моделі, що забезпечує адаптацію засобів до умов застосування. У четвертому розділі розроблено та досліджено систему розпізнавання емоційної тональності текстових фрагментів в універсальних комп’ютерних системах. Розроблено архітектуру програмної системи розпізнавання емоційної тональності фрагментів тексту. Створено анотований україномовний корпус емоційно забарвлених текстів. Експериментально підтверджено, що запропоновані рішення дозволяють підвищити ефективність процесу розпізнавання емоційної тональності фрагментів тексту в універсальних комп'ютерних системах за рахунок підвищення якості розпізнавання з урахуванням обмежень щодо обчислювальної ресурсоємності, а також лінгвістичних особливостей української мови. Основні результати дисертаційної роботи опубліковано у 10 публікаціях, з яких 2 статті в періодичних виданнях, що проіндексовані у базі даних Scopus, 3 публікації опубліковані у фахових виданнях, включених до переліку наукових фахових видань України з присвоєнням категорії «Б», 3 публікації у матеріалах наукових конференцій. Отримано 2 авторських свідоцтва на компʼютерні програми.Документ Відкритий доступ Моделі та метод розпізнавання ключових слів у голосовому сигналі в компʼютерних системах з обмеженими ресурсами(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Дідус, Андрій Володимирович; Терейковський, Ігор АнатолійовичДідус А.В. Моделі та метод розпізнавання ключових слів у голосовому сигналі в компʼютерних системах з обмеженими ресурсами. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії з галузі знань 12 Інформаційні технології за спеціальністю 123 Компʼютерна інженерія. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2026. Дисертаційна робота присвячена вирішенню наукового завдання щодо розробки моделей та методу, які ґрунтуються на принципах динамічного програмування та забезпечують підвищення ефективності розпізнавання ключових слів у голосовому сигналі в комп’ютерних системах з обмеженими ресурсами. Актуальність цього наукового завдання зумовлена стрімкою інтеграцією голосового керування у широкий спектр вбудованих пристроїв, що охоплюють побутову електроніку, промислові системи та Інтернет речей. Голосовий сигнал перетворюється на найбільш природний канал комунікації, особливо у випадках, коли візуальний або тактильний контакт із пристроєм є ускладненим чи неможливим. Для українського безпекового та оборонного сектору зазначені питання є надзвичайно важливими в умовах повномасштабного збройного вторгнення. Системи безконтактного голосового керування технічними засобами необхідні в ситуаціях, де висуваються жорсткі вимоги до надійного розпізнавання команд з обмеженого словника в реальному часі за умов дефіциту обчислювальних ресурсів і відсутності стабільного каналу зв'язку. Разом із тим більшість сучасних рішень на базі глибоких нейронних мереж характеризується високими вимогами до обчислювальних потужностей, залежністю від хмарної інфраструктури та складністю оперативної адаптації до зміни набору ключових слів. Це унеможливлює їх безпосереднє застосування у спеціалізованих обчислювальних модулях зазначеного типу й визначає доцільність розробки засобів розпізнавання, що ґрунтуються на принципах динамічного програмування. Об’єктом дослідження являється процеси розпізнавання ключових слів у голосовому сигналі в комп’ютерних системах з обмеженими ресурсами. Предметом дослідження являються моделі та метод розпізнавання ключових слів у голосовому сигналі. Метою дисертаційного дослідження є підвищення ефективності розпізнавання ключових слів з малого словника за рахунок підвищення якості розпізнавання та оперативності адаптації до модифікації набору ключових слів з урахуванням обмеженості обчислювальної ресурсоємності комп'ютерної системи. Відповідно до мети дослідження сформульовано такі наукові завдання: 1. Провести аналіз відомих методів і засобів розпізнавання ключових слів у голосовому сигналі та визначити перспективні шляхи підвищення їх ефективності в комп’ютерних системах з обмеженими ресурсами. 2. Розвинути теоретичні засади процесу розпізнавання ключових слів з малого словника на основі принципів динамічного програмування. 3. Розробити метод розпізнавання ключових слів з малого словника з урахуванням обмеженості обчислювальної ресурсоємності комп'ютерної системи. 4. Розробити та дослідити систему розпізнавання ключових слів з малого словника в компʼютерних системах з обмеженими ресурсами. Основні наукові результати дисертаційного дослідження: - Вперше розроблено метод розпізнавання ключових слів у голосовому сигналі, який за рахунок поєднання адаптивної попередньої обробки з процесами, визначеними в запропонованій моделі побудови, забезпечує підвищення якості розпізнавання та оперативності адаптації до модифікації набору ключових слів з урахуванням обмеженості обчислювальної ресурсоємності комп'ютерної системи. - Вперше розроблено концептуальну модель розпізнавання ключових слів у голосовому сигналі, що за рахунок системної декомпозиції інтегрального показника ефективності на функціональні складові даних, сигналу та моделі, дозволила визначити можливість підвищення ефективності процесу розпізнавання шляхом застосування адаптивної попередньої обробки, врахування вагомості окремих інформативних ознак, модульної інтеграції процесів параметризації та класифікації, а також врахування специфіки метричного порівняння в умовах обмежених обчислювальних ресурсів. Отримав подальший розвиток підхід до пріоритезації інформативності ознак голосового сигналу, що за рахунок застосування вагових коефіцієнтів при формуванні дискретних еталонних шаблонів та параметризації вхідного потоку, забезпечує можливість комплексного узгодження показників точності, оперативності та обчислювальної ресурсоємності засобів розпізнавання голосових сигналів. Отримала подальший розвиток модель побудови засобів розпізнавання ключових слів, яка за рахунок реалізації підходу до пріоритезації інформативності ознак через модульну інтеграцію процедур зваженого акустичного фінгерпринтингу та детерміністичного шаблонного зіставлення дозволяє підвищити оперативність та зменшити ресурсоємність засобів розпізнавання. Практичне значення одержаних результатів полягає у розробці архітектури системи розпізнавання ключових слів у голосовому сигналі, що забезпечує підвищення ефективності розпізнавання та придатна для розгортання на комп'ютерних засобах з обмеженими обчислювальними ресурсами. Запропоновані моделі та метод можуть бути використані при створенні інтерфейсів голосового керування спеціалізованим обладнанням і мобільними застосунками. Практична цінність одержаних результатів полягає у наступному: - Застосування розробленого методу розпізнавання ключових слів дозволяє за метрикою F1 в 1.05-1.2 рази підвищити точність розпізнавання по відношенню до класичних комп’ютерних засобів, що базуються на принципах динамічного програмування, при дотриманні обмежень щодо оперативності та ресурсоємності, а по відношенню до засобів розпізнавання на основі нейронних мереж при співрозмірній точності розпізнавання - більше ніж в 3 рази підвищити оперативність та більше ніж в 5 разів зменшити обчислювальну ресурсоємність, забезпечуючи при цьому оперативність адаптації до модифікації набору ключових слів. - Розроблені програмні додатки, що реалізують запропоновані моделі та метод, впроваджені в навчальний процес на кафедрі системного програмування і спеціалізованих комп’ютерних систем Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського" (акт впровадження від 30.04.2026). У вступі обґрунтовано актуальність теми дисертації, визначено мету і завдання дослідження, розкрито наукове та практичне значення результатів, а також відображено особистий внесок автора у працях, опублікованих у співавторстві. У першому розділі розглянуто сучасний стан проблеми розпізнавання ключових слів у системах з обмеженими ресурсами. Проведено аналіз класичних та нейромережевих підходів, виявлено їхні переваги та недоліки. Обґрунтовано доцільність співвіднесення шляхів підвищення ефективності розпізнавання ключових слів у голосовому сигналі в комп’ютерних системах з обмеженими ресурсами з розробкою засобів, що базуються на принципах динамічного програмування. У другому розділі проведено розвиток теоретичних засад процесу розпізнавання ключових слів з малого словника на основі принципів динамічного програмування. Розроблено концептуальну модель розпізнавання ключових слів у голосовому сигналі, що ґрунтується на представленні інтегрального показника ефективності (часової, ресурсної, адаптивної) як векторного функціоналу. Розроблено підхід до пріоритезації інформативності ознак голосового сигналу, який забезпечує можливість комплексного узгодження показників точності, оперативності та обчислювальної ресурсоємності засобів розпізнавання голосових сигналів. У третьому розділі розроблено метод розпізнавання ключових слів з малого словника з урахуванням обмеженості обчислювальної ресурсоємності комп'ютерної системи. При цьому сформовано процедури підготовки вхідних та вихідних даних, запропоновано багатоетапний конвеєр попередньої обробки сигналу та визначено зміст та послідовність реалізації етапів методу. У четвертому розділі розроблено та досліджено систему розпізнавання ключових слів з малого словника в компʼютерних системах з обмеженими ресурсами. Запропоновано архітектуру системи розпізнавання, розроблено експериментальну установку та проведено експериментальні дослідження, що підтвердили доцільність використання дисертаційних рішень для підвищення ефективності процесу розпізнавання ключових слів з малого словника за рахунок підвищення якості розпізнавання та оперативності адаптації до модифікації набору ключових слів з урахуванням обмеженості обчислювальної ресурсоємності комп'ютерної системи. Основні результати дисертаційної роботи опубліковано у 11 публікаціях, з яких 1 стаття в періодичному виданні, що проіндексоване у міжнародній наукометричній базі Scopus, 4 статті у фахових виданнях, категорії «Б» та 4 міжнародних та всеукраїнських науково-практичних конференціях, отримано 2 авторських свідоцтва на компʼютерні програми.Документ Відкритий доступ Методи, моделі та засоби прогнозування навантаження на вебсервер(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Радченко, Костянтин Олександрович; Терейковський, Ігор АнатолійовичРадченко К.О. Методи, моделі та засоби прогнозування навантаження на вебсервер. – Кваліфікаційна праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії з галузі знань 12 Інформаційні технології за спеціальністю 123 Комп’ютерна інженерія. Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2025. Дисертація присвячена розв'язанню актуальної науково-практичної задачі підвищення ефективності процесу прогнозування навантаження на вебсервер. В результаті проведеного аналізу була визначена перспективність вдосконалення шаблонів нормальної поведінки вебсерверів шляхом впровадження в їх математичне забезпечення сучасних методів частотно-часового аналізу сигналів на базі теорії вейвлет-перетворень. Було досліджено методи прогнозування навантаження на вебсервер з використанням вейвлет-перетворень у поєднанні з нейронними мережами. Актуальність теми обумовлена необхідністю забезпечення стабільної роботи вебресурсів в умовах нестабільного трафіку та різких пікових навантажень. Проведено аналіз теоретичних основ вейвлет-аналізу, класифікацію базисних функцій і розроблено критерії оцінки їх ефективності в задачах часових рядів. Запропоновано інтегровану модель, в якій вейвлет-декомпозиція застосовується для попередньої обробки вхідного сигналу, що дозволяє виокремити значущі компоненти навантаження на різних рівнях масштабу. Розроблено методику вибору оптимального порядку вейвлет-декомпозиції, що забезпечує компроміс між глибиною аналізу та збереженням корисної інформації. На відміну від методів Фур’є, вейвлети дозволяють локалізувати характеристики сигналу як у часовій, так і у частотній області, що дає змогу виділяти тренди, піки навантаження, флуктуації та періодичні аномалії. Проте в поточному науковому дискурсі мало вивченими залишаються питання вибору оптимального вейвлет-базису для задач такого типу, побудови комбінованихмоделей, а також критеріїв оцінювання якості таких моделей у порівнянні з класичними підходами. У зв’язку з цим, мета даного дослідження полягає у підвищенні ефективності прогнозування навантаження на вебсервери шляхом розробки вейвлет-орієнтованих моделей і програмних засобів, а також демонстрації їх переваг у порівнянні з традиційними методами. Було виконано поглиблений аналіз та формалізацію завдання прогнозування навантаження на вебсервери загального призначення з урахуванням особливостей їхньої роботи в комп’ютерних мережах. У процесі дослідження було уточнено предметну область та визначено комплекс ключових експлуатаційних характеристик вебсервера, що мають безпосередній вплив на рівень його навантаження. До таких параметрів належать кількість запитів у черзі, середній час відповіді, швидкість обробки запитів та інші метрики, що відображають стан і продуктивність системи. Для формалізації цих характеристик запропоновано опис області працездатності вебсервера через множину контрольованих параметрів з чітко встановленими граничними значеннями. Вихід будь-якого параметра за межі допустимого діапазону розглядається як ознака перевантаження та потенційного погіршення якості обслуговування. На основі отриманих даних розроблено концептуальну модель прогнозування навантаження, яка описує взаємозв’язок між динамікою параметрів вебтрафіку та прогнозними оцінками майбутніх станів системи. Ключовою особливістю моделі є автоматичний вибір типу базисного вейвлету залежно від характеру вхідного сигналу, що дозволяє підвищити ефективність аналізу. Обґрунтовано застосування вейвлет-перетворень для багатомасштабного аналізу даних, який дає змогу одночасно виявляти довгострокові тенденції та короткочасні пікові зміни у вебтрафіку, що є критично важливим для своєчасного реагування на зміни навантаження. Методологія моделі передбачає використання процедур фільтрації та попередньої обробки даних перед виконанням прогнозування, що зменшує вплив шумів та випадкових коливань на точність результатів. Визначено критерії ефективності вибору типу базисного вейвлету: точність відтворення сигналу, швидкість обчислень та стійкість до завад. Запропонована концептуальна модель формує основу для побудови гібридних систем прогнозування, зокрема рішень на базі Wavelet+LSTM, здатних зменшити час аналізу вебтрафіку та підвищити точність прогнозів завдяки адаптивному вибору базису. Гнучкість моделі забезпечує її сумісність із наявними системами моніторингу та управління вебресурсами без необхідності суттєвих змін в архітектурі. поетапно реалізовано модель прогнозування навантаження на вебсервер, яка охоплює збір логів та метрик, їх попередню обробку, вейвлетдекомпозицію, моделювання та подальшу інтеграцію результатів у робоче середовище. Такий підхід дозволяє ефективно розділяти сигнал на трендові та коливальні компоненти, що підвищує точність прогнозування як довготривалих змін, так і короткочасних пікових навантажень. Концептуальна модель процесу прогнозування навантаження на вебсервер являє собою абстрактне подання процесу, яке описує основні сутності, взаємозв’язки та інформаційні потоки між компонентами системи прогнозування. У межах цієї моделі визначаються ключові етапи – збір даних із серверних логів, попередня обробка сигналів, вейвлет-декомпозиція, формування ознак, навчання прогнозувальної нейронної мережі та оцінювання точності. Концептуальна модель відображає логічну структуру процесу, дозволяючи зрозуміти що саме виконує система та як пов’язані її функціональні блоки. Запропонована інтегрована модель процесів прогнозування навантаження на вебсервер являє собою об’єднання функціональних, аналітичних і алгоритмічних компонентів у взаємопов’язаний повний цикл прогнозування – від збору даних до прийняття рішень. Інтегрована модель реалізує взаємодію модулів моніторингу, вейвлет-аналізу, нейромережевого прогнозування, оптимізації параметрів та візуалізації результатів. Вона забезпечує цілісну інтеграцію інформаційних, аналітичних і керувальних процесів у єдиному середовищі, що дає змогу точніше формувати прогнози вебтрафіку й автоматично адаптувати конфігурацію серверних ресурсів під змінні умови роботи вебсистеми. Прогнозування навантаження на вебсервер зазвичай розглядається як задача часових рядів, де майбутні значення метрик навантаження передбачаються наоснові історичних даних. Особливість цієї задачі полягає у високій динамічності середовища, сезонності запитів, наявності пікових навантажень та неочікуваних стрибків, зумовлених зовнішніми факторами. Застосування вейвлет-аналізу дало змогу покращити роботу з нестаціонарними часовими рядами, адже він забезпечує високу деталізацію у часово-частотному просторі. Поєднання статистичних методів із глибинними нейронними моделями дозволило отримати більш збалансовані результати та знизити похибку прогнозів. Порівняльний аналіз показав перевагу інтегрованої вейвлет-моделі над традиційними підходами, такими як ARIMA чи класичні нейромережі. Практична цінність моделі полягає у можливості завчасно виявляти перевантаження та запобігати їм завдяки автоматичному масштабуванню, оптимізації використання обчислювальних ресурсів та інтеграції з інструментами моніторингу. Розроблена модель може застосовуватись адміністраторами вебресурсів як у тестових середовищах для генерації синтетичних навантажень, так і у реальних умовах для підтримання стабільності роботи серверів, здатних підлаштовуватися під динаміку трафіку, у використанні більших наборів даних для навчання та в аналізі зовнішніх факторів (сезонність, рекламні кампанії, події). Це відкриває перспективи для ще більш точного прогнозування та гнучкого управління вебсерверами у змінному середовищі. Запропоновано метод визначення ефективного типу базисного вейвлету, що призначений для розробки шаблону нормальної поведінки. Для цього обґрунтовано ряд положень та перелік критеріїв ефективності, які дозволяють забезпечити вибір ефективного типу базисного вейвлету у відповідності до значимих вимог задачі розробки означеного шаблону. Суть методу визначення найефективнішого типу материнського вейвлету полягає в систематичному багатокритеріальному оцінюванні вейвлет-функцій з урахуванням їхніх математичних, спектральних і структурних властивостей щодо характеру досліджуваного сигналу навантаження вебсервера. Метод передбачає порівняння вейвлетів-кандидатів за рядом кількісних і якісних критеріїв, що відображають придатність вейвлету для часовочастотного аналізу трафіку. На основі результатів вибору оптимального базису також розроблено метод прогнозування навантаження на вебсервер, який поєднує вейвлет-декомпозицію з нейромережевим прогнозуванням. Застосування обраного материнського вейвлету забезпечує ефективне виділення трендових і високочастотних компонентів трафіку, що, у свою чергу, підвищує адаптивність моделі до змін середовища та знижує середньоквадратичну похибку прогнозу. Суть методу прогнозування навантаження на вебсервер полягає у використанні інтегрованого поєднання часово-частотного аналізу сигналу за допомогою вейвлет-перетворення з глибинним нейронним прогнозуванням, що дозволяє з високою точністю передбачати зміну інтенсивності вебзапитів і забезпечувати оптимальне використання обчислювальних ресурсів серверної інфраструктури. здійснено огляд основних підходів до оцінки показників навантаження вебсерверів, що зводиться до пошуку ефективного компромісу між вимогами до безпеки та ресурсами, необхідними для їхнього забезпечення. Аналіз експериментальних результатів підтверджує, що комбінування вейвлет-фільтрації з подальшим прогнозуванням дозволяє досягати прийнятної точності на різних часових масштабах, а також забезпечує наочну інтерпретацію динаміки навантаження, що важливо для оперативного та стратегічного управління ресурсами вебсерверу. Однією з ключових переваг розробленої системи є можливість автоматизованого підбору оптимального вейвлету без потреби у тривалих обчислювальних експериментах, що суттєво скорочує час побудови моделі та підвищує ефективність процесу прогнозування.Документ Відкритий доступ Методи і засоби проєктування спеціалізованих конвеєрних обчислювачів на базі ПЛІС для обробки сигналів(КПІ ім.Ігоря Сікорського, 2023) Молчанова, Анастасія Анатоліївна; Романкевич, Віталій ОлексійовичДисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 123 — Комп’ютерна інженерія. — Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2023. Тема дисертації пов’язана з автоматизацією проєктування обчислювальних засобів на базі інтегральних схем надвисокої інтеграції (НВІС) та програмовних логічних інтегральних схем. В даний час складність проєктів обчислювальних систем для НВІС та програмовних логічних інтегральних схем досягла десятків мільйонів вентилів. Причому досі вирішальну роль грає технологія, яка основана на описі проєктів на рівні регістрових передач, продуктивність якої є обмеженою. Розвивається галузь високорівневого синтезу, який ґрунтується на трансляції опису алгоритму в опис на рівні регістрових передач і на порядок прискорює проєктування. Але в наявних засобах такого синтезу необхідно вручну задавати паралелізм алгоритму та особливості відображення в опис обчислювальної системи на рівні регістрових передач, яка часто одержує надмірні апаратні витрати чи продуктивність, що не відповідає заданій. Невідповідність ефективності наявних засобів високорівневого синтезу складності та продуктивності обчислювальних систем, що проєктуються, представляє актуальну технічну проблему. Обчислювальні системи для цифрової обробки сигналів є такими системами, які вимагають для своєї реалізації проєктування НВІС та програмовних логічних інтегральних схем найбільшої складності і для них ця проблема стає актуальнішою. Об’єктом дослідження є процес розроблення високопродуктивних паралельних обчислювальних засобів. Предметом дослідження є методи та засоби проєктування спеціалізованих обчислювальних систем конвеєрного типу для цифрової обробки сигналів на базі програмовних логічних інтегральних схем (ПЛІС). Метою дисертації є підвищення ефективності проєктування конвеєрних обчислювальних систем на основі програмовних логічних інтегральних схем на базі запропонованого методу проєктування спеціалізованих конвеєрних структур на основі генетичного програмування, який дає змогу прискорити проєктування конвеєрних обчислювальних систем і підвищити відношення продуктивність — апаратні витрати завдяки формалізації проєктування і новим алгоритмам пошуку апаратних рішень із мінімізованими апаратними витратами при заданому періоді обчислень. Для досягнення мети в дисертації виконуються завдання: проаналізувати алгоритми і пристрої цифрової обробки сигналів і сформулювати вимоги до елементної бази й засобів проєктування обчислювальних систем для цифрової обробки сигналів, проаналізувати алгоритмічні моделі та мови опису алгоритмів цифрової обробки сигналів, методи і засоби їхнього відображення в паралельні обчислювальні системи, вибрати найбільш придатні модель та метод відображення, теоретично обґрунтувати та розробити новий метод відображення алгоритму цифрової обробки сигналів у апаратні засоби, які конфігуруються в програмовну логічну інтегральну схему, на основі запропонованого методу розробити засоби автоматизації відображення алгоритмів цифрової обробки сигналів в обчислювальні системи на основі програмовних логічних інтегральних схем, перевірити ефективність розробленого методу під час проєктування низки спеціалізованих обчислювальних систем для вирішення завдань цифрової обробки сигналів. Під час аналізу алгоритмічних моделей вибрана модель просторового графа синхронних потоків даних (ГСПД) та його відображення у структуру обчислювальної системи і розклад виконання алгоритму як найбільш придатні модель та метод відображення. Просторовий граф синхронних потоків даних представляє собою граф, операторні вершини якого розміщується у просторі з координатами місця, такту виконання і типу оператора таким чином, щоби шуканий розклад виконання алгоритму був коректним. Відображення просторового графа синхронних потоків даних є афінним відображенням у підпростір структур обчислювальних систем та підпростір розкладів. Наукова новизна роботи. Вперше запропоновано метод проєктування спеціалізованих конвеєрних структур на основі генетичного програмування, який відрізняється тим, що алгоритм цифрової обробки сигналів, який відображається в структуру, задається просторовим ГСПД, задача мінімізації апаратних витрат вирішується із заданими часовими обмеженнями за допомогою еволюційного підходу, який ґрунтується на поданні хромосоми як закодованого ГСПД та відповідних функціях її зміни, а також двохетапному алгоритмі оптимізації. Запропонований метод дає змогу формалізовано вирішувати задачу синтезу обчислювальних систем для цифрової обробки сигналів і завдяки регулюванню ступеня розпаралелювання алгоритму та мінімізації апаратних витрат одержані структури мають високе співвідношення продуктивність — вартість. Вперше запропоновано спосіб проєктування рекурсивних фільтрів на ПЛІС, який відрізняється тим, що завдяки застосуванню методу відображення просторового ГСПД, використання схем без блоків множення, а також пошуку коефіцієнтів фільтра методом модельованого відпалювання та застосування мови VHDL (VHSICVHSIC (vveryery highhigh speedspeed integratedintegrated circuitscircuits) hhardwareardware ddescriptionescription llanguageanguage), забезпечується одержання фільтрів з мінімізованими апаратними витратами та високою тактовою частотою. Практична цінність результатів дисертаційної роботи полягає в тому, що використання нового методу проєктування обчислювальних систем забезпечує зниження трудомісткості і скорочення термінів одержання множини альтернативних оптимізованих структурних рішень, мінімізація використання обчислювальних ресурсів, зокрема пам’яті обчислювальних систем, розроблення високоефективних конвеєрних обчислювальних систем обробки сигналів із мінімізованими апаратними витратами за заданих пропускної спроможності й порядку подання даних у вхідному та вихідному потоках даних. Розроблено програмний застосунок SDFCAD (synchronoussynchronous datadata flowflow computercomputer-aidedaided designdesign), у якому впроваджений запропонований метод. Цей застосунок дає змогу проєктувальнику описувати за допомогою графа синхронних потоків даних алгоритм цифрової обробки сигналів, моделювати алгоритм з різними степенями паралелізму, забезпечує автоматизований синтез обчислювальної системи із заданими властивостями, яка придатна для подальшої компіляції та конфігурування в програмовну логічну інтегральну схему довільної серії, а також впровадження в замовлену НВІС. Розроблені з використанням нового методу проєкти обчислювальних систем, такі як процесор дискретного косинусного перетворення, процесор для швидкого перетворення Фур’є, рекурсивні фільтри, модулі обчислення синусоїдальних функцій у програмовних логічних інтегральних схемах, є налаштовуваними обчислювальними модулями, які описані на VHDL, мають високе відношення продуктивність — апаратні витрати та можуть бути впроваджені в нових розробках із мінімальними додатковими часовими і фінансовими витратами. Запропонований спосіб проєктування рекурсивних цифрових фільтрів впроваджено у вебзастосунку, який може бути вільно використаний у практиці проєктування пристроїв цифрової обробки сигналів. Результати роботи впроваджені у двох НДР, що проводяться в Національному технічному університеті України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» на кафедрі обчислювальної техніки, які присвячені проєктуванню високопродуктивних апаратних і програмних засобів. Матеріали дисертації є корисними для викладачів і спеціалістів у галузях проєктування апаратних засобів обчислювальної техніки, систем телекомунікацій, зв’язку, вимірювання, радіолокації, штучного інтелекту, засобів мікроелектроніки.Документ Відкритий доступ Метод і засоби проєктування парсерів пакетів для ПЛІС(КПІ ім.Ігоря Сікорського, 2023) Молчанов, Олексій Андрійович; Романкевич, Олексій МихайловичМолчанов О. А. Метод і засоби проєктування парсерів пакетів для ПЛІС. — Кваліфікаційна праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії з галузі знань 12 Інформаційні технології за спеціальністю 123 Комп’ютерна інженерія. Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2023. Поширення інформаційних технологій нерозривно пов’язане з розвитком комп’ютерних систем, елементної бази, на якій вони базуються, та удосконаленням підходів до вирішення задач в галузі інформаційних технологій (хмарні обчислення, Інтернет речей, системи супутникового зв’язку тощо). Від ефективності функціонування програмного та апаратного забезпечення комп’ютерних систем залежить і ефективність рішень таких задач. Однією з задач, що вирішують інформаційні системи, є обробка мережевих пакетів, під якою мається на увазі лексичний та синтаксичний аналізи мережевих пакетів, тобто, їх граматичний розбір, та отримання даних із них. В залежності від формату пакету та від сталості цього формату, розбір мережевих пакетів відбувається програмними, апаратними або комбінованими системами розбору. Наприклад, повідомлення у форматі XML, який є сталим і регламентується стандартизованими версіями, широко використовуються у вебсервісах. Проте, окрім коректності самого формату, XML-документи також мають відповідати деякій граматиці, визначеній певною мовою опису граматик XML. Набори граматик XML у вебсервісах, які можуть вміщувати тисячі екземплярів, часто змінюються, що призводить до обмеженості, або неможливості використання ефективних суто апаратних систем обробки XMLдокументів. Тому найчастіше розбір XML-документів відбувається програмно. У середовищі хмарних обчислень розбір XML-документів вимагає значних обчислювальних ресурсів. Деякий час тому він споживав майже 30% часу обробки запитів до серверів. Окрім того, кількість транзисторів у процесорах більше не змінюватиметься так швидко, як це було раніше згідно з законом Мура та законом Деннарда. Відповідно і продуктивність суто програмних систем не може в подальшому бути збільшена завдяки оновленню процесорів на серверах з тією ж швидкістю, яка була раніше, що може призвести до поступового збільшення часу затримки при обробці запитів до серверів. Об’єктом дослідження є процес граматичного розбору речень формальних мов. Предметом дослідження є методи, способи і засоби апаратного та програмно-апаратного граматичного розбору мережевих пакетів, а також методи і засоби проєктування таких засобів. Метою дисертаційної роботи є розширення можливостей з переналаштування апаратних засобів граматичного розбору мережевих пакетів на роботу за іншим алгоритмом розбору або підтримку іншого набору граматик з досягненням співмірних показників швидкодії та апаратних витрат у порівнянні з існуючими апаратними парсерами на прикладі розбору XMLдокументів. Для досягнення поставленої мети в дисертації вирішуються такі задачі. 1. Проаналізувати відомі підходи та елементну базу для реалізації граматичного розбору мережевих пакетів. 2. Класифікувати методи вирішення задачі розбору XML-документів, залежно від апаратури та підходів, які використовуються в цих методах. 3. Удосконалити метод проєктування апаратних парсерів мережевих пакетів на основі скінченних автоматів та оцінити його ефективність. 4. Проаналізувати наявні архітектури процесорів. За результатами аналізу запропонувати архітектуру, яка дасть змогу найефективніше реалізувати розбір обраним алгоритмом. Розробити апаратний прискорювач за запропонованою архітектурою. 5. Розробити засоби автоматизованої розробки парсерів пакетів за розробленим методом проєктування апаратних прискорювачів розбору мережевих пакетів. 6. Перевірити ефективність апаратного прискорювача, розробленого за запропонованим методом, для різних граматик XML та провести його порівняльний аналіз із наявними рішеннями. Наукова новизна дисертаційної роботи полягає в наступному: 1. Запропоновано вдосконалення методу проєктування апаратних засобів для розбору мережевих пакетів на основі стекових скінченних автоматів. Вдосконалений метод відрізняється від наявних використанням програмно-апаратного представлення скінченного автомату граматичного розбору, що дає змогу динамічно змінювати алгоритм або множину граматик, за якими відбувається розбір, протягом короткого терміну. 2. Вперше запропоновано спосіб проєктування стекових архітектур для програмно-апаратної реалізації граматичного розбору, який відрізняється тим, що до базової стекової архітектури процесора з двома стеками включаються додаткові стеки і спеціальні команди, завдяки чому досягається пришвидшення граматичного розбору у порівнянні з програмною реалізацією. 3. З використанням запропонованого методу проєктування вперше створено обчислювальну структуру парсера, яка на відміну від відомих структур крім компілятора граматик містить спеціалізований стековий процесор, що реалізує адаптований для програмно-апаратного виконання алгоритм граматичного розбору XML-документів для заданого набору граматик, за рахунок чого забезпечується можливість динамічної зміни алгоритму розбору або набору підтримуваних граматик. 4. Вперше отримано аналітичне представлення розрахунку швидкодії програмно-апаратного парсера, спроєктованого за запропонованим методом, яке дає змогу виконати оцінку кількості тактів виконання розбору, в залежності від набору підтримуваних граматик. Практична цінність результатів дисертації полягає в тому, що використання розробленого методу для проєктування спеціалізованих обчислювачів для програмно-апаратного граматичного розбору XMLдокументів на базі ПЛІС як на серверах, так на вузлових пристроях Інтернету речей, дасть змогу скоротити як час проєктування парсерів мережевих пакетів, так і обробку XML-документів, а також зменшити апаратні та енергетичні витрати, необхідні для обробки цих документів. Розроблена за новим способом стекова архітектура SM16 і однойменний стековий процесор разом з новими засобами автоматизованої розробки парсерів пакетів дають можливість ефективної реалізації процедур розбору і аналізу XML-пакетів та можуть бути застосовані у інших застосунках. Результати дисертації впроваджені в освітній процес кафедри системного програмування і спеціалізованих комп’ютерних систем Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» при підготовці та викладанні курсу лекцій «Архітектура комп’ютерів. Мікроархітектура», а також в лабораторній роботі цього ж курсу. За матеріалами дисертації опубліковано 8 наукових праць, зокрема, 4 наукових статті, з яких 2 статті опубліковано у закордонних фахових виданнях, які реферуються базою Scopus, та 2 статті опубліковано у наукових виданнях, що входить до наукових фахових видань України, і 4 публікації у матеріалах науково-технічних конференцій.Документ Відкритий доступ Методи та засоби проектування обчислювачів для розпізнавання образів у зображеннях(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Сергієнко, Павло Анатолійович; Романкевич, Віталій ОлексійовичТема дисертації пов’язана з розробкою алгоритмів оброблення зображень та з проєктуванням спеціалізованих обчислювальних засобів для їх реалізації на базі інтегральних схем надвисокої інтеграції (НВІС) та програмовних логічних інтегральних схем (ПЛІС). Об’єктом дослідження є розпізнавання образів у зображеннях та проєктування апаратних засобів для їх виконання. Предметом дослідження є алгоритми пошуку характерних точок у зображеннях та проєктування спеціалізованих обчислювальних систем для виконання цих алгоритмів. Метою дисертації є підвищення ефективності розробки обчислювальних систем для розпізнавання образів у зображеннях на основі ПЛІС та НВІС шляхом створення нових методів проєктування спеціалізованих конвеєрних структур, які дають змогу прискорити проєктування обчислювальних систем і підвищити відношення продуктивність — апаратні витрати завдяки формалізації проєктування та новим алгоритмам обробки зображень і пошуку характерних точок в них. Для досягнення мети в дисертації виконуються завдання: проаналізувати задачі, алгоритми і пристрої розпізнавання образів у зображеннях, зокрема, системи розпізнавання образів на основі штучних нейронних мереж і сформулювати вимоги до елементної бази й засобів проєктування обчислювальних систем для розпізнавання образів; теоретично обґрунтувати та розробити алгоритм пошуку характерних точок, тобто, локальних елементів зображення з найбільш інформативними ознаками, які необхідні для класифікації зображень, який на відміну від існуючих алгоритмів має меншу складність та забезпечує пошук у складних умовах освітлення; створити метод побудови буферних схем для обробки одно- та двохвимірних сигналів, який забезпечує заданий порядок слідування вхідних та вихідних даних і мінімізовані апаратні витрати при його реалізації у ПЛІС; розробити способи побудови допоміжних блоків для систем розпізнавання образів, таких як обчислювач елементарних функцій, декомпресор даних; перевірити ефективність розробленого методу при проєктуванні модулів спеціалізованої системи на базі ПЛІС для вирішення кола завдань розпізнавання образів. Наукова новизна роботи. Запропоновано новий метод пошуку характерних точок у зображенні, який на відміну від існуючих методів пошуку характерних точок, таких як scale-invariant feature transform (SIFT) та похідних від нього, завдяки використанню нового алгоритму адаптивної фільтрації, виконує пошук характерних точок у несприятливих умовах освітленості та має обсяг обчислень зменшений до чотирьох разів. Запропоновано новий алгоритм адаптивної фільтрації на основі блоку аналізу зображення, який детектує локальні градієнтні характеристики і формує з них зображення ознак за допомогою паралельної двовимірної фільтрації та селекції результатів фільтрації у логарифмічному масштабі, який на відміну від відомого алгоритму білатеральної фільтрації, має учетверо менше операцій множення, не потребує обчислень з підвищеною точністю і плаваючою комою та дає змогу обробляти зображення з динамічним діапазоном до 120 дб і більше. Створено метод синтезу буферних схем для обробки двовимірних потоків даних, який на відміну від існуючих методів дає змогу виконувати розробку буферних схем формалізовано з мінімізацією апаратних витрат, який, шляхом застосування методу просторового графа синхронних потоків даних, направляє синтез на одержання буферів типу FIFO або пам’яті довільного доступу, забезпечуючи наперед заданий порядок та період вводу-виводу даних. Запропоновано новий спосіб проектування буферних схем з конвеєрних регістрів у ПЛІС, який відрізняється від існуючих способів формальною побудовою функціональної схеми, в якій використовуються елементи SRL16, за рахунок чого p регістрів замінюються на k логічних таблиць і таким чином, основні апаратні витрати на регістри у ПЛІС зменшуються у p/k є [2..16] разів. Удосконалено алгоритм та структура апаратного модуля обчислення квадратного кореня, який на відміну від відомого алгоритму зі зсувом та відніманням і його апаратної реалізації має меншу латентну затримку обчислення за рахунок застосування блоків постійної пам’яті для збереження результатів перших ітерацій алгоритму. Практична цінність результатів дисертаційної роботи полягає в тому, що використання запропонованого методу пошуку характерних точок у зображенні у системах технічного зору дає змогу пришвидшити розпізнавання образів, зменшуючи латентну затримку між вводом зображення та виводом його ознак, покращити розпізнавання в несприятливих умовах освітлення, зменшити навантаження на лінії телекомунікацій за рахунок прорідження інформації. Новий метод синтезу буферних схем для обробки двовимірних потоків даних та новий спосіб проектування буферів з конвеєрних регістрів у ПЛІС дають змогу пришвидшити проєктування складних систем технічного зору. Інтелектуальна відеокамера, яка розроблена з їх застосуванням та в якій застосовано новий метод пошуку характерних точок, при своєму впровадженні здатна замінити камери відео-нагляду завдяки ефективному стисненню зображення з широким динамічним діапазоном та можливістю розпізнавання образів. Розроблений вперше апаратно-програмний модуль для LZW-декомпресії має невеликі апаратні витрати, може бути впроваджений у ПЛІС різних серій і завдяки цьому, у порівнянні з програмною реалізацією має вдвічі більшу пропускну здатність, може зменшити об'єм пам'яті та енергоспоживання і має можливість переналаштовуватись при відсутніх або невеликих додаткових апаратних витратах. Удосконалений алгоритм та структура модуля обчислення квадратного кореня впроваджені у Web-застосунку, що генерує модулі обчислення цієї функції з заданими параметрами швидкодії, точності, апаратних витрат, які вільно поширюються і можуть бути вбудовані в довільні проєкти ПЛІС. Результати роботи впроваджені у двох НДР, що проводяться Національному технічному університеті України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» на кафедрах обчислювальної техніки та ситемного програмування і спеціалізованих комп’ютерних систем, які присвячені проєктуванню високопродуктивних апаратних і програмних засобів. Матеріали дисертації є корисними для викладачів і спеціалістів у галузях проєктування апаратних засобів обчислювальної техніки, систем телекомунікацій, зв’язку, вимірювання, штучного інтелекту, засобів мікроелектроніки, а також можуть бути застосовані у навчальному процесі у вищих навчальних закладах.Документ Відкритий доступ Методи і засоби підвищення ефективності відновлення даних, втрачених при їх віддаленому зберіганні та передачі в мережах(2021) Коляда, Костянтин Вячеславович; Романкевич, Олексій МихайловичДокумент Відкритий доступ Методи і засоби побудови моделей поведінки небазових відмовостійких багатопроцесорних систем(2021) Морозов, Костянтин В’ячеславович; Романкевич, Віталій ОлексійовичДокумент Відкритий доступ Методи і засоби оцінки технічних характеристик гарантоздатності відмовостійких багатопроцесорних систем управління складними об`єктами(2017) Романкевич, Віталій Олексійович; Тарасенко, Володимир Петрович